重力场匹配导航的重力图生成技术

通过对当前用于海洋重力场格网插值的四种常用算法(距离倒数加权法、Kriging法、径向基函数法和改进的二次曲面Shepard方法)进行分析,以相对规则、不同密度的两组数据作为基准数据进行了插值比较。实验结果表明,基于改进的Shepard插值算法相对于其它三种算法具有速度快、精度高的优点,比较符合当前海洋重力数据获取的现状,是进行高精度重力图生成的有效方法。

高精度海洋重力异常格网插值技术研究

通过对当前常用的Kriging方法、改进的二次曲面Shepard方法(MQS)、径向基函数法(RBF)三种格网插值方法进行实验比较和分析,可以得出如下结论:MQS方法插值速度快,整体精度高;RBF插值内部区域精度很高,但是容易在边缘区域出现异常误差,而且计算速度较慢;而Kriging方法在速度上略高于RBF,但精度上要稍低于RBF和MQS。另外,基于插值误差与测区重力异常具有很强相关性的特点及RBF插值方法产生的误差特性,提出了利用光滑因子和边缘数据延拓分别对MQS和RBF方法进行改进的设想,并通过实验进行了验证。

基于支持向量机的散乱数据拟合

文章提出了一种有效的大规模散乱点拟合方法,它是采用最小均方支持向量机局部拟合对Shepard插值方法进行改进。支持向量机基于结构风险最小化准则,在数据拟合方面具有较好的泛化能力,而改进的Shepard法能有效拟合大规模样本点。实验结果表明该算法对大规模散乱数据点具有较好的拟合性能。

基于Mathematica的三维数据处理

给出三维数据从Excel表格到Mathematica平台的转换技巧,运用Mathematica软件实现了移动曲面拟合法、Shepard近邻法等二元函数的逼近方法,对Shepard方法进行改进,并讨论了各种算法的连续性.

重力数据融合与重力垂直梯度异常反演

重力垂直梯度异常反应了重力异常的空间变化率,在地球物理勘探等多学科中得到越来越多的应用。利用南海局部区域实测重力异常数据和Sandwell测高重力异常数据,将搜索范围、距离和精度多种因素融合考虑并对Shepard算法进行改进,给出了南海局部区域(19°N^20.5°N,114°E^115.5°E)分辨率1'×1'的重力异常并反演了对应分辨率的重力垂直梯度异常。结果表明,基于Shepard改进算法的高精度船测重力和测高重力的有机融合,增强了单一测高重力数据反演重力垂直梯度异常的细节纹理,提高了反演重力垂直梯度异常的分辨率和精度。

流动重力空间插值方法比较

流动重力对于地震监测具有十分重要的指示作用,对其进行空间插值能获取其空间分布特征、弥补测站数据较少的不足。本文使用球面Kriging、反距离加权、改进的Shepard 3种方法对流动重力进行插值,从数据分布、插值点个数、插值分辨率、搜索半径(搜索点数)分析插值结果,并对结果予以验证。结果表明:(1)与球面Kriging、反距离加权法相比较,改进的Shepard方法对于流动重力的插值能取得较好的结果,当插值区域内流动重力样本点的变化较小、不存在异常点时,使用球面克里金插值会获得连续性好、平滑度较高的插值结果;(2)流动重力插值过程中要根据样本点分布特征、插值范围选取适当的分辨率;(3)对于地球要素插值,要充分考虑其地球物理构造性质及空间相关性和变异性。