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三江"成矿带为我国重要的多金属成矿带,带内中北段玉树多彩矿集区发育多种类型的铜多金属矿床,资源潜力巨大,但成矿年龄不详,严重制约了对矿床和区域成矿规律的理解。因此,本次工作选取矿集区西北部查涌铜多金属矿床为研究对象,在详细地质踏勘的基础上,对其成矿年代进行了系统研究,以期填补该地区此类型矿床成矿年龄的空白。研究表明,查涌铜多金属矿床分别发育Cu-Mo矿体和Pb-Zn矿体,Cu-Mo矿体赋存在变质粉砂岩内,形成于石英硫化物阶段。角岩化砂岩中黑云母Mg-(Al^Ⅵ+Fe^3++Ti)-(Fe^2++Mn)的投图具镁质黑云母特征,Al2O3/Ti O2值介于6.359~10.087之间,Fe^2+/(Fe^2++Mg)值均一,为热液成因,且未受后期流体改造,40Ar-^39Ar同位素定年获得黑云母封闭年龄为129.59±1.58 Ma。穿切黄铜矿的辉钼矿Re含量为0.864×10^-6~9.624×10^-6,具壳源属性,其Re-Os同位素等时线年龄为124.75±0.86 Ma。热液黑云母与较晚的辉钼矿年龄相近,应为同期岩浆热液事件的产物。本次研究精确厘定了"三江"带中北段内一例典型的与岩浆热液成矿作用相关铜多金属矿床的成矿年龄,揭示出早白垩世的一期成矿事件,为"三江"成矿带的成矿规律总结和勘查找矿指明了新的方向。 相似文献
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端元提取是混合像元分解的基础,也是高光谱遥感的研究热点。对于特定区域的高光谱图像应该使用哪种端元提取算法,需要对各种端元提取算法进行客观地评价。作者针对黄河口湿地CHRIS高光谱图像,使用了重建图像与原图像的均方根误差、有效端元数量两个指数对PPI、N-FINDR、VCA、OSP、IEA和SISAL六种典型的端元提取算法进行了评价。结果表明,SISAL算法重建误差最小,仅有其他算法误差的10%~28%;OSP算法识别了具有物理意义的6种有效端元,多于其他算法识别的地物类型,而SISAL算法识别的端元缺乏物理意义。 相似文献
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车辆跟踪技术旨在从连续场景中估计目标车辆的状态,对智能车辆的环境感知、场景理解和目标行为预测起着至关重要的作用.基于激光雷达的感知系统能够提供准确的车辆检测结果,但依据检测结果进行车辆跟踪时,存在车辆朝向估计失准导致跟踪误差大、轨迹预测稳定性差的难题,尤其在目标距离较远、点云较为稀疏的情况下.考虑到大多数时刻车辆行驶方向与车道线方向基本一致,本文提出一种基于数字地图中车道朝向先验信息的车辆跟踪增强方法,将局部车道线的识别结果与OpenStreetMap地图中的车道线信息进行融合,建立道路模型并获取道路朝向的先验约束;在基于扩展卡尔曼滤波的车辆跟踪框架下,利用该约束优化车辆的朝向估计,进而提升车辆跟踪的精度与轨迹预测稳定性.在KITTI数据集上的定性与定量试验证明,本文所提出的方法在多目标跟踪指标上提升至少0.33%,平均位移误差降低了0.014 m以上,同时,对于60 m外车辆目标的跟踪误差降低了0.08 m以上. 相似文献
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Ship detection using synthetic aperture radar (SAR) plays an important role in marine applications. The existing methods are capable of quickly obtaining many candidate targets, but numerous non-ship objects may be wrongly detected in complex backgrounds. These non-ship false alarms can be excluded by training discriminators, and the desired accuracy is obtained with enough verified samples. However, the reliable verification of targets in large-scene SAR images still inevitably requires manual interpretation, which is difficult and time consuming. To address this issue, a semisupervised heterogeneous ensemble ship target discrimination method based on a tri-training scheme is proposed to take advantage of the plentiful candidate targets. Specifically, various features commonly used in SAR image target discrimination are extracted, and several acknowledged classification models and their classic variants are investigated. Multiple discriminators are constructed by dividing these features into different groups and pairing them with each model. Then, the performance of all the discriminators is tested, and better discriminators are selected for implementing the semisupervised training process. These strategies enhance the diversity and reliability of the discriminators, and their heterogeneous ensemble makes more correct judgments on candidate targets, which facilitates further positive training. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms traditional tri-training. 相似文献