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利用掩膜和多因子逐步正交变换区分遥感数据中的岩性信息 总被引：8，自引：2，他引：6
主成分变换对于区分多光谱遥感数据中岩性信息有一定效果。利用主成分变换的２ 个因子散点图分类提取多光谱遥感数据中较弱岩性信息时,发现这些弱信息并不是出现在散点图重合部分的重心位置,说明多光谱原始遥感数据之间除了存在着起支配作用的主特征值外,还存在反应较弱信息的特征因子。而主成分变换只表示了特征空间系列变换的一种结果,为了提取和显示多因子变化空间中出现的较弱特征信息,开发了多因子逐步正交变换算法软件,在峪耳崖金矿带应用时取得了较好的效果。研究中还采取了掩膜技术排除水体和河道的干扰信息。该方法已用在华北地台北缘其它地区的找矿。 相似文献
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Landsat系列、ASTER等中等空间分辨率遥感数据（中分数据）覆盖了碳酸盐矿物、粘土矿物、铁氧化物矿物等矿物的诊断光谱区间,广泛应用于矿物、岩石信息提取,但受限于空间分辨率,混合像元现象明显,严重制约了其岩性分类精度。WorldView-2、QuickBird等高空间分辨率遥感数据（高分数据）提供了岩石地层表面丰富的空间结构信息,同时空间分辨率的提高也是缓解混合像元效应的最有效途径,但高分数据覆盖的光谱区间往往较窄,难以满足大多数特征吸收谱段位于短波红外、热红外区间的矿物、岩石信息提取。在岩性自动分类方法上,前人研究中仍以采用基于像元的分类方法为主,分类结果的“椒盐现象（Salt-and-pepper,出现在分类结果图中大量孤立的错分点或小图斑）”严重。为结合中分数据的光谱信息优势和高分数据的空间结构信息优势,同时减少基于像元的岩性分类方法中的“椒盐现象”,提高岩性自动分类精度,本文以Landsat 8 OLI数据和WorldView-2数据为例,提出了一种协同中、高分遥感数据进行面向对象的岩性模糊分类的方法。首先通过“结构协同”和“光谱协同”方案对WorldView-2数据和OLI数据进行信息协同,利用主成分变换对协同后数据的纹理信息和光谱信息进行压缩和增强,然后将增强后的纹理信息和光谱信息进行波段绑定,并进行多尺度分割。根据岩性单元间的光谱特征和纹理特征的差异,构建各岩性单元的模糊逻辑隶属度函数,实现对研究区岩性的模糊分类。实验结果表明,该方法成功划分了岩性单元的分布,总体岩性分类精度为89.35％。 相似文献
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针对高空间分辨率卫星遥感数据多光谱波段数较少和原始波段组合光谱特征利用有限等问题,该文提出了一种基于特征变换的建筑物信息提取方法。以陕西省延安市宝塔地区为研究区,基于快鸟数据采取特征变换、波段选择、数据融合等解决高空间分辨率原始光谱特征利用有限等问题,采用知识规则的面向对象分类方法进行建筑物识别研究。实验表明,缨帽变换波段能有效地突出建筑物信息,4种融合算法中主成分变换融合适用进一步面向对象分类,建筑物识别的总体精度达到89.3%。此方法能有效识别沿坡脚或滑坡体分散分布的建筑物,为快速获取居民空间分布信息和辅助灾害应急评估等提供参考。 相似文献
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《国土资源遥感》2015,(3)
利用多光谱遥感数据提取异常信息在我国西部地质工作程度较低的基岩裸露、半裸露地区是一种快速经济的找矿手段。在目前常用的中、低空间分辨率遥感数据中,铁染异常多为混合像元,直接影响着异常信息提取的精度。针对这一问题,在分析铁染异常的地质依据和波谱特征基础上,确定了WorldView2和IKONOS等高分辨率遥感数据与铁染异常特征波谱范围相对应的波段,采用主成分变换方法进行铁染异常信息提取。在西昆仑黑恰一带基于IKONOS数据进行铁染异常信息提取时,新发现规模较大的菱铁赤铁矿化带;在西昆仑老并一带基于WorldView2数据提取的铁染异常区与磁铁矿化范围基本吻合。研究结果表明,利用高分辨率遥感数据提取铁染异常的精度较高。 相似文献
5.
基于SPOT 5图像的岩溶地貌单元自动提取方法 总被引：3，自引：0，他引：3
通过对峰林、峰丛和岩溶洼地3者的地理特征和影像特征的研究,基于遥感图像本底值提出了能有效反映目标特征的遥感指数——植被指数、土壤亮度指数、图像主成分变换第1主成分值及地形数据等,并构建了遥感指数的集成计算法,建立了遥感自动提取模型.指数集成运算法能够有效地增大峰丛、峰林与其他地物之间的光谱差异,使这些岩溶地貌单元的灰度值高于其他地物,从而利于岩溶地貌单元提取阈值的自动选取.基于构建的遥感自动提取模型先提取了峰丛、峰林信息,并在此基础上提取了岩溶洼地信息.经实验研究表明,该方法具有较高的提取精度和效率. 相似文献
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遥感数据融合可有效改善影像的光谱和空间分辨率,提高影像的视觉效果和信息提取能力,是多源、多尺度、多元遥感数据信息集聚的重要途径。采用乘积变换(Brovey)、HSV变换、主成分分析(PCA)和光谱锐化(Gram-Schmidt)4种方法对Landsat8OLI全色和多光谱数据进行融合,运用Matlab软件计算提取融合后图像的均值、标准差、信息熵、平均梯度和相关系数等指标,从定性和定量两个方面对这4种融合结果进行分析比较,结合主观、客观因素分别分析对比4种融合方法的融合效果。通过研究,增进了对不同融合方法的理解和认识,为进一步挖掘Landsat8OLI遥感数据的潜力奠定基础,为Landsat卫星遥感数据的应用提供技术支持。 相似文献
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针对复杂艰险地区修建道路时,地质岩性难以现场获取的问题,该文利用ASTER多光谱遥感影像,研究和设计了一种顾及植被覆盖的复杂艰险地区多光谱遥感岩性信息识别提取方法.该方法根据植被覆盖情况先分类后进行岩性识别:对中高植被覆盖区进行植被信息的抑制处理,再对中低植被覆盖区采用主成分分析法进行岩性信息提取;对低植被地表裸露区域采用端元提取、光谱角填图的方法进行岩性信息的提取.最后将岩性识别提取结果与现场地勘结果进行对比验证.结果表明该方法进行岩性信息提取结果与已有的现场勘察结果基本一致,具有重要的参考和应用价值. 相似文献
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《国土资源遥感》2016,(4)
为了进一步探讨岩性信息增强方法在岩性遥感解译中的应用效果,选择内蒙古索伦山扎嘎乌苏地区进行岩性遥感信息增强方法研究。针对因异物同谱、同物异谱及表层浅覆盖等因素导致的岩石影像特征复杂、色彩反差较弱及细节信息不够丰富等一系列问题,对研究区岩石波谱曲线特征、WorldView2数据光谱特征及空间特征进行了综合分析。在对WorldView2数据进行几何纠正和图像融合等预处理的基础上,应用基于光谱特征和空间特征的一系列有效的岩性信息增强方法,对研究区进行岩性解译。将解译结果与研究区1:50 000比例尺地质图对比,划分出了更多的岩性种类,提高了岩性解译的精度,为更加精确的岩性识别提供了依据。 相似文献
10.
对不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合、高效的利用,是遥感应用的关键问题之一。基于主分量变换法,提出了基于主成分分析的模拟真彩色融合法。该方法不仅具有主成分分析融合法的光谱波段选择灵活和光谱信息损失小等优点,同时该方法还可获得逼真的自然色彩的融合图像,提高了图像的融合效果。利用QuickBird全色和多光谱数据进行了试验,并与色彩空间变换法(IHS)、比值变换融合法和乘积变换法等传统方法,在定性和定量两个方面进行了比较分析。结果表明,新方法很好的保留了多光谱影像的光谱信息,提高了空间细节的表现能力,是一种有效实用的遥感图像融合方法。 相似文献
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基于主成分分析的遥感图像模拟真彩色融合法 总被引：3，自引：0，他引：3
对不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合、高效的利用,是遥感应用的关键问题之一.基于主分量变换法,提出了基于主成分分析的模拟真彩色融合法.该方法不仅具有主成分分析融合法的光谱波段选择灵活和光谱信息损失小等优点,同时该方法还可获得逼真的自然色彩的融合图像,提高了图像的融合效果.利用QuickBird全色和多光谱数据进行了试验,并与色彩空间变换法(HIS)、比值变换融合法和乘积变换法等传统方法,在定性和定量两个方面进行了比较分析.结果表明,新方法很好的保留了多光谱影像的光谱信息,提高了空间细节的表现能力,是一种有效实用的遥感图像融合方法. 相似文献
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结合国产环境一号卫星遥感影像数据包含的多光谱和形态学特征信息,提出了一种有效提取该卫星遥感影像桥梁信息的方法。主要包括以下步骤：①图像预处理;②主成分分析;③图像区域分割;④数学形态学处理。利用该卫星数据进行的桥梁信息提取试验表明,该方法能快速、有效地提取影像中的桥梁信息,在交通行业中具有一定的应用价值。 相似文献
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为研究如何利用遥感技术进行蛇绿岩岩矿信息识别和提取,以藏东罗布莎蛇绿岩为例,基于ETM和ASTER遥感数据,分别采用比值法和主成分分析法提取羟基类(蛇纹石、绿泥石)和铁染类(磁铁矿、橄榄石)矿物信息;利用纯净像元指数法(pure pixel index,PPI)提取端元波谱,结合地面已知岩性信息,分别采用光谱角分类法(spectral angle mapping,SAM)和波谱特征拟合法(spectral feature fitting,SFF)识别纯橄岩和橄榄岩,研究了罗布莎蛇绿岩及其主要蚀变矿物的空间分布特征.经过对比分析可知,用多种方法、多种数据提取的岩矿信息可以相互验证;提取出的纯橄岩和橄榄岩与所提取的羟基类和铁染类蚀变遥感异常信息有较好的空间重叠,且与地面调查结果基本吻合.研究表明,该方法用于蛇绿岩遥感岩矿信息提取是可行的,并取得较好的地质效果. 相似文献
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金矿遥感探测之关键在于成矿构造及铁氧化物、含羟基蚀变矿物的信息提取。ＪＥＲＳ—１ＳＡＲ在构造探测方面具有很大的优势，可通过噪斑消除及边缘增强的空间滤波来提取构造信息。ＬａｎｄｓａｔＴＭ可通过主成分变换，比值分析－主成分变换来提取蚀变矿物波谱信息、抑制植被波谱干扰。这两种遥感数据的复合处理可综合蚀变与构造信息。 相似文献
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以高空间分辨率遥感影像为研究对象,将纹理特征与影像的光谱特征结合起来,用于地表覆盖类型分类。设计了一种基于傅里叶谱纹理的分类策略,对主成分分析后的第1、2主分量特征影像,利用径向谱（r-spectrum）提取纹理特征,并将纹理与光谱特征结合起来,构建了不同的分类特征用于支持向量机分类模型。以Salinas数据集和QuickBird影像为例,验证该算法。结果表明,纹理与光谱信息的结合可以明显提高高分辨率遥感影像的分类精度;由傅里叶径向谱提取的纹理特征可以很好的应用到高分辨率遥感影像的分类问题中,分类精度高于基于傅里叶总能量谱和灰度共生矩阵的分类精度;利用该算法对PCA变换后的第1和第2分量提取的纹理特征具有一定的互补性,并且结合多特征图像的纹理特征提取优于单特征图像的纹理特征提取。 相似文献
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