稻城地区遥感蚀变信息提取研究

根据围岩蚀变在多波段遥感图像（TM）上具有的光谱特征,利用比值分析、主成分分析及比值增强后主成分分析等方法,对 四川省稻城地区围岩蚀变信息进行提取和分析,通过多层次的筛选和评估提取矿区异常区,制作遥感异常图。     

基于峰值权重的岩心高光谱矿化蚀变信息提取

针对传统的光谱角制图(spectral angle mapping,SAM)方法在岩心高光谱矿化蚀变信息提取中的局限性,提出了一种基于光谱特征区间吸收峰值权重的高光谱蚀变信息提取方法。首先,在图像反射率转换、噪声去除和端元提取基础上,系统分析了岩心高光谱图像中与铀成矿密切相关的伊利石化、绿泥石化和碳酸盐化等3种铀矿化蚀变的诊断性光谱吸收特征;然后,分别选取同类蚀变光谱曲线之间差异较小的部分作为特征区间,并对特征区间内峰值处的1个波段的反射率设置权重;最后对分别添加权重的参考端元与图像像元进行特征区间内的光谱角计算,实现3种典型铀矿化蚀变信息的提取。该方法突出了吸收峰值和局部光谱信息,能够很好地对同一蚀变进行聚类,区分不同蚀变种类。精度验证和对比结果表明,该方法在权重系数ω=2时,岩心高光谱矿化蚀变信息提取精度可提高20%以上,应用效果显著。     

天宫一号高光谱数据相关检测法蚀变信息提取

天宫一号高光谱成像仪是目前中国空间分辨率和光谱综合指标最高的星载光谱成像仪.针对天宫一号高光谱数据,提出了一种基于波段相关检测的蚀变信息提取方法.该方法在对天宫一号高光谱数据进行波段相关检测提取蚀变异常特征波段的基础上,结合异常探测、端元提取和光谱匹配等方法的各自优势进行天高一号高光谱数据的蚀变信息提取.利用该法成功提取了天宫一号高光谱数据中的Al-OH矿物蚀变异常及4种蚀变矿物,结果表明该方法可以有效提取天宫一号高光谱数据中的蚀变信息,有助于天宫一号高光谱数据在地质矿产资源调查中发挥巨大的应用潜力.     

基于遥感技术的新疆大南湖一带地区矿化蚀变信息提取

选择新疆大南湖一带大白地幅1∶50 000区域范围为研究对象,利用高分一号、ETM+影像数据对区内岩性、构造进行解译,通过主成分分析法和比值法结合ETM+和ASTER影像数据对区内矿化蚀变信息进行提取,分析矿化蚀变与地层岩性、构造之间的关系,并通过研究区已知矿点验证该区域矿化蚀变信息提取的可靠性,可为今后开展地质找矿工作提供前期技术手段。     

多光谱数据矿化蚀变信息提取研究

首先总结了比值法、主成分分析法、光谱角法和混合调谐滤波法等研究方法,然后利用这些方法分析了ASTER数据,对西藏雄村斑岩铜金矿进行了研究,并对比了各种方法的研究效果。结果表明,主成分分析法与光谱角法效果最好。     

基于SVM遥感矿化蚀变信息提取研究

提出一种基于支持向量机(SVM)遥感数据矿化蚀变信息提取的新方法。该方法首先根据蚀变岩及矿体围岩的实测光谱数据,利用光谱角度制图法(SAM)提取训练样本,应用交叉比对(cross-validation)算法确定最优SVM模型参数,选择径向基(RBF)核函数,训练SVM分类器模型;然后,用训练好的SVM模型进行遥感矿化蚀变信息提取;最后,选择青海芒崖地区的ETM数据进行遥感矿化蚀变信息提取试验。试验结果经野外检查和验证,效果良好。     

柴达木盆地烃蚀变矿物高光谱遥感识别研究

高光谱遥感识别烃蚀变矿物可用于探测油气烃类微渗漏和定位地下油气藏.以有天然气分布的柴达木盆地东部三湖地区为研究区,对Hyperion高光谱数据进行重采样处理,克服了目标识别矿物不明显和传感器低信噪比的影响.通过确定烃蚀变矿物高光谱遥感探测的指示标志,采用线性光谱(SAM)拟合与光谱匹配(SAM)相结合的方法确定了影像端元对应的矿物组分.识别结果表明,合理缩减影像波段数和确定影像端元的方法,能有效提高烃蚀变矿物的高光谱遥感识别精度.     

空间U统计量法在遥感蚀变信息提取中的应用研究

鉴于传统蚀变异常信息提取方法的局限性,试图在二维光谱特征空间(即散点图)中研究遥感蚀变信息的提取方法.在二维散点图中,两个波段灰度值的联合分布体现了各向异性的特点,聚类常呈类似椭圆形分布.对散点图中点的频数使用空间U统计量法逐个获得地物聚类的椭圆参数,将每个椭圆内的点映射到遥感图像上,经过目视解译,最终获得蚀变异常信息...     

多元数据分析与遥感矿化蚀变信息提取模型

蚀变矿物的光谱行为造成了蚀变岩的光谱特征。利用典型岩石的多元数据分析，可以对蚀变矿物成份和光谱数据之间的关系作出定性和定量评价，进而建立遥感矿化蚀变信息提取模型。笔者利用青海某金多金属矿化区典型岩（矿）石样品的野外实测波谱数据和化学分析数据，进行了基于多元数据分析的遥感矿化蚀变信息提取模型研究，建立的比值组合线性回归模型较之单一比值方法具有更好的应用效果。     

多光谱定量化分析技术在矿化蚀变信息提取中的应用研究

多光谱定量化解释是遥感技术发展中具有重大意义而又十分复杂的问题。多光谱定量化方法,不仅可以有效地消除一些干扰因素对遥感解释的影响,而且也是进行遥感地物识别研究的重要手段。本文开展的应用研究工作是,利用航空多光谱遥感(ＡＴＭ)图像数据提供的高分辨率地物反射光谱信息,系统地吸收和借鉴了航空物探遥感中心“八五”期间在遥感新技术、新方法研究领域取得的科研成果,应用多光谱定量化分析技术,试验性地在我国西北新疆半干旱地质找矿区展开遥感地物识别研究,取得了明显的应用效果。为在地质找矿区进行岩性识别提供了新的思路;同时对开展多光谱定量化解释研究具有实际意义。     

青藏大陆北缘盆山耦合带库斯拉甫地区遥感蚀变信息提取

新疆库斯拉甫地处青藏大陆北缘西昆仑复合造山带与塔里木大陆南缘的碰撞结合带,具备良好的成矿地质条件;但自然环境恶劣,可进入条件差,有不少重要地质现象和找矿信息若采用常规地质调查方法难以获取。许多应用实践已经证明,日趋成熟的遥感技术能够很好地弥补这方面的不足。以库斯拉甫地区为研究区,以ETM+图像为数据源,在ENVI软件环境下,综合运用比值运算、掩模处理、主成分分析和密度分割等方法对遥感数据进行处理,提取出研究区近矿围岩蚀变信息;并通过与研究区已有矿点信息和化探异常信息进行叠置分析,对提取的遥感蚀变信息进行验证。结果表明,利用上述方法提取羟基蚀变信息是可行的,可为研究区今后开展大范围地质找矿提供依据。     

西藏羌多地区遥感蚀变与构造信息提取及成矿预测

使用ETM遥感图像,在分析地物光谱特征基础上,利用PCI软件,通过掩模技术去除白泥地、水体、阴影、植被等干扰信息,采用主分量分析、波段比值和阈值分割技术对西藏西部羌多地区进行了铁染及羟基蚀变信息提取;根据明显异常区建立参考谱,创新利用光谱角法剔除假异常信息;结合研究区线性构造的特点,对研究区进行成矿预测,圈定找矿远景区。提出的成矿预测方法比较灵活且效果明显,为今后加快地质找矿工作提供了一条可供参考、行之有效的途径。     

高光谱遥感数据藻类信息提取方法研究

以Sacramento-San Joaquin三角洲水域为研究区,利用2007年覆盖研究区的64个航带的HyMap数据,分别用混合调谐匹配滤波(MTMF)和决策树进行藻类信息的分类提取,在此基础上均采用Kappa系数作为标准进行精度评价。结果表明:混合调谐匹配波(MTMF)分析方法对藻类进行分类的结果,Kappa系数是0.634;用基于指数的决策树方法对藻类进行分类的结果,Kappa系数是0.613,两种结果都具有高度的一致性。这说明这两种方法在提取水生物种方面比价有效。     

巴什布拉克铀矿区遥感油气还原蚀变信息提取

从巴什布拉克铀矿床油气还原蚀变岩石的光谱特征分析入手,开展了基于ETM数据的白垩系油气还原蚀变信息的反向增强和 基于ASTER数据的直接增强技术研究。通过对增强的油气还原蚀变信息分布特征的分析,发现矿床所在的北西西向狭长的白垩系出 露范围内,西段的油气还原蚀变强烈,中段和东段的蚀变弱,从而为矿区外围铀矿找矿提供了重要依据。     

北衙金矿床遥感矿化蚀变信息提取及找矿预测

在利用遥感技术找矿中,矿化蚀变信息识别与提取起着重要作用.以北衙金多金属矿为例,选择Landsat8OLI数据,根据与矿物蚀变相关的光谱特征,采用主成分分析法,设计了干扰信息(植被、水体和阴影)去除-异常信息提取-异常分级-中值滤波-异常筛选的蚀变信息提取方案,所得结果结合遥感地质解译(岩性、构造)、野外实地查证圈定出...     

基于ETM~+的遥感蚀变信息提取方法对比研究

为从微观到宏观了解、掌握和运用围岩蚀变的特征与原岩特征,寻找大型矿床或大型矿集区,在总结常用遥感蚀变信息提取模型的基础上,结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法,建立了基于“掩模处理-主成分分析-支持向量机( MASK - PCA - SVM,MPs)”的遥感蚀变信息提取模型.在新疆哈图地区进行的基于ETM+的不同蚀变信息提取模型应用对比研究表明,使用常用模型提取出的蚀变信息和矿点吻合效果较差,而基于MPS模型提取出的蚀变信息与已知矿点的吻合率可达86.51％;结合地质专家知识、地质图和一个已知异常点的分析结果表明,基于MPS模型的蚀变信息提取精度较高,在研究区地质应用中效果较好,为今后该区的遥感蚀变信息提取工作提供了一种新思路.     

高光谱遥感土壤有机质含量信息提取与分析

通过分析室外实测的土壤光谱与室内测定的土壤化学成分之间的关系,利用单相关分析和线性回归等统计学方法,结合光谱微分技术,建立了武汉地区土壤有机质含量预测模型。选取精度较高的反射率对数的一阶微分模型应用到Hyperion影像中,获得了研究区土壤有机质分类图。     

高光谱遥感技术在植被信息提取中的应用

高光谱遥感技术与传统遥感技术相比,有着图谱合一和光谱连续的优势,能够实现地物的准确识别和精细分类,并且在岩矿信息提取方面取得了显著成果,然而在植被信息提取中的研究尚处于发展阶段。随着农作物估产和土地利用监测等领域对植被精细信息的要求日益提高,高光谱遥感在植被研究中的应用显得越发重要。本文针对高光谱在植被信息提取中的应用进行研究,实现传统多光谱遥感难以完成的准确识别与分类。     

森林沼泽景观区遥感矿化蚀变信息提取方法研究

采用遥感技术,以最新的遥感数据为基础,充分收集近年来新取得的地质资料和矿产信息,以多宝山地区为例,在森林沼泽景观区进行遥感蚀变异常提取研究。在遥感彩色合成影像上做掩模之后分别进行蚀变异常分级方法和蚀变异常信息提取,并参考地质图,依据不同区域影像中的色彩差异进行小区划分,再对各小区分别进行异常信息提取。这样不但减少了去除伪异常信息的工作量,而且使不同分级标准区分同一地区不同地物中成为可能,从而提高了异常信息提取的准确度。     

三江源典型区草地退化Hyperion高光谱遥感识别研究

三江源草地退化直接影响当地及长江、黄河和澜沧江中上游地区的生态安全、水资源合理利用、经济可持续发展和社会稳定,一直是人们关注的焦点问题。近年来,该地区草地群落毒杂草组分增大,退化严重。高光谱遥感具有精细识别草地种群的潜在能力,如何利用其进行草地群落组成信息探测并进行退化识别是当前研究的热点和难点问题。利用卫星高光谱Hyperion影像和地面实测高光谱遥感数据,通过多端元混合像元分解技术,提取可食牧草、毒杂草以及裸土组分信息;以此为指标对研究区草地退化程度进行分类识别,依次为:未退化、轻度退化、中度退化、重度退化和极度退化。利用野外样方实测数据验证监测结果,精度达到84.2%,表明高光谱遥感对草地退化探测具有良好的应用潜力。