大型矿集区的预测方法应用——以巴尔喀什准噶尔成矿带为例

以中亚环巴尔喀什成矿带为典型研究区域,结合地质矿产、地球物理、地球化学和信息科学等信息数据及野外调查成果,以斑岩铜矿为主要矿床类型,以中比例尺对新疆及邻区的跨境巴尔喀什.准噶尔成矿带的含矿潜力进行整体研究.分析中亚大型矿集区成矿地质条件,总结研究区斑岩铜矿成矿规律,建立多元信息综合识别标志及矿床模型.结合空间数据分析技术,以ArcGIS为平台,建立中亚跨境成矿带主、客观模型整合的大型矿集区预测系统,得出中亚成矿带矿集区预测分布图,通过理论研究到技术方法的实现,为境内寻找大型矿集区奠定基础.     

利用钻芯孔检测灌注桩钢筋笼长度的方法

根据充电法原理,结合模型桩试验,分析了钢筋笼周围的充电电场特征,结果表明钢筋笼的底端对应于电位梯度曲线的极小值点及电位曲线的拐点。以此研究结果为基础,提出了利用钻芯孔来检测成桩后钢筋笼长度的方法。某桥的应用表明,该方法简便、实用、可靠。     

基于立体相机的三维场景建模

提出一种基于立体相机的三维场景快速自动建模的方法。首先研制一个数据获取硬件系统,即立体相机系统,通过该系统同时获取被摄物体的三幅影像,进而建立局部模型,并利用一种整体平差优化的方法,将所有的局部模型统一到一个坐标系下,最终建立整个场景的三`维模型。实验结果表明,该方法具有同激光扫描相同的功效,但是成本较低。另外,由于它是基于影像的,纹理数据可以从原始影像中提取,所以可以方便快捷地建立逼真的三维场景模型。     

RBF网络在地质样品非线性基体效应校正中的应用

基于RBF(Radial Basis Function)网络的正交最小平方算法,对攀枝花地质样品进行动态非线性基体效应校正.首先采用EDXRF仪器对样品进行测量,并对样品的荧光计数进行归一化,设计出自动分类模型和动态非线性数据基体效应校正模型的二级串联结构,用自组织神经网络(SOFM)进行分类,然后用RBF网络预测了未知样品元素Ti的百分含量.结果表明:对所预测样本的Ti的百分含量与化学分析相比的误差均小于0.5%.由此可见,用RBF方法可以有效地对地质样品进行非线性基体效应校正,能够达到工矿生产的要求.     

基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演

提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法:首先对芦苇的生长背景进行分类;然后,对不同的背景光谱利用冠层反射率(FCR)模型计算得到查找表;最后,利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练,从而得到芦苇冠层LAI。结果表明,人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力,能够消除背景对反演结果的影响,有效提高LAI反演的精度。     

河南汝阳付店-带铅锌矿床综合信息找矿模型

汝阳付店一带铅锌矿赋存于中元古界熊耳群地层中,赋矿地层主要为熊耳群鸡蛋坪组,矿体严格受断裂破碎带控制,含矿断裂带产出有三种方式。总结出区内8种找矿信息。在系统研究成矿地质条件、地球化学及地球物理综合信息的基础上,归纳并提取了控矿地质因素和物化探找矿标志,从而建立了该地区铅锌矿的地质-地球物理-地球化学找矿模型。     

电离层电子浓度总含量梯度对GPS差分定位精度的影响

针对GPS定位测量的信号传播路径误差,分析了电离层电子浓度总含量梯度对差分定位精度的影响,利用L1载波重点讨论了1999年-2000年太阳活动期间低纬度赤道异常地区GPS差分定位精度的问题,同时验证对于长基线采用GPS广域差分技术可以使电离层定位误差得到明显提高。     

模拟退火算法在控制网平差中的应用

线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。     

二、P21 普通测量学、地形测量学

CH20080157一种微地形探测回波信号处理的新算法= A New Arithmetic of Dealing with Returning Echo for Ex- ploring Tiny Terrain/罗柏文,卜英勇,赵海鸣,史春雪(中南大学机电工程学院)//测绘科学.-2007,32(5).-9～10,20针对钴结壳具体赋存环境和开采技术要求,提出了利用Morlet小波信号包络和高斯函数曲线及能量相关性算法对拟设计的微地形探测方法接收到的超声回波信号进行分析与计算。实验初步验证,利用该算法计算出来的被测对象位置精度及误差稳定性均高于传统的超声波单波束多探头探测方法。图7参13