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随着遥感技术在各个领域作用的不断凸现,在遥感地质找矿中,遥感矿化蚀变信息的提取是遥感找矿重要的突破口。本文对遥感矿化蚀变信息提取研究历史进行了回顾和未来展望,并对常用的遥感矿化蚀变信息提取方法进行了简单介绍。 相似文献
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针对国产卫星数据进行遥感蚀变矿物信息提取存在较大困难这一问题,以青海省柴北缘地区为例,对基于国产卫星数据的铁染蚀变信息提取及其在找矿预测中的应用进行了研究。在了解青海省柴北缘地区地质背景和主要控矿因素的基础上,开展了国产卫星数据在地质矿产信息提取过程中的应用研究。通过各类地质体的影像特征分析,实现了由宏观解译到微观解释,表明国产卫星数据不仅能够细分岩性-构造层,并具有识别细微的与成矿作用相关的岩性、破碎蚀变带、小的岩体或岩脉的能力。根据国产卫星的多光谱波段设置,利用比值法和主成分分析方法提取了铁质矿物异常信息。在岩性、构造、成控矿要素解译的基础上,结合同步提取的遥感异常进行成矿与控矿信息筛选,并叠加多种地学信息进行成矿预测。经实地验证,发现基于国产卫星数据获取的遥感示矿信息与区内矿化现象十分吻合,表明所圈定的遥感找矿远景区具有重要的找矿应用价值。 相似文献
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针对国产卫星数据进行遥感蚀变矿物信息提取存在较大困难这一问题,以青海省柴北缘地区为例,对基于国产卫星数据的铁染蚀变信息提取及其在找矿预测中的应用进行了研究。在了解青海省柴北缘地区地质背景和主要控矿因素的基础上,开展了国产卫星数据在地质矿产信息提取过程中的应用研究。通过各类地质体的影像特征分析,实现了由宏观解译到微观解释,表明国产卫星数据不仅能够细分岩性-构造层,并具有识别细微的与成矿作用相关的岩性、破碎蚀变带、小的岩体或岩脉的能力。根据国产卫星的多光谱波段设置,利用比值法和主成分分析方法提取了铁质矿物异常信息。在岩性、构造、成控矿要素解译的基础上,结合同步提取的遥感异常进行成矿与控矿信息筛选,并叠加多种地学信息进行成矿预测。经实地验证,发现基于国产卫星数据获取的遥感示矿信息与区内矿化现象十分吻合,表明所圈定的遥感找矿远景区具有重要的找矿应用价值。 相似文献
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利用ASTER多光谱卫星数据,根据研究区内蚀变矿物的波谱特性,采用特征波段组合的主成分分析方法进行蚀变矿物组合信息提取,分别提取了绢云母、高岭石、蒙脱石、伊利石和明矾石等Al-OH类蚀变矿物组合信息,以及绿泥石、绿帘石和碳酸盐化(方解石和白云石)等青磐岩化类蚀变矿物组合信息。同时采用人机交互解译技术在研究区开展了遥感地质解译,结合区域成矿地质特征,综合分析了研究区控矿线性构造、环形构造、赋矿岩层和蚀变矿物组合等遥感示矿信息,并基于遥感示矿信息进行了综合找矿预测,圈定出遥感找矿有利区,经地面水系沉积物化探填图和高分辨卫星影像佐证,研究表明圈定的遥感找矿有利区为研究区开展地面矿产勘查工作提供重要的参考依据。 相似文献
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Landsat TM及JERS—1 SAR数据在金矿探测中的应用研究 总被引:5,自引:0,他引:5
金矿遥感探测之关键在于成矿构造及铁氧化物,含羟基蚀变矿物的信息提取,JERS-1 SAR在构造探测方面具有很大的优势,可通过噪斑消除及边缘增强的空间滤波提取构造信息。Landsat TM可通过主成分变换,比值扩成分变换来提取蚀变矿物波谱信息、抑制植被谱干扰。这两种遥感数据的复合处理可综合蚀变与构造信息。 相似文献
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埃塞俄比亚西部岩浆熔离型铁矿遥感找矿模型 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决在地质资料匮乏的情况下发挥多源遥感数据优势开展地质找矿研究这一科学问题,以非洲埃塞俄比亚西部研究区为例,选取ASTER及ALOS PALSAR单极化雷达数据为数据源,针对研究区重点类型铁矿--岩浆熔离型铁矿建立了其遥感找矿模型,提取与成矿作用相关的蚀变、构造、岩体信息。研究基于ASTER遥感数据,通过比值、主成分方法进行蚀变信息提取研究,并基于ASTER及ALOS PALSAR单极化雷达融合数据进行控矿构造及赋矿岩体信息提取研究。最终通过综合分析,基于ArcGIS平台圈定了3处遥感找矿靶区。研究结果与1∶25万地球化学数据对比,具有很高一致性,表明遥感找矿模型能够快速、准确地进行找矿靶区预测。 相似文献
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在分析了武义地区构造,岩性,地球化学和现有萤石矿床蚀变类型物编制出1:50000遥感解译地质图基础上,提出本区的萤石控矿因素及遥感找矿标志,建立遥感找矿模型。用主要成分分析方法提取与萤石矿化密切相关的硅化,高岭土化蚀变信息,用“证据权重模型”法进行区域找矿预测;找到了断裂硅化蚀变带。 相似文献
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在地球科学领域中,自相似性非常普遍,围岩蚀变作为一种地学特征并以遥感异常反映在影像上,其像元亮度-面积模式符合一定的分形理论。利用分形理论的求和法进行遥感蚀变异常的提取和分级可以弥补门限法和灰度直方图目视方法确定突变点的不足,再次利用分形的盒维数方法可得到研究区遥感蚀变异常的分形特征。以云南昭通毛坪铅锌矿ETM+遥感影像数据为信息源,采用主成分分析法(PCA)计算出反映矿区遥感蚀变异常的主分量,再对异常主分量进行像元灰度值和像元个数的统计并采用分形方法对蚀变异常信息进行分析和蚀变异常级别的划分,最后利用分形的盒维数法得到毛坪铅锌矿遥感蚀变异常信息的分形特征并与传统门限化方法进行了对比研究。研究表明区内遥感蚀变异常信息具有统计上的分形特征,分形方法确定异常限要比传统的门限化方法选取蚀变阈值更为准确;分维值与异常级别存在一定的正相关关系;分维高值区与蚀变信息密集区相一致。 相似文献
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Tommaso Proietti 《Computational statistics & data analysis》2007,52(2):935-958
Signal extraction deals with weighting the available observations in order to estimate a latent feature of interest. A signal extraction method is linear if the feature is measured by a possibly time-varying linear combination of the available observations. Linear methods play an important role since they are well understood, easy to apply, and are a key ingredient in more elaborate nonlinear and non-Gaussian models. The focus is on the main methods for inference about parametric and semiparametric unobserved components models formulated as linear mixed models and state space models and establish the connections between best linear unbiased prediction, penalised least squares and recursive methods of signal extraction. The methods are illustrated with reference to the traditional problem of extracting the cycle and the trend from economic time series. 相似文献
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针对高分辨率遥感影像道路提取结果不完整、边界质量差的问题,提出基于EDRNet模型的遥感影像道路提取方法。利用残差网络构建道路提取模型EDR1,保留道路的细节信息并加速网络收敛。通过融合多尺度、多层次的道路特征信息,设计道路提取结果优化模型EDR2。在此基础上,利用混合损失函数,提高道路提取的完整度。实验结果表明,EDRNet道路提取方法在马萨诸塞州道路数据集上的召回率、精确率和F1-score指标分别达到了84.4%、81.7%及83.0%,其结果完整且准确。 相似文献
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Feature extraction and dimensionality reduction by genetic programming based on the Fisher criterion
Abstract: Feature extraction helps to maximize the useful information within a feature vector, by reducing the dimensionality and making the classification effective and simple. In this paper, a novel feature extraction method is proposed: genetic programming (GP) is used to discover features, while the Fisher criterion is employed to assign fitness values. This produces non‐linear features for both two‐class and multiclass recognition, reflecting the discriminating information between classes. Compared with other GP‐based methods which need to generate c discriminant functions for solving c‐class (c>2) pattern recognition problems, only one single feature, obtained by a single GP run, appears to be highly satisfactory in this approach. The proposed method is experimentally compared with some non‐linear feature extraction methods, such as kernel generalized discriminant analysis and kernel principal component analysis. Results demonstrate the capability of the proposed approach to transform information from the high‐dimensional feature space into a single‐dimensional space by automatically discovering the relationships between data, producing improved performance. 相似文献
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Web信息的自主抽取方法 总被引:12,自引:0,他引:12
提出了基于表格结构及列表结构的W eb页面信息自主抽取的方法。可根据用户对信息的需求自主地从相关页面中抽取信息并将抽取信息按关系模型进行重组存放在数据库中,对表格结构信息源仅需标注一页网页,即可获取抽取知识,通过自学习能够较好地适应网页信息的动态变化,实现信息的自动抽取。对列表结构信息源信息,通过对DOM树结构的分析,动态获得信息块在DOM层次结构中的路径,根据信息对象基本的抽取知识,获得信息对象值。采用自学习的方法以适应网页信息的动态变化。 相似文献