面向基元的高空间分辨率矿区遥感影像土地利用分类

为了合理开发矿产资源和有效监测矿区生态环境,采用面向基元的分类方法,对广西横县某矿区的高分辨率航空遥感影像进行了土地利用分类.通过优化分形网络演化多尺度分割方法,高效提取了矿区两个尺度上的影像基元层;基于基元信息,详细分析了各地表地物光谱特征、空间特征以及类相关特征,建立了研究区土地利用的分类知识库;采用决策支持的模糊逻辑推理法进行分类,使分类的精度从53%提高到了90%.表明面向基元的方法能较好地利于高空间分辨率矿区影像的各种特征进行高精度的土地利用分类.      

火星高光谱遥感大气校正方法

高光谱遥感是火星探测的主要技术手段之一,由于火星与地球大气成分的差异,火星高光谱遥感的大气影响与地球有所不同.火星高光谱遥感大气校正可采用平场域法(FF)、内部平均相对反射率法(IARR)、辐射传输算法,解混算法和ETF算法等.文中分析了各算法的主要思路和优缺点,讨论了使用参数的差异及其不同的计算过程,并对火星南极地区一幅影像(ORB0942_2)进行了ETF、FF和IARR三种大气校正试验.通过某些特定矿物(如石膏)的光谱特征拟合分析,认为ETF方法在特征吸收拟合方面效果较好,而FF和IARR在总体拟合度方面效果较好.     

同时实现地质雷达数据地形校正和偏移成像的方法

起伏地形使地质雷达图像变得复杂、地层界面的反射同相轴畸变、绕射同相轴严重偏离双曲线形状.提出了用麦克斯韦方程逆时偏移的方法同时实现地形校正和偏移成像以消除地形的影响.该方法将等偏移距逆时记录作为在接收点位置处的电流源,用时间域有限差分法求介质中的波场,输入波场退为零时刻时的空间电场分布即为地形校正和偏移成像结果.由于地形校正也是基于波动方程实现的,因此它比基于射线理论的常规静校正方法精确.通过比较该方法与常规静校正加逆时偏移之效果可知,该方法能更准确地对起伏地形下方的金属管线等绕射体成像.     

决策树方法在遥感地质填图中的应用

决策树理论在遥感分类中, 分类准确、高效.依据其理论方法, 对青海省民和地区的遥感数据———ETM + (enhanced thematic mapper plus) 进行了分类, 选用的ETM +数据为1999年10月份数据, 数字高程(DEM) 数据来自于1:2 5万民和幅地形图, 数据格式为MapInfo通用格式MIF, 数据进行了坐标转换(地理坐标), 对原始数据进行了处理, 从等高线中提取数字高程.对遥感数据进行地形及光照矫正, 计算植被因子及缨帽变换的3个分量, 同其他5个遥感波段结合形成原始分类图层, 同时确定目标分类结果.原始数据的采样基于目视, 首先采用不同的彩色合成方案突出不同的目标地物, 交互式进行采样, 使用IDL语言编制程序从原始数据中提取地物数字信息, 使用Clementine7.2对数据进行处理, 其中10 %的采样数据验证模型准确率, 其余数据用来推算模型, 对数据进行10次迭代, 同时给予75 %的剪枝, 得到区分不同地物(如红层、黄土等) 的最合适图层(band 1 & band 3)和具体数值, 形成决策树模型, 将决策树模型导入Envi4.0中, 对原始数据(9个图层) 进行计算形成初步分类结果图, 对初步分类结果图进行一定的碎片合并, 最终形成分类结果图.该图同1:2 5万地质图进行对比确认分类的效果, 同传统分类图比较确认决策树分类方法优于传统分类.另外来自于决策树所提取的信息, 有利于地学知识的归纳总结      

岩矿高光谱遥感及其在青藏高原的应用前景

高光谱成像作为目前遥感领域最先进的技术,在地质应用中取得了巨大成功。岩石和矿物由于电子过程和分子振动可以产生特征的光谱吸收,因此可以利用高光谱技术进行岩矿填图,快速且准确地获取区域内岩石和矿物的分布情况,进而圈定有潜力的找矿靶区。岩矿高光谱通过对岩矿信息的提取可获得矿物类别和矿物丰度分布甚至矿物化学成分的填图结果,识别方法包括光谱匹配、模式识别和人工智能方法3大类。GF-5卫星上搭载的高光谱成像仪覆盖度宽、光谱分辨率和信噪比高,满足矿物精细识别和大比例尺、大面积岩性填图的要求,应用前景广阔。青藏高原地区矿产资源丰富、岩体裸露但地势偏远,有利于高光谱遥感蚀变矿物填图,开展区域找矿工作。同时,高光谱遥感凭借其空间尺度优势,可以方便快捷地获取区域整体信息,结合地球化学的时间信息,可为青藏高原关键地质科学问题的解决提供新的视角。提升岩矿高光谱遥感的定量化和智能化水平,将传统地质学方法获得的地下深部资料与遥感手段获取的地表数据结合,是促进地质遥感和地球系统科学发展的重要途径。     

高光谱遥感和成像技术在地质上的应用——高光谱矿物填图简介

2004年9月25日自10月5日，我率江西省遥感信息技术考察团对澳大利亚联邦科学与工业组织(CSIRO)勘探与采矿研究所进行了考察，重点考察了高光谱遥感和成像技术在地质上的应用。这是一新的高新技术，习惯称之为高光谱矿物填图，为使地质同行对此有所了解，现将考察情况作一简单介绍。     

电磁法测量的地形影响及校正方法

针对地形对电磁测量结果的影响,设计了一组带地形模型,采用有限差分法对其进行了正演模拟计算。对模拟结果进行了分析,总结了地形对电磁测量视电阻率的影响规律,即TM模式比TE模式易受地形影响,山顶比山谷易受地形影响。在此基础上,分析了常用地形校正方法的优缺点;理论模型和实测资料反演结果表明带地形的二维联合反演可有效消除地形影响。     

基于FLAASH的高光谱遥感数据大气校正应用

星载传感器接收到的电磁波,必经大气吸收和散射的影响。高光谱分辨率遥感影像具有大量光谱信息,为了精确提取高光谱遥感信息,对大气校正是必不可少的。对于Hyperion遥感影像而言,其信噪比较低,在反演地表反射率过程中,此项工作尤为重要。基于FLAASH对Hyperion影像进行了大气校正,分析了不同地物校正前、后的光谱特征,与标准库对比后,取得了比较理想的校正效果。结果说明,通过大气辐射传输模型理论进行大气校正是可行的。     

Hyperion高光谱遥感岩性识别填图

Hyperion高光谱数据在蚀变矿物填图方面已凸显其优越性,而在岩性识别方面大多仍在探讨中.通过应用Hyperion数据结合野外光谱采集,在研究区进行了岩性填图的试验研究.同时,叙述了野外采集光谱数据的过程,建立了野外实测光谱数据库,利用野外实测岩石光谱作为端元光谱进行SAM(Spectral Angle Match)光谱角岩性填图.这对于地质环境复杂地区的岩性填图工作具有一定的应用价值.     

基于高分遥感影像和集成机器学习的祁连山区融冻泥流识别研究

受气候变暖影响,青藏高原的多年冻土正在发生广泛的退化,主要表现为融冻泥流事件的频繁发生,对生态系统和当地基础设施造成深刻影响。融冻泥流的精准识别有助于理解融冻泥流的发生和演变机制。近年来尽管基于深度学习的融冻泥流识别取得了进展,但机器学习算法在该领域的识别能力仍有待探究。本研究基于GF-2卫星遥感数据构建了一种基于集成机器学习的优化面向对象融冻泥流识别算法,引入了纹理和几何等空间信息来辅助识别融冻泥流,并基于面向对象技术改善了识别模型的错分问题。此外,基于集成学习整合不同机器学习模型的优势,以获得不低于常用深度学习模型的识别精度。结果表明,基于递归特征消除（RFE）特征选择算法剔除了多维特征数据集中的冗余特征,证明了纹理和几何信息是融冻泥流识别的有效数据补充。在优化后的面向对象机器学习模型中,随机森林（RF）的识别精度最高,总体精度为87.43%。McNemar检验表明,与单一模型相比,集成机器学习模型显著提高了融冻泥流识别精度,其总体精度为93.14%。对研究区内融冻泥流的地形特征进行统计分析后发现融冻泥流主要发生在海拔3 200～3 500 m之间,坡度介于5°～25°,并且以东北...     

高分辨率遥感在西藏罗布莎地区地质调查中的应用

研究区位于西藏罗布莎地区,其罗布莎蛇绿岩体蕴藏着我国目前规模最大的铬铁矿床。以WorldView-2高空间分辨率遥感数据为基本信息源,对研究区进行遥感地质解译。与传统多光谱数据ETM+、ASTER等相比,WorldView-2具有更高的空间分辨率和相对较窄且连续的光谱。对研究区WorldView-2图像进行正射校正、大气校正和影像融合后,采用最佳指数法选择8-6-4波段组合进行假彩色合成,同时结合真彩色5-3-2波段,突出各地质体单元色调差异。我们利用其空间分辨率优势建立区内主要岩性和构造的高空间分辨率遥感解译标志。通过野外地质验证,解译结果充分显示了WorldView-2高分辨率影像在海拔较高、工作环境恶劣地区进行矿产资源勘查的技术优势和应用前景。     

青藏高原热融湖塘动态监测中高分辨率遥感数据处理方法研究

遥感技术由于能够快速、 宏观的获得研究区域的数据, 已成为青藏高原热融湖塘动态监测的重要技术手段. 基于野外现场调查和SPOT-5、 QuickBird两种高分辨率遥感卫星数据的特性分析, 结合影响青藏高原热融湖塘发育的一系列特征因素, 探讨了最适合于青藏高原热融湖塘动态监测的高分辨率遥感数据的纠正、 融合和信息提取方法. 应用该方法对2006-2009年间北麓河盆地北侧的红梁河至秀水河段公路沿线局部63 km²范围的热融湖塘进行了变化特征分析, 结果表明该区的热融湖塘个数和总面积在研究时段都有所增加, 其中湖塘由70个增加到75个, 湖塘总面积增量19.65%.     

新疆伊犁山区高分辨三维地震采集技术应用

新疆伊犁三维地震勘探区属丘陵地貌特征,地形复杂,松散层较厚,潜水位较深,激发的地震波频率低,存在较强的低频干扰和变频随机干扰,地震地质条件差。野外采集采用车载钻机成孔及人工成孔、检波器串并联组合及32次高覆盖,并进行以高分辨率、高信噪比、高保真度为目标的资料处理,资料解释以垂向时间剖面解释为主,利用已有钻探资料．结合水平时间切片、方差体切片、三维可视化等技术,不仅查明了新生界厚度变化情况及煤系地层的起伏形态,并合理的圈定了各个煤层的厚度变化趋势。     

高分遥感数据在斑岩型铜矿找矿预测中的应用

高分遥感数据在地质找矿中的大面积应用,在近期“重要成矿带遥感地质调查”中尚属首次,使得遥感地质工作向前迈了一大步。通过重点总结斑岩型铜矿的高分遥感找矿方法,图像处理方法、影像特征、异常分布特征等,希望能够对遥感地质的进一步发展起到抛砖引玉的效果。     

高原地区复杂山地地震资料处理

黔西某煤矿受区域性地质构造控制,矿井地貌属高原低山丘陵地貌,最大相对高差为319．2m。该区采用可控震源和炸药震源激发,原始资料信噪低,静校正问题严重。在资料处理过程中,主要采取了折射静校正、地表一致性振幅补偿技术、反褶积、三维剩余静校正与高精度速度分析、DMO叠加、随机噪音衰减、三维一步法偏移等处理措施,很好地克服了地形变化大、资料信噪比较低、野外静校正效果不明显、大倾角反射成像差、层速度突变等难题,最终处理的剖面归位准确,目的层连续性较好,达到了“三高”处理目的。     

基于遥感与地理信息系统的SRM融雪径流模型在Alps山区流域的应用

融雪水在水资源利用中扮演着及其重要的角色，遥感技术的发展使得大面积监测雪盖成为河能，选择Alps意大利境内的Rienza流域，利用SRM模型模拟春季融雪径流，区别传统对SRM模型的描述，参数选择和应用的研究方式，研究环境因素对这些参数的影响尤其是对度-日因子的影响以及它们之间的内在关系，重点讨论利用GIS和遥感数据获取SRM模型中的关键参数和因子，结论显示SRM模型模拟春季融雪径流的关键是精确地输入模型参数；遥感数据在提取雪盖面积的过程中，消除地形影响是必要的；从SRM模型的应用状况分析，精确地获取雪盖面积是影响模拟结果的关键。     

高分辨率天绘卫星数据遥感地质应用研究

天绘卫星是我国新发射的卫星,有蓝色、红色、绿色、近红外4个波段,空间分辨率为10m,可以完成遥感地质应用。笔者选择新疆雪米斯坦火山岩带西段作为研究区,利用天绘卫星数据进行了地质研究,包括各类火山岩层的识别和划分、断层识别、含铁蚀变矿物的提取等,并进行了野外地质验证。研究表明,天绘卫星遥感数据能够很好识别出多种火山岩成矿要素,在地质找矿领域具有很好的应用潜力。     

含铀盐湖矿化度高分辨率遥感估测

盐湖湖水矿化度高低与其含铀量呈明显的正相关性, 因此, 盐湖矿化度可作为评价盐湖水含铀度的间接标志.为解决盐湖不同水域矿化度快速、精细识别, 以柴达木盆地尕斯库勒含铀盐湖为例, 基于高分辨率SPOT5卫星数据开展了盐湖水体矿化度遥感估测.对盐湖不同矿化度卤水进行光谱测试, 总结了不同矿化度卤水在可见-红外谱段的光谱识别特征, 基于该特征构建了SPOT5数据的多维矿化度估测指数, 运用比值+主成分分析法估测了湖水的矿化度信息, 发现了盐湖东部水域高矿化度环形异常现象, 找出了隐藏在湖水水域的矿化度变异部位, 为含铀盐湖富矿水域的快速定位提供了重要依据.