用H/V谱比法计算云南区域数字地震台站的场地响应

用H/V谱比法,计算给出了云南区域数字地震台网23个子台S波随频率变化的台站场地响应特征。结果表明:在1～10Hz频段内,23个子台S波的场地响应相对较平坦,在1.41～2.91之间变化,平均2.08;在大于10Hz的高频段,部分台站的场地响应有较明显的放大。     

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南海北部台风海浪谱的双峰性和成长性

本论文通过对南海北部三次台风过境期间基于浮标观测的海浪谱进行分析,发现虽然大部分成熟的台风海浪谱为单峰结构,但实际上在台风海浪的成长和衰减阶段,双峰谱占据了很大的比例。双峰谱的形成主要是由于风浪和涌浪的叠加以及不同波分量之间的非线性相互作用,我们可以通过能量密度的成长率对谱型变化进行高效的预报。此外,台风海浪的主要波向依赖于台风中心相对观测点的位置,而波向的分散情况在相距台风中心较远的区域无明显规律。本文提出了一个新的六参数波浪谱型拟合双峰谱,其拟合效果相较于前人的谱型更好。通过验证,形状参数和谱宽度之间的理论关系依然适用于单个谱峰。通过分析谱参量的变化特征,证明了谱参量不仅与台风强度和台风路径相关,还存在很强的交互相关。最后通过拟合海浪谱数据,本文得到了台风影响下海浪有效波高和有效周期之间的成长关系,这对海洋工程实际应用具有重要意义。     

一种高光谱遥感图像快速谱聚类算法

为获得分类效果更优良的遥感图像分类方式并解决高光谱遥感图像分类运算速度缓慢的问题,集成Lanczos算法与谱聚类算法,探讨了高光谱遥感图像谱聚类算法应用于遥感图像分类的可行性,提出了一种面向高光谱遥感图像的快速谱聚类算法;通过对比美国圣地亚哥机场高光谱遥感图像K-均值算法与谱聚类算法的分类结果,发现面向高光谱遥感图像的谱聚类算法易于识别线性地物,且分类的速度能得到较大提升。     

Research on the Method of De-noising the Short-wave Time Signal at Low SNR

A voice enhancement algorithm based on the Empirical Mode Decomposition (EMD) and the improved spectral subtraction is proposed for the low-SNR (Signal Noise Ratio) shortwave time signal. This method is proposed to solve the problem that the shortwave time signal cannot be used for timing in complex noisy environments. The core idea of this method is to use the Hilbert-Huang Transform (HHT) algorithm to make the empirical mode decomposition on the noisy shortwave signal, and to select the intrinsic mode functions containing the shortwave signal information for the signal reconstruction by through the maximum correlation. Then, to make the spectral subtraction on the reconstructed signal to achieve the purpose of noise reduction. The experimental result shows that this method has a better noise reduction than the traditional methods.     

一种适用于粗匹配的遥感影像快速变化发现方法

针对遥感影像变化检测过程中影像间相对配准精度对检测结果影响大,易产生细碎图斑和错检冗余等问题,本文提出了一种基于感知哈希算法适用于粗匹配的遥感影像变化发现方法,以待检测影像的光谱信息和纹理特征信息共同作为检测特征集,以分割后的格网作为检测单元,采用基于感知哈希算法的影像相似度比对方法,计算格网内图像相似度,提取变化位置...     

遥感影像植被信息提取方法研究及思考

从植被光谱特征出发,对植被信息提取的方法和现状进行了综述,其中主要介绍了几种具有代表性的植被提取方法,如:植被指数提取法、NDVI与波段合成法、HIS融合法、分级分类提取法、基于知识库提取法等,对各种方法的原理、特点、优势与限制进行了分析、对比、思考,并展望了下一步研究方向。     

小球藻和铜绿微囊藻的高浓度Chl-a高光谱定量模型

本研究将地物高光谱遥感技术应用于室内实验,从而得到小球藻和铜绿微囊藻的高光谱特征.通过多种半经验方法,如单波段、波段比值和微分法,建立了两藻种最优的Chl-a高光谱定量模型,并与室外情况进行了对比.结果表明:小球藻的最优定量模型为Chl-a=174.6 1138292(R703) 2.3(109[(R703)]2(p＜0.01),相应的方法适宜性为:一阶微分法＞单波段法＞波段比值法;铜绿微囊藻的最优定量模型为Chl-a=5299164(R757)1.9773(p＜0.01),相应的方法适宜性为:单波段法＞波段比值法＞一阶微分法;从高光谱特征来看,小球藻在540 nm和700 nm附近存在明显的特征波峰,其位置随Chl-a浓度增大而向长波方向偏离,铜绿微囊藻在530 nm、660 nm和700 nm附近存在3个较强的特征波峰,在610 nm和680 nm附近存在明显的波谷;与以往室外研究不同的是铜绿微囊藻的反射率在400-500 nm之间的R值并不低,是因为没有非藻类颗粒物的影响,总吸收明显降低.     

基于成像高光谱数据的高低潮潮位线提取方法研究

以蓬莱西海岸西庄至栾家口岸段作为研究区,利用机载成像高光谱数据,对比航空垂直影像图和野外调查结果,通过分析砂质、黑泥砂质和黄泥砂质3种海岸类型的光谱特征,建立分类识别模型,完成了对3种海岸类型的分类处理,确定出湿滩和干滩范围,并进一步提取出高潮潮位线和低潮潮位线。     

基于谱聚类算法的海底滑坡危险性评价

海底滑坡的危险性评价与分区,对海洋工程设施的选址和危险预防具有指导作用.本文基于无监督机器学习的谱聚类算法对黄河口埕岛海域展开了海底滑坡危险性评价,构建了输入参数为9、输出类别为4、核函数参数为0.08的海底滑坡危险性评价模型.使用该模型进行评价,将研究区分为了海底滑坡危险性高、较高、较低和低的区域.评价结果与地质环境...