红土型铝土矿的矿化时间研究

本文运用地貌学中的受搬运限制过程中的风化堆积模型，讨论了红土风化剖面发育所需的时间。结果表明，视风化母岩条件不同，一百万年可以形成一米厚以上甚至可达四、五十米厚的红土风化剖面。认为红土型铝土矿矿化的时间约数百万年至数十百万年。     

基于ArcIMS.NET Link和.net的WebGIS的实现

.net平台是目前应用比较广泛的开发平台,其在网络开发方面有着得天独厚的优势.在进行WebGIS开发时,如果能结合.net进行开发将极大缩短开发周期.基于这种思想,在充分的研究ArcIMS体系结构后,提出结合ArcIMS.NET Link和.net技术进行WebGIS的开发.     

矿产资源空间数据库的分析与设计

在GIS软件和面向对象的关系数据库Oracle的支持下,从需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计以及物理结构设计等几个方面,详细阐述了矿产资源空间数据库的设计方案,并分析了空间数据库建立过程中必须注意的问题.     

基于统计分析的遥感图像分类方法

在常规的遥感图像分类中,监督分类和非监督分类是两种主要的方法,是按照光谱的统计特性进行分类的.主要针对监督分类和非监督分类一些常用的方法加以说明,各列举了两种比较常用的方法及其现状.     

基于光谱相似尺度的支持向量机遥感土地利用分类

提出一种基于光谱相似尺度( spectral similarity scale, SSS ) 的支持向量机( support vector machines, SVM) 遥感土地分类新方法, 该方法选择莆田市作为遥感土地利用分类典型研究区, 利用该区域的Landsat7 ETM 遥感影像结合地面实况调查数据, 从图像上选取少量具有代表性的样本点的光谱作为参考光谱, 利用SSS 方法提取训练样本, 然后应用SVM 算法进行遥感土地利用分类, 并将分类结果与最大似然分类算法( MLC) 相比较, 实验结果表明分类精度上有了很大的提高。     

基于SVM遥感图像矿化信息提取试验

在讨论核函数的选择算法及优化的基础上,提出了一种将支持向量机(SVM)算法应用于遥感矿化信息提取的方法。并以TM遥感数据为试验样本,进行假彩色合成,将舍成图像的RGB值作为训练样本的特征向量,应用核函数选择算法和人为选择核函数方法,采用SVM算法对样本进行分类,试验表明选用径向基核函数所得的分类效果最好。认为对遥感影像作预处理后采用RGB值作为特征向量,应用支持向量机算法进行遥感矿化信息提取的方法能够获得较好的识别效果;应用LOO估算选择的核函数模型能够较好地逼近最佳值。