复杂地表条件下高斯波束叠前深度偏移(英文)

在复杂地表条件的区域,地震数据的采集和处理是一项极大的挑战。虽然可以通过静校正来消除起伏地表的影响,然而当地表高程以及近地表速度剧烈变化时,简单的垂直时移对地震波场造成的畸变会严重降低偏移成像的质量。基于射线的偏移方法可以直接在起伏地表面进行波场的延拓成像,是解决上述问题的有效手段。本文针对复杂地表条件下的高斯波束叠前深度偏移进行研究,对倾斜叠加公式进行修改,使之包含地表高程以及速度的信息,通过直接在复杂地表面进行平面波的合成,得到了一种具有更高成像精度的改进方法。首先简单介绍常规高斯波束偏移的基本原理和计算流程,并以此为基础,给出复杂地表条件下高斯波束偏移原有的实现方法以及本文的改进方法,最后通过模型和实际资料的试算验证本文方法的有效性。     

基于粒子群-高斯过程回归耦合算法的滑坡位移时序分析预测智能模型

高斯过程回归(GPR)学习机有着容易实现、超参数自适应获取及预测输出具有概率意义等优点。通常采用共轭梯度法获取GPR超参数,但其存在优化效果对初值依赖性太强,迭代次数难以确定,易陷入局部最优的缺点。改用粒子群优化 (PSO)算法进行最优超参数搜索,形成粒子群-高斯过程回归耦合算法(PSO-GPR)。将该算法引入三峡永久船闸高边坡、卧龙寺新滑坡、链子崖滑坡3个不同的典型滑坡变形时序分析中,对每个滑坡分别采用稳态核及一种新式神经网络（NN）、平方指数（SE）、有理二次型（RQ）3种单一核函数进行外推预报测试。工程应用表明,基于3种不同单一核函数的粒子群-高斯过程回归算法（PSO-GPR）均能完全适应不同滑坡时序分析,其中以NN核函数外推预测效果最佳,平均相对误差分别为6.37%、7.62%、1.07%,从而改善了在进行不同滑坡变形时序分析时采用单一核函数的核机器外推能力存在较大差异性的问题,提高了单一核函数对不同数据类型的兼容性     

历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检测方法

高空间分辨率遥感影像为地表变化监测提供了大量细节信息,这使得基于高分辨率影像的变化检测技术成为当前遥感领域的研究热点之一。本文提出了一种历史解译知识引导下组合遥感图谱特征的变化检测方法。首先,通过分割前后时相的组合影像构建空间位置一致的对象,并在提取对象光谱和纹理特征后,引入前期土地覆盖专题图指导2类图谱特征相似度的DS证据融合;然后,利用其历史存档图斑所属区域的优势地类标签指示不同特征相似度的证据差异融合;最后,基于GMM（Gaussian Mixture Mode）模型的二值化方法提取最终的变化区域。实验结果表明,该方法能充分利用历史解译知识指导不同时相高分辨率影像对象特征相似度组合,一定程度上提高了变化检测正确率。     

Approximation of Gaussian spatial autoregressive models for massive regular square tessellation data

Most of the literature to date proposes approximations to the determinant of a positive definite n × n spatial covariance matrix (the Jacobian term) for Gaussian spatial autoregressive models that fail to support the analysis of massive georeferenced data sets. This paper briefly surveys this literature, recalls and refines much simpler Jacobian approximations, presents selected eigenvalue estimation techniques, summarizes validation results (for estimated eigenvalues, Jacobian approximations, and estimation of a spatial autocorrelation parameter), and illustrates the estimation of the spatial autocorrelation parameter in a spatial autoregressive model specification for cases as large as n = 37,214,101. The principal contribution of this paper is to the implementation of spatial autoregressive model specifications for any size of georeferenced data set. Its specific additions to the literature include (1) new, more efficient estimation algorithms; (2) an approximation of the Jacobian term for remotely sensed data forming incomplete rectangular regions; (3) issues of inference; and (4) timing results.     

核脉冲信号数字高斯成形模型的建立与仿真

详细阐述了一种以Sallen—Key滤波器为基础的新型数字高斯成形的方法。运用二阶微分方程建立高斯成形数学模型,在模型解算过程中利用数值微分算法得到一个通用的输入信号与输出信号的数值递推解,从而实现了核脉冲信号的数字高斯成形。通过标准指数信号的模拟以及实际测量信号的模拟,确定了数字高斯成形的参数。     

基于ArcEngine高斯烟团气体扩散模型的模拟实现

采用ArcGIS Engine（ArcEngine）组件式地理信息系统开发方法,实现了高斯烟团气体扩散模型的空间动态模拟,分析计算了气体扩散过程中的各关键参数。     

共轭面状特征的快速提取与遥感影像精确配准

使用数学形态学的"膨胀算子"对影像进行预处理,提出了一种改进的基于高斯拉普拉斯算子的面状特征提取和细化方法,并利用边界代数快速标注边界封闭的面状特征。在提取面状特征的基础上,利用奇异值分解算法,实现了基于面状质心的遥感影像匹配,进而完成精确配准。实验结果表明,与传统方法相比,此方法在速度与准确度上具有明显优势。     

塔河油气田AT1区块凝析气藏三维地质建模研究

以随机函数理论为基础,采用相控-多参数协同的随机建模方法,建立塔河油气田AT1区块凝析气藏三维地质模型,实现气藏精细三维表征。首先,以钻井和岩芯资料为基础构建储层构造模型;然后,以小层界面为控制条件建立储层结构模型;接着,在沉积相、地质条件的约束下,采用序贯指示模拟法来建立砂体骨架模型;随后,在砂体骨架模型内进行优势相计算,形成最终有效砂体骨架模型;最后,以有效砂体骨架模型为约束,采用序贯高斯模拟法建立储层物性参数模型。结果表明：将物性参数变量与微相分布结合的序贯高斯模拟法建立孔隙度等物性参数的分布模型,以及采用地质分析类比、地质统计分析等方法优选最佳模型是有效的地质建模方法;所建地质模型精确细致地表征了塔河油气田AT1区块凝析气藏构造格架及储层、流体三维分布,反映了辫状水道复合连片,东北向展布,储层物性受相控较明显,非均质性较强。     

Exact computation of Feynman-type integrals involving Gaussian random fields

We calculate explicitly some expectations (integrals over Hilbert spaces) of functionals of Gaussian random fields. Our work is inspired by the formulas for the harmonic oscillator. We also show how to do similar calculations by considering continuum limits of sequences of coupled harmonic oscillators. The results obtained in this work have applications in the study of random media, renormalization and scaling, and in engineering perturbation analysis.     

Annual Frequency of Tropical Cyclones Directly Affecting Guangdong Province:Prediction Based on LSTM-FC

Tropical cyclone(TC) annual frequency forecasting is significant for disaster prevention and mitigation in Guangdong Province. Based on the NCEP-NCAR reanalysis and NOAA Extended Reconstructed global sea surface temperature(SST) V5 data in winter, the TC frequency climatic features and prediction models have been studied.During 1951-2019, 353 TCs directly affected Guangdong with an annual average of about 5.1. TCs have experienced an abrupt change from abundance to deficiency in the mid to late ...