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11.
致密砂岩储层孔隙度低、渗透率低、非均质性强,气层所对应的测井响应特征较为复杂,气层识别和评价难度较大,多解性突出.以三水模型、岩心、地质和试气资料为基础,采用能量谱峰值与能量加权累计法定量分析致密砂岩气层的电阻率与自由流体孔隙度组合曲线的小波多尺度能谱特征,以及小波包能量谱特征.组合曲线的多尺度小波能量谱分析方法在致密砂岩气层识别中气层的能量谱与水层的能量谱明显不同,并用其识别苏里格地区的致密砂岩气层.结果表明识别致密砂岩气层能量加权累计法定量分析比小波能量峰分析效果更好. 相似文献
12.
精密轨道确定在深空探测中至关重要,而定轨数据中的白噪声会影响定轨性能。基于零相位分析,比较了FRR(forward-filter reverse-filter reverse-output)、RRF(reverse-filter reverse-filter forward-output)和Matlab中的filtfilt这3种滤波器的优劣,设计了一种零相位Kaiser窗低通滤波器。利用火星快车号(Mars Express,MEX)的仿真数据和实测数据验证了零相位Kaiser窗低通滤波器的性能,结果发现滤除白噪声后MEX数据的定轨精度有了显著改善。双程测速数据残差均方根(root mean square,RMS)减小为原来的1/3左右,达到了0.031 mm/s;轨道位置和速度与欧空局(European Space Agency,ESA)精密轨道的差异明显变小。该滤波算法作为定轨前的数据预处理可以提高定轨精度,从而为中国火星探测器的轨道数据处理提供一定的参考。 相似文献
13.
14.
《地理空间信息》2019,(11)
Landsat8影像被广泛应用于陆地表面温度的提取,但基于Landsat8的海冰表面温度产品依旧空缺,且无标准算法可循。基于Landsat8卫星搭载的TIRS传感器获取的热红外波段影像,利用3种常用的劈裂窗算法分别进行海冰表面温度反演,并将结果与浮标实测海冰表面温度数据和MODIS海冰表面温度产品进行了对比和验证。与浮标数据相比,DU C等的算法平均绝对误差和均方根误差最小,分别为1.718 6 K和2.621 3 K,可作为海冰表面温度反演的标准算法;而Jiménez-Mu?oz J C等的算法结果与MODIS冰温产品最为接近,适用于需与已有的MODIS冰温产品联合使用的情况,且两种算法的精度均优于已有的MODIS冰温产品;JIN M J等的算法在研究区域表现不佳。同时,与浮标数据相比,所有基于卫星影像反演的冰温产品在数值上总体偏低。 相似文献
15.
国家数字地震台数据处理研究 总被引:3,自引:2,他引:1
为了突显被淹没在噪声背景下的有用信息,对国家数字地震台的数据处理方法进行了研究,并用Matlab程序给出了详细的设计过程。 相似文献
16.
在SeisDps地震处理软件的实时系统中,不是用系统的幅频特性计算震级ML,而是利用台站的零点、极点和增益,将记录的数字地震波形仿真成伍德-安德森地震仪记录的波形,计算具有3 大优点的ML震级,本文主要介绍用零点、极点和增益计算ML的过程。 相似文献
17.
18.
森林冠层和林窗的结构及其时空变化是理解森林生态系统格局、动态变化过程的重要基础。在当前生物多样性监测倍受关注的契机下,如何以合适的手段准确描述林窗面积、分布等特征,并与森林固定样地监测数据有效地结合,更好地回答群落构建的理论问题,使森林群落物种多样性维持机制得到更全面的认识,是目前亟待解决的问题。以鼎湖山南亚热带常绿阔叶林20hm2固定监测样地为研究对象,基于不同遥感影像提取方法对其林窗和林冠表层数据进行提取分析。结果表明:基于监督分类的提取方法适合RGB波段航片林窗的提取,在林窗分类中,应首先确定林窗高度、边界木与最小面积,不同分类方法差异主要表现在林冠分类中,林窗分类生产者精度和用户精度表现都较为一致。无人机航拍识别率受地形因素影响较大,在地形复杂林地应按坡度分区域进行飞行以降低误差。相对于地面调查,MD4-1000无人机航片的林窗识别率为98.7%;大疆Phantom4无人机航片的林窗识别率为72.3%,影像后期处理数据量小,同样适用于森林林窗定量研究,符合生态学、林业等从业人员对大型样地林窗长期监测的要求。无人机航拍南亚热带森林物种识别难度较大,基于MD4-1000无人机搭载的高分辨率相机,在地势平缓区域优选的4 hm2样地中可识别林冠表层物种数17种,共2 706个个体。搭载高分辨率无人机在降低飞行高度的基础上可进行部分物种识别。应用无人机近地面遥感对森林固定样地进行林冠监测,可为后期群落构建研究提供数据基础,有望从新的研究角度探讨森林群落物种多样性维持机制。 相似文献
19.
高空间分辨率遥感影像(特别是城区场景)常表现出高的光谱异质性、地物细节丰富且地物拓扑关系复杂等特点,这对影像分类产生较大干扰,导致分类精度不高。针对以上情况提出一种新的非监督多相位水平集分类方法:该方法以基于区域竞争思想及Bayes准则的多相位水平集分类框架作为高分辨率遥感影像分类的基础,通过采用Parzen窗非参数密度估计方法来改善复杂场景下样本概率密度估计的准确性,从而增加分类模型的抗干扰能力;此外,为提高多水平集模型演化效率,在模型求解中提出一种简单而有效的水平集函数重初始化方案。通过与前人工作的试验对比及分析,验证了提出的模型在复杂场景及存在上述干扰的情况下表现出好的分类效果。 相似文献
20.