本文選題：數(shù)學地質　切入點：特征因子　出處：《地質論評》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：地學特征因子的提取是定量化數(shù)學地質分析的重要基礎,可以為地貌類型識別提供有效的客觀依據(jù)�；谧V矩分析,本文提出了一種描述表面數(shù)據(jù)粗糙程度的特征因子,并且分析了新特征因子的特點和其應用可能性。該方法以隨機過程理論為基礎,通過計算表面各階譜矩以及相應的統(tǒng)計不變量來描述三維表面形貌的特征。以中國衛(wèi)星重力測量數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)為例,試驗該方法運用于地貌類型識別的效果。理論模型數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)結果均表明,基于譜矩的新的地學特征因子不僅可以有效地反映數(shù)據(jù)起伏與變異特征,而且提取出的特征可以為地貌及重力構造單元劃分提供客觀依據(jù)。
[Abstract]:The extraction of geoscientific feature factors is an important basis for quantitative mathematical geological analysis, which can provide an effective objective basis for the recognition of geomorphological types. Based on the spectral moment analysis, a feature factor describing the roughness of surface data is proposed in this paper. The characteristics of the new feature factors and the possibility of their application are analyzed. The method is based on the stochastic process theory. The characteristics of 3D surface topography are described by calculating the surface spectral moments and the corresponding statistical invariants. The gravity data and DEM data of Chinese satellite are taken as an example. The experimental results show that the new geomorphological feature factors based on spectral moments can not only reflect the fluctuation and variation of the data effectively, but also show that the theoretical model and the actual data are effective. Moreover, the extracted features can provide an objective basis for the division of geomorphology and gravity tectonic units.
【作者單位】： 中國地質大學(武漢)數(shù)學與物理學院;中國地質大學(武漢)地球物理與空間信息學院;
【基金】：教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃(編號:NCET-13-1011) 國家自然科學基金資助項目(編號:11426210)的成果~~
【分類號】：P628

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本文編號：1572481