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2014年 8月3日在云南省鲁甸县发生MS6.5地震,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.关于鲁甸地震的起因,特别是鲁甸地震与溪洛渡水库之间的关系存在一些争议.分析中强地震前后地震活动性的变化可以为判断主震起源提供一定的依据.然而,由于鲁甸地震震中附近固定台站数目少、台站距离震中远及主震后尾波干扰等因素的影响,会造成地震目录的缺失,从而可能影响地震活动性的可靠分析.为了获得更加完备的地震目录,本文采用模板匹配方法对鲁甸地震前后小地震进行了搜索和识别.以台网目录中的541个事件作为模板,在主震之前33天到主震后5天的连续波形中识别出991个未在目录中列出的地震,使余震的完备震级从1.8降低到1.3.根据检测目录得到主震前33天内的b值为1.04±0.18,余震的b值在震后5天内由0.5左右逐渐上升至0.9附近并保持稳定;根据2009年到主震发生前的台网目录得到该区域的背景b值为0.93±0.04.即鲁甸地震前后区域地震活动b值均与背景b值接近,这与典型水库诱发的中强震具有的b值特征不相符.同时通过进一步分析台网目录,未发现溪洛渡水库蓄水前后研究区域内的地震活动性存在明显变化,这也与典型水库诱发地震区域的地震活动性特征不相符.综合以上结果,我们认为2014年鲁甸MS6.5地震不具有典型水库诱发地震的特征. 相似文献
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声发射观测是岩石摩擦实验中研究强震孕育机制的重要观测手段之一.传统的声发射观测以触发记录为主,难以捕捉并提取微弱的声发射信号.近年来天然地震学中发展的模板匹配技术可以在连续波形记录中识别出微弱的事件,大大提升事件检测能力.本文发展了适用于多通道连续记录的声发射信号的模板匹配技术,并将该技术应用于分析米尺度岩石断层黏滑失稳过程.研究结果显示:模板匹配技术识别出的声发射数量约为传统方法识别的5倍,相对完备震级降低约0.3.临近失稳,检测目录完备震级以上声发射率表现出幂律增加的特征,且声发射事件聚集在失稳破裂起始点附近.失稳后,检测目录完备震级以上声发射率表现出幂律衰减,其中失稳后早期表现出较慢的衰减速度.另外,失稳后早期声发射事件表现出随对数时间沿断层迁移的趋势.最后,通过与天然地震学观测的结果对比表明,声发射模板匹配识别技术是研究大尺度岩石摩擦滑动失稳过程中前震和余震时空演化规律的有效手段,该技术助于在方法上为室内实验和野外观测进行融合研究提供思路. 相似文献
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呼图壁储气库是中国目前存储量最大的天然气储气库,位于新疆准噶尔盆地南缘,北天山山前坳陷带内的呼图壁背斜上.储气库靠近百万人口大城市乌鲁木齐,气库的注放气活动对其周缘地震活动的长期影响是事关生产和生活的重要安全问题.本文以呼图壁储气库为中心,在86.5°E—87.5°E,43.5°N—44.5°N的范围内,基于新疆维吾尔自治区地震局在该区域建立的密集流动台阵数据,应用模板匹配滤波技术对2016年全年的波形数据进行搜索识别,检测到遗漏地震事件151个,完善扩充了原有地震目录,使得该区域完备震级由1.1降到约0.7.通过分析新目录中404个地震的时空分布规律,我们发现2016年,即气库建成第三年以后,储气库的气压变化依然会影响周缘地区的地震活动.当储气库的气压增大到超过约22 MPa的阈值后,较小的气压波动也会导致该区域地震活动性明显增强;气压变化对距储气库中心最远约40 km范围内区域的地震活动存在较为明显的影响. 相似文献
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搜寻小地震而得到更加完备的地震目录是地震学的基本课题.传统的匹配滤波方法用已知地震的波形与连续观测做互相关,可有效识别小地震.然而,一些地区缺乏早期观测或地震活动性低而无真实地震可做模板,造成传统匹配滤波法难以施展.使用虚拟地震的理论波形做模板可解决该问题.若使用的虚拟地震包含所有可能的震源机制,即离散地覆盖整个震源机制解空间,虚拟地震的数量将大量增加,导致计算量剧增.本研究借鉴裁剪-粘贴法(CAP)中对滑动互相关的处理方式,发展了以虚拟地震的理论格林函数为模板的匹配滤波方法(Green′s function-based matched filter,简称为GFMF),在不改变计算结果的前提下通过减少滑动互相关的次数,节省计算时间.本文将该方法应用到加州一地震序列,凭借对震源位置和震源机制的网格搜索,得到了该序列的时空分布变化特征和该区域全部中等地震的震源机制.研究结果显示,虚拟地震可以用作模板来检测小地震以解决真实模板地震不足的问题.若不对虚拟地震的震源机制进行遍历,得到的地震数量将减少70%以上.这表明本研究对震源机制遍历的相关优化是重要的. 相似文献
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67.
由于光学遥感图像和SAR图像具有明显的非线性强度差异,且SAR图像存在斑点噪声,使得其配准存在较大难度。为此,本文结合基于特征和基于区域图像配准方法的优点,并组合为混合模型,提出一种由粗到精的自动配准算法。以光学遥感图像和SAR图像分别为参考图像和待配准图像,先以基于特征点的SAR-SIFT完成粗配准,再以基于区域的ROEWA-HOG完成精配准。① 采用SAR-SIFT算法进行特征点检测和特征匹配来计算图像的仿射变换模型,以消除参考图像和待配准图像之间明显的旋转、尺度和平移差异,至此完成图像粗配准;② 在此基础上利用分块Harris角点检测在参考图像上获得特征点,并根据特征点确定待配准图像上的同名点搜索区域;③ 计算图像的ROEWA梯度,构造以特征点为中心的模板区域内的HOG特征向量,以SSD作为相似性测度搜索待配准图像上的同名点,完成高精度的图像配准;④ 进行图像配准实验,对配准结果进行目视检查和精度评估。经过多组光学与SAR图像配准实验,验证本文算法能够结合基于特征和基于区域的图像配准方法的优点,较好地抵抗光学与SAR图像之间的非线性强度、旋转、尺度、平移差异和SAR图像的噪声影响,并逐步提高配准精度,最终配准精度达到1个像素左右,实现了光学与SAR图像的高精度自动配准,能够满足光学与SAR图像后续综合应用。 相似文献
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采用传统棋盘格进行相机标定时,标定模板旋转角度对角点排序带来较大的影响,针对此设计了一种黑白环扇圆盘标定模板,并提出了与该标定模板相应的角点识别和排序算法。新的标定模板设计中心圆为1/4缺口的黑色圆,以此来消除标定模板旋转给角点排序带来的影响。通过模板区域分割算法实现标定模板的提取;创建圆形检测器剔除Harris算法提取的伪角点;利用向量积和角点几何特性完成角点排序。实验结果表明:该标定模板及其角点识别与排序算法可以有效剔除伪角点,角点排序具有良好的旋转不变性,能够实现自动相机标定。 相似文献
69.
李爽 《测绘与空间地理信息》2016,(10):185-187
结合工作中的实例,简要地叙述了在应用EPS2008地理信息工作站对地形图进行编辑和入库工作前,需要进行的一些技术准备工作,其中,主要介绍了EPS2008地理信息工作站中模板的概念、构成以及编制和修改的方法。 相似文献
70.
基于模板匹配的道路跟踪是半自动提取道路的主要方法。然而场景中地物干扰和道路宽度的变化降低了模板匹配的稳定性;另外,道路跟踪失败后缺乏重检测机制,使得道路提取过程中人机交互频繁。针对以上问题,提出了一种基于P-N(positive-negative)学习的高分遥感影像道路半自动提取方法。该方法由道路跟踪、检测和学习构成,关键是采用了P-N学习的策略迭代的训练分类器,通过纠正违反结构约束的样本分类结果来提高分类器性能。实验使用了不同场景下的城区高分遥感影像,与经典的模板匹配和在线学习的道路跟踪方法进行了比较。实验结果表明该方法在道路提取的精度和稳定性方面均有提升。 相似文献