中亚1999-2012年间土地退化强度与趋势分析/Analysis of land degradation intensity and trend in Central Asia from 1999 to 2012[J]

以长时间序列的SPOT-Vegetation遥感数据为基础，利用Theil-Sen斜率估计与Mann-Kendall趋势检验相结合的方法分析了中亚地区1999-2012年间的土地退化强度和趋势；并结合高程数据，分析人类活动对土地退化的影响。结果表明：土地退化强烈地区主要位于环卡拉库姆沙漠、克孜勒库姆沙漠边缘的绿洲经济带和哈萨克斯坦西部盐碱地带。环卡拉库姆沙漠、克孜勒库姆沙漠边缘的绿洲经济带地区近年来着重发展经济，对自然植被破坏加剧，对生态系统造成了一定的负面影响；哈萨克斯坦西部盐碱地地区，由于盐碱化程度不断加重导致土地退化更加强烈。中亚地区在沿里海、各湖周边、各沙漠边缘以及山区雪线下的地区土地退化状况有明显改善，表明海湖地区围湖造田兴起，农业生产活动强度显著增加，同时沙漠周边各项环境治理工程和防风固沙工程得到有效实施，也起到一定作用。气候环境的变化使高海拔区域冰雪融化，原先不适合植被生长的苔原地区逐渐有林木和灌木生长，这与前人研究的全球变暖，中亚气候逐渐转向暖湿，植被“北侵”的认识相吻合。各沙漠内部土地改善趋势显著但强度非常小，这可能是由于这些区域的气候特征逐渐转向暖湿，从而造成沙漠植被的植物生理过程发生了微弱变化；然而沙漠植被并不能为人们所利用，其繁茂程度对促进区域经济发展意义不大。所以总体来看，中亚地区人类的生存环境可能在恶化

基于GA-SVM回归的成矿有利度预测方法探讨/Discussion on Prediction Method for the Contribution Degrees to the Metallogenesis Based on GA-SVM Regression[J]

将改进的非线性技术（GA-SVM）应用于成矿预测，为成矿有利度预测方法提供一种新思路。在分析哈图矿集区成矿有利度基础上，选取28个学习样本、10个与成矿有关的地质变量，应用基于遗传算法（GA）寻优的支持向量机（SVM）方法，对成矿有利度进行建模，并与BP神经网络模型预测结果进行比较。结果表明，GA-SVM回归预测模型能很好地拟合成矿有利度与各地质变量间的非线性关系。样本数量有限时，GA-SVM比BP神经网络具较高的拟合精度，更适合非线性成矿预测工作，具较强的推广意义

BP神经网络和SVM在矿山环境评价中的应用分析/Application of BP neural network and SVM in mine environmental assessment[J]

矿山环境的影响因素多样,定量评价过程易受人为因素干预.BP神经网络与SVM算法能够自动模拟各因子间的非线性关系.首次将其引入到矿山环境评价中,选取160个单元作为训练样本,以自然地理、基础地质、开发占地及地质环境等4个大类的14个变量指标为输入向量,以单元评价得分为输出向量,分别建立BP神经网络与SVM矿山环境评价模型.结果表明:两种模型均能满足矿山环境评价的精度要求;SVM模型收敛速度较BP神经网络快,MSE小于BP神经网络,更适合矿山环境评价工作;将定量模型应用于研究区,评价得分划分为4个级别,与定性评价结果一致,为矿山环境评价工作提供了新思路

基于ASTER数据的西昆仑造山带岩性提取研究/Exteaction of Lithologic Information from the West Kulun Orogenic Belt Using Aster Remote Sensing Image[J]

应用ASTER数据,通过基于SMACC的端元提取及矿物指数等岩性信息提取方法,对西昆仑造山带库斯拉甫地区进行岩性信息遥感识别与提取.研究表明,基于SMACC的端元提取后合成的彩色图像和矿物指数图,能较好地表现岩石成分组成信息.ASTER影像在基岩裸露区岩性识别效果较好,特别是针对碳酸盐岩及含铁地质体.对于出露宽度较小的岩石识别及不同波段组合尝试有待进一步研究