ICA在甘肃黄草滩地区铁染蚀变信息提取中的应用研究

本文以ICA(独立成分分析)作为遥感蚀变信息提取的主要方法,结合传统PCA(主成分分析)在光谱去相关性操作中的基本特性,通过互补式的ICA方法进行遥感蚀变信息的综合提取。以甘肃黄草滩矽卡岩型磁铁矿为研究区,使用ICA和PCA方法进行ETM+影像铁染蚀变信息提取,通过对提取结果进行比较分析,结合野外实地查证,评估了两种方法在特定地质背景下遥感蚀变信息提取的适应性和局限性,最后对遥感蚀变信息提取结果进行了归纳总结,结果表明:互补式的ICA能很好地反映研究区的蚀变异常分布状况,可以将该方法应用到此类地区的地质找矿中,同时为进一步分析研究区成矿模式提供科学依据。     

奇异值分解在ETM~+遥感蚀变信息提取中的应用——以青海省五龙沟金矿勘查区为例

提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的ETM+遥感蚀变信息提取方法,有效地避免了PCA方法在数据正态标准化过程中造成信息丢失的问题,确保了矿物光谱的特征性;采用半自适应的异常后处理技术,计算初始蚀变信息与目标矿物的相似度以确定最优异常分割阈值,使得提取的异常信息更具针对性。以青海省五龙沟金矿勘查区为研究区,提取与金矿化相关的铁染蚀变和羟基异常信息。结果表明,该方法提取的蚀变信息与地层、侵入岩和断裂构造吻合较好,比PCA方法提取精度更高,应用效果更好,为五龙沟地区蚀变信息提取和金矿勘查提供了新的思路。     

内蒙古乌拉特中旗地区遥感矿化蚀变信息提取研究

围岩蚀变是成矿的重要指示信息。目前在遥感矿化蚀变信息提取中应用最为广泛的是landsat系列数据,已经有将近30年的使用历史。虽然经过多年的实践和研究,矿化蚀变提取的理论和技术方法日趋成熟,但由于受第四系及植被覆盖的影响,在遥感提取蚀变异常方面的     

内蒙古达来庙地区1:5万矿调遥感蚀变信息提取

本文探讨了内蒙古达来庙矿调工作区乌兰德勒、准苏吉花、阿敏乌苏等钼矿床围岩蚀变的特征及遥感识别方法。通过采用主成分分析、比值以及主成份变换法等多种蚀变异常提取方法,提取了与钼矿化有关的围岩蚀变信息。经野外实地验证,发现了两个具有重要找矿价值的找矿靶区,经进一步勘查矿床规模已达中型。     

基于光谱相关角和光谱信息散度的高光谱蚀变信息提取

针对高光谱遥感蚀变信息提取过程中,由于混合像元的不可避免,导致蚀变矿物光谱曲线存在不同程度的失真而影响目标矿物识别精度的问题,提出一种基于光谱相关角(Spectral Correlation Angle,SCA)和光谱信息散度(Spectral Information Divergence,SID)的高光谱遥感蚀变信息提取算法(SIDSCAtan)。利用植被覆盖度表征植被信息在混合像元中所占百分比,划分出6种植被失真类型。采用不同区分方法分别比较失真光谱与理想光谱的差异,实验表明,当输入的光谱信息具有微小差异时,方法 SIDSCAtan能够做出较大的响应,在识别光谱整体形态的前提下,增强了对光谱局部特征差异的区分能力。以云南省个旧西区为研究区,运用该方法提取区内蚀变信息,应用效果较好。     

遥感技术在苏丹Block1C地区矿产勘查中的应用

以苏丹Block1C地区为研究对象,选取Landsat7 ETM卫星遥感图像为数据源,采用几何校正、彩色合成、图像增强等技术手段,提取地质构造信息,并通过主成分分析方法对遥感数据进行了铁化和泥化蚀变异常信息提取,综合分析,圈定了3处遥感找矿远景区,为地质找矿工作提供了技术支持。     

诸广整装勘查区城口幅高植被区遥感数据蚀变信息提取与分析

本文采用ETM遥感数据对粤北诸广整装勘查区城口幅进行遥感蚀变异常信息提取,通过对遥感蚀变异常信息分析,对城口幅内矿化异常蚀变进行解析,总结该地区遥感蚀变异常特征,为该地区铀多金属调查提供找矿依据。     

面向对象解译方法在遥感影像地物分类中的应用

针对高分辨率遥感影像快速高效萃取有用信息这一遥感技术应用的热点问题,探讨了基于面向对象(Object-oriented)解译方法的遥感影像自动及半自动解译和提取的新思路.文中分析了面向对象解译方法在地物信息分类应用中的优势,并提出了基于此方法的高分辨率遥感影像多尺度信息提取技术流程.具体结合广州市新白云机场开发区IKONOS高分辨率遥感数据进行地物快速提取、自动分类的试验,并对解译效果进行了评估分析,证明此方法在高分辨率遥感影像地物分类中确实高效可行.     

干旱区TM图像蚀变信息提取方法研究

围岩蚀变是成矿作用发生的重要标志之一,从遥感图像中提取蚀变信息是遥感找矿的难点和重要手段。遥感TM数据以其丰富的光谱和连续的空间信息被广泛地应用在地质找矿中,在分析TM影像数据的光谱特征的基础上,根据岩矿光谱特征和遥感信息提取理论,利用全波段主成份分析,选择主成份分析和比值增强、主成份分析相结合的直接主成份法分别对研究区进行了提取,并进行了对比分析和探讨,最终表明直接主成份分析在干旱区可以起到良好的应用效果。     

遥感技术在1:5万区域矿产地质调查中的应用——以内蒙古古朔根乌拉地区矿调遥感工作为例

将遥感技术应用于1:5万区域矿产地质调查,可以充分利用遥感技术宏观、综合、快速和多层次的技术优势,对广阔区域进行遥感区域地质和矿产地质调查研究,查明地质体的分布规律、矿化蚀变带的分布范围,为编制成矿规律图和进行矿产预测提供资料。本文介绍了内蒙古古朔根乌拉地区1:5万矿调项目遥感影像的处理与制作、工作区遥感地质特征,以及遥感提取羟基蚀变异常和铁染蚀变异常的整个过程,并结合地质特征和矿(化)点分布情况对提取的遥感蚀变异常进行了初步评价。由于工作区第四系和植被覆盖严重,1:5万遥感地质解译对1:5万区域矿产地质填图起到了指导作用,提取的遥感蚀变异常与已知矿(化)点套合良好,是重要的找矿信息。     

用于植被冠层分析的高光谱波段的组合方法研究

波段数目多和波段宽度窄是高光谱分辨率遥感的两个显著特点 ,常规的用于分析的波段组合方法在信息的利用上是不充分的。笔者利用六种植物的冠层测量数据作为试验样本 ,使用了系统聚类分析的方法 ,找出具有信息相似性的波段 ,将这些波段划分为同一种通道类型 ,它们对于植被冠层中的同一种生化成分是敏感的 ,并使用主成分分析的方法进行降维、合并处理 ,得出可以用于实际分析的波段线性组合方法。最后利用前两个主成分的相对得分图 ,进行不同物种类别的划分 ,达到识别的目的。     

ETM+影像IHS融合算法改进及其土地覆盖分类实验比较

在总结PCA、IHS融合算法优缺点的基础上,发展了一种改进的IHS融合算法。利用HPF、Brovery、PCA、IHS及改进的IHS融合算法对ETM+全色和多光谱影像进行了融合实验。通过定性、定量分析比较融合影像的质量,并分别对融合后影像和原始影像进行土地覆盖非监督分类实验。选取原始影像和非监督分类精度最高的一种融合影像进行监督分类实验与比较,发现无论是非监督分类还是监督分类,改进的IHS融合影像精度均较高。     

ROBUST PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS BY PROJECTION PURSUIT

Principal component analysis (PCA) is a widely used technique in chemometrics.The classical PCAmethod is,unfortunately,non-robust,since the variance is adopted as the objective function.In thispaper,projection pursuit (PP) is used to carry out PCA with a criterion which is more robust than thevariance.In addition,the generalized simulated annealing (GSA) algorithm is introduced as anoptimization procedure in the process of PP calculation to guarantee the global optimum.The resultsfor simulated data sets show that PCA via PP is resistant to the deviation of the error distribution fromthe normal one.The method is especially recommended for use in cases with possible outlier(s) existingin the data.     

DYNAMIC VARIATIONS OF WATER QUALITY IN TAIHU LAKE AND MULTIVARIATE ANALYSIS OF ITS INFLUENTIAL FACTORS

ＬａｋｅＴａｉｈｕｉｓａｌａｒｇｅｓｈａｌｌｏｗｌａｋｅｉｎＣｈｉｎａ,ｗｈｉｃｈｐａｌｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｗａｔｅｒ-ｑｕａｎｔｉｔｙｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ,ｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙ,ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎｅｔｃ.Ｗｉｔｈｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅａｎｄｉｎｄｕｓｔｒｙｉｎｔｈｅａｒｅａ,ａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｈａｖｅｂｅｅｎｄｉｓｃｈａｒｇｅｄｉｎｔｏｔｈｅｌａｋｅ,ｌｅａｄｉｎｇｔｏａｎｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｎｕｔｒｉｅｎｔｓ…     

差分主成分分析法在辽河三角洲景观变化中的应用

差分主成分分析法是应用遥感数据检测景观变化的一种新方法。为了提高检测精度,我们利用TM卫星遥感数据,改进了主成分分析法和图像差值法,提出了差分主成分分析法。并以辽河三角洲地区为例,对该方法进行了验证。研究结果表明：(1) 与传统的检测法-分类后比较法相比,差分主成分分析法具有较高的检测精度,总检测精度为0.89,Kappa指数为0.82;(2) 在1984~2000年的16年间,辽河三角洲地区有近22%的景观发生了变化,主要包括芦苇湿地的减少、水稻田的增加以及城镇用地的增加。     

Structural Analysis for Gold Mineralization Using Remote Sensing and Geochemical Techniques in a GIS Environment: Island of Lesvos,Hellas

Exploration for epithermal Au has been active lately in the Aegean Sea of the eastern Mediterranean Basin, both in the islands of the Quaternary arc and in those of the back-arc region. The purpose of this study was the structural mapping and analysis for a preliminary investigation of possible epithermal gold mineralization, using remotely sensed data and techniques, structural and field data, and geochemical information, for a specific area on the Island of Lesvos. Therefore, Landsat-TM and SPOT-Pan satellite images and the Digital Elevation Model (DEM) of the study area were processed digitally using spatial filtering techniques for the enhancement and recognition of the geologically significant lineaments, as well as algebraic operations with band ratios and Principal Component Analysis (PCA), for the identification of alteration zones. Statistical rose diagrams and a SCHMIDT projection Stereo Net were generated from the lineament maps and the collected field data (dip and strike measurements of faults, joints, and veins), respectively. The derived lineament map and the band ratio images were manipulated in a GIS environment, in order to study the relation of the tectonic pattern to both the alteration zoning and the geomorphology of the volcanic field of the study area. Target areas of high interest for possible mineralization also were specified using geochemical techniques, such as X-Ray Diffraction (XRD) analysis, trace-element, and fluid-inclusion analysis. Finally, preliminary conclusions were derived about possible mineralization, the type (high or low sulfidation), and the extent of mineralization, by combining the structural information with geochemical information.     

基于主成分分析的BP 神经网络在城市 建成区面积预测中的应用 ——-以北京市为例

城市建成区规模受社会、经济、城市环境等诸多因素影响, 传统统计方法难以准确预测城 市建成区的面积。人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能, 在各类预测研究中得到了广泛 的应用, 尤其是BP 神经网络。主成分分析可以在有效保留数据信息前提下对数据进行降维, 它 与BP 神经网络的结合主要在数据输入端, 通过减少输入层神经元个数, 增强网络性能, 提高预 测精度。本文以北京市为例, 综合运用主成分分析和BP 神经网络方法建立预测模型, 以1986~ 2003 年数据为学习样本, 以2004 年数据为检验样本, 对2005 年北京市城市建成区面积进行模 拟预测。预测结果表明, 基于主成分分析的BP 神经网络预测结果与实际值的相对误差为2.8%, 比传统BP 神经网络预测精度提高1.8 个百分点, 网络训练收敛速度也更快, 其预测精度和效率 都有不同程度的改善。     

Homogeneous region determination using linear and nonlinear techniques

Similarity between catchments in a region can be determined depending on catchment properties. This helps to understand the response behavior of the similar catchments more appropriately. Catchment classification plays a major role in the process of hydrological prediction in the case of ungauged catchments. The following categorization was carried out for 32 catchments of India. Principal Component Analysis (PCA) along with K-means clustering, was applied as linear classification; and Self-Organizing Map (SOM) and Kernel Principal Component Analysis (KPCA) were implemented as nonlinear classification methods on catchment attributes and daily streamflow time series. The classification established on streamflow signatures was taken as the reference classification. Results obtained from PCA, SOM, and KPCA were compared with results of the reference classification. The absence of discordant catchments from the clusters of SOM, based on catchment attributes, suggests homogeneity among SOM-derived clusters. Similarity index scores are 0.48 and 0.47, 0.46 and 0.42 ?for first, second, third and fourth clusters of SOM respectively with that of the reference classification technique. Nonlinear techniques with high similarity index values outperformed standard techniques. This study demonstrated the ability of classification based on catchment attributes to classify ungauged catchments.     

天津表土PAHs的空间主成分与污染源分析

在多元空间结构分析的基础上,应用空间主成分分析方法研究了天津表层土壤16种多环芳烃(PAHs)的空间主成分特征,并在此基础上探讨了空间污染源问题。分析结果显示,从总体来看,PAHs主要的污染源是燃烧源和石油源。从不同空间尺度来看,石油源的影响范围一般在5km以内,而燃烧源的主要影响范围在5~10km之间,在更大的范围上,可能是天然源,或者区域性的大气沉降。