鄂尔多斯盆地大牛地气田奥陶系马家沟组中下组合沉积模式*

碳酸盐岩是鄂尔多斯盆地古生代重要的油气储集层。综合利用岩心、薄片和测井资料,在鄂尔多斯盆地大牛地气田奥陶系马家沟组中下组合识别出蒸发台地、开阔台地和局限台地沉积亚相类型,详细分析了不同沉积亚相特征,建立受海平面升降控制的大牛地气田马家沟组中下组合沉积模式。马一段至马三段沉积时期海平面较低,沉积了蒸发台地相,其中马一段和马三段的盐湖微相主要分布于东南部,膏湖微相分布于盐湖外围,而马二段海平面略有上升,随之沉积了覆盖全区的泥云坪微相和膏云坪微相;马四段形成于最大海泛期,沉积开阔台地相,自下而上依次形成覆盖全区、稳定分布的灰坪微相和云灰坪微相;马五段形成于海退—海侵—海退过程,主体沉积局限台地相,马五_7-10亚段的云坪微相覆盖全区,马五₆亚段自西北往东南发育大面积的泥云坪微相,马五₅亚段中部以灰坪微相为主,云坪微相围绕灰坪分散分布。     

决策树结合混合像元分解的中国竹林遥感信息提取

竹林是中国亚热带地区特殊而重要的森林资源,现有方法难以实现全国范围竹林时空分布信息快速准确提取。针对此问题,本研究利用2003年、2008年、2014年MODIS NDVI、反射率产品数据和省域Landsat分类数据,提出了基于决策树结合混合像元分解的全国竹林信息提取方法。首先,通过最大似然法获取中国林地分布信息;然后,在林地信息的基础上,构建决策树模型提取中国竹林分布信息;最后,采用线性最小二乘法混合像元分解得到中国竹林丰度图,并计算竹林面积。研究结果表明:(1)最大似然法提取的3个时期中国林地信息的生产者与用户精度均在90%以上,Kappa系数均值为0.93,为竹林信息提取奠定了基础。(2)C5.0算法构建的决策树模型能够很好的提取中国竹林时空分布信息,3个时期竹林分类精度均在80%左右。(3)在混合像元分解的基础上,统计得到的全国各省竹林估算面积与清查面积具有较高的相关性,R~2分别为0.98、0.97和0.95,RMSE范围为3.92万—9.58万ha,说明估算得到全国竹林面积与实际情况较为吻合。本研究所提出基于MODIS遥感数据运用C5.0算法决策树结合混合像元分解的方法,实现了全国竹林时空分布信息的准确提取,为全国竹林资源信息动态监测及管理提供了技术手段和数据支撑。