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安房坝金矿床位于"甘肃崖湾-大桥地区金锑矿"整装勘查区,是近十年来找矿工作中新探获的一处中型规模石英脉型金矿床。矿区内花岗闪长岩脉发育,空间上与石英脉型金矿体密切伴生,局部有金矿化。通过对两类不同矿化蚀变程度脉岩样品中的锆石CL图像特征及LA-ICP-MS微量元素分析,本文识别出了岩浆锆石与热液锆石两类不同成因的锆石。其中热液锆石通常作为岩浆锆石增生边出现,具有典型的暗色增生边结构,更高的普通铅含量及Th、U含量,比原生岩浆锆石更加富集轻稀土且Ce正异常特征不明显。通过对花岗闪长岩样品AFB.21中的岩浆锆石U-Pb定年获得安房坝金矿区花岗闪长岩脉体的侵位年龄约为219.6±2.8Ma,安房坝金矿床金成矿作用应晚于该时间。AFB.20、AFB.21两件样品中热液锆石U-Pb定年工作表明安房坝金矿区存在224~217Ma的岩浆期后热液活动。两类锆石具有相似的Hf同位素组成,表明两者是同一岩浆作用过程演化的结果,ε_(Hf)(t)值为-2.5~-15.8,t_(DM2)=1917~3097Ma,指示其可能来自于太古代-古元古代的古老地壳物质重熔。本次研究支持大桥-崖湾-安房坝一带存在隐伏岩体的剩余重力异常解译结果。蚀变花岗闪长岩脉体与隐伏岩体,以及该脉体中热液锆石与矿区内的金矿化的关系值得进一步研究与探讨。 相似文献
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多核学习算法在高光谱图像分类领域占据着十分重要的地位。与灰度图像、全色图像和多光谱图像等相比,高光谱图像因具有很强的分类识别能力等多方面优势而被广泛应用。为进一步提高高光谱图像的分类精度,促进多核学习算法在高光谱图像分类中的应用,本文对多核学习算法及其在高光谱图像分类中的应用进行了总结。首先在回顾核方法的基础上阐述了多核学习框架,其次对多核学习核函数组合方法进行综述,随后根据求解多核学习组合系数方法的不同将多核学习分为两类:固定规则的多核学习算法和基于优化的多核学习算法,并对两类多核学习算法在高光谱图像分类中的应用进行综述,总结各类算法在高光谱图像分类的应用进展。同时,为了便于研究者对多核学习算法及其在高光谱图像分类问题中的应用研究,本文对常用核函数和高光谱图像数据集进行了整理归纳。最后,讨论了多核学习算法在高光谱图像分类研究方面的不足,并对未来研究方向进行了展望,以期为该领域的研究和应用提供参考。 相似文献
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遥感影像分类是应用遥感影像进行地学分析等其他应用的重要准备工作,它的精度将直接影响到后续的分析工作。纹理特征对于提高高分辨率遥感影像的分类精度具有重要意义,小波变换的"时-频"分析方法在遥感影像纹理分析方面有着独特的优势。本文采用QuickBird影像,利用小波分解得到影像的纹理特征,结合光谱响应值组成特征空间,再利用模糊C均值聚类方法对影像进行分类。实验结果显示:加入了纹理特征的影像分类精度有所提高,同时,同一类地物的内部均一性有所改善。小波分析对于细微纹理特征的提取效果比粗纹理要好。 相似文献
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秦祁昆接合部二叠纪沉积建造时空分布 总被引:1,自引:0,他引:1
研究区位于秦祁昆结合部及邻区.二叠纪时, 研究区以南祁连构造地层带为界, 呈现北陆南海对峙格局: 北部的中祁连、北祁连和阿拉善主要为一套砾岩、砂岩和泥岩为主的河湖相沉积; 南祁连为海陆交互相碎屑岩、灰岩沉积; 南部西秦岭和东昆仑主要是以半深海-深海浊积岩、玄武岩和海山碳酸岩盐为主的多岛洋沉积.本次1∶25万临夏市幅和定西市幅地质填图中, 笔者在西秦岭与南祁连结合部位的甘肃夏河县甘加一带, 发现一套早-中二叠世小洋盆玄武岩和碳酸盐岩海山建造, 与秦昆结合部布青山-花石峡-兴海一带的早-中二叠世多岛洋沉积建造可以对比.晚二叠世, 北部的秦祁结合部仍为半深海-深海浊积岩沉积, 而南部秦昆结合部则转换为前陆-磨拉石沉积建造. 相似文献
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土壤无机氮的可利用性是影响植物生长发育和植被演替进程的关键因子之一,尤其在生态系统十分脆弱的黄土丘陵沟壑区更为重要。因此,采用时空代换法,通过选取不同退耕年限(10 a、20 a、30 a、40 a)的刺槐林地及相邻对照草地为研究对象,系统研究刺槐林在生长季(4~9月)土壤无机氮净转化速率的变化情况。结果表明:(1)刺槐林地土壤NO3--N平均含量约是对照草地的4.57倍,而NH4+-N在两个样地之间没有显著差异。(2)刺槐林地及对照草地土壤在7~8月以硝化作用为主,在4~5月和8~9月以氨化过程为主,且刺槐林地氮素净转化速率大于对照样地。(3)刺槐林地土壤NO3--N在前30 a处于积累状态,随后呈现消耗趋势。总而言之,退耕地刺槐林营造可以减少土壤NO3--N的淋失,提高NO3--N净转化速率,但刺槐林NO3--N的累积状态在30 a后变为消耗状态。所以要采取应对30 a以上林龄的刺槐林采取间伐措施,以促进刺槐林的健康发展。 相似文献
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