IKONOS影像融合方法对比研究及应用效果评价

文章以IKONOS影像为数据源,使用常用的4种融合方法:IHS、主成分变换、Brovey和Pansharp,对影像的全色及多光谱波段进行融合,并对各方法的融合影像进行了目视对比、统计分析和光谱分析,发现与原始影像相比,融合影像的纹理信息、光谱信息在Pansharp融合影像中保持得最好。选用相同的训练样本,对原始影像和融合影像应用支持矢量机的方法(SVM),分为裸地、煤堆、河流、矿山建筑物、道路等5类地物,并对分类结果进行了精度评价。在4种融合影像中,Pansharp融合影像的分类精度最高,总体分类精度达到82.89%。综合分析得出,Pansharp方法是一种较好的融合方法。     

浅论基于面向对象的遥感图像分类

传统的基于像素的统计特征的分类方法在处理高分辨率影像的分类问题上遇到了很大的困难.介绍了面向对象与基于像素的分类方法,探讨了基于面向对象的遥感影像的模糊分类方法在地物分类中的新思路.并且通过了展示利用ecognition进行的的一个分类实例,阐述了面向对象的模糊分类技术的软件应用.     

空间数据库中的拓扑数据模型研究

介绍GIS中的基本拓扑关系、拓扑模型及其在空间数据库中的实现,结合PostGIS/PostgreSQL开源空间数据库平台,研究空间数据库中拓扑模型的组成要素、层次、逻辑结构、应用模式和实现方法,为进一步利用拓扑模型进行深层次应用准备知识。     

论红土型金矿的矿化时间

运用地貌学中受搬运限制过程中的风化堆积模型，讨论了红土风化剖面发育所需的时间。结果表明，视风化母岩差异，1Ma可以形成1～ 50m 厚的红土风化剖面。认为红土型金矿床矿化的时问约数百万年至数十百万年。     

西藏玉龙铜矿床三维可视化研究

利用Vulcan软件系统对玉龙铜矿Ⅱ号矿体0-10线矿段地质体进行三维可视化研究,建立了矿区探矿工程数据库及地质体三维模型,利用地质统计学方法进行矿体的品位和资源量估算,为下一步地质勘探和矿产开发利用提供科学依据,为矿山的现代化管理提供基础资料。     

基于支持向量机的遥感蚀变信息提取

社会生产以及人类物质需求的不断增加使得矿产资源日益短缺,如何在自然条件恶劣的地区探寻可利用的资源已成为当今地质工作者研究的热点,而传统的信息提取方法由于受样本数目以及维数的限制等原因,得到的结果一般精度不高,并不能很好地指导遥感找矿,因此,研究了遥感蚀变信息提取的一种新方法--基于统计学习理论的支持向量机方法.该方法很好地解决了机器学习方法研究中遇到的一些瓶颈难题,如神经网络结构的确定、过学习与欠学习、维数灾难、局部极小点等问题,已成为继模式识别和神经网络研究之后机器学习领域新的研究热点.通过对青海都兰-乌兰地区的试验证明了该方法在遥感矿化信息提取应用中的可行性,同时得到了令人满意的效果.     

遥感图像中蚀变信息的提取方法研究

鉴于矿化信息在植被稀少的地区反映在遥感图像上有明显的色调异常,故而遥感在地质找矿中的应用如今越来越广泛.通过对阿尔金地区某地的ETM+图像进行一系列比值、主成分分析,提取出蚀变信息,圈定找矿金属靶区,为大规模的找矿缩短了周期.     

小波变换与IHS变换遥感图像融合

针对遥感图像融合中IHS变换和小波变换的缺陷,采用了两者结合的图像融合方法.这种方法既可以克服IHS变换方法中光谱失真严重的问题,又解决了小波变换方法中空间分辨率较低的问题,吸取了两种方法的优势,优于单纯的IHS变换方法和小波变换方法.     

矿产资源空间数据库的分析与设计

在GIS软件和面向对象的关系数据库Oracle的支持下,从需求分析、概念结构设计、逻辑结构设计以及物理结构设计等几个方面,详细阐述了矿产资源空间数据库的设计方案,并分析了空间数据库建立过程中必须注意的问题.     

基于统计分析的遥感图像分类方法

在常规的遥感图像分类中,监督分类和非监督分类是两种主要的方法,是按照光谱的统计特性进行分类的.主要针对监督分类和非监督分类一些常用的方法加以说明,各列举了两种比较常用的方法及其现状.