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一种基于遥感和地球物理的古陆图像识别方法

阅读:266发布:2020-05-16

专利汇可以提供一种基于遥感和地球物理的古陆图像识别方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 属于地质矿产勘查技术领域,具体公开一种基于遥感和地球物理的古陆 块 图像识别 方法,该方法包括:通过总结古陆块地质特征,归纳出古老块的遥感和地球物理特征;通过磁异常信息处理,提取古老 变质岩 和基性火山岩的分布范围;通过重 力 异常信息处理,提取中酸性岩体的范围;通过 放射性 信息处理,提取酸性岩浆岩的范围;通过图像分形纹理分析,得到酸性 侵入岩 的范围;通过对典型 钾 质 花岗岩 放射性特征分析, 选定 出钾含量、 铀 钍比等参数,得到钾质花岗岩的初步范围;通过GIS空间分析,得到古老钾质花岗岩体的范围;将同时包含古老变质岩和古老钾质花岗岩体的地区作为古陆块分布区。该方法提高了古陆块识别的 稳定性 和可操作性。,下面是一种基于遥感和地球物理的古陆图像识别方法专利的具体信息内容。

1.一种基于遥感和地球物理的古陆图像识别方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤1、通过总结古陆块地质特征,归纳出古老块的遥感和地球物理特征;
步骤2、通过磁异常信息的处理与分析,提取古老变质岩和基性火山岩的分布范围;
步骤3、通过重异常信息的处理与分析,提取中酸性岩体的范围;
步骤4、通过放射性信息的处理与分析,提取酸性岩浆岩的范围;
步骤5、通过图像的分形纹理分析,得到酸性侵入岩的范围;
步骤6、通过对典型花岗岩放射性特征分析,选定出钾含量、钍比等参数,得到钾质花岗岩的初步范围;
步骤7、通过GIS空间分析,结合进一步的分形纹理计算,得到古老钾质花岗岩体的范围;
步骤8、将同时包含古老变质岩和古老钾质花岗岩体的地区作为古陆块分布区。
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法,其特征在于,所述的步骤1包括如下步骤:
通过收集、调研反映地壳成熟度的标志性岩石组合和构造体制变迁、以及与地壳成熟度关系密切的地球化学参数、同位素测年数据,总结归纳古陆块的岩性组合、地层时代等地质特征。
3.根据权利要求2所述的一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法,其特征在于,所述的步骤2包括如下步骤:
通过收集或实测区内各地质单元岩石磁化率数据,确定区内最古老变质岩和基性火山岩的磁化率大小,大于该磁化率大小的值即为高值;
然后结合区内航磁异常信息,选定与古老变质岩及基性火山岩大小相当的异常值作为阈值,大于此阈值的异常即为高值,进而筛选提取出古老变质岩和基性火山岩的分布范围;
通过图像目视特征总结,进行图像变差分析,利用长、短轴变程参数大小区分古老变质岩和基性火山岩,由于基性火山岩的长、短轴变程值大于古老变质岩长、短轴变程值,值小的区域即为筛选出的古老变质岩分布范围。
4.根据权利要求3所述的一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法,其特征在于,所述的步骤3包括如下步骤:
通过收集或实测区内各地质单元岩石密度参数,确定区内中酸性岩类密度大小,小于该密度大小的值即为低值,初步提取出中酸性岩类范围;再结合区内剩余重力异常和布格重力异常信息,选定与中酸性岩类异常值相当的数值作为阈值,低于此阈值的异常即为低值,进而筛选提取出中酸性岩体的分布范围。
5.根据权利要求4所述的一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法,其特征在于,所述的步骤4包括如下步骤:
通过收集或实测区内各地质单元岩石放射性参数,确定区内酸性岩浆岩放射性参数值大小,大于该参数大小的值即为高值,从而提取出酸性岩浆岩范围。
6.根据权利要求5所述的一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法,其特征在于,所述的步骤4中的各地质单元岩石放射性参数包括钾含量、铀钍比值。
7.根据权利要求6所述的一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法,其特征在于,所述的步骤5包括如下步骤:
利用图像分形纹理分析方法,对步骤4提取的酸性岩浆岩进一步判定,计算酸性岩浆岩区域图像的多重分形谱,根据酸性侵入岩的多重分形谱比喷出岩具有更好的对称性和更小的展布区间,筛选得到酸性侵入岩的分布范围。
8.根据权利要求7所述的一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法,其特征在于,所述的步骤6包括如下步骤:
通过对区内典型钾质花岗岩放射性特征分析,选定出钾质花岗岩合适的阈值,包括钾-2
含量、铀钍比值等参数,最终在步骤5得到的酸性侵入岩基础上选择钾含量大于2.2×10 且铀钍比值小于0.25的区域作为钾质花岗岩的初步范围。
9.根据权利要求8所述的一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法,其特征在于,所述的步骤7包括如下步骤:
对步骤3提取的中酸性岩体范围和步骤6得到的初步钾质花岗岩范围进行空间求交分析,得到求交集之后的结果范围,并对该范围内样本图像进行分形纹理分析,包括盒计维度和多重分形谱计算,选择盒计维度值较大,且多重分形谱展布区间宽、对称性更好的样本区域,作为古老钾质花岗岩体范围。
10.根据权利要求9所述的一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法,其特征在于,所述的步骤8包括如下步骤:
对步骤2步得到的古老变质岩范围与步骤7步得到的古老钾质花岗岩体范围进行空间求和分析,将同时包含二者的区域作为古陆块的分布范围。

说明书全文

一种基于遥感和地球物理的古陆图像识别方法

技术领域

[0001] 本发明属于地质矿产勘查技术领域,具体涉及一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法。

背景技术

[0002] 古陆块或古陆块的边缘对于金属成矿来说,条件十分有利,在古陆块及其边缘已发现众多全球范围内的重要矿集区。重要原因是,古陆块作为最古老的成熟地壳,本身具有良好的成矿物质来源,而其边缘往往构造活跃,具有多期次、多旋回特点,物质能量交换异常活跃,这正是许多大型、特大型矿床成矿的有利地质环境。
[0003] 中国或东亚大陆是由一些小陆块、众多微陆块和造山带组合而成的复合大陆,对于这些古老微陆块的研究意义重大。目前古陆块的识别,主要依靠地质学家根据岩性组合和地层的时代来鉴定,需要大量的野外现场取样和室内化学分析来完成,要实现这样的目标难度非常大。

发明内容

[0004] 本发明克服了现有方法的不足,提供了一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法,该方法提高了古陆块识别的稳定性和可操作性,具有流程化识别古陆块的能
[0005] 实现本发明目的的技术方案:一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法,该方法包括以下步骤:
[0006] 步骤1、通过总结古陆块地质特征,归纳出古老块的遥感和地球物理特征;
[0007] 步骤2、通过磁异常信息的处理与分析,提取古老变质岩和基性火山岩的分布范围;
[0008] 步骤3、通过重力异常信息的处理与分析,提取中酸性岩体的范围;
[0009] 步骤4、通过放射性信息的处理与分析,提取酸性岩浆岩的范围;
[0010] 步骤5、通过图像的分形纹理分析,得到酸性侵入岩的范围;
[0011] 步骤6、通过对典型花岗岩放射性特征分析,选定出钾含量、钍比等参数,得到钾质花岗岩的初步范围;
[0012] 步骤7、通过GIS空间分析,结合进一步的分形纹理计算,得到古老钾质花岗岩体的范围;
[0013] 步骤8、将同时包含古老变质岩和古老钾质花岗岩体的地区作为古陆块分布区。
[0014] 所述的步骤1包括如下步骤:通过收集、调研反映地壳成熟度的标志性岩石组合和构造体制变迁、以及与地壳成熟度关系密切的地球化学参数、同位素测年数据,总结归纳古陆块的岩性组合、地层时代等地质特征。
[0015] 所述的步骤2包括如下步骤:通过收集或实测区内各地质单元岩石磁化率数据,确定区内最古老变质岩和基性火山岩的磁化率大小,大于该磁化率大小的值即为高值;然后结合区内航磁异常信息,选定与古老变质岩及基性火山岩大小相当的异常值作为阈值,大于此阈值的异常即为高值,进而筛选提取出古老变质岩和基性火山岩的分布范围;通过图像目视特征总结,进行图像变差分析,利用长、短轴变程参数大小区分古老变质岩和基性火山岩,由于基性火山岩的长、短轴变程值大于古老变质岩长、短轴变程值,值小的区域即为筛选出的古老变质岩分布范围。
[0016] 所述的步骤3包括如下步骤:通过收集或实测区内各地质单元岩石密度参数,确定区内中酸性岩类密度大小,小于该密度大小的值即为低值,初步提取出中酸性岩类范围;再结合区内剩余重力异常和布格重力异常信息,选定与中酸性岩类异常值相当的数值作为阈值,低于此阈值的异常即为低值,进而筛选提取出中酸性岩体的分布范围。
[0017] 所述的步骤4包括如下步骤:通过收集或实测区内各地质单元岩石放射性参数,确定区内酸性岩浆岩放射性参数值大小,大于该参数大小的值即为高值,从而提取出酸性岩浆岩范围。
[0018] 所述的步骤4中的各地质单元岩石放射性参数包括钾含量、铀钍比值。
[0019] 所述的步骤5包括如下步骤:利用图像分形纹理分析方法,对步骤4提取的酸性岩浆岩进一步判定,计算酸性岩浆岩区域图像的多重分形谱,根据酸性侵入岩的多重分形谱比喷出岩具有更好的对称性和更小的展布区间,筛选得到酸性侵入岩的分布范围。
[0020] 所述的步骤6包括如下步骤:通过对区内典型钾质花岗岩放射性特征分析,选定出钾质花岗岩合适的阈值,包括钾含量、铀钍比值等参数,最终在步骤5得到的酸性侵入岩基础上选择钾含量大于2.2×10-2且铀钍比值小于0.25的区域作为钾质花岗岩的初步范围。
[0021] 所述的步骤7包括如下步骤:对步骤3提取的中酸性岩体范围和步骤6得到的初步钾质花岗岩范围进行空间求交分析,得到求交集之后的结果范围,并对该范围内样本图像进行分形纹理分析,包括盒计维度和多重分形谱计算,选择盒计维度值较大,且多重分形谱展布区间宽、对称性更好的样本区域,作为古老钾质花岗岩体范围。
[0022] 所述的步骤8包括如下步骤:对步骤2步得到的古老变质岩范围与步骤7步得到的古老钾质花岗岩体范围进行空间求和分析,将同时包含二者的区域作为古陆块的分布范围。。
[0023] 本发明的有益技术效果在于:本发明的优势在于将古陆块的地质特征运用遥感和地球物理信息进行刻画,总结古陆块的遥感图像和地球物理特征,建立识别古陆块的空中探测方法,弥补了地质研究方法的不足,提高了识别的稳定性和可操作性。附图说明
[0024] 图1为本发明所提供的一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法的流程图

具体实施方式

[0025] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。
[0026] 本发明所提供的一种基于遥感和地球物理的古陆块图像识别方法,该方法具体包括以下步骤:
[0027] 步骤1、通过总结古陆块地质特征,归纳出古老块的遥感和地球物理特征[0028] 通过系统总结古陆块地质特征,并将这些特征运用遥感、地球物理信息进行刻画,总结出古陆块的遥感和地球物理特征。
[0029] 通过收集、调研已有对古陆块的研究成果,例如收集、调研反映地壳成熟度的标志性岩石组合和构造体制变迁、以及与地壳成熟度关系密切的地球化学参数(FeO/MgO、K2O/Na2O)、同位素测年数据,总结归纳古陆块的岩性组合、地层时代等地质特征。
[0030] 步骤2、通过磁异常信息的处理与分析,提取古老变质岩和基性火山岩的分布范围[0031] 通过分析区内主要岩石磁性特征参数,即通过收集或实测区内各地质单元岩石磁化率数据,确定区内最古老变质岩和基性火山岩的磁化率大小,大于该磁化率大小的值即为高值。
[0032] 然后结合区内航磁异常信息,选定与古老变质岩及基性火山岩大小相当的异常值作为阈值,大于此阈值的异常即为高值,进而筛选提取出古老变质岩和基性火山岩的分布范围。
[0033] 通过图像目视特征总结,进行图像变差分析,利用长、短轴变程参数大小区分古老变质岩和基性火山岩,由于基性火山岩的长、短轴变程值大于古老变质岩长、短轴变程值,值小的区域即为筛选出的古老变质岩分布范围。
[0034] 步骤3、通过重力异常信息的处理与分析,提取中酸性岩体的范围[0035] 通过收集或实测区内各地质单元岩石密度参数,确定区内中酸性岩类密度大小,小于该密度大小的值即为低值,初步提取出中酸性岩类范围。再结合区内剩余重力异常和布格重力异常信息,选定与中酸性岩类异常值相当的数值作为阈值,低于此阈值的异常即为低值,进而筛选提取出中酸性岩体的分布范围。
[0036] 步骤4、通过放射性信息的处理与分析,提取酸性岩浆岩的范围
[0037] 通过收集或实测区内各地质单元岩石放射性参数(钾含量、铀钍比值),确定区内酸性岩浆岩放射性参数值大小,大于该参数大小的值即为高值,从而提取出酸性岩浆岩范围。
[0038] 步骤5、通过图像的分形纹理分析,得到酸性侵入岩的范围
[0039] 利用图像分形纹理分析方法,对步骤4提取的酸性岩浆岩进一步判定,通过Fraclab软件计算酸性岩浆岩区域图像的多重分形谱,根据酸性侵入岩的多重分形谱比喷出岩具有更好的对称性和更小的展布区间,筛选得到酸性侵入岩的分布范围。
[0040] 步骤6、通过对典型钾质花岗岩放射性特征分析,选定出钾含量、铀钍比等参数,得到钾质花岗岩的初步范围
[0041] 通过对区内典型钾质花岗岩放射性特征分析,选定出钾质花岗岩合适的阈值,包括钾含量、铀钍比值等参数,最终在步骤5得到的酸性侵入岩基础上选择钾含量大于2.2×10-2且铀钍比值小于0.25的区域作为钾质花岗岩的初步范围。
[0042] 步骤7、通过GIS空间分析,结合进一步的分形纹理计算,得到古老钾质花岗岩体的范围
[0043] 在ArcGIS软件中对步骤3提取的中酸性岩体范围和步骤6得到的初步钾质花岗岩范围进行空间求交分析,得到求交集之后的结果范围,并对该范围内样本图像进行分形纹理分析,包括盒计维度和多重分形谱计算,选择盒计维度值较大,且多重分形谱展布区间宽、对称性更好的样本区域,作为古老钾质花岗岩体范围。
[0044] GIS(Geographic Information System),地理信息系统
[0045] GIS空间分析包括叠加分析、网络分析、缓冲区分析等,空间求交分析属于其中叠加分析的一种。
[0046] 步骤8、将同时包含古老变质岩和古老钾质花岗岩体的地区作为古陆块分布区[0047] 在ArcGIS软件中对步骤2步得到的古老变质岩范围与步骤7步得到的古老钾质花岗岩体范围进行空间求和分析,将同时包含二者的区域作为古陆块的分布范围。
[0048] 上面结合附图和实施例对本发明作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施例,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。本发明中未作详细描述的内容均可以采用现有技术
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