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Google Earth软件具有免费、开放、简单易用等特点,对丰富教学资源和改善教学方法具有重要意义。基于GoogleEarth平台,在《城市遥感技术》教学中,对于遥感成像和影像特征、遥感解译标志及方法、城市遥感影像的信息提取、城市遥感专项调查等章节的理论教学,应重点运用遥感影像的搜索、标注和显示等功能;对于遥感影像地图制作、地类信息提取、演变信息提取等实验教学,应重点运用采集、存储、查询、分析、显示和输出等集成功能。实践表明,Google Earth值得在地学教育模式革新中推广。 相似文献
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多龙铜矿集区位于班公湖~怒江成矿带西段,区内已知的典型矿床为多不杂和波龙斑岩型铜矿,是大型的铜多金属矿床,其成矿背景复杂,找矿潜力巨大。利用ETM+遥感影像,对研究区进行构造解译和矿化蚀变信息提取的工作,再结合区域地质、物探、化探等信息进行综合找矿分析,并结合已知矿床点,圈定出二处遥感找矿远景区,为矿产资源潜力评价和成矿预测提供了重要的信息和依据。 相似文献
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TM图像在成都市演变研究中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
通过TM图像研究城市空间形态,获知城市演变规律,服务于城市规划、建设和管理,已成为城市遥感应用的一个新领域。成都是中国西部的城市明星,其发展过程凝聚了物质和精神财富的精华,通过TM图像研究其演变,对建设和谐的成都具有重要的指导意义。利用成都市1988年和2003年的陆地卫星遥感TM图像,采用目视解译方法,结合同一时期成都市相关文字图表资料,从小比例尺图像上获取城市演变的宏观信息,从大比例尺图像上获取城市演变微观信息。研究表明,成都市从1988年到2003年具有空间结构形态演变与城市非物质演变的辨证统一和城市发展以人为本演变规律。 相似文献
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【研究目的】矿产资源定位预测的核心是矿产分布与控矿地质因素之间的非线性关系,大数据及机器学习技术在解决这类复杂非线性关系问题方面已经体现出巨大的优势。小比例尺地物化遥信息的预测数据集具有高维和极不平衡的特点,依靠传统的逻辑假设或统计分析很难适应。本文尝试将随机森林算法引入到小比例尺找矿预测领域来开展研究,探索大数据及机器学习技术在小比例尺找矿预测中的应用。【研究方法】近年来,冈底斯成矿带西段新发现了鲁尔玛、拔拉扎、达若、红山和罗布真等多个斑岩型、浅成低温热液型铜金多金属矿床(点),证实冈底斯西段具有寻找斑岩型、浅成低温热液型铜金多金属矿的巨大潜力。本文以新发现的典型矿床为研究对象,在总结冈底斯成矿带西段斑岩铜矿成因模式的基础上,结合物化遥综合信息,构建地物化遥综合找矿模型,最后利用随机森林法开展研究区找矿预测。【研究结果】本文结合典型矿床与区域地质、地球物理、地球化学及遥感综合信息,利用随机森林法在冈底斯成矿带西段开展斑岩型、浅成低温热液型铜金多金属矿的找矿预测,圈定出斑岩—浅成低温热液型铜多金属矿找矿远景区11个(包含Ⅰ级远景区2个,Ⅱ级远景区3个,Ⅲ级远景区6个),其中罗布真、打加... 相似文献
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研究地质环境对植被覆盖度的影响,有利于认识地质本底对生态环境的影响,促进生态保护与修复。本文选择2003—2018年的MODIS归一化植被指数(NDVI)与增强型植被指数(EVI)的多年平均值与年际变化率作为植被覆盖度的静态和动态刻画指标,应用Pearson相关性统计揭示地质因素、地形因素、气象因素和人类活动因素对植被指数的静态相关影响,使用地理加权回归模型(GWR)分析影响因子与植被覆盖度在空间尺度的回归关系。研究结果表明:高程、年均气温和年蒸散发在Pearson分析中对NDVI/EVI平均值有较强相关性,而起伏度、年均气温、年蒸散发和地质复杂度等因子对NDVI/EVI年际变化率有较好的解释作用;GWR分析显示,靠近断层的位置有利于植被发育和改善;当地质复杂度处于中等水平时,更易形成中高植被覆盖,同时利于植被覆盖度提高,当地质复杂度过高时植被覆盖度更易出现中低值;海拔较低、地势平坦和阴坡等地形条件利于植被发育和植被覆盖度升高。 相似文献
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