简介：

简介：利用常规合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR）和永久散射体干涉测量技术，对在2003至2010年问获取的23幅ENVISAT合成孔径雷达（SAR）图进行处理，以调查墨西哥莫雷利亚市地面沉降的时空分布模式。这些沉降区以地下水超采导致的集中圆形模式（例如格兰德河曲流区域；最大变形为7-8cm／yr）分布，或者以沿东北．西南或东一西向以及与主要断层平行方向延伸的模式分布（例如LaColina、LaPaloma和CentralCamionera断层；最大变形为4-5cm／yr）。在一些主要正断层上盘区也测量出较高的沉降速率，而在这些断层上盘区出露的第四系可压缩沉积层序厚度最大。横跨主要断层鉴别出明显的沉降速率差异，这表明这些断层起到地下水水平运动的阻挡层的作用。沉降速率与可压缩沉积层总厚度之间显示弱正相关性，而与抽水速率或静水位变化之间无任何相关性。利用常规InSAR对地面变形进行的延时分析揭示了LaColina断层和格兰德河曲流区北部地面沉降随时间的变化。对于格兰德河曲流区，InSAR测量的横剖面和三维视图以及沉降速率随时间变化的分析结果表明，沉降速率自2005年以来开始增大；这与PradosVerdesII井的再次下套管有关，因为该井井位处于最大沉降区中部。

简介：在地球物理地层评价和储库工程中遇到由测井资料评价孔隙度和渗透率问题是件困难和重要的任务。在近来人工神经网络(ANN)模拟加拿大东部近海成果的推动下，我们开发了反演北海测井资料为孔隙度和渗透率资料的神经网络。我们利用两个分离反向传播ANN(BP—ANNs)模拟孔隙度和渗透率。该孔隙度ANN是一个用声波、密度和电阻率测井资料为输入的简单三层网络。

简介：根据先进星载热发射和反辐射计（ASTER）图像获取滑坡相关因素，并利用地理信息系统（GIS）开发、应用和验证韩国Boun地区滑坡脆弱性分析的综合技术。从ASTER图像中获取数字高程模型（DEM）、线性特征、归一化差值植被指数（NDVI）和土地覆盖因素并进行分析。根据DEM地形数据库评估边坡、方位和曲率。根据已有空间数据库并利用频率比（FR）、逻辑回归（LR）和人工神经网络模型（ANN）鉴定和量化检测的滑坡位置与6种相关因素之间的关系。在叠加分析中把这些相互关系用作因子额定值以创建滑坡脆弱性指数和滑坡脆弱性图。随后，在FR、LR和ANN模型中作为新输人因子结合并应用3种滑坡脆弱性图，从而创建改进的滑坡脆弱性图。通过对比在模型实验中未使用的已知滑坡位置来验证所有这些滑坡脆弱性图。对比利用3种滑坡相关输入参数创建的改进精度的综合滑坡脆弱性图（FR}莫型为87．00％；LRN型为88．21％；ANN模型为86．51％）与利用ASTER图像中6种因素创建的单独滑坡脆弱性图（FR丰莫型为84．34％；LR模型为85．40％；ANN模型为74．29％）。