复合多域去噪技术在复杂地表区域地震数据处理中的应用

复合多域去噪技术利用多域变换 ,将干扰波与有效波的差别最大化 ,从压制干扰波与提高有效波能量两个方面提高地震资料的信噪比。该技术根据干扰波与有效波的不同特征 ,分别在炮域、共炮检距域和超共中心点域 ,运用频率—空间域相关干扰压制、拉冬变换信噪分离、共炮检距域随机干扰消除、主频区域异常振幅压制、超共中心点域线性干扰消除 ,以及有效波识别加强等方法 ,在新疆、合肥、南方山地等复杂地表地区的资料处理中 ,提高了地震数据的信噪比。

利用STARFM模型提高复杂地表下复种指数遥感提取精度

复种指数是表征耕地利用程度的重要参数。然而,传统方法存在对影像获取条件要求较高,或在地表复杂区域提取精度较低等问题。高时空分辨率数据融合算法(如Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,STARFM)能有效地结合不同数据的优势,有望被应用于提高复杂地表区域复种指数的提取精度。该研究以LandsatTM(Thematic Mapper)及MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)为数据源,基于STARFM模型,构建了川东丘陵某区域内2010-2011年的Landsat-like时序NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)数据集,进而提取了该区域2010年冬季作物种植区及盐亭县2011年耕地复种指数的空间分布情况。利用目视解译样点(1509个)验证及多尺度(30~4000 m)验证方法,对不同方法提取的2010年冬季作物种植区进行了对比分析。结果表明:1)在30m空间尺度上,基于Landsat影像分类法的总体验证精度为89.73%,高于基于Landsat-like时序NDVI峰值法的54.94%;2)在250~4000 m空间尺度上,基于Landsat-like时序NDVI峰值法的总体验证精度比基于MODIS时序NDVI峰值法高3%~7%。利用统计年鉴及调查样点(73个)数据,对基于新方法提取的盐亭县2011年耕地复种指数结果进行了验证,在县域尺度上其与统计数据非常接近;其与调查样点的总体验证精度达到73.97%。综上,基于数据融合算法提高数据源空间分辨率的方式,不仅能够提高复杂地表复种指数结果的空间精细程度和提取精度,而且在实际应用中也有很好的实用性。