论文目录 | |
第一章 概论 | 第10-14
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第一节 遥感技术发展现状及在地球科学研究中的应用概况和进一步思考 | 第10-12
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第二节 选题及区域地质概况 | 第12
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第三节 研究内容和方法 | 第12-14
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第二章 大陆造山带复杂地质结构区地质研究的构造解析和遥感解析 | 第14-21
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第一节 构造解析 | 第14-17
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1. 构造解析 | 第14
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2. 构造解析的基本内容 | 第14-17
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2.1 区域地质的物质组成解析 | 第14-15
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2.1.1 地层地质体解析 | 第14-15
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2.1.2 岩性介质解析 | 第15
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2.2 不同类型地层、地质体的构造解析 | 第15-17
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2.2.1 构造变形场 | 第15
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2.2.2 构造尺度 | 第15
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2.2.3 构造层次 | 第15-16
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2.2.4 叠加和置换、继承和新生 | 第16
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2.2.5 构造世代和序列 | 第16-17
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2.3 区域构造综合解析 | 第17
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2.3.1 构造组合 | 第17
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2.3.2 构造作用方式和运动方向 | 第17
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2.3.3 平衡和复原 | 第17
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第二节 遥感解析 | 第17-21
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1. 遥感信息与地质信息的相互关系 | 第17-18
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2. 遥感解析 | 第18-19
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3. 遥感解析的具体内容 | 第19
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3.1 区域宏观物质组成(岩块、岩片、岩体、岩带)结构构造(大型断裂系统、韧性剪切系统、褶皱系统)的总体格架及其空间分布和几何学关系研究 | 第19
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3.2 在区域宏观组成和结构构造控制下各局部区段不同类型地质体(岩块、岩片、岩体、岩带)组成和细结构构造研究;特征构造要素(断裂、节理,面状构造,褶皱和韧性剪切带等)的解剖研究 | 第19
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4. 复杂地区地质研究的构造——遥感综合解析 | 第19-21
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第三章 不同的图像处理方法及存在的问题 | 第21-39
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第一节 常规图像处理方法 | 第21
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第二节 常规数理统计方法的局限性 | 第21-22
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1. 参数化和非参数化统计分析模型 | 第21
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1.1 参数化统计模型的局限性 | 第21
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1.2 非参数化统计模型的局限性 | 第21
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2. 遥感数理统计分析模型目前存在的其它主要问题 | 第21-22
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2.1 与地质实际脱节 | 第21-22
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2.2 计算复杂性 | 第22
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第三节 神经网络、小波变换、分形等图像处理方法的功能及存在的问题 | 第22-39
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1. 神经网络(NNET) | 第22-32
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1.1 前向网络 | 第23-25
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1.2 反馈网络 | 第25
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1.3 离散型霍普菲尔德网络(DHNN) | 第25-26
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1.4 DHNN的海布学习规则 | 第26-29
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1.5 相互结合型网络 | 第29-32
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1.5.1 网络结构 | 第30
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1.5.2 网络的具体输出情况 | 第30-31
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1.5.3 竞争网络的训练过程 | 第31-32
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2. 小波变换方法及存在的缺陷 | 第32-34
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2.1 小波变换的基本概念 | 第32-33
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2.1.1 一维连续小波变换 | 第32-33
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2.2 高维连续小波变换 | 第33
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2.3 离散小波变换 | 第33-34
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3. 分形处理 | 第34-39
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3.1 分形概念 | 第34-35
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3.2 简库恩全自动的分形图像压缩编码方法 | 第35-36
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3.3 全自动局部迭代函数方法对灰度数字图像编码的方法 | 第36-39
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第四章 榆树沟—铜花山地区地质体、地层、岩性及空间分布的遥感—构造综合解析 | 第39-72
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第一节 模糊均值聚类的随机场纹理分割与自适应共振(ART)神经网络计算对高压麻粒岩体的识别及不同尺度构造块体的规律性变化分析 | 第39-50
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1.高压麻粒地体 | 第39
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2. 基于随机场的纹理图像分割 | 第39-47
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2.1 图像模型 | 第39-42
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2.2 模糊C均值聚类 | 第42-47
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3. 自适应共振(ART)神经网络计算 | 第47-50
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3.1 自适应共振(ART)神经网络结构的优点 | 第47
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3.2 基本原理与算法 | 第47-50
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第二节 有序岩石遥感信息的最优分割对麻粒岩地体内部单元及地层复杂地段的定量化表达 | 第50-54
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1. 基本原理 | 第50
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2. 最优三段分割 | 第50-51
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3. 最优g段分割 | 第51-54
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3.1 变质橄榄岩 | 第52
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3.2 二辉麻粒岩单元(超镁铁质—镁铁质堆晶岩单元) | 第52
页 |
3.3 石榴斜辉麻粒岩单元 | 第52
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3.4 中基性麻粒岩互“层”单元(上部熔岩和相关沉积岩的混杂单元) | 第52-54
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第三节 HIS变换与直方图自适应增强相结合(区分绢云石英片岩、绿泥石英片岩、黑云石英片岩等) | 第54
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第四节 不同波段图像的融合(区分大理岩、蛇纹岩) | 第54-57
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第五节 R-Q型因子分析方法的信息提取(不同期次、不同类型的岩体信息、高压麻粒岩体的识别) | 第57-63
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1. 原始数据的标度方法 | 第57
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2. 对于R型分析就是把p维空间的研究样品点转变成研究变量间的关系 | 第57-63
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第六节 多维密度分布模型对不同期次、不同应变强度的变质岩信息提取以及不同方向的纹理信息提取 | 第63-67
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1. 稳健统计理论确 | 第63
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2. 高斯混合密度降解模型(GMDD) | 第63-64
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3. GMDD稳健特征估计函数 | 第64-65
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4. 基于多维密度分布模型的遥感影像特征提取 | 第65-67
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第七节 侵入岩体、节理的遥感解析 | 第67-69
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第八节 岩性解析总结 | 第69-72
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第五章 构造特征的遥感——构造综合解析 | 第72-113
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第一节 常规图像处理对脆性断裂和节理的解析 | 第72
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第二节 基于径向基函数(RBF)神经网络的遥感影像分类提取线状、面状(透入性、非透入性)信息 | 第72-75
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1. RBF的基本概念 | 第72
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2. 中间层(H)的状态确定 | 第72-74
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3. 中间层到输出层的学习方法 | 第74
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4. RBFNN映射原理 | 第74-75
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第三节 二进制小波及多分变率变换对叠加褶皱的分解 | 第75-79
页 |
1. 二进制小波 | 第75-76
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2. 多分辨率分析 | 第76-79
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第四节 小波包分析对韧性剪切带、透入性面理及褶皱的遥感解析 | 第79-99
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1. 小波包的基本概念 | 第79-82
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2. 小波包分析对韧性剪切带的确定 | 第82-87
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3. 小波包分析对透入性面理、早期褶皱及断层运动方向的解析 | 第87-91
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4. 小波包分割与图像分形对构造块体的解析 | 第91-99
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4.1 基于小波包分析的等混合距离分类对小型岩片、构造块体的识别 | 第91-93
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4.2 遥感图像的分形对构造块体的解析 | 第93-99
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4.2.1 基于四分树法的分形图像压缩编码 | 第93-95
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4.2.1.1 固定尺寸的四分树分形编码 | 第93
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4.2.1.2 自适应的四分树分形编码方法 | 第93-95
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4.2.2 基于盒子数分形的图像分割 | 第95
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4.2.3 基于分形模型的纹理特征 | 第95-99
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4.2.3.1 分维数 | 第95-96
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4.2.3.2 多重分形与广义维数谱 | 第96-97
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4.2.2.3 “空隙”特征 | 第97-98
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4.2.3.4 遥感图像特征提取和分类器的构造 | 第98-99
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第五节 铜花山—榆树沟地区断裂构造的遥感——构造综合解析 | 第99-105
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1. 断裂构造解析 | 第99-105
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1.1 区域构造混杂岩带的确定 | 第100-101
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1.2 第一期断裂(F_(1-x)) | 第101-102
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1.3 第二期断裂(F_(2-x)) | 第102
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1.4 第三期断裂(F_(3-x)) | 第102-104
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1.5 研究区最晚期断裂(F_(4-x)) | 第104-105
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第六节 褶皱构造的遥感—构造综合解析 | 第105-113
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1. 褶皱解析 | 第105-111
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2. 褶皱的分解 | 第111-113
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第六章 区域地质特征及构造序列 | 第113-115
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第一节 地质特征总结 | 第113
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第二节 构造序列及构造特征 | 第113-115
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1. 南北向逆冲推覆 | 第113-114
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2. 北西西向左行走滑 | 第114
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3. 北西西向右行走滑 | 第114
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4. 南北向逆冲推覆 | 第114
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5. 北北西、北东向断裂 | 第114-115
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第七章 结论和认识及存在问题 | 第115-116
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1. 结论和认识 | 第115
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2. 存在问题 | 第115-116
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参考文献 | 第116-123
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致谢 | 第123-124
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