基于震源聚类方法确定川滇交界东部地区微震的空间分布特征

断层空间分布是地震预测的基础数据,微震空间分布能够帮助探测断层.使用基于密度的聚类方法分析自动拾取技术获得的川滇地区微震目录,并进一步地利用空间位置信息分离出了不同地震活动带内的微震序列;对川滇交界东部地区一带不同地震活动带的微震目录,加入波形信息后,采用聚类方法进行二次分离,从中获得了部分属于不同断层的微震,一定程度...     

变井径环空分形表征及其对固井顶替效率的影响

为分析井径非线性变化对油气井注水泥顶替效率的影响,利用W-M分形函数、体积填充等理论,研究变井径环空几何形态表征及注水泥顶替效率计算,建立实测井径曲线的分形函数特征参数计算方法及变井径环空顶替流动分析模型,开展注水泥顶替流动数值模拟。结果表明：变井径环空的顶替效率低于均匀井径环空的顶替效率;标度参数、分形维数增大,井壁壁面凸起、凹陷高度增大,不规则程度增高,顶替效率降低;高标度参数、高分形维数范围内,顶替效率降低幅度高,顶替效率相对变化率大;顶替注入流速增大,顶替效率相对变化率减小;井斜角增大,顶替效率相对变化率增大;计算顶替效率时,当标度参数、分形维数低于阈值时,可将井眼环空近似考虑为均匀井径环空,而当标度参数、分形维数较高时,采用均匀井径环空简化处理会造成很大偏差;工程中,应注意处理计算模型选择及有效解决顶替效率问题。该结果为解决注水泥顶替效率计算的准确性、推进科学化固井设计与施工提供基础。     

中国农村深度贫困的空间扫描与贫困分异机制的地理探测

从自然和社会经济因素中选取贫困的影响因子,建立评价指标体系,通过Pearson相关分析确定了贫困的主要影响因素,利用GIS空间分析和BP人工神经网络,分别模拟了省域、市域和县域3个尺度下的自然致贫指数与社会经济消贫指数,进一步计算获得了3个尺度下的贫困压力指数,对其空间分布格局进行分析;借助Flexible空间扫描探测识别出深度贫困县,在此基础上运用地理探测器揭示其主导致贫因素,并提出差别化的减贫对策建议。结果表明：① 省域、市域、县域3个尺度的自然致贫指数和贫困压力指数在空间分布上具有较高的一致性,呈现出明显的“东低西高”的空间分布格局;社会经济消贫指数的空间分布一致性不高,县域尺度更为破碎。以黑河—百色线为界,县域贫困压力指数在空间上表现出“大分散、小聚集”的分布状态。识别出的全国贫困县共计655个,主要分布在重点生态功能区和农产品主产区。② 3个尺度下,空间扫描识别出的贫困高风险区主要分布在西北、西南少数民族和边疆地区。县域尺度下识别出208个深度贫困县,多位于省际边缘区。③ 地理探测器识别出深度贫困县的7个致贫主导因素,按照主导因素将深度贫困县划分为地形要素制约型、区位交通制约型、经济收入制约型和生态环境制约型4类。     

改进的半参数模型法在GNSS时间序列季节性信号提取中的应用

GNSS基准站坐标时间序列具有明显的季节性变化。基于谐波函数模型的最小二乘拟合方法只能得到固定振幅的季节性信号,而真实的季节性信号其振幅是变化的。采用半参数模型进行季节性信号提取时又存在最优平滑因子确定困难、迭代速度慢的问题。提出一种赋相对权比的半参数模型,采用迭代更快速的黄金分割法与改进效率法相结合的策略确定最优平滑因子。通过模拟数据实验,验证了改进模型的可用性。实验表明:改进方法的计算效率明显提高,对于10 a长度的模拟数据,相较GCV函数法搜索速度提高68.1%,相较L-曲线法速度提高25.8%;计算精度较最小二乘法和半参数模型法均有提高,所得残差中没有明显的季节性信号。     

浅谈地震剖面的假象识别

假象识别是正确解释地震剖面的前提,也是描述地震成像保真度(精准度)的主要标准之一.本文通过分析反射地震剖面实例,对几种常见的、易被误解的地震成像假象的特征进行了分类阐述,提出基于成因识别地震成像假象的思路.从地震剖面成像过程来看,假象的成因包括信号误判、成像畸变和波速模型误差这三个主要因素.许多不易被识别的假象起源于地...     

征地档案数字识别研究与应用

针对永州市经济技术开发区征地档案数据整理建库工作中界址点坐标电子数据缺失现象,当前主要通过人工识别档案资料并且将坐标数据抄录进入数据库的方式,但是存在工作效率低下、审核成本高等问题。为提高征地档案数据整理建库工作效率,本文基于Tesseract训练机制,在此基础上开发程序实现征地红线图中界址点坐标的识别。实践结果表明该方法能够有效辅助征地档案数据整理建库工作,业务生产效率显著提升。     

基于动态极坐标参数化的遥感影像匹配方法

图像匹配作为三维重建至关重要的环节,其精度直接影响了平差优化、正射校正等模块的精度。对于城镇、农场等特征密集型区域,特征距离小,相似性强,易于匹配图像;而针对草地、沙漠等特征不明显区域,特征距离大,如果使用特征点匹配的方法,严格阈值下难以获得足够数量的匹配对,放宽阈值又将引入较多误匹配对,这也是导致稀疏点云不够均匀的原因之一。在此场景下,本文提出了基于动态极坐标参数化的无人机正视影像匹配算法,首先对图像做极坐标参数变化,采用动态策略解决极轴方向采样不均匀的问题,使用最小二乘法对得到的极坐标影像对做位移方向上的匹配,匹配后得到的旋转量和平移量,将该结果和SIFT算法的结果做比较。本文设计了2组实验,即参数已知的解算实验和参数未知的解算实验,且每组实验进行3次。在同等配置的计算机上,对两张7360像素×5400像素,32位的影像,本文方法的位姿解算时间相比SIFT的时间减少约57%,二者求得的位姿差通常小于1%。结论表明二者的结果在精度上表现相当,在时间上明显优于SIFT算法,具有实际的应用价值。