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。     

改进的光谱角制图沿照度方向分类法及其应用——以ETM数据为例

选取多光谱遥感数据（ETM）对新疆北山西段中坡山笔架山一带进行了遥感蚀变信息提取方法研究。根据光谱角制图信息增强方法的优缺点,通过对光谱照度的研究,提出了结合光谱角分类方法进行沿光谱照度方向距离分类的信息提取方法。实验表明,该方法应用于ETM数据,增强了目标信息,同时剔除掉因照度所产生的大量非目标信息,为优化信息提供了一种有效的方法。在地形比较平坦的研究区取得了很好的应用效果。     

朱诺斑岩型铜矿蚀变信息提取方法比较

矿化蚀变信息的提取是遥感找矿中重要的内容,ASTER遥感数据因波段范围宽、波段多,在蚀变异常与矿产勘探中有较好的应用前景。本文在比较了前人的研究方法,如比值法、主成分分析法、光谱角法基础上,通过对西藏朱诺矿区进行试验研究,得出了在该研究区采用主成分分析法最佳的结论。     

Landsat TM及JERS－1 SAR数据在金矿探测中的应用研究

金矿遥感探测之关键在于成矿构造及铁氧化物、含羟基蚀变矿物的信息提取。ＪＥＲＳ—１ＳＡＲ在构造探测方面具有很大的优势，可通过噪斑消除及边缘增强的空间滤波来提取构造信息。ＬａｎｄｓａｔＴＭ可通过主成分变换，比值分析－主成分变换来提取蚀变矿物波谱信息、抑制植被波谱干扰。这两种遥感数据的复合处理可综合蚀变与构造信息。     

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.     

利用对象和支持向量机的遥感信息提取方法探讨

土地利用/覆被专题信息的快速、高效、准确提取是遥感图像处理研究的重要方向。传统的遥感分类方法常依靠像元的光谱值,未充分利用影像的空间信息。本文将面向对象影像分割和支持向量机方法相结合,复合光谱和纹理信息,建立了Object-SVM分类模型,并与面向对象的模糊函数和基于像元的SVM方法相比较,探寻区域尺度土地利用/覆被信息提取方法。结果显示,Object-SVM模型有效地提高了遥感图像的分类精度和分类效率,对于区域尺度影像的快速、准确、客观的信息提取具有实际意义。     

满洲里地区大型-超大型矿床遥感影像模式研究

应用遥感技术在大范围内预测超大型矿床尚处于探索之中。本文通过对遥感、航磁、重力、伽码能谱等多元地学信息的综合处理,提取形成大型－超大型矿床的地质特征信息,即岩性、构造、蚀变带。在此基础上,重点将同一成矿带上的中国满洲里地区与俄罗斯、蒙古邻区的五个已知大型一超大型矿床的遥感地质特征进行了对比,分析其控矿因素,建立了遥感像模式,提出７个找矿远景预测区．     

一种改进光谱角匹配的水体信息提取方法

快速、准确地从卫星遥感影像上获取水体信息已成为水资源调查及监测、湿地保护、洪涝灾害评估等领域的重要技术手段。本文以GF-4卫星的PMS传感器影像为数据源,提出了一种改进光谱角匹配（MSAM）的水体信息提取方法,以内蒙古中东部和长江中下游两个试验区为研究对象,对比分析了MSAM与单波段阈值法、NDWI阈值法、支持向量机和光谱角匹配等传统方法的水体信息提取结果,并进行了精度评价。试验结果表明,本文提出的MSAM方法不仅能准确地提取水体信息,而且能很好地区分水体与云阴影,对细小水体的提取也具有很好的效果。在内蒙古中部和长江中下游两个试验区的水体提取精度分别达到99.86%和98.37%,在5种水体提取方法中的精度最高,可以有效地提取水体信息。     

光谱和形状特征相结合的高分辨率遥感图像的建筑物提取方法

针对高分辨率遥感影像具有较为丰富的地物属性"谱相"信息和空间分布及其组合"图式"信息的特点,提出了一种光谱和形状特征相结合的建筑物自动提取方法。在多尺度分割和矢量化基础上,根据建筑物的形状、光谱特征,从特征基元中自动选取样本,并计算其特征;通过根据建筑物形状、光谱、纹理构造的模板,在整景影像上进行建筑区域识别,并在建筑区域内提取建筑物外部轮廓。实验表明,本算法具有较高的识别率和较低的误识别率。     

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。     

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,获得主分量图像;然后,对各主分量图像进行多尺度分割,并获得分割之后的均值图像;接着,提取训练样本,利用SVM对训练样本进行训练,采用试验方法求得最优核参数和松弛变量,构造最优SVM模型;最后,运用最优SVM模型完成矿化蚀变信息的提取。进行主成分分析时,铁染蚀变信息选择Band1、2、3、4组合,Al-OH基团蚀变信息选择Band 1、4、6、7组合,OH和CO32-基团蚀变信息采用Band 1、2、8、9组合。在运行SVM时采用了序列最小优化算法(SMO)进行求解,速度提高了12%。实验结果表明,与波段比值法、主成分分析法及基于光谱角和SVM的方法等3种方法相比,本文方法提取铁染蚀变信息、Al-OH基团蚀变信息及OH和CO32-基团蚀变信息的总体精度可达到87.98%、 90.01%及88.93%,Kappa系数分别为0.8011、0.8134及0.8023,与成矿区带、已知矿点和已有不同地质背景成矿特征相关性较好。     

西藏矿产资源潜力评价遥感专题中典型问题初探

西藏矿产资源潜力评价项目遥感专题通过提取各1:25万标准图幅及全区遥感异常信息和编制遥感推断地质构造图,为项目地质背景编图、成矿规律研究和矿产资源预测提供了基础性图件.因西藏全区面积广阔、涉及的遥感图像时相各异、图像处理软件及方法流程复杂,加之技术人员专业背景和经验等差异,在遥感专题实施中出现了4个典型问题:①对基准面...     

基于对象直方图G统计量的遥感影像道路提取

提出了一种基于对象直方图G统计量的遥感影像道路提取方法。首先基于标记分水岭算法分割高分辨率遥感影像获取对象像斑,提取对象光谱特征并利用SVM从影像中分离出光谱相似的建成区（道路、建筑物等）;然后从建成区选择合适的对象作为训练样本,采用G统计量度量测试样本与训练样本的LBP纹理直方图距离,以表达对象纹理特征的异质性,并利用最小距离分类器完成建成区内道路与建筑物等的分离;最后结合几何形状特征和数学形态学处理对提取的道路进行优化,获得最终的道路提取结果。试验结果表明：该方法能较好地提取出道路信息。     

Remote sensing of Carhuarazo volcanic complex using ASTER imagery in Southern Peru to detect alteration zones and volcanic structures – a combined approach of image processing in ENVI and ArcGIS/ArcScene

A combined approach to detect hydrothermal alteration zones and their mineral distribution is proposed for a relatively remote area around the Carhuarazo volcanic complex in southern Peru encompassing 2222 km². In this region, tertiary volcanic structures associated with hydrothermal alteration are well known to host epithermal ore deposits. We make an attempt to detect and to quantify alteration minerals based on spectral analysis using ASTER reflectance data product provided by LP-DAAC. Besides commonly used ratio images, mineral indices (MI) and relative band depth images (RBD), we also extracted endmember spectra using Pixel-Purity-Processing preceded by minimum noise fraction transformation. These spectra are thought to represent the spectrally purest pixel of the image and show the typical absorption features of the main constituents. Based on this assumption, we used different spectral analysis methods in order to extract the most important alteration minerals for such an environment. These minerals were then used for matched filter processing in areas showing high values in MIs and RBDs. Using this method, we detected and mapped argillic alteration and variations in the distribution of important minerals like alunite, kaolinite or nacrite. There were no indications for the presence of propilitization at ASTER spatial resolutions. Our method can be applied easily to any ASTER scene and provides information about the intensity of alteration and the character of alteration zones. The intensity is highest in the centre of the Carhuarazo volcanic complex and is mostly argillic with a high content of alunite, dickite and other clay minerals.     

从陆地卫星TM数据提取胶东某地区某种类型金矿的围岩蚀变信息

利用金矿围岩怕变的光谱特征,作不同波段的比值图象,增强围岩蚀变信息。再将这些增强了的信息集中起来,使金矿信息明显化,达到从遥感资料直接找矿的目的。     

遥感蚀变信息检测中背景与干扰问题研究

在不同自然景观区的遥感蚀变信息检测中,背景与干扰是2个复杂而又容易混淆的研究对象。本文结合光谱混合模型理论与随机变量概率分布相关理论,深入分析了遥感数据的光谱空间几何结构特征(重点剖析二维散点图),系统研究了背景与干扰的关系、复杂度以及干扰地物类型的划分等问题。这些问题的探讨为遥感蚀变信息检测的最佳方案设计和蚀变信息潜在性评价与准确提取提供了技术思路。     

基于相似度验证的自动变化探测研究

变化检测技术越来越多地应用于城市遥感分析和应用领域,但目前城市变化检测的研究主要基于中低空间分辨率的遥感数据,使用的方法也主要是像元直接比较法或者是分类后比较法。提出一种基于变化向量分析和相似度验证相结合的变化检测方法,应用高空间分辨率影像来快速实现城市建筑物、街道等目标的自动变化检测。并详细阐述了变化目标的提取以及验证的方法和过程,其结果真实地反映了地面目标的实际变化程度和类型。     

多尺度SLIC-GMRF与FCNSVM联合的高分影像建筑物提取

遥感影像建筑物提取具有重要的应用价值。然而,高分辨率遥感影像中细节信息繁多、特征复杂,增加了建筑物提取难度。针对这一问题,本文提出一种基于多尺度SLIC-GMRF和FCNSVM的建筑物提取方法,一定程度上提高了高分辨率遥感影像建筑物提取能力。首先,利用多尺度SLIC-GMRF分割算法确定初始建筑物区域,然后,充分利用FCN神经网络在语义分割中的优势抽取建筑物特征,最后,结合提取出的建筑物特征训练SVM分类器细化建筑物提取结果,通过3种控制实验,两种对比方法得出以下结论:SLIC分割算法影响初始分割结果;SVM分类器影响建筑物细部提取;FCN特征影响SVM分类器性能。对于特征清晰、遮挡干扰较少的研究区,本文方法能够较好提取影像中的建筑物,查准率、查全率、质量指标均优于对比方法,对建筑物复杂分布的研究区同样能够取得较好的提取效果。     

基于矿物光谱指数的蚀变信息提取——以西藏多龙铜金矿集区ASTER数据为例

矿物光谱指数是利用比值的方法增强Fe和含OH矿物在可见光、短波红外区间的吸收特征,进而提取蚀变矿物信息的一种方法。由于斑岩型矿床的蚀变分带特征明显,西藏多龙矿集区中集中了斑岩型、浅成低温热液型等铜、金矿床,通过矿物光谱指数的计算提取相关蚀变信息,对该区域的下一步找矿具有指导意义。本文采用矿物光谱指数(5+7)/6、(6+9)/8等方法提取了镁、铝两类羟基及铝羟基类下的高岭石等蚀变信息,采用5/4、2/1的方法提取了二价铁、三价铁的蚀变信息。经过与OLI影像采用PCA方法及野外实地勘查采样,证实了利用本文方法所提取的蚀变信息有效。     

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.