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基于影像相关技术的同震形变监测研究

基于影像相关技术的同震形变监测研究

作者：邹阿健东华理工大学

学位级别：硕士

地震的同震形变监测对于地震形变特征解释以及直观了解断层的几何特征具有重要意义。同时,也可以根据地震形变信息了解地震灾情,探究地震成因。对于有地表破裂的浅源强震同震形变监测,GNSS(Global Navigation Satellite System)技术空... 详细信息

地震的同震形变监测对于地震形变特征解释以及直观了解断层的几何特征具有重要意义。同时,也可以根据地震形变信息了解地震灾情,探究地震成因。对于有地表破裂的浅源强震同震形变监测,GNSS(Global Navigation Satellite System)技术空间分辨率较低,D-In SAR(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar)技术由于大的形变梯度会发生相位失相干,均无法获得完整的断层周围形变信息。基于影像相关技术的光学影像相关和像素偏移追踪能较好地解决这些问题。本文旨在使用和整合这两种方法进行一些浅源强震同震形变监测相关的研究,主要研究内容和工作如下:1.对哨兵2号光学影像相关的结果处理方法进行改进,并利用光学影像相关和像素偏移追踪获取Ridgecrest地震序列同震形变。首先,研究了哨兵2号影像相关结果误差处理过程中表现为横向条带的姿态角误差处理方法,在均值相减法和直接均分的均值相减法的基础上进行改进,提出了将横向条带按照竖向条带的位置进行划分,再进行均值相减的方法,结果表明本文方法去除横向条带的效果较好。然后,使用哨兵2号影像获取了Ridgecrest地震序列东西向和南北向形变,结果显示该次地震产生了多个地表破裂,形变特征表明该地震序列产生多个地表破裂,主震是一个右旋走滑地震。再对Landsat 7和Landsat 8影像分别进行相关获取Ridgecrest地震序列形变。将三种影像相关结果进行比较,结果表明影像分辨率和质量对光学影像相关结果有一定影响。最后,分别使用哨兵1号升轨和降轨影像进行像素偏移量追踪获取距离向和方位向形变,通过加权最小二乘方法解算三维形变。结果表明该地震序列主要为水平形变。2.为研究两种方法获取三维形变的组合,结合SAR和光学数据对2016年凯库拉地震三维形变进行了检索和分析。研究了基于影像相关技术,获取三维形变场的哨兵2号光学数据与哨兵1号SAR数据所得形变的最佳组合。以2016年凯库拉Mw7.8级地震为例,首先使用哨兵2号影像获取东西向和南北向形变,再使用哨兵1号升降轨影像获取距离向和方位向形变,将这些形变进行组合,并使用最小二乘方法解算三维形变。结果表明所有形变的组合最适合获取凯库拉地震三维形变场,各种观测数据类型的结合能够较好地控制三维形变的效果和精度。然后使用该组合获取凯库拉地震完整的三维形变场,结果表明该地震在两个不同区域发生了巨大且复杂的地表位移,垂直形变主要表现为抬升,是一次右旋走滑为主带有逆冲的地震。3.联合SAR数据、光学数据和应力应变模型估计2021年玛多地震三维形变。将光学影像相关引入到基于应力应变模型(Strain Model,SM)的同震三维形变解算方法中,结合SAR像素偏移追踪,使用方差分量估计(Variance Component Estimation,VCE)对不同类的数据进行定权解算三维形变。首先通过模拟实验对该方法进行验证,结果表明,该方法能得到效果较好的三维形变场,有一定的可行性和可靠性。然后将该方法应用于2021年青海玛多Mw 7.1地震,利用哨兵2号影像所得东西向和南北向形变与哨兵1号升降轨影像所得距离向形变的成功获取了该地震完整的三维形变场。结果表明,该地震产生了超过150km的地表破裂,主要存在东西向形变,存在几处沉降和抬升。该地震倾角接近垂直,是一个左旋走滑地震。

关键词：光学影像相关像素偏移追踪同震形变监测三维形变 SM-VCE

利用像素偏移追踪技术提取Ridgecrest地震序列三维形变

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利用像素偏移追踪技术提取Ridgecrest地震序列三维形变

利用光学影像相关获取2019年Ridgecrest地震序列同震形变

第二十二届华东六省一市测绘学会学术交流会

作者：邹阿健熊一东华理工大学测绘工程学院

地震的三维形变对地震断层特征解释具有重要意义。分别使用哨兵1号升轨和降轨影像进行像素偏移量追踪获取2019年Ridgecrest地震序列的卫星距离向和方位向上的二维形变,结合SAR卫星两方向与地表三方向之间的几何关系,通过加权最小二乘方... 详细信息

地震的三维形变对地震断层特征解释具有重要意义。分别使用哨兵1号升轨和降轨影像进行像素偏移量追踪获取2019年Ridgecrest地震序列的卫星距离向和方位向上的二维形变,结合SAR卫星两方向与地表三方向之间的几何关系,通过加权最小二乘方法解算该地震的三维形变。最终的三维形变结果表明本次地震产生了多个较大的地表破裂,形变主要为水平形变,主破裂以南整体沿着主破裂向东南移动,主破裂以北整体沿着主破裂向西北移动,这种形变特征表明Mw 7.1主震是一个典型的右旋走滑地震。

关键词：哨兵1号像素偏移追踪 Ridgecrest地震序列三维形变

来源： cnki会议评论

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测绘工程 2021年第4期30卷 1-8,13页

作者：王乐洋邹阿健许光煜东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013

光学影像覆盖范围广,质量越来越高,可以应用于地表形变监测研究。文中以基于ENVI的COSI-Corr作为数据处理平台,通过光学影像获取地表形变。文中选取2019年加州Ridgecrest地震序列覆盖区域。首先,探究哨兵2号影像误差处理过程中横向条带... 详细信息

光学影像覆盖范围广,质量越来越高,可以应用于地表形变监测研究。文中以基于ENVI的COSI-Corr作为数据处理平台,通过光学影像获取地表形变。文中选取2019年加州Ridgecrest地震序列覆盖区域。首先,探究哨兵2号影像误差处理过程中横向条带处理方法,对其进行改进;然后,使用哨兵2号光学影像获取Ridgecrest地震序列同震形变,分析地震的地表形变情况,结果显示该次地震产生多个地表破裂,东西向呈拉伸趋势,南北向呈挤压趋势,东西向形变略小于南北向形变,两个方向形变特征表明Ridgecrest地震序列主震是一个右旋走滑地震;最后对Landsat 7和Landsat 8影像分别进行相关,将3种影像进行比较。结果表明在光学影像地表形变监测中,影像分辨率越高,效果和精度越好;同种分辨率的光学影像进行相关处理,也会有不同的结果。研究成果可以为地震反演提供形变数据和约束条件,以及为光学影像的地表形变监测提供参考。

关键词： Ridgecrest地震序列光学影像 COSI-Corr 横向条带同震形变

数字化赋能市域产教联合体建设研究——基于整体性治理理论的视角

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教育与职业 2025年第1期 14-22页

作者：李雨健张燕梁卿天津职业技术师范大学衢州职业技术学院衢州职业技术学院职业教育研究所

从整体性治理理论来看，市域产教联合体建设存在治理主体、资源要素和组织形态的“碎片化”问题，分别表现为：信息共享融通不足，互动沟通亟待加强；资源共建共享不足，资源整合需要加强；治理机制有待完善，协同治理有待提升。基于整... 详细信息

从整体性治理理论来看，市域产教联合体建设存在治理主体、资源要素和组织形态的“碎片化”问题，分别表现为：信息共享融通不足，互动沟通亟待加强；资源共建共享不足，资源整合需要加强；治理机制有待完善，协同治理有待提升。基于整体性治理理论，数字生产力作为一种新质生产力可以破解以上问题，数字技术的连接能力可以赋能信息畅通，数字技术的整合能力可以赋能资源共享，数字技术的去中心化可以赋能组织治理。基于市域产教联合体建设的实际需要，数字化赋能市域产教联合体建设可采取的举措包括：搭建产教信息联动网络，助力人才培养；夯实产教资源共享载体，服务产业发展；完善内部数字治理体系，提升发展效能。

关键词：市域产教联合体整体性治理数字技术新质生产力

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基于LSTM的惯性里程计定位方法研究

控制与决策 2025年第1期 95-102页

作者：邹苏郦孙林祥刘宇惠晓龙北京理工大学自动化学院中国科学院自动化研究所

为解决水下非结构化环境给水下精准定位带来的问题,提出一种基于LSTM的惯性里程计定位方法用于水下作业机器人的定位.该网络在训练阶段,首先通过模拟噪声模型,在IMU的加速度和角速度数据中增添高斯白噪声实现数据增强,使用ResNet18提取... 详细信息

为解决水下非结构化环境给水下精准定位带来的问题,提出一种基于LSTM的惯性里程计定位方法用于水下作业机器人的定位.该网络在训练阶段,首先通过模拟噪声模型,在IMU的加速度和角速度数据中增添高斯白噪声实现数据增强,使用ResNet18提取机器人运动特征;然后在网络的输入空间引入IMU的采样时间加强鲁棒性,并使用三通道LSTM将提取的特征映射到高维空间进行特征融合;最后使用全连接层预测机器人的相对位移和旋转.在训练过程中,采取相对损失函数和绝对损失函数相结合的方式确保网络在短期和长期的定位精度,并进行多次数据集和水池实验以验证方法的有效性.实验结果表明,该方法在大多数场景下都具有较好的定位性能,有着较强的鲁棒性.

关键词：水下作业机器人定位技术惯性里程计数据增强长短期记忆网络混合损失函数

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中国文化情境下价值感知对农户混农林低碳增汇措施采纳的影响

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西北农林科技大学学报（社会科学版） 2025年第1期25卷 78-88页

作者：薛彩霞侯广健西北农林科技大学经济管理学院陕西杨凌712100

混农林是高效利用自然资源、减缓气候变化的生态农业模式,农户的混农林低碳增汇措施对其贡献“双碳”目标具有重要影响。基于陕南秦巴山区864份调研数据,运用多元Probit模型以及调节效应模型探讨中国文化情境下价值感知对农户混农林低... 详细信息

混农林是高效利用自然资源、减缓气候变化的生态农业模式,农户的混农林低碳增汇措施对其贡献“双碳”目标具有重要影响。基于陕南秦巴山区864份调研数据,运用多元Probit模型以及调节效应模型探讨中国文化情境下价值感知对农户混农林低碳增汇措施采纳的影响,并分析不同措施之间的关联效应以及社会权威的调节作用。结果表明:(1)农户的减少含碳要素投入与减少非合意产出、减少含碳要素投入与提高经营强度、减少含碳要素投入与加强森林保护以及提高经营强度与加强森林保护措施之间均存在互补效应;(2)功利感知对各低碳增汇措施均具有显著正向影响,合群感知对减少含碳要素投入具有显著正向影响,颜面感知对减少含碳要素投入和提高经营强度具有显著正向影响;(3)社会权威在合群感知、颜面感知与减少含碳要素投入,功利感知、颜面感知与提高经营强度,功利感知与加强森林保护的关系中起负向调节作用。建议政府从中国本土文化特征入手,激发农户响应“双碳”目标的内生力量,同时发挥不同措施与技术之间的协同效应,推动农林减排增汇的长效开展。

关键词：陕南秦巴山区价值感知中国农村社会特征混农林关联效应

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多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类

光电子·激光 2025年第2期 185-192页

作者：杨芳邹迎丁雪妍张建新大连民族大学计算机科学与工程学院大连理工大学电子信息与电气工程学部

针对既有深度学习方法在乳腺癌病理图像全局与局部特征统一表达上的不足，将长距离建模的Transformer和强局部感知的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相结合，提出一种多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类方法。该... 详细信息

针对既有深度学习方法在乳腺癌病理图像全局与局部特征统一表达上的不足，将长距离建模的Transformer和强局部感知的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)相结合，提出一种多层级深度特征融合的乳腺癌病理图像分类方法。该方法以双分支并行的Deit-B和ResNet-18模型作为骨干架构，在双分支网络中间层和末端位置分别引入特征融合操作，有效加强了乳腺癌病理图像全局与局部深度特征的联合学习；此外，在CNN支流的残差模块间引入密集连接操作来提升中间层融合特征的信息传递。通过全局-局部特征提取与支流间-支流内特征交互，可更有效捕获用于乳腺癌病理图像分类的判别特征。在乳腺癌病理图像公共数据集BreakHis上的消融实验与对比实验结果证明所提出方法的有效性，此外可获得99.83%的最优分类结果。

关键词：病理图像分类乳腺癌卷积神经网络(CNN) Transformer 特征融合

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毛发的梯度成熟实验对化石毛发的埋藏学启示

中国科学:地球科学 2025年第1期 62-74页

作者：李鑫周一擘赵涛何行健泮燕红南京大学内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室关键地球物质循环前沿科学中心生物演化与环境科教融合中心地球科学与工程学院云南大学古生物研究院云南省地球系统科学重点实验室云南省古生物学重点实验室

哺乳动物毛发作为与内温性、物理保护和伪装相关的关键特征,其地质历史记录可追溯至中生代.然而,关于毛发化石埋藏学的认识有限,阻碍了对其深时演化意义的理解.为此,我们对黑色毛发样品开展了梯度成熟实验来模拟化石毛发的埋藏过程.通... 详细信息

哺乳动物毛发作为与内温性、物理保护和伪装相关的关键特征,其地质历史记录可追溯至中生代.然而,关于毛发化石埋藏学的认识有限,阻碍了对其深时演化意义的理解.为此,我们对黑色毛发样品开展了梯度成熟实验来模拟化石毛发的埋藏过程.通过扫描电子显微镜、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和拉曼光谱技术记录了模拟过程中毛发的形态结构、微观特征和化学成分的变化.结果表明,毛发的形态在温度达到150～175℃时就出现了损伤,在更高温度(200℃)下,毛发的形态完全丢失转变为流体状物质.但是毛发中黑素体的形态结构则具有更高的保存潜力,其微观结构也更稳定.拉曼光谱和FTIR光谱显示,随着温度升高,黑色素和角蛋白的特征峰发生了变化.尽管化学信号并未完全丧失,但FTIR光谱中酰胺特征峰的变化表明,角蛋白在高温(>200℃)下严重降解,而拉曼光谱中的黑色素特征峰则在高温下仍可被识别.这些结果通过主成分分析(PCA)和主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)得到了进一步的验证.此外,所有毛发样品在模拟实验中的拉曼信号均可与常见的地质碳质材料(腐殖酸)信号相区分,这表明拉曼光谱可用于检测化石中的黑色素.

关键词：哺乳动物毛发黑色素角蛋白化石化模拟埋藏

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深度学习在心力衰竭检测中的应用综述

计算机科学与探索 2025年第1期19卷 65-78页

作者：王永威魏德健曹慧姜良山东中医药大学智能与信息工程学院

随着生物医学技术的发展，利用生物信号进行心力衰竭的早期诊断已成为提高患者生存率和降低治疗成本的关键策略。在此背景下，深度学习技术的迅猛发展为心力衰竭检测开辟了新路径。系统地综述了深度学习在心力衰竭检测中的最新进展和应... 详细信息

随着生物医学技术的发展，利用生物信号进行心力衰竭的早期诊断已成为提高患者生存率和降低治疗成本的关键策略。在此背景下，深度学习技术的迅猛发展为心力衰竭检测开辟了新路径。系统地综述了深度学习在心力衰竭检测中的最新进展和应用。概述了心力衰竭检测涉及的主要生物医学信号和公开数据集。详细分析了深度学习在心力衰竭诊断领域的应用及其发展，特别是对卷积神经网络和长短期记忆网络处理心电图、心率变异性、心音等关键生物医学信号的能力进行了深入分析，总结了这些技术的优势、局限性，并对各类模型性能进行了比较。探讨了通过融合多种人工智能技术所构建的混合模型在提升检测精度和模型泛化能力方面的潜力，以及如何利用模型的可解释性来增加检测过程的透明度，提升医生的信任度。最后总结了当前研究存在的不足，并对未来研究方向提出展望，强调了跨学科合作在推动心力衰竭检测技术进步中的重要性。

关键词：心力衰竭生物医学信号深度学习卷积神经网络循环神经网络混合模型