贝勒库都克锡矿带地质特征与成因

贝勒库都克锡矿带是我国新发现北方地区第一条独立锡矿带．由与S型黑云母花岗岩有关的石英脉型锡矿及与A型花岗岩伴生的锡矿床和砂锡矿组成其成矿系列。成矿时代属海西晚期。准噶尔与野马泉两地块相撞焊接．于碰撞褶皱带形成区域造山期花岗岩．热量聚集熔化产生改造型含矿花岗岩株，局部拉张产生含矿A型花岗岩，二者经碱质交代-酸性淋滤成矿作用，使锡活化迁移集中富集而形成有关锡矿床。     

区域高阶重力场模型与青藏地区局部位系数模型

根据当今全球模型研究的Ｍｏｌｏｄｅｎｓｋｙ理论，推导了相应的区域高阶重力场模型系数修正公式．考虑了球近似边值条件引起的各种偏差，使用了椭球坐标系，按椭球调和展开．并利用中国青藏地区地面重力资料对原始全球模型ＯＳＵ９１Ａ１Ｆ的高阶部分系数进行修正，获得该地区的局部重力场模型ＱＺ９３Ｇ（完整到３６０阶），它对实测平均重力异常的恢复精度为±１１．８×１０^－５ｍ／ｓ^２．     

局部均值分解和奇异值分解在GNSS站坐标时间序列信号降噪中的应用

为了有效地提取GNSS站坐标时间序列的有用信息，降低噪声干扰，本文提出一种局部均值分解和奇异值分解相结合的信号降噪方法，并利用5个测站的实测坐标时间序列对新方法进行了验证。首先通过局部均值分解将坐标时间序列分解成一系列PF分量和余项，然后利用连续均方误差方法确定高频分量与低频分量的分界点，保持低频分量不变，运用奇异值分解方法对高频分量进行降噪重构，最后将重构的高频分量与低频分量叠加得到最终的降噪坐标时间序列，并对降噪效果进行对比分析。结果表明，与单纯的奇异值分解方法相比，局部均值分解和奇异值分解相结合方法能够自适应地选择合适的奇异值个数进行信号重构，提高了降噪效果。     

三维重力梯度局部光滑约束反演

针对重力勘探中光滑反演存在的分辨率较低的问题,本文提出一种基于地质体埋深、地层倾向等一定先验信息的局部光滑约束三维反演算法,并提出了一种光滑反演中粗糙度矩阵的存储方式,该存储方式可以将M×N维粗糙度矩阵存储为M×2维,减少了计算机计算内存,且详细介绍了该存储方式下粗糙度矩阵与其他矩阵相乘时,粗糙度矩阵所存储的位置信息的读取方式以及与其他矩阵逐列逐步相乘最终得到计算结果的过程。最后,利用文中提出的算法对理论模型和实测数据进行反演试算,结果表明局部光滑反演算法相比于全局光滑反演结果更加准确,且该算法在一定噪声水平下依然稳定,在实际生产中有效可行。     

基于“深度学习”识别模型的玉米农田监测应用系统设计与实现

为了精准判断玉米所处生长阶段,远程实时监测玉米长势,分析生长阶段与田间环境要素间的关系,本文提出深度局部关联神经网络,克服了玉米生长阶段识别中存在的多模态和模糊性问题,在Oxford VGGNet(Visual Geometry Group Net)模型中添加一个新的监督层,即局部关联损失层,提高深层特征的判别能力。基于所提的玉米生长阶段图片识别新算法,拓展环境要素监测功能,设计一套基于深度学习的玉米农田监测系统。系统由玉米农田监测装置和云端服务器组成,监测装置采集玉米图像、气象要素和田间位置数据,通过4G无线发送给云端服务器,云端服务器利用深度局部关联神经网络识别生长阶段,显示结果并存入数据库中。仿真试验表明,深度局部关联神经网络平均识别准确率达到92.53%,较VGGNet的87.21%和LSTM的88.50%,准确率分别提高了5.32%和4.03%。实地测试结果表明,野外环境下系统准确率可达到91.43%,能够稳定地对农田玉米生长情况进行监测,具有重要的应用价值。     

基于地理坐标框架下的地物与地形匹配解决方案研究

本文在介绍了一般三维场景建模中地物与地形匹配处理方式的一些欠缺,在此基础上,对地物存在类型进行分类描述,根据地物分类特征,针对此问题提出在地理坐标框架下的地物与地形匹配的解决方案,并与其他解决方案进行对比分析其优缺点,最后根据本文提出的解决方案进行实例验证其可行性与通用性。     

利用视觉词袋模型和颜色直方图进行遥感影像检索

基于内容的遥感影像检索已经成为遥感领域的研究热点,因此,本文提出了一种综合视觉词袋模型和颜色直方图的遥感影像检索方法,利用尺度不变特征算子提取影像的局部不变特征,通过视觉词袋模型组合局部特征,生成每幅影像的金字塔直方图,接着结合每幅影像的颜色直方图生成更有区分性的特征向量,利用新的特征向量集训练支持向量机分类器,通过分类器输出与查询属于一类的影像,完成遥感影像检索。试验结果表明,本文方法不仅提高了影像检索的查准率和查全率,并且验证了该方法能有效克服影像光照、噪声、方向等变化,鲁棒性较好。     

新疆黄山–镜儿泉地区与铜镍硫化物矿床有关的元素组合特征及找矿方向

黄山–镜儿泉地区位于新疆东天山东部,是我国重要的铜镍成矿带之一。本次研究以该区1∶20万勘查地球化学数据中的Ni、Cu、Co、V、Ti、Cr、Mg O和Fe_2O_3等8个元素或氧化物作为研究对象,采用主成分分析(PCA)、能谱-面积分形方法(S-A)以及局部奇异性分析(LSA),对与岩浆型铜镍硫化物矿床有关的元素分布特征进行分析,以及对异常进行识别。结果表明:(1)第一主成分(PC1)的方差贡献占总体方差贡献的62.9%,各元素均有较高的正载荷,在空间上与已知铜镍硫化物矿床具有较好的对应关系,可以作为找矿的指示标志;(2)PC1空间分布的复杂性,可能是地质过程、成矿过程以及表生过程综合作用的结果;(3)基于自相似性原理,通过对PC1的复杂场分离以及弱异常增强,发现PC1异常带或PC1异常的奇异值均与NEE向的深大断裂相对应。综合成矿地质条件以及异常带分布特征,认为与康古尔–黄山深大断裂、雅满苏深大断裂以及阿奇克库都克深大断裂等相对应的一系列NEE向的PC1异常带是进一步找矿的有利地段,可优先部署工作。     

山地光伏电站项目破损山体治理设计实录

爆破开采的石灰岩矿区边坡高陡,岩石破碎,具有严重的崩塌、泥石流地灾隐患。遗留的破损山体如不及时治理易造成环境恶化,常规的方法治理起来费时费力,更是需要大量资金。本文通过对爱康嘉祥山地光伏电站项目破损山体治理项目探讨,针对不同岩、土体工程地质情况提出相应解决方案,在保证质量和工期的同时大大降低了治理费用,并提出废弃地利用的创新思路。     

基于Poynting矢量的地震照明分析

地震照明分析能够定量分析影响逆时偏移成像质量的因素。文章基于Poynting矢量方法进行地震定向照明分析及成像补偿方法研究,利用Poynting矢量进行波场传播角度分解,通过计算不同入射及散射波方向的部分照明建立局部照明矩阵。该矩阵包含了照明分析中波与地质结构相互作用所涉及的所有角度信息,可以方便地分析目标附近所有可能的入射波和散射波对局部照明的贡献。根据局部照明矩阵可以获得对地下结构的照明描述、采集倾角响应,并依此进行成像补偿计算。以SEG/EAGE模型作为数值计算实例,进行基于Poynting矢量的照明分析及成像补偿,有效地提高了成像质量。该方法为角度域逆时偏移成像校正及分辨率分析等提供了高效的处理手段。