云南半坡地区遥感影像地质特征信息提取及成矿预测
[Abstract]:Metallogenic prediction is to find favorable stratigraphic lithology, magmatic hydrothermal activity information, favorable tectonic position in the known geological environment, and to comprehensively analyze the possibility of delineating some sections of metallogenic formation after comprehensive analysis. The present metallogenic prediction methods include trend extrapolation method, induction method, analogy method and comprehensive method. As a new technology, remote sensing metallogenic prediction has the advantages of rapid prospecting and evaluation of regional mineral resources. How to effectively carry out metallogenic prediction is a hot and difficult point at the present stage. Based on the analysis of regional metallogenic geological conditions and the distribution of mineral resources, this paper uses a variety of remote sensing information processing techniques to extract altered anomaly information, delineate the metallogenic target area, and compare with the results of field investigation to analyze its feasibility. Firstly, according to the geomorphological characteristics of the study area, the outburst of bedrock, the complexity of geological structure, combined with the mineral exploration data, the paper makes full use of the previous research results to analyze the metallogenic conditions and their distribution in the study area. Analyzing the characteristics of remote sensing images, using image enhancement processing methods such as band fusion, contrast enhancement, filtering and so on, to establish remote sensing interpretation marks to interpret lithologic strata, intrusive rocks and geological structures in the study area. Principal component analysis (PCA) and spectral angle mapping are used to extract the abnormal alteration information from ASTER data. The information of iron stain and hydroxyl alteration is extracted, the disturbance of water vegetation is removed, and the remote sensing anomaly information related to mineralization is determined. The remote sensing anomalies are classified, the ore-forming targets are delineated, the field inspection is carried out, and the distribution characteristics are analyzed and evaluated, which provides information support for the next step of mineral work and the selection of key target areas.
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:P627
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,本文编号:2280129
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