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五龙金矿是辽东地区大型岩浆热液型金矿床,163矿脉是矿区内目前发现的最大含矿构造。为进一步探测深部找矿潜力,近几年矿山对163矿脉进行了大量的探采工程,其中在-762 m坑道实施了600 m钻孔。本文在详细编录该钻孔的基础上,对全孔样品进行成矿元素测试工作,利用SPSS软件对所得测试数据进行元素相关性、聚类、因子分析。相关性分析显示,具有显著正相关的元素主要为Bi、W、Cu、Ag、Au和As、Sb、Sn、Zn两组;Mo元素与Sn、Ag、Cu、Bi、W、Sb地素具有显著正相关性,而Pb元素与Cu、Mo、Au、W元素呈显著负相关性,Hg元素与其它元素相关性不明显。聚类分析结果表明,R型聚类在类的距离为5的水平上,这些元素明显可分为3组:Hg、Cu、Pb、Zn、Sn、Mo、As、W;Ag、Au、Sb、Bi。因子分析结果表明,提取3个因子可以反映出12个元素变量64.42%的地球化学信息,F1的主要载荷因子组成为Sn、Ag、As、Zn、Sb, F2的主要载荷因子组成为Au、W、Bi、-Pb, F3的主要载荷因子组成为Hg。根据成矿元素随深度变化特征,结合前人构造叠加晕研究成果,推测该钻孔深部还... 相似文献
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基于MapXtrme2004的WebGIS系统的研究与开发 总被引:6,自引:1,他引:5
本文通过介绍.NET框架用于Web开发的主要技术ASP.NET和ADO.NET的技术优点以及MapInfo公司针对.NET环境开发的新组件Mapxtreme2004,通过分析Mapxtreme2004的结构组成总结了Mapxtreme2004用于WebGIS开发的主要方法类的用途,并着重研究了在.Net框架下利用Mapxtreme2004进行WebGIS开发的可行性及主要功能特点。 相似文献
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一种提取遥感影像中道路信息的方法 总被引:2,自引:0,他引:2
由于合理有效地选择分割阈值较难,因此基于阈值分割的道路信息提取方法对于遥感影像中含有多种类型道路、或非道路地物干扰比较明显的情况适用性不理想。为此,提出了一种将Mean Shift和阈值分割相结合的方法来提取道路信息。首先,采用Mean Shift方法对遥感影像进行平滑处理,在较好地保持道路边缘信息的同时使道路内部的纹理分布更加均匀;其次,对平滑处理后的影像进行Mean Shift分割处理,将具有相同或相似灰度值的道路用一种灰度值显示;然后,选择灰度直方图中像素数量值高的线所对应的灰度值作为分割区间边界点进行多阈值分割,得到初始道路信息;最后,对初始道路信息进行后处理,得到最终的道路信息。实验证明,该方法可以完成对遥感影像中道路信息的提取,拓宽了阈值分割方法提取道路信息的使用范围。 相似文献
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尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)是一种广泛应用于图像配准领域的点特征提取算法。针对基于SIFT的图像自动配准算法存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种基于势函数点分布调整的图像配准方法。该方法解决了SIFT算法不能针对特征点的分布情况进行优化的问题。通过调整SIFT的比值阈值,增加配准点的数目;通过引入分子力学中的势函数概念,对特征点分布情况进行优化;通过局部互信息精纠正,微调特征点位置,以提高特征配准点的配准精度;最终实现高质量(空间分布均衡,配准精度高)的图像自动配准。 相似文献
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为了更高效、高精度地获取岩体结构面信息,借助三维激光扫描技术,提出并建立一种基于Kriging算子和最小二乘法组合的点云插值方法。首先对获取的隧道点云数据利用单一的最小二乘法进行插值,并以此为基础,结合Kriging算子的适应度函数建立组合插值模型。在利用三维激光扫描仪已获取的某岩溶隧道的原始点云数据的基础上,运用组合模型进行插值处理,以此获取岩体结构面信息,并将组合方法得到的结果与单一的插值方法进行对比,发现组合方法插值效果较好,误差也较小。基于Kriging算法和最小二乘法结合的插值方法,在利用三维激光扫描技术获取岩溶隧道岩体几何信息—结构面产状的过程中能更加精确、全面,并可以用于岩体稳定性评价。 相似文献
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顾及空间相关性的遥感影像信息量的度量方法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种结合信息论与地学统计法的遥感影像信息量计算的方法。此方法基于遥感影像加性噪声模型和互信息上界的计算原理,同时考虑了噪声和空间相关性等影响遥感影像信息量的因素,适于计算具有稳健空间相关性、不同地物类型的光学影像的信息含量。利用Landsat TM影像子集,分别计算了城市、农田、山地3种不同地物类型的影像信息量。结果表明,城市含有最大的信息量,同时影像信息量与影像方差呈对数正相关关系。 相似文献
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100.
融合光谱-空间信息的高光谱遥感影像增量分类算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种融合光谱和空间结构信息的高光谱遥感影像增量分类算法INC_SPEC_MPext。通过主成分分析(PCA)提取高光谱影像的若干主成分,利用数学形态学提取各主分量影像对应的形态学剖面(MP),再将所有主分量影像的形态学剖面归并联结,组成扩展的形态学剖面(MPext)。将MPext与光谱信息相结合以增加知识,最大限度地挖掘未标记样本的有用信息,优化分类器的学习能力。不断从分类器对未标记样本的预测结果中甄选置信度高的样本加入训练集,并迭代地利用扩大的训练集进行分类器构建和样本预测。以不同地表覆盖类型的AVIRIS Indian Pines和Hyperion EO-1Botswana作为测试数据,分别与基于光谱、MPext、光谱和MPext融合的分类方法进行比对。试验结果表明,在训练样本数量有限情况下,INC_SPEC_MPext算法在降低分类成本的同时,分类精度和Kappa系数都有不同程度的提高。 相似文献