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题名储层建模中地质统计学整合地震数据的方法及研究进展
被引量：61
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作者
印兴耀
刘永社
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机构
石油大学(华东)CNPC物探重点实验室
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2002年第4期423-430,共8页
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基金
中国石油天然气集团公司中青年创业基金资助
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文摘
在储层建模中整合地震数据时 ,用地震数据约束井间区域数据估计 ,使之能体现储层的大尺度变化。结合地震数据在储层属性建模中的应用方法及现状 ,先讨论了整合数据的基础——变差函数 ;然后按照方法发展的顺序介绍了线性回归法、克里金法 (包括外部漂移克里金、协克里金、配置克里金 )、随机模拟法以及比较新的Block克里金序贯高斯模拟法和频率域整合法 ;
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关键词
储层建模
地质统计学
整合
地震数据
方法
研究进展
地震数据
克里金
随机模拟
block克里金序贯高斯模拟
频率域
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Keywords
seismic data,reservoir modol building, integration,Kriging, stochastic simulation,block kriging sequential gaussian simulation,frequency domain
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分类号
P631.443
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名基于地统计学和多源遥感数据的森林碳密度估算
被引量：6
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作者
严恩萍
赵运林
林辉
莫登奎
王广兴
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机构
中南林业科技大学林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室
中南林业科技大学林学院
南伊利诺伊大学地理系
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出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期72-84,共13页
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基金
国家"十二五"高技术发展研究计划项目(2012AA102001)
国家自然科学基金面上项目(31470643)
林学重点学科开放基金拟资助项目(2016YB08)
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文摘
【目的】基于遥感影像空间分辨率和地面样地大小不一致的现象,采用地统计学和多源遥感数据进行森林碳密度估算,为MODIS数据在区域森林碳密度估算领域的应用提供参考。【方法】以湖南省攸县为试验区,首先利用基于块的序列高斯协同模拟算法,将25.8 m×25.8 m的样地数据分别上推到250 m×250 m、500 m×500 m和1 000 m×1 000 m;然后将上推后的样地数据分别与MOD13Q1、MOD09A1、MOD15A2数据结合,利用序列高斯协同模拟算法开展区域森林碳密度估算研究;最后将最优结果用于湖南省森林碳密度估算。【结果】Landsat5和MODIS数据与森林碳密度的敏感因子具有高度相似性,排在前3位的分别为1/TM3、1/TM2、1/TM1和1/Band1、1/Band4、1/Band3;与植被指数产品MOD13Q1和MOD15A2相比,多光谱数据Landsat5和MOD09A1在攸县森林碳密度估算方面显示出巨大潜力,估算精度分别为82.02%和75.64%;基于MOD09A1的序列高斯协同模拟算法具有很好的适用性,可用于湖南省森林碳密度的空间模拟,估算精度为74.07%。【结论】采用基于块的序列高斯协同模拟算法,可以实现由地面样地到不同空间分辨率MODIS像元之间的转换;由于空间分辨率的限制,MOD09A1数据在刻画空间细节方面不如Landsat5精细。该研究方法适用于地面调查样地大小和遥感影像空间分辨率不一致的区域森林碳密度估算。
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关键词
林业遥感
森林资源清查
多源遥感
基于块的序列高斯协同模拟
森林碳密度
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Keywords
forestry remote sensing
forest resource inventory
multi resource remote sensing
sequential gaussian block co-simulation
forest carbon density
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分类号
S718.5
[农业科学—林学]
S757.2
[农业科学—森林经理学]
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