本文選題：玄武巖　切入點(diǎn)：地球化學(xué)成分　出處：《國(guó)土資源遙感》2017年01期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：巖石地球化學(xué)成分對(duì)巖石分類(lèi)、成因及演化研究有重要地質(zhì)意義。利用遙感手段反演巖石地球化學(xué)成分是一個(gè)較新的課題,也是遙感相關(guān)應(yīng)用研究的難點(diǎn)。以甘肅省柳園鎮(zhèn)南部二疊紀(jì)玄武巖帶為研究目標(biāo),在進(jìn)行系統(tǒng)采樣、光譜分析、地球化學(xué)測(cè)試的基礎(chǔ)上,采用偏最小二乘回歸(partial least squares regression,PLSR)對(duì)擁有2 150個(gè)波段的實(shí)測(cè)波譜數(shù)據(jù)及相應(yīng)的6種主量礦物數(shù)據(jù)進(jìn)行反演建模。首先選擇有效的預(yù)處理方法對(duì)目標(biāo)數(shù)據(jù)集進(jìn)行優(yōu)化,再利用k折交叉檢驗(yàn)方法獲得最小均方根誤差下的最適主成分個(gè)數(shù)。運(yùn)算結(jié)果表明,PLSR模型具有較好的穩(wěn)定性和精度,在利用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行巖石地球化學(xué)成分反演方面有很好的應(yīng)用前景。
[Abstract]:Rock geochemical composition of rock classification has important geological significance of Genesis and evolution. By means of remote sensing inversion of rock geochemical composition is a new topic, but also related to the application of remote sensing research difficulty. In Gansu Province, south of the town of Willow Park as the research object with the Permian basalts, in systematic sampling, spectrum analysis based on the geochemical test, using partial least squares regression (partial least squares regression, PLSR) inverse modeling of measured spectral data with 2150 bands and 6 corresponding major mineral data. First select the effective pretreatment method to optimize the target data set, and then use the optimal number of principal components K fold cross validation method to obtain the minimum root mean square error. The computational results show that the PLSR model has better precision and stability, rock geochemistry in using remote sensing data There is a good application prospect in the inversion of the study components.

【作者單位】： 中國(guó)國(guó)土資源航空物探遙感中心;中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與資源學(xué)院地質(zhì)過(guò)程與礦產(chǎn)資源國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)土資源部公益性行業(yè)科研基金項(xiàng)目“月球試驗(yàn)場(chǎng)遙感探測(cè)研究”(編號(hào):201211071-2) 中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查項(xiàng)目“高光譜地質(zhì)調(diào)查技術(shù)方法研究”(編號(hào):12120115040801)共同資助
【分類(lèi)號(hào)】：P627

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1624208