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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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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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《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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《中国煤炭地质》2018,(Z1)
航空机载高光谱遥感数据(CASI/SASI)具有图谱合一的优势,能够根据光谱特征进行地物的直接识别。以宁夏汝箕沟煤田的CASI/SASI航空机载成像光谱测量影像数据为主要信息源,利用ENVI软件对数据进行了辐射校正和辐射定标、大气校正(光谱重建)与几何校正等预处理,同时利用FieldSpec~Pro FR便携式光谱仪对研究区烧变岩及煤层各类样本进行光谱测试,提取其光谱特征。在数据处理和实测光谱(野外与室内)分析的基础上,运用混合调制匹配滤波法,对研究区烧变岩和煤层进行高光谱识别,获得了研究区烧变岩和煤层高光谱分布图。通过野外调查验证和地质综合分析可知,野外观察的烧变岩及煤层分布与高光谱遥感解译结果基本吻合。该实例表明CASI/SASI航空机械成像高光谱数据在烧变岩及煤层勘查领域具有较好的应用效果和广泛的前景。 相似文献
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高光谱遥感是当前遥感技术领域的热点,其“图谱合一”的技术优势使得定量化遥感技术成为实用化技术。目前卫星、航空和无人机的高光谱技术应用热潮兴起,在地质调查、矿产勘查和环境监测中逐步得到深化应用。地质领域中,利用反射光谱,可以识别40余种矿物,对于追索矿化热液蚀变中心和预测铀成矿有利区、分析热液运移的时空演化等具有重要意义。由于复杂地质场景中矿物的紧致、非线性混合,为精确识别其光谱特征和丰度信息带来了挑战。将深度学习技术引入到高光谱地质分析中,能够从高光谱数据中获得更为关键的信息,具有广阔的应用前景。但在实际的地质应用中,很难获得大量高光谱标签数据来训练深度神经网络。文章提出一种针对有限样本铀矿蚀变矿物光谱数据的深度学习方法,采用稀疏降噪自编码神经网络模型提取矿物端元光谱,结合Hapke物理模型进行光谱数据增强,最后利用稀疏全连接的深度神经网络进行矿物含量的提取。实验室和航空高光谱遥感数据实验结果表明,与传统的方法相比,该方法的矿物定量分析精度更高,填图效果更好,为高光谱矿物填图、地质调查和铀矿地质勘查等应用提供了新的技术支持。 相似文献
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新疆阿尔金地区位于阿尔金成矿带,属于干旱半干旱高寒山区景观区,该区成矿条件优越,但自然地理条件较差,基岩裸露利于蚀变矿物准确提取,采用CASI/SASI航空高光谱遥感进行蚀变矿物遥感信息提取及找矿预测,可以克服自然条件影响,降低成本。本文以CASI/SASI航空高光谱遥感数据为数据源,以干旱半干旱高寒山区景观区为研究背景,评价研究该区CASI/SASI航空高光谱蚀变矿物遥感信息提取效果,通过野外地质调查,发现了镍、铁、钴、钒、钛、铜等元素多金属矿化线索,并最终圈定了YC01和YC02等两处找矿预测区。说明CASI/SASI航空高光谱遥感在干旱半干旱高寒山区蚀变矿物遥感信息提取效果显著。 相似文献
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高光谱遥感技术找矿应用是当前遥感地质领域研究的前缘和热点,国内外都在积极进行探索。本文依托国土资源部航空物探遥感中心高光谱遥感地质找矿项目,利用核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室拥有的国内唯一一台CASI/SASI/TASI航空高光谱成像系统,在甘肃北山柳园-方山口地区,共采集了3500km2的高空间分辨率的高光谱遥感数据。经数据预处理,光谱重建和蚀变矿物填图,开展了航空高光谱遥感固体矿产的探测研究。从航空高光谱遥感的新角度,研究了柳园-方山口地区的区域成矿背景,构建了研究区成矿构造格架(非构造格架),提出黑石山-花牛山深大断裂带为柳园-方山口地区的区域控矿断裂,其呈EW向区段为该区最佳找矿地段的新认识。探讨了固体矿产高光谱遥感矿床定位模型的建模思路、方法,构建了研究区金属矿产的矿床定位系列模型。强调模式找矿是高光谱遥感找矿的有效途径,在研究区开展了模式找矿的示范应用,发现了7处找矿靶区,取得了明显的找矿效果。实践表明,高光谱遥感技术在地质找矿中有其独特的优势,主要是可快速、大面积地提取蚀变矿物,特别是航空高光谱遥感技术,由于可以获得高空间分辨率(可达亚米级)的高光谱遥感数据,从而可以识别规模小的近矿围岩蚀变,找矿实际上就是找近矿围岩蚀变,从这层意义上讲,航空高光谱遥感技术具有直接找矿的效果。航空高光谱遥感的快速、大面积地提取蚀变矿物的技术优势是迄今为止其他地质勘查方法无法替代的。因此,在地质找矿中应充分发挥高光谱遥感技术的重要作用。 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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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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高光谱热红外遥感技术在地质找矿中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱热红外遥感技术用于地质找矿,目前国内外都在探索,由于热红外发射光谱的混合为线性混合,利用线性解混技术可以对硅酸盐类矿物,如石英进行识别和提取。这是其优于可见光—近红外和短波红外之处。大多数金属矿床与石英脉—硅化带的关系密切。另外,石英脉与硅化带的控矿作用又有差异。因此,利用高光谱遥感技术提取石英脉—硅化带,并将二者区分开来,对于金属矿的找矿具有极其重要的意义。航空高光谱热红外遥感技术由于可以获取高空间分辨率(亚米级)的高光谱热红外数据,可以进行热红外矿物精细填图,提取规模小的石英脉或硅化带,从而更具地质找矿价值。本文利用核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室的航空热红外成像系统(TASI),在甘肃北山柳园—方山口和新疆雪米斯坦地区获取了高空间分辨率的高光谱热红外遥感数据,从开展实用化热红外大气校正与光谱重建技术入手,探索了石英脉—硅化带提取与区分,解决了地质找矿中石英脉—硅化带的提取与区分这一具普遍性的关键技术难题,并通过示范应用,取得了明显的找矿效果。 相似文献
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机载高光谱具有高光谱分辨率和高空间分辨率的特点,展现出了独特的优势。机载高光谱数据的几何校正精度,直接影响着数据能否正常使用,是数据预处理中的关键问题。传统的空中三角测量技术必须依靠地面控制点才可以解算影像的外方位元素,工作量大,而且在无法测量地面控制点的区域不能使用。本文在分析CASI/SASI系统几何校正原理的基础上,结合POS AV系统,设计了一套几何检校方案;检验结果表明,在测区范围内无地面控制点的情况下,利用检校场飞行解算的相关数据,CASI/SASI高光谱数据的几何精度达到了要求。 相似文献
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通过对喀木斯特及其周围地区锡矿进行勘查和剖析,总结了与其相关性较大的蚀变类型及蚀变矿物组合,利用航空高光谱数据(SASI-TASI)对该地区进行蚀变矿物填图;使用TASI热红外数据,通过SiO_2光谱特征经验公式推演和运用,计算SiO_2含量,进行高SiO_2区(带)提取。结果表明,高硅条带提取精度高,高硅条带主要分为硅化带和酸性岩脉(潜火山岩脉);硅质条带叠合水云母化、云英岩化蚀变带多发育锡矿等多金属矿化,为锡矿的遥感找矿标志。根据这些信息,圈定多个锡矿成矿预测区,部分区段发现了较好的锡矿化。 相似文献
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EO-1Hyperion高光谱数据FLAASH模块大气纠正 总被引：2，自引：0，他引：2
EO-1Hyperion高光谱遥感影像在实际应用中,需对图像进行大气纠正及补偿等预处理,以便获得较好质量的图像,为进一步分析和应用提供保障.笔者运用FLAASH大气校正模型对中国云南香格里拉地区的Hyperion卫星影像进行大气校正,利用图像MNF转换法对光谱曲线进行去噪平滑优化,再对校正前后影像进行遥感影像和典型地物光谱曲线对比分析.结果表明,影像经FLAASH大气校正和MNF平滑后,较好地消除了大气影响和Hyperion高光谱遥感图像的光谱噪声. 相似文献
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航空高光谱识别的高、中、低铝绢云母矿物成因学研究 总被引：2，自引：0，他引：2
国内外学者在航空高光谱矿物填图时,根据Al-OH光谱特征吸收波长位置不同将浅色云母类矿物分为2~3类,分别命名为高铝绢云母、中铝绢云母、低铝绢云母,但对它们的成因特点却只有零星的讨论,没有比较系统的有针对性的研究。本文在新疆雪米斯坦铀多金属成矿带获取CASI/SASI航空高光谱数据,并开展矿物填图的基础上,针对高铝绢云母、中铝绢云母、低铝绢云母等三种矿物的成因学专门开展了比较系统的研究。采用的方法主要是在开展详细的野外地质观察、采样的基础上,对采集的上述三类矿物蚀变岩样品进行详细的室内光谱测量、Al-OH吸收波长位置统计、显微薄片观察、全岩X衍射分析、粘土X衍射分析等研究,并结流体成矿理论和已有矿物成因学知识,进行了详细深入的分析讨论。研究表明,高铝绢云母蚀变岩蚀变强烈,云母类蚀变矿物以绢云母、伊利石为主,且主要与叶腊石和微晶石英等矿物伴生,而低铝绢云母蚀变岩蚀变强度中等,以伊利石、伊蒙混层为主,绿泥石增加,主要与方解石、浊沸石等矿物伴生;高铝绢云母蚀变岩具有相对高的石英含量和粘土矿物总量,具有相对较低的钾长石、斜长石以及方解石含量;低铝绢云母蚀变岩则具有相对较低的石英和粘土含量,具有相对较高的斜长石、钾长石和方解石含量。通过深入分析讨论,本文提出了在研究区航空高光谱识别的高铝绢云母形成于相对高温、偏酸性的热液流体环境,低铝形成于相对低温、偏碱性的热液流体环境。这一新认识对航空高光谱遥感矿物填图结果的深入应用和深层次找矿信息反演具有重要意义。 相似文献
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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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基于FLAASH的高光谱遥感数据大气校正应用 总被引：1，自引：0，他引：1
星载传感器接收到的电磁波,必经大气吸收和散射的影响。高光谱分辨率遥感影像具有大量光谱信息,为了精确提取高光谱遥感信息,对大气校正是必不可少的。对于Hyperion遥感影像而言,其信噪比较低,在反演地表反射率过程中,此项工作尤为重要。基于FLAASH对Hyperion影像进行了大气校正,分析了不同地物校正前、后的光谱特征,与标准库对比后,取得了比较理想的校正效果。结果说明,通过大气辐射传输模型理论进行大气校正是可行的。 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