基于全视野数字图像的能见度估算方法

基于全视野数字图像的能见度估算方法是将全视野图像大气透射率与大气能见度通过曲线拟合方法建立联系,得到估算模型进行能见度估算。首先通过历史全视野图像和对应时刻的大气能见度建立样本数据集,再利用暗原色先验理论获取全视野图像大气透射率,通过多项式拟合方法建立离散样本数据集中大气透射率与对应时刻大气能见度的关系,即全视野图像能见度估算模型,最终将所需估算时刻的数字图像输入估算模型进行能见度估算,得到大气能见度数值。结果表明:建立的基于全视野数字图像能见度估算模型在环境光照均匀时大气能见度估算值与能见度实测值有较好的一致性,可作为前向散射仪的补充观测方法,弥补其采样存在的局限性。     

海岛区域影像薄雾处理模型与实现

对4种光学影像上薄雾的处理方法进行了比较研究,目的是为有效开展海岛区域测绘提供高质量的影像.据海岛区域影像的特点,重点改进了基于暗原色先验知识的去雾方法,包括暗通道的快速优化和大气光的分块求取两个方面.该方法首先计算影像的暗通道并进行优化,然后求取影像的大气光;再根据图像恢复模型得到去雾的影像,并与同态滤波法、平稳小波变换法和点扩展卷积法进行了比较.实验表明4种方法均可在一定程度上去除影像上的薄雾,对基于暗原色先验知识的改进方法效果最佳.     

基于NDVI先验知识的LAI地面采样方法

针对非均质中低分辨率像元的叶面积指数LAI验证中如何布设基本采样单元ESU的问题,提出基于NDVI先验知识的ESU布设方法,并采用不同植被类型、不同均匀程度的地表作为模拟场,分析对比了方法的精度及稳定性。结果显示,本文方法用NDVI先验知识描述植被的生长空间分布信息,能相对准确地划分植被的不同生长水平,有效降低层内方差。在草地和森林地区的试验中,精度与稳定性均优于传统的随机采样、均匀采样和基于分类图的3种采样方法。因此,本文提出的采样方法为大尺度非均质区域LAI地面验证的采样方案提供了新的设计思路。     

基于AVO反演的频变流体识别方法

研究表明流体引起衰减与频散往往表现为频变AVO现象.一些频散地震属性,例如纵波频散,已经证实为可靠的碳氢指示因子.为了更有效地识别流体,基于f-μ-ρ近似构建了新的流体因子D_f,即频变流体项.该属性的反演首先需要连续小波变换(CWT)谱分解得到不同频带地震数据,通过去相关与先验约束来保证反演结果可靠性.模型试算证实了频变反射系数近似公式的精度可靠性,D_f可以识别出强衰减介质所引起的频散现象.实际数据试算中,D_f可以较好地识别储层孔隙流体,尤其对于气层,具有较好的指示效果.该流体因子将Gassmann流体项的高孔隙流体敏感性与叠前数据丰富的振幅频率信息相结合,反演效果与岩石物理认识相符.此研究有助于利用衰减频散现象借助AVO反演实现流体识别.     

基于地质统计先验信息的储层物性参数同步反演

本文提出的储层物性参数同步反演是一种高分辨率的非线性反演方法,该方法综合利用岩石物理和地质统计先验信息,在贝叶斯理论框架下,首先通过变差结构分析得到合理的变差函数,进而利用快速傅里叶滑动平均模拟算法（Fast Fourier TransformMoving Average,FFT-MA）和逐渐变形算法（Gradual Deformation Method,GDM）得到基于地质统计学的储层物性参数先验信息,然后根据统计岩石物理模型建立弹性参数与储层物性参数之间的关系,构建似然函数,最终利用Metropolis算法实现后验概率密度的抽样,得到物性参数反演结果。并将此方法处理了中国陆上探区的一块实际资料,本方法的反演结果具有较高的分辨率,与测井数据吻合度较高;由于可以直接反演储层物性参数,避免了误差的累积,大大减少了不确定性的传递,且计算效率较高。     

柯西约束盲反褶积技术在井间地震的应用

利用地面三维地震资料将二维井间地震资料推广到井间范围以外。对于提高井间地震的效益,加快其应用十分重要．为了将井间地震二维资料推广到井外三维,需要从地面地震低频信息提取层位、断面的几何信息,反褶积方法是重要的部分．本文给出了盲源反褶积方法的一种具体实现。并结合优化的预条件共轭梯度法以改善算法的稳定性,同时减少计算量．然后对经过高频恢复的地面地震数据与井间地震数据进行联合约束反演,有效地提高了地面地震的频带．并用实际资料的处理给予证实．     

基于暗原色的航空遥感影像薄雾去除与改进

本文对航空遥感影像的薄雾进行了研究,根据雾图像成像模型和基于暗原色先验知识,结合图像对比度的自适应调整,提出了一种对航空遥感影像薄雾去除的改进算法。采用数字航空相机DSS439获取的不同地物特征类型的应急遥感影像进行去雾实验,并对实验结果进行分析、比较与评价,验证了该方法的正确性和有效性。     

基于柯西先验分布的叠前弹性阻抗反演方法及应用

以贝叶斯反演为代表的概率化反演方法既能考虑观测数据的不确定性,又可以考虑待求解参数的先验信息,在实际地震反演中备受青睐。经研究表明,在柯西先验信息下获取的反演结果更具有稀疏性,且具有高分辨特征。叠前弹性阻抗反演是一种基于多角度部份叠加剖面的叠前地震反演方法,信息量丰富,计算效率高。这里在贝叶斯框架下,实现了基于柯西先验的叠前弹性阻抗反演方法,并提取了对储层流体敏感的弹性参数。实际资料应用表明,基于柯西先验的弹性阻抗反演方法合理可靠,具有较高的分辨能力,且提取的弹性参数能够较好地吻合实际钻遇结果。     

浅析基于BP神经网络和先验知识的伊犁河谷遥感影像分类

本文通过利用新疆伊犁河谷伊宁县的SPOT5遥感影像,基于人工神经网络中的BP算法,在Matlab7．0软件平台下,对主成分变换后的遥感影像进行土地利用分类进行讨论．．然后根据错分地物的空间位置,将分类结果矩阵中的错分类别替换为正确类别,进一步提高分类精度。结果表明,与传统的监督分类方法相比,分类总体精度提高了12．67％,Kappa系数提高了0.214,证明人工神经网络和先验知识相结合是一种有效的分类方法。     

贝叶斯统计方法在海浪方向谱研究中的应用

较详细介绍了贝叶斯统计方法在海浪方向谱估计中的应用,指出先验分布的不同对估计结果没有影响,由于均匀分布与最大熵原则相对应,使其具有某种特殊性.数值模拟表明贝叶斯方法对双峰方向分布估计的有效性,将其应用于黑海实测资料,证明双峰方向分布的出现依赖于估计方法分辨力的大小,而用最大似然法得到的双峰方向分布值得怀疑.最后给出出现双峰方向分布的一种可能物理解释.