基于DEMETER卫星原位等离子体参量的 震前异常提取方法研究及震例分析

基于法国DEMETER卫星等离子体分析仪和Langmuir探针观测到的原位等离子体参量, 研究了参量随纬度变化、 空间插值、 空间差值、 滑动中值、 相关性分析等5种异常提取方法, 并将这些方法应用于2006年1月—2010年4月期间国内6.0级以上、 国外部分7.0级以上29次地震的震例分析中. 由于等离子体参量具有一定的相关性, 因此对于震中附近的轨道数据大于等于2个参量出现异常时, 本研究才将其视为震前异常. 通过研究发现, 29次地震中有15次出现电离层原位等离子体参量的震前异常, 异常时间大约为1—7天, 震中东西两个方向均可能出现异常, 但异常区域多偏向磁赤道.     

高精度磁测在维西拉嘎洛铁矿勘查中的应用

测区引起磁异常的有磁铁矿(化)体和玄武岩,二者之间的磁性差异很大,为磁法勘探寻找磁铁矿奠定物性基础。通过磁法勘探的野外作业和室内数据整理分析,并经异常推断解释圈出矿体5个,并经坑探验证有效。     

利用室内电提取法寻找隐伏矿床的试验

利用室内电提取法寻找隐伏矿试验取得了很好的效果,能发现埋深较大的隐伏矿体,其具有研究和推广应用的前景。     

松潘两岔河高砷高锑金矿石氰化提金工业试验

高砷高锑金矿石属难处理矿石之一，通过对两岔河高砷高锑金矿石采用碱浸预处理后进行堆浸和池浸氰化提金试验，获得了金浸出率76．80％和86．76％的较好指标，为该矿床的开发利用提供了一个工艺简单、经济上可行的途径。     

铜精矿浸出液中铜镍萃取的研究与应用

研究了铜精矿催化加压浸取净化除铁后 ,料液中铜镍的萃取分离及串级模拟实验。采用LIX984萃取剂 ,在料液 pH =4.0时铜镍分离效果较为理想。除铜后的料液 ,用P2 0 4 萃取富集镍。经硫酸反萃的溶液可直接用于铜镍的电解精炼。     

灌浆自动记录仪在云鹏水电站坝基工程中的应用

灌浆自动记录仪可以准确记录灌浆全过程灌浆参数,保证灌浆原始记录资料的稳定、可靠和真实,为合理控制施工过程和正确分析判断注浆效果提供可靠的依据,使灌浆质量得以提高。     

基于知识的遥感影像居民地信息提取——以山东省蓬莱市为例

如何自动获得居民地信息是遥感专题信息提取研究的热点问题,该文以山东省蓬莱市为研究区,基于对2004年TM影像光谱特征的分析,建立了基于知识的居民地信息自动提取模型,并对提取结果进行了精度评价。结果表明,利用该模型可以很好地将蓬莱地区的城镇居民地自动提取出来,其提取精度与传统的监督分类方法相比有了很大提高。     

基于深度学习的滑坡灾害易发性分析

滑坡灾害成因机理复杂、影响因素众多,深度学习作为当前人工智能领域的热点,能够更好地模拟滑坡灾害的形成并准确预测潜在的斜坡。为了挖掘深度学习在滑坡易发性的应用潜能,本文构建了一维、二维和三维的滑坡数据表达形式,并提出3种基于卷积神经网络模型（Convolutional Neural Networks, CNN）的滑坡易发性分析处理框架：基于CNN分类器、基于CNN与逻辑回归的融合和基于CNN集成,最后以江西省铅山县为研究对象进行验证,结果表明：所有基于CNN的易发性模型都能够获得准确且可靠的滑坡易发性分析结果。其中,基于二维数据的CNN模型在所有单分类器中预测精度最高,为78.95%。此外,二维CNN特征提取能够显著提升逻辑回归的预测精度,其准确率提升7.9%。最后,异质集成策略能够大幅度提升基于CNN分类器的滑坡预测精度,其准确率提升4.35%~8.78%。     

三肇凹陷葡萄花油层高分辨率层序地层划分及沉积特征研究

应用高分辨率层序地层学理论,通过对各级基准面旋回的沉积动力学分析,依据１０口井岩心和１２５６口井测井资料,把松辽盆地三肇凹陷葡萄花油层划分为１个长期基准面旋回、２个中期基准面旋回、１２个短期基准面旋回,提出了葡萄花油层南部为同沉积构造抬升控制的中部缺失而非底部缺失的层序地层新格架。通过对短期基准面旋回内储层沉积特征、单砂体展布规律的研究,认为葡萄花油层主要储层水下河道砂体比原认识更连续,且延伸较远, 分流平原、内前缘相带南移达３６ｋｍ,这对深入认识该区油藏类型、聚油规律、特别是高含水期剩余油挖潜具有重要意义,对指导整个松辽盆地北部岩性油气藏勘探与开发具有重大影响。     

利用遥感信息决策树方法分层提取荒漠化土地类型的研究探讨

选择甘肃省民勤县绿洲作为典型荒漠化区域,根据荒漠化土地分类体系确定决策树的结构及各类地物在树形中的位置。基于各类地物的光谱反射特性和图象数据反映的综合特征,采取相应的识别和提取方法,以最大限度地利用遥感数据源。对于非荒漠化土地分类,利用土壤调节植被指数、阈值数字信号统计可以分离成一类树枝;而重点讨论的3种荒漠化土地类型的分层分类,则相继采用光谱特征提取、几何特征提取、纹理特征提取、监督分类以及植被指数等复合识别指标进行分枝。结果表明:利用决策树分层提取法可以有效地排除和避免提取地物时所有多余信息的干扰及影响,目标明确。同时,为提高分类的精度,开展野外遥感调查和特征分析是极其重要的。