加入多尺度图像纹理的岩性分类

利用遥感图像进行岩性分类,是遥感地质应用的重要方面之一.本文运用地统计学中变差函数提取图像纹理,并与原始的光谱图像相结合用于遥感图像的岩性分类.文章分析了不同尺度的纹理信息对岩性分类的作用,并进一步分析和比较多尺度图像纹理对岩性分类的作用.结果表明,在岩性分类过程中加入不同尺度的纹理信息可不同程度地提高图像的岩性分类精度,而同时加入多尺度的纹理信息,可得到更高的分类精度.将多尺度的图像纹理信息和光谱信息综合,是一种有效的岩性分类方法.     

用ASETR图像和地统计学纹理进行岩性分类

运用新获取的ASTER数据可以对岩性进行识别与分类：首先运用地统计学中的变差函数来计算分析几种选定的岩性单元的灰度值空间变化特征；运用ASTER数据的可见光一近红外波段、短波红外(SWIR)波段以及二者的组合进行岩性的分类，分析分类精度的变化。用变差函数作为纹理的计算函数来提取图像纹理，并与原始的光谱数据结合，进行岩性的分类。结果表明，与单纯的光谱分类相比，加入纹理信息可显著改善分类精度；用不同方向的滞后距离提取的图像纹理对图像的分类结果有一定的差异，尤其是对存在明显的各向异性的岩石单元。     

基于光谱—空间特征的ASTER影像岩性分类研究——以甘肃北山白峡尼山地区为例

遥感岩性制图是地质填图中的重要工作,基于光谱特征的岩性分类易受到色调、纹理等因素影响导致精度不佳。前人进行岩性自动分类研究多关注影像的光谱特征,而忽略空间特征,笔者等基于甘肃北山白峡尼山地区ASTER影像,将支持向量机、极限学习机两种机器学习分类方法与基于空间特征的快速漂移算法相结合进行岩性分类。结果表明支持向量机分类总体精度为89. 17%;极限学习机不但具有需调节参数少的优势,且分类精度和速度均优于支持向量机,分类总体精度达96. 70%;利用快速漂移算法提取的影像空间特征可有效减少错分区,提升岩性分类效果。研究证实将基于光谱特征的极限学习机和基于空间特征的快速漂移算法结合的岩性分类方法具有客观、高效、高精度等优势,可为后续地质填图和找矿勘查工作提供可靠数据支撑,在遥感岩性分类领域具有较高的推广价值。     

基于光谱—空间特征的ASTER影像岩性分类研究——以甘肃北山白峡尼山地区为例

遥感岩性制图是地质填图中的重要工作,基于光谱特征的岩性分类易受到色调、纹理等因素影响导致精度不佳。前人进行岩性自动分类研究多关注影像的光谱特征,而忽略空间特征,笔者等基于甘肃北山白峡尼山地区ASTER影像,将支持向量机、极限学习机两种机器学习分类方法与基于空间特征的快速漂移算法相结合进行岩性分类。结果表明支持向量机分类总体精度为89.17%;极限学习机不但具有需调节参数少的优势,且分类精度和速度均优于支持向量机,分类总体精度达96.70%;利用快速漂移算法提取的影像空间特征可有效减少错分区,提升岩性分类效果。研究证实将基于光谱特征的极限学习机和基于空间特征的快速漂移算法结合的岩性分类方法具有客观、高效、高精度等优势,可为后续地质填图和找矿勘查工作提供可靠数据支撑,在遥感岩性分类领域具有较高的推广价值。     

多源遥感数据图谱协同岩石单元分类方法

岩石单元的结构、构造、差异风化和出露状况在遥感图像上综合表现为图形纹理特征即“图”标志，其矿物成分和组合则表现为光谱特征即“谱”标志.传统遥感岩石单元分类以利用其光谱特征为主，图形纹理特征为辅，因此分类精度有限.以新疆维吾尔自治区与甘肃省交界的北山西段为研究区，开展岩石单元图形指数和光谱指数协同分类方法研究.基于Worldview-2全色图像构建的图形指数，能够量化岩石单元的层理、构造、展布形态和微地貌等特征，包括0°和45°定向滤波图像及灰度共生矩阵计算出的同质性和异质性特征图像、熵特征图像；光谱指数基于Worldview-2多光谱图像和ASTER（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）短波红外波段图像利用比值、和-差方法构建.多源遥感图像构建的光谱指数其光谱波段涵盖可见光-近红外及短波红外，包括RI（Ratio index）_ASTER、SI（Spectral index）_ASTER、SI_Worldview-2.采用面向对象方法对建立的图谱指数进行多尺度分割，依据不同岩石单元出露规模建立适宜的分割尺度，利用光谱指数自动提取相应岩石信息，实现岩石单元自动分类.结果表明，实验区基于图谱协同方法共划分出17类岩石单元，总体精度达到83.62%，而单独利用Worldview-2和ASTER图像，仅划分出13类和14类岩石单元.提出的图谱协同岩石分类方法可为我国西部高海拔深切割无人区地质调查及找矿工作提供新思路和遥感技术支撑.      

基于多源遥感数据的高山峡谷区岩性信息提取研究——以新疆乌什县北山1:50000填图试点为例

新疆乌什县北山1:50000填图试点项目位于塔里木盆地西北边缘和西南天山交接部位,海拔较高,地形切割较深,属于典型的高山峡谷区。利用ASTER、SPOT6、GF-2等多源遥感数据,基于典型岩性光谱吸收特征,进行岩性差异信息增强与提取研究,总结出一套基于多源遥感数据进行岩性单元边界划分的方法。以ASTER数据、ASTER与SPOT6协同数据、ASTER与GF-2协同数据等为基础影像数据,并选择最佳波段组合进行RGB彩色合成,从而增强影像差异,结合已有研究区地质资料,初步圈定不同影像单元边界;继而利用矿物丰度指数、SMACC端元丰度提取等方法识别研究区内主要岩性的分布位置和范围;最后结合野外实际调查数据,依据实际地质背景和影像质量进行筛选,获得最终的岩性单元解译图。研究结果为该区进一步进行地层优化划分及对比提供了参考资料。      

基于多源遥感数据的第四系覆盖物分类方法研究:以内蒙古旗杆甸子幅1∶5万填图试点为例

遥感图像分类技术对于荒漠草原浅覆盖区第四系覆盖物分类具有重要意义。以内蒙古旗杆甸子幅1∶5万填图试点为例,基于ASTER、GF-2等多源遥感数据,利用植被抑制法、波段比值法、主成分分析以及纹理信息提取等多种方法,充分考虑了多光谱数据的光谱信息和高分辨率数据的形状、空间结构、纹理信息等特征,结合面向对象分类法,对研究区第四系覆盖物进行了分类,并比较分析了不同分类方法的分类效果与精度。结果表明:将波段比值、主成分分析以及纹理分析多种特征作为辅助数据参与分类,其分类效果优于基于单一ASTER数据进行的分类;通过几种不同分类方法的比较分析,发现多特征面向对象分类的总体精度最高,达到85.40%,比多特征传统监督分类的总体精度提高了约11%,分类影像上地物边界清晰。该法分类技术可以为荒漠草原浅覆盖区的地质填图提供相关技术支持。     

高山峡谷区1:50000地质填图技术方法探索与实践——以新疆乌什北山为例

新疆乌什北山填图试点项目充分发挥遥感技术的先导作用,探索1:50000高山峡谷区填图方法。不同分辨率遥感数据在岩性、构造解译等方面的差异表明多源遥感数据综合解译能有效提高解译程度。研究认为同一遥感数据最佳波段组合图像、Landsat-8和Worldview-2数据协同图像增强了对岩性和构造识别的能力。高光谱遥感矿物填图和岩性分类、基于ASTER热红外遥感数据的岩石化学成分填图等是高山峡谷区填图有效技术方法。利用ETM和ASTER数据开展矿化蚀变信息提取,结果表明ASTER较ETM数据在铁染异常、羟基异常等提取方面具有更大的优势。分析认为多元信息综合预测是区域找矿的重要途径。根据乌什北山地质地貌特征,选择其中有效技术方法或技术方法组合开展1:50000地质填图,结果显示在减少剖面测制和路线地质调查数量的同时,达到了填图精度,并取得了若干重要研究成果,为区域构造演化和成矿规律分析总结提供了资料支撑。      

运用LANDSAT ETM+和ASTER数据进行岩性分类

本文评价了运用ASTER和LANDSAT ETM+数据进行岩性制图的性能。分别利用ASTER数据不同波段区图像及其组合,以及ETM+数据进行岩性分类,并探讨了将ASTER和ETM+数据叠加在一起进行了岩性分类; 利用现有地质图对所有分类结果进行了定量评价。结果表明,ASTER数据不同波段的岩性识别能力不同,并且较ETM+数据能更准确地识别岩性。更重要的是,把ASTER与ETM+数据结合在一起进行岩性分类,可获得比用任一数据单独分类更高的分类精度,表明二者的光谱特征具有一定的互补性。     

新疆阿勒泰阿巴宫铁矿遥感找矿综合信息研究

多光谱遥感找矿技术在荒漠戈壁滩地区已取得显著成效,但遥感技术在低山丘陵地带的使用资料较少,鉴于此,本论文以低山丘陵地貌类型的新疆阿勒泰阿巴宫多金属矿带的铁矿床为研究区,研究矿区蚀变信息的反射光谱特征,及在ETM+、ASTER多光谱数据中各个波段的吸收性;利用ASTER多光谱遥感数据提取阿巴宫铁矿的构造信息、岩性信息及蚀变异常信息,提取的上述信息与实际地质情况相吻合;对研究区的地质、物探、化探、遥感等找矿信息进行综合分析,遥感异常与航磁异常、化探异常的分布趋势及范围具有较高的一致性。     

ASTER与WorldView-2结合提取岩性信息流程——以西藏物玛地区为例

以西藏物玛地区ASTER、WorldView-2图像为例,通过分析比较2种数据的系统特征,细化完善了遥感地质岩性信息提取的流程。首先,以ASTER图像为基础,利用其多波段的特点,采用比值法有效提取研究区岩矿信息;然后。以WorldView-2图像为底图,以其较高的分辨率提高信息提取结果的解译精度和几何精度。该方法综合了2种图像各自的特点,结合应用于遥感地质岩性信息提取,能较好地区别研究区内中性、基性火山岩、碳酸盐岩、碎屑岩类及一些蚀变岩体,提高了解译工作的精度和效率。     

柴达木盆地南缘玛兴大湾地区典型岩浆岩岩性识别研究

本文运用ASTER多光谱遥感数据识别柴达木南缘玛兴大湾地区典型岩浆岩的岩性信息,分别采用光谱分析法和最小噪声变换法进行试验,可有效地识别与提取出研究区内的典型岩浆岩岩性信息;经已知地质资料和野外查证资料分析证明,用上述方法提取岩性信息的结果可靠,能为岩性填图及矿床勘查工作提供参考。     

基于光谱指数的遥感影像岩性分类

由于传统的岩性分类方法受岩石辐射干扰因素大, 存在"同物异谱"以及"同谱异物"现象, 岩性分类精度低, 所以在深入分析岩石矿物光谱特征基础上, 以西昆仑成矿带地区的二长花岗岩、石英正长岩以及正长岩为研究对象, 基于这3种岩性的实测光谱数据以及先进星载热发射和反射辐射仪(advanced spaceborne theemal emission and reflection radiometer, ASTER)影像数据的波段设置特征, 建立了RI和SI两种光谱指数.利用所建立的RI以及SI光谱指数对ASTER遥感数据进行岩性分类.结果显示, RI和SI两种光谱指数法在提取二长花岗岩时精度达到70%以上, 石英正长岩精度为80%左右, 与最大似然法得到的分类结果相比, 这两种岩性的分类精度明显提高了.      

新疆阿巴宫铅锌矿遥感找矿信息提取及地化多元信息综合分析

多光谱遥感找矿技术在荒漠戈壁滩地区已取得显著成效,但遥感技术在低山丘陵地带的使用资料较少,鉴于此,本论文以低山丘陵地貌类型的新疆阿勒泰的阿巴宫多金属矿带的铅锌矿床为研究区,研究矿区的蚀变信息的反射光谱特征,及在多光谱数据中各个波段的吸收性;利用ASTER多光谱遥感数据提取阿巴宫铅锌矿的构造信息,及岩性信息及蚀变异常信息,提取的各类信息与实际地质情况相吻合;对研究区的地质、化探、遥感找矿信息进行综合分析,遥感异常与地质资料信息吻合性较高,化探异常范围表现出"面"性特点,遥感异常表现为"点"性特点,遥感技术具有快速准确地缩小矿产勘查范围的优势。     

基于ASTERSWIR-TIR多光谱数据的西准噶尔花岗岩类岩性信息提取与识别——以克拉玛依岩体为例

花岗岩类的遥感岩性提取与识别研究一直是遥感岩石学领域的热点之一.位于中国新疆北部的西准噶尔地区有许多花岗岩体产出,其岩性信息对于西准噶尔的地质研究十分重要.本文通过对西准噶尔克拉玛依花岗岩体岩石样品及光谱库中相关矿物的可见光-近红外及短波红外(VNIR-SWIR)与热红外(TIR)的光谱测试与特性分析,采用ASTER SWIR-TIR比值13/12(R),4/6(G),(12×12)/(11×13) (B)假彩色合成技术识别与提取出研究区碱长花岗岩、花岗岩、花岗闪长岩与二长花岗岩四种花岗岩类,证明ASTER SWIR-TIR多光谱数据,尤其是TIR数据,对花岗岩类岩性识别的能力.此外,根据遥感影像中岩性、构造特征的解译与区域内包古图斑岩型铜钼矿的成矿斑岩岩体比较,推断出位于克拉玛依Ⅱ号岩体以及Ⅰ号与Ⅲ号岩体交汇部位东侧的部分区域仍可能具有一定的成矿潜力.     

利用Landsat-8和Worldview-2数据进行协同岩性分类

提出了一种对Landsat-8和Worldview-2协同后的岩性分类方法。首先对Landsat-8和Worldview-2影像进行协同:在对Landsat-8全色波段与其多光谱进行自协同后,与Worldview-2多光谱第8波段数据协同,将协同后的Landsat-8中短波红外数据与Worldview-2数据进行叠加,得到最后协同结果。对协同后的数据进行岩性分类:利用基于最大似然法(maximum likelihood,ML)进行初始分类,由马尔科夫随机场法(Markov Random Field,MRF)对结果进行优化得到最终分类结果。采用新疆西昆仑地区遥感数据进行了实验,结果证实协同后数据的分类结果具有更高的分类精度。     

基于ASTER热红外数据的SiO2及岩性类别信息提取——以青海省绿梁山—双口山地区为例

岩性识别目前是遥感地质应用的热点和难点。青海省绿梁山—双口山地区属于干旱、植被稀少的地区,基岩裸露程度较高,为利用多光谱遥感数据进行岩性类别信息提取提供了便利条件。本文基于ASTER热红外数据,对青海省绿梁山—双口山地区的SiO_2含量进行反演,其结果显示SiO_2含量的高低范围基本与区内的岩性类别相对应,利用ASTER的热红外数据对于确定地表地质体的长英质、镁铁质大类具有良好效果。     

多源遥感数据在新疆卡拉麦里地区岩矿识别中的应用

遥感技术广泛应用于地质基础调查、矿产资源勘探、环境评估和地质灾害调查等方面。它已从多光谱发展到高光谱阶段,Landsat- 8是目前最具有代表性和最常用的多光谱数据,ASTER具有高的分辨率和多波段特征,资源一号02D(ZY1- 02D)卫星是我国2019年发射的高光谱业务卫星。为了更好地了解多源遥感数据在岩矿识别中的作用,在新疆东天山卡拉麦里地区进行了相关研究。结果表明：Landsat- 8 OLI的PCA变换结果清晰识别了研究区不同的岩性和地层;使用Landsat- 8 OLI、ASTER和ZY1- 02D高光谱数据,分别采取不同的图像端元提取方法,在进行光谱分析的基础上,利用光谱角填图（SAM）即可得到研究区的主要矿物分类图件。通过野外验证,应用GIS技术进行集成和分析,修正相关图件后,便得到了精准的矿物分类综合图。研究表明：多源遥感数据的集成在岩矿识别方面效果良好、前景巨大。     

多源遥感数据在新疆卡拉麦里地区岩矿识别中的应用

遥感技术广泛应用于地质基础调查、矿产资源勘探、环境评估和地质灾害调查等方面。它已从多光谱发展到高光谱阶段,Landsat-8是目前最具有代表性和最常用的多光谱数据,ASTER具有高的分辨率和多波段特征,资源一号02D(ZY1-02D)卫星是我国2019年发射的高光谱业务卫星。为了更好地了解多源遥感数据在岩矿识别中的作用,在新疆东天山卡拉麦里地区进行了相关研究。结果表明：Landsat-8 OLI的PCA变换结果清晰识别了研究区不同的岩性和地层;使用Landsat-8 OLI、ASTER和ZY1-02D高光谱数据,分别采取不同的图像端元提取方法,在进行光谱分析的基础上,利用光谱角填图（SAM）即可得到研究区的主要矿物分类图件。通过野外验证,应用GIS技术进行集成和分析,修正相关图件后,便得到了精准的矿物分类综合图。研究表明：多源遥感数据的集成在岩矿识别方面效果良好、前景巨大。     

西昆仑塔什库尔干地区遥感找矿异常提取方法研究

以ETM图像数据为信息源，在西昆仑塔什库尔干地区进行了遥感找矿异常提取的方法研究，根据矿化蚀变的遥感影像特征，进行了基于光谱特征和纹理特征的矿化蚀变信息提取和分类方法的试验，选定了区内的最佳遥感异常圈定方法。针对区内与铜矿有关的主要蚀变类型分类进行了提取，分别赋色后叠加形成了遥感矿化蚀变异常图，并结合区域成矿地质特征进行了成矿远景区的划分，总结了遥感找矿异常提取的工作程序。