新疆吉木萨尔地区油气渗漏与盐碱化相关性的航空高光谱遥感探测研究

笔者在新疆吉木萨尔地区开展航空高光谱遥感油气探测示范研究的过程中,发现油气渗漏地区往往有盐碱化现象。据此,利用航空高光谱成像系统在该区取得的可见光-近红外和短波红外遥感数据,采用自主开发的波段分类填图方法,对吉木萨尔农田、荒地和戈壁地区的油气渗漏异常信息进行了提取,经野外验证和化学分析,圈定了7处油气渗漏异常区。同时,构建了盐碱化的高光谱识别模型,利用该模型进行了盐碱化信息填图,并对吉木萨尔同一覆盖区的盐碱化异常进行了提取,圈定了盐碱化异常区。通过对油气渗漏异常区与盐碱化异常区的叠置聚焦分析,发现二者空间位置有高度的重合性。笔者认为这一高光谱遥感探测发现,不仅具有探索的理论意义,而且具有实用价值。其实用价值主要体现在高光谱遥感油气探测中,通过烃碱信息的相互印证,可以减少油气信息的漏判,提高油气渗漏信息识别的准确性。同时,在缺少航空高光谱遥感数据的情况下,还可以利用卫星多光谱遥感数据源,通过提取盐碱化异常和圈定盐碱化异常区的途径,帮助缩小找油气的目标区,为油气资源的调查、评价和选区提供新的信息和依据。上述研究同时表明,自然界的盐碱化可能并非全是由"干旱蒸发"形成,很可能还存在与油气有关的盐碱化,在油气勘查中如何区分这两种类型的盐碱化,特别是应用高光谱遥感技术将二者区分开来,是值得深入探讨的科学问题。     

西藏冈底斯地区斑岩铜矿识别的最佳多光谱遥感异常判据研究

文章应用多光谱遥感技术,对冈底斯斑岩铜矿带的实例(驱龙、甲玛、朱诺、冲江、夏玛日等矿床)进行了研究和总结,包括ASTER和ETM+数据技术特征、蚀变异常找矿的地质依据、蚀变异常提取的波谱前提、多光谱矿致遥感异常提取的常见技术方法、去干扰异常主分量门限化技术流程、冈底斯斑岩铜矿带找矿模型最佳遥感异常判据研究等.确定了ASTER主分量分析提取的羟基异常OHA6、OHA5同心套合异常可做为斑岩铜矿的最佳多光谱遥感异常判据,在从夏玛日至朱诺的13景共46万平方公里的ASTER提取异常中,依此判据圈定了冈底斯20处有潜能的斑岩铜矿异常.此外,还对夏玛日景遥感异常进行了解译,并提出了3处钻孔孔位建议.     

高光谱遥感油气探测技术

高光谱遥感探测技术已成为探测油气藏的前沿新技术之一.研究以油气微渗漏地表共生异常理论为基础, 采用基于小波主成份分析(principal component analysis, PCA)最大似然分类、端元提取分类、光谱库典型蚀变光谱分类和植被指数决策树分类方法, 对榆林典型稀疏植被地区的进行油气勘探, 提取了与烃异常相关的粘土、碳酸盐、植被异常等相关的专题信息产品, 得出综合异常区图.对照分析已知气井与油气异常区分布, 证明了油气微渗漏信息的提取与识别方法的有效性.      

植被覆盖地区的高光谱油气勘探技术研究现状

高光谱遥感油气勘探技术利用油气微渗漏所致的地表蚀变矿物异常和地植物异常在光谱上的异常表现提取油气微渗漏信息, 是油气勘探的辅助手段。针对高光谱遥感油气勘探技术在植被覆盖区应用中存在的植被遮挡地表真实情况的问题开展研究, 总结相关领域的国内外研究现状, 指出其存在的问题, 提出了与植被反射率相关的指数作为油气微渗漏的指示标志, 确定了适用于植被覆盖区的高光谱遥感油气微渗漏信息大面积普查的工作流程, 研究成果可为建立更加广泛、适用的高光谱遥感油气勘探模式提供新的参考依据。      

多光谱遥感蚀变信息提取新方法研究

文章以青海巴音山多金属矿化区为例,将高光谱数据处理方法运用于多光谱遥感数据中提取矿化蚀变信息.利用该区域的Landsat7 ETM遥感影像和标准光谱库中的特征蚀变矿物光谱为基本数据,借鉴已知矿物标准中的吸收谷特征,应用光谱特征匹配技术进行吸收谷谱区间和吸收谷深度对比,通过比较两者的相似性,达到提取蚀度矿物的目的,提取出许多有价值的似蚀变带遥感信息.结果证明了该方法在多光谱遥感矿化蚀变信息提取应用中的可行性,同时取得了较为满意的效果.     

马达加斯加索菲亚省BINARA地区铬铁矿遥感找矿预测

马达加斯加北部地区地广人稀、交通不便、植被稀疏、矿产资源丰富,利用遥感技术提取矿化蚀变信息具有独特的优势和较好的效果。为了对BINARA地区铬铁矿进行遥感找矿预测,文章首先利用Landsat 8遥感数据2、4、5、6波段进行主成分分析提取研究区内基性-超基性岩信息;然后基于实测高光谱数据,采用偏最小二乘回归法建立Fe含量定量反演模型,并利用该模型对Hyperion高光谱遥感数据进行计算,提取研究区内Fe含量异常信息;最后根据综合遥感异常信息以及野外调查验证结果,确定研究区内的Fe含量为一级异常的区域作为预测区。     

航空高光谱探测技术在准噶尔盆地东部地区油气调查中的应用

赋存于地下的油气藏(田)一般都存在向地表微渗漏,油气藏上方烃类垂向微渗漏可引起近地表物质的物理与化学性质变化,形成地物反射光谱特征异常,这为航空高光谱技术用于探测烃类微渗漏信息成为可能,成为油气选区调查和寻找油气的有效技术方法。在准东2500 km2范围内开展航空高光谱油气探测技术研究,获取了研究区CASI/SASI/TASI航空高光谱遥感数据,提取了与油气及与油气相关的粘土、碳酸盐、二价铁等信息,通过与已发现的油气藏(田)高光谱油气异常信息的对比研究,在准东地区落实了柳树河子和三台镇2个油气有利区。     

航空高光谱遥感油气探测技术研究及应用效果

利用航空高光谱遥感技术探测油气已是一项近年来逐渐推广的新技术,也是当前遥感地质领域研究的前缘和热点。由于地表干扰因素复杂,信息真假识别困难,遥感探测油气的效果不甚理想。本文依托中国地质调查局油气资源调查中心的"油气资源选区调查"项目,利用CASI/SAAI/TASI航空成像系统,在新疆准噶尔盆地和伊犁盆地示范区获得的高空间分辨率高光谱遥感数据,开展了航空高光谱遥感的油气探测示范研究。笔者通过构建油气渗漏异常的光谱识别模型,借助油气渗漏异常的光谱曲线与干扰因素光谱曲线的对比和烃与蚀变矿物丰度值的消长关系,解决了油气渗漏异常信息提取中干扰因素的排除难题。同时,开发了适合油气信息提取的波段分类方法,并强调将油气地质知识,贯穿于信息提取的全过程,改变了以往只按已有程序处理,结合野外实际不够的倾向,从而有效地提升了航空高光谱油气探测的效果。经示范应用表明,航空高光谱遥感在油气探测中可以快速、大面积地提取油气信息,区分含油地层和非含油地层;提取油页岩和含油煤层,直观其展布特征和控制要素,分析其不同地段的含油丰度;提取油气渗漏异常,尤其是第四系覆盖区地质人员不易发现,而对油气勘查有重要价值的弱渗漏异常信息,圈定油气渗漏异常区。上述这些探测效果,正是油气资源调查、选区和评价需要掌握的重要信息。高光谱遥感探测油气的技术优势,是其它油气勘查手段无法替代的。因此,在油气资源调查和勘查中应充分发挥高光谱遥感的重要作用。     

基于光谱相似尺度的支持向量机蚀变信息提取

文章提出一种基于光谱相似尺度(spectral similarity scale-SSS)的支持向量机(support vector machines-SVM)遥感数据矿化蚀变信息提取的新方法.该方法选择青海两兰地区作为遥感矿化蚀变信息典型研究区,利用该区域的Landsat7ETM遥感影像结合地面实况调查数据,从图像上选取少量具有代表性的样本点的光谱作为参考光谱,利用SSS方法提取训练样本,然后应用SVM算法进行遥感矿化蚀变信息提取.试验结果经野外检查和验证,效果良好.     

基于Landsat8 OLI数据的遥感蚀变异常提取应用研究——以内蒙古阿鲁科尔沁旗地区为例

在内蒙古阿鲁科尔沁旗地区地质调查工作中,应用"去干扰-主分量分析-异常筛选"方法体系,根据研究区成矿条件和Landsat8卫星OLI传感器数据特点,进行遥感蚀变异常提取.在对提取结果进行野外验证时,发现多处矿化点,有力支持了地质找矿工作.     

植被覆盖区卫星高光谱遥感岩性分类

植被高覆盖区岩石和土壤在遥感图像上表现为弱信息、小目标,如何利用卫星高光谱遥感提取岩性弱信息是目前遥感地质应用中的最大挑战之一。以黑龙江呼玛地区为例,选择美国EO-1卫星Hyperion高光谱数据。由于植被与下伏岩石-土壤的光谱混合,分别计算研究区含土壤因子和不含土壤因子的植被指数,并对两类不同的植被指数进行主成分分析,以此分离植被和岩石-土壤组分。在含土壤因子植被指数主成分分析的二维组分散点图上,明显区分出背景植被与异常岩石-土壤组分,证实了植被与岩石-土壤组分经主成分分析分离的效果。同时在不添加土壤因子植被指数的分析中,明显区分出植被覆盖信息。通过对实验区典型岩石进行野外光谱测试,然后对光谱进行连续统去除处理,将其作为参考光谱,与分离后的岩石-土壤光谱进行光谱特征拟合（SFF）,从而成功地识别出研究区内不同岩石类型,特别是玄武岩、流纹岩、砂砾岩、安山质凝灰岩、大理岩和石英片岩识别效果较好。根据研究区内不同岩石地层单元内岩石组合特征,通过分离后的组分合成图像,成功地实现了岩性分类。与已知地质图叠加,证实通过卫星高光谱数据提取的不同岩石类型颜色边界与地质图岩性界线吻合较好。结果表明：通过植被与岩石-土壤光谱组分分离,结合高光谱遥感的光谱特征拟合,能够识别不同的岩石类型,实现植被覆盖区岩性分类。     

干旱区ETM遥感图像蚀变异常信息提取方法研究

含矿热液蚀变带是成矿作用发生的重要标志之一,它作为矿产资源快速评价和定位预测的一个主要参数,在遥感地质找矿中具有重要意义。本文在分析干旱区ETM遥感影像地物识别所依据的光谱特征的基础上,提出一种基于小波自适应增强及主分量分析相结合的蚀变遥感异常信息提取方法,结合MATLAB编程软件和ERDAS 8.6遥感图像处理软件进行蚀变信息提取试验,并分别与传统的基于波段选择的主成分提取法以及基于主成分分析和比值增强相结合的提取法进行对比分析和效果查证。实验结果表明,研究区内利用小波自适应增强与主分量分析相结合提取的遥感异常与已知矿床、矿（化）点的吻合率达到80%,新发现矿化点一处和外围找矿线索多处,能取得较为满意的提取效果,具有快速、高效、 经济的特点,较之传统方法具有很大的优越性。     

内蒙古苏莫查干敖包萤石矿区遥感蚀变信息提取及其找矿指示意义

利用遥感技术可以经济、有效地获取地质找矿信息。基于多光谱遥感数据的蚀变信息提取已在地质填图和找矿工作中广泛应用,近几年,中国高分五号（GF-5）高光谱数据以其较高的光谱分辨率为地表蚀变矿物的精细化识别提供了基础数据。文章结合Landsat-8 OLI多光谱和GF-5高光谱数据,对内蒙古苏莫查干敖包萤石矿及周边开展蚀变信息提取,分析有利成矿区域,并进行野外验证,进一步发掘外围矿产资源潜力并探究遥感地质勘查的可信度。笔者基于Landsat-8多光谱数据,利用主成分分析方法提取了铁染、羟基类蚀变,并对其异常等级进行了划分;基于GF-5高光谱数据运用最小噪声分离（MNF）算法、纯净像元指数（PPI）算法、混合调制匹配滤波（MTMF）填图方法,在研究区内提取出白云母、绿泥石、高岭石、磁赤铁矿和褐铁矿5种矿物。将两者蚀变信息提取结果叠加,笔者发现苏莫查干敖包萤石矿区及外围存在热液蚀变特征,具备金属成矿潜力,野外验证发现研究区除萤石外,还伴生有铅锌多金属矿。因此,笔者认为多光谱和高光谱遥感数据结合的蚀变信息提取在地质矿产资源勘查领域具有一定应用潜力。     

基于OLI和GF-2数据的锰矿化信息提取分析与对比 —以新疆西昆仑玛尔坎苏锰矿带为例

本文在充分分析锰矿样品的实测波谱典型特征和矿化蚀变信息提取方法的基础上,基于Landsat OLI数据和国产GF-2数据影像,利用主成分分析法（PCA）对新疆西昆仑玛尔坎苏锰矿带进行了锰矿化异常信息提取,并对这两类数据的锰矿化信息提取结果进行了对比分析,进而讨论两类数据在锰矿化信息提取精度上的差异。研究表明：基于OLI和GF-2两类多光谱数据提取的锰矿化信息都取得了良好的效果,将已有的锰矿区与锰矿化点全部提取了出来,同时也提取出了未开采的锰矿化异常信息,验证了所采用信息提取方法的有效性;相比空间分辨率较低的OLI数据,高空间分辨率的国产GF-2遥感数据能够更好地区分锰矿化异常与阴影,更能精确地识别锰矿化异常的分布。因此,高空间分辨率多光谱数据在区分光谱特征差异较小的地物时具有较大优势,可为研究区下一步遥感找矿预测提供有利线索。     

遥感异常与地球化学指标间的映射关系模型探索

采用改进的遥感异常提取方法,以甘肃金川地区的LandSat 8遥感影像数据为基础,结合主成份分析方法及低通滤波后期处理,得到空间规律性较强的烃基及铁染异常;进而对测区的土壤地球化学取样分析数据,利用统计学方法寻找不同元素异常(或地球化学指标)的内在关联,并建立土壤地球化学指标比值与遥感异常之间的关系模型。继续构建出基于LandSat 8遥感影像的净反射率值与地球化学因子之间的统计模型,并以此预测模型对测区进行了遥感地球化学异常的圈定。预测结果表明:建立的遥感地球化学统计模型高异常区与已知矿区范围基本吻合,通过提取的遥感地球化学异常不仅能表达化探常规异常的信息,还可以把其空间分布规律明晰出来,让某些局部弱异常得到增强。遥感地球化学异常得到了野外验证,说明利用地质资料建立的基于LandSat 8遥感地球化学预测模型比单一的遥感或化探异常有更好的预测效果。     

引导滤波联合局部判别嵌入的高光谱影像分类

高光谱遥感影像分类是高光谱遥感影像处理和应用的重要组成部分。然而,高光谱遥感影像具有波段数量较多和空间分辨率较高等特点,给分类任务带来一定的挑战。为了提高分类精度,充分利用影像的空间信息和像素间的局部信息,提出一种引导滤波联合局部判别嵌入的高光谱影像分类方法。首先,对高光谱遥感影像进行归一化,利用主成分分析方法实现特征提取,将提取的第一主成分影像作为引导图像;其次,采用引导滤波分别提取各波段影像的空间特征;然后,将提取的空间影像特征进行叠加,通过局部Fisher判别分析完成低维嵌入;最后,将得到的低维嵌入特征输入支持向量机分类器得到分类结果。采用Indian Pines和Pavia University两幅高光谱影像进行实验的结果表明：在分别从各类地物中随机选取10%和100个样本作为训练样本的情况下,其总体分类精度分别提高到98.28%和99.45%;对比其他相关方法,该方法能够获取更高的分类精度。该方法在低维嵌入的同时,有效利用了影像的空间信息,改善了分类效果。     

Utilizing image processing techniques in lithologic discrimination of Buwatah area, Western Arabian Shield

The main task of this article is the evaluation of the IHS color transformation fusion, color composite ratios, and principal component analysis techniques for lithologic discrimination of the basement rocks exposed at Buwatah area, Western Arabian Shield, Saudi Arabia. Landsat ETM+ images were prepared and used to perform this task using PCI Geomatica software. IHS fusion technique was conducted through four main processing steps: (1) registration of the multispectral image (7, 4, and 2 in RGB) to the panchromatic image and then resample it to the same spatial resolution as that of the panchromatic image; (2) transformation of the three multispectral bands from RGB to IHS space; (3) substitution of the intensity value from the high spatial resolution panchromatic band; and finally (4) back transformation to RGB. The band ratios 5/7, 3/1, and 4/3 displayed in RGB, respectively, were used to produce the color composite ratio image. The first principal component (PC1), the second principal component (PC2), and the third principal component (PC3), displayed in RGB, respectively, were used to construct the color composite principal component image. The resultant images successfully discriminated the exposed rock units in the study area and a lithologic map has been constructed that is subjected to precise field verification. The stratigraphy of the area under consideration starts with metavolcanics and associated volcaniclastics as an oldest rock unit, followed by granodiorite–diorite, pink granite, biotite granite, acidic and basic dykes, and Cenozoic volcanics. A new rock unit (biotite granite) has been introduced that was not represented in previous mapping of the considered sector. The biotite granite is verified by field and petrographical studies.     

基于Hyperion数据的油砂分布遥感研究

依据油砂中烃类的微渗漏和油砂组分光谱特征响应原理,利用Hyperion高光谱影像提取和识别与油砂分布相关的波谱信息,进行非常规油气能源--油砂分布的有利区预测。根据油砂所致烃类微渗漏的地表特征可知,低植被覆盖区的异常以矿物异常为主,中、高植被覆盖区的异常以植被异常为主。利用归一化植被指数表征地表植被的不同覆盖程度：当其值为[0.0,0.4）时,采用SAM（spectral angle method）提取矿物异常信息;当值为[0.4,0.7]和（0.7,1.0]时,分别采用LIC（lichenthaler index）和CTR（carter indices）方法提取植被异常信息。同时,为确保提取的矿物和植被异常信息的产生是由油砂中烃类的微渗漏所导致,以野外油砂反射光谱为端元,运用光谱角分类方法提取油砂信息,并将其与获取的矿物和植被异常信息进一步应用空间叠置分析确定油砂分布有利区。结果表明,综合运用野外实测高光谱数据和高光谱影像数据能够较准确地预测出研究区中油砂的分布位置。因此,应用高光谱影像进行油砂分布的有利区预测,可为未来利用遥感技术深入研究油砂可采储量评价提供参考依据。     

基于分形模型的遥感灰度异常提取研究：以黑龙江多宝山地区铁染异常提取为例

分形的特征是标度不变性,即在一定的尺度范围内表现出统计的自相似性。在地质现象中,自相似性非常普遍,如：构造的形态、矿床的分布、岩石中元素的含量等。蚀变围岩在一定程度上反映或指示着矿床的分布,蚀变岩石与正常围岩在矿物组分、化学成分和岩石组合上都有所不同。在遥感图像上,上述蚀变特征表现为不同的色调和纹理等,即图像像元亮度的...