根据多卫星高度计海面高数据推算南中国海及菲律宾海域重力异常(英文)

t Gravity anomalies on a2.5 ×2.5 arc-minute grid in a non-tidal system were derived over the South China and Philippine Seas from multi-satellite altimetry data. North and east components of deflections of the vertical were computed from altimeter-derived sea surface heights at crossover locations, and gridded onto a 2.5 × 2.5 arc-minute resolution grid. EGM96-derived components of deflections of the vertical and gravity anomalies gridded into 2.5 × 2.5 arc-minute resolutions were then used as reference global geopotential model quantities in a remove-restore procedure to implement the Inverse Vening Meinesz formula via the 1D-FFT technique to predict the gravity anomalies over the South China and Philippine Seas from the gridded altimeter-derived components of deflections of the vertical. Statistical comparisons between the altimeter-derived and the shipboard gravity anomalies showed that there is a root-mean-square agreement of 5.7 mgals between them.     

坐标相似变换模型的探讨

常用的坐标转换模型,讨论了大地高的不确定性对应用Bursa模型进行坐标转换的影响。结合工程应用的实际情况,选择平面坐标转换模型对北京地方坐标与西安80坐标进行转换,转换精度满足实际需求。     

基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.     

东亚夏季风石笋记录中缺失格陵兰间冰段25?

东亚季风是全球气候系统的重要组成部分[1~6]。了解北大西洋地区温度变化和东亚夏季风之间的关系对了解东亚季风的控制机制具有重要意义。葫芦洞和董哥洞石笋δ18O记录显示距今75~10ka北大西洋地区千年尺度温度变化对东亚夏季风变化具有重要影响:较强的东亚夏季风与北大西洋地区较高气温对应,反之亦然[7,8]。但是,在此之前东亚夏季风变化与北大西洋地区温度变化之间是否具有类似的联系?到目前为止对这一问题尚没有明确的探讨。根据最近分别在意大利北部[9]和中国中部获得的石笋δ18O记录,笔者发现,北大西洋地区冰芯记录的间冰段(Greenland…     

BP神经网络在局部似大地水准面精化的应用

针对高程拟合中的模型误差问题,采用BP神经网络方法进行拟合,可以减小模型误差,提高似大地水准面的精化精度。在焦作市局部似大地水准面精化算例中,BP神经网络高程拟合取得了良好的效果。     

欧北地区深层三维地震采集技术

辽河盆地由于其特殊的地震地质条件,以往采集的深层地震资料信噪比和分辨率都较低,已经严重制约了油田的进一步勘探和开发.为了彻底摆脱地震资料品质对勘探工作的束缚,努力提高资料的信噪比和分辨率,辽河油田首先选择辽河盆地东部凹陷欧利坨子北为突破口,通过采取最佳岩性激发、有效弱信号保护和变观测系统施工等一系列的技术措施,取得了较好的效果.     

2DPCA在遥感图像压缩中的应用

Two Dimensional Principal Analysis是新近提出的一种图像分析方法,并已在特征提取与人脸和物体识别中得到较好应用.由于2DPCA本身就具有数据压缩功能,在用于去除图像的空间相关性中,可实现对数据的压缩,尤其是对高光谱或多光谱遥感图像的压缩.实验结果表明,这类方法不仅有效,而且压缩性能良好.     

玉米冠层FPAR的高光谱遥感估算研-基于PCA方法及近、短波红外波段

光合有效辐射分量(Fraction of Photosynthetically Active Radiation,FPAR)是进行生态系统功能和全球变化研究的重要参数,准确估算FPAR具有重要意义。通过对野外实测玉米高光谱数据和光合有效辐射数据的分析,探讨了主成分分析方法在高光谱信息提取及估算玉米冠层FPAR参数方面的可行性,在此基础上,结合植被指数验证FPAR估算效果,分析近红外及短波红外高光谱数据在FPAR估算方面的应用潜力。     

改进相似性测度的高光谱影像FCM聚类分析

高光谱遥感将反映目标辐射属性的光谱信息与反映目标空间几何关系的图像信息有机地结合在一起,能够实现地面目标的精细分类识别。FCM是一种有效的聚类算法,但存在相似性测度模型单一、分类精度的提高受到限制等问题。文中结合高光谱影像的技术特点,综合考虑光谱曲线的形状、地物辐射亮度及其权重,提出可以更好描述光谱向量之间的相似性的距离测度,并将其引入到FCM聚类模型中。聚类分析试验结果表明：通过改进和优化相似性测度的FCM,可以显著提高高光谱影像聚类精度。     

CHRIS／PROBA高光谱数据的预处理

针对CHRIS／PROBA高光谱遥感数据的特点,对CHRIS影像进行去条带处理、辐射校正、大气校正等预处理,获得较好质量的影像,为影像的进一步分析和实际应用提供保障。