改进的二维经验模式分解技术在地球化学异常提取中的应用

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基于Kriging插值方法的二维经验模态分解技术不仅有效克服了地球化学数据采样的局限性,并且平滑了采样误差。本研究采用此技术对福建省南部紫金山铜多金属矿开展综合预测。通过主成分分析对选取的铜多金属成矿元素Cu、Mo、W和Au获取地球化学组合异常PCI,使用基于Kriging插值方法的二维经验模态分解技术对组合地球化学异常进行分解,获得不同频率属性的固有模态函数分量,并将代表高频信息和次高频信息的固有模态函数分量嵌入到Perona-Malik模型中。有效提取了与铜多金属矿化相关的地球化学异常,为研究区下一步矿产勘查工作的开展提供参考。
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