榆树沟定点形变受气象因素影响分析及典型震例

以榆树沟定点形变数据为因变量,以气象因素为自变量进行相关、回归计算,得到各测项的回归方程,通过对回归残差的分析,总结典型震例。研究结果显示：1)地温是榆树沟定点形变(除水管NS向)年变信息的主要影响因素,地温与观测值之间呈现准线性关系;2)气温是榆树沟水管仪NS向年变信息的主要影响因素,气温与观测值之间呈现准线性关系;3)金属摆两分向观测数据与地温负相关;4)水管仪NE、EW向及伸缩仪的3个分向与地温正相关;5)水管仪NS向与气温具有高度正相关性,与气压也具一定负相关性;6)伸缩仪NE向除与地温高度正相关外,与气温也具有一定的正相关性;7) 回归分析能在一定程度上剔除气象因素的影响,有助于对地震异常的识别。     

河北地区气温内插模型及检验方

以1965—1999年河北省逐月平均气温为研究对象,采用一元线性回归法和IDW(Inverse Distance Weighted)相结合的方法,将温度插值到河北省整个区域,绘制河北省温度空间分布图,实现河北省年内各月平均气温空间填图;同时,分析了河北省冬季和夏季各月的月平均温度的误差精度。结果表明：插值的结果与观测值的相关系数(R)在12个月均大于0.82,显示插值方法具有较好的模拟精度,可用于气温的空间插值和特征分析。     

基于格拉姆角场和多尺度残差神经网络的地震事件分类方法

以江苏地震台网中心搜集并标注的天然地震、人工爆破和塌陷事件为试验数据样本,提出了一种基于格拉姆角场和多尺度残差神经网络的新的地震事件分类方法。首先对波形数据进行滤波、归一化等预处理,然后应用格拉姆角场对地震波形数据进行二维编码得到二维图像,再将此经过编码后的图像作为多尺度残差神经网络的输入进行分类模型的训练和测试,从而得出分类结果。采用上述方法对1 078个天然地震台站记录、981个爆破台站记录和830个塌陷台站记录进行试验,结果显示：最终以单条波形为单位的地震事件分类准确率为92.55%,以单个台站为单位的分类准确率为96.36%,这表明基于格拉姆角场和多尺度残差神经网络的地震分类方法具有良好的效果。     

灰色与周期残差叠加模型在地震前兆异常识别中的应用

在建立灰色与周期残差叠加模型的基础上,对用此方法识别地震前兆异常进行了研究;并用此方法对永年等前兆资料进行了处理分析,结果表明,这些手段在地震前分别有明显的异常显示。另外,本文还对其它有关问题进行了讨论。     

青藏高原中南部的深部地球动力学过程 —Hi-Climb剖面北段接收函数和走时残差分析

青藏高原中南部Hi-Climb宽频地震探测剖面北段接收函数偏移和走时残差分析表明, 青藏高原中、西部岩石圈结构特征存在明显的不同. 青藏高原中部, 印度板块向北俯冲到羌塘地体之下, 在羌塘地体中南部达到最大的俯冲深度, 拆沉的印度岩石圈板片残留在拉萨地体中部附近之下, 深度可能超过上地幔转换带上界面; 青藏高原西部, 印度板块向北低角度俯冲, 可能俯冲到塔里木块体之下. 由于青藏高原中、西部印度板块俯冲模式的差异, 上涌地幔物质受到西部低角度俯冲印度岩石圈的阻挡, 使得地幔上涌物质更多的向东流动, 造成高原中部地区深部热物质向东侧向流动.     

结合差异增强的异源遥感影像变化检测网络

针对现有变化检测方法中单分支网络将原始影像直接求和造成的差异信息损失以及中小目标误检等问题,提出一种基于U-Net的结合差异增强的变化检测网络。将差分图像经过通道注意力机制学习每个通道在特征表示中的差异性,生成与通道相关的权重;利用这些权重与原始图像加权求和,然后将特征增强后的两期图像融合后输入网络;接着通过密集残差块加强编码器信息传递和复用;利用不同形式和尺度的卷积进一步细化检测结果。所提方法在Sardinia和Shuguang数据集中与主流方法进行对比,相较于MUNet, OA分别提升了1.27%和0.74%;F1分别提升了5.32%和1.75%。结果表明,所提方法能够充分利用差异信息,对中小目标以及边缘细节有较高的分割能力。     

密集卷积残差网络的遥感图像融合

针对传统的遥感图像融合方法通常会引起光谱失真的问题和大多数基于深度学习的融合方法忽略充分利用每个卷积层信息的不足,本文结合密集连接卷积网络和残差网络的特性,提出了一个新的融合网络.该网络通过建立多个密集卷积块来充分利用卷积层的分级特征,同时块与块之间通过过渡层加快信息流动,从而最大程度地对特征进行极致利用并提取到丰富的...     

深度递归残差网络的遥感图像空谱融合

为了充分利用多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间信息,本文提出一种基于深度递归残差网络的遥感图像空谱融合方法.方法 将残差网络和递归网络相结合,利用残差网络学习低空间分辨率多光谱图像与高空间分辨率多光谱图像之间的残差,同时结合全局残差和局部残差,加快网络的收敛速度,解决深层次网络容易出现的梯度消失和梯度爆炸问题;利用递...     

浅谈GPS测量多路径误差

对GPS测量多路径误差进行了分析,根据多路径误差变化同时间段一致性特性,采用残差相减重复部分的方法,探索抑制多路径效应的途径。