结合非线性贝叶斯反演算法的油田储层参数反演

基于地球物理反演算法,利用地表沉降信息快速获取油田储层状态信息,对于油田储层安全的实时监控具有重要意义。目前国内外对油田储层参数反演的研究相对较少,因此本文以典型的因石油开采引起地表沉降的辽河盘锦地区作为研究区域,以InSAR沉降监测结果作为观测数据,以Okada模型作为反演模型,首次将非线性贝叶斯反演算法引入到油田储层参数反演中。在试验过程中,发现油田地下存在不止一个油层,首次将双Okada模型引入到油田储层参数反演中。试验表明：①非线性贝叶斯反演算法不仅能够获取模型参数的最优值,同时可以对反演结果的不确定性做出解释。②与单源Okada模型相比,双Okada模型更符合该地区油田储层参数变化与地表沉降之间的映射关系,基于双Okada模型反演得到的油田储层参数更可靠。     

SBAS-InSAR方法支持下的矿区地表沉降监测及参数反演

煤矿开采极易诱发各类地质灾害,从而对矿区人民的生命财产安全带来严重影响.因此,对矿区地表进行形变监测及对其开采面参数进行反演获得形变规律,可有效防止矿区地质灾害的发生.本文选取山西省的店坪煤矿和汾源煤业作为研究区域,基于Sentinel-1A卫星影像数据,使用小基线集(SBAS)方法提取研究区的形变结果.使用Okada...     

基于神经网络方法的极化雷达地表参数反演

人工神经网络（Artificial Neural Network)是一个由独立处理单元以一定拓扑结构高度连接而成的并行分布式信息处理结构，适于解决各种非线性问题，积分方程（Integrated Equation Model)单散射模型可模拟各种地表参数条件下裸露地表后向散射系数，以IEM为基础生成训练数据，用L波段的C波段SIR-CHH，VV极化单散射后向散射系数数据为神经网络输入，通过后向反馈（BP）神经网络模型可同时反演得到裸露地表条件下地表介电常数，地表相关长度和均方根高度等地表参数。     

模拟AMSR-E数据的地表多参数反演

为了提供更适用的地表参数反演方案,对Njoku等模拟AMSRE-E数据的多参数反演工作重新进行正向模拟和算法改进,算法用MATLAB开发实现.反演结果表明,改进后的反演方法不仅在精度上略高于原方法,而且还能反演裸露地表可实际测量的粗糙度参数,并在更大的植被含水量范围内达到较高的反演精度.     

贝叶斯网络支持的地表参数混合反演模式研究

基于贝叶斯网络理论，建立用于植被地表参数估计的混合反演模式，结合遥感物理模型实现了冬小麦叶片叶绿素含量（Cab）和冠层叶面积指数（LAI）的反演。用模型模拟数据以及2001年顺义遥感实验数据验证结果表明，LAI和Cab均有较好的反演精度。针对含噪声模拟数据反演结果中约有10％的噪声数据反演失败的情况，用不确定知识的处理方法有效地降低了失败点的比例。混合反演模式本质上是一个融合先验知识与观测数据的知识推理方案，本文实现了对反演过程中参数后验概率更新算法并引入热力学中的信息熵概念实现了参数后验信息动态定量计算，同时简单探讨了现阶段定量评价遥感反演过程中信息流控制存在的难点问题。     

面向LAI 反演的参数化SAILH 模型

建立了一种基于植被冠层辐射传输模型SAILH 的参数化模型。该模型首先对SAILH 模型中用到的9 个 中间变量的计算过程进行简化, 然后用一个明确的表达式计算光照冠层的单次散射贡献。分别用模拟数据和2008 年黑河地区星-机-地同步实验中获取的地面测量数据对该参数化模型的反演精度和效率进行了评价。评价结果表明 该参数化模型能在保证反演精度的基础上极大的提高反演效率; 利用模拟数据进行的模型稳定性评价表明, 参数 化模型的稳定性优于SAILH 模型。     

位错模型的矿区地表沉降监测

为获取连续的矿区地表沉降变形场,揭示沉陷规律,及时预计沉降范围与大小,保障生产,该文提出了以精密水准测量数据为约束的加权位错监测及预计模型。视开采工作面为简化位错几何模型,顾及工作面近远场观测数据的不同,根据计算模型值与水准测量实测值的残差确定不同的权比,利用最小二乘线性算法反演垂直方向上的张裂参数。由张裂参数正演获取连续的地表形变场。并以多期观测反演所得的一维张裂参数的变化序列拟合预计模型,预测地表未来形变场。研究表明,提出的加权位错预计模型能更好地监测并预计矿区开采后的地表沉降变化,为采矿安全生产提供了依据。     

人工神经网络模型反演植被生物量参数

该文利用 1988年小麦生长期中生物量参数和微波 (10 2GHz)主被动遥感实测数据 ,作为输入输出I/O矢量对 ,训练人工神经网络为参数反演模型。然后用 1989年小麦生长期中微波主被动遥感实测数据和该神经网络模型 ,来反演其生物量参数在整个 1989年生长期中的变化。反演结果与遥感实测结果作了很好的比较     

单视线向D-InSAR的地表沉陷预测参数反演方法

为了提高非充分采动条件下地表沉陷预测参数反演精度,提出基于单视线向差分合成孔径雷达的地表沉陷预测参数反演方法。根据单视线向位移量和概率积分法预测模型中的位移量(下沉和水平移动)之间函数关系,推导了视线向位移与地表沉陷预测参数之间的函数关系。开展了参数反演模拟实验,结果表明,利用在无噪声、低噪声、高噪声条件下反演的地表沉陷预测参数,模拟地表走向和倾向位移量,拟合误差不超过10 mm,求取的地表沉陷预测参数的相对误差均能保持在5%以内。利用本文提出的参数反演方法进行全局最优拟合,得到实验区地表沉陷预测参数,将实测下沉量与预测下沉量进行对比,均方根误差为11.8 mm,预测精度能够满足工程要求。     

基于偏差原则和正则化方法反演晴空地表BRDF和反照率

提出一种反演晴空地表反照率快速稳健的新算法——混合算法。该方法首先利用双参数模型函数确定正则参数的初始值,然后由基于Morozov偏差原则的高阶收敛算法确定正则参数,继而通过Tikhonov正则化手段来反演BRDF模型。从POLDER-3/PARASOL BRDF数据库中任意挑选不同覆盖的地表像元测量数据,与MODIS全反演法结果作比较,对比较结果给予了讨论;最后选择天津市地区的卫星图像进行反演实验,并就反演结果给出了误差分析和算法模型的评价。     

求取地表沉陷预计参数的VC.NET方法

以VC.NET和MATLAB为工具,依据概率积分法模型和模矢法,设计了求取地表移动预计参数的程序,经实例验证方法可行.     

利用时序InSAR技术反演塘沽地区沉降历史

目的 以塘沽区为研究对象,对1992～1998年间的19景 ERS-1/2影像,采用时序InSAR技术反演其由过量开采地下水引起的沉降历史。采用三次多项式模拟实际沉降模型,精确获取SAR成像时间点的下沉值,与反演值对比验证,结果表明,时序InSAR技术反演的历史累积沉降信息与水准数据一致,两者的平均沉降速率之差在5mm/a以内;研究区域以20～50mm/a的速率在整体下沉,西部地区下沉最为严重。     

极化方位角补偿信息支持下的植被参数反演

SAR图像中散射目标的散射矩阵受极化方位角(POA)的影响会改变散射体的散射特性,散射矩阵是极化干涉SAR (PolInSAR)估计不同极化状态下复相干性的基础。本文根据极化方位角产生机制,建立了多视情况下基于极化方位角补偿的极化干涉相干性估计模型,分析了极化方位角补偿对相干性估计方法和不同散射机制下相干性估计的影响程度,研究了基于三阶段法与极化方位角补偿的植被参数反演。利用L波段SIRC全极化SAR图像为实验数据验证极化方位角补偿对极化干涉相干性估计和植被参数反演的可行性。实验结果表明,极化方位角补偿能够改变不同极化状态相干性分布规律,提高相干直线拟合精度,改善植被参数反演的可靠性和合理性。     

大地测量反演中参数可辨识性问题

大地测量反演是进行大地测量物理解释研究的重要手段。在反演中，参数选择及求解（参数辨识）的正确性必须确保。本文根据有代表性的准则函数推演出大地测量反演参数可辨识条件，给出其适用范围；在概括了典型的大地测量力学模型基础上，讨论了其反演参数可辨识性问题；利用有限元数值反演算例验证了参数可辨识性的结论。表明：大地测量反演参数可辨识条件及其可辨识性的结论，体现了确定大地测量反演参数（种类和个数）理论上的必要性。     

盐穴收缩引起的地表下沉监测与预计

岩盐水溶开采后,形成巨大空间的盐穴,可以利用盐穴存储石油、天然气。盐穴的收缩将引起盐穴容积减少,导致存储空间减少和地表下沉。地表移动变形监测是发现盐穴收缩变化的重要手段,由于目前国内没有专门的监测标准,本文提出采用国家标准GB 50026—2007作为测量规范。基于岩盐水溶开采与地下煤层开采引起地表移动规律基本相似,把盐穴收缩引起的地表下沉视作一个随机过程,把圆柱形盐穴容积收缩量转换为等效开采厚度和正方形开采区域,基于克诺特影响函数,建立了圆柱形盐穴收缩引起的地表下沉预计模型。     

基于高差分析的点云数据提取矿区地表沉陷信息方法

机载LiDAR技术能够快速获取整个矿区地表空间位置及垂直相对位置的动态变化量,观测结果更为全面、直观,从而可以获得整个矿区地表开采沉陷分布与移动下沉情况.从点云数据滤波入手,对获取的鹤壁矿区两期点云数据提取的DEM作差值计算,得出该段时期内地表的垂直位移量,然后通过设置高差阈值和面积阈值,并采用基于高差分析的方法,提取地表沉陷信息.试验结果表明,该方法提取的沉陷面积精度能达到94.75％,可在中小尺度上对矿区开采沉陷进行监测.     

基于PS-InSAR技术的地表沉降分析

由于传统测量手段对于地表沉降监测不足,PS-InSAR技术具有高空间分辨率和一定程度能克服时间、空间以及大气的影响等优势,因而逐渐成为一种大范围地表沉降监测的主要方法。本文利用PS-InSAR技术,通过SARscape软件对收集到的34幅覆盖日本千叶市地区的ENVISAT ASAR遥感影像进行沉降监测实验。实验结果表明:日本千叶市地区最大累计沉降量为58.965 mm,主要集中在城市地区,并且该地区的沉降和地下矿藏开发有关。     

西安市地面沉降的监测方法

在城市发展中出现地面沉降是很普遍的，地面沉降造戍的危害不可忽视。本文笔者根据本单位对西安市区历年的沉降观测数据，分析地面沉降发生、发展的原因以及计算沉降量的技巧。     

基于PSInSAR技术的常州地表形变监测研究

地面沉降已成为我国主要地质灾害之一,本文利用27景Envisat ASAR数据,采用点目标干涉测量(IPTA)技术,以常州市为实验地区,得到常州地区2007 ～ 2011年间地表形变沉降速率图,结果表明,常州市区存在多处严重沉降,最大沉降速率达-31 mm/a,表明IPTA技术在城市地面沉降监测中有广泛的应用前景.