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地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明：不同岩性、不同地形地貌的地形因子（组合）之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数（MTI）以及微观曲率指数（MCI）对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。 相似文献
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目前主要采用热红外遥感数据识别高温目标,研究发现短波红外数据也具有较好的高温目标识别能力。在高温目标混合像元中,高温地物的温度和面积是待求解的未知数,也是决定混合像元波谱特性的重要参数。首先基于能量守恒原理建立了地表高温目标混合像元的辐射能量方程,然后进行方程参数的敏感性分析。研究结果表明,高温目标面积百分比和常温地物反射率对高温地物的温度和面积反演最为敏感。以山西保德和陕西府谷研究区ETM+第7波段的数据为例进行了高温目标识别研究,所识别的火点像元辐射通量密度为背景的1.36~4.76倍。经野外验证,用马氏距离法识别高温目标的精度达到88%,表明短波红外波段的遥感数据可用于高温目标的识别。 相似文献
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地貌形态特征分类对生态环境、水文研究及地质构造分析等地学研究具有重要意义,已成为现代地貌学的一个研究热点。利用高分辨率DEM数据,以平均坡度、截面曲率、最大曲率和最小曲率等地貌形态因子为参数,构建地貌形态分类模型;基于自组织映射神经网络提出数字地貌形态分类数学优化方法,对长春地区进行地貌分类。该方法实现自动聚类分析,获得了10种地貌类型阈值,达到地貌形态特征分类要求。这种方法突破了形态参数分类方法6种地貌类型的限制,分类种类达到10种;通过SOM聚类分析,自动获取阈值,从而减少了人为主观因素的干扰。地貌形态分类取得较好效果。 相似文献
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线性光谱混合模型的适用观测尺度分析 总被引：1，自引：1，他引：0
线性光谱混合模型是目前应用最广泛的光谱混合模型,但由于遥感观测多分辨率的特点,模型的适用性会受到尺度效应的影响。为探索该模型在不同观测尺度下的适用程度,本文从地物辐射原理出发,通过理论推导微面元辐射通量表达式,得出地物辐射通量除了与端元反射率和面积比有关外,也与天顶角存在显著的非线性关系。因此,在线性光谱混合模型和微面元辐射通量的基础上,推导了更具普适性的积分线性光谱混合模型的表达式,再采用数值模拟的方法,计算了两模型的相对差值Δρ,结果表明Δρ的大小仅与探测单元的半瞬时视场角β有关,并通过实测光谱实验对上述推论进行了验证。研究表明,当β13°时,Δρ较小,线性光谱混合模型是积分线性光谱混合模型的一种近似表达形式,β完全可作为确定线性光谱混合模型适用观测尺度的关键依据,并且该模型的适用程度随β的增大而降低。 相似文献
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目前,高温目标遥感识别研究所采用的波段或光谱指数大多局限于定性分析,缺乏定量评价指标与筛选方法。为建立具有普适性的波段筛选原则及评判指标筛选方法,实现高温目标的有效识别,根据方差分析思想,构建可分性度量指标对高温目标与各类常温地物分别进行特征波段筛选,确定高温目标识别的若干有效波段,结合地物波谱特性构建并筛选高温目标最优识别指数。研究表明,经定量筛选综合确定的最优光谱指数能有效将高温目标与绝大多数常温地物区分开;在此基础上,再利用区分高温目标与易与其混淆的彩钢地物的最优识别指数进行二次识别,可进一步提高识别精度,高温目标2次识别精度分别为95. 4%和97. 6%。 相似文献
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地质图空间数据库的建立是我国从纸制地质图件向多源地学空间信息数据库转变的一个标志,为多源地学信息综合分析和解释提供了充足的数据源。将建平幅以往大量的数据纸介质整理后进行属性数据、图形数据采集,建立了一个能够随意提取、可以不断更新的地质图件库,分析讨论了地质图数据库的特点、功能,并进行了应用。 相似文献
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卫星传感器波段平均太阳辐照度(solar exoatmospheric spectral irradiances,简称ESUN)是反演地表温度、大气顶部反射率的重要参数。目前,Landsat 8卫星的传感器ESUN值美国地质调查局仍未公布。采用ChKur、WRC、Thuillier、ASTM和Wehrli太阳光谱数据,结合Landsat 8卫星的相对光谱响应数据,使用代入计算的方法分别计算了OLI传感器各波段的ESUN值。与ChKur数据计算的结果相比,应用Wehrli数据计算的结果均方根误差最小,使用WRC数据计算的结果均方根误差最大。为验证结果,用同样的方法计算了基于ChKur太阳光谱数据的Landsat 7卫星ETM+传感器的ESUN值,并与美国地质调查局官方推荐的结果做对比,结果表明,基于ChKur太阳光谱数据采用该方法计算结果较为符合官方数据。 相似文献
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遥感信息与化探信息为地表地质体或地质现象物理特性和化学特性的表现,矿物特征光谱是对矿物化学组分的响应,二者存在密切的关联。2种信息融合既要达到空间位置的精确对应,又要根据物质成因的相关性,实现2种数据间数据层、决策(符号)层等不同层次的数据耦合,提高异常信息提取的准确度。通过对遥感与化探信息形成机理及特点的分析可知,二者在空间和成因上具有一定的相关性。采用反距离加权插值法,将化探散点数据转化为栅格数据结构并进行空间尺度的转换和配准,选择和研究区异常相关的4种元素(Au、As、Sb、Bi)与原始遥感数据进行融合,对融合后数据采用主成分分析的方法对内蒙古苏尼特左旗地区进行蚀变信息提取,较单独利用遥感数据提取结果剔除了无意义的异常信息点,异常区域更为具体。经野外检查,验证多处地表岩石蚀变的存在,证实了该方法的有效性。 相似文献
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