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成像光谱矿物识别和填图技术是中国国土资源调查和监测重点发展的高新技术之一。笔者以国土资源调查应用为主要目标,研究了成像光谱矿物识别和矿物填图技术实用化中的一些关键技术问题。分析了白云母和绿泥石两种重要蚀变矿物的光谱特征及光谱变异特征;以新疆东天山黄山地区的HyMap数据为例,对目前已较为系统化的成像光谱识别技术(如MNF变换、像元纯度指数PPI和N维可视化端元识别NDVI)在典型蚀变矿物识别和填图中的应用进行介绍。 相似文献
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高光谱遥感作为全新的遥感技术,在新疆目前处于探索研究阶段.本文阐述了新疆阿尔金地区 Hyperion 高光谱数据在矿物填图中的数据处理和应用研究.EO-1 Hyperion 高光谱遥感影像的波谱范围为 400~2 500 nm,提供了大量的地表矿物信息,特别是为 2 000~2 500 nm 波谱范围提供了羟基矿物、碳酸盐类矿物和热液改造矿物的波谱特征,采用MNF、PPI、N 维散度分析、波谱分析和MTMF矿物填图的波谱分析方法,最终完成矿物填图,为高光谱遥感技术在新疆遥感地质矿物填图的应用提供技术支撑. 相似文献
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红外光谱可有效识别与成矿有关的中低温指示矿物,在野外利用红外光谱仪器开展矿物填图是目前国内外找矿勘查工作中广泛应用的一项高新技术,具有采样密度高、数据量大、效率高、成本低等优势。文章重点介绍了国内外红外光谱仪器研发历史及现状,以及近年来运用国产CMS350A型全自动数字化岩芯扫描仪开展的矿物填图范例,较全面地展示矿物填图技术及其应用效果。红外光谱矿物填图技术基于海量数据客观勾绘矿化蚀变特征,精准识别具有重要找矿意义的蚀变矿物,获取矿物离子交换信息并反演热液流体性质,为区域找矿潜力评价及下一步找矿部署提供指导。红外光谱矿物填图技术的发展方向为工作波段向热红外扩展、设备小型化、提高光谱分辨率及拓展应用领域。 相似文献
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Hyperion高光谱遥感岩性识别填图 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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基于地物光谱特征的成像光谱遥感矿物识别方法 总被引:16,自引:0,他引:16
成像光谱技术是遥感技术发展的前沿技术之一 ,它是在可见光、近红外及短波红外上 ,集图像、光谱于一体的具有高光谱分辨率的纳米遥感技术。文中从岩矿光谱特性的研究入手 ,通过光谱特征识别准则 ,利用机载的可见光、近红外及短波红外成像光谱 (HyMap)数据 ,开展成像光谱遥感矿物识别的试验研究。试验识别的矿物有绿泥石、绿帘石、橄榄石、绢云母、滑石、石膏及黑云母等。试验结果表明 ,通过矿物光谱特征分析与其识别原则进行成像光谱遥感矿物识别获得了很好的效果。因此 ,基于地物光谱特征进行成像光谱矿物直接识别确实可行 ,有利于矿产资源评价中成矿物源和矿化蚀变信息分析。 相似文献
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决策树方法在遥感地质填图中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
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 相似文献
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地面成像高光谱遥感具有图谱合一的优势,能够根据光谱特征进行地物的直接识别,是遥感领域的前沿方向。本文针对青海省都兰县阿斯哈金矿区蚀变带,建立了HySpex地面成像高光谱数据的标准处理流程,采用基于统计学模型的平场域法进行了光谱重建,基于专家知识选取了端元光谱,利用MTMF方法开展了矿物填图,在此基础上制作了阿斯哈金矿区蚀变带比例尺1∶100的真彩色图像和褐铁矿、绢云母等5种地物的高光谱地物分布图。总结出阿斯哈金矿区标志性蚀变矿物为褐铁矿和绢云母,并对提取出的地物进行了野外实地ASD光谱测量验证,符合程度好。阿斯哈金矿区HySpex地面成像高光谱数据应用实践表明该数据在地质领域具有较好的应用效果和广泛的前景。 相似文献
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受大气环境等因素的影响, 高光谱遥感矿物识别难以达到较高的精度.为解决该问题, 根据光谱吸收特征参数在大气变化中能保持相对稳定的特点, 提出一种基于光谱特征参数组合的高光谱矿物类型识别方法.文中计算了多种光谱特征参数, 通过最佳指数因子(optimum index factor, OIF)优选特征参数组合, 选定最佳特征参数组合, 利用模式识别方法实现矿物识别.利用机载可见/红外成像光谱仪(airborne visible infrared imaging spectrometer, AVIRIS)高光谱数据, 在美国内华达州Cuprite矿区进行了该方法的应用试验研究, 并与前人矿物填图结果做了对比.结果表明: 吸收波谷位置-吸收面积-吸收右肩位置(P-A-S2)光谱特征参数组合的矿物识别效果最优, 整体精度达到74.68%. 相似文献
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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。 相似文献
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