反演实验三
《内蒙古典型草原植被地上生物量遥感反演》范文
《内蒙古典型草原植被地上生物量遥感反演》篇一一、引言内蒙古是我国重要的草原生态区域，其丰富的植被资源为区域生态环境的稳定提供了重要的保障。
然而，由于气候变化、过度放牧等人为因素，内蒙古草原植被状况不断发生变化，如何有效监测和评估草原植被的生长状况成为了一个重要的研究课题。
遥感技术作为一种高效、快速、准确的监测手段，在草原植被生物量反演中发挥着重要作用。
本文以内蒙古典型草原为例，探讨了利用遥感技术进行植被地上生物量反演的方法和效果。
二、研究区域与数据本研究选取了内蒙古某典型草原作为研究区域。
该区域具有典型的草原生态系统，植被类型丰富，包括草地、灌木、乔木等。
研究数据主要包括遥感影像数据、地面实测数据和气象数据等。
遥感影像数据主要来自于卫星和无人机获取的高分辨率影像，地面实测数据包括植被高度、叶面积指数等指标，气象数据则用于分析气候变化对植被生长的影响。
三、遥感反演方法遥感反演植被地上生物量的方法主要基于植被指数法。
植被指数是一种通过遥感影像计算得到的数值，可以反映植被的生长状况和生物量等信息。
本文采用了一种改进的植被指数反演方法，该方法结合了多时相遥感影像、地面实测数据和气象数据，通过建立植被指数与地上生物量的关系模型，实现了对草原植被地上生物量的反演。
四、实验结果与分析通过对比分析遥感反演结果与地面实测数据，可以发现本文采用的改进的植被指数反演方法具有较高的精度和可靠性。
具体来说，该方法的反演结果与地面实测数据之间的误差较小，且能够较好地反映草原植被的生长状况和生物量变化趋势。
此外，该方法还能够考虑气候变化等因素对草原植被生长的影响，为评估草原生态系统的健康状况提供了重要的依据。
五、讨论与展望本文采用的遥感反演方法虽然具有较高的精度和可靠性，但仍存在一些局限性。
例如，该方法需要大量的遥感影像数据和地面实测数据作为支撑，数据处理和分析的难度较大；同时，气候变化的复杂性也会对反演结果产生一定的影响。
实习7、地表反射率、温度的反演以及植被指数的计算
基本原理一)地表反射率是指地表物体向各个方向上反射的太阳总辐射通量与到达该物体表面上的总辐射通量之比。
反照率可以通过遥感成像提供的辐射亮度值L 或反照率p ，二向性反射率分布函数BRDF 来获得：地物反射率的光谱特征差异是从遥感影像中识别地表不同类型地物的基本依据，也是地表其他各种物理、生物物理参数反演的依据地表。
地表反射率的计算步骤：1、辐射定标：根据遥感影像DN 值计算到达传感器的各波段辐射亮度也就是将传感器记录的辐射量化值（Digital Number ，DN ）转换成绝对辐射亮度值、表观反射率，或者表观温度的过程。
绝对定标：通过各种标准辐射源，建立辐射亮度值与辐射量化值（DN ）之间的定量关系式中，辐射亮度值L 的常用单位为W/(m2.μm.sr)，或者μW/(cm2.nm.sr) 。
1W/(m2.μm.sr)=0.1 μW/(cm2.nm.sr)2、各波段表观反射率计算3、大气辐射校正（ENVI FLAASH/QUAC ）绝对大气辐射校正：消除大气辐射衰减效应，将遥感影像的DN 值转换为地表反射率、辐亮度、地表温度等的方法，此过程包含了辐射定标。
相对大气辐射校正：将遥感影像的DN 值转换为类似的整型数，同时消除大气辐射衰减效应。
FLAASH 是用数学建模辐射的物理行为，纠正波长在可见光至近红外和短波红外区域，最多3微米。
（对于热地区，使用基本工具>预处理>校准工具>热大气压校正菜单选项。
）不同于预先计算模拟结果的数据库内插辐射传输特性许多其他大气校正程序， FLAASH 采用了MODTRAN4辐射传输代码。
MODTRAN4并入ENVI FLAASH 的版本被修改，以校正在HITRAN -96水行参数的误差。
可以选择任何一种标准MODTRAN 大气模型和气溶胶类型，FLAASH 还包括以下功能：校正邻近效应（像素混合是由于表面反射辐射的散射） 计算场景的平均能见度（气溶胶/雾量）。
成都理工大学地球物理反演实验报告
成都理工大学地球物理反演实验报告实验目的：
本次实验旨在通过地球物理反演方法，对成都理工大学附近地下构造进行探测和研究，以了解该地区的地质特征和地下资源分布。
实验原理：
地球物理反演是一种通过测量地球物理场参数，如重力场、磁场、电磁场等，来推断地下介质的物理性质和构造的方法。
本次实验主要采用地震勘探方法进行地球物理反演。
实验步骤：
1.我们选择了合适的地震源点和接收器点，布置在成都理工大学附近的不同位置。
2.我们使用地震仪器记录地震波在地下传播的情况。
地震波在地下传播时，会受到地下介质的物理性质和构造的影响，从而产生不同的振幅和到达时间。
3.我们对地震数据进行处理和分析。
通过测量地震波的到达时间和振幅等信息，可以推断出地下介质的速度、密度等物理性质。
4.我们利用计算机模拟和数值算法，进行地球物理反演。
通过对地下介质进行模拟和比对实测数据，可以反演出地下构造的分布情况。
实验结果：
根据地球物理反演的结果，我们得到了成都理工大学附近地下构造的大致分布情况。
通过分析地下介质的速度和密度等信息，可以推断出该地区存在一定的地质构造特征，并可能存在一些地下资源，如水源、矿产等。
实验结论：
通过地球物理反演实验，我们对成都理工大学附近地下构造有了初步的了解。
这对于该地区的地质研究和资源开发具有重要意义。
本次实验也展示了地球物理反演方法在地质勘探中的应用价值，为未来的地质工作提供了参考和借鉴。
地表温度反演实验报告
地表温度反演实验报告一、引言地表温度是指地球表面的温度，它是地球气候系统的重要组成部分，对气候变化和生态系统具有重要影响。
因此，准确地测量和监测地表温度对于气候研究和环境保护至关重要。
然而，直接测量地表温度是困难且昂贵的，因此反演地表温度的方法应运而生。
二、反演地表温度的方法1. 热辐射测量法热辐射测量法是一种常用的反演地表温度的方法。
它利用地表辐射的热能来推算地表温度。
该方法需要使用红外辐射仪器来测量地表辐射的强度，并通过相关的算法将辐射强度转换为地表温度。
这种方法的优点是准确性高，可靠性好，但需要专业仪器和较高的技术水平。
2. 遥感卫星监测法遥感卫星监测法是一种广泛应用于地表温度反演的方法。
通过使用遥感卫星搭载的热红外传感器，可以获取全球范围内的地表温度数据。
这种方法具有测量范围广、周期性强、时效性好等优点，可以实时监测地表温度的变化。
但是，由于遥感数据的分辨率和精度限制，对于小尺度的地表温度反演可能存在一定的误差。
三、地表温度反演实验过程本实验使用了热辐射测量法来反演地表温度。
首先，选择了一个开阔的地面区域作为实验区域，并安装了红外辐射仪器。
然后，在不同时间段内进行了一系列的地表温度测量。
通过测量地表辐射的热能，利用相关的算法将辐射强度转换为地表温度。
最后，将测量得到的地表温度数据进行整理和分析。
四、实验结果与讨论通过实验测量和分析，得到了一系列地表温度数据。
根据这些数据，可以得出地表温度在不同时间段内的变化趋势和空间分布。
结果显示，在白天，地表温度较高，特别是在中午时段；而夜晚，地表温度较低，特别是在凌晨时段。
此外，地表温度在不同地理位置上也存在差异，如山区和平原地区的地表温度差异较大。
五、结论与展望通过热辐射测量法反演地表温度的实验，我们可以准确地获取地表温度数据，并分析其变化趋势和空间分布。
地表温度的变化对气候变化和生态系统具有重要影响，因此对地表温度的监测和研究具有重要意义。
未来，我们可以进一步完善地表温度反演的方法，提高测量精度和时效性，以更好地应对气候变化和环境保护的挑战。
《反演与层析成像》实验
本科生实验报告实验课程地球物理反演与层析成像学院名称地球物理学院专业名称地球物理学学生姓名学生学号指导教师实验地点5417实验成绩二〇-四年十二月二〇一五年一月实验一射线追踪-建立观测系统一、实验原理1.1 初至拾取初至拾取也就是对初至波的到达时间的记录，这是进行层析反演计算的基础数据。
数据的好坏直接关系到层析成像的效果好坏。
如果是进行实际资料计算时，初至拾取则为野外采集所得数据；若为理论模型的计算，则是在理论模型上进行正演计算所得的初至波旅行时。
1.2 建立初始模型初始模型的建立，就是按照实际模型的地表起伏给定一假设的速度场。
为方便起见，这个速度场可以是从地表开始以某一初始速度以相同的梯度往下递增。
这一初始速度可以同先验知识给出，又或者从初至拾取中获得。
炮－道比较接近时，可以把地震波看作直线传播，已知炮检距及初至时间就可以算出地表速度。
初始模型的深度一定要够大，能够让射线自由地传播，不会出现遇到模型底部强迫反射的现象。
1.2 射线追踪射线追踪的准确与否是影响层析成像的关键。
鉴于日本科学家Aszkawar提出的LTI算法的高效率和高精度，本文采用该算法进行旅行时计算及射线追踪。
LTI算法基于Fermat原理,即地震波沿着一条传播时间最短的路径进行传播。
该方法把模型离散成均匀的正方形单元，旅行时和射线路径的确定只与单元边界上的点有关。
假设单元边界上任一点的旅行时可由该边界上相邻两个离散点的旅行时线性插值得到。
如图1所示为一匀速正方形单元，单元边界平行于坐标轴，A,B是二个旅行时己知的点，要求射线穿过A,B边界到达D点的最小旅行时及射线路径。
设射线从C点通过，C点旅行时可用线性内差公式由A,B二点的值表示。
D点的旅行时为C点旅行时与波在C, D间直线传播时间之和。
然后根据Fermat原理，就可求出C点的位置（即射线路径）和D点的最小旅行时。
该方法也分成向前和向后处理，向前处理只计算各单元边界上的节点的旅行时；向后处理根据Fermat原理追踪射线路径．确定的射线路径不是单元边界上离散节点的连线，而是穿过单元边界上正好满足最小旅行时条件的那一点的线。
遥感反演地表温度
遥感地学分析实验报告成绩：姓名：学号：班级：题目：课程实验报告要求一、实验目的掌握并熟悉band math的操作，对建筑用地分离用的几个建筑指数；学会面对对象分类；学会反演地表温度。
二、实验准备软件准备：ENVI5.1数据准备：中等分辨率数据AA、高分辨率数据qb_colorado.img、热岛监测band6三、实验步骤1.中等分辨率数据中城市范围的提取：（1）加载数据AA，首先在BAND MATH里面计算图像的NDVI值其公式：(float(b1)-float(b2))/(float(b1)+float(b2))，正确输入公式后点击OK；在接下来的界面中为公式中b1和b2赋予相应的波段，及近红外波段和红色波段，选择合适的路径即可点击OK；结果如图：（2）同样用上述发放计算图像的归一化建筑指数（NDBI值），公式同样使用前面所用，但是后面给b1和b2赋予第五和第四波段就行，同样选择合适的路径即可；结果如图：（3）利用前面所计算的NDVI和NDBI值计算改进的归一化裸露指数（MNDBI），MNDBI= NDBI+(1-NDVI)，首先在BAND MATH中输入一下公式并b1和b2赋予NDBI的波段和NDVI的波段；结果如图：（3）同样使用上述方法计算城镇用地指数（ULI）计算公式为ULI=NDBI and NDVI，同样在BAND MATH中输入公式并赋予相应的波段，在设置好输出路径即可；结果如图：（4）三种指数的阈值的设置，通过查看三种指数的直方图可以为每种指数的分离建筑用地提取合适的阈值；通过查看NDBI的阈值设置为0.035，并将其在band math中进行二值化；通过查看MNDBI的阈值设置为0.681，并将其在band math中进行二值化；化；较三种指数的优劣；2.高分辨率图像中城市范围的提取（1）加载图像qb_colorado.img ，打开FEATURE EXTRACTION 工具选择待分类数据，点击NEXT 进入下一步；（2）设置分割和合并阈及模板大小等参数如下，点击NEXT进入下一步；（3）添加分类类型并选择合适的样本，并为每种类型选择相应的属性，最后选择合适的分类方法；（4）预览图如下；（5）设置导出图像的类型，此处导出矢量图，设置好参数和路径点击FINISH即可；（6）结果如图；3.城市热岛遥感监测（1）辐射定标：将DN值（即图像灰度值）转换为光谱辐射亮度L，利用公式b1*0.055158+1.2378在band math中计算辐亮度；B1赋予第六波段；结果：（2）地表比辐射率E，此处先计算NDVI，方法同上即可，此处不再赘述；计算植被覆盖度Fv 采用的是混合像元分解法，将整景影像的地类大致分为水体、植被和建筑，具体的计算公式如下：FV = (NDVI-NDVIS)/(NDVIV- NDVIS)其中，NDVI 为归一化差异植被指数，取NDVIV = 0.25 和NDVIS =0.022，且有，当某个像元的NDVI 大于0.25 时，FV 取值为1；当NDVI小于0.022，FV 取值为0。
土体邓肯—张非线性弹性模型参数反演分析
土体邓肯—张非线性弹性模型参数反演分析近年来，土体的力学性能研究得到了广泛的关注。
地基施工领域的应用特别多，在安全把控、运维监测、环境研究等方面都有重要的作用。
土体力学性能除了受到地质环境的影响，还受到应变能力和流变性能的影响。
其中最经典的力学模型是邓肯张非线性弹性模型，该模型是一个可以用于近似土体变形特性的典型模型，可以较好的拟合实验数据，有着重要的实用价值。
然而，模型参数的精确确定是对土体变形特性的有效描述，而传统的参数反演方法要求实验数据量过大，耗时长，难以实施。
本文针对上述问题，提出了一种新的土体邓肯张非线性弹性模型参数反演方法。
首先，根据若干份土体试件的实验数据，通过邓肯张非线性弹性模型画出土体的变形分布曲线，确定拟合精度。
随后，将邓肯张非线性弹性模型参数视为一个多元系统的解，利用光滑雅可比特征分析法，建立参数反演模型，实现参数估计。
最后，采用正交试验法，根据模型估计值，建立实验设计，以提高拟合精度，完成参数反演。
本文进行了三个实验，以模拟真实土体试验，以验证参数反演方法的有效性。
实验一是静载荷载荷压缩试验，实验二是多次加载荷压缩试验，实验三是恒定强度断裂试验。
实验研究结果表明，所提出的土体邓肯张非线性弹性模型参数反演方法可以有效拟合实验结果，具有较高的实用价值。
此外，本文探讨了参数反演的精度改进方法。
通过多次反复的参数反演，比较不同参数估计值，利用正交试验法，进一步提高参数反演的准确率，达到精确估计参数的目的。
以上是本文关于土体邓肯张非线性弹性模型参数反演分析的全部内容，本研究可以为进一步研究土体力学性能提供理论指导和实用工具，为地基施工及土体变形特性模拟提供有效的参考。
电子器件中自旋电子学的研究和应用
电子器件中自旋电子学的研究和应用随着现代电子工业的不断发展，越来越多的电子器件涌入了市场并被人们广泛使用。
在这些电子器件中，自旋电子学正逐步崭露头角，成为一个备受瞩目的研究领域。
自旋电子学作为一种新兴的研究方向，既有基础理论的探索，也有实际应用的开发。
本文主要从自旋电子学的基础理论、实验方法和最新应用方面阐述其研究现状和未来展望。
一、自旋电子学的基础理论自旋电子学是基于自旋电子的特性来研究电子器件的一门学科。
所谓自旋，是指电子固有的一个属性，类似于电荷、质量等物理量。
与电子的电荷不同，自旋（通常用符号S表示）具有方向性，可以是“上旋”，也可以是“下旋”。
在自旋电子学中，人们不仅仅探讨电子的电荷属性，更加注重电子的自旋属性，并通过控制自旋属性，来实现电子器件的控制和调控。
基于自旋的电子器件，最初源于对磁性材料的研究。
人们发现，在磁性材料中，电子需要同时具有自旋和向心向力才能在材料中存在，而在非磁性材料中，电子只需要具有向心向力就能存在。
由此可以看出，自旋和磁场密切相关。
此后，人们逐渐发展出一系列基于自旋的电子器件，如自旋晶体管、磁隧道结等。
二、自旋电子学的实验方法自旋电子学要想得到开发和应用，就必须在实验上进行探索和研究。
由于自旋电子的特殊性质，需要研究人员在实验中掌握一些特殊的技术手段和控制方法。
以下是自旋电子学的几种实验方法。
1. 磁吸收实验磁吸收实验是自旋电子学中最重要的实验方法之一。
该方法是通过对样品施加微弱的外加磁场来测定电子的自旋方向，从而了解材料性质。
磁吸收实验可以反映出样品中自旋向上的电子数占总电子数的比例，从而测定出自旋极化率。
2. 磁性共振实验磁性共振实验也是自旋电子学中常用的实验方法之一，它是通过对样品在恒定的外加磁场下施加一定的射频场，使得处于磁共振状态的电子发生能量吸收和放出，进而测定样品的性质。
3. 光学反演实验光学反演实验是一种利用逆光学原理测量自旋元激发的方法，可以通过极化光在样品中传播后所产生的旋转角度，得出样品中自旋元的旋转方向。
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《地球物理反演概论》上机实验报告实验三：迭代法求解地震层析成像问题
姓名：
学号：
专业：地球物理学
指导教师：邵广周
完成时间：2017.12.21
一、实验内容
利用ART 及SIRT 迭代算法实现下图所示的地震层析成像问题。
⎥⎥⎥⎥
⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=
⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣
⎡020*******
0000
000200020002100100100010010010001001001111000000000111000000000111987
6543
21m m m m m m m m m
二、实验要求
编制相应的程序，在计算机上实现ART 及SIRT 迭代算法。
将ART 及SIRT 算法的反演结果与实验二的结果进行对比分析，比较各反演方法的优缺点。
三、算法原理
对于线性反问题Gm=d ，系统的每一行对应着一个n 维超平面，共m 个超平面。
Kaczmarz 算法的基本原理是：从事先给定的初始模型(0)m 开始，通过将初始模型投影到由G 的第一行定义的超平面上得到(1)m ，然后再将(1)m 投影到由G 的第二行定义的超平面上得到(2)m ，以此类推直到将所有m 个超平面投影完毕。
重复上述迭代过程，直到解成功收敛。
Kaczmarz 算法流程： 1、令(0)0m =
2、for i=0，1，…，m ，()(1)
()
11111
i i i T
i i i T
i i G m d m
m G G G ++++++-=- 3、判断解是否收敛，如不收敛，返回步骤
如果Gm=d 有唯一解，Kaczmarz 算法将收敛于该解。
如果系统有多个解，算法将收敛于与初始模型(0)m 最接近的那个解。
特别地，如果(0)0m =
，我们将会
得到最小长度解。
如果精确解不存在，算法得到的解为最佳近似解。
对于收敛速度问题，当由系统定义的超平面接近正交时，算法收敛速度快。
而当超平面接近平行时，算法收敛速度就会非常慢。
ART 迭代算法：
ART 算法是Kaczmarz 算法的一个修正算法。
它对Kaczmarz 修正算法进行了一个粗略近似，即将G 的第i+1行所有非零元素用1替代。
定义：1i 1j i j q m l ++=
∑
第条射线上的所有单元格（）
为第i+1条射线的近似旅行时，则11q d i i ++-为第i+1
条射线的旅行时预测误差。
ART 算法将Kaczmarz 算法中的修正项()11111i T i i i T
i i G m d G G G +++++-用11
1i i i q d lN +++-替代，其中l 为剖分单元格的尺寸，1i N +为第i+1条射线经过的单元格总数。
因此ART 算法的修正公式可写为
()11
(1)
1()
i 1j i 1j i i i j i i j i j
q d m lN
m m ++++-⎧-+⎪=⎨⎪+⎩第条射线通过第个单元格第条射线不通过第个单元格 该公式可进一步修正为：
()11
(1)
11()
i 1j L i 1j i i i j i i i j i j
d q m lN
m m +++++⎧+-+⎪=⎨⎪+⎩第条射线通过第个单元格第条射线不通过第个单元格 其中1L i +为第i+1条射线的真实长度。
ART 算法流程： 1、令(0)0m =
2、for i=0，1，…，m ，计算第i 条射线经过的单元格总数i N
3、for i=0，1，…，m ，计算第i 条射线的实际长度i L
4、for i=0，1，…m -1；j=1，2，…，n ，计算
()11
(1)
11()
i 1j L i 1j i i i j i i i j i j
d q m lN
m m +++++⎧+-+⎪=⎨⎪+⎩第条射线通过第个单元格第条射线不通过第个单元格
5、判断解是否收敛，如不收敛，令(0)()m m m =返回步骤4进行迭代。
否则返回估计解()m m m =
ART 算法的主要优点：
1、是节省内存，我们只需保存射线经过的单元格的信息，而不需记录每个单元格内各射线的长度。
2、与Kaczmarz 算法相比减少了乘法运算的次数。
缺点：计算精度略逊于Kaczmarz 算法。
SIRT 迭代算法：
SIRT 算法是ART 算法的一个变种，其基本思想是将经过第j 个单元格的所有射线的修正量都计算出来，然后取所有射线修正量的平均值作为模型参数的修正量。
具体算法如下： SIRT 算法流程： 1、令(0)0m =
2、for j=0，1，…，n ，计算第j 个单元格经过的射线总条数j K
3、for i=0，1，…，m ，计算第i 条射线经过的单元格总数i N
4、for i=0，1，…，m ，计算第i 条射线的实际长度i L
5、令0m ∆=
6、for i=0，1，…m -1；j=1，2，…，n ，计算
11
11
i 1j L 0i 1j i i i i j j d q lN m m ++++⎧-+⎪
∆=∆+⎨⎪+⎩
第条射线通过第个单元格第条射线不通过第个单元格 7、for j=1，2，…，n ，令j j j j
m m m K ∆=+
判断解是否收敛，如不收敛，令(0)()m m m =返回步骤5进行迭代。
否则返回当前解。
四、数据及运行结果
图1 输入文件
图2 输出结果
五、实验结论和心得
由输出结果可以看出，ART计算结果与模型真值相符，且均方根误差较小，迭代27次，收敛速度较快；SIRT计算结果与模型真值相符程度较ART差，均方根误差较大，迭代110次，收敛速度较慢。
ART计算结果与实验二Kaczmarz计算结果相差不大，而SIRT效果较差。
ART算法的主要优点是节省内存，与Kaczmarz算法相比减少了乘法运算的次数，因此收敛速度有所提高；缺点是计算精度略逊于Kaczmarz算法。
而SIRT 算法是ART算法的一个变种，目的是提高计算精度。
本次试验中，ART的收敛
速度没有明显提高，并且SIRT的计算精度不升反降，可能是由于网格剖分太少，数据量太小，其优势没有体现出来。
本次试验给定初始模型，通过精度及最大迭代次数控制迭代，在计算机上实现了利用ART及SIRT迭代算法求解地震层析成像问题（已知射线路径及走时数据，求取模型参数即慢度），算法流程清晰明了，因此程序简单易懂。
需要注意
和某一条的一点是，在SIRT算法中，统计了某一个单元格经过的射线总条数K
i
射线经过的单元格总数N
，不要将两者混淆。
i
通过本次实验，对ART及SIRT算法的基本原理及流程有了进一步的理解和认识。