深海漏油快速测定技术

美国伍兹霍尔海洋研究所（WHOI）的科学家开发了多种先进检测技术和测算方法，集中在忙乱和压力的情况下获取准确且高质量的数据。对评估漏油的环境影响起了关键作用。     

找不同

请从下面两幅图中找出五处不同点。（答案见下期）     

书海拾贝

<正>固体地球科学研究方法丁仲礼主编科学出版社出版本书对固体地球科学的研究方法进行了全面总结和介绍。全书分为五部分:地球表层系统环境重建、地球深部系统、地质作用的定年、岩浆和变质作用过程、构造过程。各部分分专题就相关科学问题的由来、内涵、意义、发展趋势,尤其是解决此问题的科学方法进行了详细介绍,并列举了研究实例。本书内容丰富,文字浅显,适合地球科学领域相关科研人员,尤其是从事固体地球科学研究的中青年学者以及高等院校师生阅     

极化干涉SAR森林树高提取算法的对比分析

在对极化干涉SAR森林树高反演的DEM差值算法、相干相位-幅度综合反演算法进行分析的基础上,对基于极化干涉相干优化方法的改进算法进行了探讨。利用黑龙江大兴安岭地区的一对ALOS全极化干涉SAR数据进行实验,并对比分析各算法的反演结果。结果表明,在使用改进的算法进行森林树高反演时可以获取精度较高的反演结果,并且在一定程度上提高了森林树高反演的稳定性,为森林树高反演工作的业务化运行提供一定的依据。     

变形监测技术在基坑施工中的应用

深基坑工程是地下工程施工中内容比较丰富且富有变化的领域。为了确保基坑工程施工安全顺利进行,在复杂的地质条件下进行变形监测,及时发现和预报异常现象。对有效控制基坑变形、指导施工、保证施工质量具有重要意义。     

基于ArcMap的地图制作研究

随着计算机技术的飞速发展,计算机软件为地图设计和制作提供了更加便捷的操作模式,电子地图的出现摆脱了传统纸张对地图的限制,使其可以更好地为用户服务。ArcMap是一个统一的地理信息平台,在数据库制作、符号制作和地图装饰等方面具有独特的优势,适用范围广泛,在林业、牧业、电力等多行业具有非常好的数据展现效果,方便用户浏览、搜索和定位。本文从ArcMap制图流程入手,研究不同流程中制图方法。     

利用地基微波辐射计资料反演0-10km大气温湿廓线试验研究

实测与模拟的微波辐射计亮温存在偏差,导致基于BP神经网络模型的大气温湿廓线反演精度的降低。研究了一种基于资料订正后的BP神经网络反演大气温湿廓线的方法。首先,基于2014年6月南京江宁探空资料,利用MonoRTM模式,模拟中心频率在22.2GHz~58.8GHz范围内22通道亮温;对比模拟和实测南京站微波辐射计资料,建立实测微波辐射计资料订正模型。然后,以南京地区2011-2013年探空资料为输入,模拟22通道亮温数据,并基于模拟的22通道亮温数据和当地探空资料,利用BP神经网络算法,建立大气温度、水汽密度、相对湿度廓线反演模型。最后,利用构建的订正模型,对2014年7月试验获取的微波辐射计资料进行订正,并将订正后的微波辐射计资料输入BP神经网络反演模型,反演0-10km高度58层的大气温度、水汽密度和相对湿度,对比实际探空资料以及微波辐射计二级产品,评估分析反演效果。实验结果表明：所建的反演模型提高了大气温湿廓线反演精度,大气温度、水汽密度和相对湿度均方根误差范围分别为1.0~2.0K、0.20 ~1.93g/m3和2.5%~18.6%。     

GPS 高程转换的总体最小二乘组合方法

在现有GPS高程转换的研究中,通常只采用单一的解算方法,然而,不同的计算方法由于适用的条件不同,在对同一组数据进行解算时,解算的精度也各有优劣。针对以上问题,文中提出GPS高程转换的总体最小二乘组合方法,对多种不同的高程转换方法进行组合,运用总体最小二乘法计算不同方法的权值,结合实际工程数据,验证该方法的可行性。计算结果表明,提出的方法能够有效地提高高程转换精度。     

改进的距离约束最小二乘模糊度搜索算法

针对短基线最小二乘模糊度搜索算法搜索效率低的缺点,该文提出了一种改善模糊度搜索空间以提高模糊度搜索效率的方法。最小二乘搜索算法通过基线长度范围确定模糊度搜索空间,完成模糊度的搜索和确认。距离约束的短基线模糊度搜索空间是一个空心椭球,各模糊度之间具有相关性,影响模糊度搜索效率。该文通过最小二乘去相关调整方法降低模糊度之间的相关性,减少搜索次数。实验证明,该算法的搜索效率提高了25%以上,且随着基线长度的增加,搜索效率有更多的提升。     

一种裸露土壤湿度反演方法

针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。