油砂波谱专题数据库的建立与应用
发布时间：2021-06-23 05:37
随着大数据时代的到来,如何对数据进行有效的管理、并且充分利用显得愈来愈重要。目前国内外地物波谱数据库种类繁多,而单单针对油砂波谱还存在研究空白,不能实现对油砂及其相关信息进行有效的管理与分析。油砂在资源勘察和开发利用过程中,基础数据与信息的积累、分析是十分重要的环节,油砂样本实测数据的分析是进一步工作的重要基础。在野外采集时包含了如样本产地、经纬度坐标、岩石描述、风化程度等油砂样本基本信息;回到实验室内油砂样本波谱数据的获取包含了观测仪器、时间、地点等波谱观测信息;油砂样本薄片鉴定分析时又涵盖了岩石成分组成、显微构造、显微照片等微观结构信息。如何对这些信息进行归纳、筛选,并进行统一、标准化、有效的管理,同时对油砂样本波谱进行相关分析,甚至由此可建立油砂相关数据说明与油砂理化成份的关联,是本论文的重点、难点。本论文在分析已有专题波谱数据库建设的基础上,通过分析油砂相关概念和理论,确定数据库所一一需要实现的功能,选取C#语言结合SQL Server2008数据库设计与开发了油砂波谱专题数据库,并对该数据库进行应用,油砂填图结果较理想。油砂波谱库里的油砂样本信息完备,在该地区和其他地区数据分...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图谱合一示意图
图 2.3 包络线图示和波谱吸收特征参数图示谱特征拟合算法种基于波谱吸收特征匹配的遥感分类方法，匹配前需对参考波进行连续统去除处理，然后采用最小二乘法将参考波谱和匹配得到匹配结果，这里的匹配波谱可以是 ASD 仪采集的样本波谱像元波谱，匹配拟合值越高就代表参考波谱与匹配波谱越相似进行下一步有关研究[38]。此算法不仅增补了 SAM 算法的不足益考虑进内，特别是在波谱曲线有显著吸收特征的时候其识别现如公式（2.1）、（2.2）[40-41]： '( , )( ) ( )Cov Pf aaD P D…………………
：点击“File->Save Plot As->ASCII…”，选文件名和输出路径即可对包络线去除后的反表述为 spectral angel mapping，简要称为 SA.4 所示：将波谱曲线看作是有长度、有方向各个波谱彼此间的夹角叫做波谱角。通常我而且常常伴有混合像元效应，用传统分类方出现不同物质谱线相似、相同物质谱线差异却：SAM 这种方法基于的是波谱角、忽略了波异，因为向量之间的角度与向量本身的长度完全忽略掉了。由于各类物质都有自己本身此方法恰好强调了波谱曲线吸收特征在分类分类方面，SAM 方法较之于传统分类方法具
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于连续统去除法的冬小麦叶片全氮含量估算[J]. 李粉玲,常庆瑞. 农业机械学报. 2017(07)
[2]基于光谱特征与PLSR结合的叶面积指数拟合方法的无人机画幅高光谱遥感应用[J]. 高林,杨贵军,李长春,冯海宽,徐波,王磊,董锦绘,付奎. 作物学报. 2017(04)
[3]地物波谱数据库建设进展及应用现状[J]. 张莹彤,肖青,闻建光,游冬琴,窦宝成,唐勇,彭实. 遥感学报. 2017(01)
[4]油砂组分遥感光谱响应特征及意义[J]. 尤金凤,邢立新,潘军,单玄龙,樊瑞雪. 地球物理学报. 2016(08)
[5]岩石薄片鉴定及显微图像技术在现场录井中的应用[J]. 刘淑英. 西部探矿工程. 2016(08)
[6]柴达木盆地北缘冷湖四号构造油田水水化学组成及其分布特征[J]. 石国成,张西营,李永寿,唐启亮,苗卫良,李雯霞,薛园,李园. 盐湖研究. 2016(02)
[7]全球重油与油砂资源潜力、分布与勘探方向[J]. 马锋,张光亚,王红军,刘祚冬,蒋凌志,谢寅福,李飞,琚亮. 吉林大学学报(地球科学版). 2015(04)
[8]基于ENVl的Hyperion数据预处理方法[J]. 杨玲莉,张廷斌,何菊红,悦永峥,张雨晨. 河南科技. 2015(09)
[9]薄片鉴定在油气勘探开发中快速评价案例分析[J]. 杨玉茹,程合生,潘卫红,葛佳,武佩君. 地质科技情报. 2015(02)
[10]基于光谱特征拟合的艺术画颜料成分识别研究[J]. 武锋强,杨武年,李丹. 光散射学报. 2014(01)
博士论文
[1]油砂组分光谱响应机理及遥感找矿研究[D]. 尤金凤.吉林大学 2015
[2]油砂热解特性及其产物生成机理研究[D]. 贾春霞.华北电力大学 2014
[3]高光谱遥感岩矿特征提取与分类方法研究[D]. 林娜.成都理工大学 2011
[4]松辽盆地西部斜坡区烃渗漏信息遥感增强与提取[D]. 章桂芳.浙江大学 2009
[5]岩矿波谱数据分析与信息提取方法研究[D]. 刘汉湖.成都理工大学 2008
[6]基于烃类微渗漏理论的高光谱遥感油气异常探测方法研究[D]. 赵欣梅.中国地质大学（北京） 2007
硕士论文
[1]柴北缘冷湖构造带第三系盖层封闭能力研究[D]. 汤建荣.中国地质大学 2016
[2]湿地典型植物光谱及其数据库系统研究[D]. 甘迪龙.杭州师范大学 2013
[3]新疆准噶尔盆地油砂开发利用现状及前景研究[D]. 韩志强.南京农业大学 2011
[4]高寒山区高光谱岩矿波谱机理及信息提取方法研究[D]. 何中海.电子科技大学 2011
[5]兖州矿区典型地物波谱数据库建设与应用研究[D]. 范俊甫.山东科技大学 2011
[6]地物波谱数据库设计与开发[D]. 任利华.解放军信息工程大学 2008
[7]基于组件式GIS的典型地物光谱特性数据库系统设计研究[D]. 孙红梅.山东科技大学 2004
本文编号：3244343
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图谱合一示意图
图 2.3 包络线图示和波谱吸收特征参数图示谱特征拟合算法种基于波谱吸收特征匹配的遥感分类方法，匹配前需对参考波进行连续统去除处理，然后采用最小二乘法将参考波谱和匹配得到匹配结果，这里的匹配波谱可以是 ASD 仪采集的样本波谱像元波谱，匹配拟合值越高就代表参考波谱与匹配波谱越相似进行下一步有关研究[38]。此算法不仅增补了 SAM 算法的不足益考虑进内，特别是在波谱曲线有显著吸收特征的时候其识别现如公式（2.1）、（2.2）[40-41]： '( , )( ) ( )Cov Pf aaD P D…………………
：点击“File->Save Plot As->ASCII…”，选文件名和输出路径即可对包络线去除后的反表述为 spectral angel mapping，简要称为 SA.4 所示：将波谱曲线看作是有长度、有方向各个波谱彼此间的夹角叫做波谱角。通常我而且常常伴有混合像元效应，用传统分类方出现不同物质谱线相似、相同物质谱线差异却：SAM 这种方法基于的是波谱角、忽略了波异，因为向量之间的角度与向量本身的长度完全忽略掉了。由于各类物质都有自己本身此方法恰好强调了波谱曲线吸收特征在分类分类方面，SAM 方法较之于传统分类方法具
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于连续统去除法的冬小麦叶片全氮含量估算[J]. 李粉玲,常庆瑞. 农业机械学报. 2017(07)
[2]基于光谱特征与PLSR结合的叶面积指数拟合方法的无人机画幅高光谱遥感应用[J]. 高林,杨贵军,李长春,冯海宽,徐波,王磊,董锦绘,付奎. 作物学报. 2017(04)
[3]地物波谱数据库建设进展及应用现状[J]. 张莹彤,肖青,闻建光,游冬琴,窦宝成,唐勇,彭实. 遥感学报. 2017(01)
[4]油砂组分遥感光谱响应特征及意义[J]. 尤金凤,邢立新,潘军,单玄龙,樊瑞雪. 地球物理学报. 2016(08)
[5]岩石薄片鉴定及显微图像技术在现场录井中的应用[J]. 刘淑英. 西部探矿工程. 2016(08)
[6]柴达木盆地北缘冷湖四号构造油田水水化学组成及其分布特征[J]. 石国成,张西营,李永寿,唐启亮,苗卫良,李雯霞,薛园,李园. 盐湖研究. 2016(02)
[7]全球重油与油砂资源潜力、分布与勘探方向[J]. 马锋,张光亚,王红军,刘祚冬,蒋凌志,谢寅福,李飞,琚亮. 吉林大学学报(地球科学版). 2015(04)
[8]基于ENVl的Hyperion数据预处理方法[J]. 杨玲莉,张廷斌,何菊红,悦永峥,张雨晨. 河南科技. 2015(09)
[9]薄片鉴定在油气勘探开发中快速评价案例分析[J]. 杨玉茹,程合生,潘卫红,葛佳,武佩君. 地质科技情报. 2015(02)
[10]基于光谱特征拟合的艺术画颜料成分识别研究[J]. 武锋强,杨武年,李丹. 光散射学报. 2014(01)
博士论文
[1]油砂组分光谱响应机理及遥感找矿研究[D]. 尤金凤.吉林大学 2015
[2]油砂热解特性及其产物生成机理研究[D]. 贾春霞.华北电力大学 2014
[3]高光谱遥感岩矿特征提取与分类方法研究[D]. 林娜.成都理工大学 2011
[4]松辽盆地西部斜坡区烃渗漏信息遥感增强与提取[D]. 章桂芳.浙江大学 2009
[5]岩矿波谱数据分析与信息提取方法研究[D]. 刘汉湖.成都理工大学 2008
[6]基于烃类微渗漏理论的高光谱遥感油气异常探测方法研究[D]. 赵欣梅.中国地质大学（北京） 2007
硕士论文
[1]柴北缘冷湖构造带第三系盖层封闭能力研究[D]. 汤建荣.中国地质大学 2016
[2]湿地典型植物光谱及其数据库系统研究[D]. 甘迪龙.杭州师范大学 2013
[3]新疆准噶尔盆地油砂开发利用现状及前景研究[D]. 韩志强.南京农业大学 2011
[4]高寒山区高光谱岩矿波谱机理及信息提取方法研究[D]. 何中海.电子科技大学 2011
[5]兖州矿区典型地物波谱数据库建设与应用研究[D]. 范俊甫.山东科技大学 2011
[6]地物波谱数据库设计与开发[D]. 任利华.解放军信息工程大学 2008
[7]基于组件式GIS的典型地物光谱特性数据库系统设计研究[D]. 孙红梅.山东科技大学 2004
本文编号：3244343
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