沉积岩石信息的热红外多光谱遥感探测及有效性评价

在对热红外多光谱（ＴＩＭＳ）遥感的探测机理及其图像专题信息提取方法的综合分析基础上，以不同沉积岩石的化学成分，矿物组成，结构，反射和发射光谱特征的实验室分析温度测试结果为依据，对不同沉积岩石的热红外多光谱遥感成像机制进行了探讨，并对比分析了不同沉积岩石ＴＩＭＳ图像和ＴＭ图像的识别效果。     

光谱遥感岩矿识别基础与技术研究进展

遥感技术的发展与地物光谱特征的研究密不可分。主要从光谱遥感发展与地质应用的趋势出发,从光谱遥感岩矿识别基础与识别技术方法两方面阐述了光谱遥感的研究进展。对于遥感岩矿的识别基础,主要阐述物谱关联和物理模型研究的技术方法与进展以及其对遥感地质应用的促进与深化。在技术方法方面,主要从多光谱与成像光谱两个层次上,分析利用光谱特征进行岩石矿物识别的研究进展及其潜力与可行性。强调了岩石矿物光谱特征在遥感岩矿识别与地质成因信息提取中的重要性。     

镁铁质―超镁铁质岩全谱段遥感识别模型

镁铁质―超镁铁质岩的遥感岩性识别研究一直是遥感岩石学领域的热点之一，其岩石信息对于岩浆型铜镍硫化物矿床的预测十分重要。提出一种综合利用Landsat 8、ASTER和PALSAR-2数据的镁铁质―超镁铁质岩石全谱段遥感识别模型：通过对野外采集岩石样品及光谱库中相关岩石矿物的可见光―热红外谱域的光谱测试与特性分析，结合岩石表面微波散射特性，应用特征空间，贝叶斯线性判别分析、逐步偏最小二乘回归分析等方法，创建镁铁质―超镁铁质岩性指数，并利用提出的岩性指数进行镁铁质―超镁铁质岩的初步提取，再经过基于贝叶斯决策理论的融合处理得到最终的镁铁质―超镁铁质岩石信息。结果表明:该模型能够对镁铁质―超镁铁质岩进行精准定位，识别精度达到94%以上。此外，根据遥感岩性、构造特征的解译与区内已知铜镍硫化物矿床的成矿岩体比较，推断出位于赤石山―小长山―中坡山一带以及小青山附近岩体具有一定的成矿潜力。     

基于遥感和GIS的内蒙古乌达矿区煤火变化监测研究

以1997年TM和2002年ETM 热红外及多光谱遥感影像作为基本信息源，利用多时相热红外影像的煤田火灾识别技术及GIS技术提取煤火信息，通过叠置分析研究了煤田火灾随时间的变化过程。结果显示，1997～2002年期间．内蒙古乌达矿区煤火发生了显著变化，煤火范围逐渐扩大，煤火强度逐渐增强，平均每年增加煤火面积达6210m^2。     

镁铁质―超镁铁质岩全谱段遥感识别模型

镁铁质―超镁铁质岩的遥感岩性识别研究一直是遥感岩石学领域的热点之一,其岩石信息对于岩浆型铜镍硫化物矿床的预测十分重要。提出一种综合利用Landsat 8、ASTER和PALSAR-2数据的镁铁质―超镁铁质岩石全谱段遥感识别模型：通过对野外采集岩石样品及光谱库中相关岩石矿物的可见光―热红外谱域的光谱测试与特性分析,结合岩石表面微波散射特性,应用特征空间,贝叶斯线性判别分析、逐步偏最小二乘回归分析等方法,创建镁铁质―超镁铁质岩性指数,并利用提出的岩性指数进行镁铁质―超镁铁质岩的初步提取,再经过基于贝叶斯决策理论的融合处理得到最终的镁铁质―超镁铁质岩石信息。结果表明:该模型能够对镁铁质―超镁铁质岩进行精准定位,识别精度达到94%以上。此外,根据遥感岩性、构造特征的解译与区内已知铜镍硫化物矿床的成矿岩体比较,推断出位于赤石山―小长山―中坡山一带以及小青山附近岩体具有一定的成矿潜力。     

镁铁质―超镁铁质岩全谱段遥感识别模型

镁铁质―超镁铁质岩的遥感岩性识别研究一直是遥感岩石学领域的热点之一,其岩石信息对于岩浆型铜镍硫化物矿床的预测十分重要。提出一种综合利用Landsat 8、ASTER和PALSAR-2数据的镁铁质―超镁铁质岩石全谱段遥感识别模型:通过对野外采集岩石样品及光谱库中相关岩石矿物的可见光―热红外谱域的光谱测试与特性分析,结合岩石表面微波散射特性,应用特征空间,贝叶斯线性判别分析、逐步偏最小二乘回归分析等方法,创建镁铁质―超镁铁质岩性指数,并利用提出的岩性指数进行镁铁质―超镁铁质岩的初步提取,再经过基于贝叶斯决策理论的融合处理得到最终的镁铁质―超镁铁质岩石信息。结果表明:该模型能够对镁铁质―超镁铁质岩进行精准定位,识别精度达到94%以上。此外,根据遥感岩性、构造特征的解译与区内已知铜镍硫化物矿床的成矿岩体比较,推断出位于赤石山―小长山―中坡山一带以及小青山附近岩体具有一定的成矿潜力。     

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。     

高光谱遥感蚀变矿物信息提取研究综述北大核心CSCD

蚀变围岩是热液矿床形成的重要标志之一,围岩蚀变会产生蚀变矿物,其与围岩中的矿物在颜色、结构、化学成分等方面具有明显差异,这些差异可导致蚀变矿物在特定波长区间产生诊断性波谱特征。通常高光谱遥感指的是光谱分辨率在5~15 nm的成像遥感,而绝大多数蚀变矿物的诊断性波谱宽度在20~40 nm,因此利用高光谱遥感技术可以快速地提取蚀变矿物信息,依据蚀变矿物组合及分布特征,划分蚀变分带、圈定矿化异常等具有重要的找矿意义。文章基于现有研究成果,系统总结了典型蚀变矿物的波谱特征、高光谱遥感技术的发展历史、蚀变矿物信息提取方法、不同地表覆盖类型对蚀变矿物信息提取的影响以及蚀变矿物信息提取在不同矿床类型下找矿的应用,最后指出了高光谱蚀变矿物信息提取研究中存在的问题以及未来发展方向。     

成像光谱数据挖掘与矿物填图技术研究

评述了当前成像光谱测量技术的发展和应用现状。以地面高光谱测量、航空成像光谱测量、航天高光谱图像处理分析及室内数据模拟等多维立体研究方式,采用多源空间数据挖掘、弱信息提取、光谱建模及分类识别等关键技术,结合岩石矿物光谱吸收特征形成机理分析,开展成像光谱矿物填图技术的研究。根据实际的成像光谱数据特点与应用需求,提出成像光谱数据挖掘与矿物填图技术应用流程。     

神经网络技术在成像光谱数据的岩石矿物识别中的应用

由于遥感图象的复杂性,在遥感图像上直接进行岩石矿物识别是比较困难的,成像光谱数据的应用和人工神经网络模拟技术的日益成熟,为利用遥感图像直接进行岩石矿物识别提供了一种非常有效的方法。该文利用简化的二阶B－P神经网络,用标准的矿物波谱曲线作为训练样本,对试验区内的OH－类矿物进行识别试验,取得了很好的效果。试验表明：利用神经网络技术进行成像光谱数据的岩石矿物识别是非常有效的。     

基于归一化相关矩的多分辨率遥感图象融合

多传感器数据融合技术已广泛应用于遥感图象处理方面 .针对遥感多光谱图象空间分辨率较低的问题 ,提出了一种基于归一化相关矩的多分辨率图象融合方法 .该方法首先对图象进行二维小波变换 ,然后根据所得到的高频小波系数的一阶、二阶统计特征来定义图象局部灰度相关矩 ,并以此作为图象融合测度来对遥感图象进行多分辨率特征融合 ,从而得到包含更多信息和有效特征的融合图象 .仿真结果表明 ,融合后的图象在保留多光谱信息和提高空间分辨率上均能获得较好的效果 ,因而可以更好地用于目标识别、分类等遥感图象处理方面     

秘鲁中南部奥马斯地区铜多金属遥感找矿预测研究

利用ASTER多光谱卫星数据,根据研究区内蚀变矿物的波谱特性,采用特征波段组合的主成分分析方法进行蚀变矿物组合信息提取,分别提取了绢云母、高岭石、蒙脱石、伊利石和明矾石等Al-OH类蚀变矿物组合信息,以及绿泥石、绿帘石和碳酸盐化(方解石和白云石)等青磐岩化类蚀变矿物组合信息。同时采用人机交互解译技术在研究区开展了遥感地质解译,结合区域成矿地质特征,综合分析了研究区控矿线性构造、环形构造、赋矿岩层和蚀变矿物组合等遥感示矿信息,并基于遥感示矿信息进行了综合找矿预测,圈定出遥感找矿有利区,经地面水系沉积物化探填图和高分辨卫星影像佐证,研究表明圈定的遥感找矿有利区为研究区开展地面矿产勘查工作提供重要的参考依据。     

相山铀矿田蚀变遥感异常及地质意义

蚀变遥感异常是矿产资源综合评价与定位预测的一个新的独立参数, 应用ETM+数据在基岩裸露区进行含水矿物的蚀变遥感异常提取的技术日趋成熟, 但在植被覆盖区的提取效果一直在探索之中。通过对植被发育的相山铀矿田ETM+数据主成分分析, 基本消除了植被的影响, 获得了良好的含水矿物蚀变遥感异常信息。其中分布在相山矿田西北部碎斑熔岩中的或北部西段变质岩中的蚀变遥感异常是热液水云母化引起的, 具有重要的找矿意义。     

新疆加甫沙尔苏地区中酸性小岩体型矿化蚀变遥感异常提取与找矿

中酸性小岩体的内部及附近的围岩中常形成与岩浆岩体有关的大型、超大型矿床,已成为找矿工作的一个重点方向。由于地质工作程度的限制,中酸性小岩体易被遗漏,严重制约了该类型矿化的发现。在新疆西准噶尔达尔布特断裂带下盘加甫沙尔苏地区找矿工作中,通过综合分析,提出了以遥感手段为主导的中酸性小岩体型矿化找矿模型:利用ASTER数据,通过图像增强处理、图像解译识别中酸性小岩体并提取蚀变遥感异常,结合地质、化探信息综合分析后确定重点检查区域。野外检查发现了加甫沙尔苏斑岩型钼矿化点,证实了该方法的有效性。该方法可以为西部地区中酸性小岩体型矿产资源勘查提供借鉴。     

多光谱图像与全色图像的像素级融合研究

以高空间分辨率的全色图像与高光谱分辨率的多光谱图像进行像素级双源融合为例，详细地总结了卫星多源遥感图像融合领域像素级融合的步骤、基本融合模型和优缺点，重点分析了各种常见像素级融合方法的原理和特点，并归纳了像素级融合结果的主客观评价标准和评价方法，以及像素级融合的主要应用领域，最后讨论了像素级融合目前存在的问题和今后的发展方向。     

基于自组织映射和模糊隶属度的混合像元分解

遥感图像中普遍存在着混合像元,将混合像元分解为端元和它们之间混合的丰度,对于高精度的地物识别和定量遥感具有重要意义.结合自组织映射神经网络和模糊理论中的模糊隶属度,提出一种新的多光谱和高光谱遥感图像混合像元分解的方法.首先对自组织映射神经网络进行有监督的训练,然后基于模糊模型对混合像元进行分解.其分解结果自动满足混合像元分解问题所要求的2个约束:丰度值非负约束及丰度值和为1约束.实验结果表明,该方法不仅适用于线性光谱混合的情况,也适用于非线性光谱混合的情况,能够获得较好的混合像元分解结果,同时具有较强的抗噪声能力.     

Synergistic approach for mapping debris-covered glaciers using optical-thermal remote sensing data with inputs from geomorphometric parameters

Debris cover on glacier boundaries critically impedes the global inventorying of glaciers and confounds most of the techniques developed for semi-automated mapping of glaciers. Debris on the glacier (referred as supraglacial debris) and that occurring outside the glacier boundaries (referred as periglacial debris) being derived from a common source, i.e. the valley rock, tend to have a similar spectral response in the reflection region which renders them mutually indistinguishable. However, there exist temperature differences between them. This aspect has been considered in this remote sensing based study to distinguish between the supraglacial and periglacial debris in a test area in the Chenab basin, Himalayas, by inclusion of thermal infrared (TIR) bands in remote sensing data processing. A synergistic multisensor approach for the delineation of debris-covered glacier boundaries is used here which integrates the inputs from thermal (TERRA-ASTER sensor) and optical (IRS-P6-AWiFS sensor) remote sensing data, multispectral classification techniques and the DEM derived geomorphometric parameters. The results of this study corroborate earlier findings on utilization of temperature differences as one of the parameters in glacial studies. The proposed synergistic approach therefore appears useful in accurate mapping of debris-covered glaciers in the Himalayan region.