改进的佐迪反演方法及在考古中的应用研究

高密度电阻率法应用于考古中可提高对地电结构的分辩率。文中简述了改进的佐迪反演方法,给出了数值模拟的实例,并用该方法对商丘周朝古城遗址的两条高密度探测剖面进行了处理,反演后得到了与考古资料较为接近的结果,展现了良好的应用前景。     

基于谱烈度改进算法的研究与应用

本文基于Housner谱烈度公式中存在的不足和问题提出了一种改进算法,首先将相对速度反应谱积分公式上下限范围扩大为0.1～10.1 s,通过统计分析集集地震、汶川地震和芦山地震反应谱积分值和宏观烈度之间的关系,给出8组分档线性公式来计算改进谱烈度值I_s,并采用普通克里金插值法绘制谱烈度分布图。本文提出的改进算法在地震动加速度时程积分与谱烈度之间建立起一组长周期、连续性和精细化的函数关系,经鲁甸地震对比验证,该改进算法得出的谱烈度分布图与宏观烈度图整体变化趋势一致,谱烈度值与宏观烈度吻合率(偏差±1度以内)约为90%,具有一定的科学性和准确性,可为灾后应急救援以及决策部署等提供科学的数据支撑。     

基于改进卡尔曼滤波的卫星导航定位精度优化

为解决卫星导航定位信号因遮挡而出现非视距传播模式,导致定位精度低的问题,研究基于改进卡尔曼滤波的卫星导航定位精度优化方法。改进蛙跳算法寻优设置,优化支持向量机,分类提取存在遮挡信息的卫星导航信号;设计基于改进卡尔曼滤波的卫星导航定位精度提升算法,动态估计存在遮挡信息的卫星导航信号观测噪声协方差,自适应调节信号滤波增益,全面去除信号中的无效定位信息,获得精准卫星导航定位结果。研究结果显示：所提方法使用后,卫星导航定位结果实际位置高度匹配,定位精度明显提升。     

基于Otsu算法与改进区域生长算法的道路点云提取

针对车载激光扫描获取的道路点云数据分类问题多的难点,本文提出了一种基于最大类间方差(Otsu)算法与改进区域生长算法的道路面提取方法。原始点云中非地面点滤除依靠Otsu算法自适应计算出分割阈值;随后分别计算点云的法向量与曲率;最终将法向量相似度作为约束条件,使用改进区域生长算法进行道路面精确提取。通过两段典型的城市道路点云数据为例,试验结果表明,本文方法提取道路面结果的准确度(C_R)、完整度(C_P)以及提取质量(Q)均大于94%,充分证明了该方法的有效性。     

利用GPS和GRACE分析四川地表垂向位移变化

陆地水储量的季节性变化是导致地表周期性负荷形变位移的主要因素,有效地剔除地表位移中的陆地水储量影响,是获取地壳构造垂向运动的必要过程.四川地处青藏高原东边缘,地形分区明显,境内以长江水系为主,水资源丰富,研究四川地区地表负荷形变位移,有助于分析陆地水储量的时空分布特性及地壳构造形变信息.本文利用研究区域内59个CORS站的GPS观测数据,计算了CORS站点的垂向位移,并将其与GRACE所得相应结果进行对比分析.结果显示,GPS和GRACE所得垂向位移时间序列的振幅大小整体相符,但存在明显的相位差.GPS站点振幅最大值为12.7 mm,对应HANY站,最小值为1.5 mm,对应SCMX站.GRACE所得的地表垂向位移振幅大小均为3~4 mm,且最大位移集中出现在7-9月份;而GPS站点出现最大位移的月份和地形相关,东部盆地、西北部高原和南部山地分别出现在7-8月份、10-11月份和10月份.GPS站点时间序列中的周年项与陆地水的季节性变化强相关,为了讨论陆地水储量对GPS站点位移的影响,本文利用改进的总体经验模态分解方法（MEEMD：Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition）,从GPS垂向位移时间序列中提取出周年项及约2年的年际变化项.发现利用MEEMD获取的周年项改正原始GPS时间序列时可使其WRMS（Weight Root Mean Square）减少量减小约26%,结果优于最小二乘拟合方法提取的GPS周年项改正效果,验证了MEEMD方法在GPS坐标时间序列处理中的可行性及有效性.     

基于不等式约束的三维电阻率探测混合反演方法

三维电阻率探测的线性反演和非线性反演中均存在着多解性的固有难题.电阻率线性反演方法的效率较高,但反演结果对初始模型的依赖性较强,易陷入局部极小;而非线性反演方法不依赖初始模型,但搜索效率极低,尚未见到关于三维电阻率非线性反演的文献.针对上述问题,融合线性与非线性反演方法的互补优势,提出了最小二乘法(线性方法)与改进遗传算法(非线性方法)相结合的混合反演方法的概念和思想.首先,提出了将介质电阻率变化范围作为不等式约束引入反演方程的思路,以实现压制多解性、提高可靠性的目标.提出了宽松不等式约束和基于钻孔推断的局部严格不等式约束的获取及定义方法.在此基础上,分别提出了基于不等式约束的最小二乘线性反演方法和遗传算法非线性反演方法.其次,对于遗传算法在变异搜索方向控制、初始群体产生等方面进行了改进,优化了其搜索方向和初始群体多样性.然后,提出了混合反演方法及其实现方案,利用改进遗传算法进行第一阶段反演,发挥其对初始模型的依赖程度低的优势,搜索到最优解附近的空间,输出当前最优个体;利用最小二乘法进行第二阶段反演,将遗传算法得到的当前最优个体作为初始模型,在最优解附近空间执行高效率的局部线性搜索,最终实现地电结构的三维成像.最后,开展了合成数据与实际工程算例验证,与传统最小二乘方法进行了对比,发现混合反演方法在压制多解性、摆脱初始模型依赖和提高反演效果方面有较好效果.     

利用改进的SCS水文预警模型提升山洪灾害风险应急制图的时效性——以长江经济带为例

山洪灾害防治是我国当前防汛减灾的薄弱环节,开展山洪灾害预警是防御山洪灾害最有效的方式之一,应急制图可为山洪灾害预警信息发布和决策部署提供有力的技术支撑。对于突发性强、时空过程变化剧烈的山洪灾害,常规应急制图方法的时效性难以满足实际需求。本研究利用参数少、结构简单的SCS模型能快速分析计算山洪灾害发生的可能性,结合“模型计算-应急制图-辅助决策”框架,以提升山洪灾害风险应急制图的时效性。2020年主汛期长江流域遭遇1998年以来最严重的汛情,迫切需要开展山洪灾害风险应急制图研究,本文以长江经济带为研究区开展研究。研究结果表明：(1)通过改进SCS模型,对划分的每个子流域进行气象数据的山洪灾害风险计算,并且通过构建前期基础数据库、快速数据处理工具,设计标准制图模板,提高了模型计算及应急制图效率,保证了应急制图的规范性,单幅应急专题图制图时间提升至约50 min;(2)将实时模型计算与应急制图结合,并且通过采用每日24 h降雨预报数据,实现专题图动态持续更新;(3)研究有效应用于2020年汛期长江经济带山洪灾害防御工作,累计制作150幅山洪灾害风险专题图支撑国家应急管理决策部署,取得了良好的...     

有序聚类分析法的改进及其在水文序列突变点识别中的应用

有序聚类分析法是水文学中识别突变点的有效方法,但该法只考虑了同类之间的离差较小原则,忽略了类与类之间的离差较大原则。基于此,提出了改进的有序聚类分析法,改进法同时考虑了同类之间的离差较小和类类间的离差较大原则。将改进的有序聚类分析法应用于年平均流量序列突变点识别中,并与传统有序聚类分析法进行对比分析,研究结果表明,改进的有序聚类分析法原理明确,识别突变点更加有效。     

基于改进决策树算法的山区遥感影像变化检测方法

为了能够精准检测山区遥感影像变化,提出一种基于改进决策树算法的山区遥感影像变化检测方法。利用K-SVD算法始化处理过完备字典,采用带有噪声的山区遥感影像训练字典,通过学习获取的字典稀疏表示含噪山区遥感影像,得到每个小块影像的稀疏表示系数,平均处理小块影像,获得去噪后的山区遥感影像。采用邻域相关分析技术获取描述上下文信息的邻域相关影响,通过邻域像素间的相关性展开模板匹配得到匹配误差。同时根据方向梯度信息提取山区遥感影像的结构特征,将邻域相关影像、匹配误差和结构特征输入改进后的决策树算法,将其作为分类属性,检测出山区遥感影像变化,实现山区遥感影像变化检测。实验结果表明,所提方法可有效检测出山区遥感图像的变化,并且检测500个样本图像的时间仅为335.4 s,因此,该方法可以获取准确率更高且检测时间更短的山区遥感影像变化检测结果。