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高分一号遥感数据在南方热液铀成矿区岩性识别中的应用研究
引用本文:徐振恒,潘蔚,张元涛.高分一号遥感数据在南方热液铀成矿区岩性识别中的应用研究[J].铀矿地质,2021(2):227-234.
作者姓名:徐振恒  潘蔚  张元涛
作者单位:核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室
基金项目:国防基础科研计划“国产高分遥感数据质量评价与植被覆盖区岩性识别技术”(编号:JCKY2020201C022);高分专项“高分数据(民用部分)在铀资源勘查核查应用技术”(编号:55-Y20A12-9001-16/17)支持。
摘    要:我国遥感技术起步较晚,长期依赖于国外的遥感卫星产品。近年来,随着高分系列遥感卫星的发射,逐步完善了我国独立的陆地遥感卫星观测体系。文章使用国产高分一号卫星PMS传感器数据对我国南方热液铀成矿区3种主要岩性开展识别应用,以探究国产高分卫星在地质资源勘查应用中的效果。研究中使用了"地形结构-岩性组分模型",成功提取出热液铀成矿区3种岩性单元的岩性特征组分,并使用α-f(α)多重分形谱进行了分类。结果表明,高分一号卫星数据结合"地形结构-岩性组分模型"正确分类了不同地区的沉积岩、变质岩和花岗岩,为我国地质资源勘查应用提供了一种新的方法与补充。

关 键 词:遥感  高分一号  热液铀成矿区  岩性识别  分形  地形结构-岩性组分模型

Application of GF1 Image in Lithology Recognition of Hydrothermal Uranium Metallogenic Area,South China
XU Zhenheng,PAN Wei,ZHANG Yuantao.Application of GF1 Image in Lithology Recognition of Hydrothermal Uranium Metallogenic Area,South China[J].Uranium Geology,2021(2):227-234.
Authors:XU Zhenheng  PAN Wei  ZHANG Yuantao
Institution:(National Key Laboratory of Remote Sensing Information and Image Analysis Technology,Beijing Research Institute of Uranium Geology,Beijing100029,China)
Abstract:This study uses the remote sensing data of GF1-PMS sensor to identify the lithological type of uranium mineralization in South China.In this paper,the"Landform frame and lithologic component decomposing model"was used to extract the lithological component of the remote sensing image,and then the multifractalα-f(α)spectrum was calculated to describe feature of the lithological sub-image.The results showed that the GF1 satellite data can successfully classified the main three rock type in vegitation coverage area of uranium mineralization:Low Cambrian sedimentary,Low-middle Cambrian metamorphic and the Caledonian monzonitic granite,which are fare away and hard to interpret visually.The good results suggest that GF1 image is valid in the lithological identification for uranium exploration in vegitation area.
Keywords:remote sensing  GF1  hydrothermal uranium mineralization  lithology identification  fractal  landform frame and lithologic component decomposing model
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