层析方法在印度科拉拉-康坎（Kerala-Konkan）地区天然气水合物调查中的应用

地震层析是根据多道地震数据估算速度结构的有效方法。本次研究针对海上科拉拉-康坎（Kerala—Konkan）地区一条以前识别出似海底反射（BSR）的地震测线东段的多道地震数据,采用2D方法得到可能的速度场结构,并推测气体水合物,游离气的存在。层析模拟由反射相识别和不同源-接收器位置的走时拾取组成。利用这些拾取采用射线追踪技术进行正演和反演来得到2D速度场。本次模拟调查区的模型第一次显示出细微速度结构。2D模拟揭示了速度场沿地震线研究段的横向发生的变化。结果表明薄层沉积物盖层（约50—60m）的速度为1770至1850m／s。在海底之下具高P波速度（1980—2100m／s）的沉积物层被解释为水合物层,水合物层的厚度在110—140m之间变化。在水合物层底部有一低速层,速度为1660—1720m／s,被解释为游离气层,厚度在50—100m之间。本次调查表明在海上科拉拉-康坎（Kerala—Konkan）局部地区水合物之下存在游离气。     

西北非陆缘的大规模块体坡移：被动陆缘块体坡移的一般推论

西北非海域的陆缘地貌因受到顺陆坡而下和平行于陆坡两个方向沉积物运移作用的相互影响而有很大改变。在几个航次的调查中,通过地球物理、沉积学和地球化学方法,对位于12°～26°N之间的塞内加尔和毛利塔尼亚海域的沉积物运移作用进行了调查。测深和高分辨率地震资料被用于研究再沉积的延伸范围以及内部结构。根据这些测量结果进行了沉积物取芯,并进行了沉积学和地球化学分析。     

东海陆坡海底块体运动地形分析方法

随着油气资源开发向深水区发展,迫切需要采用一定的方法去了解块体运动的特征以及分析块体运动对深水油气资源开发的可能性.本文阐述了东海陆坡块体运动地形分析方法以及多种数据处理技术的使用.多波束测深系统为人们提供了直观的海底地貌形态特征,地层剖面仪系统能探测海底以下沉积物性质和结构的变化.GIS、Fledermaus、Delph等软件系统可以定量分析海底微地貌形态特征.     

高精度高性价比的GPS定向仪的设计

介绍了一种高精度、高性价比的GPS定位定向仪的设计及实现（〈1mil,2σ）方法,系统利用了实际应用中的有利约束条件,对基于LAMBDA方法的载波相位整周模糊度解算算法进行了改进,经过系统工程设计,在实际应用中实现了单频、高精度、快速定向数据的输出。可以满足绝大多数环境下的使用需求,大大降低了系统成本。     

基于AR（p）的卡尔曼滤波在GPS变形监测中的应用

由于AR（p）模型结构比较简单且计算比较方便,在变形分析中,目前常采用此模型建立变形模型。然而单纯的AR模型把模型参数作为定值,变形数据拟合误差及变形预测误差可能会比较大。介绍了将卡尔曼滤波引入AR模型,利用观测数据建立AR模型,即建立观测方程;以AR模型的参数为状态向量建立状态方程。从而形成动态系统的卡尔曼滤波函数模型,动态计算出AR模型的参数以便预测。此方法快速、实时,且占有较少内存,充分利用了AR模型和卡尔曼滤波二者的优点。     

水产养殖遥感监测及信息自动提取方法研究

以海南省文昌地区为例,在沿海地区尝试利用遥感监测的手段提取水产养殖地块和面积.采用面向对象的分类方法进行监测,取得了理想效果,同时也提出了提高分类精度的建议.     

数字地形分析：机遇与挑战

随着地球数字化、区域数字化、行业数字化等概念的提出和实施,对地观测技术、网络通讯技术等的日趋成熟和广泛应用,国家级、区域级基础地理信息数据库的建设、更新以及与之相应的信息共享、分发机制的相继完成,地理信息产业已由应用需求、技术拉动迈入地理信息服务阶段,知识发现、数据定制和信息服务已成为当今GIS的基本特征。     

地球空间信息相关论文摘要

基于球面投影的单站地面激光扫描点云构网方法;应用聚类分析方法进行实测重力数据的选点优化;产生最佳Tuned模板的蜜蜂交配算法;移动道路测量系统及其在科技奥运中的应用;三维工程勘察信息系统建设及其应用     

建筑物沉降观测技术方法探讨

随着城市建设的迅猛发展,城市规模越来越大,建筑物越来越高,由此带来的安全隐患越来越大,由于高层建筑一般采用桩基基础,且荷载较大,对高层建筑的内部基础和设备的位置关系有很高的精度要求,其施工安装阶段将给高层建筑本身及周边建筑群体带来复杂的形变影响。为了保障建筑物施工和运营的安全,就必须对其进行沉降观测。本文结合笔者多年的实际工作经验,并结合具体的实例,对高层建筑物沉降原因、沉降观测前的准备工作及沉降观测的实施过程和观测数据的处理方法等进行了论述,最后指出如何通过沉降观测技术准确地反映出高层建筑物的沉降情况。     

基于噪声随机模型的加权观测融合方法

信息融合技术中,在各局部传感器的有色观测噪声为一阶AR模型的情况下,可以利用观测扩增方法消除有色噪声的影响,得到最优加权观测融合方程,从而实现状态的最优滤波解。对于有色观测噪声为MA或ARMA模型的情况,观测扩增方法不再适用。提出了基于有色观测噪声随机模型级数展开的方法,求解出各局部传感器有色观测噪声的方差,并利用该方差对加权观测融合滤波器进行了构造。通过计算实例证明,该方法不仅适用于观测噪声为AR模型,同时适用于噪声MA或ARMA模型。