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德兴铜矿矿山污染高光谱遥感直接识别研究 总被引：30，自引：0，他引：30
利用高光谱图谱结合特征开展矿山污染直接识别研究.首先详细分析了德兴铜矿矿山污染(废矿、废水以及植被) 地物的光谱特征, 总结出可利用于直接识别和提取这些污染物的特征光谱, 从而利用矿区航天Hyperion高光谱数据并以矿物识别谱系技术为主有效地识别出矿区的污染类型及其分布.对于以黄铁矿等含铁矿物为主的围岩或贫矿矿石的氧化污染利用70 0nm、10 0 0nm以及2 2 0 0nm附近的特征吸收分别识别出含Fe3 + 矿物及其Fe2 + 和Fe3 + 混合矿物, 并进一步根据光谱特征识别出赤铁矿和针铁矿; 根据矿区水体在6 0 0nm附近吸收特征的差异相对区分出酸性水、碱性水和中性水; 根据植被在6 85nm附近的最大吸收深度相对地划分植被污染程度.最后建议建立矿山污染地物光谱数据库.该研究为利用高光谱的技术优势快速且有效地直接识别与提取出污染源的种类、类型并分析其潜在的污染趋势提供了新的思路, 为矿山污染监测、治理规划和复垦提供了新技术和知识支撑. 相似文献
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花岗岩中长石含量的定量估算有助于其定名和分类,为后续相关地质过程研究提供基础数据。在可见光—近红外—短波红外波段范围内（0. 35~2. 5 μm）,传统基于光谱吸收特征参数反演矿物种类和含量的方法,不适用于像长石这类无诊断性吸收特征的矿物。同时,基于物理的辐射传输模型由于计算复杂,在较大程度上限制了该方法在矿物定量反演中的应用。本文基于多角度高光谱数据,通过不同光谱预处理方法及光谱指数类型的组合实验,创建用于估算花岗岩中长石比例的光谱指数模型。结果表明,使用2035 nm波段的反射率二重差分型（CRDDn2035）指数模型,在不同实测数据集中均具有良好表现,估算精度达到0. 81。本研究创建了一种适用于估算长石占比的光谱指数模型,为定量反演具有弱吸收特征的岩矿信息提供了新的技术手段与思路。 相似文献
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为进一步探明岗讲斑岩铜-钼矿床蚀变和矿化结构,有效指导下一步勘查工作,利用短波红外光谱技术对矿床内典型剖面上的4个钻孔进行了系统的测试分析.共检测到绢云母类、高岭石类、绿泥石类、硫酸盐类和碳酸盐类等蚀变矿物,其中尤以绢云母类矿物最为发育.对绢云母进行短波红外光谱测试分析显示:在靠近矿体的位置,有较大的伊利石结晶度(≥1.5)和较小的绢云母Al-OH吸收位置(≤2 205 nm);而在远离矿体的位置伊利石结晶度和绢云母Al-OH吸收位置分别为0.8~1.2和2 207~2 209 nm.同时,铁氧化物强度值与氧化矿体的出现具有同步性.表明短波红外光谱的这些特征参数有助于进一步理解岗讲斑岩铜-钼矿床蚀变和矿化结构,有效识别成矿流体性质,有潜力成为该矿区及其他类似矿区有效的找矿指标. 相似文献
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短波红外光谱技术在浅剥蚀斑岩铜矿区勘查中的应用——以西藏念村矿区为例 总被引：14，自引：5，他引：9
作为世界上最重要的一种矿床类型,斑岩铜矿一直是工业界勘查的首选.对此类矿床的勘查,在中-深剥蚀程度的矿区相对简单,而在浅剥蚀的矿区则变得较为困难,这是因为在浅剥蚀的矿区,矿床热液/矿化中心很难快速有效定位.近年来,在矿产勘查领域逐渐得到广泛应用的短波红外光谱技术,可通过特定蚀变矿物反射光谱特征参数系统变化的规律来厘定热液/矿化中心,在块状硫化物及浅成低温矿床中显示出良好的应用效果,这为浅剥蚀斑岩铜矿热液/矿化中心的快速、有效厘定提供了一种途径.为此,文章选择了位于冈底斯斑岩铜矿带东段、剥蚀较弱的念村(即夏玛日)矿区,拟通过矿区样品短波红外光谱的系统测量,寻找出蚀变矿物反射光谱特征参数系统变化的规律,进而约束矿床热液/矿化中心.本次研究在念村矿区共识别出7种蚀变矿物,按出现频率由多至少依次为伊利石、绿泥石、蛋白石、叶蜡石、高岭石、绿帘石及多硅白云母;而且,矿区外围以伊利石-绿泥石±绿帘石蚀变矿物组合为主,向内逐渐过渡为伊利石±蛋白石、伊利石-叶蜡石±高岭石组合.通过对伊利石反射光谱特征参数的计算发现,伊利石结晶度及Al-OH吸收峰位,这些通常被认为与伊利石形成温度有关的光谱学参数,在该矿区呈现出系统的变化规律:在矿区东北部,伊利石结晶度较大(＞1.6),Al-OH吸收峰位较小(＜2 203 nm),而该区域的外围,伊利石结晶度变小,Al-OH吸收峰位变大.这表明矿区东北部伊利石的形成温度更高,暗示该区域可能为矿床热液/矿化中心.因此,建议在本次研究所圈定的热液/矿化中心范围内,在适当开展物探工作的基础上,尽快布置勘查工程进行验证,以实现矿床的尽快查找和突破. 相似文献
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基于特征谱带的高光谱遥感矿物谱系识别 总被引：28，自引：0，他引：28
文中初步提出并建立矿物识别谱系的分层识别技术以及部分离子、矿物的光谱识别规则。矿物光谱包含一系列特征吸收谱带。这些特征谱带在不同的矿物中具有较稳定的波长位置和较稳定的独特波形 ,能够指示离子类矿物、矿物的存在 ,是利用高光谱进行矿物识别的基础。文中分析了部分在自然界广泛存在的一些阴阳离子 (如CO2 -3 ,Fe2 + ,Fe3 + ,Al3 + ,Mn2 + ,Al—OH和Mg—OH等 )的可识别特征光谱 ,总结部分离子类矿物或矿物识别规则 ,并以美国Cuprite地区的AVIRIS数据进行矿物识别试验 ,利用矿物谱系识别技术从离子类矿物到单矿物再到更精细类矿物逐层开展识别 ,取得了较好的效果 ,初步实现利用宏观的手段 (遥感技术 )进行微观 (矿物 )的探测。 相似文献
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《地质科技情报》2020,(4)
鉴于传统的光谱特征参数方法存在不能综合考虑光谱在整个波长范围内的谱形、对于单一吸收带相似的不同矿物难以区分等问题,研究采用深度置信网络方法对火星专用小型侦察影像频谱仪(CRISM)高光谱影像中的火星表面矿物进行自动识别,该算法具体包括:①预训练阶段。利用非监督算法逐层训练受限玻尔兹曼机,自动学习模型参数,提取光谱特征。②调优阶段。将自动学习的光谱特征输入分类器,采用反向传播算法对模型进行监督微调,识别矿物在CRISM影像中的分布。在算法的研究中,采用光谱比值方法降低火星表面灰尘等噪声对矿物光谱的影响,并探讨样本数量、隐含层节点数、网络深度等对算法识别精度的影响,试图构建适宜于CRISM影像火星表面矿物识别的深度置信网络模型。以火星表面镁铁蒙脱石和氯盐为例进行测试,实验结果表明:该方法能够对火星表面矿物进行自动识别,准确率达到85%以上,与光谱参数法的识别结果基本叠合,并能够探测光谱参数法未能识别的部分矿物分布。 相似文献
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《地质科技情报》2015,(5)
高光谱影像具有图谱合一的特点,图像空间信息是遥感影像的重要信息,但以往基于最佳波段选择的降维方法中只考虑基于灰度统计的特征空间信息,忽视了图像空间信息,而且计算量大。综合高光谱遥感影像的特征空间与图像空间信息,提出了一种多特征结合的高光谱影像降维方法并应用于矿物填图中。统计分析波段相关性并划分不同特征子空间;计算各波段的分形维数,在各子空间选择分形维数较小的波段作为候选波段;在候选波段中,计算待识别地物光谱间的相关系数,并快速选择出最佳波段组合。经实验,应用该方法选出的最佳波段组合影像清晰、不同蚀变矿物对比明显,根据特征选择提取出的矿物蚀变信息与应用成熟的光谱角制图(SAM)提取结果大致相同,表明结合图像空间和特征空间的降维方法能够选择出理想的波段组合,有效降低高光谱数据的维数,信息提取效果好。 相似文献
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ASTER多光谱遥感数据目前可以用于岩石矿物资源信息的识别和提取。本研究尝试利用ASTER可见光近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)的多光谱遥感数据提取干旱地区的岩石与矿物信息。基于新疆天山西南缘柯坪隆起东部不同地层单元岩石的化学组成和矿物成份以及VNIR-SWIR谱域光谱吸收特征的分析,我们采用相关吸收波段深度(RBD)和波段比值(BR)方法对研究区的多光谱遥感数据进行图像处理,有效区分和识别了白云岩、石灰岩、砂岩以及阿克苏群的蓝片岩—绿片岩和砂质片岩。白云岩的CO_3~(2-)吸收谱带中心波长位于2.32μm,与灰岩的CO_3~(2-)吸收谱带中心波长位置2.35μm相比,具有向短波长方向移动的特点,据此可以利用RBD7、RBD8分别有效的识别白云岩和灰岩;长英质岩石显示Al-OH和Fe~(3+)VNIR-SWIR吸收特征,而基性-超基性岩石显示Fe~(2+)和Fe、Mg-OH特征,利用不同的铁价态和次要矿物可以区分它们:ASTER band2/band1代表了含Fe~(3+)矿物分布信息、ASTER band5/band4代表了含Fe~(2+)矿物分布信息、RBD6可以估计Al-OH矿物的丰度;砂质/泥质片岩含较多的多硅白云母、绿泥石、黑硬绿泥石以及风化后表面覆盖的其它粘土矿物,在2.21μm(band6)存在有特征的吸收谱带,并且在1.65μm(band 4)具有较高的反射率,而蓝片/绿片岩在2.21μm(band 6)反射率较高,不具有明显特征吸收谱带,同时其在1.65μm(band 4)反射率较低,因此蓝片/绿片岩ASTER band4/band6比值低。应用ASTER band4/band6波段比值可以有效的区分开砂质/泥质片岩与蓝片岩/绿片岩。 相似文献
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Evaluation of atmospheric corrections on hyperspectral data with special reference to mineral mapping 总被引：1，自引：0，他引：1
Hyperspectral images have wide applications in the fields of geology, mineral exploration, agriculture, forestry and environmental studies etc. due to their narrow band width with numerous channels. However, these images commonly suffer from atmospheric effects, thereby limiting their use. In such a situation, atmospheric correction becomes a necessary pre-requisite for any further processing and accurate interpretation of spectra of different surface materials/objects. In the present study, two very advance atmospheric approaches i.e. QUAC and FLAASH have been applied on the hyperspectral remote sensing imagery. The spectra of vegetation, man-made structure and different minerals from the Gadag area of Karnataka, were extracted from the raw image and also from the QUAC and FLAASH corrected images. These spectra were compared among themselves and also with the existing USGS and JHU spectral library. FLAASH is rigorous atmospheric algorithm and requires various parameters to perform but it has capability to compensate the effects of atmospheric absorption. These absorption curves in any spectra play an important role in identification of the compositions. Therefore, the presence of unwanted absorption features can lead to wrong interpretation and identification of mineral composition. FLAASH also has an advantage of spectral polishing which provides smooth spectral curves which helps in accurate identification of composition of minerals. Therefore, this study recommends that FLAASH is better than QUAC for atmospheric correction and correct interpretation and identification of composition of any object or minerals. 相似文献
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This paper present the results of a study made to assess the grades of iron ore deposits in parts of Noamundi area using the hyperspectral image data (EO-1 Hyperion). The study involves hyperspectral image data, preprocessing (removal of atmospheric effects), spectral curve generation from the image, extraction of certain spectral parameters and spectral data analysis. Atmospheric correction was carried out by using algorithms involving atmospheric analysis of spectral hyper-cubes and Quick Atmospheric Correction modules. Spectral curves generated for the pixels that contain iron ores resemble the spectral signature of iron ores, i.e., very strong absorption at 850–900nm region is observed. The strength of the absorption varies spatially at different pixels. Hence, spectral parameters such as radius of curvature of NIR absorption trough (750–1000nm), position of NIR absorption trough and distance from a reference(100% reflectance) line have been derived for all the image-derived spectra and were compared with the concentration of iron in the ore samples of mines. Empirical models were generated by relating the image-derived spectral parameters of iron ore locations and geochemistry of the samples collected from the same location which shows a reasonable match. Strong negative correlation is seen between the radius of curvature of the NIR absorption trough and concentration of iron with a R2 value of 0.809. The position of the NIR absorption trough is seen to shift towards longer wavelengths with decreasing iron content and the distance from the reference line increases with increasing iron content. Thus, this study indicates that it is feasible to discriminate the grades of iron ores from the spectral parameters derived from Hyperspectral satellite images. 相似文献
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蚀变矿物虽然在光谱上具有诊断特征,但是和其它地物目标相比属于一种弱信息,需要进行数据挖掘来展现隐含的信息。多年来遥感工作者不断探索蚀变矿物识别的方法,在多光谱中已成功应用比值法、主成分分析法等。但是比值法常针对的是单波段运算,忽略了蚀变矿物的组合光谱特征。本文针对这个问题,在新疆包古图斑岩铜矿Ⅱ号和Ⅴ号矿体中利用Aster数据,探讨其典型蚀变矿物在Aster光谱中的响应特征,利用由比值法原理衍生出的相关吸收波段深度法（RBD）和逻辑算法进行蚀变分带识别研究。结果表明,由于逻辑算法考虑了蚀变矿物组合的整体多个光谱特征, 其识别效果比基于单个光谱特征的RBD法减少了假异常,提高了识别精度。 相似文献
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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。 相似文献
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能源勘查、岩石矿物识别、矿物丰度制图以及成矿远景区圈定是高光谱技术发展和应用的主要方向。CASI/SASI航空高光谱数据可以在同一平台下同时获取覆盖可见光-近红外-短波红外光谱段的光谱信息, 且光谱分辨率和空间分辨率远远优于多光谱及星载高光谱数据, 所以在矿物蚀变信息提取中具有广泛的应用前景。以柳园研究区为研究对象, 对CASI/SASI航空高光谱遥感矿物过程中的关键技术进行了实验研究, 确定出航空高光谱矿物蚀变信息提取流程, 并对研究区蚀变矿物进行识别、填图。通过与研究区地质资料和前人实地勘探资料对比得出, 研究区CASI/SASI航空高光谱遥感蚀变异常结果与现实状况相当吻合。 相似文献
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B. Poovalinga Ganesh S. Aravindan S. Raja A. Thirunavukkarasu 《Arabian Journal of Geosciences》2013,6(9):3249-3256
This paper deals with many calibration methods involved in preprocessing of hyperspectral remote sensing data, while radiation calibration with respect to magnetite minerals without altering image reflectance. Radiometric calibration is the basis and important for both hyperspectral data applications and quantitative remote sensing. While at present there are many methods available for radiometric calibration in the spaceborne hyperspectral data, here, we used the highest spectral resolution Hyperion EO-1 satellite data using a variety of calibration models, which include the calibration model based on atmospheric radiation theory, conversion model as scene dependent such as flat field model, internal average reflectance model, logs residual modified model, and linear model based on the experience of the ground calibration, and so on, and hyperspectral data calibration study was implemented with magnetite mineral. After the above three models contrast, we have arrived at the conclusion that calibration model based on atmospheric radiation theory is the finest radiation calibration method for Hyperion satellite data preprocessing. 相似文献
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含矿层中成矿元素的迁移富集可胁迫影响上覆植物光谱, 因此, 利用植物响应特征提取成矿元素富集信息可指示潜在的矿床位置.以内蒙古西乌旗草原覆盖区为例, 采集典型植物光谱并测试元素含量, 分析红边和吸收深度对不同成矿元素的敏感性, 并进行模型显著性参数检验, 建立了基于植物吸收深度的Co和W元素响应模型, 应用于示范区的Hyperion影像, 圈定了Co和W元素富集信息.结合野外实地采样验证, 富集点元素含量均高于背景值.该研究可为植被覆盖区的高光谱遥感地质调查提供新的思路. 相似文献