用ASTER数据提取植被覆盖区遥感铁矿化蚀变信息

以植被覆盖度较大的山东省兰陵县凤凰山铁矿区为例,选取覆盖该区的ASTER数据作为遥感数据源,首先进行了几何精纠正、大气校正和水体、阴影等干扰去除;然后在充分了解岩石波谱特征和ASTER数据波段特征的基础上选择了提取矿物蚀变信息的最优波段组合,采用主成分分析(Principal component analysis,PCA)法对研究区的铁染蚀变和羟基蚀变信息进行了提取,并对蚀变异常强度进行了标准化等级划分;最后通过分析蚀变信息与已知矿床的关系圈定了遥感异常区,并在矿化蚀变较强的地段选取8处铁染蚀变异常点和6处羟基蚀变异常点,通过布设踏勘路线进行了采样和验证。结果表明：从ASTER数据中提取的铁染和羟基蚀变信息的分布与实际情况吻合较好,其高值区分别对应着铁矿化和高岭土化强烈的地区,验证精度分别达到87.5%、83.3%。可见,在植被覆盖度较大的地区,ASTER数据的短波红外波段内仍包含丰富的矿物蚀变信息,可为地质找矿提供重要依据。     

利用ASTER数据组合分析蚀变信息提取方法的研究

根据研究区蚀变矿物在ASTER图像上的光谱特征,利用主成分分析法、比值法及比值增强后主成分分析3种方法对哈萨克斯坦博尔雷铜矿区蚀变信息提取和分析。经USGS波谱库中的典型蚀变矿物反射率数据重建其在ASTER数据的反射曲线的验证,比值增强后主成分分析法提取效果相对较佳。     

基于ASTER数据相山地区蚀变异常提取研究

选取相山铀矿田作为研究区,选取ASTER作为使用数据,利用美国航空航天调查局(USGS)常见矿物矿化蚀变光谱数据进行分析。运用比值法、主成分分析法提取铁染、羟基、绿泥石蚀变,以此帮助分析和验证该区的铀矿化地段,以便能在以后的找矿工作中更快和更精准地来帮助圈定靶区。     

基于支持向量机的遥感蚀变信息提取

社会生产以及人类物质需求的不断增加使得矿产资源日益短缺,如何在自然条件恶劣的地区探寻可利用的资源已成为当今地质工作者研究的热点,而传统的信息提取方法由于受样本数目以及维数的限制等原因,得到的结果一般精度不高,并不能很好地指导遥感找矿,因此,研究了遥感蚀变信息提取的一种新方法--基于统计学习理论的支持向量机方法.该方法很好地解决了机器学习方法研究中遇到的一些瓶颈难题,如神经网络结构的确定、过学习与欠学习、维数灾难、局部极小点等问题,已成为继模式识别和神经网络研究之后机器学习领域新的研究热点.通过对青海都兰-乌兰地区的试验证明了该方法在遥感矿化信息提取应用中的可行性,同时得到了令人满意的效果.     

湖北富池地区铁矿蚀变异常信息提取

以TM遥感数据,结合岩石矿物光谱特征,利用主成分分析法,进行矿化蚀变信息提取.先对影像进行预处理,消除干扰因素,然后用主成分分析、逆变换等方法进行处理,最后用域值分割的方法提取矿化蚀变异常区,得到关于羟基和铁的矿化蚀变图像,为富池地区找矿提供了新的依据和方法.     

利用放射性测量法提取蚀变信息

论述了为增强对蚀变信息的识别能力,建立的用于提取蚀变异常的放射性场判别标志,依据该标志在承德地区提取了放射性元素局部富集指示的蚀变信息,最后以大黑山岩体为例说明了与岩体相关的航放高值带信息的显示特征及其与矿产的关系.     

新疆西克尔地区遥感蚀变信息提取与成矿预测

新疆西克尔地区自然条件恶劣,地质研究程度低,但分布有众多小型的铜矿点,具有良好的成矿地质背景。以高分2号和Landsat 7 ETM+遥感影像为数据源,根据西克尔地区遥感影像特征和相关地质资料,总结了遥感影像解译标志,对研究区内进行了岩性和构造解译,并采用主成分分析法对去干扰后的ETM+遥感影像进行蚀变异常信息提取和强弱分级,野外查证表明遥感异常区域有较好的矿化蚀变显示。在对区域成矿地质条件和典型矿床综合研究的基础上,根据地层、构造和蚀变异常的空间分布特征以及区域化探资料进行了成矿预测,圈定了5个铜矿成矿远景区(编号分别为Ⅰ~#、Ⅱ~#、Ⅲ~#、Ⅳ~#、Ⅴ~#),其中一类成矿远景区2个,二类成矿远景区2个,三类成矿远景区1个。Ⅰ~#成矿远景区野外验证发现了发育较好的铜矿化,表明所圈定的成矿远景区有一定的可靠性,采用遥感方法在新疆西克尔地区进行找矿预测具有可行性。     

基于MPT方法的遥感蚀异常信息提取和成矿预测——以青海大格勒沟地区为例

MPT方法是基于“掩膜技术+主成分分析+门限化分级”数据处理流程的蚀变信息提取方法,其能够在有效排除植被、冰雪、水体等干扰信息基础上,定量提取主成分中弱蚀变信息并进行等级划分。本文以landsat8 OLI数据为基础,基于MPT方法提取了大格勒沟地区的铁染和羟基蚀变信息,并与已知地质背景进行了分析比较。结果表明,区内现有金多金属矿详查区内铁染和羟基综合蚀变异常信息与水系沉积物Au、Cu和Mo元素异常、铜金矿体以及断裂破碎蚀变带分布吻合程度高,遥感蚀变异常信息能够有效指示矿化部位。基于综合蚀变异常信息、异常验证分析结果和区域地质背景,圈定了5个成矿远景区,为该区下一步找矿工作提供了参考。     

基于遥感的个旧西区矿化蚀变信息提取

以云南省个旧西区为研究区域,选用TM多光谱遥感数据为基本数据源,了解围岩蚀变分布情况和构造特征。利用遥感图像波段比值-主成分处理方法以及光谱角优选法,对该地区做矿化蚀变信息提取并进而得到具有成矿潜力的区域范围。     

五龙沟金矿集中区化探异常与遥感蚀变异常的综合分析

五龙沟地区位于东昆仑造山带的中部,元古界富金地层广泛分布,脆韧性剪切带发育,具有较好的成矿地质背景,是青海省最具资源潜力的金矿集中区之一.本文通过水系沉积物地球化学数据处理,优选出Au-As-Sb组合异常作为化探异常参数;利用ETM+遥感影像,采用波段比值和主成分分析等方法,提取了羟基异常和铁染异常;提出了遥感综合蚀变异常的概念,并把遥感综合蚀变异常作为遥感异常参数;最后,对工作区化探异常与遥感蚀变异常进行了综合分析.     

基于二维小波变换的遥感影像中道路信息的提取方法

文中介绍了一种运用二维小波变换提取遥感影像中道路信息的方法。该方法主要应用小波变换对处理好的遥感影像进行边缘检测，得到基本的道路图斑，然后在矢量化软件R2V中完成对道路信息的自动提取，并最终在ARCVIEWGIS中形成专题图。     

基于SVM遥感图像矿化信息提取试验

在讨论核函数的选择算法及优化的基础上,提出了一种将支持向量机(SVM)算法应用于遥感矿化信息提取的方法。并以TM遥感数据为试验样本,进行假彩色合成,将舍成图像的RGB值作为训练样本的特征向量,应用核函数选择算法和人为选择核函数方法,采用SVM算法对样本进行分类,试验表明选用径向基核函数所得的分类效果最好。认为对遥感影像作预处理后采用RGB值作为特征向量,应用支持向量机算法进行遥感矿化信息提取的方法能够获得较好的识别效果;应用LOO估算选择的核函数模型能够较好地逼近最佳值。     

利用LPS进行遥感影像正射校正的方法

在土地利用遥感动态监测中,遥感影像的的正射校正是土地利用遥感动态监测工作中的重要环节,它直接影响到年度土地利用变化图斑的提取和县级土地利用数据库更新的精度。结合实际,以新疆西部某县为例,阐述了利用LPS进行遥感影像正射校正的具体方法及LPS正射校正的技术特点。     

基于HSI彩色空间的遥感影像阴影探测方法

在高分辨率遥感影像阴影提取中阈值确定是阴影提取准确与否的关键。为此,文章提出了一种基于HSI彩色空间的遥感影像阴影探测方法。该方法在HSI彩色空间的亮度分量内,将地物视为亮度较低的阴影和亮度较高的非阴影两部分。在亮度影像的灰度直方图内,分别存在两个波峰。取两个波峰间的最小值对应的灰度级作为分割阴影的阈值。结果表明,该方法相比传统的阴影检测方法,精确度更高且对阴影细部具有较好的检测效果。     

引入SPP的高分辨率遥感影像深度学习分类方法

当前,深度学习技术与传统的面向对象技术相结合的分类方法已经较好地应用于高分辨率遥感影像的分类任务当中,但是仍存在如下问题:高分辨遥感影像地物目标复杂,依靠单一数据源进行分割效果不佳;标准的卷积神经网络只能接受固定尺寸大小的输入,分割对象在拉伸变形至固定尺寸的过程中会造成信息的损失.该文首先结合DSM数据进行协同分割,获得更佳的分割结果;然后将空间金字塔池化层(Spatial Pyramid Pooling,SPP)引入卷积神经网络中,构建了一种能接受任意尺寸输入的深度学习面向对象分类模型,从而令分割对象的特征表达更完整,以提高影像分类精度.实验结果表明:引入空间金字塔池化层的高分辨率遥感影像深度学习分类方法,可有效提高影像分类精度,进而得到更加真实可靠的分类结果.     

一种高分辨率遥感影像最优分割尺度确定的方法

近年来,面向对象的影像分析方法成为提取高分辨率遥感影像中目标地物信息的新技术,其关键和核心的步骤是多尺度分割。而在多尺度分割中,最优分割尺度的确定成为了重点和难点。鉴于此,文章以某大学校区的高分辨率遥感影像为实验对象,利用e Cognition软件,结合分割对象的均值方差和最大面积来确定最优分割尺度,得出了几种主要地物的最优分割尺度:水体的最优分割尺度为30,建筑物的最优分割尺度为40,植被的最优分割尺度为75,道路的最优分割尺度为100。经实验验证,分割尺度准确。     

一种改进的高分辨率遥感影像变化检测方法

高分辨率遥感影像变化检测中,阴影的存在常会造成变化检测结果中存在大量的伪变化情况。为此,采用顾及阴影信息的遥感影像变化检测方法,首先提取遥感影像中的阴影信息,然后利用前后时相提取的阴影信息求取差值,获得阴影补偿区域,最后在变化检测结果加入阴影补偿区域得到最终的变化检测结果。以乌鲁木齐市沙区2013年的GEOEYE影像和2014年的IKONOS影像组成的像对进行实验。结果表明,该方法能够较好地解决阴影所引起的变化检测中的误判问题,有效地提高遥感影像变化检测的精度。     

基于小波阈值法的矿山遥感图像非局部均值去噪

矿山遥感图像在获取、压缩、传输、解码的过程中易混入大量随机噪声,导致图像清晰度较低,难以直接进行分析研究。为此,将小波变换与非局部均值滤波算法(Non-local means filtering algorithm,NLM)相结合提出了一种基于小波阈值法的矿山遥感图像非局部均值去噪算法。该算法首先结合小波硬阈值、软阈值去噪模型以及现有的改进型小波阈值去噪模型的特点,建立一种改进型小波阈值去噪模型并用于去除遥感图像中的随机噪声;然后将原始遥感图像与小波去噪后的图像作差运算,得到原始差值图像,再对原始差值图像进行非局部均值滤波,得到滤波后的差值图像;最后将小波去噪后的图像与滤波后的差值图像进行融合。采用MATLAB语言编写程序,试验数据为白云鄂博矿区的2幅遥感图像,采用峰值信噪比(Peak signal noise to ratio,PSNR)和算法耗时等指标对算法去噪效果进行评价。试验结果表明:所提算法的去噪结果明显优于小波软阈值去噪模型及非局部均值滤波,此外,该算法耗时相对于其余2类算法而言也有一定的优势,对于提高矿山遥感图像的判读精度有一定的参考价值。     

基于高分辨率遥感影像的江苏省矿产开发状况监测

为了充分发挥遥感技术在矿产资源开发、矿业秩序维护及矿山环境整治等方面的技术优势,以多平台中高分辨率遥感数据为信息源,首先采用几何配准、影像融合等多种技术对遥感影像进行预处理,然后建立了各种矿山地物解译标志,最后按照“由已知到未知、先易后难、逐步解译”的原则,因地制宜地采用多种人机交互信息提取方法,对2016年江苏省矿产资源开发状况进行了监测分析。通过监测结果综合分析和野外验证,获得了矿山开采图斑共计341处,其中,疑似违法开采图斑78处,疑似违法开采图斑包括疑似越界开采和疑似无证开采2类,数量分别为19处和59处。根据上述验证结果,对开采图斑的时空分布规律和动态变化特征进行了分析,可为该省矿政管理、国土空间用途管制工作提供可靠依据。     

大数据量遥感影像的分条带镶嵌策略

在个人计算机条件下,海量遥感图像的镶嵌是一个难题。该文从计算机软件和硬件等多个方面,对问题进行深入分析,提出分条带镶嵌的策略,解决了海量遥感图像镶嵌难题。设计并实现软件系统,该软件在遥感图像处理工作中已得到运用,实践表明本文提出的海量遥感影像镶嵌策略能够在PC条件下,较好地完成海量影像快速显示和图像镶嵌。