基于数字填图系统的遥感等数据在构造-地层分区 和地层单位识别中的应用 ——以1∶25万民和县幅、临夏市幅和定西市幅数字地质填图为例   总被引：2，自引：0，他引：2  

张克信  孙赜  于庆文  李超岭  朱云海  张旺生  寇晓虎 《地质通报》2008,27(7):965-973

在甘肃和青海交界地区的1：257Y民和县幅、临夏市幅和定西市幅数字区域地质调查中,以“数字填图系统（RGMAP）”为平台,使用遥感ETM^＋数据和地形数据对岩石地层进行了信息挖掘。数据准备主要是遥感和数字地形多源信息的提取和预处理．从数字地形图的等高线数据中提取高程,进而提取汇水网络等水文信息和地形参数。遥感数据经过地形校正、线性增强、色彩拉伸,进行空间分辨率增强,经彩色合成并结合数字高程,实现了对调查区构造-地层区划和部分岩石地层单元的识别。实践证明该项工作是地质填图的重要辅助手段。  相似文献   

决策树方法在遥感地质填图中的应用   总被引：4，自引：0，他引：4  

孙赜  白志强  樊光明  施彬 《地球科学》2004,29(6):753-758

决策树理论在遥感分类中, 分类准确、高效.依据其理论方法, 对青海省民和地区的遥感数据———ETM + (enhanced thematic mapper plus) 进行了分类, 选用的ETM +数据为1999年10月份数据, 数字高程(DEM) 数据来自于1:2 5万民和幅地形图, 数据格式为MapInfo通用格式MIF, 数据进行了坐标转换(地理坐标), 对原始数据进行了处理, 从等高线中提取数字高程.对遥感数据进行地形及光照矫正, 计算植被因子及缨帽变换的3个分量, 同其他5个遥感波段结合形成原始分类图层, 同时确定目标分类结果.原始数据的采样基于目视, 首先采用不同的彩色合成方案突出不同的目标地物, 交互式进行采样, 使用IDL语言编制程序从原始数据中提取地物数字信息, 使用Clementine7.2对数据进行处理, 其中10 %的采样数据验证模型准确率, 其余数据用来推算模型, 对数据进行10次迭代, 同时给予75 %的剪枝, 得到区分不同地物(如红层、黄土等) 的最合适图层(band 1 & band 3)和具体数值, 形成决策树模型, 将决策树模型导入Envi4.0中, 对原始数据(9个图层) 进行计算形成初步分类结果图, 对初步分类结果图进行一定的碎片合并, 最终形成分类结果图.该图同1:2 5万地质图进行对比确认分类的效果, 同传统分类图比较确认决策树分类方法优于传统分类.另外来自于决策树所提取的信息, 有利于地学知识的归纳总结   相似文献