1∶25万遥感地质填图方法及应用

以遥感技术为手段,以区域地质填图为目标,从1∶25万遥感地质填图方法角度,提出和论述了影像单元法、影像岩石单元法和单元剖面法建立的立论基础、技术要求和应用原则,为加快区域地质填图步伐开辟了新途径。     

南江地区遥感影像特征及影像地层单元的划分

文章以南江地区１：５万遥感区域地质调查填图作为基础，论述了该地区遥感影像的主要行征。所建立的影像地层单元，经野外工作验证，与实际地质情况基本吻合。     

浙江江山地区地质影像特征

以1976年的航空相片为主要工作图像及1997年的陆地卫星TM图像为参考图像，研究了浙江江山地区岩石地层、地质构造的影像特征。对厘定的17个岩石地层单位，以上横塘、伍家弄、藕塘底三个典型地层剖面位置为样区，分析和总结了各地层单位的影像特征。实践证明，运用60、70年代的航空相片和90年代的陆地卫生TM图像资料，对当前江山地区植被覆盖度高、土壤发育或地形地貌复杂，地质工作者难以涉足的地区进行l：5万区域地质填图，特别是填制“组图”具有明显的应用效果。通过对各种地质体影像特征的认真分析和总结，并结合野外实地检查验证，可在遥感图像上划分地层单元。勾绘地层界线和解译地质构造。这对加快我国l：5万区域地质填图工作步伐，提高填图质量具有重要的实际意义。     

地面综合物探方法在浅覆盖区地质填图单元的划分研究

由于浅覆盖区的特殊地貌，给区域地质填图带来一定的困难。本文依据不同岩性的磁化率和放射性元素含量差异，讨论了不同填图单元地面磁法测量与地面伽玛能谱测量曲线关系。通过实测剖面的分析，得到大兴安岭火成岩区不同填图单元磁测异常曲线与放射性异常曲线的相关关系，从而用来快速确定浅覆盖区下填图单元边界，以减少槽探工程，减轻地质人员的工作强度。     

奥维地图遥感影像在威信地区1∶5万地质填图中的应用

滇东北威信一带位于云贵川三省交界附近,构造样式上属侏罗山式褶皱区,以沉积地层为主,因岩石力学性质和风化程度不同,各地层岩石组合和地质地貌的遥感影像特征具有显著差异。以本区不同年代的岩石地层、地貌类型及线性构造为研究对象,利用奥维地图不同比例尺的遥感影像数据进行解译,并结合地质填图过程中的实地验证,明确本区特定地层、岩石和构造的影像特征,并以此为基础,实现了填图路线的合理布局、岩性变化的预判、岩溶地貌类型的划分和地质图的成图处理等工作。通过奥维地图遥感影像的解译工作,地质体界线定位精度较高,可满足1∶50 000区域地质填图要求。      

遥感影像三维可视化在新疆西昆仑区域地质调查中的应用

综合应用“3S”技术、遥感数字影像处理技术、虚拟现实等,通过遥感影像的几何校正、影像数据融合、高精度DEM生成和影像复合等技术,实现了新疆西昆仑地区遥感影像三维可视化。将遥感影像三维可视化及其影像动态分析运用于新疆西昆仑区域地质调查（1∶5万）工作,可提高地质填图效率、丰富地质填图成果     

花岗岩单元－超单元填图的理论基础划分标志与归并原则──以湖南省花岗岩划分成果和桂东试验区为例

本文综述了花岗岩单元—超单元填图的理论基础和分解岩体、划分侵入体的标志及单元、序列、超单元、超单元组合的归并原则，对花岗岩地区的地质填图和普查找矿、科研工作均有借鉴意义。     

花岗岩单元—超单元填图的理论基础划分标志与归并原则

本文综述了花岗岩单元－超单元填图的理论基础和分解岩体、划分侵入体的标志及单元、序列、超单元超单元组合的归并原则，对花岗岩地区的地质填图和普查找矿，科研工作均有借鉴意义。     

基岩区构造地质填图方法思考、实践、探索

构造地质填图是地质填图的重要内容,也是构造地质研究的基础源泉。填图的主要目标是确定地质体的空间展布规律、变形的几何学和运动学特征,建立填图区构造格架和构造演化序列,探讨构造运动与岩浆活动、变质作用和成矿作用的关系;主要内容是确定填图单元、表示各种(可填的)构造要素。填图的详细程度根据填图的比例尺而定,比例尺越大,可填制和表示的构造要素越多。填图中要重视中小构造要素的观察和描述,构造要素的测量要尽可能多。主要方法包括穿越法、追索法和查证法;比例尺越大,追索法的重要性越大。卫星遥感影像是填图的重要基础,影像的使用贯穿填图的始终。     

一种基于机器学习算法的岩性填图方法

通过野外地质调查与机器学习方法的有机融合,提出了一种基于梯度提升决策树算法的岩性单元填图方法。研究以多龙矿集区为模型试验区,选择1∶5万勘查地球化学数据为基础预测数据,以1∶5万区域地质图为参考,进行基于梯度提升决策树算法的岩性预测填图模型试验。首先选择研究区内小范围空白区开展野外填图,建立原始数据集并初步构建岩性单元与预测数据对应关系;其次利用机器学习方法对预测数据进行多分类任务,进而开展目标填图区预测填图工作;最后通过概率选区选定概率较低目标区,开展进一步的小范围野外地质调查填图,对原始数据和知识库进行补充,迭代循环以上流程,直至预测填图达到要求。试验显示,随着迭代次数的增加,模型精度不断提高,并在7次迭代后模型准确率达到87%。该方法强调在实际应用中野外地质调查与基于机器学习预测填图的深度融合,以及野外实地工作在整个流程中的重要性和不可或缺性;同时能够充分挖掘已有数据资料的有用信息,用于辅助修正已有岩性填图内容,或根据已勘探区资料对邻近的未勘探区进行岩性分类,有效减少野外填图工作量,是对岩性填图方法、地质单元定量预测识别的有益探索,为区域地质填图工作提供了新的参考思路和辅助手段。