双极化SAR联合光学遥感影像在南方强风化区填图中的试验研究

中国南方地区气候温暖湿润,多数地质体覆盖有厚度不等的风化层,植被茂密,光学遥感图像上反映的大部分是植被覆盖层的光谱信息,对地质解译填图造成了困难。以粤西罗定地区为例,在植被茂密的南方强风化地区利用ALOS-PALSAR双极化合成孔径雷达影像与Landsat 8 OLI多光谱影像进行联合解译,结果表明,联合解译能够有效提升可识别岩性的种类,可以在南方强风化区填图中进行推广。      

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。     

钻探-物探测井技术在覆盖区填图中的应用研究

钻探作为获取深部地质信息的最直接手段,可查明第四纪地层序列,确定基岩顶面埋深与起伏、验证推测模型、研究地质构造、圈定地质体间的重要接触关系,服务于覆盖区填图。物探测井是一种科学有效的井内探测手段,利用特定的岩性或岩性组合对应着特定的测井参数组合的特点,利用测井参数组合可识别地层的岩性、确定地层的深度与厚度,可进行地层划分对比等。钻探-物探测井技术的综合利用,将提高覆盖区勘探效率,降低勘探成本,为下一步开展的覆盖区填图工作提供技术方法支撑。     

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。     

应用多源数据提取高植被覆盖地区岩性信息——以湖南黔阳地区为例

在植被稠密覆盖区,野外岩性、地层可见度很低,已成为地质调查和找矿的瓶颈。长期以来,遥感界一直在孜孜不倦地探索应用廉价多光谱TM数据在这些地区进行区域地质填图和开展找矿方法的研究。本研究选择湘西贫困山区作为实验区,首先从植物微量元素的生理功能入手,找出不同植被微量元素与光谱响应之间的关系,然后综合利用区域岩石地球化学数据、土壤地球化学数据、植被叶片成像光谱数据和生化成份分析数据等,建立成份、光谱与波段的关联进行合适的TM影像波段选择,最后应用遥感数据弱信息提取方法(MPH技术)对植被覆盖区进行快速的大面积岩性划分和异常信息提取,取得较好的地质填图和找矿效果。     

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。     

卫星重、磁对应分析磁密比在判定地壳深部断裂上的应用——以西藏东北部地区为例

通过重、磁对应分析中斜率的模型研究,指出磁密比可以有效判定地质体岩性边界。首次将该方法应用于西藏东北部地区,利用卫星重、磁数据分析该区域地壳深部断裂磁密比属性,并用前人的地震资料加以证实,结果表明磁密比与地壳深部岩性转换界面具有非常好的对应关系。     

人工神经网络在识别浅覆盖区地质体中的应用

利用水系沉积物资料识别浅覆盖区地质体,对于提高区域地质填图质量具有重要意义。神经网络为解决此问题提供了新的途径。依据浅覆盖区基岩和其对应的水系沉积物在化学成分上的继承关系,以内蒙古四子王旗浅覆盖区为例,阐述了运用BP神经网络模式识别地质体的原理和方法,并识别出了化学成分相近的浅覆盖层下地质体。该方法可广泛应用于浅覆盖区地质填图。     

岩性识别的多元统计方法

识别地层岩性是在地层对比,沉积相分析等地质研究中的重要任务,在岩心资源较少,测井资料较多的情况下,利用多元统计分析进行地层岩性识别则是一种有效方法,为此,本文在胜利油田永一沙田砾岩体实际资料的基础上,通过取心井岩心和相应测井曲线的对应特征分析,应用判别分析方法,挑选了对岩性识别能力强的测井参数,确定了相应的岩性识别函数,利用该函数可以快速反应不同深度点上的地层岩性,并绘制相应的岩性剖面图等,为进一     

浅论高密度电法测量在划分不同岩性界面中的应用

在浅覆盖区,常规地质填图方法编制的地质图,因地表在划分不同岩性界面中可收集的信息量少而导致填图质量不高,直接影响了地质勘查成果。运用高密度电法视电阻率测量技术,利用不同的电性界面,对底层划分及地质构造的识别等提供有效的科学依据,直接提高了浅覆盖地区在划分不同岩性界面中的真实性和准确性,对矿区岩性划分具有重要的现实意义。