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造山带复杂结构构造区遥感——构造综合解析--以南天山铜花山—榆树沟地区为例

第一章 概论第1-14页
 第一节 遥感技术发展现状及在地球科学研究中的应用概况和进一步思考第10-12页
 第二节 选题及区域地质概况第12页
 第三节 研究内容和方法第12-14页
第二章 大陆造山带复杂地质结构区地质研究的构造解析和遥感解析第14-21页
 第一节 构造解析第14-17页
  1. 构造解析第14页
  2. 构造解析的基本内容第14-17页
   2.1 区域地质的物质组成解析第14-15页
    2.1.1 地层地质体解析第14-15页
    2.1.2 岩性介质解析第15页
   2.2 不同类型地层、地质体的构造解析第15-17页
    2.2.1 构造变形场第15页
    2.2.2 构造尺度第15页
    2.2.3 构造层次第15-16页
    2.2.4 叠加和置换、继承和新生第16页
    2.2.5 构造世代和序列第16-17页
   2.3 区域构造综合解析第17页
    2.3.1 构造组合第17页
    2.3.2 构造作用方式和运动方向第17页
    2.3.3 平衡和复原第17页
 第二节 遥感解析第17-21页
  1. 遥感信息与地质信息的相互关系第17-18页
  2. 遥感解析第18-19页
  3. 遥感解析的具体内容第19页
   3.1 区域宏观物质组成(岩块、岩片、岩体、岩带)结构构造(大型断裂系统、韧性剪切系统、褶皱系统)的总体格架及其空间分布和几何学关系研究第19页
   3.2 在区域宏观组成和结构构造控制下各局部区段不同类型地质体(岩块、岩片、岩体、岩带)组成和细结构构造研究;特征构造要素(断裂、节理,面状构造,褶皱和韧性剪切带等)的解剖研究第19页
  4. 复杂地区地质研究的构造——遥感综合解析第19-21页
第三章 不同的图像处理方法及存在的问题第21-39页
 第一节 常规图像处理方法第21页
 第二节 常规数理统计方法的局限性第21-22页
  1. 参数化和非参数化统计分析模型第21页
   1.1 参数化统计模型的局限性第21页
   1.2 非参数化统计模型的局限性第21页
  2. 遥感数理统计分析模型目前存在的其它主要问题第21-22页
   2.1 与地质实际脱节第21-22页
   2.2 计算复杂性第22页
 第三节 神经网络、小波变换、分形等图像处理方法的功能及存在的问题第22-39页
  1. 神经网络(NNET)第22-32页
   1.1 前向网络第23-25页
   1.2 反馈网络第25页
   1.3 离散型霍普菲尔德网络(DHNN)第25-26页
   1.4 DHNN的海布学习规则第26-29页
   1.5 相互结合型网络第29-32页
    1.5.1 网络结构第30页
    1.5.2 网络的具体输出情况第30-31页
    1.5.3 竞争网络的训练过程第31-32页
  2. 小波变换方法及存在的缺陷第32-34页
   2.1 小波变换的基本概念第32-33页
    2.1.1 一维连续小波变换第32-33页
   2.2 高维连续小波变换第33页
   2.3 离散小波变换第33-34页
  3. 分形处理第34-39页
   3.1 分形概念第34-35页
   3.2 简库恩全自动的分形图像压缩编码方法第35-36页
   3.3 全自动局部迭代函数方法对灰度数字图像编码的方法第36-39页
第四章 榆树沟—铜花山地区地质体、地层、岩性及空间分布的遥感—构造综合解析第39-72页
 第一节 模糊均值聚类的随机场纹理分割与自适应共振(ART)神经网络计算对高压麻粒岩体的识别及不同尺度构造块体的规律性变化分析第39-50页
  1.高压麻粒地体第39页
  2. 基于随机场的纹理图像分割第39-47页
   2.1 图像模型第39-42页
   2.2 模糊C均值聚类第42-47页
  3. 自适应共振(ART)神经网络计算第47-50页
   3.1 自适应共振(ART)神经网络结构的优点第47页
   3.2 基本原理与算法第47-50页
 第二节 有序岩石遥感信息的最优分割对麻粒岩地体内部单元及地层复杂地段的定量化表达第50-54页
  1. 基本原理第50页
  2. 最优三段分割第50-51页
  3. 最优g段分割第51-54页
   3.1 变质橄榄岩第52页
   3.2 二辉麻粒岩单元(超镁铁质—镁铁质堆晶岩单元)第52页
   3.3 石榴斜辉麻粒岩单元第52页
   3.4 中基性麻粒岩互“层”单元(上部熔岩和相关沉积岩的混杂单元)第52-54页
 第三节 HIS变换与直方图自适应增强相结合(区分绢云石英片岩、绿泥石英片岩、黑云石英片岩等)第54页
 第四节 不同波段图像的融合(区分大理岩、蛇纹岩)第54-57页
 第五节 R-Q型因子分析方法的信息提取(不同期次、不同类型的岩体信息、高压麻粒岩体的识别)第57-63页
  1. 原始数据的标度方法第57页
  2. 对于R型分析就是把p维空间的研究样品点转变成研究变量间的关系第57-63页
 第六节 多维密度分布模型对不同期次、不同应变强度的变质岩信息提取以及不同方向的纹理信息提取第63-67页
  1. 稳健统计理论确第63页
  2. 高斯混合密度降解模型(GMDD)第63-64页
  3. GMDD稳健特征估计函数第64-65页
  4. 基于多维密度分布模型的遥感影像特征提取第65-67页
 第七节 侵入岩体、节理的遥感解析第67-69页
 第八节 岩性解析总结第69-72页
第五章 构造特征的遥感——构造综合解析第72-113页
 第一节 常规图像处理对脆性断裂和节理的解析第72页
 第二节 基于径向基函数(RBF)神经网络的遥感影像分类提取线状、面状(透入性、非透入性)信息第72-75页
  1. RBF的基本概念第72页
  2. 中间层(H)的状态确定第72-74页
  3. 中间层到输出层的学习方法第74页
  4. RBFNN映射原理第74-75页
 第三节 二进制小波及多分变率变换对叠加褶皱的分解第75-79页
  1. 二进制小波第75-76页
  2. 多分辨率分析第76-79页
 第四节 小波包分析对韧性剪切带、透入性面理及褶皱的遥感解析第79-99页
  1. 小波包的基本概念第79-82页
  2. 小波包分析对韧性剪切带的确定第82-87页
  3. 小波包分析对透入性面理、早期褶皱及断层运动方向的解析第87-91页
  4. 小波包分割与图像分形对构造块体的解析第91-99页
   4.1 基于小波包分析的等混合距离分类对小型岩片、构造块体的识别第91-93页
   4.2 遥感图像的分形对构造块体的解析第93-99页
    4.2.1 基于四分树法的分形图像压缩编码第93-95页
     4.2.1.1 固定尺寸的四分树分形编码第93页
     4.2.1.2 自适应的四分树分形编码方法第93-95页
    4.2.2 基于盒子数分形的图像分割第95页
    4.2.3 基于分形模型的纹理特征第95-99页
     4.2.3.1 分维数第95-96页
     4.2.3.2 多重分形与广义维数谱第96-97页
     4.2.2.3 “空隙”特征第97-98页
     4.2.3.4 遥感图像特征提取和分类器的构造第98-99页
 第五节 铜花山—榆树沟地区断裂构造的遥感——构造综合解析第99-105页
  1. 断裂构造解析第99-105页
   1.1 区域构造混杂岩带的确定第100-101页
   1.2 第一期断裂(F_(1-x))第101-102页
   1.3 第二期断裂(F_(2-x))第102页
   1.4 第三期断裂(F_(3-x))第102-104页
   1.5 研究区最晚期断裂(F_(4-x))第104-105页
 第六节 褶皱构造的遥感—构造综合解析第105-113页
  1. 褶皱解析第105-111页
  2. 褶皱的分解第111-113页
第六章 区域地质特征及构造序列第113-115页
 第一节 地质特征总结第113页
 第二节 构造序列及构造特征第113-115页
  1. 南北向逆冲推覆第113-114页
  2. 北西西向左行走滑第114页
  3. 北西西向右行走滑第114页
  4. 南北向逆冲推覆第114页
  5. 北北西、北东向断裂第114-115页
第七章 结论和认识及存在问题第115-116页
 1. 结论和认识第115页
 2. 存在问题第115-116页
参考文献第116-123页
致谢第123-124页

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