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公开(公告)号：CN112731549A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011428143.4
申请日：2020-12-07
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于砂岩型铀矿成矿预测技术领域，具体公开了一种基于多源地学信息预测砂岩型铀成矿远景区的方法。本发明包括以下步骤：步骤1、搜集整理工作区多源地学信息并进行分类，包括地质信息、航放信息和遥感信息；步骤2、将步骤1中的地质信息细分处理，得到3类细分信息；步骤3、将步骤1中的航放信息细分处理，得到2类细分信息；步骤4、将步骤1中的遥感信息细分处理；步骤5、将7类信息建立相同的投影坐标系统，导入ArcGIS平台；步骤6、利用ArcGIS平台分析7类要素的空间组合关系，圈定砂岩型铀成矿远景区。本发明综合考虑了地质、地球物理以及遥感信息，能够快速圈定砂岩型铀成矿远景区，可应用于砂岩型铀矿的初期找矿预测。
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公开(公告)号：CN109738948A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811560693.4
申请日：2018-12-20
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于沉积型铀矿床相关信息提取技术领域，具体涉及一种适用于提取岩芯氧化还原过渡带信息的光谱数据处理方法。本发明包括如下步骤：步骤一、获取岩芯样品光谱数据，并按照自上而下的顺序记录光谱测量的位置；按照光谱自上而下的顺序对光谱数据时行编号；步骤二、对光谱数据进行预处理，进行大气校正，获取样品或地物光谱的反射率数据；步骤三、将批量光谱数据转换为高光谱栅格影像数据，每个像元对应一条光谱数据；步骤四、对高光谱数据进行重采样，提取波段在423nm，514nm，557nm，612nm，753nm，833nm，887nm，985nm，的影像；步骤五、对步骤四中的影像进行判断，确定铀矿的有利成矿带。本发明提高了数据处理的速度和信息提取的精度，减少了人为因素的影响。
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公开(公告)号：CN106507975B
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201010052605.7
申请日：2010-12-23
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明涉及一种针对构造活化区大型盆地的找铀矿方法，依次包括以下步骤：一、通过卫星采集研究区的遥感数据；二、对遥感数据进行遥感图像处理，得到遥感专题图像；三、对遥感专题图像进行地质构造解译，找出被断裂围限的断块构造；四、根据被断裂围限的断块构造上纹理结构和地层的出露、沉积的状况，判断断隆和断陷；五、获得每个断隆上的重力数据、航磁数据、航放数据和地质图；六、进行数据集成，找出同时符合铀源条件、铀的运移条件和铀的沉淀富集条件的断隆；七、在断隆上寻找花岗岩型的、火山岩型的或碳硅泥岩型的铀矿化带；在断隆边缘寻找砂岩型的铀矿化带。本发明缩小了区域找矿的范围，扩大了找矿的目标类型，提高了找矿的准确度。
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公开(公告)号：CN109738948B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201811560693.4
申请日：2018-12-20
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于沉积型铀矿床相关信息提取技术领域，具体涉及一种适用于提取岩芯氧化还原过渡带信息的光谱数据处理方法。本发明包括如下步骤：步骤一、获取岩芯样品光谱数据，并按照自上而下的顺序记录光谱测量的位置；按照光谱自上而下的顺序对光谱数据时行编号；步骤二、对光谱数据进行预处理，进行大气校正，获取样品或地物光谱的反射率数据；步骤三、将批量光谱数据转换为高光谱栅格影像数据，每个像元对应一条光谱数据；步骤四、对高光谱数据进行重采样，提取波段在423nm，514nm，557nm，612nm，753nm，833nm，887nm，985nm，的影像；步骤五、对步骤四中的影像进行判断，确定铀矿的有利成矿带。本发明提高了数据处理的速度和信息提取的精度，减少了人为因素的影响。
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公开(公告)号：CN111157488A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911327810.7
申请日：2019-12-20
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01N21/359 , G01N23/20 , G01N33/24 , G01V11/00
Abstract: 本发明属于利用遥感技术探测油气渗漏信息领域，具体涉及一种利用光谱特征反映油气渗漏区碳酸盐蚀变强度的方法，该方法进一步确定了油气渗漏引起的碳酸盐化蚀变以方解石为主，含少量白云石，碳酸盐蚀变矿物含量与反射光谱在波长2335nm附近吸收峰的对称度变化呈明显的负相关性，与该处吸收峰的深度具有一定的正相关性。本发明可以大致估算碳酸蚀变矿物的含量，即无需地球化学分析，利用岩石地层光谱特征就可大致可估算油气渗漏区碳酸盐蚀变矿物的含量，从而间接推测工作区油气渗漏强弱。另外，还可以指导航空、卫星遥感在油气勘探领域中的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111044464A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911314611.2
申请日：2019-12-19
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明属于植被信息提取技术领域，具体涉及一种适用于提取植被丰度信息的landsat8数据处理方法。本发明包括如下步骤：步骤一、获取landsat8卫星遥感数据影像的反射率数据；步骤二、对步骤一中的反射率数据进行重采样，提取像元在波段0.8646μm，0.6546μm，2.2010μm的影像的像元值；步骤三、对步骤二中的3个波段的影像的像元值进行判断；步骤四、求取代表像元植被的丰度值H。本发明选择特征波段减少了数据处理的波段数，提高了数据处理的速度；利用波段判别去除水体、阴影或噪声的影响，有利于数据提高数据处理的精度；通过丰度信息提取，可以半定量的提取植被信息，可以更加直观的反应植被信息在空间的分布。
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公开(公告)号：CN105787914A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201410806570.X
申请日：2014-12-22
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种用于明矾石信息提取的高光谱影像处理方法，保留明矾石的光谱特征明显的波段，提取波段1415nm，1430nm，1490nm，1520nm，1715nm，1760nm，1775nm，1805nm，1820nm，1940nm，2120nm，2165nm，2180nm，2195nm，2210nm，2255nm，2285nm，2315nm，2360nm，2405nm的影像，进行一系列判断和计算，计算出影像范围内不同区域明矾石的丰度值。这种方法可以去除其他特征不明显的波段，从而在信息提取的过程突出明矾石的光谱特征，降低其他地物或噪声的影响，减少了处理的数据量，并可以用IDL程序达到用较少的人工操作实现最终结果信息提取的目的，提高了明矾石信息提取的精度和速度。
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公开(公告)号：CN106842348A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201510886245.3
申请日：2015-12-04
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01V8/02
CPC classification number: G01V8/02
Abstract: 本发明属于油气微渗漏信息提取技术领域，具体公开一种油气微渗漏高光谱遥感识别方法，包括：选择地面高光谱数据的区域，用地面波谱仪获取该区域光谱数据；对光谱数据进行光谱平均、水汽去除、噪声去除处理；将光谱数据曲线建立微渗漏光谱数据库，获得油气微渗漏光谱曲线；对油气微渗漏光谱曲线分析，得到光谱曲线特征；对油气微渗漏光谱曲线进行包络线去除，并进行吸收峰特征参数提取；利用掩膜提取烃及其蚀变的粘土化信息，即提取油气异常信息；根据油气微渗漏光谱曲线光谱库，对掩膜后的影像进行全波段匹配分类识别，提取出最终的油气微渗漏异常信息。该方法能够将具有类似油气烃光谱吸收特征的干扰地物剔除，直接提取出油气微渗漏信息。
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公开(公告)号：CN111157459A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911327172.9
申请日：2019-12-20
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明涉及一种用于地开石、黄钾铁钒、利蛇纹石、菱锰矿、明矾石、石膏、水铝矿、阳起石、叶蜡石信息提取的高光谱影像处理方法，特别是涉及一种降低其他地物或噪声的影响，减少了处理数据量，用于地开石、黄钾铁钒、利蛇纹石、菱锰矿、明矾石、石膏、水铝矿、阳起石、叶蜡石信息提取的高光谱影像处理方法。本发明依次包括如下步骤：步骤1、获取高光谱影像；对高光谱影像的进行预处理，进行大气校正，获取地面反射率的影像数据；步骤2、对地面反射率的影像数据进行重采样，提取不同波段的影像；步骤3、比较不同波段影像的像元值，并标记比较结果；步骤4、根据步骤3确定地开石、黄钾铁钒、利蛇纹石、菱锰矿、明矾石、石膏、水铝矿、阳起石、叶蜡石的丰度值。
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公开(公告)号：CN111044484A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911389392.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01N21/359 , G01N23/20 , G01N30/88 , G01N33/24 , G01V11/00
Abstract: 本发明属于利用遥感技术探测油气渗漏信息领域，具体涉及一种利用岩石土壤中粘土蚀变光谱特征识别油气渗漏强弱的方法，包括：步骤一：择典型油气渗漏区作为获取地面高光谱数据的区域；步骤二：选择油气渗漏周围岩石和土壤作为测量对象；步骤三：进行饱和烃-色谱质谱分析和粘土含量分析将获取的地面原始光谱数据进行光谱平均、水汽去除、噪声去除处理；步骤四：建立油气渗漏光谱数据库获得油气渗漏相关粘土蚀变光谱曲线；步骤五：得到油气微渗漏相关粘土蚀变光谱曲线特征；步骤六：对上述步骤五中得到的油气渗漏相关粘土蚀变光谱曲线进行包络线去除并进行吸收峰特征参数提取；步骤七：得出与烃含量和某种粘土矿物含量相关性最好的特征参数。
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