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公开(公告)号：CN109740489A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811609768.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于高光谱遥感矿物填图技术领域，具体涉及一种利用CASI图像识别赤铁矿的方法,包括：步骤一：预处理CASI图像对经过预处理的CASI图像进行去包络线操作，获得去除包络线后的CASI图像；步骤二：对步骤一中所述的包络线去除后的CASI图像进行取子集操作，获得波段在540nm处的图像子集；步骤三：对步骤二中所述的540nm处的图像子集进行中值滤波和线性拉伸，拉伸后图像中的黑色像元即为包含赤铁矿的像元。
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公开(公告)号：CN109540812A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811606087.1
申请日：2018-12-27
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于高光谱测量技术领域，具体涉及一种井中高光谱测量系统及测量方法。本发明利用光纤转盘作为光谱仪井中测量的中转装置，光纤转盘中的光纤作为传输光谱测量信号的载体；具有内置光源的测量探头末端设计为与垂直方向呈90°直角转弯状，安装在光纤转盘中的光纤末端，悬挂于井口滑轮之上；利用电机驱动光纤转盘以输送测量探头下井；便携计算机控制光谱仪进行井中光谱测量。本发明弥补高光谱测量技术在测井应用中的空白，提高高光谱技术在深部地质探测应用中的时效性，充分发挥高光谱测量技术探测深部物质组分的优势。
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公开(公告)号：CN109283148A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811153977.1
申请日：2018-09-30
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于高光谱遥感应用领域，具体公开一种基于光谱信息自动识别岩石矿物的方法，该方法包括：使用高光谱扫描仪扫描待分类岩石矿物，获取矿物光谱数据；将获取的数据存储到待检测数据库中；从数据库中抽取部分数据；利用人工解译，根据矿物光谱数据特征识别出抽取的光谱数据对应的矿物种类信息，并将抽取的光谱数据与对应的矿物种类信息存储为学习样本库；搭建人工智能学习系统，利用学习样本库进行学习训练；使用训练学习优化后的人工智能学习系统对待检测数据库中的光谱数据进行检测，识别矿物种类信息；将识别结果存储识别结果数据库中。该方法能够减少人力资源消耗，提高工作自动化程度，提高光谱扫描数据处理效率，提高经济效益。
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公开(公告)号：CN104050252B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201410260818.7
申请日：2014-06-12
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明属于地质矿产勘查技术领域，具体公开一种高光谱遥感蚀变信息提取方法，高光谱影像数据预处理；野外实测数据预处理；在决策树规则提取区域上根据样本点集信息，建立蚀变矿物类型与影像各波段灰度值的判定关系和初始决策树判定规则；待识别蚀变矿物划分大类，圈定大类中特征吸收谱带区间；对比野外实测波谱曲线特征，找出待分类蚀变矿物在特征吸收谱带诊断性波谷波峰位置，标记不确定波谷波峰，建立特征吸收峰分类规则；将初始决策树判定规则与特征吸收峰分类规则合并后建立决策树规则，并将决策树规则作为蚀变信息提取规则提取蚀变信息。该方法具有良好的稳定性和可靠性，具有批量化和规模化提取蚀变信息能力。
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公开(公告)号：CN106569209A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610956410.2
申请日：2016-10-28
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01S13/89
CPC classification number: G01S13/89
Abstract: 本发明属于雷达数据遥感分析领域，具体公开一种利用全极化雷达数据提取土壤含水信息的方法，该方法具体包括以下步骤：步骤(1)对全极化雷达数据不同极化方式的数据分别进行预处理；步骤(2)对上述步骤(1)处理后的雷达图像进行RGB彩色合成；步骤(3)上述步骤(2)中得到的RGB彩色图像进行运算，获得土壤相对含水信息图。该方法对全极化雷达数据的不同极化方式下的回波数据进行运算和处理，获取土壤的相对含水量，提取土壤中富水带信息，从而更好地服务于农业生产及地质找水等方向。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105785363A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201410809055.7
申请日：2014-12-23
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于图像增强技术领域，具体涉及一种极化合成孔径雷达影像的span增强方法。本发明包括以下步骤：设定四个不同收发极化通道的强度图像和均值；设定与四个极化通道图像对应的权重系数；设定一个大于1的实数p，通过对各个极化通道图像开方运算使得相干斑噪声的幅度更接近于恒数值1；对各个极化通道图像开方运算结果对应像素数值求均值，形成一幅单一的雷达图像，结果记为A；应用实数p对图像A逐点求幂值，结果记为B；求图像B的均值，表示为 ；求四个极化通道强度图像对应像素的和，形成图像C；求图像C的均值，表示为 ；令图像B乘以常数，结果图像记为R。本发明能够进一步抑制了图像的相干斑的噪声，提高图像的质量和极化分析结果的精度。
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公开(公告)号：CN103984940A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410242036.0
申请日：2014-06-03
Applicant: 核工业北京地质研究院
Abstract: 本发明属于一种赤铁矿化识别方法，具体公开一种基于高光谱数据识别赤铁矿化的方法，该方法包括如下步骤：步骤(1)获取高光谱影像数据和预处理；步骤(2)高光谱影像数据特征波段选择；步骤(3)高光谱数据特征波段图像端元提取；步骤(4)建立光谱特征识别规则区分识别赤铁矿化和褐铁矿化端元；步骤(5)利用混合协调匹配滤波对赤铁矿化和褐铁矿化端元进行填图。本发明的方法能够识别赤铁矿化和褐铁矿化，识别的精度高，矿物的检出限低。
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公开(公告)号：CN118297219A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410343810.0
申请日：2024-03-25
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/2431 , G06F18/23 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于铀矿预测领域，具体涉及一种不同类别样本模型的铀成矿有利区预测方法，该方法包括：步骤1、对砂岩型铀成矿样本特征和标签进行量化处理，建立铀成矿信息样本集合；步骤2、设置聚类分析参数，使用聚类分析技术对步骤1的砂岩型铀成矿样本进行分类，获得聚类分析结果；步骤3、对步骤2计算出的聚类分析结果进行处理，获取两类铀成矿信息样本数据；步骤4、对步骤3获取的两类铀成矿信息样本数据分别进行神经网络建模，生成两类铀成矿有利区预测的神经网络模型；步骤5、根据所需要的预测精度，生成待预测区等间距规则预测点，并计算待预测点的砂岩铀成矿特征值；步骤6、使用步骤4的两个机器学习模型分别计算规则待预测点的成矿概率值；步骤7、针对规则预测点成矿概率值特征进行插值，分别获取研究区的两种预测模型对应的铀成矿概率图。本发明方法相较于传统方法可以获得更多的预测信息，为地质专家最终圈定有利区提供更多预测参考信息。
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公开(公告)号：CN113534283B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110646564.2
申请日：2021-06-10
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G01V9/00
Abstract: 本发明属于铀矿领域，具体公开了一种砂岩型铀矿成矿要素特征的定量评价方法，包括：将有矿钻孔和无矿钻孔数据整合在一起；整理、转换并读入成矿要素文件；将合并后的钻孔数据和成矿要素图层数据读入ARCGIS10软件，并统一各文件的投影方式；通过计算钻孔对应成矿要素图层的特征值，获取可用于单要素方差分析的数据；使用单要素方差分析，分别计算有矿孔和无矿孔铀成矿特征要素的差异显著性；利用步骤5计算出的有矿孔和无矿孔之间各成矿要素的差异显著性，评价成矿特征要素对铀成矿的贡献。本发明方法利用方差分析定量计算有矿孔和无矿孔之间特征要素的差异性，评价成矿特征要素对铀成矿的贡献。
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公开(公告)号：CN117173428B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311443653.2
申请日：2023-11-01
Applicant: 核工业北京地质研究院
IPC: G06V10/58 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/22
Abstract: 本申请涉及地质信息编录技术领域，具体涉及一种岩心的地质智能编录方法，其包括：对岩心的高光谱影像进行处理，得到高光谱反射率影像；对高光谱反射率影像中的各个岩心箱和隔板进行识别；基于各个岩心箱和隔板的识别结果，确定各个岩心箱中的岩心柱的拼接顺序；根据拼接顺序将岩心柱进行影像拼接得到岩心重建高光谱反射率影像，并将岩心重建高光谱反射率影像的坐标系转换为岩心实际深度坐标系；基于岩心柱高光谱反射率影像，对岩心实际深度坐标系下的岩心重建高光谱反射率影像进行信息识别，从而形成岩心地质智能编录方法。本申请由于将岩心影像的坐标系转换为岩心实际深度坐标系，能够更加直观地显示岩心蚀变层位及其对应深度的矿化信息。
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