WorldView-2高分辨率卫星数据在西昆仑塔什库尔干地区遥感地质调查中的应用

在西昆仑成矿带塔什库尔干地区,利用WorldView-2高分辨率卫星数据开展了遥感地质综合调查研究,采用最佳指数法选择适于本区遥感解译及信息提取的8-4-3波段组合,利用波段比值、主成分变换等方法增强岩性、构造和矿化信息并进行地质解译;结果表明,波段比值可识别闪长岩、大理岩、片岩等多套岩性并突出岩性之间的界线,主成分变换能增强黑云石英片岩与白色花岗岩体间界线,并能对不同片岩因矿物含量差异而呈现的不同色调、明暗程度有较好的反映。岩矿波谱测试及岩性反演和遥感矿化异常信息提取研究工作表明,大理岩等单矿物岩石波谱反演效果较好,对B1,B4,B8,B6等4个波段进行主成分变换及铁矿化信息的提取结果表明,PC3分量是铁染异常的特征主分量。利用WorldView-2数据在西部裸露地区进行矿产地质遥感综合调查,既有高地面分辨率的光学特征,又具有一定的波谱识别能力,不仅能提取大范围的矿化蚀变信息,还可以识别局部的矿体露头,应用效果较好,值得推广。     

基于地物光谱分析的WorldView-2数据岩性识别:以新疆乌鲁克萨依地区为例

针对新疆维吾尔自治区西昆仑乌鲁克萨依地区的岩性出露情况,采用WorldView-2遥感影像数据进行岩性识别研究。在分析研究区内不同岩性的实测光谱曲线特征的基础上,针对在岩性识别过程中出现的不同岩性色彩反差弱、异物同谱、岩层表层浅覆盖等一系列问题,结合高空间分辨率WorldView-2数据波段特点和数据统计特征,确定了最佳波段组合,并采用主成分分析降低了波段间的高相关性。在此基础上进行反差增强、纹理增强等处理,提高了不同岩性对比度,去除了外界因素对光谱信息的干扰,为精确识别不同岩性提供了可靠依据。     

基于地物光谱分析的ASTER岩土类型识别

利用遥感数据和实测不同岩土类型波谱测试数据,以实测不同土体反射光谱数据为基础,通过对遥感数据进行图像增强处理,对不同沉积环境、不同粒级组成的松散土体类型进行识别。研究发现,ASTER数据721波段组合能够有效识别不同土体类型,在凸显不同土体类别的效果最好;ASTER数据的平方根拉伸及标准分段拉伸对不同土体类型的区分效果最好;通过对遥感数据进行主成分变换,发现遥感数据图像信息量得到有效集中,增强了图像的层次感,能够有效增强图像信息。     

利用Landsat-8和Worldview-2数据进行协同岩性分类

提出了一种对Landsat-8和Worldview-2协同后的岩性分类方法。首先对Landsat-8和Worldview-2影像进行协同:在对Landsat-8全色波段与其多光谱进行自协同后,与Worldview-2多光谱第8波段数据协同,将协同后的Landsat-8中短波红外数据与Worldview-2数据进行叠加,得到最后协同结果。对协同后的数据进行岩性分类:利用基于最大似然法(maximum likelihood,ML)进行初始分类,由马尔科夫随机场法(Markov Random Field,MRF)对结果进行优化得到最终分类结果。采用新疆西昆仑地区遥感数据进行了实验,结果证实协同后数据的分类结果具有更高的分类精度。     

西昆仑麻扎构造混杂岩带中大理岩的遥感识别方法

为研究如何利用遥感技术对构造混杂岩带进行识别,以西昆仑地区麻扎构造混杂岩带为例,对混杂岩带中的大理岩进行光谱测试以及光谱特征分析,利用实测波谱对研究区ETM+影像进行反演的波谱反演法,建立实测波谱和影像波谱之间的线性关系;辅之增强变换处理方法提取色调信息,扩大不同岩性的灰度差异,突出目标信息并改善图像效果,以提高实测波...     

基于Landsat 8影像赤壁-嘉鱼地区岩性划分效果分析

以鄂东南赤壁-嘉鱼地区为例,在缺少地表各岩石单元样品的情况下,对Landsat8可见光近红外和短波红外(VNIR-SWIR)波段反射率数据进行处理提取岩性信息。首先对VNIR-SWIR多波段反射率数据进行最佳指数因子(IOIF)运算,得出最佳波段组合band7-band5-band2,从其假彩色合成图像上只能识别少量岩性单元;为了减少高相关性波段之间的信息冗余度,并对波段信息进行集成,后对Landsat8VNIR-SWIR波段反射率数据采用主成分变换并进行彩色合成,能够有效增强志留系、侏罗系及第四系地质单元之间的影像差异,从而划分岩性界线。对比已有地质资料,认为提取结果可靠,能为野外地质工作提供基础信息。     

基于ASTER的雅鲁藏布江缝合带泽当-罗布莎蛇绿岩套分析和组分识别

本文通过对西藏雅鲁藏布江缝合带泽当-罗布莎地区蛇绿岩套的主要岩石组成和蚀变矿物的标准波谱吸收特征分析,比较了标准光谱库的相应岩性光谱吸收特征和ASTER数据波段特征之间的关系,采用连续统去除、比值法和光谱角制图法对ASTER影像数据进行处理及相关岩性和矿物提取。结果表明,蛇绿岩组分岩性中亚铁离子和Fe-OH,Mg-OH的可见-短波红外吸收特征显著,而且有一个宽波长范围的Si-O热红外光谱特征,基于这些光谱特征采用ASTER数据和比值法与光谱角制图法可有效地识别蛇绿岩的主要岩性和相关矿物成分及其空间分布,结果与地质资料基本吻合。     

新疆北山地区侵入岩遥感识别方法

基于ASTER数据、Landsat 8数据及WorldView-2数据,采用波段组合法、最小噪声分离法、主成分分析法以及波段比值法,结合岩石光谱曲线,综合提取了新疆北山地区侵入岩的岩性特征。对WorldView-2进行主成分分析和最小噪声分离,并将R(PCA2)G(PCA1)B(PCA4)、R(MNF2)G(MNF1)B(PCA1)、OLI数据R(B7)G(B6)B(B5)进行假彩色合成,利用OLI数据中的B5/B2、B2/B1突出花岗岩。这些方法解决了复杂岩性的影像色调差异较小、细节不清晰等问题,降低了岩性划分及解译的难度,使各种岩性界线更加明晰。结合前人的区域地质调查成果,对研究区侵入岩岩性进行了系统解译及分析。多源遥感数据的综合利用,有助于更有效地识别复杂岩性并进行更详细的岩性分类,提高遥感岩性识别的正确率。     

Landsat8 OLI图像增强与岩性识别方法

新疆维吾尔自治区阿克陶县布伦口地区海拔高、穿越条件差、岩性复杂,因而研究Landsat8 OLI数据信息增强与岩性识别在该区有强大的应用需求,也有遥感岩性识别的理论意义。区内不同岩性单元光谱较为相似,仅利用最佳波段组合(OIF)指数、主成分分析(PCA)和独立主成分分析(ICA)等图像增强方法均不能最大限度地区分各岩性单元。通过分析独立主成分变换之后各岩性单元的特征向量,发现不同岩性单元特征向量差异比原图像光谱差异增大,为扩大差异,依据特征向量统计结果构建比值运算,再联合PCA特征向量进行彩色合成,各岩性单元可识别性显著增加。研究表明:(1)采用联合多种图像增强的方法能将研究区不同岩性单元进行分离;(2)国道314南北两侧地层均划归布伦阔勒岩群的结论有误,其北侧仍属布伦阔岩石,南侧实为片麻状二长花岗岩;(3)沙湖南东原划归志留纪的岩石单元可进一步分解为志留纪地层和元古代布伦阔勒岩群岩石单元。该方法有推广应用价值和深化研究的前景。     

基于实测波谱标识的Hyperion数据岩性识别方法

以中甸普朗典型斑岩铜矿区和松诺典型矿点的2种主要含矿岩性为实验研究对象,将特征岩性实测波谱数据转换为Hyperion影像像元数据,并利用MNF变换对高光谱数据进行降噪和降维,以第一个MNF变换主成分作为分析数据,以所构建像元的亮度值为参考分割点,通过密度分割,进行岩性识别,并通过与已有的地质资料的对比分析和野外调查,验证结果的精度。实验结果证明,在影像处理过程中有机地融入地面实测波谱,可较有效地识别中甸地区与矿相关的石英二长斑岩和石英闪长玢岩。     

植被覆盖区卫星高光谱遥感岩性分类

植被高覆盖区岩石和土壤在遥感图像上表现为弱信息、小目标,如何利用卫星高光谱遥感提取岩性弱信息是目前遥感地质应用中的最大挑战之一。以黑龙江呼玛地区为例,选择美国EO-1卫星Hyperion高光谱数据。由于植被与下伏岩石-土壤的光谱混合,分别计算研究区含土壤因子和不含土壤因子的植被指数,并对两类不同的植被指数进行主成分分析,以此分离植被和岩石-土壤组分。在含土壤因子植被指数主成分分析的二维组分散点图上,明显区分出背景植被与异常岩石-土壤组分,证实了植被与岩石-土壤组分经主成分分析分离的效果。同时在不添加土壤因子植被指数的分析中,明显区分出植被覆盖信息。通过对实验区典型岩石进行野外光谱测试,然后对光谱进行连续统去除处理,将其作为参考光谱,与分离后的岩石-土壤光谱进行光谱特征拟合（SFF）,从而成功地识别出研究区内不同岩石类型,特别是玄武岩、流纹岩、砂砾岩、安山质凝灰岩、大理岩和石英片岩识别效果较好。根据研究区内不同岩石地层单元内岩石组合特征,通过分离后的组分合成图像,成功地实现了岩性分类。与已知地质图叠加,证实通过卫星高光谱数据提取的不同岩石类型颜色边界与地质图岩性界线吻合较好。结果表明：通过植被与岩石-土壤光谱组分分离,结合高光谱遥感的光谱特征拟合,能够识别不同的岩石类型,实现植被覆盖区岩性分类。     

多源遥感数据在新疆卡拉麦里地区岩矿识别中的应用

遥感技术广泛应用于地质基础调查、矿产资源勘探、环境评估和地质灾害调查等方面。它已从多光谱发展到高光谱阶段,Landsat- 8是目前最具有代表性和最常用的多光谱数据,ASTER具有高的分辨率和多波段特征,资源一号02D(ZY1- 02D)卫星是我国2019年发射的高光谱业务卫星。为了更好地了解多源遥感数据在岩矿识别中的作用,在新疆东天山卡拉麦里地区进行了相关研究。结果表明：Landsat- 8 OLI的PCA变换结果清晰识别了研究区不同的岩性和地层;使用Landsat- 8 OLI、ASTER和ZY1- 02D高光谱数据,分别采取不同的图像端元提取方法,在进行光谱分析的基础上,利用光谱角填图（SAM）即可得到研究区的主要矿物分类图件。通过野外验证,应用GIS技术进行集成和分析,修正相关图件后,便得到了精准的矿物分类综合图。研究表明：多源遥感数据的集成在岩矿识别方面效果良好、前景巨大。     

利用Aster数据估算Ca含量分布的研究

元素在地表的分布对矿产的赋存具有指示作用,而不同元素都有各自对应的光谱特征;使用光谱数据元素含量可快速、大面积提取元素分布信息,指导找矿工作。本文基于实地测量的岩石光谱发射率数据重采样至ASTER各热红外波段,然后进行波段比值处理;将波段比值与岩石中的Ca进行相关分析。使用SPSS软件做多元逐步回归,排除相关系数小及具有共线性的波段比值,得出Ca与发射率光谱的数值关系;通过数值关系计算,得到Ca含量的大致分布区域。结果表明,Ca含量与ASTER波段之间有较好的相关关系;利用ASTER波段反演地表岩石Ca含量是可行的;在Aster影像上Ca高含量地区与地层的岩性吻合度高。     

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.     

多源遥感数据图谱协同岩石单元分类方法

岩石单元的结构、构造、差异风化和出露状况在遥感图像上综合表现为图形纹理特征即“图”标志，其矿物成分和组合则表现为光谱特征即“谱”标志.传统遥感岩石单元分类以利用其光谱特征为主，图形纹理特征为辅，因此分类精度有限.以新疆维吾尔自治区与甘肃省交界的北山西段为研究区，开展岩石单元图形指数和光谱指数协同分类方法研究.基于Worldview-2全色图像构建的图形指数，能够量化岩石单元的层理、构造、展布形态和微地貌等特征，包括0°和45°定向滤波图像及灰度共生矩阵计算出的同质性和异质性特征图像、熵特征图像；光谱指数基于Worldview-2多光谱图像和ASTER（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）短波红外波段图像利用比值、和-差方法构建.多源遥感图像构建的光谱指数其光谱波段涵盖可见光-近红外及短波红外，包括RI（Ratio index）_ASTER、SI（Spectral index）_ASTER、SI_Worldview-2.采用面向对象方法对建立的图谱指数进行多尺度分割，依据不同岩石单元出露规模建立适宜的分割尺度，利用光谱指数自动提取相应岩石信息，实现岩石单元自动分类.结果表明，实验区基于图谱协同方法共划分出17类岩石单元，总体精度达到83.62%，而单独利用Worldview-2和ASTER图像，仅划分出13类和14类岩石单元.提出的图谱协同岩石分类方法可为我国西部高海拔深切割无人区地质调查及找矿工作提供新思路和遥感技术支撑.      

地面岩石波谱测试找矿综合研究——以山西灵丘地区为例

结合区域地质背景,从实测岩矿波谱出发;对实测波谱进行预处理,建立实测波谱库;以岩矿波谱特征理论为指导,以实测样本波谱特征为参照,分析不同矿物波谱具有的特征谱与诊断谱,通过野外岩石样品岩矿鉴定,利用多元线性拟合的方法,从实测波谱中反演氧化物含量,其结果可靠。采用克里金插值法对研究区氧化物进行插值,利用分形理论提取各氧化物异常;采用异常叠加法得到研究区异常集中区。结合化探异常及地质背景,提取了研究区31个找矿远景区。     

基于实测光谱指数法的ASTER遥感数据岩性信息提取

目前,光谱波段比值法可以用于岩性信息提取与识别。以新疆北山坡北造山带辉长岩、橄榄岩、橄榄辉长岩以及闪长岩为研究对象,深入分析这四种岩性在VNIR（可见光-近红外）-SWIR（短波红外）谱域的光谱差异。基于辉长岩、橄榄辉长岩、橄榄岩以及闪长岩在2 300 nm附近存在-OH的吸收特征,建立了第8波段的相对吸收深度RBD₈;基于橄榄辉长岩、橄榄岩以及闪长岩在400~700 nm出现的弱吸收特征,建立比值指数RI₂₁来反映四种岩性含Fe³⁺矿物的丰度;基于四种岩性在1 100 nm附近都存在由Fe²⁺引起的宽而强的吸收谱带,建立了比值指数RI₅₄来估计Fe²⁺含量。利用RBD₈、RI₂₁以及RI₅₄三个比值指数分别对影像进行增强处理,并对增强后的影像进行RGB彩色合成,不仅识别和提取出辉长岩、橄榄岩、橄榄辉长岩和闪长岩,还有效区分出片岩以及碳酸盐岩等岩性信息。