江西菖蒲盆地中生代火山岩系划分的新认识

本文分析了江西寻乌菖蒲盆地中生代晚期火山岩系划分的现状及存在的问题,提出了以不整合面为界,将火山岩系划分为上、下两个不同时期的火山岩系,即下火山岩系称为余田群,上火山岩系称为版石群。依据岩性岩相特征,可进一步将余田群划分为水头迳组和菖蒲组,版石群划分为合水组和优胜组。余田群菖蒲组玄武岩全岩Ｒｂ－Ｓｒ等时线年龄为１７６Ｍａ,流纹岩全岩Ｒｂ－Ｓｒ等时线年龄为１５０Ｍａ;版石群优胜组流纹岩全岩Ｒｂ－Ｓｒ等时线年龄为１０４Ｍａ。因此,余田群的地质时代为中侏罗世—晚侏罗世早期,版石群的地质时代为早白垩世。     

寻找富大铀矿的若干问题

在我国寻找富大铀矿,首先应对我国现有的铀矿资源作出正确的评估。据现有资料,如按拥有成本低于80美元/kg铀的资源量排序,澳大利亚、加拿大、尼日尔、巴西等国名列前茅,其共同特点是,发现了为数不多但储量以万吨计的大型和超大型矿床。我国铀矿资源状况并不乐观。据悉,如按国际标准把大型铀矿床(不是矿田)的储量下限定为1万吨,那么     

关于找富铀矿的问题讨论

本文是作者在1988年青岛富矿形成条件学术讨论会上的发言,其主要内容是:1.找富铀矿依然是当务之急;2.正确评估华北地台铀成矿远景事关全局;3.充分应用地球物理信息,建立统一的地质成因——找矿方法模式;4.在充分论证的基础上实行地质的目标招标。     

赣南-粤北鸡笼嶂组地火山岩岩石学和岩石化学特征讨论

赣南－粤北地区鸡笼嶂组是一套以酸性火山岩为主的岩石组合,属晚侏罗世莲花寨群,本文在讨论了鸡笼嶂组火山岩的岩石学、岩石化学特征基础上,对火山岩形成的构造环境及成因机制作了初步探讨。     

基于LDCNN特征提取的多核SVM高分辨率遥感影像场景分类

针对卷积神经网络特征维度高且单层特征不能准确表达复杂高分辨率遥感影像语义信息的问题,本文提出了一种提取低维卷积神经网络（LDCNN）深层次特征进行多核SVM分类的场景分类方法。首先将预训练的卷积神经网络改造成低维网络结构,其次提取低维网络的不同深层特征并进行不同核函数的SVM分类,找到对应的最优核函数;然后将多种最优核函数加权融合成为一个新的合成核;最后进行多核SVM分类。试验表明,本文方法不仅特征维度低,且通过多核SVM能够充分结合各层特征的优点,在两个标准数据集上均取得了99%以上的分类精度。此外,该试验还证明了本文方法具有较强的迁移学习能力。     

铀-铅同位素谱系研究及其在铀矿地质中的应用

The main purpose of this paper is to present a fundamental concept of U-Pb isotopic spectrum-system and to apply this idea to the interpretation of the mechanism of uranium ore formation. It is evident from a number of examples of uranium deposits that the uranium deposits formed in various processes are characterized by different types of U-Pb isotopic spectrum-system.     

利用视觉注意模型和局部特征的遥感影像检索方法

利用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SlFT)算子直接提取遥感影像局邵特征进行检索时存在关键点数目多、特征维数高等问题,因此,本文利用视觉注意模型,根据目标显著性的大小从影像上提取显著目标区域,并采用K-means聚类方法对提取的SIF丁局邵特征进行聚类,得到用于检索的特征向量实验结果表明,该方法不仅符合人眼的视觉特性,且在降低SI FT关键点数目和特征维数的同时提高了检索精度和检索效率.     

赣南-粤北中生代晚期火山岩系岩石地层划分

分析了赣南—粤北中生代晚期火山岩系划分的现状和存在的问题,提出以火山旋回、火山—沉积复合岩相为划分依据,划分为３ 群６ 组：形成于中侏罗世的下火山岩系称为余田群,下分水头迳组和菖蒲组;形成于晚侏罗世的中火山岩系称为莲花寨群,下分上丁组和鸡笼嶂组;形成于早白垩世—晚白垩世早期的上火山岩系称为版石群,下分合水组和优胜组。     

联合类别筛选与重排序的交叉视角图像地理定位

针对交叉视角图像视角差异大导致地理定位精度较低的问题,本文以孪生网络为基本结构,提出了一种基于相似度学习并联合场景类别筛选与重排序的定位方法。首先,对交叉视角图像进行相似度学习,并根据相似度大小对参考遥感图像进行排序;然后,通过训练SVM分类器获取地面图像与遥感图像的场景类别;最后,基于特征相似度并利用场景类别信息与重排序实现地理定位。试验结果表明,相比传统的基于特征匹配的地理定位方法,本文方法可有效提高交叉视角图像地理定位的精度,且类别筛选与重排序对于地理定位具有有效性。