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成像光谱遥感技术的迅速发展已经开创了高光谱和高空间分辨率兼有、光谱和图像合一的成像光谱遥感技术新时代,并且在地质领域取得了很大的成功,特别是在矿物识别和矿物填图方面,已经开始向着工程化应用的方向发展,在区域矿产勘查方面发挥着重要的作用.成像光谱矿物填图的结果受光谱重建、图像空间分辨率、光谱分辨率和信噪比等几个方面因素的影响,它们对矿物填图应用的质量和结果都会带来不确定性的影响,制约着成像光谱工程化的建设,进而影响到人们的工程决策.因此,建立和优化成像光谱矿物填图技术体系,总结矿物填图实用化的工作方法,使其能适应业务化运行和工程化运行的需求,应用于区域矿产资源勘查,就需要对上述其中的技术参数对识别结果的不确定性和敏感性影响进行分析,为工程设计和工程布置提供依据,为具体工作中方法的选择提供决策支持. 相似文献
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阿尔金地区高光谱遥感矿物填图方法及应用研究 总被引：1，自引：1，他引：0
高光谱遥感作为全新的遥感技术,在新疆目前处于探索研究阶段.本文阐述了新疆阿尔金地区 Hyperion 高光谱数据在矿物填图中的数据处理和应用研究.EO-1 Hyperion 高光谱遥感影像的波谱范围为 400～2 500 nm,提供了大量的地表矿物信息,特别是为 2 000～2 500 nm 波谱范围提供了羟基矿物、碳酸盐类矿物和热液改造矿物的波谱特征,采用MNF、PPI、N 维散度分析、波谱分析和MTMF矿物填图的波谱分析方法,最终完成矿物填图,为高光谱遥感技术在新疆遥感地质矿物填图的应用提供技术支撑. 相似文献
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高光谱成像作为目前遥感领域最先进的技术,在地质应用中取得了巨大成功。岩石和矿物由于电子过程和分子振动可以产生特征的光谱吸收,因此可以利用高光谱技术进行岩矿填图,快速且准确地获取区域内岩石和矿物的分布情况,进而圈定有潜力的找矿靶区。岩矿高光谱通过对岩矿信息的提取可获得矿物类别和矿物丰度分布甚至矿物化学成分的填图结果,识别方法包括光谱匹配、模式识别和人工智能方法 3大类。GF-5卫星上搭载的高光谱成像仪覆盖度宽、光谱分辨率和信噪比高,满足矿物精细识别和大比例尺、大面积岩性填图的要求,应用前景广阔。青藏高原地区矿产资源丰富、岩体裸露但地势偏远,有利于高光谱遥感蚀变矿物填图,开展区域找矿工作。同时,高光谱遥感凭借其空间尺度优势,可以方便快捷地获取区域整体信息,结合地球化学的时间信息,可为青藏高原关键地质科学问题的解决提供新的视角。提升岩矿高光谱遥感的定量化和智能化水平,将传统地质学方法获得的地下深部资料与遥感手段获取的地表数据结合,是促进地质遥感和地球系统科学发展的重要途径。 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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目前卫星高光谱数据幅宽小,难以进行大面积矿物填图应用.本文探讨了基于多光谱图像光谱分辨率增强方法(spectral resolution enhancement method,SREM)融合算法,将Hyperion窄幅高光谱和先进星载热发射和反射辐射仪(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer,ASTER)宽幅多光谱数据进行融合,获得宽幅高光谱数据,从而进行矿物蚀变信息提取的方法和流程.结果表明:(1)原始ASTER数据仅能识别出Al-OH基团,Mg-OH基团和Fe3+离子基团3种矿物,SREM方法能够识别出高岭石、伊利石、绢云母、绿泥石和黄钾铁矾5种蚀变矿物;(2)融合图像矿物提取结果与原始ASTER和Hyperion图像的相对精度分别达到90.56%和92.85%;(3)其中绢云母、伊利石、高岭石与Al-OH基团,黄钾铁矾与Fe3+离子,绿泥石与Mg-OH基团出露区域基本一致.SREM融合数据具有幅宽大和光谱分辨率高的特点,提高了矿物蚀变信息解译精度,该方法对大面积矿物填图具有示范作用. 相似文献
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为推进航空高光谱遥感矿物信息提取技术及其在地质工程化中的应用,2010—2015年,以我国西部成矿带为调查区,使用CASI/SASI/TASI航空高光谱数据,在进行矿物光谱特征分析、高光谱影像数据预处理、矿物信息提取、蚀变异常信息筛选及区域找矿预测基础上,编制了矿物种类分布图、单矿物丰度分布图和找矿预测图等高光谱地质调查系列专题图件; 建立了一套高光谱遥感矿物填图技术体系,解决了高光谱数据预处理与矿物提取等方面的技术问题,推进了地质填图向精细化和微观化方向发展。该研究为高光谱技术在地质工程化中的应用奠定了基础,丰富了地质填图的产品类型和内容,并服务于地质找矿等地质工作。 相似文献
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《中国地质调查》2016,(4)
为推进航空高光谱遥感矿物信息提取技术及其在地质工程化中的应用,2010—2015年,以我国西部成矿带为调查区,使用CASI/SASI/TASI航空高光谱数据,在进行矿物光谱特征分析、高光谱影像数据预处理、矿物信息提取、蚀变异常信息筛选及区域找矿预测基础上,编制了矿物种类分布图、单矿物丰度分布图和找矿预测图等高光谱地质调查系列专题图件;建立了一套高光谱遥感矿物填图技术体系,解决了高光谱数据预处理与矿物提取等方面的技术问题,推进了地质填图向精细化和微观化方向发展。该研究为高光谱技术在地质工程化中的应用奠定了基础,丰富了地质填图的产品类型和内容,并服务于地质找矿等地质工作。 相似文献
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红外光谱可有效识别与成矿有关的中低温指示矿物,在野外利用红外光谱仪器开展矿物填图是目前国内外找矿勘查工作中广泛应用的一项高新技术,具有采样密度高、数据量大、效率高、成本低等优势。文章重点介绍了国内外红外光谱仪器研发历史及现状,以及近年来运用国产CMS350A型全自动数字化岩芯扫描仪开展的矿物填图范例,较全面地展示矿物填图技术及其应用效果。红外光谱矿物填图技术基于海量数据客观勾绘矿化蚀变特征,精准识别具有重要找矿意义的蚀变矿物,获取矿物离子交换信息并反演热液流体性质,为区域找矿潜力评价及下一步找矿部署提供指导。红外光谱矿物填图技术的发展方向为工作波段向热红外扩展、设备小型化、提高光谱分辨率及拓展应用领域。 相似文献
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热红外高光谱技术在地质找矿中的应用综述 总被引：5，自引：0，他引：5
热红外高光谱技术（6~14μm）是一种新兴的绿色地质找矿技术,它通过分析矿物热红外光谱特征,开展矿物信息提取及填图应用研究,进而指导找矿勘查。比起发展相对成熟的短波红外（1.1~2.5μm）高光谱技术,它对于短波红外波段无法识别的石英、长石、石榴子石、橄榄石、辉石、碳酸盐矿物、黑云母、角闪石、磷灰石等矿物具有更加敏感的探测能力。目前,热红外在地质找矿中的研究尚处于初级阶段,很多科学问题尚待解决。矿物化学成分的变化是引起热红外波谱特征变化的最重要因素,这也是开展矿物识别与提取的理论基础,本文首次系统分析了不同波谱库及文献中的热红外波谱,总结了上述典型矿物的热红外波谱特征,揭示了矿物的诊断性波段与识别标志。而后将热红外高光谱技术分为地面热红外光谱数据分析技术与空中热红外图像处理技术两大方向,其中地面热红外技术主要基于岩芯或地表样品的波谱特征,开展矿物精细填图研究,建立矿床的找矿勘查模型;空中热红外技术基于图像处理与分析,提取区域矿物分布信息,为找矿指明方向。最后本文指出了未来热红外高光谱技术在地质找矿中的技术难点及热点,即高精度热红外高光谱仪器的研发、矿物热红外光谱的快速识别技术、热红外图像信息提取算法的优化。 相似文献
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《地学前缘(英文版)》2023,14(4):101562
The remote mapping of minerals and discrimination of ore and waste on surfaces are important tasks for geological applications such as those in mining. Such tasks have become possible using ground-based, close-range hyperspectral sensors which can remotely measure the reflectance properties of the environment with high spatial and spectral resolution. However, autonomous mapping of mineral spectra measured on an open-cut mine face remains a challenging problem due to the subtleness of differences in spectral absorption features between mineral and rock classes as well as variability in the illumination of the scene. An additional layer of difficulty arises when there is no annotated data available to train a supervised learning algorithm. A pipeline for unsupervised mapping of spectra on a mine face is proposed which draws from several recent advances in the hyperspectral machine learning literature. The proposed pipeline brings together unsupervised and self-supervised algorithms in a unified system to map minerals on a mine face without the need for human-annotated training data. The pipeline is evaluated with a hyperspectral image dataset of an open-cut mine face comprising mineral ore martite and non-mineralised shale. The combined system is shown to produce a superior map to its constituent algorithms, and the consistency of its mapping capability is demonstrated using data acquired at two different times of day. 相似文献
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Pan-sharpening is the process of transferring the spatial resolution of panchromatic (PAN) image to a multispectral (MS) image for producing a single image with high spatial detail and rich spectral information. In this study, PAN and MS imagery of Quickbird-2 and Landsat-8 are fused separately, using ten different pan-sharpening methods such as principal component analysis (PCA), modified-intensity hue saturation (M-IHS), multiplicative, brovey transform (BT), wavelet-principal component analysis (W-PCA), hyperspectral color space (HCS), high-pass filter (HPF), Gram-Schmidt (GS), Fuze Go, and non-subsampled contourlet transform (NSCT). The effectiveness of these techniques is assessed and compared by qualitative analysis and 14 quantitative analysis methods including bias, correlation coefficient (CC), difference in variance (DIV), relative dimensionless global error in synthesis (ERGAS), universal image quality index (Q), relative average spectral error (RASE), root mean square error (RMSE), structural similarity index method (SSIM), signal-to-noise ratio (SNR), peak SNR (PSNR), spatial correlation coefficient (SCC), image entropy (E), and gradient and quality with no reference image (QNR). The results of both analysis types show that the Fuze Go and NSCT produced the best fused image with high spatial detail and rich spectral information followed by the HPF and GS. 相似文献
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为深入研究和探讨高分五号(GF-5)航天高光谱遥感技术在铀矿地质找矿中的应用效果和潜力,基于龙首山成矿带航天高光谱数据,开展高光谱数据处理和蚀变信息提取工作,创新实现了GF-5高光谱波段修复,通过构建标准光谱库和诊断光谱,运用MNF算法、PPI算法,结合SAM光谱角填图技术,完成蚀变矿物端元提取和光谱匹配,实现研究区钠长石、方解石、石英、绿泥石、赤铁矿和高岭土蚀变矿物的提取,综合区域铀矿成矿地质背景,通过开展地面波谱测量和野外调查,在验证蚀变准确度的基础上,剖析航天高光谱蚀变信息和成矿规律,构建了区域找矿定位模型,圈定找矿预测区3处,取得了较好的找矿效果,为国产GF-5高光谱遥感在地质找矿中的应用提供了参考。 相似文献
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高光谱和高空间分辨率遥感技术在铀矿地质勘查中具有重要作用,遥感数据挖掘与知识发现、新方法研究则是各种铀成矿要素光谱信息和空间特征识别的关键技术手段。本文基于曲波变换技术,开发了卫星高光谱数据（Hyperion）和高空间分辨率（SPOT5）的影像融合方法,融合影像在数据噪声消除、信息增强与信息提取方面应用效果显著;利用离散小波变换技术,高精度提取了主要铀成矿要素的光谱参数,建立了典型四价和六价铀矿物的光谱识别谱系。另外,通过钻孔岩心和探槽工程的高光谱编录、地质编录和物探编录,建立了典型蚀变带的物谱关系模型,重点分析了赤铁矿化蚀变（Fe3＋）光谱特征与铀含量之间的相关关系。上述遥感数据处理新技术新方法在桃山地区铀矿地质勘查中取得了理想效果。 相似文献
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Airborne imaging spectrometer (also known as hyperspectral) remote sensing has been widely used to characterize mineralogy on mine waste surfaces, which is useful for predicting potential sources of acidity and metal leaching. The most successful applications employ fine spatial resolution—20-m pixels or smaller. Future satellite imaging spectrometer sensors are proposed to provide coarser spatial resolution—30- to 60-m pixels. This study examined the ability to map minerals related to acid mine drainage with visible to shortwave infrared hyperspectral imagery at varying spatial scales (2-, 15-, 30-, 60-m pixels) at the Leviathan mine Superfund site, located in the Eastern Sierra Nevada. Mineral maps were produced using spectral angle mapper and matched filtering algorithms. The 15-m images provided comparable maps to the 2-m images. The 30- and 60-m images lost the ability to identify smaller features; however, they were still able to identify high- and low-priority remediation zones at least 75 m in width. Based on our results, we believe 30-m spatial resolution on a satellite hyperspectral sensor will be sufficient for identifying hazardous surfaces at larger mine waste sites and provide important reconnaissance information that can help prioritize detailed ground-based studies. 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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Krishnendu Banerjee Manish Kumar Jain 《Journal of the Geological Society of India》2018,91(2):239-247
This work illustrates the effectiveness of hyperspectal image spectroscopy and lab spectroscopy in identification techniques of minerals in alteration zone of ore body. The adopted procedure involves testing of Hyperion image spectra, their processing for noise, spectral matching and spectral similarity measurement with selected library spectra. Average weighted spectral similarity; visual and statistical matching techniques were used to select end-members from image spectra. Minimum noise fraction and pixel purity index technique were used to retrieve end-member spectra from hyperion image. Hyperspectral image like hyperion has the capability to deliver laboratory standard spectroscopic result. This paper illustrates the capability of hyperion image spectra in copper ore identification and mapping of chalcopyrite outcrop. A systematic approach has been made in this paper. This approach describes how image end member spectra and laboratory spectra can be co-related to fetch accurate spectral form of chalcopyrite ores. Thus, statistical and graphical comparison has been carried out between image derived end member spectra and laboratory spectra of chalcopyrite for better accuracy. The visual measurements is satisfactory, R = 0.973 for fine and 0.976 for medium grained chalcopyrite ore. Excellent statistical significance levels (90–97%) are found while comparing these spectra. There are many success stories of sub-pixel and N-dimensional feature space methods to separate the hydrothermal alteration zones from iron oxide mixed ore bodies. Thus, unmixing methods are very useful for mapping of most dominating mineral parts of a pixel from hyperspectral images which have coarse spatial resolution. Finally, mapping of mineralized zone has been achieved through sub-pixel based classifiers like spectral angle mapper (SAM), constrained energy minimization (CEM) and adaptive coherence estimator (ACE) techniques. 相似文献