基于高分遥感影像和集成机器学习的祁连山区融冻泥流识别研究

受气候变暖影响，青藏高原的多年冻土正在发生广泛的退化，主要表现为融冻泥流事件的频繁发生，对生态系统和当地基础设施造成深刻影响。融冻泥流的精准识别有助于理解融冻泥流的发生和演变机制。近年来尽管基于深度学习的融冻泥流识别取得了进展，但机器学习算法在该领域的识别能力仍有待探究。本研究基于GF-2卫星遥感数据构建了一种基于集成机器学习的优化面向对象融冻泥流识别算法，引入了纹理和几何等空间信息来辅助识别融冻泥流，并基于面向对象技术改善了识别模型的错分问题。此外，基于集成学习整合不同机器学习模型的优势，以获得不低于常用深度学习模型的识别精度。结果表明，基于递归特征消除（RFE）特征选择算法剔除了多维特征数据集中的冗余特征，证明了纹理和几何信息是融冻泥流识别的有效数据补充。在优化后的面向对象机器学习模型中，随机森林（RF）的识别精度最高，总体精度为87.43%。McNemar检验表明，与单一模型相比，集成机器学习模型显著提高了融冻泥流识别精度，其总体精度为93.14%。对研究区内融冻泥流的地形特征进行统计分析后发现融冻泥流主要发生在海拔3 200～3 500 m之间，坡度介于5°～25°，并且以东北...     

青藏高原东缘深切河谷区古滑坡:判识、特征、时代与演化

青藏高原东缘是全球古滑坡最发育的地区之一。基于大量地面调查、遥感解译和年龄测试资料,总结了青藏高原东缘深切河谷区古滑坡的判识方法、主要发育特征、形成时代和分布规律。结果表明,古滑坡具有规模巨大、高位起动、物质组成和结构复杂等特征,其空间分布与地形地貌、岩性组合和活动构造等因素关系密切。古滑坡在区域上受气候变化影响较明显,一般形成于河流强烈下切阶段,与河流阶地具有较好的对应关系,多数已发现的古滑坡与T₂阶地时代相当,时间跨度为40~10 ka,集中分布于30~20 ka。构造活动和地震造成古滑坡在不同区段的分布具有差异性,一般在活动断裂带附近密集发育,现今发现的古滑坡多为这种成因。这些认识对于科学认知古滑坡的形成演化过程和未来巨灾风险预测具有重要的指导作用。     

不同环境条件下金矿遥感异常提取研究

金矿遥感异常在金矿资源综合评价与定位预测中发挥着重要作用。根据蚀变岩在可见光和近红外光谱区的诊断性波谱特征,在中等植被覆盖区利用各种方法手段压抑或排除环境因素的干扰可以提取出金矿蚀变信息;根据金的植被遥感异常理论,在植被覆盖区可以通过提取异常植被信息的方法来获得与金矿找矿有关的信息。1,运用矿物指数乘性因子法对四川省九寨沟县草地金矿区及外围进行金矿蚀变信息提取,所提取的金矿蚀变信息与该区解译构造预测结果对比,二者吻合度较高。2.对比研究了黑龙江呼玛地区与金矿有关的植被遥感异常特征,提取结果表明:这种异常主要分布在以兴隆沟为中心的大型环块构造区和沿黑龙江西岸新街基一呼吗一线北西向构造带内。     

断裂构造遥感识别和提取方法的现状与展望

断裂构造的遥感识别、提取方法和技术具有非常重要的应用和研究价值。随着遥感及相关技术的快速发展,断裂构造的遥感解译方法也取得了较大的进展。总结了断裂构造遥感解译的必要性及其解译标志,总结了断裂构造遥感的解译方法,尤其是遥感自动提取的方法和技术,并分析了存在的问题及发展趋势。     

深度学习在矿产资源卫片执法中的应用研究

矿产资源卫片执法是资源监管与保护的重要技术手段,而深度学习是当前人工智能领域中的研究热点,为提高卫片执法效率、降低人力解译工作量提供了可能。本文提出了一种基于Mask RCNN的遥感影像露天矿山疑似违法图斑自动检测提取方法,通过采集、扩充、规范矿山样本,制作特定的coco数据集输入到Mask RCNN进行有监督学习训练。利用训练出的分类网络模型进行遥感影像矿山图斑的自动提取,并以采矿权矢量图层作为判定依据,自动圈取影像中的疑似违法图斑。经实验,本文方法的mAP精度达87%以上,高于传统方法,对深度学习在卫片执法中的应用研究作出了有效实践。     

基于人机交互技术的ETM+影像岩性信息提取方法研究——以康恩纳德斑岩铜矿床为例

随着遥感应用技术飞速发展,及近年来高分辨率传感器的不断出现,人们对遥感影像的数字化处理也有了长足进步.但在遥感地质方面,由于"同物异谱"和"同谱异物"现象广泛存在,使计算机自动提取遥感影像上的岩性信息出现较大误差.完全人工解译虽准确率较高,但速度慢,如何将计算机自动提取与人工解译有效结合起来是本次研究的重点.文章以康恩纳德斑岩铜矿床地区ETM 遥感影像为数据源,以计算机自动提取与人工解译相结合,根据已有地质资料,对该区ETM 遥感影像进行岩性信息提取.通过在包古图地区对提取模型进行验证,结果表明两者相互结合可以大大提高识别精度,为进一步地质工作提供良好的遥感信息.     

青藏高原融冻泥流型滑坡灾害及其稳定性评价方法

青藏高原多年冻土地区融冻泥流型滑坡属于长度与深度之比为无限大的浅层滑坡,应用无限斜坡分析方法研究滑坡的稳定性是完全合适的。考虑渗流方向与斜坡方向一致的情况,应用有效应力原理,本文推导出不同含水条件下融冻泥流型滑坡安全系数的解析表达式,绘制出了干土坡和完全饱水土坡稳定性分析图表,并对青藏公路K30 35里程融冻泥流型滑坡进行了稳定性分析及评价。      

中国天山西部那拉提山地区多年冻土分布特征

那拉提山位于中国天山西部, 其冻土变化过程对区域自然环境变化、 工程活动产生重要互馈作用. 结合即将修建的新疆伊(宁)-库(车)输电线路前期的冻土勘察结果, 对那拉提山地区冻土分布特性、 主要影响因素等进行了探讨. 结果表明: 那拉提山地区冻土分布属于典型的山地多年冻土, 冻土发育区域、 冻土类型和地下冰空间发育特征及冻土温度状况等主要受到海拔、 地形地貌、 地表水分条件等因素的影响和控制. 同时, 该地区大量发育有泥流阶地、 泥流舌、 热融滑塌、 石环、 石河等冰缘现象. 受坡向、 植被、 水分等因素影响, 区域内冻土活动层厚度为0.7~4.5 m, 随着海拔增加, 冻土厚度由阳坡连续多年冻土下界(海拔3 000 m)附近的约20~22 m增加到海拔3 300 m附近的约70~100 m. 自1985年以来, 区域年平均气温上升(约0.088℃·a^-1), 该区域内的冻土退化趋势明显.     

基于TM影像的抚州地区土地利用/覆盖动态监测及分析

以1988年和2000年遥感影像为数据源，在ERDAS IMAGINE遥感图像处理软件的支持下，获取了抚州地区两期土地利用／覆盖结果分类图。在此过程中确定了抚州地区土地利用／覆盖分类体系和遥感影像解译标志。通过计算机自动分类和分类后人工解译纠错相结合的图像分类提取方案，提高了图像分类提取的效率和精度。动态监测结果表明，从1988～2000年，面积减少的地类为耕地和林地，面积增加的地类为园地、居民点及工矿用地、水域和未利用土地，并对其变化结果进行了分析。     

基于无人机遥感的河流阶地提取

河流阶地记录了河流演变过程中因构造抬升或气候变化引起的侵蚀基准面变化的信息,阶地的提取与划分对于新构造研究与古气候重建有着重要的意义,在分析传统阶地提取方法不足的基础上,提出了一种利用无人机遥感进行阶地提取的新方法.该方法利用无人机航拍影像和高精度地面控制点,通过基于计算机视觉的多视立体运动恢复结构(structure from motion with multi-view stereo, SfM-MVS)技术自动生成研究区高分辨率的正射影像和数字表面模型(digital surface model,DSM),在此基础上根据河流阶地的几何特征,利用高程、坡度及影像灰度等统计量实现阶地信息的提取.利用这一方法对汉江支流蛮河下游河段的阶地进行了提取试验.结果表明,该方法能够提取到两级河流阶地和一级河漫滩信息,提取结果与野外实测结果有较好的一致性.与传统阶地提取方法相比,该方法具有精度好、效率高、可视化效果全面直观等优势,显示出无人机遥感在河流地貌学研究中的巨大优势和广阔应用前景.      

基于GIS遥感区域构造的空间信息集成研究

主要论述在综合信息矿产预测中基于GIS的遥感资料自动解译原理和实现方法，通过对遥感资料的数据处理并结合已建立的重磁构造格架，进行空间信息的自动关联识别，提取有地质意义的遥感线性、环形构造。探讨了实现遥感空间信息自动集成技术和其在遥感图像中的具体应用。     

四川省矿山遥感监测主要成果与进展

针对四川省矿产资源分布特征,开展了矿山遥感监测工作,构建了“遥感数据源选取—遥感数字图像处理—遥感信息提取—野外验证—图件制作”相对完整且较为成熟的矿山开发遥感监测技术方法体系。以卫星光学遥感数据为主、航空光学遥感数据和雷达数据为辅,并采用无人机遥感图像; 在正射纠正、几何配准、数据融合等图像预处理基础上,结合有关资料建立矿山开采面、矿山建筑、排土场、尾矿库、选矿厂、滑坡和泥石流的遥感解译标志; 采取以目视解译为主、计算机自动提取与目视解译相结合、辅以野外验证的方法进行遥感解译; 建立以遥感调查数据为主要数据源的矿山地质环境评价指标体系与GIS定量评价方法,实现矿山地质环境评价; 采用矿山遥感监测与传统地质环境调查技术相结合方法,开展矿山环境综合治理区划研究。取得的成果与进展包括: ①首次建立了省域矿产资源开发环境本底数据库,为实现矿山开发环境动态监测和国土资源空间数字化管理提供了基础数据; ②监测成果已在矿产卫片执法、矿山环境治理和矿产资源规划等国土资源管理工作中发挥了重要作用,成为了四川省矿政管理的重要参考依据; ③开展了矿山遥感监测技术方法研究与探索,形成了适应川西南山区的矿山遥感监测技术方法体系。     

青藏高原东北部青海玉树泥流滑坡特征和成因分析

青藏高原变暖变湿, 滑坡灾害频发, 严重影响区域工程建设、 生态环境和人类生产活动。泥流滑坡和热融滑塌、 融冻泥流是季节冻土区和多年冻土区的特殊滑坡类型, 形态上相似, 很难区分。同时, 对青藏高原泥流滑坡灾害关注程度低, 研究较少。以青海省玉树州称多县直美村2017年9月7日泥流滑坡事件为例, 利用实测数据、 多时相遥感影像和无人机数据等多源数据和雷达技术手段进行了调查和分析。研究表明： 滑坡发生在坡积扇, 主滑段平均厚度约5 m, 体积约2.4×10⁴ m³, 滑体的滑动方向和重力作用过程一致, 依据滑坡三级分类系统属于堆积土浅层小型牵引式滑坡, 其形成和发育与当地地质条件、 连续降水和冻融循环作用有关; 然后进一步总结泥流滑坡、 热融滑塌和融冻泥流的特征, 认为玉树滑坡是季节冻土区的泥流滑坡。该研究有助于提高人们对泥流滑坡和青藏高原斜坡灾害的科学认识。     

一种基于多源数据融合的滑坡地形深度学习识别模型研究

传统高位远程滑坡识别依赖地质专家人工判别,识别效率较低。研究实现一种基于深度学习的滑坡地形自动识别模型,以提高大范围区域潜在滑坡隐患点筛查工作的效率。该模型以目标区域的遥感图像、DEM数据、地质分区、河流水系等地质观测数据为输入,针对不同类型观测数据差异巨大的问题,设计构建特征分支网络,精确提取对应的滑坡特征。对光学影像数据采用深层网络架构提取复杂特征,对海拔、地质构成、河流和断裂带分布等结构化数据采用浅层网络架构提取特征。随后设计特征融合模块,融合两个网络的提取结果获得全面的滑坡灾害特征。模型基于提取的滑坡特征进行滑坡区域语义分割,实现精准的像素级别滑坡地形分类和定位。通过实验验证,该模型对滑坡区域的识别准确率（ACC）达到了0.85,可为滑坡自动识别提供技术支撑。     

泥石流调查遥感解译新方法研究

文章在分析总结近年来遥感技术在地质灾害调查评价工作应用的基础上,针对存在的不足,就区域小流域泥石流地质灾害调查评价的遥感解译应用,提出了基于虚拟GIS和水文空间分析的遥感解译方法（RSVH）。该方法综合利用虚拟GIS、遥感图像数字处理技术和空间分析技术,将大尺度区域降级为较小尺度的空间逻辑单元。针对各单元应用遥感影像和高精度DEM数据创建三维虚拟场景。同时叠加地形、地质、岩性、土壤、灾害等具有丰富属性信息的图层,较好地解决了大尺度区域范围内遥感解译工作面临的困难。为小流域地质灾害的调查工作提供了新思路。     

WorldView-2高分辨率卫星数据在西昆仑塔什库尔干地区遥感地质调查中的应用

在西昆仑成矿带塔什库尔干地区,利用WorldView-2高分辨率卫星数据开展了遥感地质综合调查研究,采用最佳指数法选择适于本区遥感解译及信息提取的8-4-3波段组合,利用波段比值、主成分变换等方法增强岩性、构造和矿化信息并进行地质解译;结果表明,波段比值可识别闪长岩、大理岩、片岩等多套岩性并突出岩性之间的界线,主成分变换能增强黑云石英片岩与白色花岗岩体间界线,并能对不同片岩因矿物含量差异而呈现的不同色调、明暗程度有较好的反映。岩矿波谱测试及岩性反演和遥感矿化异常信息提取研究工作表明,大理岩等单矿物岩石波谱反演效果较好,对B1,B4,B8,B6等4个波段进行主成分变换及铁矿化信息的提取结果表明,PC3分量是铁染异常的特征主分量。利用WorldView-2数据在西部裸露地区进行矿产地质遥感综合调查,既有高地面分辨率的光学特征,又具有一定的波谱识别能力,不仅能提取大范围的矿化蚀变信息,还可以识别局部的矿体露头,应用效果较好,值得推广。     

Application of remote sensing technique to mapping of the map series of karst geology in China and Southeast Asia

Based on the mapping program of the map series of karst geology in China and Southeast Asia, the paper summarizes the application of remote sensing technique and the process of acquiring information from remote sensing images. Generally, remote sensing technique serves as an effective method to recognize information about karst topography, rocky desertification and karst collapse. Interpretation of remote sensing images, in combination with field verification and cartographic generalization, provides basic data for updating the program database and compiling synthetic maps. In interpreting remote sensing images, automatic extraction can make it more efficient and visual interpretation can improve its accuracy.     

川藏铁路雅安至林芝段水文地质条件初探

以川藏铁路雅安至林芝段勘察设计和施工建设的实际需求为导向,以遥感地质学和水文地质学原理为理论指导,采用人机交互解译与遥感信息计算机自动提取相结合的技术方法,开展了路线两侧各15 km范围内的1∶5万水文地质遥感解译工作,初步查明了勘察区的水文地质条件,为川藏铁路雅安至林芝段勘察设计提供基础水文地质资料,有效地支撑服务了川藏铁路的建设。