低植被覆盖区斑岩铜矿遥感找矿模型及其应用——以环巴尔喀什-西准噶尔成矿带为例

针对遥感找矿过程中所面临的干扰因素多、地表覆盖类型多样导致的遥感找矿困难的问题,提出了低植被覆盖区斑岩铜矿"小型侵入岩体异常+线性构造异常+蚀变矿物异常"的多尺度遥感找矿模型,并系统总结了该模型的基本原理和技术流程。以环巴尔喀什-西准噶尔成矿带为研究区,分析了研究区的成矿地质背景;在遥感找矿模型的指导下,依据遥感找矿技术流程提取了研究区的岩性、构造和蚀变矿物等控矿要素;结合野外地表验证情况,综合多源数据,圈定了5处重点远景区;结合大比例尺遥感蚀变矿物填图、地质、地球物理、地球化学和探槽取样的分析结果,圈定3处遥感找矿靶区。

一种突出目标的多光谱遥感信息提取方法

为了突出目标在多光谱遥感图像中的信息,克服由阈值法所带来的人为误差,提出了一种突出遥感目标信息的方法。利用光谱能级匹配法提取目标在图像中的相似度,并将其作为目标信息波段加入到原始数据中去,进行波段归一化处理,以减少不同波段数据的量纲或数量级的影响,进行MNF变换并合成RGB假彩色图像。以新疆哈图地区的重点成矿岩性——凝灰质粉砂岩为例,进行重点目标突出的结果表明,信息增强后的图像颜色更加丰富,与原始假彩色合成图像相比,可以识别出更多的岩石类型,比原始图像的MNF变换划分出更多地物类型。

一种突出构造信息的多光谱遥感变换方法

为突出多光谱遥感图像中的构造信息,提出了用主成分分析、最大噪声变换和原始数据联合进行信息增强的方法。首先对原始数据进行主成分分析和最大噪声变换,然后对变换结果与原始数据进行归一化处理的基础上进行波段选择,最后进行假彩色合成并输出结果。利用新疆哈图地区的ETM数据进行构造增强的效果表明,该方法不仅丰富了遥感图像的颜色、拉大了不同类地物间的色彩差异,为提取不同类地物信息提供了一条有效的途径,而且还有力增强了宏观构造、凸现了小构造和肠状构造,为展现研究区构造格局、建立遥感找矿模式提供了一套行之有效的方法。

矿山地面塌陷的高分辨率遥感识别与边界提取

为在高分辨率遥感图像上准确识别地面塌陷、圈定其边界、提取其面积,总结了地面塌陷遥感影像识别标志,提出了一种边界提取方法。该方法以GeoEye高分辨率遥感图像为数据源,在图像融合的基础上,首先用Robert算子和方向算子对融合图像进行边缘增强;然后分别选择原始图像和上述2种边缘增强图像的第一波段进行假彩色合成(Original,Robert and Direction enhanced image,ORD);最后利用ArcGIS软件圈定地面塌陷的边界并提取其相关参数。研究结果表明,该方法可以有效地突出地面塌陷边界,提高其面积提取的精度。

矿山地质灾害遥感监测方法及成因分析——以北京房山区史家营煤矿为例

为加强矿区地质灾害的监测力度,遏制非法采矿,以北京市房山区史家营乡为例,建立了矿山地质灾害遥感影像识别标志及其监测方法,并针对其影响因子建模;验证结果表明,提取精度为98%,证实了地质灾害识别标志及方法的正确性;因子分析结果表明,人为因素是导致灾害发生的最主要原因,岩性、构造和坡度是灾害发生的重要因素;加强矿区监测与管理是预防矿难再次发生的根本保证。

IRS-P6卫星LISS3图像数据质量评价

利用辐射精度、清晰度、信息量、信噪比、几何精度、地面分辨率6个数据质量评价指标，对LISS3与TM图像进行对比分析。研究结果表明，LISS3图像在地面分辨率和信噪比方面有显著提高，几何精度（均方根误差为0．28）小于1／2个像元，在绿（0．52～0．59μm）、红（0．62～0．68μm）和近红外（0．77～0．86μm）波段其辐射精度、清晰度、信息量均高于TM图像，在短波红外波段（1．55-1．70μm）相应指标略低于TM图像。分析LISS3在短波红外波段图像质量指标降低的原因，提出增加LISS3第5波段宽度、新增波长2．2～2．5μm的短波红外波段以改进LISS3传感器的波段参数。

数据挖掘技术及其在地学中的应用

数据挖掘 (DataMining)是一个极具有创新性的领域 ,其在天文、商业等领域得到了广泛的应用 ,取得了一系列重要的应用成果 ,它在地学领域的应用潜力越来越受到人们的重视。概括了数据挖掘的 6种模式 ,2种工具 ,7种方法 ,探讨了其在地学中应用的前景和意义。利用数据挖掘技术 ,人们可以从已获得的大量数据中提取出可理解的模式 ,从而有效地认识地学信息中所隐藏的地质规律 ,发现新知识。同时数据挖掘技术的量化处理方法可以增强分析和解决地学问题的客观性 ,减少随意性。

包尔图地区Aster遥感岩性提取

介绍光谱排序编码法的原理并对其进行精度验证:在14种矿物的56个样品中最高精度为100%,最低为57%,平均为79.4%;分别提取包尔图地区以方解石、Al-OH+Mg-OH和石英为主的岩石分布状况,与该区地质图对比结果表明,其分布与实际情况大体相同,从而证实了光谱排序编码法的目标提取能力。

两种光谱混合分析模型的比较

为了分析与对比线性光谱混合分析模型(LSMA)和约束线性光谱混合分析模型(CLSMA)在光谱混合分解中的优势与劣势,我们设计了混合光谱分解实验。反演结果表明,当利用所有光谱数据进行端元百分含量反演时,LSMA的总误差比CLSMA小0.075。当利用波段选择后的数据进行端元百分含量反演时,前者的总误差比后者小0.017。这样,不论是利用所有光谱波段数据还是利用波段选择后的数据,LSMA在混合光谱分解的效果上都优于CLSMA;此外,LSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它利用所有波段数据的总误差小0.02,CLSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它用所有波段数据的总误差小0.077。这主要是因为波段选择大大减少了端元光谱间的相关性,所以,利用波段选择数据进行混合光谱分解优于不加选择的光谱混合分解。

矿山地质灾害高分辨率遥感监测方法研究——以北京市房山区史家营煤矿为例

以北京市房山区史家营煤矿为研究对象建立了矿山地质灾害高分辨率遥感监测方法与技术流程。它是在建立矿山地质灾害遥感识别标志的基础上,对高分辨率数据进行空间分辨率融合和信息增强,利用"已知推未知"的工作思路,对多种地质灾害类型进行识别与提取;结果表明,高分辨率遥感图像和"3S"技术在矿山地质灾害监测中发挥着重要作用;对矿山地质灾害诱因的建模分析结果表明,人工采矿活动是导致矿山地质灾害发生的最直接原因,构造、岩性和坡度等是矿山地质灾害发生的重要因素。因此,加强矿山非法采矿的遥感监测与治理,注重对已采矿区的回填和管理是矿山地质灾害治理的关键。

舟曲泥石流源区土壤分散性高光谱探测模型

通过开展土壤分散性高光谱测量实验,首次明确了舟曲泥石流源区土壤分散性敏感波段位置、建立了土壤分散性高光谱探测模型、探讨了土壤分散性高光谱探测机理。结果表明,(1)傅里叶变换可以将光谱从时间域转换为频率域,实现对光谱信号与噪声的分离。通过开发矿物组分精细鉴别系统,实现了光谱去噪,为构建土壤分散性高光谱探测模型提供了高保真数据源;(2)基于多元线性回归分析法建立的土壤分散性高光谱探测模型在研究区具有较好的预测能力,所确定的敏感波段位置及其反射率与土壤分散性具有较高的相关性;(3)分析矿物光谱结果表明,土壤分散性高光谱探测的敏感波段位置实际上反映了土壤矿物组分及其所吸附的离子类型,揭示了导致土壤分散的深层原因:与舟曲泥石流源区土壤分散性关系最为密切的是钠离子,其次是方解石、蒙脱石和伊利石,与绿泥石、高岭石、pH值、石英、钾长石、斜长石等的相关性较弱。其原因主要是与钠离子所具有的离子价低、半径小、水化力强的特点,方解石所具有的水溶性特点,蒙脱石所具有的层间结合力极弱、易吸附钠离子的特点,伊利石在高PH值条件下所具有的强吸附阳离子、高土壤分散性的特性有关。

一种岩性提取新方法——光谱排序编码法

光谱排序编码法(SSE:Spectra Sort Encod ing A lgorithm)是在对目标光谱与地物光谱按光谱强度大小进行排序的基础上,计算两条光谱曲线的相似度,然后,根据相似度与识别误差进行编码,从而达到识别目标的目的。文章详细介绍了算法提出的背景、原理,并对算法在岩性提取中的精度进行对比验证,结果表明在识别误差从0到0.3变化的过程中,算法最高精度的平均值为1,平均精度的平均值为0.825。高精度是其进行岩性提取的基础,岩性端元提取对比试验的结果也证明它是一种有效的岩性提取算法。

一种目标提取新方法—光谱排序编码法

为了进一步提高光学遥感目标提取精度,拓展目标提取方法的适用范围,推进遥感智能化信息提取方法的发展,本文从谱带强度与波形特征有机结合的角度出发提出了光谱排序编码法。首先介绍了该方法的基本原理:对端元光谱与图像光谱按谱带强度大小各自进行排序的基础上,通过比较同一顺序上的波段位置的异同来计算两条光谱曲线的相似度;然后开展了与约束能量最小法(CEM)、光谱二阶导数法(SSD)的目标提取精度对比实验,结果表明该方法的目标提取精度为95%,比CEM提高了41.9%,比SSD提高了46.9%;最后利用SPOT多光谱和AVIRIS高光谱数据检验了该方法在目标提取适用范围上的能力,结果表明该方法既适用于多光谱遥感,又适用于高光谱遥感。总之,算法具有速度快、精度高、适用范围广的特点。

光谱相关能级匹配遥感目标提取算法

光谱相关能级波形匹配算法是在利用光谱相关系数确定谱带强度相似度,能级波形匹配技术确定波形特征相似度的基础上,将二者的乘积作为图像光谱与参考光谱间的总相似度来进行的高光谱遥感和多光谱遥感精确目标提取算法。在阐述基本原理的基础上,首先模拟了大气、噪声等边界条件对算法相似度的影响;其次,利用400个图像测试光谱对算法进行了精度评价;最后,对4种端元进行了目标提取。边界条件模拟结果表明,算法对大气效应具有较好的抑制作用,当大气效应小于模拟数值的50倍时,可以省略大气订正。虽然算法对噪声较为敏感,但通过噪声消除算法可以将该影响减小到最低,甚至将其消除掉;精度评价结果表明,算法的平均精度为85%。

基于掩膜的光谱二阶导数法目标提取

提出一种简单实用的目标提取方法:基于掩膜的光谱二阶导数法。它是在掩膜的基础上对目标光谱和像元光谱进行二阶导数编码后计算两条光谱曲线的相似度,然后,根据相似度与识别误差来判别像元的归属,从而达到识别目标的目的。试验结果证明,由于综合使用了光谱强度和光谱波形特征,相对光谱二阶导数法而言,最高精度的平均值提高了34%,平均精度的平均值提高了43%,同时,目标提取试验结果也表明它是一种有效的目标提取算法。

一种遥感目标提取新方法

提出了一种简单实用的目标提取方法:光谱排序编码法。光谱排序编码法就是在对目标光谱与地物光谱按光谱强度大小进行排序的基础上,计算两条光谱曲线的相似度,然后,根据相似度与误差范围进行编码,从而达到识别目标的目的。文章详细介绍了算法提出的背景、原理并对算法的精度进行多种地物类型对比验证,试验结果表明算法最高精度的平均值为0.95,是一种有效的目标提取算法。

基于小波包变换和数学形态学结合的光谱去噪方法研究

对反射光谱数据进行去噪是提高光谱信息准确度的前提。传统时域平滑和频域去噪方法存在诸多缺点,本文首次将广义形态滤波方法用于可见近红外光谱的去噪处理,并提出基于小波包变换和数学形态学结合的光谱去噪方法。使用USGS光谱库中的植被光谱进行实验,采用信噪比(SNR)、均方误差根(RMSE)、波形相似度(NCC)和平滑度(SR)四个指标来评估去噪效果。结果表明,小波包最佳基阈值法和广义形态滤波法都能较好地保持波形和平滑度,广义形态滤波法能较好地消除幅值较大的随机噪声,但其对连续随机噪声中幅值较小的噪声成分不能有效消除;而小波包最佳基阈值法不能有效消除幅值较大的噪声成分;二者结合的方法组合了这两者的优点,使得幅值较大、较小的噪声成分都能较好地消除,同时还提高了相似度和平滑度指标,充分表明小波包最佳基阈值与广义形态滤波结合的方法是一种更好的可见光近红外光谱去噪方法。

新疆西准噶尔地区不同尺度地质构造的遥感标识特征及找矿意义

哈图金矿、包古图斑岩型铜金钼矿、杨庄铍铀矿及加曼钼钨铜矿等大型矿床的相继发现,使西准噶尔地区的地质找矿工作备受关注。作为重点研究对象,西准噶尔地区的地质构造研究已获得大量成果。但是,该区地域辽阔且地质构造较为复杂,传统的地质学研究方法不可能快速、有效和完全准确的解决地质构造的空间分布及规模等问题。利用多种分辨率的卫星遥感数据,通过遥感标识体系的建立能够客观、准确获取不同尺度地质构造的空间位置及规模。宏观和中等尺度的断裂构造均以明显的直线或弧形等形态特征、光谱特征(色调差异)及断层谷地、断层陡坎等地貌特征为主要标识,但侧重点有所不同;微观尺度即矿集区尺度的断裂构造地貌上为笔直的短小沟谷,常常需用弱信息挖掘方法才能突出构造的线性信息。通过独特的形态特征可快速识别褶皱构造。根据环形影像特征、色调差异及环形水系特征可识别不同尺度的岩体和(或)隐伏岩体。因此,地质构造的遥感识别可为地质构造演化及成矿构造背景分析提供科学依据;为西准噶尔地区成矿带(亚带)划分、遥感找矿模型的建立及高效圈定靶区等提供准确的空间信息依据。

小波分析及其在高光谱噪声去除中的应用

为了消除高光谱遥感图像中光谱曲线的锯齿型噪声，提高利用光谱曲线进行信息提取研究时的精度，文章使用USGS（united states geological survey）光谱库中的植被光谱进行模拟，添加了信噪比为30的噪声后采用小波阈值法进行噪声去除，并利用信噪比、均方误差和光谱角三项指标以及综合评估系数η来对去噪效果进行评估，寻找出最佳的参数组合。实验表明，使用db12，db10，sym9，sym6等小波对含噪光谱进行3～7层分解，采用软阈值函数处理小波变换系数并使用Heursure阈值方案进行阈值估计，然后根据第一层小波分解的噪声水平估计进行阈值调整可以得到满意的去噪效果。不过该方法对噪声水平有一定的依赖性，针对不同噪声水平时需探索更合适的参数组合。

基于ALOS卫星图像阴影的天津市建筑物高度及分布信息提取

光谱差异是提取建筑物阴影信息的一个重要依据。基于ALOS卫星图像阴影与建筑物高度关系的分析,文章阐述了依据阴影来估算建筑物高度的原理和方法,辅以数据融合的方法,利用多光谱影像中的光谱差异从ALOS全色图像中准确提取阴影信息,从而建立一种基于图像阴影提取城市建筑物高度及分布信息的标准化流程。同时,在天津的城市建筑物高度获取试验中,建筑物高度提取精度的抽样验证率达到87.6%,初步显示出了ALOS卫星数据在城市建筑物高度测量方面的巨大潜力。