光谱角度填图方法及其在岩性识别中的应用

光谱角度填图（ＳＡＭ）是成像光谱图像处理技术中,对岩石矿物进行谱形识别的主要方法之一,但其应用效果并不十分理想。以内蒙古渣尔泰山为实验区,从岩石实验室反射光谱的相似系数聚类分析入手,研究了光谱角度填图方法的优劣,及其产生的原因。探讨了利用均值图像参与分类的处理方案,从而改善了光谱角度填图方法中易于产生“异类同谱”的不足,获得良好的岩性识别效果。     

CAD在数字地质填图中的应用

针对区域地质调查的特点,结合1:50000区域地质矿产调查项目的实际情况,介绍了基于CAD的数字地质填图的方法、工作流程、具体步骤以及关键技术,论述了数据的采集和数据的融合。     

数字填图方法在地质空间数据库建设中的应用

数字填图技术,基于3S技术实现了区域地质调查的全程数字化。利用RGMap软件的后期数据库建设标志着我国地质调查信息工作进入了一个崭新的时代。本文以1∶25万日照幅数据库为例,在建库流程、数据存储、属性继承及拓朴关系等几方面进行论述,突出数字填图的先进性、扩展性。该成果实用性高,对今后的地质信息化建设提供建设依据,对基础地质信息的空间分析和应用具有现实的指导意义。     

RGMAP技术在区域地质填图中的应用

详细介绍了数字填图的前期准备工作、野外PRB过程、PRB数据室内资料整理操作过程、成果表达等内容,从当前实施的1∶250 000填图技术应用方面展开论述。     

GIS技术在数字化地质填图中的实施方法

针对区域地质调查特点,介绍了数字化地质填图过程中基于地理信息系统(G IS)技术的地质图数字化的流程及进行该项工作所需要的软件。阐述了建立在G IS技术基础上的数字化地质填图的工作流程及实施过程中的关键技术。     

合成孔径雷达图像填图方法与应用探讨

以ERS-2和RadarSat-1卫星雷达数据为信息源，通过新疆1∶25万大黑山幅遥感地质填图研究，从方法与应用角度分析论述了雷达图像的地质反映，总结出回波强度与地形单元和岩石之间变化规律、宏观粗糙度对回波强度的控制以及灰度-结构单元作为填图基本单位的方法技术和填图含义。     

数学形态学理论在测绘中的应用

本文简要介绍了近年来迅速发展起来的现代数学理论——数学形态学的基本运算，探讨了数学形态学在测绘中的应用及前景。     

热红外遥感火星矿物填图方法初步研究及应用

利用热辐射光谱仪（TES）数据,对火星进行热红外遥感矿物填图。通过对几种典型填图方法的简要介绍,结合火星环境及方法的使用条件,对填图结果进行简单比较,初步分析了填图方法的差异性,为火星矿物填图的进一步研究提供了基础,并为方法和模型的进一步改进提供了依据。     

深变质岩区遥感地质填图方法研究

通过深变质岩区遥感影像特征的分析研究,以影像群、影像组为基础,建立了变质岩影像岩石填图单位,进行了研究区变质表壳岩和变质深成岩的遥感地质解译,总结了变质岩区遥感地质填图的方法技术。该方法对1:25万区域地质调查中变质岩区填图具有重要的指导意义     

数学形态学在遥感影像云层识别中的应用

针对传统遥感影像质量评价中云层覆盖量无法定量评价的问题,文章提出采用利用边缘信息的阈值分割结合数学形态学方法来提取遥感影像云层覆盖范围。利用边缘信息的阈值分割方法能够有效利用影像自身信息来改善分割结果,再结合形态学方法,进而能消除道路、房屋等大部分噪声信息,最终实现遥感影像上不同特征云层覆盖范围的自动提取。基于浙江全省高分辨率遥感影像的实验结果表明:该方法能够快速有效地识别出遥感影像上云层覆盖范围,研究结果对于遥感影像云层覆盖的自动评价具有参考价值。     

数学形态学在地图模式识别中的应用

扫描数字化是 GIS中快速获取地理数据的手段之一 ,其关键是对扫描图上的地图要素进行自动识别。文中针对地图模式识别的关键技术之一图像分割进行了研究 ,利用数学形态学方法实现了地图上部分要素的分割     

基于二次散射非线性混合模型的矿物填图方法

传统的遥感地质填图方法较少考虑到一个像元中多种地物共生存在的情况,因此所填图件难以反映矿物的分布特征。针对线性混合模型解混精度不高的问题,使用二次散射非线性混合模型对高光谱数据进行光谱解混,并在此基础上,提出了k(k≥2)类地物的填图规则。采用美国内华达州Cuprite地区AVIRIS数据进行填图实验,将其结果与Clark等的填图结果进行对比。实验结果表明:与线性模型的矿物填图相比,基于二次散射非线性混合模型所填图件更加接近矿物的真实分布;使用k(k≥2)类矿物填图规则的填图结果细节丰富,与Clark等人的填图结果吻合度高。     

数学形态学在GIS空间分析中的应用

讨论了数学形态在基于栅格数据结构的地理信息系统空间分布中的广泛应用。提出基于形态变换的ＧＩＳ空间操作方法，网络最短路径的形态学算法，应用灰度级形态学解求通视图的新思路。     

数学形态学及其在二值影象分析中的应用

本文介绍了数学形态学的基本概念,利用一些简单例子叙述其定义、逻辑变换和形态变换的基本算子及其作用。文中对数学形态学在二值影象如汉字和栅格扫描的地图的数据分析中的应用可能性也进行了探讨。这些讨论对于建立地理信息系统的测量数据库是有益的。     

数学形态学在遥感图像边缘检测中的应用

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出一种边缘检测的有效算法。该算法在数学形态学的基础上，针对图像中噪声和边缘形态的不同建立多结构元素，利用灰度形态变换原理进行边缘提取。实验表明，与经典的边缘检测算子相比，该算法具有很好的边缘提取能力，但抗噪能力较差。为此，笔者还探讨性地提出基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。