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城市地下空间的高精度、多分辨探测是城市地下合理开发的前提.由于城市探测环境的特殊性,需要探测方法具备抗干扰能力强、分辨能力好、分异多尺度地下目标等特性,现有的物探方法难以兼顾城市地下空间的探测需要.本文利用三维矢量有限元方法为正演手段,在瞬变电磁高性能辐射源进行微分脉冲扫描的基础上,对探测数据进行多时窗的扫时波场变换,将微分脉冲扫描后的多分辨响应信息,进行多分辨信息提取.同时通过地震探测中的多次覆盖处理,提高探测场对地下目标的分辨能力,最后对多次叠加后的虚拟波场进行拟地震偏移成像,最终实现城市地下空间的高精度探测. 相似文献
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风云四号A星FY-4A上搭载的新型闪电成像仪LMI能够从静止轨道高度监测和跟踪覆盖东亚大陆大部分地区的闪电活动.LMI使用双镜头设计,在轨成像过程中存在镜头分离误差与内外定向误差,高精度在轨几何定标是确保FY-4A/LMI数据应用的关键所在.使用在轨匹配的控制数据,采用镶边匹配处理技术将FY-4A/LMI内外定标参数与镶边参数一并求解,纠正FY-4A/LMI两个镜头之间指向上的不一致.实验结果表明,相较于直接定位、使用控制点进行分镜头几何定标,FY-4A/LMI使用双镜头镶边匹配处理算法,在轨几何定标的图像定位精度分别从13像元、2像元提升至1.5像元以内,镶边匹配几何定标方法已被广泛应用于FY-4A/LMI图像定位业务化系统的在轨处理. 相似文献
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为探究黄河三角洲浅层地下水埋深动态对降水的时空响应关系及其驱动因素,基于2006—2010年黄河三角洲14口监测井的浅层地下水埋深数据和气象站降水量数据,利用Kendall's秩相关、交叉小波变换和小波相干方法,分析黄河三角洲地下水埋深动态和降水之间不同的时空响应模式,结合土地利用、微地貌类型和土壤质地资料,利用地理探测器方法对地下水埋深-降水响应关系进行定量归因研究。结果表明:(1)地下水埋深时间序列与降水量时间序列呈负相关关系,根据降水量对地下水埋深的影响强弱,可划分为3种空间模式:模式1强负相关(-0.45~-0.30)、模式2负相关(-0.30~-0.15)和模式3弱负相关(-0.15~-0.01),空间差异性明显。(2)从模式1到模式3,地下水埋深对降水的响应延迟时间逐渐变小,分别为178.36 d、146.43 d和35.51 d,在所有模式中,地下水埋深对强降水的响应都很敏感。(3)土地利用、微地貌类型和土壤质地对地下水埋深-降水的响应关系都有显著的影响,解释贡献率分别为微地貌类型(0.280 7) > 土地利用(0.244 1) > 土壤质地(0.163 8),驱动因子之间均表现出非线性增强作用,土地利用和微地貌类型的协同增强作用最大,为0.749 0。研究揭示了黄河三角洲浅层地下水埋深变化与降水之间不同的时空响应模式并对其进行定量归因,为黄河三角洲地区水循环过程研究及地下水资源管理和生态保护提供科学依据。 相似文献
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通过宝成线观音山至青石崖区间某一石拱桥的病害整治工程,介绍了物探检测方法在石拱桥病害整治工程中的应用。采用超声波透射波法和CT法对石拱桥进行检测,结果表明,超声波法对石砌结构的桥梁检测效果较好;超声波透射波法和超声波CT法联合应用,可以比较好的检测石拱桥内部病害区位置及大小,为制定石拱桥的治理方案提供了有力的技术支持,同时也为治理效果检测提供了一种有力手段。 相似文献
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北极城镇空间信息对于研究北极,认识北极,利用北极都有重要意义。本文以北极圈内的城市特罗姆瑟为例,使用Landsat影像、DMSP/OLS夜间灯光、ASTER-GDEM2数据,通过特征提取得到属于光谱特征、纹理特征、夜间灯光特征、地形特征等18个特征,识别最优特征组合后基于AdaBoost算法提取1990、2004、2016年研究区的城镇用地,并将提取结果与最大似然法进行了对比,在此基础上进行了扩张分析。研究结果表明:引入地形与夜间灯光特征都可以在光谱纹理特征的基础上提高提取精度。基于光谱与纹理特征得到的总体精度与kappa值分别为86.20%和0.68;加入地形特征后精度分别提高2.70%(OA)和6.21%(kappa);加入夜间灯光特征后精度分别提高2.10%和0.50;加入地形与夜间灯光特征精度分别提高3.70%和8.55%,因此光谱、纹理、地形与夜间灯光的组合是最优特征组合。通过最优特征组合进行AdaBoost城镇提取,比最大似然法对城镇的两分类总体精度高10%左右、kappa值高20%左右。计算结果显示,研究区城镇扩张强度为5.5×10-4左右,属于缓慢扩张;扩张的平均动态度水平为0.018,是全球水平(0.0325)的一半左右;2004-2016年的动态度水平低于1990-2004年的动态度水平,说明研究区目前由高速发展期向平稳发展期过渡。 相似文献
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随着对地观测和互联网技术的发展,地理大数据时代正在到来,其多尺度、长时序、多模态等海量“超”覆盖数据为土地利用/覆被(Land Use/Land Cover, 简称LULC)分类及变化检测带来巨大的机遇,支撑着新时代人、地两大系统相互作用关系的认知和实践。然而,多数地理学者认为地理学基本原理与核心思想并未因为大数据的到来而发生本质性变化。所以,从地理学基本原理角度理解LULC分类的发展,尤其在地理大数据时代的发展方向,不失为一条可行的途径。为此,本文从区域、尺度、综合三方面的地理学基本原理视角将LULC分类技术的发展划分为地球观测数据匮乏阶段、人类行为数据融合阶段以及地理大数据“超”覆盖阶段分别探讨分析,以期主动把握LULC分类技术及应用的未来发展趋势。研究结果显示:在地球观测数据匮乏阶段,LULC分类多以类型还不丰富的遥感数据源,在空间分辨率较低的像元尺度上,进行以地表覆被状态为主的分类;发展到人类行为数据融合阶段,LULC分类在城市区域率先出现了对地观测数据和人类行为数据相融合,在街区尺度上进行以空间功能异质性划分、识别为主导的城市功能区分类;在地理大数据“超”覆盖阶段,LULC分类将实现多尺度协同、面向全空间的功能异质性划分,并在主体功能的基础上融合“社会-经济-自然”多维定量属性,本文称之为“空间场景”。希望本文的探讨能够为地理大数据时代LULC分类的新技术发展和新产品应用提供有益启示。 相似文献
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红树林遥感动态监测研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
红树林动态是地理学、生态学和湿地学等学科关注的热点之一。遥感技术具有宏观性、高效性和经济性等特点,在红树林动态监测中发挥日益重要的作用。本文通过关键词对Web of Science和中国知网2个数据库自2000年以来发表的文章进行梳理和归纳,从研究区域分布、文献数量、遥感监测数据源与方法、全球红树林动态以及全国红树林动态变化分析5个方面总结了近20年来国内外对于红树林遥感动态监测研究进展。研究结果表明,多传感器高时空分辨率数据将成为红树林遥感动态监测的重要数据源。将雷达数据和光学遥感数据进行融合,有助于进一步提升红树林卫星遥感监测能力。无人机平台搭载多种类型的传感器(如多光谱、高光谱或激光雷达传感器),可以从不同方面获取红树林生态系统参数,结合遥感智能分析算法,有助于推动红树林遥感研究向纵深方向发展。红树林遥感动态监测相关研究表明,全球红树林总面积范围大致在1.1×108 ~2.4×108 hm2,总体仍呈减少趋势,而在区域上中国红树林面积则有所恢复。本文最后对红树林遥感动态监测的发展趋势进行了展望。 相似文献