中亚地球科学数据处理方法[C]

按照空间数据的生产规范，首先对获取的原始基础图件进行扫描，然后对基础图件进行图像校正，建立拓扑关系进行矢量化处理，并对矢量数据建立属性字段，依次进行属性赋值，最后检查核实无误后录入空间数据库。工作中使用的基本资料为新疆及中亚地区各比例尺的地质图和航磁图、物化探、地震图、遥感图等。要求全部采用扫描矢量化，彩色扫描必须在300DPI以上，而黑白扫描必须在400DPI以上。在地图数据采集过程中，由于地图原图质量、内容、比例尺和扫描过程中的种种因素，根据纸介质地图的图形要素和彩色特征提取的分层图仍会带有各种噪声以及不需要的其它一些信息，为了获得正确的、精准的数据，在数字化之前，要进行二值化、去脏、光滑、断线修补、细化处理等预处理步骤，扫描原图要尽可能使用新图。获得各图幅完整的数字化位图数据，即可用于数字化工作。工作中亦需结合原图的有关说明文档，以保证数据的完整性和准确性。在校正过程中应用较多的是多项式变换(Polynomial)方法，这种方法原理直观，计算较简单，对于相对平坦的研究区域，有较高的校正精度。此法的主要缺陷是在求解方程时，系数易抖动，如果放弃某些控制点则局部校正精度会下降。数据准备：矢量化流程始于无空间定位信息的扫描位图，多为JPEG图像。一些明显的局部偏差可以目视判别并纠正，但大规模渐变性的畸变难以通过目视判读处理。为了进行矢量化要素的创建，首先需要为地图创建空间定位信息，即空间配准(georeferencing)。原始图件上都明确地标识了经纬度坐标，故直接利用这些标识进行定位即可。原始图的渐变性畸变经过georeference过程可以得到一定程度的修正。由于空隙和重叠区域较为细小的覆盖范围较大，如果用肉眼一个边界一个边界的去寻找、修改，较繁琐，且容易遗漏，造成拼接的不完整。这时，我们可以利用ArcGlS提供的拓扑图层进行检查，将地质图数据进行完整的拓扑查，根据可能出现的图形错误，设定拓扑检查规则。在数据拓扑处理过程中，主要采用"Must Not Have Gaps"——"不能有空区"、"Must Not Overlap"——"不能有交集"等规则，能够快速检索出因几何校正精度不一致而引起的"空隙"和"重叠"部分，并直观地将有"空区"或"有重叠部分"的图斑用红色标识出来，能方便的对出现这些区域的图形进行修改、编辑。利用拓扑检查，大大提高了图形拼接的效率和质量，并且减少了人为的错误及遗漏

利用探地雷达观测分析早春融雪前后沙丘表层土壤含水量的时空分布/Using GPR to Sound the Spatial and Temporal Distributions of Dune Surface Soil Water Contents before and after Snowmelt in the Early Spring[J]

积雪融水是古尔班通古特沙漠春季植物发育的重要水源,快速获取早春沙丘的土壤水分变化具有十分重要的生态学意义.2010年3、4月分别使用探地雷达进行了多次测量实验,结果显示：1）融雪初期,沙丘顶部土壤的自由水含量最大,阳坡次之,且融雪水在重力作用下沿坡面侧向缓慢流动,在坡底汇集,主导了融雪初期乃至整个春季沙丘表层土壤水分的分布格局;2）融雪后期,由于阴坡积雪和冻土消融相对滞后,表层土壤含水量略高于阳坡,而沙丘顶部由于融雪最早且融雪期间水分转移最多而表面最为干燥;3）通过与时域反射仪的同步测量结果对比,探地雷达的测量精度被有效控制在0.03范围内,且探地雷达提供的连续数据更有利于从细节上把握土壤含水量的变化趋势,为中小尺度土壤水分的动态研究提供了一种科学、有效的技术手段

地质矿产资料档案整理及数字化技术[C]

由于纸质档案的保管受温湿度、光线、档案害虫、尘污、有毒有害气体和纸质档案本身的字迹、纸张及自然灾害、战争等不可抗力等因素的影响，在实际保管过程中根本不可能完全排除这些因素的影响，只能说通过有效的控制尽量延长纸质档案的保管寿命。故此为有效保存档案的完整性，我们将已有的纸质资料进行扫描，保存为电子版文档。同时为更进一步对数据进行分析和处理我们要将扫描后地质图进行矢量化。由于资料分为文字与附图两个部分，我们采用的是：一、紫光扫描仪1236UT、同时在Adobe Acrobat下完成，打开Adobe Acrobat具体步骤：创建→ 从扫描仪创建→自定义扫描→设置参数→ 扫描。二、富士施乐2007CPPL黑白数码复合一体机。附图部分我们采用全球领先的大幅面扫描仪生产商Contex及其旗下品牌Vidar研发的next-image多功能扫描复印软件。工作流程：打开扫描仪器及软件→放入图纸→设置参数→ 扫描。扫描期间预览窗口能在扫描的同时以1∶1的比例滚动查看文档，这样无须等待就能直接察看是否需要调整分辨率、锐度或颜色。扫描会产生一定误差，扫描误差主要是由扫描仪出厂的技术参数，操作员的熟练程度，扫描介质均匀度，和处理扫描图软件性能所决定的。扫描仪的技术参数包括：扫描仪的分辨率；光学误差；电信号转换过程中的误差；扫描过程中的歪斜失真度；以及外界因素影响产生的误差等。当扫描仪已确定，扫描所产生的误差主要来源于扫描人员操作。认真放置好图纸，设置好扫描的各种参数，如分辨率、阀值、滤波值，辅以有关软件对扫描图进行几何校正等，这样一般都能达到较高的精度。对幅面较大的图纸，最好用大幅面扫描仪一次扫描完成，若没有大幅面扫描仪，用A4幅面扫描仪多次扫描然后用图形拼接及校正软件拼接成整图

数据挖掘与成矿预测的技术研究[C]

地质矿产及相关的空间数据中包含大量隐含的信息和有用的知识，这些信息和知识对区域地质勘察和成矿预测工作都非常重要。但如果不能充分有效地将有用信息提取出来，那么这些数据也就成了没有意义的数字符号，这就会造成很大的资源浪费，也使花费大量人力、物力和财力获取的数据大大贬值。如何才能从已有数据库的海量数据中高效地提取出用于下一步分析的目标数据，以及使用什么样的数据挖掘算法从目标数据中获取有价值的信息和知识就对发展高效的数据挖掘方法和技术提出了更高的要求。本文以数据挖掘和成矿预测为出发点，以地质矿产数据库的数据挖掘为例，在大量阅读和总结相关文献的基础上，分析了数据挖掘的研究状况，对比分析了几种数据挖掘技术和算法，提出对成矿预测中数据挖掘的一些认识，然后形成基于数据挖掘的成矿预测流程图。最后对数据挖掘在成矿预测上的应用前景进行了展望

古尔班通古特沙漠春季土壤含水量空间格局/Spatial pattern of soil water content in spring of the Gurbantunggut Desert[J]

春季积雪融水是古尔班通古特沙漠土壤水分的重要补给源之一,为早春植物的萌发和生长创造了有利的条件.为掌握该地区春季沙丘的土壤水分分布状况,采用探地雷达测量技术,于2010年4月进行了多次野外测量,并通过对地面直达波信号的提取和分析,初步获得了一致的测量结果.结果表明:(1)探地雷达地面直达波测量的土壤平均含水量与20 cm深同步TDR的测量结果非常接近,两者总体相差在0.02 cm3/cm3以内,充分反映了GPR地面直达波测量结果的有效性和精确性;(2)春季积雪完全融化后,沙丘/沙垄顶部土壤水分明显低于垄间低地,这与前人的研究一致,反映了积雪和冻土层在消融过程中,沙丘表面融水在坡面重力作用下,沿难以透水的冻土层上界自坡上向坡下迁移,形成了垄间最高、坡部次之和垄顶最少的分布格局;(3)垄间低地的土壤水分明显受到低矮灌草丛的影响进行再分布,这是由于积雪最初沿植丛基部开始消融,并以植丛为中心形成漏斗状融洞,从而形成以植丛为中心汇集较多融雪水的格局,而垄间低地中较为高大的梭梭乔木对融雪水的再分布影响明显不如低矮的灌草丛,这与其地表茎基过少有关.此外,探地雷达测量实验提供了详实可靠的表层土壤含水量分布信息,可为荒漠生态系统的空间尺度研究提供真实可靠的数据基础

改进NSCT和IHS变换相结合的遥感影像融合/Remote sensing image fusion based on an improved NSCT and IHS transformation[J]

目的 目的 为了增强多光谱和全色影像融合质量,提出基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Contoulet变换(NSCT)和IHS变换相结合的融合方法.方法 先对多光谱图像进行IHS变换提取亮度Ⅰ分量,采用主成分分析增强Ⅰ分量得到新的I+分量;然后通过NSCT变换分别对I+分量和全色图像进行分解,并采用边缘梯度信息激励的PCNN得到融合图像的低频和高频分量;最后进行NSCT逆变换、IHS逆变换得到融合图像.结果 利用资源一号02C卫星数据进行实验,结果表明该算法在保留光谱信息的同时提高了图像空间分辨率,获得了较好的融合效果.结论 结合NSCT和IHS变换的融合方法在视觉效果和客观评价指标上都优于常用的图像融合方法

基于空间数据挖掘的多元信息成矿预测模型[C]

在GIS和空间数据挖掘技术的支持下，通过对遥感信息、地球物理、地球化学、地质矿产数据等多元信息进行数据融合，挖掘区域控矿因素组合在矿床周围分布规律，采用支持向量机算法对模型进行训练和验证，构建多元信息成矿预测模型；应用模型对研究区进行成矿预测.结果表明，在研究区有47个已知金矿点中27个落在高有利成矿区，占57.4％，而高有利区和中有利区则达到78.7％.但同时还有6个(12.8％)的矿点没有进入有利区.从有利区的分布情况看断层和蚀变带在成矿预测模型变量中比重较大，结果受其影响明显，采用空间数据挖掘技术和支持向量机构建成矿预测模型是行之有效的，可对区域内任意点上的成矿有利性进行预测

人工神经网络在成矿预测中的应用/Application of artificial neural network to ore-forming prediction.[J]

成矿预测正从定性描述性预测向定量成矿预测转变,数理统计方法和技术逐渐引入地学研究.传统统计方法多假想包含地学现象的空间为均质,假定在一个尺度上的地学关系在另一个尺度上也是相同的,而在实际应用中这样的地质条件是不可能存在的.而非线性科学正具有不满足线性叠加原理的性质,因此将非线性科学如人工神经网络与成矿预测相结合是未来矿产资源预测的发展方向.采用Kohonen聚类模型和BP预测模型相结合的方法,对包古图金矿区1 444个矿点的地球化学数据进行聚类分析并建立成矿预测模型,预测正确率为85.2％.该方法性能良好,具有一定的实际意义,为解决成矿预测提供了一种新的手段

基于SAM与SVM的高光谱遥感蚀变信息提取/Extraction of hyper-spectral remote sensing alteration information based on SAM and SVM.[J]

高光谱遥感技术的发展,提高了遥感技术的定量化水平,要求人们从光谱维去理解地物在空间维的变换.因此,提出了一种光谱角匹配技术(Spectral Angle Mapper, SAM)与支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合的高光谱遥感蚀变信息提取模型,在光谱维提取地表的蚀变信息.鉴于SAM算法仅考虑波谱矢量方向、忽略辐射亮度大小的缺点,利用SVM算法对SAM的提取结果进行二次分类,利用网格搜索法并结合分类精度评估进行参数寻优.通过 AVIRIS 高光谱数据实验证明,提取的蚀变信息分类精度为78.1726%, Kappa系数为0.7125.该模型计算方便,对于解决光谱维的地物分类及相似矿物的蚀变信息提取具有一定的实际意义

基于SAM与SVM的高光谱遥感蚀变信息提取/Extraction of hyper-spectral remote sensing alteration information based on SAM and SVM[J]

高光谱遥感技术的发展，提高了遥感技术的定量化水平，要求人们从光谱维去理解地物在空间维的变换。提出了一种光谱角匹配技术（Spectral Angle Mapper，SAM）与支持向量机（Support Vector Machine，SVM）相结合的高光谱遥感蚀变信息提取模型，在光谱维提取地表的蚀变信息。鉴于SAM算法仅考虑波谱矢量方向，忽略辐射亮度大小的缺点，利用SVM算法对SAM的提取结果进行二次分类，利用网格搜索法并结合分类精度评估进行参数寻优。通过AVIRIS高光谱数据实验证明，提取的蚀变信息分类精度为78.1726%，Kappa系数为0.7125。该模型计算方便，对于解决光谱维的地物分类及相似矿物的蚀变信息提取具有一定的实际意义