龙首山铀成矿区断裂构造遥感识别及其应用研究

论文摘要

龙首山地区是我国的一个重要铀成矿区,区内铀矿化与构造关系密切。由于区内地形复杂,传统地质调查方法对区内断裂构造难以做到系统和全面识别。遥感技术虽然可以弥补这方面的不足,但区内基于遥感的构造研究主要是利用目视解译识别断裂构造的形迹特征,未对区内断裂构造的力学性质及其与铀成矿的关系开展系统研究。本文以高分二号影像（GF-2）、Landsat 8陆地成像仪（OLI）影像以及ASTER GDEM为数据源,开展了线性构造自动提取和断裂构造力学性质影像分析研究,并用于龙首山铀成矿区构造识别,比较系统和深入地研究了地质构造及其与铀成矿的关系,取得的主要成果和认识如下:1.研究了图像类型和空间分辨率对线性构造提取效果的影响,发现OLI影像（B2B7）经过主成分变换后的PC5有利于构造识别。其中低空间分辨率PC5适合于提取主要构造,而OLI与GF-2融合生成的更高空间分辨率（10m）图像的PC5适合提取次要构造。2.开展了图像处理技术的深入研究,构建了多尺度影像集。即利用彩色合成、主成分分析及图像融合构建了低、中、高三个尺度的影像,从而有利于断裂构造解译及其力学性质分析。3.利用PCI软件Geomatic中的LINE模块自动提取了研究区线性形迹,利用ArcGIS软件去除了道路、山脊及图像边缘的干扰,由此建立了遥感断裂构造的半自动识别流程。该流程包括图像筛选、主要与次要线性形迹提取、干扰去除和组合连接等步骤。4.结合地学知识,通过对多尺度影像数据集的详细研究,分析了研究区主要断裂构造力学性质。在此基础上,结合前人成果初步归纳了不同力学性质断裂构造的影像特征。5.开展了线性构造的密度、分形特征研究,结合地质资料,发现研究区铀矿化受岩体接触带和构造共同控制,矿床主要分布于线性构造分形维数及密度的高、低过渡地带。同时,分析了断裂构造方位及力学性质与已知铀矿床的关系,认为龙首山地区铀矿形成于后期近SN向扭性断裂走滑作用造成的早期NWW、NW向挤压破碎带的松弛区。

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摘要

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1 引言

1.1 选题依据、研究目的及意义

1.1.1 选题依据

1.1.2 研究目的及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 断裂构造形迹的遥感解译研究

1.2.2 断裂构造力学性质遥感分析研究

1.2.3 龙首山区域遥感地质应用研究现状

1.2.4 存在的问题

1.3 技术方法及实物工作量

1.3.1 技术方法

1.3.2 实物工作量

2 龙首山地质概况

2.1 地理概况

2.2 区域地质

2.2.1 大地构造背景

2.2.2 地层

2.2.3 岩浆岩

2.2.4 构造

2.3 典型铀矿床地质特征

3 数据源及数据处理

3.1 数据源及其特点分析

3.1.1 GF-2 影像

3.1.2 Landsat-8 OLI影像

3.1.3 DEM数据

3.2 图像预处理

3.2.1 几何校正

3.2.2 辐射校正

3.2.3 图像裁剪

3.3 图像增强处理

3.3.1 彩色合成

3.3.2 主成分分析

3.3.3 图像融合

4 图像边缘检测与线性构造自动识别

4.1 边缘检测

4.2 边缘连接

4.3 线性形迹的自动提取

4.3.1 LINE模块

4.3.2 图像选取及线性形迹提取

4.4 线性干扰去除与线性构造识别

4.4.1 道路目视解译

4.4.2 图像边界信息提取

4.4.3 非构造成因山脊线提取

4.4.4 非线性构造剔除

4.5 遥感断裂构造识别流程

4.5.1 图像筛选

4.5.2 主次线性形迹提取

4.5.3 线性干扰的去除与遥感断裂构造连接

5 断裂力学性质的分析及影像标志

5.1 龙首山铀成矿区断裂构造特征

5.2 主要断裂的力学性质分析

5.2.1 马路沟断裂

5.2.2 革命沟断裂

5.2.3 大红沙沟断裂

5.2.4 玉石沟断裂

5.3 断裂构造力学性质的影像标志

6 遥感识别构造的分析验证与应用

6.1 识别构造的分析验证

6.1.1 主要构造方向的分析验证

6.1.2 空间一致性分析验证

6.2 铀成矿分析

6.2.1 构造密度与铀成矿关系

6.2.2 构造分形特征与铀成矿关系

6.2.3 构造方向和力学性质与铀成矿的关系

7 结论

7.1 主要认识

7.2 不足与展望

参考文献

致谢

附录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 张元涛

导师: 潘蔚

关键词: 线性构造,自动提取,力学性质,铀矿

来源: 核工业北京地质研究院

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 地质学,地质学,地球物理学,矿业工程,矿业工程

单位: 核工业北京地质研究院

基金: 核工业北京地质研究院承担的国家高分专项《高分遥感数据(民用部分)在铀资源勘查核查应用技术》

分类号: P627;P619.14

DOI: 10.27120/d.cnki.ghgyy.2019.000002

总页数: 86

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