顾及特征水深点距离重分配的反距离加权插值算法

水深是反映海底地形地貌的最基础要素,对缺失的水深点进行准确的插值能帮助有效地表达海底地形地貌起伏形态。针对海底地形变化复杂的区域,传统的反距离加权插值法存在只考虑样本水深点与待插值水深点之间的距离,而忽略了样本水深点之间的空间相关性的问题。本文提出了一种顾及特征水深点距离重分配的反距离加权插值算法。该算法首先对离散的水深点构建特征水深线,在特征水深线的基础上,提取特征水深线上的特征点作为特征水深点;然后在所有样本水深点到待插值水深点距离之和不变的约束下,提出距离重分配的量化指标;最后构造出一个顾及特征水深点距离重分配的IDW插值算法模型。实验结果表明,在海底地形变化复杂的区域,顾及特征水深点距离重分配的反距离加权插值算法与传统的IDW、自然邻域插值、样条函数插值算法等相比,能有效提高水深点的插值精准度。     

多光谱遥感水深反演的数据匹配方法研究

在多光谱遥感水深反演中,数据匹配是建立统计相关模型的基础。采用两种多光谱遥感影像数据,研究了像元找水深点的顺序匹配法和水深点找像元的顺序匹配、二分匹配和像元坐标法等数据匹配方法,并开展相应的实验验证。结果表明,4种匹配方法一定程度上能满足当前多光谱遥感水深反演的数据匹配需要,其中,水深点找像元的像元坐标法耗时最短,匹配效率最高。     

鄂尔多斯盆地纸坊组微量元素地球化学特征及沉积环境指示意义

沉积岩中的微量元素对沉积环境的水介质变化有着较高的敏感度,是研究沉积物沉积时的古气候、古环境的有效手段。鄂尔多斯盆地纸坊组是三叠系具有油气显示的新层系,其古气候及古水体环境对于恢复该时期盆地沉积格局、重建古地理及成藏研究具有重要意义。采用ICP-MS对鄂尔多斯盆地纸坊组剖面及岩芯21件泥岩及粉砂岩样品进行了微量元素测试,选择对沉积环境介质较为敏感的锶（Sr）、钡（Ba）、钍（Th）、铀（U）、钒（V）、镍（Ni）、钴（Co）等元素作为判别指标,并结合沉积学标志及孢粉分析,对鄂尔多斯盆地纸坊组沉积环境及古气候特征进行研究。结果表明:通过Li、Sr、Ni、Ga含量及Sr/Ba值判别研究区为淡水-微咸水沉积环境;U/Th值分布在0.09~0.38,δU值分布在0.43~1.07,V/（V+Ni）值分布在0.69~0.89,V/Cr值分布在0.87~5.57、Ni/Co值分布在1.21~2.93,指示水体分层不强的氧化-弱还原过渡环境;纸坊组水体深度平均深度小于30 m,大型"汇水"湖泊尚未形成;Sr/Cu比值在0.85~16.7之间,大部分小于10,仅个别值大于10,表明纸坊组古气候已由和尚沟组干热气候趋于温暖气候。     

基于小波分析的地磁甚低频脉动指数及其在高磁纬度地区甚低频脉动共轭对比研究中的应用

地磁甚低频脉动是甚低频磁流体波在磁层中传播的地面表现,开发近实时空间天气产品来监测这些地磁脉动至关重要。本文基于小波分析提出一种地磁甚低频脉动指数,并将其应用于研究在南极洲及西格陵兰岛的磁共轭位置观测到的地磁甚低频脉动。研究结果表明,(1)该指数可有效识别Pc4—Pc5频率范围内的脉动事件(包括瞬态事件),并获得甚低频脉动在时域和频域的重要特征。(2)基于共轭位置地磁脉动的小波分析比较揭示了冬至日、夏至日条件下南北半球甚低频脉动的相似性和差异。本研究也表明,南北半球磁共轭位置观测到地磁脉动存在的差异受到行星际磁场条件、磁场拓扑、观测磁纬度和日照等条件影响,需要进一步研究案例中实际磁层和电离层配置以及驱动条件。     

海岸带地理环境遥感监测综述

海岸带作为连接海洋和陆地系统的特殊地理地带,与人类的生存与发展密切相关,但其自然和生态环境极其脆弱和敏感。气候变化和人类活动给海岸带环境带来了巨大压力,导致其生态环境不断恶化。随着技术的发展,近年来遥感技术已成为海岸带地理环境监测的重要手段之一,在海岸带规划、管理和保护中扮演着举足轻重的角色。本文对遥感技术在海岸带地理环境监测典型应用(土地利用/覆盖、土壤质量、植被、海岸线、水色、水深和水下地形及灾害)中的主要数据源、方法、结果和局限性进行归纳和总结,并对其未来发展提出展望。     

基于地统计学和克里金法的水下趋势面分析

介绍了地统计学和克里金法对水深数据进行分析的方法和原理,结合工程实践,分析了水深值在沿垂直河道方向具有的空间自相关性,根据半变异函数模型,建立了水下趋势面模型,预测了未采样区域的水深值,并对结果进行了检核。实例分析结果表明:地统计学和克里金法在研究水深数据的空间格局和预测未知采样数据方面具有较强的优势,并能建立满足后续专业应用需求的水下趋势面模型。     

四种遥感浅海水深反演算法的比较

详细介绍了单波段线性回归模型、两波段比值线性回归模型、多波段组合线性回归模型、BP神经网络模型等4种光学遥感水深反演算法,然后利用同一地区、同一时期的Worldview-2多光谱遥感影像和实测水深数据,对4种水深反演模型的准确性进行了实验比较。研究表明:多波段组合线性回归模型、BP神经网络模型的水深反演的性能较好,利用多光谱遥感图像数据反演得到的水深值误差较小;而单波段线性回归模型、两波段比值线性回归模型的效果较差。     

基于神经网络技术的遥感水深反演模型研究

利用Landsat7 ETM+遥感影像反射率和实测水深值之间的相关性,选取了相关性较好的ETM1、ETM2、ETM3、ETM4、ETM3/ETM2等5个水深反演因子,建立了BP神经网络水深反演模型。为充分体现BP神经网络模型的优越性,利用SPSS软件建立了单波段、波段比值、多波段三种不同的线性回归模型。通过对比发现,具有很好的自适应能力和非线性映射能力的BP神经网络模型在处理遥感水深反演问题上比传统的线性模型效果更好。     

非航海用DDM向航海应用转换的方法

针对非航海用数字水深模型（DDM）不能直接应用于航海上的这一问题,提出了一种基于水深不确定度拟合面的非航海用DDM向航海应用转换的方法。采用不确定度合成方法计算原始水深不确定度对非航海用DDM建模点的传递不确定度;利用测试点检验法估算非航海用DDM网格的地形描述不确定度,进而合成建模点的综合不确定度;基于模型网格双线性法构建非航海用DDM的水深不确定度拟合面,并推估模型内任一点的水深不确定度,以提高转换后非航海用DDM的深度保证率。试验证明：所提方法切实可行,能够较大程度地提高转换后非航海用DDM的深度保证率,以满足舰船的安全航海需求。