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澳大利亚蕴藏了丰富的铀矿资源,目前铀矿储量位居世界第二。在大地构造上,澳大利亚可划分为中西部前寒武纪克拉通和东部显生宙造山带。在区域地质构造背景和成矿条件研究的基础上,总结了铀矿在北澳、南澳、西澳、中澳和东澳五大成矿区带中的分布情况,勾勒了北澳的派恩克里克、南澳的奥林匹克坝、西澳的伊利列等15个矿集区中的34个类型迥异的矿区的总体地质环境与矿床特征。根据成矿地质作用、成因类型、矿物特征等因素,结合该国铀矿床的具体情况,归纳出8种典型的矿床类型。选取代表性铀矿进行地质环境、矿床地质的分析与总结,认为澳大利亚铀矿的成矿地质条件优越,矿床类型丰富,资源潜力巨大,并指出这些类型可作为今后找铀的靶向类型。 相似文献
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针对目前极移最小二乘(Least Square, LS)+自回归(AutoRegressive, AR)预报模型的单一数据选取方案, 提出分别考虑LS模型数据量和AR残差数据量的组合数据模式, 并对极移预报时单一数据和组合数据预报结果精度进行分析, 探讨模型输入数据量对极移预报精度的影响. 结果表明, 模型输入数据量的变化对极移预报结果影响较大. 采用组合数据预报的方式相比较于单一数据量预报方式精度更高, 特别是针对30--360 d跨度内的中长期预报, 组合数据量的极移预报精度可比单一数据量预报精度有较大改善. 结论证明组合数据在极移预报时具有一定的优势, 可为以后极移预报数据量选取提供一定的借鉴参考意义. 相似文献
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利用对象光谱与纹理实现高分辨率遥感影像云检测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对高分辨率遥感影像云检测过程中合适的云检测光谱阈值难以确定及影像中类云地物对云检测精度影响的问题,提出一种基于对象光谱与纹理的高分辨率遥感影像云检测方法。首先,对影像进行直方图均衡化处理,根据均衡化影像直方图获得合适的影像云检测光谱阈值。其次,用简单线性迭代聚类算法对影像进行分割生成分割对象,以对象为处理单元,根据云检测光谱阈值和对象光谱属性对对象进行云检测过滤,获得初始云检结果。然后,求得直方图均衡化影像的纹理图,根据对象的纹理均值及角二阶矩对初始云检测结果提纯,消除类云地物对云检测精度的影响。最后对提纯云区域进行区域增长及膨胀处理,获得最终的影像云检测结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以获得良好的影像云检测结果。 相似文献
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参数区域化方法是解决资料缺乏地区水文模拟和预报的有效手段,主要包括回归法、空间邻近法和属性相似法三类方法,可将有资料流域的水文模型参数移用到资料缺乏流域。首先回顾了区域化方法的基本原理和应用方法,并分析了三类主要区域化方法的适用性。从流域特征因子、水文模型及参数、不确定性探讨三个方面综述了区域化方法的研究进展。分析发现,当前区域化方法缺乏完善的理论基础,流域特征因子选择存在主观性,水文模型及参数的适用性方面研究不足。最后展望了未来的研究重点:(1)多维度适用性比较;(2)水文过程和参数的空间分布规律;(3)参数的尺度问题;(4)参数区域化的不确定性问题。 相似文献