近地表信息的获取及在地震数据处理中的应用

在野外采集阶段,获取详细的近地表信息的目的是了解表层结构,选择有利的激发、接收岩性,认识地震波在表层的传播规律,为室内静校正、地表一致性等处理提供参考资料。简要介绍了几种近地表信息的获取方法,如卫星照片、遥感图像及地质雷达探测等,说明了表层信息在地震数据处理的静校正、噪声分析、速度分析等环节中的应用情况。在表层结构复杂的地区,地震数据中噪声严重,各种干扰发育,数据处理的难度较大,如果能充分利用近地表信息,研究表层结构、岩性等对数据品质的影响,将近地表的特征与地震数据的变化对比分析,可以帮助处理人员认识静校正问题根源、噪声的产生机理、叠加速度的选择和成像中的问题,以便在处理中选择适当的参数、制定合理的流程,提高处理精度。

基于Qt的地震勘探近地表信息管理系统开发与实现

近地表信息在地震勘探中具有重要作用,在整个勘探投资中占有较大比重。长期以来业内缺少实用有效的近地表信息管理软件,导致大部分近地表调查成果丢失、浪费,没有发挥其应有价值。充分剖析了近地表各种数据特点,根据实际工作需求,以Qt为开发工具研发了近地表信息管理软件。该软件减少了勘探投资,多个区块实际应用表明效果良好。

不同植被覆盖区ICESat-2和GF-7卫星地表高程信息对比研究

卫星立体影像和星载激光雷达是获取区域数字表面模型(DSM)的主要技术手段,为进一步研究利用两类数据获取地表高程结果的差异,文章选取冰云陆地高程卫星(ICESat-2)与“高分七号”卫星(GF-7)立体影像,在不同植被覆盖情况下对利用两类数据生成的地表高程结果进行对比研究。结果表明,在耕地、草地、森林三种不同植被覆盖区域下,ICESat-2强波束与GF-7生成DSM的相关性较好,相关性与均方根误差分别为0.98/6.56m、0.99/8.76m、0.95/35.17m,弱波束的相关性与均方根误差分别为1.00/4.45 m、0.99/7.09 m、0.96/29.36 m;在森林区域两类数据结果差异相对较大,两者相关性弱于草地和农田,经重新滤波处理后两类数据相关性得到提升,其强/弱波束与GF-7生成DSM的相关性均可达到0.99,均方根误差与绝对误差的平均值也大幅减小,且随着统计尺度的增加逐渐下降。同时,基于官方滤波算法所得强/弱波束数据均会高估数字表面高程,且弱波束反演精度略优于强波,但经重新滤波处理后,强、弱波束反演精度相近,且弱波束出现低估数字表面高程的现象。

用干涉合成孔径雷达技术获取地表三维信息

干涉合成孔径雷达已广泛应用于产生高精度的数字高度模型、测量地表形变等领域 .介绍了干涉合成孔径雷达的基本原理和相关领域的历史发展 ,并就干涉合成孔径雷达技术的处理过程总结了如何利用干涉合成孔径雷达技术获取地表三维信息 .对处理过程中的关键技术——干涉图象的相位展开做了详细讨论 ,概括、分析、比较了近年来发表的大量的相位展开算法 ,总结了各方法的优缺点 ,指出了问题所在 .最后就国内、外在未来研究与应用方面的发展趋势及前景做了简要论述 .

雷达遥感穿透次地表获取残存信息分析

分析了雷达波对干燥沙土的穿透深度δp 关系式并进行了理论计算 ,在阿拉善区可达 2 .82m以上的穿透深度 .利用美国航天飞机雷达遥感数据 ,进行穿透深度的实证分析 .该研究对于利用雷达遥感获取次地表残存信息进而进行古环境的分析具有重要意义 ,也充分表明雷达遥感在中国西北干旱区古环境研究中的巨大应用潜力 .

地表覆盖信息服务标准研究

为满足地表覆盖领域信息服务共享及互操作需求,实现地表覆盖信息服务的统一发布与协同操作,作者团队研究并提出了地表覆盖信息服务标准化的技术框架与模型,研制了"地表覆盖信息服务"国家标准(GB/T35635-2017)。本文从地表覆盖领域服务特征出发,定义了由参与模型、服务模型和消息模型组成的地表覆盖信息服务框架,并重点阐述上述3个模型的主要内容及要点。本研究充分考虑了地表覆盖信息服务的数据和服务特性,所形成的国家标准将有助于提升地表覆盖信息服务能力和推进地表覆盖信息的共享服务与交互应用。

流域地表生态信息的卫星遥感图像处理技术

以福建省九龙江流域为例 ,利用计算机技术和遥感 -GIS工具软件 ,探讨利用多源卫星遥感影像获取流域地表环境信息的图像处理与分析技术 ,列举卫星遥感可获取的流域地表生态环境专题信息。重点分析利用遥感 -GIS界定流域范围的方法、流域地表覆盖状况和植被覆盖密度的卫星遥感影像处理方法。

基于无人机影像的地表要素信息提取

准确掌握地表覆盖类型信息对于自然资源监管具有重要的作用。常用的地表覆盖信息手段多为基于卫星影像的遥感解译提取,本研究利用无人机航空影像,采用KNN均值聚类、最大似然法、面向对象3种分类手段尝试进行地表覆盖类型信息高精度提取。结果显示:大疆M600无人机获取的多光谱影像具有较高的质量,纹理信息表达清晰;KNN均值聚类分类在裸地与道路识别中具有较高的精度优势;最大似然分类方法在水体的识别中具有较高的精度优势;面向对象分类方法在居民地、林地、耕地的识别中具有较高的精度优势,通过最优特征筛选,最大限度地降低了其他类型对主类型的提取影响。

基于机载遥感影像处理的地表覆盖信息提取技术

为了提高地表覆盖物质测绘信息的准确性,在遥感影像处理技术的基础上,研究了一种地表覆盖信息的提取技术。采集机载遥感影像地表特征信息,初步处理数据,配准采集的影像,统一坐标与计量单位,进行融合处理,增强影像信息的清晰度与鲜明度,采用灰度调整法去除影响噪声,实现地表覆盖信息的提取。试验结果显示,该方法对地表覆盖信息的采集图斑的数量和正确率均优于传统方法。

基于多尺度分割GF-1影像地表覆盖信息提取研究

针对生态环境评估数据需求和GF-1影像地物空间结构复杂的特点,设计一种多尺度分割的地表覆盖信息提取方法。基于GF-1卫星PMS传感器蓝、绿、红和全色波段数据,综合整体与类内分割模式,按照相应参数,将影像分割成五个不同层次的实体对象。每个层次内,根据不同类型地物的光谱和纹理等影像特征,结合阈值条件构建影像分类规则集,提取更多地表覆盖信息。该方法具有较高的分类精度和提取效率,能够为生态环境评估提供高质量的基础数据。

工程勘察信息模型在深基坑与隧道相互影响分析中的应用

对于工程地质条件复杂且周边邻近多条隧道的深基坑工程,采用传统勘察设计手段难以满足工程建设需要。本文以重庆中医骨科医院项目深基坑与轨道交通九号线、5A线的相互影响分析为工程案例,依据重庆市地方标准《工程勘察信息模型设计标准》,建立了由地表信息模型、工程地质信息模型、岩土工程设计信息模型三部分组成的模型深度等级为CL300的工程勘察信息模型。该模型将地表情况、地层岩性、拟建物、基坑支挡结构、轨道交通、多条隧道以及市政管线等信息全面、直观地反映出来,为项目支护结构设计、基坑与隧道影响分析与评价提供准确、翔实的勘察资料,解决了传统方法无法准确、直观、全面地反映拟建物与相邻建(构)筑物的相互关系的弱点。同时,将数值模拟和空间分析得出的数据直接用于项目决策,对工程建设中可能出现的风险源提前进行预判,规避建设过程中的设计、施工风险,其建模和应用过程可供工程人员参考。

无人机摄影测量技术在金川铜镍矿区地表塌陷监测中的应用

金川铜镍矿采矿规模与深度日益增大,可能会引起地表大规模塌陷的风险。为获取金川铜镍矿区地表塌陷情况,采用无人机摄影测量技术进行地表塌陷监测,获取地表塌陷区的数字表面模型,再利用EPS软件提取出每周期的地表塌陷监测点坐标,借助Surfer软件模拟出地表塌陷的沉降3D模型。经过分析,发现了以监测点6-6、6-7、5-11、5-12为中心的塌陷范围。

利用卫星遥感技术改善地下管线探测的新策略

随着城市化进程的加快,地下管线的管理和维护变得日益重要。传统的地下管线探测方法存在效率低下和成本高昂等问题,卫星遥感技术作为一种新兴的探测手段,以其覆盖范围广和成本相对低廉等优势,为地下管线探测提供了新的解决方案。本文首先介绍了卫星遥感技术的基本原理及其在地下管线探测中的应用潜力,然后详细探讨了卫星遥感技术在提供地表特征信息、辅助管线地貌分析以及与其他技术综合应用等方面的具体实践。通过案例分析,本文展示了卫星遥感技术在地下管线探测中的应用前景,并对未来的发展趋势进行了展望。研究结果表明,卫星遥感技术能够显著提高地下管线探测的效率性和准确性,为城市基础设施的安全运行提供了有力的技术支持。

卫星遥感技术在矿权管理中的应用

近年来,随着卫星对地观测技术的快速发展,卫星遥感技术已成为自然资源监测和管理的重要手段,在油气资源管理中发挥的作用也在不断加强。针对中国石油矿权管理业务特点,卫星对地观测与地理信息系统空间分析相结合开展勘探地表条件精细识别和风险定量评估,多星协同观测与时序变化检测相结合开展勘探开发历史追踪和动态监测,矿权管理多场景应用实践表明,卫星遥感技术可有效应用于矿权进退决策支持、矿权探采合规监测和勘探地表信息管理与可视化,充分保障矿权地表评价精度,大幅降低油田地面调查工作成本,科学提升矿权合规巡检工作效率。在此基础上,提出应建立全域化多级联动的监测网络来推动卫星遥感技术在支撑油气矿权监测管理中的应用发展。

遥感变化检测技术发展综述

卫星遥感的复轨能力 ,稳定一致的传感器参数和系列运行计划 ,连续记录了地表的显著变化信息。对遥感观测到的变化信息 ,还需要区分是地表物理生物要素变化引起的变化 ,还是辐射传输路径上其它干扰因素造成的变化信息 ,需要从各种变化信息组分中区分目标变化信息。因此 ,遥感变化检测是遥感信息科学、地球系统科学、统计学和计算机技术等学科技术交叉后新的增长点 ,代表了当前遥感数据处理技术发展方向。为了促进遥感变化检测技术在我国的发展 ,收集阅读了近几年国外主要遥感刊物发表的论文、专著 。

Intra-annual Vegetation Change Characteristics in the NDVI-Ts Space:Application to Farming-Pastoral Zone in North China

Land use/land cover change (LUCC) mapping and analysis using multi-temporal normalize difference vegetation index (NDVI) data have been well documented. Recent empirical studies have documented that many new methods with high accuracy of retrieved land surface temperature ( Ts) have been developed. Thus, the combination of land surface temperature and NDVI has the greatest potential to improve the surface vegetation dynamic monitoring. In this study, the following objectives are pursued to: (1) introduce the practical method to produce the Ts, NDVI and Ts/NDVI based on remotely sensed data; (2) investigate the different retrieved result of vegetation cover information from NDVI, Ts and Ts/NDVI data sets, and analyze the intra-annual time trajectories of different vegetation cover categories in the NDVI- Ts space for farming-pastoral zone in North China, and (3) quantitative analysis the difference in using NDVI, Ts and Ts/NDVI data sets to express information based on the indices (information entropy and averaged information grads), and evaluate the relative role of Ts/NDVI data set in the discrimination of different vegetation cover categories through comparison to traditional NDVI data set.

基于机器学习中分辨率遥感影像分类应用研究

地表信息提取是地理国情监测和环境保护的重要环节,本文选用Landsat-8 OLI遥感影像为主要数据源,针对分类样本数据少这一问题,在对2015年和2017年全球地表覆盖数据优化处理的基础上,将其作为分类的先验知识,以最大似然法、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)机器学习方法,以及基于VggNet-16和ResNet-18模型的深度学习方法,对黄河三角洲区域进行地表信息提取方法的应用研究。结果表明,在利用粒子群优化遗传算法进行特征优化的基础上,RF和SVM模型分类总体精度较高,其中RF和SVM模型分类总体精度最高可达87.3%、86%;VggNet-16和ResNet-18两种模型的分类精度较机器学习方法有较大提升,其中以ResNet-18分类精度最佳,最高总体精度可达94.1%,Kappa系数为0.91。本文的研究方法在中分辨率遥感地物分类时具有较好的适用性和推广价值。

基于基本竞争型神经网络的TM影像分类研究

【目的】针对传统遥感图像分类方法精度低的缺点,运用基本竞争型神经网络模型对TM影像进行分类研究。【方法】在考虑TM影像光谱信息和地表结构变化信息的基础上,应用经过基本竞争型神经网络训练后的分类器对TM影像进行分类研究,并与利用最大似然法的分类结果进行比较。【结果】研究区TM影像采用基本竞争型神经网络进行分类的总体分类精度和Kappa系数分别为89.1%和0.873,而采用最大似然法分别为70.6%和0.646,前者的分类精度明显高于后者。【结论】基本竞争型神经网络的分类结果明显优于最大似然法的分类结果。

基于MyEclipse开发环境的低空目视航图系统构建

现有民航航图中,仪表用飞行航图不含地面参照物,目视飞行用航图也仅包含基本地形轮廓。因此,主要以目视规则运行的通航飞行器迫切需要一款能够包含禁飞区信息、危险障碍物、城镇居民点等各类地表情报信息的低空目视航图系统。本文介绍一种低空目视航图系统的基础架构及其基本功能。该系统采用MyEclipse作为开发环境,开发语言为JAVA;通过SQL Server数据库管理系统管理"基础地理信息数据库、专题地理信息数据库、文件数据库",形成数据中心;数据中心采集各数据库相关信息为客户端提供数据服务,各数据库定期更新和完善各相关数据;利用OpenLayer开发低空目视航图信息系统的WebGIS客户端,并将各基础数据、专题数据、管理数据图层叠加到用户访问界面。

以微分热惯量为基础的地表蒸发全遥感信息模型及在甘肃沙坡头地区的验证

首先综合回顾了目前采用的地表通量遥感方法和途径,分析了现有遥感思路中不能摆脱非遥感参数的现实和困扰,在实践的基础上,建立了以微分热惯量为基础的地表蒸发全遥感信息模型,其思路的关键是以微分热惯量提取土壤水分可供率而独立于土壤质地、类型等局地参数;以土壤水分可供率推算波文比而摆脱气温、风速等非遥感参数,并以净辐射通量和表观热惯量对土壤热通量进行参数化.实现了以全遥感信息反演裸地蒸发(潜热通量)的目标.应用接近最高和最低地表温度出现时刻的两幅NOAA-AVHRR 5个波段的影像图和地面同步观测数据,作出了我国西北沙坡头地区的土壤蒸发的区域分布影像图.同时以同步观测的地表蒸发值对影像图对应点的输出值进行了对比,验证了本思路和模型的可行性,并且讨论了本模型扩展到浓密植被区所能造成的误差和进一步改进途径.