本文選題：數(shù)學(xué)地質(zhì)　切入點(diǎn)：特征因子　出處：《地質(zhì)論評(píng)》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：地學(xué)特征因子的提取是定量化數(shù)學(xué)地質(zhì)分析的重要基礎(chǔ),可以為地貌類型識(shí)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(diǎn)和其應(yīng)用可能性。該方法以隨機(jī)過程理論為基礎(chǔ),通過計(jì)算表面各階譜矩以及相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)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(yàn)該方法運(yùn)用于地貌類型識(shí)別的效果。理論模型數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)結(jié)果均表明,基于譜矩的新的地學(xué)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(gòu)造單元?jiǎng)澐痔峁┛陀^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(zhì)大學(xué)(武漢)數(shù)學(xué)與物理學(xué)院;中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)地球物理與空間信息學(xué)院;
【基金】：教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(編號(hào):NCET-13-1011) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(編號(hào):11426210)的成果~~
【分類號(hào)】：P628

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本文編號(hào)：1572481