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11.
黑龙江省湿地资源遥感信息解译分析   总被引:6,自引:0,他引:6  
按黑龙江省湿地分类标准,应用资源卫星遥感技术,建立湿地资源解译标准,判别分析全省湿地资源现状与区域分布。  相似文献   
12.
北京地区遥感环形构造信息提取与金矿预测   总被引:7,自引:2,他引:7  
解译了北京地区航片上的环形构造,对环形构造解译图进行了数字化处理,运用数理统计方法分析了环形构造的空间分布特征及其与金矿化作用的关系,最后得到了环形构造密度异常与金矿分布之间具有正相关关系等新认识。  相似文献   
13.
通过呼玛地区TM图像解译新发现的分析,阐述了其对原生金矿找矿的意义。  相似文献   
14.
解译过程的智能化实现,一直是综合信息矿产预测理论与实践中所关注的问题。本文根据综合信息解译的特点,分析了实现智能化过程的基本方法,设计了开发智能解译系统的模型。本模型集图像分析与处理技术和专家系统技术为一体,体现了解译过程的本质特征。文中论述了它们的基本任务和要求。本模型对建造不同研究内容、不同解译任务的智能化系统具有指导作用  相似文献   
15.
嫩江断裂构造及其与地震活动的关系   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文从卫片解译、钻孔资料、地球物理场特征等方面阐述了嫩江断裂的存在标志,同时对该断裂的性质、活动时代及其与地震的关系进行了讨论。认为沿该带分布的北西向及东西向断裂活动与地震关系密切,尤其是存在的地震围空区值得密切关注。  相似文献   
16.
通过深层样化探异常与物探重力、航磁和遥感解译关系的研究,认为深层样元素异常是由隐伏构造指示元素Au、Hg,与重力负异常有关的酸性岩元素Sn、Be、F、Y,与航磁正异常有关的基性岩元素Fe、Co、Ni、V、Cr和与地层有关元素Cd、C、Tl四部分组成;解释了深层样元素异常的原因,开拓出区域化探与区域物探、遥感解译相结合的新路。  相似文献   
17.
云南铜矿成矿规律与遥感预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
在遥感图像解译及研究成果基础上,结合地质、物探、化探等综合信息,开展铜矿成矿条件、成矿规律和成矿预测研究,指出今后云南铜矿新的找矿方向,为矿产资源规划和投资决策提供依据。圈定的铜矿成矿远景预测区,将作为今后云南铜矿地质工作优先安排的建议区,亦可作为商业性地质勘查和外资风险勘查的推荐区。  相似文献   
18.
在南昌地区,利用遥感技术能够清晰地辨别出二种新构造运动:垂直升降运动和水平拉张运动。垂直升降运动造成了赣江、抚河由西向东迁移;而水平拉张运动引起青岚湖、军山湖等湖泊拉张裂开。研究认为这二种构造运动已经引发了对该地区经济发展造成潜在影响的地质灾害,并认为鄱阳湖的成因不是简单的泥沙淤塞萎缩型,而应该考虑新构造拉张作用。笔者认为这二种新构造运动的发现对区域经济发展和地质研究具有重要的意义。南昌地区(包括南昌市、南昌县、新建县、进贤县和安义县)是江西省经济最发达的地区,其地壳稳定性和新构造运动的活动性一直倍受关注,有关部门先后多次利用地质、水文、物探、遥感等方法进行调查。由于南昌地区座落在赣江、抚河平原之上,北濒鄱阳湖,第四纪河湖相冲积物分布非常广泛,约占整个地区总面积的60%,而且厚度大(平均厚度为25m)因此新构造运动所引发的地质灾害一直没有得到重视。作者在承担《南昌市遥感综合调查》项目过程中,通过卫星影像解译首次发现南昌地区存在的二种新构造运动,并通过野外实地调查证实这二种新构造运动确实存在。本文论述了南昌地区二种新构造运动的特点及其产生地质灾害的可能性,并提出在南昌地区工程建设时应充分考虑新构造运动的影响。  相似文献   
19.
The analysis of SPOT-5 characteristics on land cover Classification   总被引:1,自引:0,他引:1  
徐开明 《测绘科学》2004,29(Z1):108-116
<正>KnowledgeaboutlandcoverandlandusehasbecomeincreasinglyimportantastheNationplanstoovercometheproblemsofuncontrolleddevelopment,deterioratingenvironmentalquality,lossofprimeagriculturallandsetc.Landuseandlandcoverdataareneededintheanalysisofenvironmentalprocessesandproblemstoknowiflivingconditionsandstandardsaretobeimprovedormaintainedatcurrentlevels.  相似文献   
20.
地理时空三向聚类分析方法的构建与实践   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着地理数据获取能力的不断提升,地理数据体量呈指数增长,数据种类、数据性质更加多元化。对数据的有效甄别和归类成为理解地理现象时空特征、演化过程和行为机制的关键。传统聚类方法面临数据体量大、维数高、质量差的挑战,加之对地理空间与时间关联分析的需求,对聚类方法改进和提升研究的要求越来越迫切。本文介绍了从单向到三向聚类构建思路的变革。单向聚类是仅在样本或属性方向上进行聚类,易忽视非常相似的局部特征、易犯“横看成岭侧成峰”的错误。双向聚类是基于数据矩阵内元素值的相似性,形成一个子矩阵分割方案,使子矩阵内元素相似度尽可能高,子矩阵间元素相似度尽可能低,从而实现行列两方向的同时聚类,避免了单向聚类的不足。鉴于双向聚类难以满足地理研究超出双向的解译需求,本文提出并研发了一个全新的三向聚类方法,给出了运用该方法开展地理时空格局过程探测的流程,总结了如何根据研究涉及的“空间—时间—尺度—属性”构建三维数据体;最后,展示了三向聚类的地理实践案例。结果表明:① 三向聚类是一种大数据时代探测地理数据时空分异规律的有效方法,可以解决数据维度高、质量低等问题;② 面对不同的地理问题,三向聚类在算法层面上是通用的,不同之处仅在于:根据不同问题涉及的空间、时间、尺度、属性的不同,构建不同的数据体;不同数据体聚类得到的不同结果回答不同的地理问题;③ 三向聚类可以实现地理数据的时空分异规律多方向、多尺度、多层次的联合解译,揭示地理特征时空尺度叠加效应。最后,论文强调根据地理问题组织数据的重要性,期待未来能够提升三向聚类在多空间尺度、多属性方面的地理研究实践。  相似文献   
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