蚌埠隆起老山片麻状二长花岗岩的成岩与变质特征及其地质意义

蚌埠隆起是华北地块上中生代地质研究的一个十分难得的地质单元,它映现了中国东部最重要的两次构造运动(印支运动和燕山运动)所引起的岩浆作用和变质作用,其中,老山片麻状二长花岗岩就是一个代表性产物。该花岗岩的岩相学、地球化学以及锆石学的系统研究显示,它具有两个不同的岩石学特征:①它的斜长石斑晶的牌号(An_(14～18))、相对低硅高钙的主量元素、富Ba、Sr和贫Rb及无Eu负异常的微量元素等特征,以及它所含的岩浆锆石({211}锥面发育、较强的CL亮度及韵律环带构造、包含残核、正常的Hf含量)的U-Pb年龄(223.1 Ma)和ε_(Hf)(t)值(平均值为-14.2),表明它应该是印支运动的同造山花岗岩;②它的片麻状构造(斑晶矿物压扁拉长、各种交代—熔蚀结构)和变质结晶锆石({101}锥面发育、较弱的CL亮度、较高的Hf含量)的U-Pb年龄(156.2 Ma)和ε_(Hf)(t)值(平均值为-17.8),说明它在燕山运动中遭受了同造山变质作用。因此,老山片麻状二长花岗岩的存在,一方面使得大别造山带作为印支期陆陆碰撞造山带的岩石学记录完整,同时也制约了华南与华北两大板块之间碰撞挤压作用峰期的准确时间;另一方面,对燕山运动的起始时间(约170 Ma左右)和挤压高峰出现的时间(155±3 Ma)作出了合理的推断。这两方面的研究结果对于深入了解中国东部中生代的构造演化、岩石类型、成矿作用的现象及其机制具有深远的意义。     

基于高分二号卫星数据的煤矿区地质灾害信息提取研究

随着遥感数据获取技术和能力的全面提高,遥感数据呈现出明显的大数据特征。发展适应于遥感大数据的智能分析和信息挖掘技术,成为当前遥感技术研究的前沿。高分二号（GF-2）卫星数据是我国首颗自主研发的亚米级高分辨率卫星数据,具有观测幅宽、重访周期短、高辐射精度、高定位精度等优势,为未来我国地质灾害的长期、动态地监测和研究提供了高精度、稳定可靠的数据源。本文选取安徽谢桥煤矿2015年1月8日的GF-2卫星影像为研究数据,在对煤矿区主要地质灾害遥感地学分析的基础上,采用面向对象的影像分析方法对研究区由采煤活动所诱发的地质灾害信息进行自动提取。结果表明：利用GF-2卫星数据能够有效地识别地质灾害体的位置、范围、形态等空间分布特征;面向对象的自动提取方法对于煤矿区大面积的积水塌陷盆地、小规模的塌陷坑和线性的地裂缝都有很高的提取精度,识别精度达90% 以上;基于逐层剔除的思路构建的提取规则,为GF-2数据在地质灾害调查和大数据分析中的应用提供了很好的技术支持,也为其它地物目标的提取提供了参考,但在特征的选择和阈值的设定上需要具体分析。     

二连盆地马尼特坳陷南北双向供源铀成矿模式探讨

内蒙古二连盆地马尼特坳陷是中国北方重要的砂岩型铀成矿区带之一。前人铀矿找矿工作主要聚焦于马尼特坳陷北缘,认为坳陷南部不具备铀成矿的基本条件或成矿减弱。而煤铀兼探最新成果表明,坳陷南缘已初步控制一条长约6.8 km的铀矿带,指示南缘具备与北缘同等的成矿前景。通过对比剖析马尼特坳陷南北缘典型铀矿床（点）的地质特征,结合坳陷沉积构造演化历史,构建了马尼特坳陷南北双向供铀的统一铀成矿模式,指出:马尼特坳陷南北缘均以层间氧化带型铀成矿为主,但坳陷北缘以赛汉组上段为主要找矿目的层,而坳陷南缘以赛汉组下段为主要找矿目的层,赛汉组上段为次要找矿目的层。马尼特坳陷主要铀成矿期可分为三期:第一期铀成矿为二连组晚期至古近纪早期,代表铀成矿年龄为（68±1.6）Ma~（63.4±5.5）Ma,成矿类型为潜水氧化带型;第二期铀成矿为古近纪中期,代表铀成矿年龄为（51.2±4.3）Ma,成矿类型为层间氧化带型为主,兼有潜水氧化带型;第三期铀成矿为古近纪中晚期,代表铀成矿年龄为（44±5）Ma~（37.1±1.9）Ma,成矿类型为层间氧化带型,第二和第三期铀成矿是本区主成矿期,且随着时间的推移,铀矿体变富变大。今后铀矿找矿重点应向马尼特坳陷南缘转移,且有望落实一条长度大于70 km的铀成矿带,为马尼特坳陷南缘铀矿找矿工作指明了方向。      

基于DEM匹配的滑坡检测

基于不同时期DEM数据检测地表变形是进行滑坡、泥石流等地质灾害检测的有效手段,DEM匹配是关键,两个变形地表的模型曲面特征对应关系确立是难点。针对高山地区DEM匹配问题,提出了一种新颖且稳健的基于等高线和最小二乘曲面匹配相结合的方法。该方法首先利用等高线的形状检测地形没有变化的山顶区域,提取位置不变的山头点作为控制点,能够提供足够好的转换参数初始值;其次采用最小二乘曲面匹配技术实现最优匹配。试验结果表明所提方法不受DEM粗差、数据异常以及地形变形的影响,具有很强的抗噪特性,可以在复杂地形条件下检测出稳定不变的控制点,取得较好地配准效果,最终在高程差异图上检测出明显的滑坡区域。     

多片前方交会法无人机测图技术北大核心CSCD

针对传统数字摄影测量中,使用双片前方交会方法量测地面物点的坐标,因同名光线交会角大小限制而不利于提高测点坐标的精度问题,该文提出了基于无人机高重叠度航摄影像的多片前方交会测图方法。使用该方法进行地物坐标量测时,不受交会角大小的限制,同时引入最小二乘原理,可获得高精度的物点坐标。利用某长江大桥桥址带状测区无人机航摄影像数据,进行双片前方交会、三片前方交会及四片前方交会测图精度的对比分析。结果显示,基于无人机高重叠度影像的多片前方交会测图技术能有效提高无人机航测大比例尺地形图的精度。     

一种选取补偿最小二乘正则化参数的改进方法

为了改进半参数模型补偿最小二乘估计中的正则化参数选取方法,该文设计了3种方案:L-曲线法、虚拟观测法以及该文提出的改进方法以比较正则化参数的优劣。模拟算例表明,该文提出的改进方法可以有效评价正则化参数,得到的参数估值精度更高,是一种较为有效的选取补偿最小二乘最佳正则化参数的方法。     

航空重力向下延拓的最小二乘配置Tikhonov正则化法

基于最小二乘配置法向下延拓航空重力的过程中,由于协方差矩阵严重病态,影响延拓结果的稳定性和精度。针对这一问题,提出了航空重力向下延拓的最小二乘配置Tikhonov正则化法。基于全球协方差函数模型建立航空重力数据与地面重力数据的协方差关系,引入基于广义交叉验证法,选择正则化参数的Tikhonov正则化法改善协方差矩阵的病态性,抑制观测噪声对延拓结果的放大影响。基于EGM2008重力场模型,设计了山区、丘陵和海域3种不同地形区域的航空重力数据向下延拓的仿真实验,实验结果验证了该方法的有效性。     

附不等式约束平差模型的一种快速搜索算法

大地测量中常存在一些先验不等式约束信息,充分利用它们可以保证参数解的唯一性和稳定性。然而,现有的不等式约束平差算法主要是基于优化理论,算法通常比较复杂,需要选取有效约束或建立罚函数。在最小二乘平差准则基础上,把不等式约束看成是一个可行域,借助Fisher函数在可行域中快速搜索使误差平方和达到最小的最优解,推导出了可行解为最优解的充分必要条件。建立了基于Wolfe-Powell算法的非精确快速搜索算法,从而减小了搜索算法的计算量,得到了一种新的不等式约束平差计算方法。该算法的平差准则与最小二乘平差准则一致,不需要矩阵求逆运算,可适用于维数较大的平差问题解算。     

自适应阈值定权最小二乘3D匹配算法

针对点云精配准中最小二乘3D算法的先验权值无法自动确定的问题,提出了一种自适应阈值定权的最小二乘3D匹配算法。以待匹配点云与目标点云中对应同名点间欧式距离作为约束条件,通过自适应阈值的方式,对同名点先验权重系数进行约束,提高了先验权重系数的有效性。通过实验证明,自适应阈值约束算法提高了最小二乘3D算法的精度和收敛速度,且优于主流的迭代最邻近点算法。