四川省拉拉铜矿床同位素地球化学特征及成矿意义

拉拉铜矿床位于康滇地轴西南缘,赋矿围岩是古元古界变质火山岩。通过矿床硫同位素、氢氧同位素、K-Ar同位素、铅同位素、Rb-Sr同位素及辉钼矿中Re-Os同位素的组成特点讨论了成矿时代、物质来源、成矿介质性质及矿床成因等问题。新元古代晋宁期发生的区域变质作用是促使矿床形成的主要成矿作用,古元古代形成的火山岩提供了大部分的成矿物质来源,成矿介质以变质水为主后期有大量地下水的加入。矿床为火山沉积-变质成因的层控型铜矿床。     

苏北盆地XH 1＃钻孔沉积物磁化率与粒度组分相关性变化特征及其意义研究

对苏北盆地XH 1#钻孔沉积物磁化率与粒度组分的相关性进行了研究，研究结果表明，此钻孔沉积物磁化率与粒度组分的相关性在不同深度段内有着不同的表现:在350～247 m深度段内，磁化率大小与中值粒径大小表现为负相关、与4～12Φ各粒级组分百分含量表现为正相关；在234～0 m深度段内，磁化率大小与中值粒径大小表现为正相关，与1～3Φ粒级组分百分含量表现为密切的正相关；247～234 m深度段是上述两种相关性变化的一个过渡阶段。环境磁学实验结果也揭示出在上下两个深度段内磁性矿物组成上也存在差异。这种不同深度段内磁化率与粒度组分相关性上的大的变化，以及磁性矿物组成上的差异共同揭示出，在深度247～234 m这段沉积物的沉积过程中，苏北盆地内可能发生了一次重大的事件，正是这次重大事件的发生导致了碎屑沉积物来源的改变，出现了上下两部分磁化率大小与粒度组分相关性上的差异。     

南海北部陆坡古地貌特征与13.8Ma以来珠江深水扇

综合利用层序地层学和地球物理方法对珠江口盆地白云凹陷13.8 M a以来沉积古地貌进行了分析。通过对南海珠江深水扇系统分布及其独特的沉积特征和层序充填演化规律的分析,得出在13.8 M a以来层序发育过程中,凹陷位于宽阔陆架向海盆变迁的陆坡区,北部发育两种类型的峡谷水道,向南海盆方向逐渐变得宽缓;盆地的古地貌背景、物源和气候变化为其主控因素的结论。同时,13.8 M a以来南海北部陆坡深水区的沉积具有明显的继承性特点,现今的海底峡谷发育特点基本反映了整体的沉积背景。结果表明,白云凹陷13.8 M a以来的深水沉积受海平面相对变化的影响相对较弱,主要受古地貌背景及其变迁的控制,沉积具有继承性,与现今的沉积面貌非常相似。     

GIS辅助的吴淞工业区铺设道路扬尘估算

本文以上海市的吴淞工业区为研究对象,借鉴美国EPA提出的AP-42方法,利用动力学粒径谱仪的粒径分析结果对公式系数进行修正,在GIS手段的辅助下对吴淞工业区铺设道路不同粒径的扬尘量进行估算,最终由V isualBasic语言和MapObjects2.0组件建立的铺设道路扬尘管理信息系统表明GIS的使用有利于加强扬尘污染的研究和控制。     

基于MODIS影像的超分辨率重建

针对4幅多时相250 m分辨率的MODIS影像,利用空间域中的超分辨率重建模型,进行了影像的匹配和运动参数估计,重建出采样率提高2倍的高分辨率影像。     

基于决策树的多光谱影像分类研究

采用了辅以纹理特征的决策树方法进行分类,探讨了决策树在遥感数据分类方面的优势,提高了遥感影像的分类精度。     

控制点影像库在遥感影像几何纠正中的应用

影像几何纠正是遥感图像处理的重要技术。为了克服现有方法在实际应用中的不足,提出利用控制点影像库进行影像自动匹配,然后进行几何变化的方式。这种方法简单有效,快速稳定,匹配得到的同名点数量足够且分布均匀,并通过引入最小二乘匹配使配准达到子像素精度,提高几何纠正的速度与可靠性。     

基于空间曲面拟合的自适应阈值选取方法

提出了一种基于空间多项式曲面拟合的自适应阈值选取方法，该方法初步考虑了图像上空间目标、背景及像素的空间分布特征，拟合了图像及其空间分布结构。     

海南乐东地区抱伦金矿矿石特征及其成因矿物学意义

抱伦金矿为大型中温热液石英脉型矿床,矿石以含金石英脉型为主,次为含金蚀变岩型。主要金属矿物为黄铁矿和磁黄铁矿,次要金属矿物20多种;脉石矿物有石英、方解石、绢云母和绿泥石等。金矿物主要为自然金,次为金、铋和银的固溶体,含Au8.20%～99.30%,Ag≤52.71%,Bi≤91.20%。铋、碲矿物有自然金属、硫化物、铋化物、硫盐和碲化物等类型。金矿石含Bi0.18×10-6～16×10-6,平均4.11×10-6,富矿石中达419×10-6。该矿床属较特殊的富铋类型,与琼西戈枕剪切带的金矿有相似之处,在琼西-粤东金矿带大陆一侧存在类似矿床,它们在成因上均应与岩浆和韧—脆性断裂活动有关。     

面向地块的MDPA算法实现Landsat7的农用地分类

介绍了使用地块划分Landsat7 ETM+遥感影像作为分类单元。为每一种目标类型选取标准地块,采用MDPA算法计算待分类地块与标准地块的亮度、绿度和湿度3种特征的直方图距离和相似指数,以此作为分类依据,结果准确率为95%。对于地块边界稳定的区域,能够显著地降低工作强度,提高分类精度。