西藏Hyperion数据蚀变矿物识别初步研究

矿物识别是高光谱遥感技术研究的重要内容,也是高光谱最能发挥作用的领域。文章以最新获取的西藏驱龙地区卫星高光谱Hyperion数据为例,进行了星载高光谱数据蚀变矿物识别的初步研究。根据矿物光谱识别规则和识别谱系,初步识别并提取出高铝和低铝白云母化、高岭石化以及绿泥石化等蚀变矿物。与已知地质资料对照分析,所提取的蚀变信息与矿区地质情况基本吻合,同时发现一个新的类似的蚀变组合。     

EO-1Hyperion高光谱数据FLAASH模块大气纠正及评价

由于受到大气的影响,传感器接收到的辐射信息不能真实地反映地表反射光谱信息,因此,从遥感影像中去除大气的影响,即进行大气校正,是高光谱遥感数据处理中极为重要的环节。文章介绍了EO-1hyperion高光谱数据的特点,以及用FLAASH（Fast Line of Sight Atmospheric Analysis of ...     

用卫星高光谱数据提取德兴铜矿区植被污染信息

在深入分析研究德兴铜矿矿区植被光谱特征的基础上,利用美国EO-1卫星Hyperion高光谱数据,通过反演表征植物生理状态的光谱特征参数(红边位置和最大吸收深度)变异,提取与污染相关的信息,获取了矿山植被污染生态效应概况,为矿山污染的诊断和监测提供新技术和知识支撑。     

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。     

高空间分辨率与高光谱分辨率遥感数据融合研究

使用像素级融合常见算法及Curvelet变换与Contourlet变换方法对Hyperion数据与SPOT进行融合实验,并提取了融合后典型地物光谱曲线。使用光谱角方法评价高光谱遥感影像融合后的光谱信息保持情况。实验结果表明,Curvelet与Contourlet变换具有较好的光谱保持效果。     

高光谱矿物填图技术与应用研究

回顾和总结了"九五"以来,中国国土资源航空物探遥感中心在高光谱矿物识别和矿物填图领域所取得的成果,包括主要岩矿光谱特征与影响因素分析;矿物的种类识别、丰度反演和成分识别;中—热红外多/高光谱的数据处理和矿物识别;高光谱矿物识别的地质应用模式、矿物填图的工作方法和技术流程、矿物填图的技术体系;矿物填图在区域地质找矿、矿区勘查和成矿与找矿模型、植物地球化学探测、矿山环境监测以及月球和行星探测等方面的应用示范。最后,提出了高光谱矿物填图近期的研究方向。     

高光谱遥感影像矿物自动识别与应用

在对矿物光谱特征理解与归纳的基础之上，对矿物光谱特征进行知识化表达，利用数理逻辑和一定的判别规则实现对高光谱遥感影像矿物的自动识别与批量化信息提取。在ENVI平台上，利用IDL语言开发了高光谱遥感影像矿物分层自动识别模（Mineral Auto-identification Module Basedon Spectral Identification Tree：MAIM-SIT）。该模块已经在新疆东天山哈密地区利用HyMap数据、西藏驱龙地区利用Hyperion数据以及美国Cuprite地区利用AVIRIS数据成功地进行了矿物识别，可识别的矿物或矿物组合可达10种以上，基本实现了高光谱矿物信息提取的智能化与批处理能力。     

高光谱数据的波段序结构分析与应用研究

把高光谱数据近似于连续的细分波段作为波段序列数据,由此提出波段序结构分析技术,主要包括波段序列直方图、左(右)偏度参量分析、相关(似)矩阵分析和回归偏度分析等。通过对波段序结构分析技术在高光谱数据的统计特征分析与数据质量评价、"蚀变异常"信息潜在性评价与特征波段选择及矿物蚀变信息提取等几个方面的应用研究与实践,阐述了这一技术思想的科学性与实用价值。     

色那地区高光谱数据蚀变矿物提取及特征分析

以西藏班公湖-怒江成矿带西段多不杂矿集区东部的色那有利成矿区为研究区,基于Hyperion高光谱遥感数据,开展蚀变矿物提取研究;提取出褐铁矿、绿泥石和高岭土3类地表蚀变矿物波谱端元,并利用光谱角填图方法进行填图。野外验证结果显示,填图结果与野外调查基本吻合,矿物分带特征明显,并根据蚀变矿物分布情况划定了2个斑岩型矿床重点勘查区。     

机载高光谱热红外数据的地表温度和发射率反演与应用

机载高分辨率遥感是高分对地观测的重要部分,其中高分辨率高光谱热红外数据的光谱发射率可以用于矿物识别,是对可见光遥感地物识别的有效补充。机载高光谱热红外传感器TASI（Thermal Airborne Hyperspectral Imager）在8—11.5 μm范围内设置了32个波段,在国内外常被用于地表热辐射信息、矿产资源探测等领域。本文利用2018-10在新疆富蕴县研究区的TASI航空飞行数据,首先基于再分析大气廓线NCEP数据与MODTRAN实现了TASI高光谱热红外数据的大气校正,并在基础上发展了温度与发射率分离方法TES（Temperature and Emissivity Separation method）反演研究区地表温度与发射率,采用多波段热辐射计CE312测量的地面发射率对反演结果进行了有效验证,结果表明波长大于9.6 μm的波段的发射率误差约为0.01。最后,结合反演的TASI发射率光谱曲线,采用光谱角度匹配方法提取了研究区高岭石的空间分布。研究工作涉及的相关算法与应用成果可为星载高分辨率热红外载荷数据的应用提供了相关参考。     

多源影像融合在目标识别与提取中的应用

讨论了多源影像融合技术在改善目标识别与提取效果中的一些应用，给出了部分试验结果，说明了多源数据融台技术是未来目标自动识别系统的重要组成部份。     

应用图像关联度的图像模糊分类

提出了应用图像关联度的图像模糊分类新方法。该方法在求得每幅图像相对各个类别的关联度的基础上,求得每个类别图像关联度的均值和标准差σ;然后计算每幅图像的关联度与所在类别关联度均值之差Δi,差值Δi≤2σ,该图像应“留“在该类中;否则,该图像应归入与另两个类别的关联度较大的类别。每幅图像都经过这样的检验,实现图像的再划分,直到这一过程稳定为止。实验结果表明,该方法的图像分类质量有一定优势。     

黑龙江省地质资料信息系统建设与应用

黑龙江省地质资料信息系统建设与应用系统收集了1950年以来全省完成的各类地质成果资料和探矿权登记资料,数据库包括地质调查、矿产勘查、综合研究、矿产地成果等内容,入库地质项目4037个,矿产地793个,配置了1842幅矿产地成果图件,共17．8万个属性项。该地质资料信息系统具有数据管理、维护、查询、检索、输出等功能,在地质矿产行业中有广泛的用途。     

数字图像处理在道路交通数据采集中的应用研究

主要研究数字图像处理技术在MDCS中对于交通标志信息自动识别的应用,通过多级图像提取和多种特征识别和匹配算法,提高交通标志识别的准确率,从而大大提高交通标志数据的采集和更新周期。     

二维阈值法在影像变化监测中的应用研究

针对当前基于影像的测绘地理信息监测存在的问题,提出了将二维阈值法应用于影像变化范围自动提取,并分别验证了其应用于卫星影像(包括多光谱、全色以及融合后卫星影像)、航空影像(包括黑白、彩色航片)之间的适应性。实验结果表明,在基于影像的监测中,提出的应用思路可以有效提高变化范围提取技术的自动化程度。     

卫星影像在水电站生态评价中的应用

介绍了LandSatMss影像、遥感影像处理技术以及在乌江彭水电站生态评价中的应用。     

基于ENVI的高分辨率遥感图像应用试验研究

介绍了高分辨率遥感图像用于城市土地利用信息提取的主要过程,应用ENVI软件作为试验研究平台对试验区进行了遥感图像分类处理。试验表明,遥感技术是进行城市土地利用信息提取的有效手段之一,针对遥感图像中出现的水体和建筑混杂的现象,提出了应用监督分类与矢量操作相结合的处理方法,可得到较好的分类结果。     

卫星影像DOM技术在生产及检查中的应用

随着卫星影像技术和计算机技术的不断发展,人类已进入了数字化的信息时代,卫星影像具有测量精度高、现势性好、分辨率高、信息丰富、直观真实且具有良好的可判读性和可量测性的特点,在人们生产生活中的应用也较为广泛,具有十分广阔的应用潜力。本文论述了卫星影像DOM技术在生产以及检查中的应用。     

生物地理学优化(BBO)在图像分割中的应用

引用生物地理学优化的思想解决了图像分割的问题,该方法简称BBOIS。它采用图像像元的分形维、能量和灰度特征进行图像的初始分割,将一幅图像划分为3幅二值图像,作为初始分割图像("住地"),经像元的迁出、迁入的交换实现初始分割图像的优化。在优化过程中,还引用反向学习技术(OBL)提高分割图像的质量。3幅航空影像(100像元×100像元)的实验表明,BBOIS算法有一定的优越性,是有一定潜力的分割方法。     

图像处理技术在印章识别预处理中的应用

阐述了印章识别系统的预处理过程,包括图像的去噪、去背景、二值化、边缘提取等几个部分,其中的去背景部分采用了利用颜色信息提取印章的方法,并对其因污染而残缺的部分进行了修复。试验表明,该预处理过程处理实际图像可以达到比较理想的效果。