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为了利用遥感影像进行更加精确的找矿预测,本文选择新疆东天山尾亚地区ASTER数据进行矿化蚀变信息提取方法研究。为了提高信息提取精度,本文提出了结合主成分分析(PCA)、多尺度分割和支持向量机(SVM)的遥感矿化蚀变信息提取方法。首先,分析ASTER数据的特征,选取各矿化蚀变信息的特征波段,对组合波段进行主成分分析,获得主分量图像;然后,对各主分量图像进行多尺度分割,并获得分割之后的均值图像;接着,提取训练样本,利用SVM对训练样本进行训练,采用试验方法求得最优核参数和松弛变量,构造最优SVM模型;最后,运用最优SVM模型完成矿化蚀变信息的提取。进行主成分分析时,铁染蚀变信息选择Band1、2、3、4组合,Al-OH基团蚀变信息选择Band 1、4、6、7组合,OH和CO32-基团蚀变信息采用Band 1、2、8、9组合。在运行SVM时采用了序列最小优化算法(SMO)进行求解,速度提高了12%。实验结果表明,与波段比值法、主成分分析法及基于光谱角和SVM的方法等3种方法相比,本文方法提取铁染蚀变信息、Al-OH基团蚀变信息及OH和CO32-基团蚀变信息的总体精度可达到87.98%、 90.01%及88.93%,Kappa系数分别为0.8011、0.8134及0.8023,与成矿区带、已知矿点和已有不同地质背景成矿特征相关性较好。 相似文献
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为从微观到宏观了解、掌握和运用围岩蚀变的特征与原岩特征,寻找大型矿床或大型矿集区,在总结常用遥感蚀变信息提取模型的基础上,结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法,建立了基于“掩模处理-主成分分析-支持向量机( MASK - PCA - SVM,MPs)”的遥感蚀变信息提取模型.在新疆哈图地区进行的基于ETM+的不同蚀变信息提取模型应用对比研究表明,使用常用模型提取出的蚀变信息和矿点吻合效果较差,而基于MPS模型提取出的蚀变信息与已知矿点的吻合率可达86.51％;结合地质专家知识、地质图和一个已知异常点的分析结果表明,基于MPS模型的蚀变信息提取精度较高,在研究区地质应用中效果较好,为今后该区的遥感蚀变信息提取工作提供了一种新思路. 相似文献
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选用美国陆地卫星Landsat-7的ETM+数据,进行遥感蚀变信息提取方法实验研究,利用掩膜技术和去植被等综合预处理后,采用PCA和比值图像处理方法,提取了内蒙古锡林郭勒盟布鲁特地区遥感矿化蚀变信息,结合区域地质背景与成矿条件,进行试验区的成矿预测与靶区圈定,取得了很好的实际应用效果。在信息提取图像上,含羟基矿物岩石主要呈蓝色,影像上呈现绿色的区域则为同时包含羟基和铁染信息的区域。在遥感影像上不同岩性地层和线性构造也有突出显示。因此,利用ETM+遥感数据,采用多种不同的方法进行对比研究,能够提高遥感矿化蚀变提取的准确度,并对今后在遥感找矿工作中具有一定的指示意义。 相似文献
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选用ETM+和ASTER影像作为数据源,以西藏某矿区为例,在分析影像波谱特征的基础上,运用比值法、主成分分析等方法进行了矿化蚀变信息提取研究;对不同数据源提取的蚀变信息结果进行空间叠加分析,定量化地分析叠加蚀变信息,从而确定基于不同数据源、不同蚀变信息提取方法的综合蚀变异常信息,提高了矿化蚀变信息提取的准确性与可靠性。 相似文献
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矿化蚀变信息的提取是遥感找矿中重要的内容,ASTER遥感数据因波段范围宽、波段多,在蚀变异常与矿产勘探中有较好的应用前景。本文在比较了前人的研究方法,如比值法、主成分分析法、光谱角法基础上,通过对西藏朱诺矿区进行试验研究,得出了在该研究区采用主成分分析法最佳的结论。 相似文献
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《国土资源遥感》2016,(1)
为了对甘肃省金昌市金川铜镍矿床外围地区进行遥感找矿预测,首先根据ASTER数据不同波段的特性分别提取岩性信息和蚀变信息,对热红外(TIR)波段,在采用波段比值法定量提取二氧化硅含量的基础上,利用波段比值计算的岩性指数(lithological index,LI)定量提取基性-超基性岩信息;对可见光-近红外(VNIR)及短波红外(SWIR)波段,运用主成分分析法定性提取高岭土-绢云母化、绿泥石化和蛇纹石化等矿化蚀变信息;然后在ArcGIS平台上,对所提取的矿化蚀变信息进行量化定级和叠加处理,制作综合矿化蚀变异常信息图(其反映的异常范围和强度与已知矿区十分一致);最后利用综合矿化蚀变异常信息,对金川铜镍矿床外围地区进行找矿预测,共圈定出3个找矿预测区,可为寻找同类型的矿床提供参考。 相似文献
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Although alteration minerals related to metallogenesis is very important in mineral exploration, information of alteration mineral is weakly expressed in remote sensing imagery, which is often subject to interfering noise and sometimes limited in spectral and spatial resolutions. Because of easy access, moderate images are the main sources of alteration mineral information. Therefore, it is very important to develop alteration mineral information extraction methods from remote sensing images. In this paper, a combined method based on Mask, principal component analysis (PCA) and support vector machine method (SVM) was used to extract alteration mineral information from Enhanced thematic mapper plus remote sensing data with limited spectral and spatial resolutions. First, a mask image of the remote sensing imagery was created to remove interference information such as vegetation, shadow and water. Then, PCA was employed to collect sample data relating to iron, argillic, and carbonatization alteration. Finally, SVM was used to deal with alteration anomaly and build a feature extraction model of high accuracy. The Mask-PCA-SVM model is used to extract alteration mineral information from remote sensing images of Hatu area, Xinjiang Uygur Autonomous Regions, China. The results show that the new methods proposed in this paper can coincide well with known deposits occurrences, rate reached 86.51%. While, the consistent rate with known deposits of the ratio model, PCA model and Spectral angle mapper model were only 3.37, 65.08 and 69.05% respectively. This suggests that the proposed model can find the actual distribution of mineral deposits more effectively by reducing interference to a greater degree. 相似文献
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为了进一步提高遥感图像建筑物区域的识别精度,提出了一种基于中值稳健扩展局部二值模式(median robust extended local binary pattern,MRELBP)、Franklin矩和布谷鸟优化支持向量机(support vector machine,SVM)的分类方法。首先,通过MRELBP特征算子计算图像块的纹理特征向量,并根据Franklin矩得到形状特征向量,组合图像块的纹理特征向量和形状特征向量得到综合特征向量;然后,利用训练样本对SVM进行训练,同时由布谷鸟搜索算法对SVM的核函数参数和惩罚因子进行优化;最后,通过训练好的SVM得到建筑物区域识别结果。通过30组试验的结果表明,与基于三原色(red green blue,RGB)和SVM的分类方法、基于LBP和SVM的分类方法、基于Zernike矩和SVM的分类方法相比,本文提出的方法所识别的遥感图像建筑物区域准确度更高。 相似文献
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青藏铁路沿线(东昆仑-沱沱河段)是中国西部地质工作程度极低的地区之一,但成矿条件有利.以遥感技术为主要手段,对该区矿产资源进行了遥感综合调查和矿物蚀变信息提取; 以遥感异常为主、解译信息为辅,结合已有地质、矿产及物、化探成果资料,通过综合分析研究划分出7个找矿远景区,并进行了找矿远景评价. 相似文献
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板桥稀土矿遥感找矿信息提取与矿产预测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对离子吸附型稀土矿成矿规律的分析,从浙江省板桥地区的遥感地质特征研究入手,在研究区地表范围内进行稀土遥感找矿信息的提取。首先利用SPOT图像和DEM数据构建的坡度数据对与稀土成矿相关的地貌单元进行解译;然后通过光谱特征分析和基于ASTER图像的矿物遥感异常提取,获取与成矿相关的高岭土、绢云母、绿泥石等风化特征矿物的分布信息;最后叠合分析地貌、坡度及异常提取结果,进行稀土遥感找矿预测。与地质调查资料及化探数据的对比分析证实,上述方法对圈定1∶5万的大比例尺离子吸附型稀土矿分布范围是有效的,可为更详细的稀土矿产资源潜力评价提供依据。 相似文献
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高光谱遥感是当前地质遥感研究的前沿和热点,国内外的相关研究集中在数据处理、矿物填图、模型构建等方面,利用航空高光谱遥感技术进行区域成矿背景的研究较少。然而,要解决好高光谱遥感找矿问题,首先必须研究区域成矿背景,特别是找矿方向和有利的找矿区段,否则构建的找矿模型将不能充分发挥作用。本文以核工业北京地质研究院国家级遥感重点实验室装备的航空高光谱成像系统在甘肃柳园—方山口地区获取的可见光-近红外(CASI),短波红外(SASI)高光谱遥感数据为数据源,利用矿物填图方法所填的区域矿物分布图,探讨了柳园—方山口地区的区域成矿条件,厘定了找矿要素,构建了区域成矿构造格架,分析了区域已知矿产的空间分布规律,探索了该区的区域找矿方向和最佳找矿地段。在此基础上,利用建立的高光谱遥感找矿预测方法,新发现了7处找矿靶区,取得了显著的地质找矿效果。该成果不仅对指导柳园—方山口地区进一步找矿有重要作用,而且提出的一套高光谱遥感技术研究区域成矿背景的思路、途径和方法,对其他地区的高光谱遥感地质应用也具有重要的借鉴价值。 相似文献