机载模拟POLDER多角度图象配准(英文)

多角度成象对于获取多角度遥感数据是非常重要的。在对多角度数据进行分析之前，首先要对多角度图象进行配准。经过配准，可以识别出相同的地面目标。在配准过程中，一个主要的困难是由于观察角度的不同、双向反射变化及大气的影响造成的图象灰度变化。如何解决灰度变化的影响关系到图象的配准精度。我们在该文中介绍一种多角度图象配准过程，包括预处理、基于层次结构的图象灰度相关配准。为了去掉大角度造成的灰度变化，我们用改进的模板匹配进行配准。这种方法的优点是与配准模板灰度均值无关，只与灰度变化程度有关。配准过程中也同时考虑到纹理的变化。整个配准过程是沿着观测角度增大的方向进行的序列图象配准，以提高大角度图象配准精度。最后，图象的纠正采用局部自适应几何纠正以获得较满意的结果。我们用法国ＣＮＥＳ提供的ＰＯＬＤＥＲ飞机模拟多角度图象进行配准，并提取了小麦和水稻等植被的多角度信息。     

浅层气对下伏地层深度预测影响定量研究及在渤海B油田中的应用

浅层气的存在造成下伏地层地震反射出现假象,使得深度预测不准确,增大了油田开发钻井风险。为提高浅层气下伏地层深度预测精度,利用理论模型分析量化描述浅层气对下伏地层的影响范围和影响程度,同时通过正演模拟手段构建时差定量校正量版,指导储层高精度深度预测。根据研究成果和认识,成功解释了渤海B油田两口已钻井深度误差出现的原因,并进一步利用时差校正量版提高了该油田区目标储层深度预测的精度,成功指导了后续多口开发井的准确钻探。     

藏东南高山林线冷杉原始林土壤热通量

利用藏东南色齐拉(也称色季拉)山高寒区林线地带连续的气象观测资料,分析了高山林线冷杉原始林土壤热通量的日、季节以及逐日变化特征及其与净辐射的关系,初步研究高寒区原始林土壤-大气热量交换特征.结果表明:随着土壤深度的增加,土壤热通量日变化振幅减小,至60 cm处没有明显的日变化.除春季表层土壤5cm处热通量没有明显的日变化特征外,其余季节日变化呈明显"S"型曲线.不同深度的土壤热通量存在明显的季节及年内逐日变化特征,但变化的幅度表层土壤明显高于深层.不同年间土壤热通量逐日变化趋势非常一致.不同深度土壤年总热通量均为正值,表明高山林线地带土壤总体上为热汇.土壤热通量的变化与净辐射直接相关,但二者的同步性较差,土壤热通量对净辐射的反馈延时约6 h,明显高于农田、草地及温带、亚热带森林,因此在利用净辐射估算土壤热通量时,要充分考虑植被类型及环境的影响.     

气候变化对中国集中供暖气候指标的影响

应用高空间分辨率的网格逐日气象数据,根据国家集中供暖有关设计规范定义了集中供暖气候指标,分析了气候变暖对中国集中供暖气候指标的影响。结果表明：近55 a来中国集中供暖初日均呈后延趋势,初日特征线年代际南北移动较小。供暖终日均呈提前趋势,终日特征线在110°E以东地区南北移动较大,2000年以来终日特征线较20世纪60年代北抬了200~300 km。供暖期长度均呈减少趋势,东北、华北地区近55 a减少了10~15 d,西北地区减少了15~20 d;东北、华北、西北地区供暖强度分别减少了12%、20%、15%。从1991~2015年冬季气温变化来看,东北地区最冷冬季与最暖冬季的温度相差可达6.2℃,对供暖强度的影响可达28.9%,华北和西北地区冬季气温最大变幅分别为3.7℃、3.3℃,对供暖强度的影响分别为26.8%和17.6%。气候变暖对中国集中供热气候指标产生了显著的影响。供热部门应该根据天气变化来安排供暖,同时还要注意气候变暖背景下极端冷事件的发生,保证集中供暖安全运行。     

海河流域夏季降水与北半球环流异常的相关

使用1981—2013年6—8月的月平均海河流域站点降水资料以及NCEP/NCAR再分析资料,采用SVD方法分析了北半球高度场环流异常与海河流域夏季降水的关系。结果表明夏季海河流域的一致型降水异常主要受热带地区高度场异常的影响,而北半球中高纬的高度异常分布对海河流域东南部降水异常有重要作用。热带及中高纬地区的高度场异常与副热带西风急流和流域上空的水汽输送有一定的对应关系,急流强度和位置的变化以及水汽辐合异常造成海河流域降水异常,尤其中高纬高度异常的这种对应关系更加明显,并且两个地区的高度异常分布对应的海河流域异常水汽输送有不同来源。     

近50年中国地面气候变化基本特征

采用国家基准气候站和基本气象站的地面资料,系统地分析了中国大陆地区1951年以来近地表主要气候要素演化的时间和空间特征。结果表明,中国近50 a来年平均地表气温变暖幅度约为1.1℃,增温速率接近0.22℃/(10 a),比全球或半球同期平均增温速率明显偏高。地表气温增暖主要发生在最近的20余年,其季节和空间特征与前人分析结论基本一致。降水量变化趋势对所取时间段和区域范围敏感。1951年以来全国平均降水量变化趋势不明显,但1956年以来略有增加。降水变化的空间特征明显而相对稳定,东北北部、包括长江中下游的东南部地区和西部广大地区降水增加,而华北地区以及东北东南部和西北东部地区降水明显减少。分析还发现,近50a来全国平均的日照时数、平均风速、水面蒸发等气候要素均呈显著下降趋势,但积雪地带的最大积雪深度却有所增加。中国日照时间和水面蒸发量变化的空间特征很相似,减少最明显的地区均发生在华北和华东,新疆次之。影响中国年代以上尺度气候变化的因子错综复杂,人类活动引起的大气中温室气体浓度增高可能在一定程度上影响了中国近50 a来的气候,但考虑到尚存的不确定性,目前仍不能给出明确结论。中国东部大部分地区日照时间和水面蒸发量减少可能均起源于人为排放的气溶胶影响,平均风速减弱也有利于水面蒸发量下降,而在西部地区云量和降水量的变化可能更重要。     

环渤海地区1961—2007年极端强降水时空变化特征

20世纪90年代以来,环渤海地区降水总量持续偏少,极端强降水和干旱缺水问题十分突出。利用环渤海地区60个台站1961—2007年逐日降水资料,应用百分位方法确定极端强降水阈值,分析了极端强降水量、降水强度和频率的空间分布及时间变化趋势。结果表明:环渤海地区极端降水强度大、频率高的地区与年降水量高值区相一致,说明极端降水量的多少影响年降水量;极端降水日数呈减少趋势,特别是京津冀中部地区减少显著;极端降水多发生在7月中旬到8月中旬,最高频次在7月下旬,近10年极端降水季节分配比较分散,很少出现每候25站次以上的极端强降水;间隔30d以上的极端强降水近年来增加明显。     

基于机器学习的表层土壤成矿元素空间预测: 以稀有金属铷元素为例

近些年随着土地质量地球化学调查工作的开展,获取了大量表层土壤样品数据。然而,这些数据也存在一个明显的缺陷,即1∶50 000大比例尺表层土壤数据往往缺少成矿元素。鉴于土壤成矿元素含量对于矿产资源勘查的重要指示作用,尝试基于现有数据对大比例尺表层土壤成矿元素含量提供一个补全方案。以稀有金属铷元素为例,采用随机森林算法把同一区域2 548组1∶250 000小比例尺表层土壤数据按照8∶2的比例随机分为两组,用80%的数据进行训练建模,20%的数据对模型进行验证。采用变量重要性度量排序和构建学习曲线的组合方法优选了8种元素(K、B、Ni、V、Zn、As、Co、Cu)作为预测变量,模型对训练数据和测试数据的拟合优度R²分别达到0.983 2和0.895 6,说明预测变量的优选方法是有效的。随后将1∶50 000表层土壤的上述预测变量数据作为输入变量导入模型中,得到预测的Rb元素含量,预测结果比较符合实际特征。本研究表明将大数据机器学习随机森林算法引入表层土壤地球化学元素含量空间定量预测具有可行性,可进一步拓展土地质量地球化学数据的服务应用维度。     

浅埋地下结构和土层在动荷载作用下的反应分析

在日本阪神大地震中,地下结构遭到了严重破坏。正确分析地下结构的地震反应,提出合理的抗震设计和安全性评价方法十分必要。用FLAC v4．0对某地的一个地铁车站进行了动力分析,发现随着埋深变浅,土体的加速度时程曲线表现出以某一确定的频率振动,该振动频率与模型的基频相近;位移在正方向和负方向的振幅都随埋深的增加而变小：在地表处达到最大值。一些认识和结论对于正确的进行抗震设计有指导意义。     

引入PLSA模型的光学遥感图像舰船检测

提出一种基于概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)的检测算法,首先通过PLSA将目标表述为潜在成分的概率组合,然后利用统计模式识别方法对获取的潜在成分概率进行判别,从而完成最终的检测。其中,生成的潜在成分反映了目标与特征之间相互出现的频率关系,并以潜在成分在目标中概率差异的形式对上述不对应现象给出了直观描述。实验结果表明,所提出的算法对多种复杂情况下的光学图像舰船检测具有很好的准确性和鲁棒性。