导读:本文包含了矿化信息论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:相山火山盆地,蚀变信息提取,岩石光谱,地形校正
矿化信息论文文献综述
杨羿[1]（2019）在《相山火山盆地铀矿化蚀变信息提取研究》一文中研究指出相山火山盆地位于乐安-广丰铀多金属成矿带和大王山-于山铀多金属成矿带的交汇部位,产有我国最大最富的火山岩型铀矿田。盆地内与铀成矿密切相关的钠长石化、水云母化、赤铁矿化、碳酸盐化等蚀变发育,通过遥感技术查明蚀变类型及分布特征,对于指导铀多金属找矿具有重要的意义。在大量查阅前人研究成果资料的基础之上,基于相山蚀变岩的岩石光谱特征,优化蚀变信息提取技术,选择有利方法提取研究区矿化蚀变信息。对比不同蚀变信息提取方法在本区内的应用效果,得到了以下成果:(1)分析盆地内蚀变岩的光谱曲线,发现碎斑熔岩、流纹英安岩、二长花岗斑岩反射率变化均在15%以内。其中,碎斑熔岩光谱在1950.0 nm处出现与自由水有关的吸收峰,在2209.0 nm有特征吸收峰。流纹英安岩光谱在1950.0 nm和2209.0 nm有明显的特征吸收峰。二长花岗斑岩光谱在2220.0 nm和2350.0 nm有特征吸收峰。(2)运用ENVI 5.3软件对研究区ASTER影像进行预处理操作,包括波段重采样、波段合成、大气校正、地形校正、几何校正、影像镶嵌裁剪等。在预处理过程中,针对研究区地势起伏的特点,引入地形校正,减小了地形的干扰因素。采用NDVI的方法有效降低了植被对蚀变信息提取的干扰,提高了蚀变信息提取精度。(3)结合蚀变围岩的反射光谱特征,选择适合研究区的波段进行提取。运用波段比值法提取了铁染和羟基类蚀变信息;运用主成分分析法提取了铁染氧化物、羟基类和碳酸盐类的蚀变信息;运用比值+主成分的复合法提取了伊利石化的信息。比较叁种方法的提取效果,复合法提取效果最好。(4)掌握相山火山盆地蚀变分布情况,提取的各类蚀变信息与已知矿床矿点基本吻合。相山中部的矿床附近由于植被掩膜,未提取到蚀变信息。相山南部和北西部地区有部分明显异常的区域没有矿点分布,需进一步勘查。(本文来源于《东华理工大学》期刊2019-06-14）
左仁广[2]（2019）在《基于深度学习的深层次矿化信息挖掘与集成》一文中研究指出进入大数据时代,如何基于机器学习开展深层次矿化信息挖掘与集成是当前矿产预测的前沿领域。深层次矿化信息是指传统方法技术难以识别的矿化信息,包括隐蔽的矿化信息、深部的矿化信息和复杂地质背景下提取的特定信息。本文在分析基于大数据和机器学习的矿产预测与评价研究现状的基础上,重点介绍了机器深度学习的基本原理、深层次矿化信息挖掘与集成的主要研究内容,并以闽西南矽卡岩型铁多金属成矿区为例,构建了深度自编码网(本文来源于《中国矿物岩石地球化学学会第17届学术年会论文摘要集》期刊2019-04-19）
马力,王萍,赵鑫[3]（2019）在《基于ASTER数据的矿化蚀变信息提取方法》一文中研究指出针对山东省苍山地区存在大量第四系地表覆盖,传统找矿方法难以开展的问题,选择ASTER遥感影像为数据源,通过分析实地采样获得的蚀变矿物波谱,采用消除二阶相关关系的主成分分析(principal component analysis,PCA)法和消除二阶及高阶相关关系的独立成分分析(independent component analysis,ICA)法进行蚀变信息提取实验。运用阈值分割法选择合适的阈值划分异常程度,获得铁染、羟基的异常分布,并结合已有地质、矿产资料对提取结果进行分析判断。采用激发极化法在成矿靶区进行实地勘探,证明了PCA和ICA方法相结合找矿的有效性。(本文来源于《中国科技论文》期刊2019年03期）
许帅帅[4]（2019）在《东昆仑银石山地区遥感地质解译及矿化蚀变信息提取》一文中研究指出研究区位于昆仑地块与巴颜喀拉板块的接合地带,区域内矿产资源比较丰富。研究区处于高海拔艰险区,区域内自然环境十分恶劣,交通条件十分滞后,很多地方难以涉足,导致大比例尺的基础地质调查工作和资源开发利用程度相对比较薄弱,而这些不利因素同样给1:5万区域地质调查工作带来了极大的不便。本次工作在对国内外研究现状充分了解的基础上,充分发挥遥感技术在艰险区的优势。基于遥感影像及影像处理的相关软件,本次研究工作综合利用多种遥感影像,充分发挥不同影像的优势,并结合野外验证,提取了研究区的地层、构造和矿化蚀变信息,有效地提高了野外地质调查工作的效率和地质信息提取的精度和准确性。在充分了解区域地质数据的基础上,本研究依赖于遥感地质理论,并使用Landsat7、ASTER和SPOT6卫星图像,在研究区进行了遥感地质解译和矿化蚀变信息提取工作:(1)对获取的研究区原始遥感影像数据进行几何校正、辐射校正、图像融合、图像镶嵌等处理后,得到了研究区相应范围内的遥感影像底图。以SPOT6影像为主,Landsat7影像为辅,对影像进行图像增强处理,然后选取最佳波段组合,基于目视解译,对研究区内的填图单位作了精细地层划分,厘定了2个群级、5个组级、5个段级填图单位,并且绘制出了研究区1:5万遥感地质解译草图。(2)结合研究区矿产相关的地质资料,依据蚀变矿物的光谱特性,以ASTER数据为数据源,在去除蚀变信息的干扰因素的基础上,对ASTER1、2、3、4和ASTER1、3、4、8波段组合采用主成分分析门限法,分别来提取铁染和羟基蚀变异常信息,然后对提取的结果进行密度分割、中值滤波等处理,并且基于标准差,设定阈值,划分了蚀变信息的等级。(3)对研究区地层、构造、矿化蚀变信息进行了野外验证,并且对比室内解译工作和室外踏勘工作中的出入点,综合分析研究后对室内解译成果进行了修改。研究区提取的矿化蚀变信息与野外验证结果有较好的耦合性,证明了遥感技术在矿化蚀变信息提取的可行性,为研究区下一步的找矿工作提供了一定的指导作用。(本文来源于《西北大学》期刊2019-03-01）
李琳,陈松林,修晓龙[5]（2019）在《基于遥感的福建紫金山地区矿化蚀变信息提取与分析》一文中研究指出以福建省紫金山地区为研究区,以ETM与SPOT、SAR遥感数据为数据源,通过主成分分析、波段比值、线性增强、阈值分割、滤波分析等方法,分析研究区的地质构造特征,研究其矿化蚀变分布情况,提取该地区重要成矿区域的矿化蚀变信息.运用多源数据迭加技术,建立紫金山矿区铜、金的找矿标志,并对照已知矿床的地质、物化探特征及矿化蚀变信息,优选出9个有利找矿地段和区域,为进一步地质找矿工作提供了重要的参考依据.(本文来源于《福建师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
左仁广[6]（2019）在《基于深度学习的深层次矿化信息挖掘与集成》一文中研究指出矿产预测的核心是对地学空间数据进行特征提取与集成融合,当前的研究热点和前沿聚焦于深层次矿化信息特征提取与集成。进入大数据时代,如何基于机器学习开展深层次矿化信息挖掘与集成是当前矿产预测的前沿领域。本文介绍了基于机器学习的矿产预测与评价研究的主要内容,深度学习的基本原理,以及深度学习在地球化学异常识别和多源找矿信息集成融合中的应用。研究结果表明,深度学习可有效识别和提取地球化学异常,并能对地质、地球物理、地球化学等多源地学数据进行特征提取、集成融合及找矿远景区圈定。尽管如此,如何把深度学习与地质约束有机结合,使其既能有效挖掘与集成深层次矿化信息,又符合地质认知,还需要更加深入的研究。(本文来源于《矿物岩石地球化学通报》期刊2019年01期）
吴龙,方臣,陈曦[7]（2019）在《湖北恩施白果坝地区铜铅锌多金属矿化遥感蚀变信息提取》一文中研究指出利用ETM图像数据作为信息源以及光谱波谱理论作为理论基础,同时采用单波段图像分类彩色合成图像法,增强和突出与铜铅锌多金属矿成矿有关的控矿构造、热液蚀变带和源矿层的遥感影像的标志性特征。提取恩施白果坝地区铜铅锌多金属矿化蚀变信息,综合圈定遥感矿化蚀变信息异常范围,并进行遥感找矿应用,经过野外实地考查验证,发现麓池塘等铜铅锌多金属矿蚀变带,获得了良好的地质找矿效果。(本文来源于《资源环境与工程》期刊2019年01期）
唐超,周可法,张楠楠,王珊珊,周曙光[8]（2018）在《基于Landsat-8 OLI和ASTER数据集成和融合的矿化蚀变信息提取:以包古图斑岩型铜矿为例》一文中研究指出围岩蚀变现象是热液矿床成矿作用发生的重要标志之一,使用遥感数据进行蚀变信息的提取能够降低找矿成本,提高找矿效率。多光谱遥感数据以覆盖范围广、获取容易、价格便宜等优点成为蚀变信息提取的主要数据之一。根据Landsat-8 OLI和ASTER数据各自的波谱优势,把两者进行集成,得到AO数据;然后融合AO和Landsat-8 OLI全色波段得到融合后的AOM数据。基于AOM数据,利用波段比值、相对吸收深度、混合调制滤波对研究区的矿化和围岩蚀变进行了提取。为了验证AOM数据在矿化蚀变信息提取中的优势,对比了数据集成和融合前后的蚀变信息提取结果。对比结果表明:(1)AOM数据能够充分利用Landsat-8 OLI和ASTER的波段信息,包含了比任何单个数据都多的蚀变信息;(2)AOM数据能够提取出更多的信息,尤其是对一些细节信息提取效果更好,可应用于矿化信息提取研究。(本文来源于《地质科技情报》期刊2018年06期）
王宏,范英霞,李晓青[9]（2018）在《基于遥感技术的新疆大南湖一带地区矿化蚀变信息提取》一文中研究指出选择新疆大南湖一带大白地幅1∶50 000区域范围为研究对象,利用高分一号、ETM+影像数据对区内岩性、构造进行解译,通过主成分分析法和比值法结合ETM+和ASTER影像数据对区内矿化蚀变信息进行提取,分析矿化蚀变与地层岩性、构造之间的关系,并通过研究区已知矿点验证该区域矿化蚀变信息提取的可靠性,可为今后开展地质找矿工作提供前期技术手段。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2018年10期）
左仁广[10]（2018）在《深度学习与深层次矿化信息挖掘与集成》一文中研究指出矿产预测的核心是对地学空间数据进行特征提取与集成融合,当前的研究热点和前沿聚焦于深层次矿化信息特征提取与集成。深层次矿化信息是指传统方法技术难以识别的矿化信息,包括隐蔽的矿化信息、深部的矿化信息和复杂地质背景下提取的特定信息。深层次矿化信息挖掘与集成是成功发现隐伏矿和深部矿的关键。进入大数据时代,如何基于机器学习开展深层次矿化信息挖掘与集成是当前(本文来源于《2018年中国地球科学联合学术年会论文集（叁十四）——专题70：测试新技术及其地质应用、专题71：大数据挖掘、机器学习与数学地球科学》期刊2018-10-21）
矿化信息论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
进入大数据时代,如何基于机器学习开展深层次矿化信息挖掘与集成是当前矿产预测的前沿领域。深层次矿化信息是指传统方法技术难以识别的矿化信息,包括隐蔽的矿化信息、深部的矿化信息和复杂地质背景下提取的特定信息。本文在分析基于大数据和机器学习的矿产预测与评价研究现状的基础上,重点介绍了机器深度学习的基本原理、深层次矿化信息挖掘与集成的主要研究内容,并以闽西南矽卡岩型铁多金属成矿区为例,构建了深度自编码网
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
矿化信息论文参考文献
[1].杨羿.相山火山盆地铀矿化蚀变信息提取研究[D].东华理工大学.2019
[2].左仁广.基于深度学习的深层次矿化信息挖掘与集成[C].中国矿物岩石地球化学学会第17届学术年会论文摘要集.2019
[3].马力,王萍,赵鑫.基于ASTER数据的矿化蚀变信息提取方法[J].中国科技论文.2019
[4].许帅帅.东昆仑银石山地区遥感地质解译及矿化蚀变信息提取[D].西北大学.2019
[5].李琳,陈松林,修晓龙.基于遥感的福建紫金山地区矿化蚀变信息提取与分析[J].福建师范大学学报(自然科学版).2019
[6].左仁广.基于深度学习的深层次矿化信息挖掘与集成[J].矿物岩石地球化学通报.2019
[7].吴龙,方臣,陈曦.湖北恩施白果坝地区铜铅锌多金属矿化遥感蚀变信息提取[J].资源环境与工程.2019
[8].唐超,周可法,张楠楠,王珊珊,周曙光.基于Landsat-8OLI和ASTER数据集成和融合的矿化蚀变信息提取:以包古图斑岩型铜矿为例[J].地质科技情报.2018
[9].王宏,范英霞,李晓青.基于遥感技术的新疆大南湖一带地区矿化蚀变信息提取[J].测绘与空间地理信息.2018
[10].左仁广.深度学习与深层次矿化信息挖掘与集成[C].2018年中国地球科学联合学术年会论文集（叁十四）——专题70：测试新技术及其地质应用、专题71：大数据挖掘、机器学习与数学地球科学.2018