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地震-重力联合反演可以降低多解性,针对大勘探范围内岩石波速-密度关系存在较大散布的问题,引入交叉梯度结构约束构建统一的目标函数是一种有效的解决方案。利用台湾海峡南部HX-13测线进行验证:由于火成岩侵入体的存在,部分区域难以拾取可靠的地震初至,常规的走时反演无法准确恢复基底面的形态。搜集研究区的船测重力资料,根据地震地质条件和数据特点设置合适的反演参数,实现基于物性和结构双重约束的重力-地震联合反演。由对反演结果的分析和解释可以看出,该方法可在很大程度上弥补地震数据不完备的缺陷,使反演过程稳定,并提高模型的可靠性。 相似文献
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塔里木河干流植被遥感监测时空多尺度协同分析方法 总被引:2,自引:1,他引:2
利用遥感植被指数、典型植被样方和地面观测信息进行塔里木河干流植被监测是目前的主要方法。由于塔里木河干流具有流域下垫面均匀性差,自然植被随机分布的特点,使得现有研究方法局限在特定的时间和空间尺度,很难使用地面的观测数据和不同尺度的遥感数据进行植被生长状态的协同分析。针对这些问题,本文提出了利用不同分辨率遥感数据和地面观测数据进行多尺度协同分析的方法MSSA(Multiple Scale Synergy Analysis)。该方法包括以下几个步骤:①通过低空间分辨率的遥感数据构建时间序列的塔里木河干流植被指数分布图像,在分析图像特征的基础上划分塔里木河遥感监测单元;②对监测单元内部不同组分的时间和空间状态参数进行量化与率定;③根据几何光学模型原理和植被随机分布特性,采用线性混合模型模拟单元植被指数;④根据模拟结果和遥感数据的对比分析,获得地面植被参量的可靠估计。该方法将地面组分的状态参量和遥感数据通过模拟模型相关联,实现了不同时空尺度遥感数据以及地面样方或者点观测数据的协同分析,为塔里木河干流植被监测进行长期、细致的研究建立了海量数据综合分析的方法体系。 相似文献
5.
传统聚落集聚了大量的古代建筑和民俗等传统文化资源,以其突出的历史、文化和艺术等价值而备受关注,提取其丰富的历史文化信息并服务于现代产业发展具有积极的意义。针对当前尚缺乏从地理知识提取和表达视角对传统聚落丰富的历史文化信息进行知识抽取、组织和表达,进而实现“数据-信息-知识-智慧”转换这一问题,本文提出传统聚落景观基因本体(Geographic Ontology of Cultural Landscape Genes of Traditional Settlements, GeoOnto-CLGTS),并探索传统聚落景观基因的内在关联特征。首先,结合地理信息本体和传统聚落景观基因特征分析了GeoOnto-CLGTS的概念及表达方法,并提出GeoOnto-CLGTS模型的构建方法。其次,结合七步法的地理信息本体建模方法,梳理景观基因概念、关联关系和数据属性特征,自顶向下构建GeoOnto-CLGTS的概念层。并以123个中国传统聚落为案例,通过protégé工具进行实例补充,实现了GeoOnto-CLGTS模型的实例层构建。最后,通过Neo4j图数据库对本体数据进行存储,构建传统聚落景观基... 相似文献
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混合像元的存在不仅影响了基于高光谱影像的地物识别和分类精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍。本文以扎龙湿地为试验区,以环境一号卫星采集的高光谱影像为数据源,分别采用传统的全约束最小二乘光谱解混算法(fully constrained least squares spectral unmixing algorithm, FCLS)与基于稀疏约束最小二乘光谱解混算法(sparse constrained least squares spectral unmixing algorithm, SUFCLS)实现了试验区湿地的精细分类,并对两种分类结果的表现及其分类精度进行了对比分析。研究结果表明:SUFCLS算法能够自适应的从光谱库中选择场景中所占比例最高的一组端元,并将此端元的组合应用于传统的全约束最小二乘光谱解混中实现不同湿地类型丰度的提取,该算法充分考虑了端元的空间异质性,弥补了FCLS算法在端元选取过程中的不足。精度验证结果表明与FCLS算法相比,SUFCLS算法分类结果的均方根误差更小,丰度的相关系数更高,因此该方法对于提高湿地解混精度以及实现湿地精细化分类具有重要意义。 相似文献
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The present paper reports 9 species of pontoniine shrimps collected from Hainan IS-land ,South China Sea ,by the Joint Chinese-German Marine Biology Expeditions,in which Peri-climenaeus arabicus (Calman,1939) and Periclimenaeus hecate (Nobili,1904) are recorded for the first time from Hainan Island. 相似文献
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基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用GRNN(Generalized Regression Neural Network)和RF(Random Forest)2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则(Minimization of the Mean of the Shortest Distances)抽稀为8种不同采样密度的样本(分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本),分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。 相似文献
10.
深地震反射剖面早已被国际上证实是一种地球深部探测的先锋技术,它利用比石油地震勘探更长的接收排列、更大的激发能量,探测上至地表,下达上地幔的精细结构和构造特征,现已被国内外越来越多地应用于大陆及海洋地壳与岩石圈上地幔探测上。深地震反射剖面技术在揭示地球深部动力学过程,论述大地构造演化,确定盆山耦合关系,推测成矿成藏条件,分析地震灾害等方面取得了丰硕成果。系统地梳理和概括了国内外陆地地区深地震反射剖面技术的研究现状以及典型应用案例。在此基础上,从深地震反射野外数据采集、数据资料处理、剖面地质解译以及多方法联合探测4个方面,对地震反射剖面技术未来发展方向进行了展望。研究认为:在野外采集方面,研发不同激发、接收组合类型的采集技术、提升深地震反射数据采集质量,减少环境破坏,降低经济成本;在数据处理中,继续探究提高深地震反射剖面的信噪比与分辨率,定量监控深地震反射数据处理过程中振幅保真度的相对变化;在资料解译时,将深入挖掘深地震反射剖面的叠前、叠后潜在信息,降低单纯依靠深地震反射振幅解译的非唯一性;在综合研究上,从多学科、多角度、多尺度、多方法上相互补充印证,降低剖面的多解性,提高成果的准确性和可靠度。
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