1 / 73
文档名称:

新疆白碱滩地区遥感地质填图与蚀变信息提取的研究.pdf

格式:pdf   页数:73
下载后只包含 1 个 PDF 格式的文档,没有任何的图纸或源代码,查看文件列表

如果您已付费下载过本站文档,您可以点这里二次下载

分享

预览

新疆白碱滩地区遥感地质填图与蚀变信息提取的研究.pdf

上传人:1006108867 2014/5/23 文件大小:0 KB

下载得到文件列表

新疆白碱滩地区遥感地质填图与蚀变信息提取的研究.pdf

文档介绍

文档介绍:分类号: P28
10710-2009127010


硕士学位论文

新疆白碱滩地区遥感地质填图与
蚀变信息提取研究

尹德威

导师姓名职称周军教授
申请学位级别硕士学科专业名称地图学与地理信息系统
论文提交日期 2012 年 5 月 1 日论文答辩日期 2012 年 5 月 30 日
学位授予单位长安大学
The research of remote sensing geological mapping and
alteration information extraction in Baijiantan,Xinjiang



A Dissertation Submitted for the Degree of Master



Candidate:Yin Dewei

Supervisor:Prof. Zhou Jun




Chang’an University, Xi’an, China
i
摘要
白碱滩区位于我国著名的断裂带达尔布特断裂带以南,以往的地质找矿往往集中于
达尔布特断裂带以北地区,是金、铜等矿产形成的有利地段,而对于达尔布特断裂以南
地区的地质找矿研究是近几年才开展的。
白碱滩地区地广人稀,对于地质找矿若仅仅依靠常规找矿方法很难达到预期效果,
因此本文引入遥感、化探、地质等结合的方法对该地区进行地质找矿研究。首先对该地
区的基础地质资料进行了分析,包括该地区的岩性、断裂、褶皱、节理等。然后对该地
区的 Landsat 和 CBERS 遥感图像数据进行了处理,包括对遥感图像数据的预处理(图
像校正、子图切取、图像融合)、各波段彩色合成等,在此基础上结合 1︰20 万地质图
对加甫沙尔苏幅进行了 1︰5 万遥感地质填图,并用传统的 Crosta 法即利用 ETM(1、3、
4、5)和 ETM(1、4、5、7)进行主成分分析,成功地对加甫沙尔苏幅进行了矿化蚀
变信息提取,并根据 Landsat 提取结果试验性地对 CBERS 数据进行了铁染信息的提取,
取得了比较满意的结果。最后结合加甫沙尔苏幅 1︰5 万化探资料圈定了两个成矿远景
区,13 个找矿靶区,为进一步找矿指引了方向。
本文通过对白碱滩地区的综合研究,指出该地区具有形成大型钼矿的有利条件,提
出了下一步工作的建议。
关键词:白碱滩,遥感,蚀变信息,找矿预测
ii
Abstract
Baijiantan area is located in the south of famous fracture with Dahl Baxter fault zone, the
previous geological prospecting tend to concentrate on the northern region of Dahl Butte fault
zone,which is the emphatic areas in prospecting for the Au,Cu deposit. And the research of
geological prospecting in the southern region of Dahl Baxter fracture is carried out in recent
years.
Baijiantan area with much land and few people, it is difficult to achieve the desired
results if we only depend on conventional prospecting method. This paper introduces the
method bining remote sensing, geochemical, geological to carry out the research of
geological prospecting. Firstly, the paper analyzes the basic geological datas of the area,
including the lithology, fault, fold, joints. Then the paper processes the Landsat and CBERS
remote sensing image datas, including the image data preproces