TM遥感影像矿化蚀变信息提取方法研究

以青海芒崖多金属矿化区为例,在ENVI软件的支持下,利用掩摸+主成分分析方法从TM多光谱遥感影像中提取与金属矿化有关的铁化、泥化蚀变遥感信息异常,并结合地质资料,区划成矿远景和圈定找矿靶区,取得了很好的实际应用效果。     

黑龙江建边农场地区遥感蚀变异常提取方法

黑龙江建边农场地区位于大兴安岭和小兴安岭交汇部位,该区多期的岩浆和构造演化历史导致了成矿地质背景的复杂性和多样性。本文在对黑龙江建边农场地区Landsat ETM影像数据进行解读的基础上,综合矿物光谱特征以及该地区的基础地质资料,采用“去干扰-主成分分析与比值法结合-异常筛选”的方法体系提取了研究区铁染、羟基等矿化蚀变信息。结果表明：本次研究共圈定羟基矿化蚀变异常13处、铁染矿化蚀变异常17处;矿化蚀变异常以白垩纪火山地层为主,在空间分布上主要沿NE向断裂与NW向、NNW向及SN向断裂的交汇部位分布,与中生代火山岩和早白垩世—早石炭世侵入岩体接触带部位密切相关。结合已知的地质矿产资料及野外实地验证结果,发现该地区普遍发育褐铁矿、赤铁矿等铁染异常矿物以及碳酸盐化、绿泥石化等羟基异常矿物,提取出的铁染与羟基矿化蚀变异常与物化探异常套合较为紧密且与已知的金、铜、钼等矿点和矿化点吻合程度较高。     

矿床蚀变信息的遥感提取方法

围岩蚀变可以指导找矿,但蚀变信息在遥感图像上是一种微弱信息,只有经过增强处理后才能明显显示出来。综述了遥感图像处理提取蚀变信息的一些方法,这些方法在实际应用中都取得很好的效果,最后简要介绍一些近年来出现的新方法。     

ETM+遥感影像矿化蚀变信息的提取与找矿实践

通过对辽宁省建平县北部地区遥感影像处理,提取OH-、Fe3+矿化蚀变信息,对照1：20万敖汉旗幅地质矿产图,结合成矿理论,经GPS野外指引实地异常信息检查,在该区发现两处矿化点.此工作方法找矿效果明显,为今后加快地质找矿工作提供了一条可参考的、行之有效的途径.     

不同植被覆盖率地区遥感矿化蚀变提取研究

从遥感图像上识别出的围岩蚀变信息往往是一种弱信息。地表植被和第四系覆盖的干扰,增加了遥感蚀变信息提取的难度。为了研究不同植被覆盖条件下的矿化蚀变信息提取方法,分别选取内蒙古西部戈壁荒漠基岩裸露区（温根地区）、中北部中覆盖草原区（达来庙地区）和东北部高覆盖森林草原区（颇格鲁山地区）,利用TM数据进行遥感蚀变信息提取方法研究,得出以下结论：在基岩裸露地区,利用比值法、主成分分析法均能较好地提取出矿化蚀变信息;在中覆盖草原区,利用掩膜对图像进行预处理,再利用主成分分析法提取矿化信息效果比较好;在高覆盖森林草原区,利用掩膜技术和抑制植被信息方法对遥感数据进行综合处理,再利用比值-主成分分析方法能够提取部分矿化蚀变信息。这些方法对今后在类似地区开展遥感蚀变信息提取工作具有一定的指导意义。     

基于分形理论的遥感蚀变异常提取和分级

分形理论研究自然界和社会活动中广泛存在的无序（无规则）而有自相似性的系统。在地球系统中,许多地学现象的空间展布具有分形结构。蚀变作为一种地质记录,其分布具有明显的不均匀性。同时蚀变也是一种异常,而分维与异常又往往具有一定的关系。利用分形理论的求和法（即像元亮度-面积模式）进行遥感蚀变异常的提取和分级较为有效,可以弥补传统的门限化方法和利用灰度直方图目视确定突变点方法的不足。     

主成分分析法在相山火山盆地蚀变分带解译中的应用

相山火山盆地是我国最大、最富的火山岩型铀矿田,现已探明铀矿床20余个,但依然具有较大找矿潜力。利用遥感技术查明盆地内蚀变的类型、强度、分布范围、组合关系等,对铀多金属下一步找矿具有重要指导意义。本文以ETM+影像为数据源,综合运用标准主成分分析、特征向量主成分分析、定向主成分分析、二次主成分分析等方法,有效提取了该盆地植被覆盖区的铁化、泥化蚀变异常信息。提取的蚀变异常信息具有以下特征:(1)铁化、泥化蚀变受火山环形构造和NE向深大断裂控制,整体呈环状分布,主要分布在相山主火山环形构造的外环和中环之间;(2)铁化蚀变,北东部最强,其两侧呈环带向南部逐渐减弱;(3)泥化蚀变,西部最强,具有从西部→北部→东部→南部顺时针方向蚀变逐渐减弱的趋势;(4)铁化、泥化蚀变与非蚀变界线清晰,蚀变强弱分带明显,铁化、泥化蚀变由强到弱可各划分出4个等级;(5)根据铁化、泥化蚀变强度组合关系,划分出了5种组合、9个片区。结合本次提取的遥感蚀变异常信息和前人研究成果可知,相山火山盆地中部未见有蚀变出露,东部和南部蚀变微弱,这些地区找矿潜力较小;北部和西部铁化、泥化蚀变大规模强烈发育,具有较好的找矿潜力。     

基于分形理论的遥感蚀变异常提取和分级

分形理论研究自然界和社会活动中广泛存在的无序(无规则)而有自相似性的系统.在地球系统中,许多地学现象的空间展布具有分形结构.蚀变作为一种地质记录,其分布具有明显的不均匀性.同时蚀变也是一种异常,而分维与异常又往往具有一定的关系.利用分形理论的求和法(即像元亮度-面积模式)进行遥感蚀变异常的提取和分级较为有效,可以弥补传统的门限化方法和利用灰度直方图目视确定突变点方法的不足.     

基于分形理论的遥感蚀变异常提取和分级

分形理论研究自然界和社会活动中广泛存在的无序（无规则）而有自相似性的系统。在地球系统中,许多地学现象的空间展布具有分形结构。蚀变作为一种地质记录,其分布具有明显的不均匀性。同时蚀变也是一种异常,而分维与异常又往往具有一定的关系。利用分形理论的求和法（即像元亮度-面积模式）进行遥感蚀变异常的提取和分级较为有效,可以弥补传统的门限化方法和利用灰度直方图目视确定突变点方法的不足。     

青海沱沱河地区遥感蚀变信息提取

青海沱沱河位于西南“三江”成矿带的西北端, 具有优越的成矿地质背景和巨大成矿潜力, 已发现一批大中型以上规模的铅、锌、银、铜找矿靶区.沱沱河地区属于高寒区, 野外地质工作难于开展, 因此在该地区开展遥感找矿的研究是一种经济、便捷、有效的勘查手段.在ENVI软件的支持下, 根据与蚀变矿物组合相关的波谱特征, 利用掩膜+主成分分析+色度调整(MPH) 的方法从TM多光谱影像中提取与金属矿化有关的铁染与羟基蚀变遥感信息异常, 并结合地质资料, 区划成矿远景区和圈定找矿靶区, 取得了很好的应用效果.      

多光谱遥感蚀变信息提取的新方法应用研究

选择青海太子沟矿区及其外围地区作为研究区,引入支持向量机(SVM)新技术方法,依据U SG S标准光谱曲线来构造特征矩阵,采用LOO(L eave-O ne-O u t)算法来选择核函数及其参数,通过选取一个包括矿化区和非矿化区的训练数据集,直接从ETM多光谱遥感数据中提取出与矿化有关的遥感蚀变信息。经过野外检查验证,本次研究成果取得了良好的实际应用效果。     

分形理论在云南个旧锡矿遥感信息定量化分析中的应用

应用分形理论和方法对个旧锡矿遥感信息进行了定量化研究。结果显示,在格子边长为1．4～4．5km的标度范围内,其遥感蚀变和断裂构造进入的总格子数的对数与格子边长的对数均具有很好的线性相关性,表明在研究标度范围内,各子区遥感线性与蚀变信息具有良好的统计自相似性和分形特征。在此基础上,以19号区和26号区为例,分析并进一步探讨了遥感信息分形特征的成矿意义。     

高植被覆盖区遥感矿化信息提取方法研究

针对吉林省由于植被覆盖、水体、阴影等干扰因素,遥感矿化蚀变信息提取方法繁琐,提取结果不理想的问题,采取主成分分析和比值法相结合,采用遥感蚀变信息多层次分离技术,省去多次掩膜处理,尽可能的保留原始信息,减少了人为因素,提取方法更为简便且准确,为高植被覆盖区遥感矿化蚀变信息提取提供了新思路。     

基于典型相关分析的遥感影像变化检测

多通道遥感影像由于通道之间相关性的影响,相对于单通道影像的变化检测更为困难,因此需要有效的集中分布在各个通道上的变化信息,构造出不同时相之间的差异影像,以便于变化信息的分析解译。针对多通道变化信息集中的难点和通道之间相关性的影响难以消除的问题,引入多元统计分析中的典型相关分析方法,将2个时相的多通道遥感影像示作2组多元随机变量,采用多元变化检测变换,对多个波谱通道上的所有差异信息或变化信息进行重组,分配到一组互不相关的结果变量中,最大限度地消除通道间的相关性对变化检测的不利影响,初步解决了差异影像构造的问题。     

遥感蚀变信息提取方法在西天山班禅沟一带铜、铁矿找矿中的应用

应用遥感蚀变信息提取的方法,对新疆和静县班禅沟一带地表出露的与铜、铁矿有关的蚀变形成的特征波谱信息进行提取,综合分析影像特征和线性构造、环状构造的特点,初步圈定了该地区铜、铁矿化蚀变带的分布。通过野外的验证工作,据此建立了该地区应用遥感蚀变信息异常、影像地质特征进行找矿的模型。     

乌拉山地区遥感蚀变信息提取研究

根据研究区蚀变岩在ETM图像上的光谱特征,利用比值增强、主成分分析及比值增强后主成分分析等方法,对内蒙古乌拉山地区蚀变岩信息进行增强,进而采用均值加标准差与最优密度分割相结合的方法对蚀变信息进行提取和分析。通过多层次的筛选和评估,划出真异常区,制作遥感异常图。     

基于遥感信息的土地资源可持续利用研究

遥感信息是对自然界的反映，它具有宏观、动态、准确、快速的优点，可以及时提供动态数据。基于遥感信息，对吉林西部土地资源利用状况进行调查，运用主成分分析法，可以不损失或很少损失原有的信息，将原来个数较多而且彼此相关的变量转换为新的个数较少而且彼此独立或不相关的新变量。对土地资源可持续利用进行定量分析研究，指出土地利用中存在的问题，并提出吉林西部土地资源可持续利用发展模式。     

Model-based remote sensing algorithms for particulate organic carbon (POC) in the Northeastern Gulf of Mexico

Hydrographic data, including particulate organic carbon (POC) from the Northeastern Gulf of Mexico (NEGOM) study, were combined with remotely-sensed SeaWiFS data to estimate POC concentration using principal component analysis (PCA). The spectral radiance was extracted at each NEGOM station, digitized, and averaged. The mean value and spurious trends were removed from each spectrum. De-trended data included six wavelengths at 58 stations. The correlation between the weighting factors of the first six eigenvectors and POC concentration were applied using multiple linear regression. PCA algorithms based on the first three, four, and five modes accounted for 90, 95, and 98% of total variance and yielded significant correlations with POC with R ² = 0.89, 0.92, and 0.93. These full waveband approaches provided robust estimates of POC in various water types. Three different analyses (root mean square error, mean ratio and standard deviation) showed similar error estimates, and suggest that spectral variations in the modes defined by just the first four characteristic vectors are closely correlated with POC concentration, resulting in only negligible loss of spectral information from additional modes. The use of POC algorithms greatly increases the spatial and temporal resolution for interpreting POC cycling and can be extrapolated throughout and perhaps beyond the area of shipboard sampling.