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基于GIS技术的区域性多源地学空间信息集成若干问题探讨 总被引:26,自引:18,他引:26
地学信息分散的、非动态的管理现状 ,已远远不能满足市场经济发展与广泛社会需求的多元性、科学性与迫切性 ,也极大地制约了地学信息的社会经济效益的充分发挥 .本文根据当前有关区域性多源地学空间信息集成项目研究的成果 ,基于GIS理论与技术和多源地学地理信息空间数据应用的特点 ,对区域性多源地学空间信息集成的有关技术方法进行了讨论 .详细叙述了多源地学地理信息系统的编程与设计、数据采集技术、元数据、投影与坐标系统、物理设计与约定、集成数据质量特征 . 相似文献
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大数据是海量、高增长率和多样化的信息资产,是未来找矿靶区预测的不可或缺的技术。大数据-三维成矿预测研究面临机遇与挑战,其涉及的地学大数据除了数据来源众多、比例尺不同、数据量大、非结构化管理、时效性强、空间数据与非空间数据协同管理等复杂特点外,还必须具有适应进行三维建模及空间分析的数据结构。本文分析了地学空间大数据的特点,对多源地学综合信息的管理需求进行研究,参考国家及行业标准,建立了可满足三维成矿预测需求的多源地学空间数据库模型,并依据实际划分为勘查控制钻孔地质数据库、空间属性数据库和地球物理数据库,各数据库可在多源地学空间索引库的支持下协同工作。本文以大数据应用的典型实例--钟姑矿田作为研究对象,系统收集了矿田内勘查成果资料,建立了钟姑矿田多源地学空间数据库,并在此基础上进行了控矿要素的有效提取,可进一步支持三维成矿预测。研究结果表明,本文提出的多源地学空间数据库可有效管理地学空间大数据,是大数据-三维成矿预测的重要解决方案,是进行三维成矿预测的重要数据支持。 相似文献
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基于影像的多源地学数据融合处理及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对地学数据空间性、多源性和多解性的特点,提出了基于影像色觉原理的多源地学数据融合方法.融合的关键是地学信息的图像化,在云南镇康县芦子园地区多源地学数据融合处理中,根据不同时代地层对成矿的贡献,按重要性量化为256级的灰度值,实现地层数据的图像化;物化探异常通过插值生成栅格数据实现图像化;然后,利用图像化的地层、重力、化探、线环构造和遥感影像数据进行RGB合成,通过HIS变换进行多源地学数据融合.融合后的图像能充分显示研究区地层-构造-岩浆复合控矿特征,对进一步的找矿勘探有重要意义. 相似文献
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左仁广 《矿物岩石地球化学通报》2019,(1)
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。 相似文献
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