矿化信息提取的混合蚀变遥感模型——以鹰嘴山金矿区为例

在围岩蚀变类型丰富、成矿作用复杂的甘肃省鹰嘴山金矿区,依据矿化蚀变岩与其围岩的波谱特征差异,通过对地面实测光 谱数据及其岩矿石多元数据的统计分析,建立混合蚀变遥感模型。选择最佳变量图像或变量图像组合,最终提取出该地区的混合蚀变 遥感异常信息。实践证明,该方法在矿化信息的提取上效果显著。     

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。     

PCA和布谷鸟算法优化SVM的遥感矿化蚀变信息提取

为了进一步提高遥感矿化蚀变信息提取的精度,本文提出了一种基于主成分分析PCA (Principal Component Analysis)和布谷鸟算法优化支持向量机SVM (Support Vector Machine)的遥感矿化蚀变信息提取方法。首先,通过波段比值法增强研究区遥感图像中的矿化蚀变信息,并获得比值图像;然后,对比值图像进行主成分分析,进而提取训练样本;接着,利用SVM对训练样本进行训练,同时采用布谷鸟算法求取SVM的最优核参数及惩罚因子,构造最优SVM模型;最后,运用最优SVM模型完成矿化蚀变信息提取。选择青海省五龙沟地区为研究区,提取羟基及铁染蚀变信息。实验结果表明,与主成分分析法、基于光谱角法和SVM的方法、基于粒子群和SVM的方法及基于波段比值、PCA和粒子群优化SVM的方法等4种方法相比,本文方法获得的遥感矿化蚀变信息和已知矿点的吻合度最高,提取效果最好。     

基于遥感数据随机模型的空间结构分析与蚀变信息提取

遥感图像信号属于随机信号,其波段数据直方图与二维散点图分别是随机模型一维、二维概率密度函数的基本估计。从遥感数据的随机模型出发,讨论了一维概率密度的基本类型与形态、二维高斯分布的椭圆几何参数特征等。在此基础上,系统分析了由不同类型直方图生成的二维散点图的空间几何结构特征,以及异常信息空间定位等问题。最后,通过应用实例阐述了遥感数据空间结构分析在蚀变信息提取中的重要性与实用性。     

遥感影像成矿蚀变信息提取——以望湘—幕阜山为例

以望湘—幕阜山地区的蚀变信息提取研究为例,选用ETM＋和ASTER影像作为遥感数据源,采用主成分分析、波段比值分析等影像处理方法研究矿物蚀变信息提取,并基于GIS综合分析研究圈定出找矿靶区。     

结合PCA、多尺度分割及SVM的ASTER遥感蚀变信息提取

为了利用遥感影像进行更加精确的找矿预测,本文选择新疆东天山尾亚地区ASTER数据进行矿化蚀变信息提取方法研究.为了提高信息提取精度,本文提出了结合主成分分析(PCA)、多尺度分割和支持向量机(SVM)的遥感矿化蚀变信息提取方法.首先,分析ASTER数据的特征,选取各矿化蚀变信息的特征波段,对组合波段进行主成分分析,获得...     

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。     

Landsat-8 OLI遥感数据的矿化蚀变信息提取——以重庆市彭水县为例

利用重庆市彭水县Landsat-8 OLI遥感数据和ERDAS-9.3软件进行一系列的图像增强及几何校正处理,对波段进行相关性分析,按照波段特征,选取OLI7、OLI5、OLI4波段作为基础信息源。应用图像的掩膜技术,除去植被信息的干扰,并结合典型的蚀变矿物光谱特征,运用主成分分析方法提取该区域的矿化蚀变信息,主要为铁染及羟基蚀变信息。分析表明,区域已开采矿产资源的分布情况与结果吻合,为后续的区域找矿工作提供了可靠方向。     

遥感构造蚀变异常信息提取及找矿预测——以老挝为例

遥感地质异常信息提取是遥感地质学的重要研究内容之一.以老挝为例,对研究区ETM+遥感图像采用几何纠正、图像镶嵌、彩色合成、空间变换、图像增强等技术手段,提取地质构造信息;利用掩模技术去除干扰信息,采用主成分分析和阈值分割技术进行铁染和羟基蚀变异常信息提取;结合区域地质、地球物理、地球化学等多元地学信息综合分析,开展研究区遥感找矿预测,圈定了5处遥感找矿远景区.研究成果为加快老挝地质找矿工作提供了基础数据和决策依据.     

基于加权融合TIR数据的LST反演与硅化信息提取——以广东仁差盆地铀多金属矿区为例

硅化蚀变带是多种金属热液矿床的重要找矿标志之一,利用遥感技术实现快速大范围识别硅化蚀变信息具有重要意义,但硅化蚀变通常为弱信息,目前常规的遥感方法难以有效识别。本文以广东省仁差盆地铀矿区为例,以PAN图像高频分量图与TIR图像进行加权融合并进行地温反演,分析硅化蚀变带与地温异常的关系,建立遥感硅化蚀变弱信息增强识别模型。结果表明：采用PAN图像高频分量图像与TIR图像进行加权融合,可提高TIR图像的空间分辨率,较好保存热目标光谱特征;融合前后数据反演的LST图变化不大,后者提高了对地物热异常识别能力;硅化蚀变带在近似LST图中表现为较断裂带更为细小的高温异常带,并以此为依据进行预测识别。经验证,已知硅化带与识别硅化带较为吻合。     

遥感影像变化检测方法的比较——以堰塞湖灾害点为例

一个对象（现象）在不同的时间发生的变化存在着一定的相关性,利用光谱和空间相关性信息提取出地物发生变化的方法──基于邻域相关性图（NCIs）和基于交互相关性分析（CCA）的变化检测方法分别取得了不错的效果。为了探究这两种方法在土地覆盖变化检测中的适用性,对其进行应用并评价。以堰塞湖灾害点为试验区,选取了同一年份的两期高分一号卫星影像,对比了监督的基于NCIs的方法和监督的分类后比较法及非监督的基于CCA的方法和非监督的分类后比较法。结果表明：基于NCIs的方法在邻域半径等于3像素时,总体精度最大,为93.05%,比监督的分类后比较法（采用支持向量机分类器,总体精度为93.03%）稍好,但其受邻域半径的制约较大;基于CCA的方法在阈值等于20像素时,总体精度最高,为93.95%,比非监督的分类后比较法（采用ISODATA分类器,总体精度为90.52%）好,但不足在于需要经验判断并试验求取最佳阈值,以及需要已知前一个时相的地表真实值。     

6S辐射传输模型在校正哈尔滨市遥感图像中的应用

由于遥感器在空中获取地表信息过程中,受到大气成分吸收与散射的影响,测量值发生辐射失真。本文通过分析大气成分对辐射传输的影响,探讨遥感图像处理中大气校正的方法。     

土壤重金属污染信息提取遥感模型的建立——以水口山矿区铅锌污染为例

针对矿区愈演愈烈的土壤重金属污染问题,提出基于遥感信息模型快速提取污染信息的方法.首先对野外采集土壤样本进行化学成分鉴定与物理光谱特征分析;然后经过光谱特征预处理与偏最小二乘回归模型分析,建立土壤污染信息提取的定量遥感模型;最后以水口山矿区为例,检验该方法应用效果,其结果为矿区土壤污染监测与治理提供了实时、可靠的图像资料.