基于布里渊散射的海水参数测量反演算法研究

海洋温度和盐度是重要的海洋环境参数，对了解海洋性质、生物多样性具有重要作用。本文基于碘分子吸收池的边缘探测技术，将携带有温度信息的布里渊散射光分为三束，这三束光分别通过三个压强不同的碘分子吸收池，形成三个探测通道，得到两个信号的强度比值信息；之后利用迭代算法即可同时反演出被测区域的温度和盐度信息。采用探测器输出信号强度比值的形式能有效抑制激光器光强抖动带来的影响。为将测温误差控制在0.2 K以内，所提算法对探测器输出强度比值的随机抖动程度为1.3‰。本技术路线具有不受入射角影响、测量速度快、无需事先知晓盐度信息等优势，有望应用于机载、星载等移动平台上。     

储层预测在扶余油层水平井开发中的应用

近年来,吉林油田开发资源劣质化严重,开发对象从连续厚油层发展到不连续薄油层,而目前水平井是解决不连续薄油层最好方法。在国际油价持续低迷的情况下,如何少打控制井而有效利用水平井这部分储量尤为重要。通过地震与地质相结合,提供一种设别油层的预测方法,地震拓频、保幅,精细构造解释和速度建模技术研究,模型正演反演,向异性预测等技术实现高精度的储层识别,提高了水平井部署及实施成功率,保障了水平井的开发效果,在油田开发中有着重要的意义。     

遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩

针对一般超光谱遥感图像的压缩方法无法同时实现图像信息缩减和图像完整性的问题，提出一种机器学习理论的超光谱遥感图像无损压缩方法。利用机器学习中的聚类算法进行第一次压缩，减少超光谱遥感图像中的冗余波段光谱，并降低图像维度；再利用机器学习中的人工神经网络进行第二次压缩，将不同图像子块送入不同压缩率的神经元当中，通过隐含层自主完成图像压缩编码。通过与四种一般压缩方法的对比验证，本方法图像压缩后，图像压缩率更小，图像分辨率和信息熵更高，既有效地减少了图像信息量，能够保留有效关键信息，达到了图像信息缩减和图像完整性的双重目标。     

2004-2013湘潭市土地利用变化监测与分析

湖南省湘潭市是长株潭城市群的重要成员,监测与分析其土地利用变化,对该城市经济建设和生态文明建设可持续发展十分重要。以湘潭市为研究对象,利用2004年和2013年的遥感影像作为数据源,应用ArcGIS、ERDAS软件,处理后获得该区域两个时期的土地利用分类结果信息,并根据实际情况对土地利用变化进行分析。结果表明,湘潭市在2004—2013:旱地面积增长最多,新增面积主要来源于水田;水田面积大幅减少,转出迅速;城市扩张明显,未利用地扩增迅速;水域和林地也有所减少。导致湘潭市在此期间土地利用变化的主要原因是:人口的增长和经济的高速发展;恶劣的气候条件导致河流断流;湘潭市政府的政策干预土地利用。     

波形驱动下多参数约束高分辨率反演方法——以四川盆地渝西地区龙马溪组页岩气为例

基于叠后地震波形指示反演在薄储层预测方面的优势，以及叠前弹性参数较叠后弹性参数信息更丰富、对储层的敏感性更高的特点，根据岩石物理资料，应用地震驱动+储层构型约束的高精度叠前随机反演方法，探寻定量表征优质薄页岩的技术，以期为深层页岩气地质甜点预测提供技术支撑。首先，基于道集波形相似性、AVO特征和空间距离的三变量优选方法提取结构相似的井数据作为空间估值样本，然后建立待判别道集初始模型；其次，以统计的弹性阻抗作为先验信息，应用“基于叠前道集特征指示的马尔科夫链-蒙特卡洛随机模拟算法”进行叠前地震波形指示反演，最终得到高精度的叠前弹性参数反演成果。实际应用表明，应用所提方法有效预测了龙一段一亚段1-2小层优质页岩厚度，基于特征参数的井震高频模拟精确模拟了龙一段一亚段1-2小层地质甜点参数，为页岩气勘探提供了技术支撑。     

截断总体最小二乘变分核事故源项反演数值研究

放射性释放源项是核事故应急与事故后果评价的基础。核事故源项反演方法利用事故期间辐射环境监测数据估计事故释放源项。由于其不依赖电厂状态参数，在福岛核事故后被广泛重视。变分核事故源项反演模型（VAR）对释放源项的求解为全局最优，但受大气扩散模型误差的影响较大。为降低大气扩散模型误差对源项估计结果的影响，建立了截断总体最小二乘变分核事故源项反演数值计算模型（TTLS-VAR）。该模型可对扩散模型算子与监测向量进行修正，以提高源项反演的准确性。基于风洞实验数据对TTLS-VAR模型进行验证，结果显示:TTLS-VAR模型对释放源项估计结果的准确性较VAR模型有所提高。