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岩石单元的结构、构造、差异风化和出露状况在遥感图像上综合表现为图形纹理特征即“图”标志，其矿物成分和组合则表现为光谱特征即“谱”标志.传统遥感岩石单元分类以利用其光谱特征为主，图形纹理特征为辅，因此分类精度有限.以新疆维吾尔自治区与甘肃省交界的北山西段为研究区，开展岩石单元图形指数和光谱指数协同分类方法研究.基于Worldview-2全色图像构建的图形指数，能够量化岩石单元的层理、构造、展布形态和微地貌等特征，包括0°和45°定向滤波图像及灰度共生矩阵计算出的同质性和异质性特征图像、熵特征图像；光谱指数基于Worldview-2多光谱图像和ASTER（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）短波红外波段图像利用比值、和-差方法构建.多源遥感图像构建的光谱指数其光谱波段涵盖可见光-近红外及短波红外，包括RI（Ratio index）ASTER、SI（Spectral index）ASTER、SIWorldview-2.采用面向对象方法对建立的图谱指数进行多尺度分割，依据不同岩石单元出露规模建立适宜的分割尺度，利用光谱指数自动提取相应岩石信息，实现岩石单元自动分类.结果表明，实验区基于图谱协同方法共划分出17类岩石单元，总体精度达到83.62%，而单独利用Worldview-2和ASTER图像，仅划分出13类和14类岩石单元.提出的图谱协同岩石分类方法可为我国西部高海拔深切割无人区地质调查及找矿工作提供新思路和遥感技术支撑. 相似文献
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在岩心观察的基础上,通过对歧口凹陷马东东地区沙河街组一段下部岩石类型及其组合、沉积构造、粒度特征、地震和测井资料的处理成果以及岩心物性的研究,提出了该区为深湖环境下的重力流沉积,包括水道微相、漫溢微相、水道间微相和湖盆泥微相.其中,以水道徽相为主.重力流沉积物源方向稳定,主要来自于砑究区的北东方向,水道位置总体摆动不大.重力流砂体呈带状展布,厚砂体发育区位于Gs24-26井区附近及其以南的马东南地区.水道微相在滨Ⅰ油组分布最广,但分叉较多,其余3个油组重力流水道均以水道下游会合为主.该区沉积微相类型与砂岩厚度有密切的对应关系,而砂体越厚孔隙度越大,水道微相的储层物性最好,也是最有利的油气富集微相单元.通过研究,掌握了研究区沙一下沉积微相的时空展布和变化规律及其与储层物性的关系. 相似文献
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为了分析地震后建筑物毁伤程度,构建了一种结合灾前高分辨率光学影像和灾后高分辨率SAR特性的评估方法。首先,通过震前高分辨率光学影像提取矩形建筑物的位置和长、宽、高等三维信息;然后,通过GPU加速的方式对建筑物进行雷达影像模拟;最后,通过计算仿真SAR影像与震后灾区雷达真实影像的相似性,判断建筑物是否毁伤。选取2008年四川汶川5·12地震时的超高分辨率遥感影像,对算法进行了验证,实验证实了算法的可行性与有效性。 相似文献
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基于Mamdani FIS模型的滑坡易发性评价研究 总被引：1，自引：0，他引：1
滑坡的形成是众多非线性关系的影响因子相互作用的结果,传统滑坡预测方法需要大量实地勘查数据。利用Mamdani FIS(模糊推理系统)模型对三峡库区巴东-秭归段进行滑坡易发性预测,并对结果进行评价。通过地理信息系统(geographic information system,GIS)、遥感(remote sensing,RS)技术和区域地质背景资料获取地形类、生态环境类和地质背景类共3类7种滑坡影响因子,建立了192条相关的推理规则,在Matlab平台下基于Mamdani FIS模型得到研究区滑坡易发性预测指数,并生成滑坡易发性区划图。预测结果的受试者工作特征曲线下的面积值为82.8%,显示滑坡评估效果良好。结果证明,与其他模型相比,基于空间信息技术的Mamdani FIS模型,利用其非线性分析能力和基于专家意见的推理规则,评估滑坡易发性时不需要先验知识支撑,简化了模型使用时对数据的要求。另外,该模型只需通过专家意见改变推理规则就可以应用于不同的地质地理环境区域,显示其较强的适应性。 相似文献
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基于ASTER GDEM V2数据,提取福建沿海地区主要的水系网络和流域盆地,计算亚流域盆地的面积-高程积分值(HI值),以分析区内流域地貌与新构造运动的响应关系。结果表明,HI值从沿海向内陆呈条带状逐渐递减,与本区NW向主要断裂带的活动特征和小震活动分布特征具有较好的一致性,这也可能是区内向内陆地区方向受到台湾岛动力触角的影响逐渐减弱的原因。同时南海盆地打开的裂谷扩张和太平洋板块向东俯冲过程的博弈结果在福建沿海地区的流域地貌中也得到了比较充分的反映。 相似文献
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光谱角制图（SAM）是一种光谱匹配方法,通过量化目标地物光谱与已知参照光谱的相似程度来判断目标地物的类型,广泛应用于多光谱遥感岩性识别。目前,岩石单元训练区内像元的均值光谱,往往作为代表该岩石单元的参照光谱来进行光谱角制图,而使用均值光谱作为参照光谱库的方法,并未考虑岩石单元内部固有的光谱差异性,很大程度上影响了SAM分类效果。为了消除SAM岩性划分时岩石单元内部的光谱差异的影响,本文采用了一种多元参照光谱的SAM岩性划分方法。首先,依据研究区已有地质资料和Landsat-8影像特征,选定各类岩石单元训练区;接着进行各岩石单元训练区内部像元的光谱差异性分析,和各训练区之间的样本可分离性分析,分别使用均值参照光谱库的SAM方法和多元参照光谱库的SAM方法对研究区Landsat-8影像进行了岩性划分实验。研究结果表明,多元参照光谱库的SAM岩性分类方法很好地改善了岩石单元内部光谱差异性对均值参照光谱库的SAM岩性分类方法的影响,分类精度显著提高。 相似文献