基于Hyperion高光谱数据和随机森林方法的岩性分类与分析

探索利用高光谱数据的岩性填图新方法是遥感地质应用领域的重要需求之一。本文运用随机森林方法和EO-1Hyperion高光谱数据,对新疆塔里木西北部柯坪地区的局部区域进行岩性分类,并对相关问题进行分析。分别利用光谱特征以及加入光谱一阶导数特征进行岩性分类,并对不同特征对岩性分类的重要性进行分析,同时与现有的基于光谱角制图方法(SAM)进行比较。结果表明,与SAM方法相比,随机森林方法得到了更高精度的岩性分类结果,是一种有效可行的岩性分类方法。根据特征重要性的排序,蓝绿光波段、短波红外波段以及相应的一阶导数特征对研究区Hyperion数据的沉积岩岩性分类贡献更大。     

微山湖流域高氟地下水的成因分析

依据2006—2016年间采集的区内475件地下水无机分析数据以及钻探岩心易溶盐测试数据,详细研究了微山湖流域高氟地下水的分布特征和富集机制。结果表明:微山湖流域高氟地下水的分布有明显的东西分区特征,湖西冲积、湖积平原区有大范围的高氟地下水,在深度0—40 m的浅层孔隙地下水中,氟含量以1~2 mg/L为主,仅现代黄河影响带地下水氟含量小于1 mg/L,金乡、单县、嘉祥局部超过3 mg/L,最大值9.5 mg/L;在深度150—400 m的深层孔隙地下水中,氟含量以1~1.5 mg/L为主,菏泽—单县条带氟含量超过2 mg/L,最大值3.5 mg/L。微山湖东冲积、洪积平原浅层孔隙地下水、深层岩溶地下水氟含量均小于1 mg/L。湖西冲积、湖积平原沉积物中可溶性氟含量随深度增加而降低。微山湖流域湖西高氟地下水形成受物质来源、淋滤和蒸发浓缩等三方面因素共同控制,CaF_2的溶解平衡是控制地下水F–含量的重要因素。     

广东良口黄田埔高分异Ⅰ型花岗岩地球化学特征及大地构造意义

广州从化区良口亚髻山霞石正长岩为典型岩石遗迹,在碱性岩体野外填图研究过程中,新发现东侧分布有黄田埔高分异花岗岩,形成时间约(146±13)Ma,为晚侏罗世岩浆活动产物。元素地球化学特征显示硅高、钾富、分异指数高、Rb/Sr比值高以及Rb/Ba、Nb/Ta、Zr/Hf、TFeO/MgO比值低;稀土元素ΣREE平均值为248 g/t,ΣCe/ΣYb平均值为2.34,δEu(0.16)负异常明显;Ga(×10~4)/Al比值较低(平均值为3.47),Zr+Nb+Ce+Y含量(平均值为264g/t)低于A型花岗岩(350 g/t);I(Sr)值为0.691 8~0.712 8,平均值为0.708 1;ε_(Nd)(t)值为-3.5~-10.0,平均值为-6.7。元素地球化学、同位素地球化学和同位素年代学综合研究结果表明,岩株的形成可能与上地幔岩浆分异有关,为高分异Ⅰ型花岗岩。     

门克庆井田水文地质条件对矿井开采顺序的影响

门克庆矿井水文地质类型为"复杂型",矿井达产时,设计布置3-1煤1个工作面和2-2中煤1个工作面,2层煤之间平均距离为34 m,2煤层回采过程中主要的充水含水层均为直罗组底部七里镇砂岩含水层。该含水层水压力大,达到4 MPa,疏放水钻孔单孔涌水量最大达到180 m3/h,富水性相对较强,且距离2-2中煤距离多小于5 m,导致2-2中煤巷道掘进过程中出现顶板淋水严重,锚索锚固困难等现象,无法保障2-2中煤的安全生产。笔者提出先开采下层3-1煤,待七里镇砂岩含水层水量、水压被疏降至可以保障2-2中煤顺利掘进和生产时,再开采上层2-2中煤的"反层序"采煤方法。生产实践证明,该方案是可行的。      

高光谱遥感地质灾害信息提取系统设计与实现

凭借图谱合一优势,高光谱遥感技术应用日益广泛,基于高光谱遥感技术的地质灾害信息提取系统研发也显得十分迫切。论文在借鉴现有地质灾害遥感监测系统基础上,结合高光谱遥感的关键技术与数据处理方法特点,设计并实现了高光谱遥感地质灾害信息提取系统。该系统选用主流操作系统Windows7与Microsoft Visual C++2010集成开发环境,充分利用GDAL、Open CV等开源组件库,基于插件式开发框架进行设计与实现。系统拥有数据读取、光谱操作、图像处理、灾害识别、分析统计、制图输出等主要模块,模块之间采用插件式松散耦合方式设计,即相互独立又有流程导向,是个一体化自动化的灾害信息提取系统。系统在减灾应用示范中得到验证,可提高地质灾害解译效率与准确性,节约工程调查成本,为减灾防灾决策提供科学数据与技术支持。     

GNSS浮标海面高测量中海浪的影响分析

以骑浪式浮标为对象,研究了海浪对于GNSS浮标测量海面高的影响。以单向规则波的形态简化模拟了海浪以及GNSS浮标随海浪的运动过程。在某固定海况条件下,比较了浮标天线参考点高不同时海面高测量误差;在浮标天线参考点高固定的条件下,比较了不同海况时海面高测量误差;给出了GNSS浮标在卫星高度计定标应用中的建议。结果表明:浮标测量海面高误差与天线参考点高成正比,海浪周期越长、波高越小时,测量误差越小;天线参考点高为5 cm,海浪振幅为1 m、周期为7 s、传播速度为5 m/s时,测量海面高平均比实际海面高低0.4 mm;相同浮标在小于3~4级的海况条件下,由海浪引起的海面高测量偏差约在1 mm以内,对于卫星高度计定标工作而言,该误差影响可以忽略。     

土壤重金属铬含量高光谱灰色关联度估测

快速、准确地测定土壤重金属含量,对防治土壤重金属污染、改善土壤环境和保障食品安全有着重要意义。以山东省烟台市采集的70个土壤样本为基础,首先分析土壤重金属铬含量的分组光谱特性;然后利用6种变换方法对土壤光谱反射率进行变换,根据极大相关性原则选取反演因子;最后利用灰色关联度模型初步估测铬含量,并对估测结果进行修正,采用决定系数和平均相对误差评价模型的有效性。结果表明,土壤光谱反射率随铬含量的升高而降低,二者呈负相关性;利用灰色关联度模式识别方法对重金属铬含量进行估测后的决定系数为R~2=0.656,平均相对误差为16.590%,而利用灰色关联度修正模型对估测值进行修正后,决定系数为R~2=0.912,平均相对误差为6.632%。研究表明,利用灰色关联度修正模型定量估侧土壤重金属铬含量有效。     

利用主动深度学习提取极化SAR影像建筑区

针对利用传统监督分类方法从极化SAR影像中提取建筑区存在标记样本数量不足、难以挖掘有效特征等问题,提出一种主动学习与深度学习相结合的极化SAR影像建筑区提取方法。首先通过自动编码器对训练样本训练得到初始分类器;接着利用主动学习得到未标记样本中最富有信息量的样本进行人工标记;并将标记好的样本加入到训练样本中重新训练分类器。分别采用RADARSAT-2和ALOS-2极化SAR影像进行实验。结果表明传统的SVM方法和深度学习的方法加入主动学习后建筑区的提取精度都有所提高,而主动深度学习方法的提取效果优于主动SVM方法。     

Jason-2近海海面高的最优高斯低通滤波半径选择

使用测高卫星Jason-2传感器地球物理数据记录（sensor geophysical data record,SGDR）的近海海面高观测数据,基于最大似然估计4参数法,对波形数据进行重跟踪。考虑到星下点沿轨方向前后相邻海面高观测值中高频改正信号具有相关性的特征,提出了确定海面高的最优高斯低通滤波半径选择的技术方法,即对星下点沿轨方向观测值进行差分计算,形成差分数据序列,根据序列的相关系数性来确定滤波半径。对于SGDR数据,若对其进行低通滤波,建议滤波半径选为2 km,既可抑制沿轨海面高数据的高频误差,又可保证该数据没有被过度平滑。研究成果可为充分利用卫星测高数据建立高精度近海海面高模型提供参考,进而促进高精度陆海无缝垂直基准的技术体系建设。     

基于局域自适应信息理论测度学习的高光谱目标探测方法

传统基于信号检测的目标探测方法需要依赖特定的统计假设,只有在符合条件的情况下才能取得较好的目标探测结果。为了克服这一缺陷,提出了一种基于局域自适应的信息理论测度学习方法。首先将信息理论测度学习方法作为目标主函数,然后加以局域自适应决策法则进行约束,自适应地减小相似样本对距离,增大不相似样本对距离,使得在考虑阈值的同时兼顾测度学习前后距离的改变情况来进行目标探测决策,从而更好地实现目标探测。实验证明,该方法与其他经典目标探测方法或测度学习方法相比,可以更好地实现目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像数据进行目标探测。