全国资源与生态环境遥感监测数据管理与应用服务系统设计

为推动资源与生态环境遥感监测数据的应用与服务,为国家、相关行业管理决策和社会公众提供有价值的信息,需要在资源与生态环境遥感监测成果数据基础上,开发数据管理与应用服务系统。本文从国家资源与生态环境建设的实际需求出发,结合国土资源部实施的环北京地区资源与生态环境遥感监测成果,探讨资源与生态环境遥感监测数据管理与应用服务的技术解决方案,搭建资源与生态环境遥感监测数据管理与应用服务技术平台,并实现网络环境下对资源与生态环境监测形成的各种类型数据的集成化管理。     

电阻率图像中的地下水和断层

目的：将电阻率层析成像应用于探测潜伏断层的研究中，本文发现了断层和地下水的一些基本电阻率分布特征，这对于工程物探意义重大，一般情况下，断层两侧具有不同的电阻率特征，但是，根据电阻率层析图像中的电阻率分布，通常难以区分断层和地下水层，这是因为两者不仅都具有低电阻率值，而且还具有非常相似的电阻率异常特征。资料和方法：运用电阻率层析图像的数据，电阻率层析图像中的断层会呈现如下特征：1）由于孔隙度的加大和地下水的存在，使得断层表现出高角度的低阻线性结构。它们既可以出现在浅部盖层中，也可以存在于深部基岩中，特别是在深部区域，它们尤为明显；2）它们还呈现出高角度的线性梯度带，在该梯度带两边的电阻率结构出现整体性的差异，通常情况下，正断层的上盘表现出低阻或／和班驳状的高阻和低阻扰动区，而下盘则为完整的高阻区，这与逆冲断层正好相反；3）与断层有关的电阻率异常区常常具有良好的大尺度水平连续性，并且可以追瞎异常区附近的精细电性结构。而地下水的电阻率特征为：1）如果没有裂隙，地表水所引起的低阻区非常浅，即使存在丰富的水源以及高孔隙度的砾岩和中粗砂。一般情况下，其底端深度不超过强风化区；2）地下水的电阻率值非常低，特别在高矿化度的地区。地下水，包括岩溶水和砂岩水，的电阻率总显示出局部水平延伸或／和面团状特征；3）地下水层的深度朝某个固定方向逐渐增加，并且其电阻率图像会随季节而变；4）一般情况下，在水下渗的地区，会出现降水漏斗，其上部为高阻，而下部为低阻，从而便形成了“Y”或“V”字型的典型结构。结果：利用上述的基本特征一般可以区分断层和地下水。结论：仅依靠电阻率层析图像，可能极难准确地区分断层和裂隙水，这是因为裂隙水不但可能具有高角度的低阻线性结构，而且在一定尺度上具有很好的水平连续性，还有，由于电阻率层析成像较差的垂直分辨率，难以精确确定断层的上端点位置，所以结合其它的物探手段如钻探和浅层地震勘探是非常必要的。     

基于RS和GIS的松花江流域(吉林省段)水资源网络化管理技术研究

松花江流域(吉林省段)水资源网络化管理系统既是一个基于3S技术和网络技术集成的空间决策支持系统，也是一个综合性管理信息系统。它的三维环境可视化功能可显示河流地形和走向，公共信息交互式操作能方便用户查询各种空间信息和数据，网络化管理职能为水资源管理部门对水环境污染、水资源合理利用的预测和决策提供了参考。本文对这项网络化管理信息系统的技术方案和运行步骤进行了探讨。     

Extending self-organizing maps for supervised classification of remotely sensed data

An extended self-organizing map for supervised classification is proposed in this paper. Unlike other traditional SOMs, the model has an input layer, a Kohonen layer, and an output layer. The number of neurons in the input layer depends on the dimensionality of input patterns. The number of neurons in the output layer equals the number of the desired classes. The number of neurons in the Kohonen layer may be a few to several thousands, which depends on the complexity of classification problems and the classification precision. Each training sample is expressed by a pair of vectors ： an input vector and a class codebook vector. When a training sample is input into the model, Kohonen＇s competitive learning rule is applied to selecting the winning neuron from the Kohouen layer and the weight coefficients connecting all the neurons in the input layer with both the winning neuron and its neighbors in the Kohonen layer are modified to be closer to the input vector, and those connecting all the neurons around the winning neuron within a certain diameter in the Kohonen layer with all the neurons in the output layer are adjusted to be closer to the class codebook vector. If the number of training sam- ples is sufficiently large and the learning epochs iterate enough times, the model will be able to serve as a supervised classifier. The model has been tentatively applied to the supervised classification of multispectral remotely sensed data. The author compared the performances of the extended SOM and BPN in remotely sensed data classification. The investigation manifests that the extended SOM is feasible for supervised classification.     

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EGM96和EGM2008地球重力场模型计算弹道扰动引力的比较

给出了利用地球重力场模型计算扰动引力以及重力场模型截断误差的公式,计算了36阶、360阶、2 160阶地球重力场模型在径向和水平方向的截断误差,并对36阶、360阶的EGM96和EGM2008重力场模型计算的弹道扰动引力矢量进行了分析和比较.结果表明,采用重力场模型计算扰动引力时,模型阶数和弹道点的高度越低,模型截断误差越大;EGM96和EGM2008模型的一致性随着模型阶数的升高而逐渐降低.总体来看,EGM2008模型的精度要好于EGM96模型.     

储集层测井信号的非线性混沌特性

对测井信号的特征提取采用非线性分析方法。利用非平稳信号分析方法——游程检验法,分析松辽盆地某井储集层测井数据的非平稳特性;在此基础上,采用非线性混沌方法对测井数据进行最大Lyapunov指数提取。结果表明:储集层测井序列具有非平稳特性;最大的Lyapunov指数大于零,表明了储集层测井序列具有混沌特征。为此,储集层测井信息的提取可采用非线性混沌理论方法,以便更有效地描述测井信息特征。     

基于整数小波变换的空间矢量数据压缩方法

针对空间曲线矢量数据相邻坐标点间坐标值大小差别不大的特点,提出一种新的矢量数据压缩方法:首先将空间坐标点间的差值转换为整型的偏移量,使用偏移量表示矢量数据的坐标点;然后利用整数小波变换(IWT)处理偏移量序列,最后对变换后的小波系数进行无损熵编码.使用此方法对中国数字地理地图数据的SHP文件进行压缩,实验结果显示, 压缩比超过11,高于其他类似方法,表明本压缩方法能够实现较高压缩比的空间矢量数据无损压缩.      

末次冰消期以来东海内陆架沉积速率及其气候环境响应

对位于东海内陆架浙-闽沿岸泥质带的EC2005孔岩性、粒度以及AMS14C年代进行了分析,着重探讨了研究区自末次冰消期以来的沉积速率变化,划分出4个大的沉积阶段和4次快速沉积事件.千年时间尺度上大的沉积阶段主要受控于物源供应、海平面变化以及可容空间的大小.百年时间尺度上揭示的4次快速沉积事件主要受控于东亚冬季风的增强或...     

Distribution Characteristics of Effective Source Rocks and Their Control on Hydrocarbon Accumulation: A Case Study from the Dongying Sag, Eastern China

The exploration conducted in the Bohai Bay basin, eastern China has demonstrated that the abundant petroleum resources have close affinities to the hydrocarbon kitchen with rich organic matter. A number of oil-generating associations with various characteristics of organic geochemistry and assemblages of multiple reservoir facies are developed due to the multi-center sedimentation, multi-source supply and multi-cycle evolution of filling, which have resulted in the formation of multiple oil and gas accumulation zones of various layers and trap styles. Among them the Paleogene Shahejie Formation is the most important hydrocarbon accumulation combination in the Dongying sag. Heretofore, its proved reserve has reached nearly 1.8×109t, which accounts for more than 90% of the total proved reserves of the Dongying sag. Based on previous studies, more than 600 source rock samples and 186 crude oil samples of the Shahejie Formation, collected from 30 oilfields, have been treated with organic geochemical testing