基于土壤化学成分的基岩岩石类型识别

• 作者: 王嘉怡 赵新运 赵玉岩 郝立波 陆继龙 马成有 魏俏巧
• 来源期刊: 物探与化探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 神经网络模型 地质填图 浅覆盖区 土壤 基岩
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 地质调查·资源勘查
• 页码范围: 1180-1185
• 页数: 6页
• 分类号: P632
• 字数: 4673字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11720/wtyht.2018.0299

摘要

浅覆盖区基岩露头少,地质填图精度低.根据岩石风化成土过程中的化学成分继承性,笔者提出了基于土壤化学成分识别基岩岩石类型的多层感知器神经网络模型.以大兴安岭北部阿龙山地区为例,根据火山岩基岩上覆土壤样品常量元素和亲石微量元素分析数据,有效地识别出了玄武岩类、安山岩类、英安岩类和流纹岩类4类基岩类型,识别的正确率达到了90％.基于土壤化学成分识别基岩岩石类型的多层感知器神经网络模型具有方便、快捷、高效等优点,是提高浅覆盖区地质填图质量的有效途径之一.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝立波	吉林大学地球探测科学与技术学院	80	1069	19.0	29.0
2	陆继龙	吉林大学地球探测科学与技术学院	79	979	17.0	28.0
3	赵玉岩	吉林大学地球探测科学与技术学院	55	387	9.0	17.0
4	马成有	吉林大学地球探测科学与技术学院	40	127	5.0	10.0
5	赵新运	吉林大学地球探测科学与技术学院	11	35	3.0	5.0
6	魏俏巧	吉林大学地球探测科学与技术学院	8	32	3.0	5.0
7	王嘉怡	吉林大学地球探测科学与技术学院	1	0	0.0	0.0