粉煤灰基地质聚合物水热原位转化NaP型沸石分子筛的研究

以固体废弃物粉煤灰基地质聚合物为基本骨架,通过水热合成法将其原位转化为自支撑Na P型沸石分子筛型体,并研究了水热过程中碱液浓度、碱液体积、水热温度和水热时间对NaP型沸石分子筛结晶程度、形貌和机械强度的影响,得到粉煤灰基地质聚合物原位转化Na P型沸石分子筛型体的适宜条件为水热温度100℃、NaOH浓度2.0mol/L、NaOH体积50 m L、水热时间24 h。所得Na P型沸石分子筛型体的抗压强度为23.21 MPa,BET比表面积为50.46 m~2/g,已达到工业生产P型沸石的水平。该法工艺简单,环境友好,可控成型。在此方法的基础上通过改变原料配比和反应条件,可以合成其他类型的沸石分子筛型体。     

安徽省东源斑岩型钨矿床白钨矿原位微量元素特征及其指示意义

新兴的白钨矿面扫描技术对于解释矿物微量元素特征具有重要的指示意义。文章选择皖南地区东源斑岩型钨矿床中白钨矿为研究对象,利用面扫描和阴极发光图像技术对矿物微区结构和原位微量元素特征进行系统研究。分析结果显示,白钨矿具有核边结构且微量元素特征具有明显的分带性,同一白钨矿颗粒核部亏损Mo、Nb、Ta元素,富集REEs,而边部相反。在此基础上,文章通过系统的白钨矿单点微量元素分析,反演了成矿流体性质和演化过程,提出东源钨矿床成矿流体氧逸度逐渐增高,成矿流体富集F挥发分且F含量逐渐增加,成矿物质很可能有幔源组分加入。通过白钨矿面扫描和阴极发光图像查明矿物微区结构,进而开展了白钨矿微区微量元素单点分析,有可能对成矿流体和矿质来源作出合理的解释。     

甘肃省明舒井地区高光谱蚀变异常及找矿分析

正明舒井地区位于甘肃省北西侧,敦煌市北侧、瓜州县北西侧。前人在该区及周边区域开展了区调、矿调及相关多金属矿的勘查工作(王瑞军等,2014,2017),在遥感地质方面,仅开展了多光谱遥感的应用工作,而针对高光谱遥感的研究工作还未开展。明舒井地区基岩出露好、地形起伏小、切割弱,地表蚀变发育,矿床、矿点分布较多,具备开展高光谱遥感技术的地质和自然地理条件,有利于发挥高光谱的技术优势。     

高光谱遥感影像波段选择算法评价方法研究

波段选择在高光谱影像数据降维处理中尤为重要,其算法较多,但针对波段选择算法评价方法的研究却很少。该文提出一种波段选择算法的评价方法。引入信息量、类别可分性和相关性3个指标,对所选波段子集进行度量,通过比较不同波段选择算法所选波段子集的度量结果,实现对波段选择算法的评价。在试验中,将该评价方法应用于4种常用的波段选择算法,分析了评价结果并验证了该评价方法的可行性。     

基于成像高光谱数据的高低潮潮位线提取方法研究

以蓬莱西海岸西庄至栾家口岸段作为研究区,利用机载成像高光谱数据,对比航空垂直影像图和野外调查结果,通过分析砂质、黑泥砂质和黄泥砂质3种海岸类型的光谱特征,建立分类识别模型,完成了对3种海岸类型的分类处理,确定出湿滩和干滩范围,并进一步提取出高潮潮位线和低潮潮位线。     

海底孔压对波浪响应试验研究及数值模拟

孔隙水压力在海底土尤其在砂性海床中扮演着一个非常重要的角色.波浪的周期性加载作用,在砂土及粉土中产生超静孔隙水压力,其幅值大小是海床发生液化破坏的控制因素.在海上工程的历次调查中发现孔压引起许多液化破坏现象,如粉土海床的塌陷、凹坑、坡度较大处的粉砂流及构筑物基础周围的过量冲刷造成石油管架下沉等等,因此研究海床中孔压对波浪的响应具有重要的理论意义和实践意义.     

A note on the lake level variations of Nam Co,south-central Tibetan Plateau from 2005 to 2019

Tibetan lake levels are sensitive to global change, and their variations have a large impact on the environment, local agriculture and animal husbandry practices. While many remote sensing data of Tibetan lake level changes have been reported, few are from in-situ measurements. This note presents the first in-situ lake level time series of the central Tibetan Plateau. Since 2005, daily lake level observations have been performed at Lake Nam Co, one of the largest on the Tibetan Plateau. The interannual lake level variations show an overall increasing trend from 2006 to 2014, a rapid decrease from 2014 to 2017, and a surge from 2017 to 2018. The annual average lake level of the hydrological year (May-April) rose 66 cm from 2006 to 2014, dropped 59 cm from 2014 to 2017, and increased 20 cm from 2017 to 2018, resulting in a net rise of 27 cm or an average rate of about 2 cm per year. Compared to the annual average lake level based on the calendar year, it is better to use the annual average lake level based on the hydrological year to determine the interannual lake level changes. As the lake level was stable in May, it is appropriate to compare May lake levels when examining interannual lake level changes with fewer data. Overall, remote sensing results agree well with the in-situ lake level observations; however, some significant deviations exist. In the comparable 2006-2009 period, the calendar-year average lake level observed in-situ rose by 10-11 cm per year, which is lower than the ICESat result of 18 cm per year.     

空-谱融合的条件随机场高光谱影像分类方法

高光谱遥感数据具有光谱信息丰富、图谱合一的特点,目前已经广泛地应用在对地观测中。传统的高光谱分类模型大多过分依赖影像光谱信息,没有充分利用空间特征信息,这使得分类精度还有很大的提升空间。条件随机场是一种概率模型,能够较好地融合空间上下文信息,在高光谱影像分类中已经得到越来越多的关注,但大部分条件随机场模型存在超平滑的现象,会导致影像细节丢失。针对该问题,本文提出了一种优化融合影像空-谱信息的高分辨率/高光谱影像分类方法,该方法将影像的纹理信息与原始光谱信息进行融合,利用SVM分类器对其进行预分类,并将各类概率定义为一元势函数,以融合空间特征信息;然后将空间平滑项和局部类别标签成本项加入二元势函数中,以考虑空间背景信息,并保留各类别中的详细信息。最后,通过两组的高分辨率/高光谱影像数据进行试验。结果表明,与SVM算法、传统的条件随机场方法和面向对象的分类方法相比,本文提出的算法在整体分类精度上分别提高了10%、9%和8%以上,同时在保持地物边缘完整性、避免“同谱异物”与“同物异谱”的现象方面有较明显的优势。     

波段选择协同表达高光谱异常探测算法

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。     

顾及水陆差异的高分五号影像条带去除

高分五号搭载的可见光短波红外高光谱相机,能获取精细的地物光谱信息,具有十分广泛的应用前景。但高光谱卫星遥感数据往往无法避免条带噪声的干扰,进行条带去除是数据预处理中不可缺少的步骤。传统方法往往对地物的异质性与丰富的细节纹理考虑不足,导致条带不能被彻底地消除。为此,本文提出了一种顾及水陆差异的影像条带去除方法,采用水体与陆地区别统计的策略,解决条带噪声在异质区域的统计特征差异问题,并结合优化统计和一维变分滤波技术实现水陆区域参考统计特征的精确估计,最终基于矩匹配方法分别实现条带去除。实验结果表明:无论是真实实验还是模拟实验,本文提出的算法相较于传统条带去除算法,能更加稳健地去除数据条带噪声,还原地表真实辐射信息;在模拟实验中,本文算法处理结果的峰值信噪比(PSNR)达到46.58,且平均绝对误差(MAE)仅有11.56,均明显优于用于比较的3种传统算法,且算法执行效率也具备优势,能够更好地适用于高分五号大数据量的处理需求。