Variational Bayesian independent component analysis for spectral unmixing in remote sensing image

Spectral unmixing is a key technology of optical remote sensing image analysis; it not only influences the accuracy of the extraction of land cover information and automatic classification of topographical objects, but also greatly hinders the development of quantitative remote sensing. Independent component analysis (ICA) is a statistical method which is recently developed to extract the independent linear components, and which can realize the extraction of endmembers as well as fractional abundances with little a priori knowledge. However, ICA still cannot process the correlations among the various components. To overcome this problem, variational Bayesian independent component analysis (VBICA) has been proposed to process optical remote sensing images. In the Bayesian framework, the separation of independent components of remote sensing image has finally been achieved with conditional independence standards of Bayesian network and approximate variational algorithm. In the simulative image and real AVIRIS hyperspectral remote sensing image, the VBICA algorithm demonstrates its better performance. The experiment’s results indicate that the proposed VBICA algorithm is feasible, which has obvious advantages and a good application prospect. The reason is that it can effectively overcome the correlations between the various components in remote sensing images and break through the limitations of traditional remote sensing images analysis. Last but not least, the VBICA algorithm is applied in the classification of the TM multispectral remote sensing images. Compared to basic maximum likelihood classification, principal component analysis and FastICA algorithms, VBICA improves the classification accuracy of remote sensing images, and contributes to the further extension of the application of ICA in remote sensing image analysis.     

桂西下三叠统牙形石序列的新认识

桂西下三叠统为海相沉积,根据其岩性、厚度、化石类型等诸方面的明显差异可以分为两种类型,即作登型和太平型。本文详细研究了桂西两种类型下三叠统的牙形石,认为不同类型的下三叠统具有不同的牙形石序列。在前人工作基础上,对桂西下三叠统牙形石序列予以重新厘定。补充了作登型下三叠统的Neogondolella carinta带;指出作登型下三叠统不宜建立Platyvillosus costatus带;在太平型下三叠统Dienerian阶—Spathian阶中新建了Pachvcladina erromera带,Platyvillosus costatus带,Pachycladina obliqua-Parachirognathus delicatulus带和Neospathodus triangularis带;指出了每一个牙形石带的性质并与作登型下三叠统牙形石序列进行了对比。本文还从事件地层学和生物地层学两个角度,对桂西二叠一三叠系界线提出了新的认识。     

内蒙古敖脑达坝斑岩型铜银锡多金属矿床围岩蚀变特征研究

在给出明确的命名原则基础上，将矿床的蚀变围岩划分为五类：黄玉石英交代岩、绿泥石石英交代岩、绢云母石英交代岩、电气石绿泥石化花岗斑岩、钾长石化花岗斑岩。在平面上岩体中心部位为黄玉石英蚀变带，其两侧为绿泥石石英蚀变带；在剖面上由上向下依次出现绿泥石石英蚀变带→黄玉石英蚀变带→绢英岩化带→钾化带→（电气石）绿泥石化带。从蚀变岩石地球化学角度阐述了铜银锡各自不同的成矿部位。     

冀东水厂麻粒岩中辉石的穆斯堡尔谱研究

水厂麻粒岩中辉石的穆斯堡尔效应研究表明，斜方辉石的谱图为两组四极双峰，分别由Ｍ＿１和Ｍ＿２位上的高自旋态Ｆｅ￣（２＋）产生，而单斜辉石则为三组四极双峰，其中两组较强的双峰分别由Ｍ＿１和Ｍ＿２位上的Ｆｅ￣（２＋）产生，第二组弱双峰是由四面体和八面体位置上的Ｆｅ￣（３＋）共同产生的。水厂麻粒岩中辉石的有序程度高，并且斜方辉石有序度大大高于单斜辉石，而单斜辉石Ｍ＿１、Ｍ＿２位置的畸变程度高于斜方辉石。在压力相同的条件下，Ｆｅ￣（２＋）的有序度具有明显地温度效应，高温有利于Ｆｅ￣（２＋）做有序分布。     

吉林集安铅锌矿地球化学与分散元素

吉林集安铅锌矿床是我国最早报导的少数几个典型低温铅锌矿床之一。矿化具有多期次特点 ,富矿体都是多期次矿化叠加的产物。根据矿化先后和矿物生成顺序将矿化分为五个阶段 :①石英 黄铁矿矿化阶段 ;②重晶石 闪锌矿矿化阶段 ;③石英 方铅矿矿化阶段 ;④石英 黄铁矿矿化阶段 ;⑤碳酸盐 氧化矿物矿化阶段。用均一法和爆裂法测得石英、重晶石、闪锌矿包裹体成矿温度变化在 1 1 0℃～ 1 97℃之间。矿床中除含铅锌矿外 ,还有微量的Pt和Pd,并普遍含分散元素Cd、Ga、Tl、In、Se、Ge、Te,其中以Cd含量最高 ,闪锌矿中Cd含量最高可达 71 5 5× 1 0 6。分散元素主要呈类质同象形式赋存在各种矿物之中 ,未发现独立矿物。通过矿床地质和硫铅同位素研究表明该铅锌矿床属低温沉积 改造型层控矿床。     

福建大田坵地银多金属矿地质特征及找矿远景

大田坵地银多金属矿位于大田一雄峰北北东向复式向斜褶皱的东北段,区内断裂构造发育,多期次断裂构造活动为成矿物质充填、交代富集提供有利条件。矿体产于早三叠世溪口组中的北东-北北东向断裂带内,呈透镜状产出。容矿岩石为绿帘石角岩、角岩化钙硅质粉砂岩。通过对区域地质背景及矿床地质特征综合分析,认为该矿床属热液充填-交代型。     

青海东昆仑肯德可克金-有色金属矿床矿物特征研究

肯德可克贵金属-有色金属矿床有多种元素达到工业要求，矿物组成复杂，本文在详细的光、薄片鉴定和电子探针分析的基础上，分析研究了该矿床的矿物组成特征，并根据成矿地质特征、矿物组合特点和矿物间的穿插关系，划分了成矿期次，进而确定该矿床为-多期成矿作用叠加的叠生型金-有色金属矿床。     

松潘—甘孜造山带中巴西金-矽卡岩矿床成矿热液系统演化的(REE、Sr、O)证据

本文通过对巴西典型金-矽卡岩矿床的解剖，探讨了成矿流体来源、组成演化，以及流体和岩石之间的质量转移程度和机理的信息，揭示金成矿过程中成矿流体演化的规律。研究认为，成矿作用两阶段的成矿流体分别为变质流体和大气降水，它们在开放系统中水岩质量比分别为0．02，2．11，并且获得矽卡岩可能是由围岩转向岩体方向的变质流体交代形成的认识。     

新驿煤矿下组煤矿井涌水量预测研究

在系统收集水文地质资料的基础上,运用"大井法"和水文地质比拟法对开采16煤的涌水量进行了预测,利用突水系数法,对八采区16煤底板奥灰突水危险性进行了评价,得出了突水系数分区图。经综合分析对比,采用大井法的预测结果:即开采16煤正常涌水量为482m3/h,最大涌水量为540m3/h;奥灰突水量初期为1 083～10 640m3/h,一般为660～4470m3/h;如对奥灰采取疏排降压方案,疏降排水量预计为770m3/h。此结果可作为矿井回采阶段防治水设计的参考。