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利用ALI遥感图像进行矿化蚀变信息提取方法探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
矿化蚀变信息提取是遥感找矿的重要手段之一。Advanced Land Imager（ALI）遥感图像信噪比高达100～200,且有较高的波谱分辩率,能够区分具有标示性波谱特征的岩矿。以美国Cuprite地区ALI遥感图像为例,通过数字处理、最小噪声分离变换（MNF）,分离和均衡数据中的噪声。然后提取纯净像元（PPI）,输入到N维可视化器中开发端元组分光谱,并与波谱库中的波谱进行比对分析。将提取的端元作为样本,进行数据集合评估,最后进行蚀变信息的提取。结果表明,ALI遥感数据由于其波段多,波谱空间分辨率高,经过MNF-PPI后的三维散点图端元提取,能够识别更微弱的岩矿信息。 相似文献
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若尔盖高原地物遥感分类 总被引：2，自引：0，他引：2
各种物质在遥感数据中都有其特征的波谱吸收峰。因此通过波谱识别就可以大大减少以往遥感分类方法中的漏分及混分现象。为了解决若尔盖高原地物遥感分类问题,首次对本区ETM多光谱融合数据采用了地物波谱角分类法进行地物识别。分类步骤:遥感数据定标→选择训练区样本→MNF变换减维去噪处理→利用纯净像元指数(PPI)进行样本提纯→利用n-D散度法进行样本重组→波谱角分类(SAM).其分类结果表明,类别精度评价总精度为0.806,kappa系数为0.785.其精度均符合1:5万比例尺的土地详查工作的技术要求。 相似文献
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高光谱遥感作为全新的遥感技术,在我国目前处于探索研究阶段。本文在高光谱遥感图像处理基础上,对美国Cuprite矿区岩矿开展了基于像元统计和基于波谱特征的分类识别实验研究,提取了八类岩矿分布信息,并应用混淆矩阵评价了不同分类方法、不同岩矿种类的分类精度,研究成果表明:岩矿空间分布越集中,波谱特征越明显,其分类精度越高;分类方法上,基于波谱特征的分类法优于基于传统统计分析的分类法,这为高光谱遥感技术在遥感地质矿物填图的应用提供理论依据。 相似文献
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以朝鲜半岛为研究区域, 基于2000年和2007年的MOD IS数据, 应用线性光谱混合模型进行像元组分分解并提取分类特征, 对像元组分分解后有错分的地物类型结合纹理进行分析, 以决策树模型进行土地利用分类。结果表明, 像元组分分解后的决策树分类结果总体精度达78.346 5% , Kappa系数达0.681 3。与像元组分分解前最大似然法和决策树分类结果相比, 决策树分类精度优于最大似然法, 且像元组分分解方法提高了分类精度。经2000年和2007年像元组分分解后的决策树分类结果对比: 朝鲜耕地面积增加; 韩国耕地面积减少, 居民地面积增加。 相似文献
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以中甸普朗典型斑岩铜矿区和松诺典型矿点的2种主要含矿岩性为实验研究对象,将特征岩性实测波谱数据转换为Hyperion影像像元数据,并利用MNF变换对高光谱数据进行降噪和降维,以第一个MNF变换主成分作为分析数据,以所构建像元的亮度值为参考分割点,通过密度分割,进行岩性识别,并通过与已有的地质资料的对比分析和野外调查,验证结果的精度。实验结果证明,在影像处理过程中有机地融入地面实测波谱,可较有效地识别中甸地区与矿相关的石英二长斑岩和石英闪长玢岩。 相似文献
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成像光谱以图谱合一、自动生成像元光谱进行直接识别岩矿而极具应用潜力.本文提出并利用基于地物完全谱形特征的成像光谱遥感多波段组合的主成分(PC,Principal Component Analysis)变换方法提取岩类与蚀变分布;相应地利用光谱角识别技术直接提取与矿有关的蚀变矿物;最终进行波段组合、波段运算、反差增强与RGB合成提取出相关岩矿信息进行成矿综合分析.利用岩矿谱形特征进行谱段组合的PC变换的第一分量(PC1)更多地包含岩矿的波谱特征;PC2噪声多,信息模糊,相对信噪比低.利用PC1提取岩矿信息可靠、准确.这是一种面向目标的定量与半定量相结合的岩矿识别技术,在后沟金矿区起到了良好的应用效果. 相似文献
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以辽宁省双台子河口湿地为研究对象,以Landsat 8和HJ-1-A/HJ-1-B的多时相遥感影像为数据源,根据研究区现状,将研究区分为旱地、芦苇、水田、碱蓬、混合植被、水面、滩涂、居民点、养殖塘九个类型.利用时间序列的归一化植被指数提取植被与非植被的分类阈值,采用粗糙集理论和多时相遥感影像,对植被和非植被分别进行分类规则的获取,建立了研究区决策树分类模型.为了进行精度评价,利用相同的训练点又进行了同样基于像元的最大似然法分类.最后利用混淆矩阵对上述两种方法进行了精度评估,基于粗糙集的决策树分类法与最大似然法总体分类精度分别为93.70%和91.62%,Kappa系数分别为0.92和0.90,两项指标值基于粗糙集理论法均比最大似然法有所提高.这为构建决策树分类模型进行湿地地表分类信息提取提供了一条新的研究思路. 相似文献
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Extracting desertification from Landsat TM imagery based on spectral mixture analysis and Albedo-Vegetation feature space 总被引：1，自引：0，他引：1
Land desertification has been a worldwide environmental problem. Desertification monitoring and evaluation are very important content in desertification context. Scientific and accurate evaluation of desertification can provide scientific basis for decision making in mitigating desertification. Because of the advantage of large amount of information, short cycle and broad scope of data, less restrictions on the human and material resources and so on, remote sensing has become an important technology to monitor land desertification in the past 30 years. Desertification is the most typical and serious form of desertification in China, especially in the oasis zone distributed along inland rivers or in the lower reaches of inland rivers in northwestern China. Quantitative evaluation of the current desertification remote sensing methods used is mostly obtained through the vegetation index and vegetation cover, to gain information on the extent of desertification. As the arid and semiarid sparse vegetation cover, soil and soil moisture on the most common vegetation index have a greater effect. First, based on the spectral mixture analysis model, three kinds of endmember consisting of vegetation, water and bare soil were selected. The image dimensionality was reduced by the minimum noise fraction (MNF). The pixel purity index transformation was used to narrow the range of the endmember. On the scatter plot of MNF, three kinds of endmember were selected, and relative abundance distribution of each component was obtained by using linear spectral mixture model. Second, a spectral feature space composed of vegetation component and land surface albedo retrieved from Landsat TM Imagery was constructed to evaluate desertification present condition and degree quantificationally. Last, an empirical study was carried out taking the middle reaches of Heihe River as an example. Results indicated that this method makes full use of multi-dimensional remote sensing information, reflecting the desertification land cover, water, thermal environment and its changes, with a clear biophysical significance, and the index is simple, easy to obtain, high precision, and is conducive to quantitative analysis, monitoring and desertification assessment of desertification. It was rather ideal to assess desertification on the basis of Albedo-Vegetation feature space: correct prediction proportion of testing samples reached 90.3 %. This method was beneficial to the desertification quantitative analysis and monitoring with the characteristics of simple index, easy accessibility and high accuracy. 相似文献
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戈壁浅覆盖区花岗岩中锂铍伟晶岩的ASTER遥感识别技术
——以新疆镜儿泉地区为例 总被引：1，自引：1，他引：0
锂铍金属是国家战略关键金属资源,花岗岩-伟晶岩型是锂铍矿床的重要类型,是锂铍矿找矿的重要目标体,遥感是寻找与发现花岗岩与伟晶岩的有效方法。但是,对于花岗岩体中的伟晶岩,由于其与花岗岩在光谱信息差异微小而不易识别。为了解决此问题,文章选择东疆戈壁覆盖的镜儿泉花岗岩开展锂铍伟晶岩的遥感识别研究,采用的数据与方法包括:谷歌地球/奥维等遥感图片的分析、WORLDVIEW遥感的增强处理与ASTER遥感的岩性识别与提取,结果显示谷歌地球/奥维遥感图片与WORLDVIEW遥感图片对镜儿泉花岗岩中伟晶岩脉的识别效果不好。为了识别锂铍伟晶岩,文章采用了一种岩性微弱信号增强技术对ASTER遥感数据进行识别,经过处理后的图像可以清楚地识别出伟晶岩脉体、并于野外查证时发现了一处新的锂铍伟晶岩脉体。结果表明利用岩性微弱信号增强技术进行岩性识别是花岗岩中锂铍伟晶岩找矿一种新的有效方法。 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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基于多尺度遥感数据估算地表通量的方法及其验证分析 总被引：2，自引：0，他引：2
地表水热通量(显热通量、潜热通量)的遥感估算在全球气候变化、水资源、生态环境等研究领域具有重要的应用价值.MODIS数据的空间分辨率较低(热红外波段星下点为1 km),而地球表面的几何物理属性又具有高度非均匀性,因而在实际应用中面临较严重的尺度问题.探讨了多源卫星数据(中高分辨率Landsat TM与中低分辨率MODIS)相结合佑算像元通量的2种方法,分别利用高分辫率的地表分类及植被指数信息在混合像元内部进行亚像元处理,以提高非均匀地表混合像元的通量估算精度.研究数据来自于2008年黑河流域综合实验获取的遥感数据和辅助数据,验证数据来自于实验期间获取的不同下垫面的地表通量数据,包括涡度相关(EC)数据,以及大孔径闪烁仪(LAS)数据.计算结果表明,2种方法皆可在下垫面不均匀或者地表类型较复杂的情况下得到比较明显的纠正效果,纠正后的通量与观测更加接近.相比之下,利用植被指数分解温度的方法适用性更广,纠正效果更好.在地面验证中,对比分析了EC和LAS数据在TM尺度和MO-DIS尺度通量验证的适用性.LAS数据测量尺度与MODIS卫星像元尺度相匹配,可以直接验证MODIS通量计算结果,EC数据虽然可以直接验证TM计算的通量,但与MODIS数据对比,还需要进行尺度转换,即先用EC验证TM通量,然后将TM通量降尺度,与MODIS进行对比.最后对利用LAS验证通量的不确定性进行了分析,发现图像中LAS测点的几何定位误差以及LAS测量路径中像元的选取都对验证结果有一定影响. 相似文献
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利用遥感技术可以经济、有效地获取地质找矿信息。基于多光谱遥感数据的蚀变信息提取已在地质填图和找矿工作中广泛应用,近几年,中国高分五号（GF-5）高光谱数据以其较高的光谱分辨率为地表蚀变矿物的精细化识别提供了基础数据。文章结合Landsat-8 OLI多光谱和GF-5高光谱数据,对内蒙古苏莫查干敖包萤石矿及周边开展蚀变信息提取,分析有利成矿区域,并进行野外验证,进一步发掘外围矿产资源潜力并探究遥感地质勘查的可信度。笔者基于Landsat-8多光谱数据,利用主成分分析方法提取了铁染、羟基类蚀变,并对其异常等级进行了划分;基于GF-5高光谱数据运用最小噪声分离（MNF）算法、纯净像元指数（PPI）算法、混合调制匹配滤波（MTMF）填图方法,在研究区内提取出白云母、绿泥石、高岭石、磁赤铁矿和褐铁矿5种矿物。将两者蚀变信息提取结果叠加,笔者发现苏莫查干敖包萤石矿区及外围存在热液蚀变特征,具备金属成矿潜力,野外验证发现研究区除萤石外,还伴生有铅锌多金属矿。因此,笔者认为多光谱和高光谱遥感数据结合的蚀变信息提取在地质矿产资源勘查领域具有一定应用潜力。 相似文献
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在高光谱遥感找矿应用中,从影像上提取的蚀变信息经常包含了很多对找矿无用的信息。为了避免这些无用信息,本研究选取植被覆盖的云南普朗斑岩铜矿区作为研究区,使用该区高光谱遥感数据分别提取蚀变岩和蚀变矿物的信息,分析它们对找矿的有用性。提取蚀变矿物信息使用的是从影像上提取的矿物端元参考光谱,光谱匹配采用的是光谱角方法;提取蚀变岩信息使用的是野外蚀变岩参考光谱,光谱匹配不仅考虑光谱的整体形态,而且考虑吸收谷位置形态。在蚀变岩识别图上,4个典型蚀变岩点的野外验证表明:识别结果与实地地物基本一致。但是,在蚀变矿物信息图中,这4个圈定点无任何信息。这表明:这些点的蚀变岩信息较其表面蚀变矿物信息更丰富,因而能被有效提取出。通过比较蚀变岩、蚀变矿物的信息分布图,发现:一些粘土矿物(比如硬石膏和高岭石)的大量信息分布在沉积岩区,因而可能是假的蚀变信息。这表明:通过蚀变岩光谱获取的蚀变信息比通过蚀变矿物光谱获取的蚀变信息更可靠。在蚀变岩信息提取中,比较吸收谷位置识别前后的结果表明:考虑光谱整体和局部形态比仅考虑整体形态的识别结果具有更高的可靠性。 相似文献
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基于决策树模型的上海城市湿地遥感提取与分类 总被引：5，自引：0，他引：5
城市湿地是上海重要的生态基础并具有复杂多变的自然特性。研究采用决策树分类方法,以TM影像多光谱波段特征为主要分类变量,采用经K-T变换、IHS变换等光谱增强后的数据以及利用灰度共生矩阵分析影像第一主成分的纹理统计量作为辅助分类变量,结合城市湿地几何特征信息,构建上海城市湿地决策树分类模型,进行上海市湿地信息的遥感提取和分类。结果表明：（1）上海城市湿地总面积为1 277.40 km2;其中水田面积最大,占总面积的65.30%;其次为河流、库塘、湖泊和芦苇。（2）决策树模型的分类方法在一定程度上提高了城市湿地提取和分类的精度,使其达到89.05%;与传统的最大似然法相比,总精度提高了约10%。 相似文献
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基于ASTER数据、Landsat 8数据及WorldView-2数据,采用波段组合法、最小噪声分离法、主成分分析法以及波段比值法,结合岩石光谱曲线,综合提取了新疆北山地区侵入岩的岩性特征。对WorldView-2进行主成分分析和最小噪声分离,并将R(PCA2)G(PCA1)B(PCA4)、R(MNF2)G(MNF1)B(PCA1)、OLI数据R(B7)G(B6)B(B5)进行假彩色合成,利用OLI数据中的B5/B2、B2/B1突出花岗岩。这些方法解决了复杂岩性的影像色调差异较小、细节不清晰等问题,降低了岩性划分及解译的难度,使各种岩性界线更加明晰。结合前人的区域地质调查成果,对研究区侵入岩岩性进行了系统解译及分析。多源遥感数据的综合利用,有助于更有效地识别复杂岩性并进行更详细的岩性分类,提高遥感岩性识别的正确率。 相似文献