辽南地区金州西团瓢湖沼相沉积物粒度化学特征及环境意义

湖泊沉积物以其沉积速率快、连续性好、分辨率高等特性成为研究历史时期气候变化的理想载体。辽东半岛南部处于亚欧大陆东岸,保留多处典型的湖相沉积。以辽南地区金州西团瓢湖沼相沉积物为研究载体,通过野外调查与室内粒度、化学元素、烧失量、电导率实验相结合的方法,探讨了该区域的环境变化。结果表明:研究区沉积期气候经历了寒冷干燥(15.64～30.81 kaBP)-寒冷干旱(10.36～15.64 kaBP)-温暖干旱(5.77～10.36 kaBP)-温暖湿润(0.90～5.77 kaBP)-温凉干旱(0.90 kaBP至今)5个阶段,结合地球化学指标的对比分析,初步认为端元1可能指示东亚季风及坡面流水带来的细颗粒沉积物,端元2可能代表动力较低的弱水流沉积物,端元3则可能代表动力较强的冲洪积物。     

考虑植被端元变异性的光谱解混方法

植被光谱变异性广泛存在于遥感图像当中，本文尝试通过PROSAIL辐射传输模型来描述植被端元变异性，并提出一种光谱解混方法，实现逐像元地估计植被变异性端元。具体地，面向植被—土壤背景两端元的场景，在非负矩阵分解框架下，利用PROSAIL辐射传输模型从机理上描述植被端元的变异性，并通过两组神经网络来分别实现辐射传输模型的反演与正算，从而更高效地拟合植被端元，最终得到一种能逐像元求解变异性植被端元的光谱解混算法。由于该方法求解了植被端元的空间变异光谱，因此，能够对植被参数遥感反演的尺度效应进行纠正。为此，本文进一步以LAI尺度效应为例，通过无人机图像实验来验证该方法的有效性。实验结果得出，经过光谱解混方法处理后，该方法能较准确地估计植被端元，并能使LAI尺度效应均方根误差RMSE能够从0.2151降低到0.0896，有望提升遥感植被信息提取的精度。     

广西三娘湾准残留沉积——来自端元分析和稀土元素地球化学的证据

残留沉积能够记录海进海退的关键信息，也是恢复古地理的有力证据。在2019年10月的海洋地质调查中，在三娘湾海域>10 m水深区域识别出一套含砾的沉积物。在粒度分析和地球化学测试的基础上，利用端元分析模型和稀土元素判别图解分析其形成原因及物质来源。结果表明，三娘湾沉积物的信息可以由4个端元（EM）来表示，EM1代表了钦州湾往复潮流的特征，EM2为大风江河口高能的冲刷环境，EM3代表了残留沉积与波浪的混合作用，EM4代表了残留沉积的原始河流沉积。稀土元素特征表明，残留沉积具有低稀土总量、高ΣLREE/ΣHREE的特点。经过上地壳稀土元素标准化后，显示出明显的δCe正异常和δEu负异常，表现出砂页岩、砂岩来源的特征，与钦州湾东北部的近岸沉积具有相似的特征。综合分析表明，三娘湾准残留沉积是北部湾地区最后一次大规模海进的残留产物，受到海流和潮流的后期改造，这为北部湾地区古海岸线识别和演化研究，提供了关键信息。     

河流三角洲沉积体系再析

本文试从沉积动力学视角重新剖析河流三角洲沉积体系特征。根据“河流三角洲是同一河流入海物质所形成的集中堆积体”的定义，传统上根据径流、潮汐和波浪而构建的三端元分类图似乎不能概括三角洲的所有类型，河口湾形态、陆架环流和海面变化也有同等的重要性，可形成海湾充填三角洲、远端泥、陆架边缘三角洲这样的端元形态。沉积物重力流也是不可忽视的因素。融合以上各个因素所形成的河流三角洲形态谱系，有助于过程-产物关系的建立。需进一步开展的相关研究包括：(1)地层层序中三角洲沉积类型的识别标志，以区分水下三角洲、远端泥，确定陆架边缘三角洲的归属；(2)三角洲体系的时空分布及其与沉积记录完整性之间的关系；(3)三角洲演化的终极形态、规模与沉积物收支过程的关系。     

新疆西昆仑大红柳滩矿集区含锂伟晶岩脉识别与找矿预测

锂矿是新兴战略矿产资源。位于西昆仑造山带的大红柳滩地区是近几年中国新发现的又一世界级规模的锂多金属矿集区。矿集区自然条件差，常规的技术方法难以开展有效的伟晶岩脉识别，一定程度上影响了区域进一步找矿预测工作。文章在进行典型岩矿波谱实测分析的基础上，利用资源一号02D卫星（ZY1E）高光谱数据和高分二号（GF-2）高空间分辨率数据，识别有一定规模的伟晶岩脉；采用端员波谱法对ZY1E数据的矿物信息进行了提取，获取锂辉石、钠长石、白云母的端员波谱及空间分布范围，圈定锂矿化异常区，并识别含锂伟晶岩脉。基于ArcGIS平台，将锂矿化异常区与该矿集区内已知矿点叠加分析，发现矿化异常区范围与已知含锂伟晶岩脉矿点分布范围基本一致，以此为依据预测了一个新的找矿靶区，该方法可以作为类似高海拔、浅覆盖区开展伟晶岩型锂矿找矿预测有效的技术方法。     

Google Earth Engine云平台对遥感发展的改变

近年来,随着遥感技术的快速发展,积累了海量的对地观测遥感数据.传统桌面端遥感处理平台(例如ERDAS和ENVI等)无法满足当前遥感大数据的应用需求.作为领先的遥感云计算平台,GEE (Google Earth Engine)的出现改变了传统遥感数据处理和分析模式,为海量数据快速处理与信息挖掘带来了新的契机.截止目前,科...