非二次幂Curvelet变换及其在地震噪声压制中的应用

本文分析了Curvelet变换在地震数据处理中的优势及不足,提出了非二次幂Curvelet变换.主要有两点改进:(1)将经典Curvelet变换非自适应的二次幂多尺度多角度分解方式改进为基于地震数据特点的、自适应非二次幂可控多尺度多角度分解方式,可以更有效地反映地震信号的主要方向特征和频率特征;(2)在最粗尺度引入各向异性分析,实现了对低频信号的精细处理.本文通过处理合成记录和含有面波干扰的实际数据算例验证了非二次幂Curvelet变换在地震噪声压制中的有效性.     

团体粒子群与最大能量串行融合算法转换波静校正

估计转换波的静校正量是一个复杂的非线性问题,常规的线性静校正方法无法取得好的效果.粒子群算法是一种很好的非线性全局最优化方法,但其缺点是"早熟"现象严重.最大能量法是一种常规求取静校正量的方法,局部寻优能力强且收敛速度快是其优点,但是当地震记录含有大的静校正量时易收敛于局部极值.本文在标准粒子群算法的基础上发展出了一种改进的粒子群算法:团体粒子群算法.并且通过对Rastrigin函数的寻优实验证明了其全局寻优能力优于标准粒子群算法.同时为了解决转换波静校正问题串行融合了团体粒子群算法和最大能量法.最后,建立了含一个水平反射层的模型并合成地震记录,加入随机值作为检波点静校正量.对合成的地震数据分别利用团体粒子群和最大能量的串行融合算法、标准粒子群算法和最大能量法求取静校正量并进行静校正.结果证明串行融合算法得到的静校正量与理论值误差很小,静校正后的叠加剖面连续性较好.     

超声激励低渗煤层甲烷增透机理

超声激励增透煤层是一种不受甲烷储层地质条件和气源特性限制,具有普遍应用价值的增采技术.但由于煤岩致密、裂隙发育,煤岩孔隙度存在多尺度效应,受储层介质尺度效应影响的增透促吸机理尚不明确.本文通过CT观测实验和渗透率测定实验,对超声波作用下煤样不同尺度裂隙发展规律进行了分析,对比测定超声作用煤样渗透率变化规律,建立了超声增透煤层甲烷渗透率的修正公式.研究结果表明:CT观测实验很好地证明了超声的机械震碎作用;在声场衰减范围内,煤体损伤和机械震碎作用明显;超声波作用后的煤层渗透率有平均135%～169%的提高.研究工作为超声激励增加煤层的渗透率提供了实验基础.     

《当代地理学方法》评介

<正>随着地理学研究尺度的不断扩展,以新技术、新方法的引入为基础,地理学的研究开始从定性走向定量,从现象认识进入过程和机理探索阶段。英国诺丁汉大学(The University ofNottingham)教授尼古拉斯克里福德(Nicholas J.Clifford)等在总结地理学研究传统方法和新技术的基础上,编写了"Key Methods in Geography"(2003年由英国塞奇出版公司出版),     

Trimble GNSS数据后处理引擎(PPE)在GPS中-短基线定位中的应用分析

美国Trimble公司研发的GNSS数据后处理引擎(PPE),为高精度GPS数据解算提供了一种新的可能方式.详细分析适用PPE处理的条件(基线长度、数据时长),并与GAMIT软件解算结果进行对比,以验证PPE引擎处理的精度及可靠性,对PPE的推广应用具有较大的参考价值.     

遥感估算伊洛河流域地表蒸散的空间尺度转换

针对低分辨率遥感数据在区域地表蒸散(evapotranspiration,ET)估算中存在的空间尺度效应问题,提出一种基于网格面积比例加权聚合(grid area ratio weighting lumped method,GARWLM)的空间尺度转换方法。通过在网格(1km×1km)内部基于各种地表覆盖类型所占面积比例,分别赋予相应权重,建立高分辨率遥感数据向低分辨率遥感数据的尺度转换模型,实现了由高分辨率数据估算的ET向低分辨率数据估算的ET的空间尺度转换,并通过回归对低分辨率数据估算的ET进行了尺度效应纠正。在伊洛河流域的试验结果表明,估算的ET与地面实测数据的平均相对误差由纠正前的23.5%减小到纠正后的12%,与高分辨率估算结果的相关性分别由纠正前的0.339提高到纠正后的0.604,经过尺度纠正后的ET精度有了很大程度的提高。     

多尺度分形压缩感知遥感成像方法

针对压缩感知(compressive sensing,CS)在遥感成像应用中存在的若干瓶颈,提出一种基于多尺度透镜组的分形压缩感知成像方法。一方面,通过多尺度透镜组避免了基于稀疏表示的CS成像方式在大视场角观测条件下出现海量运算开销的问题;另一方面,运用分形维度代替l1范数最小化作为求解CS成像问题中的目标函数,实现了中、高分辨率遥感成像在图像细节水平上的质量提升。试验表明,多尺度分形压缩感知成像方法与传统CS成像相比,不仅能达到遥感成像的时效性要求,而且其细节层次上的成像质量也大幅提高。     

基于直方变差图的土地覆盖数据集多尺度精度评价

针对目前精度评价尺度单一的问题,提出基于直方变差图的多尺度精度评价方法,分别在像元尺度和亚像元尺度进行土地覆盖数据集精度评价。在像元尺度利用驻点作为采样工具直接评价数据集精度;亚像元尺度上,则利用非严格定义的驻点和驻点直方变差图对不同面积和空间结构的优势类进行精度评价。并以浙江北部典型区域为实验区,Landsat TM/ETM+为参考数据,对UMD、IGBP DISCover、MOD12Q1-2001、GLC2000、GlobCover2009等5种大尺度土地覆盖数据集进行多尺度精度评价实验。结果表明,多尺度精度评价方法能够全面地评价土地覆盖数据集的精度,提供更加丰富的多尺度精度信息。像元尺度精度评价可在一定程度上消除由于参考数据与数据集间的空间匹配造成的误差,评价结果更加客观;亚像元尺度精度评价能有效反映亚像元尺度优势地物面积及空间结构与精度的关系。     

遥感地表温度降尺度方法比较————性能对比及适应性评价

在归纳现有遥感地表温度降尺度方法的基础上, 选取3种代表性方法:Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)、Pixel Block Intensity Modulation (PBIM)和Linear Spectral Mixture Model (LSMM)方法进行实验比较, 并建立了一种纹理相似性度量指标CO-RMSE (Co-Occurrence Root Mean Square Error)。结果表明:(1)NDVI方法受季节影响最严重, 不适于春、冬季, 其次为PBIM方法;(2)LSMM方法受分辨率限制最大, 低分辨率时丢失大量纹理信息, NDVI方法在较高分辨率时优于PBIM方法, 较低分辨率时则相反;(3)3种方法的适用区域分别为植被与裸土像元并存区域, 山区和反照率变化较大区域, 以及类别间温差较大区域;(4)NDVI方法操作最简单, LSMM方法最复杂。分析认为, 尺度因子是决定方法性能的关键, 应根据季节、分辨率、地表覆盖、应用目的和操作性等综合选择。     

顾及地物空间关系的卫星影像水系信息提取

为了更好地提取影像阴影部分的信息,本文采用一种顾及地物间空间关系的水系提取方法,将地物之间的空间关系与面向对象的方法相结合。通过多尺度分割算法生成同质的影像对象,利用决策树、隶属度函数和阴影与建筑物的邻接关系对水体进行提取。以昆明某区域影像为实验数据进行了试验,试验结果表明,所提出的方法可以有效解决阴影对水系提取造成的影响,大大提高了水系提取的精度。