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伊朗中部Saghand-Chadormalu地区矿床勘查的地理空间数据建模

Preface第1-15页
Chapter 1 Introduction第15-23页
   ·The importance of mineral potential mapping第15-17页
   ·Review of previous works第17-18页
   ·Objectives第18-19页
   ·Tools第19-20页
   ·Organization of the thesis第20-23页
Chapter 2 Geology, metallogeny, and geodynamics of Central Iran第23-37页
   ·Introduction第23-24页
   ·The geological evolution of Central Iran第24-27页
   ·Regional stratigraphy第27-29页
   ·Regional structures第29-31页
   ·Mineralization of iron oxide(P-U-Th-REE) in Central Iran第31-37页
     ·Distribution of rare earth elements第33-37页
Chapter 3 Mineral deposit model for Fe, P, U, Th and REEs mineralization in Saghand-Chadormalu area第37-49页
   ·Introduction第37-39页
   ·State-of-the-Art: IGU; CGF; CRC; and Target and Explanatory variables第39-41页
   ·General Characteristics of Proterozoic iron oxide(Cu-U-Au-REE) type deposits第41-44页
   ·Critical recognition criteria for Proterozoic iron oxide P-U-Th-REE mineralization in Central Iran第44-49页
     ·Magmatogenetic mineralization of magnetite and Magnetite-apatite第45-46页
     ·Metasomatic iron, U, Th, REE, Ti and apatite ore mineralization第46-47页
     ·Hydrothermal subvolcanic related U, Mo, Au, Cu, Pb, Zn and As mineralization第47-48页
     ·Pb-Zn exhalative mineralization第48-49页
Chapter 4 Geo-exploration datasets第49-61页
   ·Geological maps第49页
   ·Mineral deposits and indications第49-52页
   ·Topographic data第52-53页
   ·Geophysical datasets第53-61页
     ·Aeromagnetic data第53-56页
     ·Radiometric data第56-61页
Chapter 5 Remote detection of mineralization indications第61-87页
   ·Introduction第61-62页
   ·Comparison of different methods on data fusion of ETM+ multispectral and pan image第62-70页
     ·Techniques used for data fusion第62-64页
     ·Fusion method comparison on spectral integrity and spatial resolution第64-70页
   ·Remote detection of metasomatic zones in Saghand ore district第70-84页
     ·Remote detection of metasomatic zones in Saghand ore district第71-81页
       ·Application of Selective PCA第76-77页
       ·Application of Crósta technique第77-79页
       ·Application of software defoliant Technique第79-80页
       ·Discussion of results of the selective PCA, Crósta and software defoliant techniques第80页
       ·Mineral imaging methodology using Landsat ETM+ and radiometric data第80-81页
     ·Application to Chadormalu-Zarigan, Khoshumi, and Neybaz areas第81-84页
   ·Structural mapping using ETM+ data第84-87页
Chapter 6 Evaluation of geochemical data第87-105页
   ·Introduction第87-88页
   ·Fractal modeling and geochemical data analysis第88-90页
   ·Stream sediment geochemical data第90-92页
   ·Application of fractal C-A method to geochemical concentration values in Saghand-Chadormalu area第92-105页
Chapter 7 Probabilistic mineral potential mapping第105-123页
   ·Introduction第105页
   ·Bayesian Probability Model第105-110页
     ·Favorability and conditional Probability of mineral deposit第106-108页
     ·Conditional Independence第108-110页
   ·Weights of evidence probability mapping in Saghand-Chadormalu area第110-121页
     ·Data inputs第111-112页
     ·Creation of binary evidential maps第112-114页
     ·Pairwise test of conditional independence第114-117页
     ·Combining binary evidential maps第117-121页
   ·Conclusions第121-123页
Chapter 8 Fuzzy logic approach of mineral potential mapping第123-143页
   ·Introduction第123页
   ·Fuzzy set theory第123-126页
   ·Fuzzy predictive mapping of Proterozoic iron oxide(Cu-U-Au-REE) type deposits第126-140页
     ·Application to metasomatic Fe, U, Th, REE, Ti and apatite ore mineralization第126-132页
       ·Fuzzy sets of evidence第128-130页
       ·Integration of fuzzy sets第130-132页
     ·Application to magmatogenetic mineralization of magnetite and magnetite-apatite第132-135页
       ·Fuzzy sets of evidence第134页
       ·Integration of fuzzy sets第134-135页
     ·Application to hydrothermal subvolcanic related U, Mo, Au, Cu, Co, Pb, Zn, and As mineralization第135-140页
       ·Fuzzy sets of evidencel第136-139页
       ·Integration of fuzzy sets第139-140页
   ·Conclusions第140-143页
Chapter 9 Logistic regression approach to mineral potential mapping第143-151页
   ·Introduction第143-144页
   ·Regression and Logistic regression model第144-145页
   ·Application of logistic regression to mineral potential mapping of Proterozoic mineralization in Saghand-Chadormalu area第145-150页
     ·Data inputs第146页
     ·Creation of binary predictor maps第146-147页
     ·Combining predictor maps第147-150页
   ·Conclusions第150-151页
Chapter 10 Neural Network for Mineral Potential Mapping第151-161页
   ·Introduction第151-152页
   ·Radial basis functional link nets第152-155页
   ·Application of RBFLN to mineral potential mapping of Proterozoic mineralization in Saghand-Chadormalu area第155-158页
     ·Data inputs第155页
     ·Combining evidential maps第155-158页
   ·Conclusions第158-161页
Chapter 11 Comparative analysis of predictive maps第161-167页
   ·Comparison of predictive maps第161-165页
   ·Target selection第165-167页
Chapter 12 Conclusions第167-173页
   ·Mineral deposit model第167页
   ·Methods used for extraction of critical recognition criteria第167-169页
   ·Methods developed for predictive mapping of mineral potential第169-171页
   ·Recommendations第171-173页
References第173-187页
Color figures第187-195页
Publications第195-196页
Acknowledgements第196页

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