高光谱遥感技术在基岩区区域地质调查填图中的应用

高光谱遥感以其超高的光谱维数据优势,使对地物的精细识别和区分能力较传统多光谱遥感数据有质的提升.以HyMap高光谱数据和高分五号高光谱数据为数据源,选择中国西部基岩区区域开展了高光谱遥感岩性-构造解译工作.通过图像增强处理后,对研究区地层单元、岩体/脉、构造等进行了遥感地质解译.对比已有的地质调查结果,发现高光谱遥感数...     

基于CASI & SASI航空高光谱的雄安新区西南部农田土壤 重金属镍含量反演研究

农田土壤中重金属元素富集会严重制约农作物的生长,且对人类健康造成潜在威胁。高光谱遥感数据具有极高的光谱分辨率,因而可在土壤重金属污染元素信息的定量研究中发挥重要作用。本文以雄安新区西南部及其周边农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素Ni的含量,并与土壤可见-近红外高光谱数据建立土壤重金属Ni含量的定量估测模型,进一步基于CASI&SASI航空高光谱数据快速反演研究区农田土壤重金属Ni的含量,获取其分布特征。本文研究并建立了研究区土壤重金属元素基于不同光谱变换形式的多元逐步回归、偏最小二乘回归和BP神经网络统计估算模型,通过模型验证与对比,探索研究区土壤重金属Ni元素含量的最优反演模型。研究结果表明: （1）基于各光谱变换的BP神经网络模型的建模和预测精度整体上大于偏最小二乘法和多元逐步回归法模型,模型拟合精度高,预测能力较好;（2）综合来看,一阶微分处理能普遍改善模型预测效果,其中BP神经网络模型的一阶微分变换结果最佳,对于Ni元素建模精度R2高达97.1%,验证集精度R2高达98%以上;（3）选用精度最好的BP神经网络模型,通过CASI&SASI高光谱数据对研究区重金属Ni含量进行反演,反演结果与实测Ni含量数据一致性很好。     

高光谱遥感水文地质应用新进展

高光谱遥感是一种利用成像光谱仪同时获取地物目标辐射、光谱和空间等多重信息遥感的技术,水文地质是高光谱遥感重要的应用领域之一,通过高光谱遥感图像分析,能够提取大区域包气带及含水系统的水文地质信息,可为水文地质环境的识别及实时监测、地下水资源高效管理、地下水数值模型构建等提供科学数据。通过调研凝练了高光谱遥感基本原理方法及其在水文地质方面的应用研究,重点总结了地下水环境污染和水文信息反演方面的高光谱遥感应用研究进展,分析了高光谱遥感水文地质应用所面临的挑战,并展望了高光谱遥感水文地质应用研究的发展趋势,主要包括:通过土壤和植被的光谱信息实现对研究区包气带土壤重金属污染状况的大面积、短周期连续快速监测;在高光谱图像中提取构造、地层岩性等地质和水文地质特征,以环境指示因子（如植被）为有效补充,获取饱和带地下水环境信息;通过高光谱图像识别植被类型、计算植被覆盖度、分析叶片反射光谱特征并建立模型反演土壤含水量和地下水位,为研究和保护缺水地区生态环境提供数据支撑。     

航空高光谱反演耕地土壤重金属分布特征——以苏北灌河地区为例

为探索航空高光谱遥感开展大比例尺、大面积土壤重金属含量和分布特征快速调查的技术方法和工作流程,以苏北灌河地区为例,利用国产高光谱成像仪和自主集成的航空高光谱遥感测量系统获取影像光谱数据,通过数据预处理、CARS特征波段选择及BP神经网络建模反演等方法,建立了从数据获取到数据分析评价的工作流程,反演了土壤重金属元素含量,...     

冕宁牦牛坪稀土矿区土壤重金属污染光谱测定与特征分析

本研究采集冕宁牦牛坪稀土矿区34个样本点的土壤与高光谱数据,利用化学方法实测土壤重金属含量,计算各重金属之间皮尔森相关系数,建立Fe元素与各金属元素(Pb、Zn、Cd、Mn、Cu、As)估算模型;针对高光谱数据,进行光谱一阶微分、二阶微分、倒数对数、均方根变换、包络线去除、光谱深度计算等处理,获取特征波段,采用交叉有效性检验原则选择恰当的主成分个数,应用偏最小二乘法建立光谱一阶微分同Fe元素关系模型,最后通过计算建模样本与检验样本的相关系数及RMSE值判定各金属含量模型精度。旨在探索利用高光谱遥感技术反演土壤重金属含量的可行性,为应用高光谱遥感技术进行环境污染监测、信息提取和定量反演提供借鉴。     

基于航空高光谱遥感数据的黑土地有机质含量反演:以黑龙江省建三江地区为例

掌握黑土地有机质含量对黑土资源利用与保护具有重要意义,而高光谱卫星影像的缺乏制约了区域尺度土壤有机质反演研究的开展.以黑龙江省建三江黑土区为例,采用CASI/SASI航空高光谱数据、ASD（analytical spectral devices）地面光谱数据和土壤样品有机质含量数据,基于有机质含量与光谱反射率的相关性和定量关系,构建最优的回归模型并开展研究区土壤有机质含量遥感反演.结果表明:偏最小二乘法回归模型比多元逐步回归模型更稳定（判定系数分别为0.885和0.653）,且精度更高（均方根误差分别为0.424和0.744）;采用偏最小二乘模型反演的结果与地面化探结果基本一致.      

高光谱遥感定量反演成矿元素含量的研究进展

随着遥感技术的不断发展,高光谱遥感也相应取得了较大的进步,而其应用于找矿方面也越来越广阔。在有土壤覆盖物的多金属矿区,遥感土壤地球化学方法也相应地取得了较大的发展。多金属矿区土壤覆盖物的重金属元素含量测量是判断矿区成矿元素地球化学异常的标志,同时为找矿预测打下基础。使用遥感手段定量化的提取矿区表层覆盖物（土壤）中地球化学信息是找矿预测的必经之路。文章从理论、技术及定量化反演方法三个方面对高光谱遥感应用于土壤地球化学研究取得的新进展进行归纳和总结,并展望遥感土壤地球化学的应用前景。     

综合实测光谱与Sentinel-2影像的农田土壤重金属含量时空变化研究：以辽宁苏子河流域为例

农田土壤重金属污染严重影响着作物生长和人类健康,为了探索一种快速、准确的土壤重金属含量遥感监测方法,以辽宁省苏子河流域为研究区域,将实测光谱数据转换为多光谱数据。笔者利用偏最小二乘回归法(PLSR)建立相关关系模型,选择最优模型运用到2016年和2020年苏子河流域的Sentinel--2影像。结果表明：综合实测光谱与多光谱可用于土壤重金属含量监测,各模型R²均高于0.50,2年间流域内农田土壤重金属元素中Cu、Ni、Pb、Zn含量增加,Cd、Cr、As含量降低,超标的重金属元素由Cd、Cr、Cu变化为Cu、Ni、Pb、Zn。经分析,重金属相关含量变化与矿场、农业种植结构以及生活垃圾等密切相关。     

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.     

青海省都兰县阿斯哈金矿区HySpex高光谱矿物填图及其找矿意义

地面成像高光谱遥感具有图谱合一的优势,能够根据光谱特征进行地物的直接识别,是遥感领域的前沿方向。本文针对青海省都兰县阿斯哈金矿区蚀变带,建立了HySpex地面成像高光谱数据的标准处理流程,采用基于统计学模型的平场域法进行了光谱重建,基于专家知识选取了端元光谱,利用MTMF方法开展了矿物填图,在此基础上制作了阿斯哈金矿区蚀变带比例尺1∶100的真彩色图像和褐铁矿、绢云母等5种地物的高光谱地物分布图。总结出阿斯哈金矿区标志性蚀变矿物为褐铁矿和绢云母,并对提取出的地物进行了野外实地ASD光谱测量验证,符合程度好。阿斯哈金矿区HySpex地面成像高光谱数据应用实践表明该数据在地质领域具有较好的应用效果和广泛的前景。     

高光谱遥感地空综合预测方法在新疆卡拉塔格地区铜金矿床找矿中的应用

新疆卡拉塔格地区位于东天山成矿带,地质矿产资源丰富,铜金及多金属矿床集中,找矿潜力较大。铜金矿床地表矿化蚀变现象明显,发育的褐铁矿化+黄钾铁矾化+绢云母化形成地物反射光谱特征,为高光谱遥感地空综合预测方法用于探测铜金矿化蚀变信息成为可能,并成为寻找铜金矿床的有效技术方法。本文在卡拉塔格地区开展了航空高光谱和地面高光谱在铜金多金属矿床找矿研究,分别采用Hy Map航空成像光谱仪和Field Spec Pro FR光谱仪,获取了研究区Hy Map航空高光谱数据、地面准同步定标数据、地面高光谱数据,提取并筛选了基于Hy Map航空高光谱影像的成矿有利蚀变信息,在此基础上对该区红山铜金矿床航空-地面高光谱提取的蚀变信息进行了综合剖析,并结合矿区地质背景,建立了红山铜金矿床高光谱遥感地空综合找矿模型,经对比分析在该区圈定了2处找矿预测区。说明高光谱遥感地空综合预测方法在该区得到了很好的应用效果。     

遥感影像分辨率分析技术在滑坡研究中的应用

采用定性与定量相结合的方法对滑坡要素进行了深入分析。将滑坡要素划分为空间要素、时间要素和岩土性质要素3个方面,并分别讨论它们与遥感影像空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的关系。首先对各滑坡要素进行了定性分析,然后提出了判识滑坡空间要素的定量依据;提出了通过遥感影像计算滑动速率的公式,以此作为按照时间分辨率选择遥感数据的依据;最后提出为判识岩土性质要素应采用高波谱分辨率遥感影像的观点。     

多光谱、高光谱遥感岩性解译在川藏铁路勘察中的应用——以藏东南怒江峡谷拥巴地区为例

遥感技术为岩性识别提供了新的视角和重要途径。川藏铁路康玉隧道地处藏东南横断山怒江峡谷拥巴地区,全长20.235 km,最大埋深1314m。针对该区地形起伏大,环境恶劣,人员难以到达,基础地质资料薄弱的现状,综合运用高分辨率、多光谱和高光谱遥感数据进行地层岩性的综合解译。在高分辨率遥感影像目视解译的基础上,运用波谱角度匹配(SAM)、最小噪声分离变换(MNF)、典型波段组合等有效提取岩性信息的多光谱、高光谱遥感数据综合处理方案,并结合GF-5号高光谱数据丰富的波段信息,进行遥感信息的有效增强、提取及自动分类。在详细野外验证的基础上,新识别并划分出一套北西向展布的中侏罗统桑卡拉佣组(J₂s)碳酸盐岩地层,细化了古近系宗白群(E₂z)等多个地层单位边界,修订原地层界线10余处,并形成了适合高原地貌起伏区快速识别及有效获取岩性、地层界线的遥感解译技术方案。该研究可为铁路规划、选线和设计提供重要的基础资料,同时亦有助于遥感岩性解译工作的推广应用。     

基于可见—近红外反射光谱的典型农田重金属污染风险分类研究

对于人为因素或自然因素造成的农田土壤重金属元素污染,需要进行大面积的土壤环境质量调查和分类管控,然而传统的采样测试方法存在工作量大、代价高等问题。可见—近红外（Vis-NIR）反射光谱是一种快速低成本获取土壤理化信息的手段。为研究Vis-NIR反射光谱预测模型划分土壤重金属污染风险类别的能力,文章以典型人为污染地区（浙江温岭）和典型地质高背景地区（广西横县）的390份农田土壤为样本,测定8种重金属元素（As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn）的含量和pH值,并测定土壤Vis-NIR光谱。使用偏最小二乘（PLS）和支持向量机（SVM）算法建立回归模型,对土壤重金属含量和pH值进行预测,并基于预测值进行土壤重金属污染风险分类。结果显示,温岭土壤主要污染元素Cd和Cu的光谱模型回归预测偏差（RPD）分别为1.23和1.19,预测机制与有机质有关。横县土壤主要污染元素As和Cd的RPD分别为1.98和1.93,预测机制与铁氧化物和粘土矿物有关。地质高背景土壤重金属与铁氧化物的正相关性普遍较强,使得光谱模型对重金属含量预测准确度较高。温岭和横县土壤pH值的光谱模型RPD分别为1.76和1.68。土壤重金属污染风险光谱分类的总体 准确度分别为75.0%~100%（温岭）和80.0%~100％（横县）。将Vis-NIR光谱与遥感技术相结合,对农田土壤重金属污染风险进行快速分类总体是可行的。     

新疆谢米斯台地区岩矿光谱特征提取及光谱分析

不同岩石矿物和矿化蚀变具有不同的光谱特征, 这是利用遥感技术进行岩石矿物和蚀变信息识别的基础。本研究在谢米斯台地区进行岩矿样品采集, 利用ASD野外光谱辐射仪采集光谱反射率数据, 通过去噪处理、标准化处理、微分处理和去包络线处理, 开展了典型岩矿样品、风化面与新鲜面样品和不同矿化蚀变的光谱特征提取和光谱分析。研究发现, 岩矿在380~1 100 nm波段的光谱特征, 主要是金属离子产生;在1 100~2 500 nm波段的光谱特征, 主要是阴离子基团中的羟基、碳酸根和水分子产生;矿化蚀变光谱具有可诊断性特征谱带, 是其矿物组成中的各种蚀变矿物特征信息的反映;受到矿物含量改变和外界环境因素的影响, 光谱的整体形态或局部特征都发生变化。岩矿光谱特征的提取和分析, 将提高和改善高光谱技术对不同区域同种类型的矿床勘查。     

基于Hyperion高光谱数据的矿物蚀变提取——以内蒙古西部狼山地区炭窑口矿床为例

以已知的矿床——内蒙古炭窑口矿床为研究区,基于围岩矿化蚀变理论,利用高光谱遥感技术对矿化蚀变异常信息进行提取。首先对Hyperion影像进行预处理,包括去坏线、条带、大气校正及光谱重建。其次,从反演后的反射率数据提取5类端元矿物,通过分析矿物组合,最终确定5类矿物并利用波谱角制图法在研究区填图,进而提取矿化蚀变信息。在以上研究过程中改进了去除条带的方法。在获得蚀变信息后,结合炭窑口研究区的地质图进行应用分析,通过解释异常,验证其是否为矿化引起的蚀变。最后,再根据研究区的地质情况和前人对矿床的研究成果,尤其是对含矿地层的研究成果,结合提取的蚀变矿物,预测其他有利靶区。结果表明,获得的矿化蚀变信息与矿点吻合较好,具有一定的借鉴意义。     

An Approach to Spectral Discrimination of Rocks Using ASAI and Rough Sets

Field data of outcrop spectrums provide important basis for modeling of hyper-spectral remote sensing aiming at mineral prospecting. We make an approach to the application of rough set theory in spectral discriminiation of rocks. We build a decision table with an adequate number of samples (out-crops) of known rock type (the universe), of which the conditional atributes are discretized “area spectrum absorption indexes“ (ASAI) corresponding to wavelength intervals, and the decision atribute is rock type. We search to obtain the exhaustive set of reducts of the table, each of which will serve as a variable number of deduction rules. Suppose we have n (usually a very big number) rules in total and there are m types of rocks in our universe, for any unknown sample, we judge its rock type by each of those rules. An unknown sample may be recognized as a different type by different rules because it is out-side our universe, and we accept the most frequent judgment result and ignore the other m-1 types of results. Our ASAI is an improvement upon the traditional spectrum absorption index (SAI), better applicable to field spectrums: given a spectrum curve and a wavelength interval, we take the average reflectance within the interval as a base line and let ASAI=αbelow/(αabove αbelow), where αbelow and αabove stand for total areas, bounded by the curve, the base line and the borders of the intervalbelow and above the base line respectively. With the equipments of FieldSpectr Fr (made by ASD Co., US), we collected data from Baiya gold deposit, Yunnan, and applied the above method to discriminate altered rocks as an experiment. The results show satisfactory performance of the method.     

Geochemistry and field spectrometry for detecting hydrocarbon microseepage

Remote sensing detection of hydrocarbon reserves would be a valuable addition to conventional methods used currently. Tests were made in a drilled, proven hydrocarbon area predominantly covered by wheat. Field-spectroradiometers measured spectral characteristics of wheat and soil associated with hydrocarbon microseepage. Soil gas and secondary carbonate produced only by hydrocarbon microseepage were at anomalously high levels at the oil–water or gas–water boundaries. Kaolinite and illite in the soil have higher percentages above petroleum reservoirs. The inflection point positions of spectra on oil-field wheat were shifted 7 nm to longer wavelengths than off-field wheat samples, and can be positively correlated with the delta carbonate and soil-gas. The absorption of soil spectra at 2.346 mm is at least 0.2% higher over oil-fields than off-fields. This research proves that remote sensing can be used in an monocultural agricultural area to detect hydrocarbon microseepage.