局部电离层异常对局域增强系统的影响及其监测方法

传统的局域增强系统认为影响用户和基准站伪距的观测误差是基本相同的,因而可通过伪距差分技术将这部分误差消除,但为发生电离层风暴时,叠加在基准站和用户伪距上的电离层延迟误差将会不同,因此会影响定位结果。本文利用CCDMA算法和DSCMA算法对电离层异常进行探测,并对伪距差分技术进行改进。仿真结果显示,这种方法可有效减小局部电离层异常对CATⅢ飞行阶段的威胁。     

点分布-双蛇模型用于矢量边界更新

在利用遥感影像更新GIS矢量数据的过程中,往往忽略了对已知信息的有效利用,针对这一问题,本文提出一种基于点分布的双蛇模型用于GIS矢量数据更新,该模型利用已有遥感影像信息计算目标边界点的平均分布,以此为"镜面"建立初始矢量边界的"镜像",将两边界各自演化的结果取平均作为更新后的GIS矢量边界。该方法同时利用了GIS和遥感的历史数据作为先验知识,分别作为蛇模型的初始位置和区域约束信息,使遥感与GIS信息结合更加紧密。仿真实验表明,基于点分布的双蛇模型在GIS矢量边界更新的应用中,可以得到比以传统蛇模型更好的更新准确率和多边形相似度,并且接近手工方法的效果。     

基于出租车上下客点的城市人口流动分析

掌握城市人口流动动态有利于进行交通预测、应急快速响应,以及合理的城市规划。出租车作为城市主要的交通运输工具之一,可以反映城市中人口的流动。本文以出租车上下客点数据为例,对比在工作日以及休息日的人口流动差异,分析出租车数据的空间分布及其动态变化,揭示城市人口流动模式。     

地电提取测量法在北衙寻找隐伏矿的可行性

地电化学提取测量法是应生产需要而发展起来的一种轻便，快捷的寻找隐伏矿床的方法，在云南鹤庆县北衙地区进行实验研究，取得较好的效果，并在末知矿区圈定了远景规划区，为进一步探矿提供科学依据。     

陕西高陵4．4级地震期间形变异常分析

2009年11月5日,陕西省高陵县发生了Ms4．4级地震,震前1周陕西形变资料出现多台项的短临异常。对异常特征和震源机制展开分析,结果显示：①异常幅度与震中距成反比;②异常方向和台项分布与震源机制相吻合。     

内蒙古翁公敖包航磁异常的推断与解释

文章对内蒙古四子王旗—土默特右旗中北部近年发现的翁公敖包航磁异常进行推断与解释,在对找矿有望的航磁异常进行筛选后,对翁公敖包航磁异常进行了野外地质-地球物理查证,确定异常为铁矿所致;采用向上延拓、垂向导数、斜导数及小波变换等方法对航磁异常进行数据转换处理,以获取铁矿体的横向及纵向分布信息,取得了较好的效果。     

长重力波形成机制研究进展

简要介绍了长重力波的概念和它在近岸过程的重要性,概述和评析了长重力波形成的Munk与Tucker模式,BLW,Unoki和非线性作用模式,BFLW模式以及BLW和BFLW联合作用等6种模式,展望了长重力波综合研究的内容和必要性.     

基于计算机视觉的头足类角质颚特征研究Ⅰ:轮廓与特征点提取

轮廓与特征点研究是头足类角质颚形态特征鉴别的基本方法,对于轮廓与特征点的提取最常用的方法是手动描绘与标定,利用计算机视觉进行轮廓与特征点的提取,不仅可以降低手动提取带来的误差、提高准确性,而且更加快速、便捷。文章将利用计算机视觉提取头足类角质颚的轮廓与特征点,首先将自制装置拍摄得到的角质颚三视图放入MTALAB软件中进行编程处理,然后利用Canny算法提取角质颚轮廓,最后根据地标点的定义标定特征点位置并建立空间坐标系得到角质颚的特征点坐标。研究结果显示,利用计算机视觉提取角质颚的轮廓图像以及特征点坐标是可行的,当标准差σ取值为0.1时角质颚轮廓图效果最佳,在得到的轮廓图上进行特征点的标定,通过迭代遍历轮廓图获得各个特征点的空间坐标。研究分析认为,将计算机视觉应用于头足类角质颚形态学的研究可以提高研究的便捷性,同时也为后续的研究提供了新的实验思路和方法。     

SMOS卫星遥感海表盐度资料处理应用研究进展

土壤湿度和海洋盐度卫星首次提供了覆盖全球的高频率、高精度、业务化的海表盐度产品,但其处理和延伸应用仍处于初级阶段,后续校准校正工作还将持续数年,如何及时把握其发展轨迹成为一个重要的科学问题.本研究从SMOS计划、数据概况、盐度反演算法、格点产品制作、多源数据融合和产品应用等方面,介绍和评述了SMOS计划及其海表盐度产品应用研究进展,着重分析了反演算法中的各种误差来源,对在轨2 a的运行情况进行了回顾、对未来的发展重点进行了展望,旨在为开发和应用SMOS产品提供参考.     

基于融合U-Net及ConvLSTM的海面高度异常预报方法研究

海面高度异常是反映海洋环境状况的主要变量之一。本文使用1993—2019年的融合月均海面高度异常数据,建立了基于深度学习的海面高度异常预测神经网络模型,提出了基于融合U型网络(U-Net)和卷积长短记忆网络(ConvLSTM)的中长期海面高度异常预报模型。在研究海域0.25°×0.25°的空间分辨率下,模型测试集预报结果的均方根误差和平均绝对误差分别为0.039 m和0.027 m,均优于全连接LSTM预报模型和ConvLSTM+CNN预报模型,为大中尺度的海面高度异常预报提供了新的方法。