高分遥感数据在火山岩中的解译及成矿预测——以新疆泉水沟地区为例

针对新疆泉水沟火山岩地区海拔高、交通不便带来的调查程度低的问题,该文利用WorldView-2和ASTER数据进行综合解译,共解译出5个火山口,并将其岩性由火山口至外部划分为杏红状碱性玄武岩、碱性玄武岩、粗安岩夹碱性玄武岩、粗安岩、粗安岩夹火山角砾岩等5个岩性单元。结合该地区相关地质资料,并利用ASTER数据进行遥感蚀变异常的提取圈定,认为泉水沟组火山岩早期具爆发相,晚期具溢流相,底部岩浆房的形成与泉水沟-冰水河断裂深部活动有关,具备很好的成矿热源与矿源条件,是寻找热液型金、铜、多金属及硫磺的有利地区。     

基于国产卫星数据的遥感找矿预测——以青海省柴北缘地区为例

针对国产卫星数据进行遥感蚀变矿物信息提取存在较大困难这一问题,以青海省柴北缘地区为例,对基于国产卫星数据的铁染蚀变信息提取及其在找矿预测中的应用进行了研究。在了解青海省柴北缘地区地质背景和主要控矿因素的基础上,开展了国产卫星数据在地质矿产信息提取过程中的应用研究。通过各类地质体的影像特征分析,实现了由宏观解译到微观解释,表明国产卫星数据不仅能够细分岩性-构造层,并具有识别细微的与成矿作用相关的岩性、破碎蚀变带、小的岩体或岩脉的能力。根据国产卫星的多光谱波段设置,利用比值法和主成分分析方法提取了铁质矿物异常信息。在岩性、构造、成控矿要素解译的基础上,结合同步提取的遥感异常进行成矿与控矿信息筛选,并叠加多种地学信息进行成矿预测。经实地验证,发现基于国产卫星数据获取的遥感示矿信息与区内矿化现象十分吻合,表明所圈定的遥感找矿远景区具有重要的找矿应用价值。     

基于ETM数据的蚀变遥感异常信息提取及成矿区预测研究-以甘肃党河南山地区为例

遥感成矿探测技术关键在于成矿构造及蚀变矿物信息的提取。以甘肃酒泉党河-南山地区为研究区,基于ETM数据和ASTER遥感数据,利用主成分变换、掩膜分析、阈值分割等方法,从Landsat\|7 ETM数据中提取矿化蚀变信息并预测可能成矿的区域。该方法准确、有效地消除了云、雪等干扰信息,利用该方法获得的矿化蚀变信息与已知矿点有很好的一致性,因此用该方法提取蚀变信息是可行的。     

基于国产卫星数据的遥感找矿预测———以青海省柴北缘地区为例

针对国产卫星数据进行遥感蚀变矿物信息提取存在较大困难这一问题,以青海省柴北缘地区为例,对基于国产卫星数据的铁染蚀变信息提取及其在找矿预测中的应用进行了研究。在了解青海省柴北缘地区地质背景和主要控矿因素的基础上,开展了国产卫星数据在地质矿产信息提取过程中的应用研究。通过各类地质体的影像特征分析,实现了由宏观解译到微观解释,表明国产卫星数据不仅能够细分岩性-构造层,并具有识别细微的与成矿作用相关的岩性、破碎蚀变带、小的岩体或岩脉的能力。根据国产卫星的多光谱波段设置,利用比值法和主成分分析方法提取了铁质矿物异常信息。在岩性、构造、成控矿要素解译的基础上,结合同步提取的遥感异常进行成矿与控矿信息筛选,并叠加多种地学信息进行成矿预测。经实地验证,发现基于国产卫星数据获取的遥感示矿信息与区内矿化现象十分吻合,表明所圈定的遥感找矿远景区具有重要的找矿应用价值。     

面向对象的高分辨率遥感影像信息提取——以耕地提取为例

随着高分辨率遥感影像的广泛应用,面向对象的高分辨率影像信息提取技术得到了迅速发展。本文着重讨论面向对象的高分辨率遥感信息提取的关键技术,探索了面向对象的影像分析软件eCognition在耕地信息提取方面的最优参数选择,并且从IKONOS影像中提取的耕地信息与传统分类方法的提取结果进行对比。试验结果表明该方法具有较高的精度。     

基于主成分分析的SVM矿化信息提取研究——以青海黄南州阿哇地区为例

针对传统矿化信息提取方法需要大量样本,且样本选取困难的缺陷,利用主成分分析和支持向量机(SVM)原理,建立矿化信息提取模型。选择青海黄南州阿哇地区作为典型研究区。首先进行主成分分析,选取训练样本;然后求解最优超平面,进而确定决策函数;最后泛化推广识别其他待识别的样本。通过所提取的遥感蚀变异常信息与原有矿区叠加分析,叠加基本吻合;从野外实地验证来看,均发现了不同程度的矿化现象,并指出了5个重点异常区。     

山地高原地区TM影像水体信息提取方法比较-以香格里拉县部分地区为例

采用遥感数据对地物进行识别是获取地物信息的一种重要手段。在云南省香格里拉县湿地研究中,以Land-sat ETM+影像作数据源,分别采用了阈值法、差值法和阈值法的结合运用、多波段谱间关系法和阈值法的结合运用3种方法对湿地进行识别。结果表明:采用阈值法难以将灰度值接近的山体阴影和水体区分开来,差值法和阈值法的结合、多波段谱间关系法和阈值法的结合运用提取到的水体信息精度较高,多波段谱间关系法对于消除阴影的效果最好。     

城市建成区地表热通量的遥感研究——以泉州市区为例

近年来,城市热岛效应已成为一个日益突出的城市环境问题,并受到了普遍关注。本文主要利用泉州市1989年、1996年Landsat TM以及2003年Terra ASTER遥感卫星影像来反演地表温度、地表反照率和植被指数等重要参数,然后结合当地的气象数据来进一步反演泉州市区的显热和潜热通量,分析了它们这些年发生的变化。研究表明泉州市区显热通量的高值分布区与城市建成区的分布范围基本吻合,并且在这些年中的分布面积不断增加。     

南方红壤典型水土流失区植被分类及植被类型变化的遥感评估——以福建省长汀县河田地区为例

以福建省长汀县河田地区的植被为研究对象,选取2010年Landsat 5和2014年Landsat 8遥感影像,基于影像的植被光谱特征曲线和纹理波段,对该区进行植被分类和植被类型变化的研究。精度验证表明,两年份的植被分类的总精度分别为85.62%和86.44%,Kappa系数分别为0.804和0.818。研究结果表明:2010~2014年间河田地区共增加植被面积590.40hm~2,并且两年份的植被类型均以马尾松为主,其面积占各自年份植被总面积的69%以上,而其它植被类型的面积比例各异。分析发现,政策的支持是该区植被在这4年间发生变化的主要驱动力。研究表明该方法能够有效地对植被进行分类,并且可以准确地掌握河田地区各植被的分布及面积,较好地了解各植被的变化及变化原因,为水土流失治理及植被优化提供科学决策依据。     

区域土壤重金属潜在风险遥感监测模型及应用——以湘江流域下游区为例

针对土壤中-轻度重金属污染监测中缺乏实时高效的方法技术问题,提出了一种利用遥感数据进行风险估算的计算模型。以湘江流域下游区生态地球化学调查数据与遥感数据的相关性分析为基础,探讨土壤化学组分及重金属元素含量与地表光谱曲线的关系,进而建立以NDVI指数估计土壤重金属潜在生态风险,并以土壤养分、酸碱性、化学类型等属性指数进行修正的遥感监测模型。以第一次地理国情常普查数据代入模型,结果表明,研究区近十年土壤重金属潜在生态风险整体降低,但小城市和农村局部有新增趋势。检验证明模型可信度较高。     

利用ETM数据进行矿化蚀变信息提取的方法研究——以柴北缘地区为例

在柴北缘地区利用ETM数据进行遥感矿化蚀变信息提取方法研究主要基于三个方面：①研究区蚀变信息及背景干扰地物信息的光谱特征;②矿化蚀变信息提取的最佳变量集组合;③图像增强处理方法和流程。在综合分析研究的基础上,采用“图像掩膜→最佳变量组合→波段比值→主成分分析→阈值分割→多元数据综合分析及异常筛选”的方法和流程提取了柴北缘成矿带的矿化蚀变异常信息,为该区综合成矿预测提供了可靠依据。     

基于ASTER遥感数据的矿物快速识别——以内蒙古萨麦地区为例

着力于充分利用遥感数据的时空特性及软件的智能开发,使在矿物识别中能获得事半功倍的效果。基于ASTER数据在可见光、近红外及热红外波段上的分布特性,利用USGS、JHU、ASU波谱库提供的矿物光谱,针对不同矿物类型的提取设计了特定的矿物识别模式。针对上述识别模式对ENVI进行二次开发利用,方便迅速地对内蒙古萨麦地区进行了矿物填图。研究结果表明:ASTER数据在识别矿物及矿物分类填图中展现出了优良的数据特性。ENVI二次开发功能强大,快捷有效。通过野外的勘探证实,分类效果良好。     

监督分类在第四纪堆积物遥感解译中的应用——以天津武清地区为例

遥感解译是地质填图的重要工作手段之一,在深覆盖区进行第四纪地质填图,对第四纪松散堆积物的解译是遥感解译的重要工作.使用监督分类这一遥感解译方法,可以更有效地对第四纪松散堆积物进行判别,其判别能力高于单纯目视解译。本文以天津武清地区为例,选用ETM+数据,使用监督分类法对该区第四纪松散堆积物进行遥感解译。经过反复试验与评价,建立训练区各7类,选择平行六面体法作为分类算法,对该区进行监督分类。使用目视解译在分类结果上圈定松散堆积物的分布界线。经野外验证,正确率达到73%。可以认为监督分类法适合应用于深覆盖区区域地质调查的遥感解译工作。     

基于多元数据和不同分类算法的遥感影像信息提取及精度评价 ——以祁连山东段为例

以祁连山东段典型山地系统为研究区,通过提取研究区TM影像的主成分、各类植被指数、基于灰度共生矩阵的影像纹理特征以及研究区地形特征等数据,应用最优波段指数方法得到最优波段组合,并运用非监督分类、最大似然法、支持向量机分类法、决策树分类法对上述最优波段进行分类研究。结果表明多尺度数据挖掘有利于分类精度的提高,同时选取合适的判断标准的决策树分类方法在遥感信息提取中有比较直观意义和较高的分类精度。在上述分类方法中分类精度由高到低为决策树分类>支持向量机法>最大似然法>非监督分类法。决策树分类总体分类精度为94.50%,kappa系数为0.9122。
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基于高分遥感影像的露天矿区土地利用动态监测——以平朔矿区为例

煤炭能源是我国能源体系的重要组成部分,煤炭的露天开采相较于井工开采对周边环境影响更加深远。平朔矿区是我国早期开发的露天矿区,主要采用边修复边开采的露天开采模式,导致矿区内部土地利用变化较快,亟需高效、准确提取各类地物类型及监测其生态恢复情况。以多期高分辨率影像为数据基础,通过多尺度分割和机器学习的面向对象分类方法,提取了研究区2013～2020年的土地利用信息,并进一步分析了平朔露天矿区的土地利用动态变化情况。结果表明：2013～2020年,矿区逐年向东迁移,矿区面积减少7.84 km²,农田面积减少36.08 km²,林地和草地面积增加64.77 km²,水体、排土场、矿区面积减少低于10 km²。研究区内土地利用面积变化分析结果表明,绿色矿山建设效果显著。结合平朔煤矿绿色发展政策,本研究将为绿色矿山建设评价提供方法和数据支撑。     

不同分辨率遥感图像在环境调查中的应用——以辽宁盘锦地区为例1

本文以辽宁省盘锦地区为研究区,进行了包括TM、ASTER、ALOS、Envisat等遥感数据的使用情况的对比、分析。根据不同遥感数据源的具体特点,总结出了它们在环境监测中的应用特点。并将不同数据的分类结果与ArcGis下手工提取的结果进行了定性的比较,最后提出了在环境调查中有关数据源选择的注意事项。     

基于遥感和GIS技术的土壤侵蚀量估算研究——以澄江太阳山地区为例

土壤侵蚀量的估算是土壤侵蚀研究的核心问题之一。本文以云南省I类淡水湖抚仙湖东岸的太阳山地区为研究对象,在GIS和遥感技术的支持下,利用土壤类型分布图、土地利用、遥感影像、DEM等数据,探讨了侵蚀模型的选择过程,最终利用修正后的通用土壤侵蚀方程(RUSLE),建立各因子的数据库,对该区域近100km2的土壤侵蚀现状和潜在土壤侵蚀量进行模拟估算,并分析了主要的影响因子。     

基于遥感的土地荒漠化侵蚀因子的厘定--以北京及北部邻区为例

本项研究通过研究区不同时相(1987TM、1996TM和2000CCD)遥感图像荒漠化不同程度(轻、中、重)的定量信息提取。利用地理信息系统空间分析功能，研究基于遥感信息提取的不同程度荒漠化对应的气象、地形、地貌、水、土壤质地和人环境等多元信息，系统阐述荒漠化演化中驱动因素作用，提取荒漠化驱动因子，并运用层次分析法(AHP)确定各因子权重，度量主要侵蚀因素对侵蚀的贡献，以期为土地荒漠化的防治提供科学依据，同时为相关研究提供借鉴和参考。     

基于多特征的遥感影像土地利用/覆盖分类——以腾格里沙漠东南边缘地区为例

由于建筑物的材质不同、高楼阴影等使居民地的自动提取成为遥感技术的一个难点, 而且, 在干旱、半干旱区, 泥质房顶的居民地与泥质荒漠有异物同谱现象使居民地信息提取更加困难。准确了解防护林草的变化信息对维护沙漠铁路、公路的正常运行, 保护绿洲都有重要的意义, 而防护林草与荒漠草原因为有相同的荒漠植被类型而波谱相似, 所以在干旱、半干旱地区土地利用/ 覆盖的遥感影像分类, 普遍受到同物异谱和异物同谱现象的影响和制约, 使传统基于光谱特征的分类方法精度低。仔细分析了研究区典型地物的光谱特征和同物异谱与异物同谱现象, 并结合实地考察建立了分类体系。基于知识对监督分类的结果做后处理, 准确地提取了居民地和防护林草类型, 并对分类结果进行了精度评估。结果表明: 与传统的基于光谱特征的分类方法相比, 基于多特征的遥感影像分类精度明显提高。     

基于Landsat 8遥感影像的新旧城区热环境特征对比研究——以成都市为例

近年来,在快速城市化的背景下,大量城市涌现出新型城市区,城市热环境特征发生显著变化。为重点分析城市化过程中新旧城区热环境差异及其影响因素,选择四川省成都市为典型研究区,基于该区域2014年8月13日夏季Landsat 8卫星数据,分别获取地表温度、城市建筑用地和植被覆盖等关键地表参数信息,进而开展成都市新城区与旧城区的热环境差异及其内在影响因素研究。结果发现:(1)整体而言,旧城区地表温度高于新城区,旧城区的地表温度呈现中部区域及北部地区高于南部地区的分布趋势,新城区中部偏西、北地区少部分区域存在高温区域,南部偏东区域地表温度略低,其余地区的地表温度分布相对均匀,并呈现出形状比较规则的低温度斑块;(2)旧城区比新城区的城市热岛比例指数更大,通过新旧城区的热场剖面分析得出旧城区到新城区的地表温度呈现下降的趋势。这都表明旧城区的城市热环境效应强于新城区;(3)建筑用地密度高,城市植被覆盖少的地区易于形成热岛效应,而合理的城市景观规划布局则有利于改善城市热环境。上述新旧城区热环境效应对比研究表明,成都市新城区的城市规划布局表明其对改善新城区热环境具有积极作用,能为今后新城区的城市规划提供重要借鉴意义。