高光谱遥感在斑岩矿床蚀变信息提取中的应用

高光谱遥感将传统图像的空间维与光谱维信息融合为一体,用很多窄而连续的光谱通道获取地物的遥感影像,使得本来在宽波段多光谱遥感图像中不可探测的地物在高光谱遥感中能够被探测和区分(张良培等,2005)。地质是高光谱遥感应用最成功的领域之一,高光谱矿物识别和     

水体动态变化信息遥感监测方法研究:以秦皇岛桃林口水库为例

对水体变化信息的监测,是合理开发、利用和保护水资源的重要依据。笔者设计了一种以因子分析为理论手段,通过分析多时相遥感数据中波段序列,得出水体动态变化信息的遥感监测方法。以秦皇岛桃林口水库水位下降为例,在参考"地物波谱特性时相变化曲线"的基础上,统计了研究区内各地物类型的光谱特征变化,采用因子分析的多元统计分析方法进行定量分析,并利用方差分析方法对各因子提取水体变化信息的动态识别能力进行显著性检验,确定出能够准确表达水体变化信息的因子,根据水体变化因子构建水体变化识别指数,从而得出研究区内的水体动态变化信息。实验结果表明,在信度α=0.05下,水体变化信息与其他地物变化信息在水体变化因子上的差异性最显著,基于因子分析得到的水体变化识别指数能够准确识别研究区内的水体,并且误检区域较少,对水体变化类型的分类精度达到96.8%,说明本文方法是一种精度较高,能够有效识别水体动态变化的监测方法。     

高分一号遥感卫星数据林地信息快速提取方法的研究

不同类型的林地具有不同的反射率特征,由此计算获得林地识别与分类的归一化植被指数(NDVI)。NDVI可参与对高分一号遥感图像的监督分类:首先根据图像光谱特征及NDVI参数,在ENVI专业图像处理平台上,选择各类林地的典型样本区,进行计算机自动信息提取,获得每个像素点属于某类林地的相似度信息,然后结合纹理、形状、空间关系等特征,利用聚类分析和迭代运算等综合处理方法,快速得到具有实用性的专题分类矢量结果。该方法光照度相对较弱的阴坡和薄云覆盖下的林地分类识别效果也比较好。通过对光谱角填图法、马氏最小距离法、最大似然法等监督分类的结果进行比较,认为采用光谱角填图法提取高分一号卫星原始数据的林地矢量信息精度最高。     

消除噪声的RNF图像融合算法

在多光谱遥感图像中有时也会存在较严重的随机点噪声的干扰，这种随机点噪声严重影响了地物光谱特征提取和识别的精度，降低了各种遥感定量分析方法技术的有效性。常用的遥感图像随机噪声消除或压抑方法是Fourier变换频率域方法和采用平滑模板对图像进行卷积处理的空间域方法，但它们往往会损失图像信息。文章探讨了消除或压抑噪声的图像融合方法，即RNF融合法。RNF融合算法先对参与融合的多光谱图像进行低通滤波，对全色波段进行高通滤波。然后将滤波后的全色波段与多光谱图像用HSI变换法进行融合，融合后的图像消除了噪声。     

利用成像光谱遥感技术识别和提取矿化蚀变信息——以河北赤城—崇礼地区为例

成像光谱遥感因其具有高的光谱分辨率和能被直接利用于识别地物与量化地物信息而极具应用前景。不同岩石矿物和矿化蚀变具有不同的光谱特征 ,这是利用成像光谱遥感技术进行岩矿、蚀变信息识别的基础。以后沟金矿区和西沟窑矿化区为例 ,从应用技术和方法上开展了成像光谱遥感对蚀变岩识别的研究 ,阐述了进行岩矿识别的波谱机制、蚀变岩的信息识别与提取方法的选择、应用效果以及彩色合成显示等 ;其中光谱角度填图技术已被使用 ,并取得了良好效果。     

若尔盖高原地物遥感分类

各种物质在遥感数据中都有其特征的波谱吸收峰。因此通过波谱识别就可以大大减少以往遥感分类方法中的漏分及混分现象。为了解决若尔盖高原地物遥感分类问题,首次对本区ETM多光谱融合数据采用了地物波谱角分类法进行地物识别。分类步骤:遥感数据定标→选择训练区样本→MNF变换减维去噪处理→利用纯净像元指数(PPI)进行样本提纯→利用n-D散度法进行样本重组→波谱角分类(SAM).其分类结果表明,类别精度评价总精度为0.806,kappa系数为0.785.其精度均符合1:5万比例尺的土地详查工作的技术要求。      

利用遥感光谱特征提取岩性信息的基础和技术研究

地物光谱特征的研究是遥感技术的基础研究工作之一．从光谱遥感发展与地质应用的趋势出发。从光谱遥感岩矿识别基础与识别技术方法两方面阐述了光谱遥感的研究进展．在技术方法方面，主要从多光谱与成像光谱以及遥感与航空放射性信息集成3个层次上，分析利用光谱特征进行岩石矿物识别的研究进展及其潜力与可行性，并简单阐述了遥感与航空放射性信息的复合这一遥感岩性信息识别研究的发展趋势．     

基于地物光谱特征的成像光谱遥感矿物识别方法

成像光谱技术是遥感技术发展的前沿技术之一 ,它是在可见光、近红外及短波红外上 ,集图像、光谱于一体的具有高光谱分辨率的纳米遥感技术。文中从岩矿光谱特性的研究入手 ,通过光谱特征识别准则 ,利用机载的可见光、近红外及短波红外成像光谱 (HyMap)数据 ,开展成像光谱遥感矿物识别的试验研究。试验识别的矿物有绿泥石、绿帘石、橄榄石、绢云母、滑石、石膏及黑云母等。试验结果表明 ,通过矿物光谱特征分析与其识别原则进行成像光谱遥感矿物识别获得了很好的效果。因此 ,基于地物光谱特征进行成像光谱矿物直接识别确实可行 ,有利于矿产资源评价中成矿物源和矿化蚀变信息分析。     

利用成像光谱遥感技术识别和提取矿化蚀变信息：以河北赤城——崇？…

成像光谱遥感因其具有高的光谱分辨率和能被直接利用于识别地物与量化地物信息而极具应用前景,不同岩石矿物和矿化蚀变具有不同的的光谱特征,这是利用成像光谱遥感技术进行岩矿、蚀变信息识别的基础。以后沟金矿区和西沟窑矿化区为例,从应用技术和方法上开展了成像光谱遥感对蚀变岩识别的研究,阐述了进行岩矿识别的波谱机制、蚀变岩的信息识别与提取方法的选择、应用效果以及彩色合成显示等;其中光谱角度填图技术已被使用,并取     

内蒙古中部地区土地荒漠化遥感调查及环境质量评价

选择内蒙古中部地区作为典型荒漠化区域,根据荒漠化土地分类体系,确定决策树的结构以及各类地物在树形中的位置。基于各类地物的光谱反射特性和图像数据反映的综合特征,采取相应的识别和提取方法,以最大限度地利用遥感数据源。在研究过程中,采用从多光谱及多时相TM和ETM⁺遥感数据中提取出的光谱反射特性、土壤调节植被指数、土壤亮度指数以及土壤湿度指数等复合指数进行不同地物的分类和提取。结果表明:利用决策树分层提取法可以有效地排除和避免提取地物时多余信息的干扰及影响,目标明确。然后,通过图像代数检测法及目视解译法确定1990-2000年土地荒漠化的变化信息,对内蒙古中部地区的荒漠化演变规律做出分析。最后,结合研究区气候数据,在GIS支持下,通过对研究区生态环境质量变化和气候因子变化的相关性分析,表明研究区影响环境变化的主要因子是降水量与蒸发量(干燥度)。     

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。     

用ASTER数据提取云南个旧西区矿化蚀变信息

以ASTER影像为数据源、野外实测波谱数据为参考,用光谱角分类法（SAM）在个旧矿区提取矿化蚀变信息。为剔除假“异常”信息,用ASTER热红外波段的比值计算定义硅酸盐、碳酸盐和超基性岩指数作RGB合成得反应岩性信息的影像,据此确定西区重点研究区。在此区域再次用SAM提取矿化蚀变信息,结合用ASTER短波红外数据的比值计算增强的构造信息,分析提取的重点研究区矿化蚀变信息结果,为该矿区找矿工作提供了参考。     

基于面向对象分类的稀土开采区遥感信息提取方法研究

离子吸附型稀土矿是我国宝贵的矿产资源,运用遥感影像分类技术提取稀土开采区可以准确地实现对稀土开采状况的监测,但仅利用光谱信息往往难以保证分类精度。本文以江西寻乌稀土矿区为研究区,以IKONOS影像为数据源,应用面向对象分类方法提取了稀土开采区的遥感信息。针对稀土开采区的分布特点,选择基于边缘的分割算法进行影像分割;结合地形信息、光谱信息及几何信息建立规则集,进行特征提取;最后采用隶属度函数法实现面向对象分类,并与传统的光谱角填图分类进行对比分析。研究结果表明,面向对象分类法提取稀土开采区的总体精度为92.49%,Kappa系数为0.857 6,与传统监督分类方法相比有了很大的提高。     

结合小波包变换和随机森林的ASTER蚀变信息提取

为了更准确地提取蚀变信息,本文选择新疆、甘肃和内蒙古三省交界部位为研究区,结合小波包变换和随机森林提取ASTER蚀变信息。首先,选择主要蚀变类型的诊断性波段进行特征向量主成分分析,得到主分量影像;接着,对主分量影像进行小波包变换,使用代价函数选择最优小波包树,并提取高低频信息构造分类向量;然后,经过特征筛选构造随机森林分类模型,并提取矿化蚀变信息;最后,通过野外采样、薄片鉴定对提取结果进行精度评价。铁染、Al-OH及Mg-OH蚀变信息的主成分分析波段组合分别选择Band 1、2、3、4,Band 1、3、4、6及Band 1、5、8、9。结果表明,本文方法提取铁染、Al-OH基团及Mg-OH基团蚀变信息的总体精度可达到88.7443、85.5469及91.7594,Kappa分别为0.7767、0.6732及0.8362,与成矿区带及已有的该区域的成矿特征相关性较好。本研究采用的最优小波包树能充分利用矿物光谱的能量特征,随机森林可削弱矿物组分的噪声干扰,研究结果可为遥感蚀变信息提取提供技术参考。     

三峡库区岩性智能分类研究

三峡库区岩体上方覆盖着厚实的土壤和茂密的植被,是高植被覆盖区,岩性信息弱,因此岩性识别和分类困难,没有成熟的方法可循。针对三峡库区进行岩性分析,选择三峡库区巴东城区作为研究区域,采用2000年5月成像的ETM+遥感影像,构造纹理、光谱、植被覆盖等17个分类因子,将遥感影像与地质图叠加,选取1 101个样本点,采用决策树C4.5算法,挖掘出三峡库区巴东县处岩性的解译规则和知识,决策树的学习精度为96.6%,剪枝后精度为95.9%,规则提取的精度为93.1%,提取的规则置信度很高,并基于知识驱动和规则匹配实现了岩性的智能分类,分类精度较高为90.11%;将分类结果与IsoData方法、K-Means方法、马氏距离法、最大似然法、最小距离法、平行六面体方法等6种方法的分类结果进行比较,试验结果证明,决策树方法的分类结果最好,精度明显高于其他6种方法。     

基于决策树的蓬莱市土地覆盖信息提取

以蓬莱市为研究区,对TM影像经过预处理后,进行典型地物的光谱分析。在此基础上,运用决策树分类法,选取影像的光谱特征值、NDWI值、NDVI值、K—T变换信息和DEM值等数据作为测试变量,选择适当阈值设定判别规则,建立决策树模型进行土地利用覆盖信息提取并做出精度评价。将其提取精度与监督分类结果精度进行比较,结果表明其分类精度有很大提高,尤其在研究区是丘陵地形的情况下,DEM数据的使用使林地、果园的可分性大大加强。     

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.     

基于核主成分支持向量机的火成岩QAPF分类——以青海格尔木地区为例

利用核主成分(KPCA)较强的非线性特征提取能力对Hyperion高光谱数据进行降维及光谱特征提取,将特征信息作为支持向量机(SVM)建模样本的观测数据,建立KPCA-SVM回归模型,利用该模型进行研究区岩石氧化物百分含量反演。同时,依据国际地质科学联合会提出的QAPF火成岩分类方案对区内火成岩进行了岩性划分。研究结果表明:KPCA降维后的高光谱数据反演氧化物含量的效果良好;而基于QAPF模型的火成岩划分结果也十分理想,分类结果对已有地质图进行了有效的补充。KPCA-SVM理论模型为利用高光谱遥感数据进行岩性分类提供了一种快速可行的方法。     

面向对象的喀斯特地区石漠化遥感信息提取研究——以贵州省大方地区为例

针对现有基于像素的监督和非监督分类方法在地质环境复杂、地形起伏较大、阴影明显的喀斯特石漠化地区难以满足石漠化信息提取精度要求的问题,采用基于纹理特征数据和地形数据辅助面向对象方法进行喀斯特地区石漠化信息的提取。该方法首先依据石漠化分布在TM/ETM+影像面积大小不均匀的特征,利用纹理和地形因子计算最优分割参数进行多尺度分割;然后根据植被覆盖率、岩石裸露率以及坡度因子构建石漠化分级指标;最后参照石漠化分级标准、光谱信息以及纹理特征等建立的分类规则提取喀斯特地区石漠化信息。选取贵州省石漠化严重的大方县时序TM/ETM+影像进行石漠化信息提取试验,结果表明:与基于像素的监督分类和非监督分类方法相比,基于面向对象的分类可以有效地减少因复杂地形导致石漠化信息提取结果"椒盐化"现象,提取精度明显优于基于像素的监督分类和非监督分类方法。      

油砂的光谱反射特征及其遥感应用

油砂作为21世纪以来世界能源的重要组成部分,已经有大量的地质工作者对其形成的地质特征、成矿带分布特征等进行了详细研究,并取得一定成果,但是对于遥感在油砂勘探中的应用少有研究。遥感技术识别不同地物的理论基础是同一波长位置处的反射率差异及反射率随波长的变化规律,因此本文通过分析油砂的实测光谱数据,得到其反射光谱的特征及规律。为实现在Landsat 8OLI卫星遥感影像上对油砂的识别,根据油砂实测光谱的研究,分别提出基于油砂光谱特征和相关性分析的Landsat 8遥感影像油砂识别模式,并将其应用在柴达木盆地冷湖和马海两个研究区。结果表明:利用遥感影像进行油砂找矿靶区圈定是可行的;本文总结出的基于相关性分析的油砂提取模式优于光谱特征分析模式;冷湖地区用比值方法进行油砂遥感信息增强效果较好,马海地区则差值方法较好。