基于HJ-1B星热红外数据的大亚湾海温反演模型及其应用

为进一步推进HJ-1B星IRS4热红外数据在大亚湾核电站温排水动态监测中的应用,基于常用的海表温度反演算法,利用数值微分手段,从理论上对影响温度反演误差的大气总水汽含量、卫星观测角度以及地物比辐射率等参数进行敏感性分析;以单窗算法为温度反演模型的基础,利用2011年12月18日和22日大亚湾核电站地区的HJ-1B星IRS4数据以及与卫星过境时段对应的CE312实测红外辐射温度和气象观测数据,通过最小二乘线性回归方法,对反演模型参数进行修正,得出单窗算法修正值a=1 163.4,b=-4.013 4。最后,基于反演模型,利用2010和2011年HJ-1B星IRS4单通道数据开展了大亚湾核电站温排水研究。     

植被对潮沟发育影响的遥感研究——以崇明东滩为例

根据现场测量,通过高分辨率航空图像提取崇明东滩潮沟的空间形态、植被类型及植被盖度指数。结合多时相卫星图像及海洋数值模式,利用水边线法及宽深比法反演潮沟沟底高程并构建了研究区潮沟三维地形,分析了植被对潮沟发育的影响。结果表明:1潮沟反演的均方根误差为0.545 m,且高潮滩反演精度高于低潮滩地区;2从低潮滩到高潮滩的潮沟深度先增大再减小,主要原因是高潮滩水动力条件较弱,加之植被根系的固滩作用,下蚀作用较弱,潮沟深度较浅,低潮滩由于水域开阔,水动力条件较弱,无植被覆盖侧蚀作用增强,潮沟变宽变浅;3潮沟深度空间分布表现出南深北浅的特征,崇明东滩潮沟密度与植被盖度呈现明显的负相关(r=0.560 4,p0.02),在高盖度植被覆盖的潮滩地区潮沟大多不发育,潮沟密度较低。潮沟长度与植被类型表现出较强的相关关系,在互花米草-芦苇群落为优势的区域潮沟长度普遍比以海三棱藨草群落为优势的区域长。     

BP神经网络在高程异常反演预测中的应用分析

利用C#语言编制了BP神经网络反演预测程序,基于具有代表性地区的高程异常数据,对BP神经网络在高程异常反演预测中的应用进行了分析。结果表明,本程序交互界面良好,具有很好的通用性;同时,在高程异常反演预测中取得良好的效果,说明神经网络在差异较大的数据反演预测方面仍具有较强的优势。     

HJ-1B的积雪参数反演研究

积雪参数如雪盖、雪深是标示气候变化的敏感因子,具有较高时空分辨率的HJ-1B卫星是专门用于灾害监测与评估业务的国产卫星之一,开展以HJ-1B为主的积雪参数反演对于我国国产卫星的理论研究与深入应用具有重要意义。本文针对积雪参数反演,根据HJ卫星CCD和IRS传感器的数据特征,深入分析积雪等典型地物的光谱特性,而后针对同时具有HJ-1B/CCD、IRS数据和只有CCD或者IRS传感器数据3种情况展开积雪信息提取方法研究;在进行浅雪区雪深反演时,利用两种不同的统计回归模型进行交叉验证、研究对比。研究结果表明,3种情况下提取出的积雪精度都达到了80%以上,以第1种情况提取精度最高,两种统计模型反演出的浅雪区雪深的一致度达到83%左右,说明HJ星数据能较好地反演雪盖及浅雪区的雪深,能满足实际应用的需要。     

新一代探测地球重力场的卫星编队

探讨4类卫星编队构形(串联编队、钟摆编队、车轮编队、串联-钟摆编队)测定全球重力场的特点和能力。基于C-W(Clohessy-Wiltshire)方程分析各类编队卫星的相对运动状态,通过仿真试验,探讨各种卫星编队探测重力场的精度和分辨率。结果表明,与GRACE-type编队相比,包含多方向重力信号观测量的卫星编队能够为重力场解算提供更好的条件,对重力场解算精度提高可达9%~65%;径向观测量是重力场反演中的主要信息来源,其中南北径向的车轮编队最适合于高阶重力场的解算;另外,编队卫星间的沿轨方向观测量对扇谐系数反演能力最差,法向观测量对低次项系数的反演不敏感,径向和多方向观测量联合反演能得到接近各向同性的重力场系数。这可为新一代重力卫星任务的设计提供参考依据。     

Sentinel-1 SAR数据约束的2018年谢通门MW5.8地震同震破裂模型

通过Sentinel-1卫星升降轨数据获取谢通门地震的同震形变场,并基于均匀弹性半无限位错模型反演地震的同震滑动分布模型。InSAR同震形变场表明,升降轨视线向最大形变量分别为0.049 m和0.051 m,形变场长轴大致呈南北方向,位于甲岗-定结断裂西侧。通过对倾角和倾向进行格网搜索发现,西倾节面更可能为该地震的发震节面。反演结果表明,滑动分布主要位于2~10 km深度范围内,平均滑动量为0.02 m,最大滑动量为0.10 m,发震断层倾角为47°,平均滑动角为-81.60°,显示该地震以正倾滑动为主。大地测量数据约束的该地震震中为30.27°N、87.75°E,震源深度为6.58 km,释放地震矩为5.056×10¹⁷ Nm,对应矩震级为M_W5.7,与GCMT、USGS公布的震级基本一致。综合分析震中位置和滑动机制认为,甲岗-定结断裂的分支断层为本次谢通门地震的发震断层。     

基于压缩感知原理的L1范数AVO反演算法

基于压缩感知稀疏信号采样与重构理论,利用AVO反演方法将传统的L2范数改变为L1范数,反演地下地层在L1范数下的稀疏脉冲反射系数。反演得到的稀疏尖峰将局部地下结构通过有限数量的层状结构的叠加来表示,能够提高纵向精度,与传统的AVO反演算法相比提高了薄层的反演效果且具有一定的抗噪性。数值模型及实际数据的结果表明,基于压缩感知原理的L1范数AVO反演方法更加准确、分辨率更高。     

地理图斑智能计算及模式挖掘方法研究

在大数据时代,高分辨率对地观测技术实现了对地球表层地理现象和地理过程最为真实、量化、全面覆盖又快速更新的数据化记录,可为地理空间认知研究的新发展奠定时空信息聚合与挖掘计算的基准。地理图斑是影像空间映射到地理空间中对于地理实体的抽象化表达,是构建地理场景和承载地理空间各类信息进而开展模式挖掘的最小单元。本文以地理图斑为基本对象,通过分析其中视觉模拟、符号推测等几类机器学习的协同计算机制,从空间、时间与属性等维度构建了集“分区分层感知”、“时空协同反演”、“多粒度决策”三者于一体的地理图斑智能计算模型,并以在贵州息烽县、广西江州区开展的农业种植结构制图与规划决策为应用案例,探索了地理图斑分布、生长以及功能3种模式的挖掘方法,并进一步设计了动态视角下开展图斑动力模式挖掘的研究思路。     

重磁方法在程家村隐伏磁铁矿勘查中的应用

为了验证程家村航磁异常圈闭,对该异常圈闭进行了查证工作,针对该区域铁矿体均呈深部隐伏的赋存状态,以"物探先行,钻探验证"的工作方法开展工作,利用地面高精度磁测扫面确定磁异常圈闭平面形态及位置;对高精度磁测剖面数据进行切线法剖面反演,确定强磁性地质体位置和埋深,再结合重磁剖面联合反演方法,推断强磁性地质体的赋存状态,从而给钻探验证提供依据。通过上述工作,取得了良好的找矿效果,表明重磁方法是深部隐伏磁铁矿勘查中的重要工作手段。     

辽西金羊盆地重力场与断裂构造特征研究

在金羊盆地物性特征研究的基础上，通过对重震等资料的综合处理，完成了研究区重力场特征及成因分析和断裂构造体系的划分.研究区重力场的特征是区内西部凹陷、中东部凸起和中南部凹陷共同作用.重力区域场主要是前中生界底面（基底）起伏变化引起.重力剩余场高、低相间排列的特征反映了区内凹隆格局及凹隆间发育的断裂.研究区断裂体系主要由北东向和北西向2组断裂构成，前者形成时期早于后者，都对金羊盆地的次级构造形态进行后期的多次改造，形成本区凹、凸相间的构造格局.