基于ETM的遥感矿化蚀变信息提取研究综述

随着遥感技术在各个领域作用的不断凸现,在遥感地质找矿中,遥感矿化蚀变信息的提取是遥感找矿重要的突破口。本文对遥感矿化蚀变信息提取研究历史进行了回顾和未来展望,并对常用的遥感矿化蚀变信息提取方法进行了简单介绍。     

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ERDAS的蚀变遥感异常提取方法

遥感异常通常由于受多种因素干扰而多表现为“弱信息”，但这种信息与周围其它地物在光谱上必定存在一定的差别。结合前人有关地质信息提取的成熟方法，介绍了利用ERDAS IMAGINE图像处理及空间建模功能针对新疆某地进行矿化蚀变遥感信息提取的方法和过程，为蚀变遥感异常提取工作提供了便利。
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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。     

Landsat TM及JERS—1 SAR数据在金矿探测中的应用研究

金矿遥感探测之关键在于成矿构造及铁氧化物，含羟基蚀变矿物的信息提取，ＪＥＲＳ－１ ＳＡＲ在构造探测方面具有很大的优势，可通过噪斑消除及边缘增强的空间滤波提取构造信息。Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ可通过主成分变换，比值扩成分变换来提取蚀变矿物波谱信息、抑制植被谱干扰。这两种遥感数据的复合处理可综合蚀变与构造信息。     

埃塞俄比亚西部岩浆熔离型铁矿遥感找矿模型

为解决在地质资料匮乏的情况下发挥多源遥感数据优势开展地质找矿研究这一科学问题,以非洲埃塞俄比亚西部研究区为例,选取ASTER及ALOS PALSAR单极化雷达数据为数据源,针对研究区重点类型铁矿--岩浆熔离型铁矿建立了其遥感找矿模型,提取与成矿作用相关的蚀变、构造、岩体信息。研究基于ASTER遥感数据,通过比值、主成分方法进行蚀变信息提取研究,并基于ASTER及ALOS PALSAR单极化雷达融合数据进行控矿构造及赋矿岩体信息提取研究。最终通过综合分析,基于ArcGIS平台圈定了3处遥感找矿靶区。研究结果与1∶25万地球化学数据对比,具有很高一致性,表明遥感找矿模型能够快速、准确地进行找矿靶区预测。     

ASTER数据在塔什库尔干地区矿化蚀变信息的提取

新疆塔什库尔干地区矿产资源丰富,但环境恶劣地形复杂其地质勘查工作程度不深,传统地质找矿方法难以展开。针对此问题,该文通过多光谱ASTER遥感卫星影像数据,对其进行最大值、最小值、均值、标准差以及协方差等统计分析,探索选取矿化蚀变异常信息提取各波段波谱特征,在遥感矿化蚀变异常信息提取机理研究和已有地质资料分析基础上应用主成分分析法,辅助研究区矿物蚀变指数(波段比值、运算)和掩膜处理模型,提取出该区域的矿化蚀变异常信息。该研究方法的实现为地质环境恶劣、传统找矿难以展开的地区进行成矿预测与资源评价提供科学有效的解决途径。     

浙江武义萤石矿床遥感找矿预测

在分析了武义地区构造，岩性，地球化学和现有萤石矿床蚀变类型物编制出１：５００００遥感解译地质图基础上，提出本区的萤石控矿因素及遥感找矿标志，建立遥感找矿模型。用主要成分分析方法提取与萤石矿化密切相关的硅化，高岭土化蚀变信息，用“证据权重模型”法进行区域找矿预测；找到了断裂硅化蚀变带。     

遥感找矿信息提取及靶区预测——以青海祁连县红土沟-川刺沟地区为例

为了寻找新的找矿靶区,拓展遥感找矿技术的应用潜力,该研究以ETM和GeoEye-1遥感影像为基础,计算了彩色合成的最佳指数并对图像进行滤波处理以增强构造信息、解译线环构造;采用"SAM去干扰异常主分量阈值门限技术"对图像进行铁染、羟基蚀变信息提取;结合多元数据综合分析及成矿预测,圈定了3处靶区。通过实地地质工作,在圈定的第一靶区内发现了矿化较好的蚀变带,验证了通过构造增强、蚀变提取、多元数据综合分析,运用遥感技术找矿方法的准确、有效,为该区找矿工作提供了新的有利依据。     

用混合像元线性模型提取中等植被覆盖区的粘土蚀变信息

基于混合像元线性分解模型,针对中等植被覆盖区提出了一种提取粘土蚀变信息的新方法。主要分3步实现:用混合像元线性分解模型提取植被覆盖丰度;对线性模型进行完善,并依此重构不含有植被信息的新的多波段图像;利用TM5/TM7增强粘土蚀变信息。经验证,提取的植被信息以及粘土类蚀变信息与实际吻合较好,与基于比值-主成分分析的方法相比有明显的优越性。
     

基于分形的遥感蚀变异常提取在毛坪铅锌矿中的应用

在地球科学领域中,自相似性非常普遍,围岩蚀变作为一种地学特征并以遥感异常反映在影像上,其像元亮度-面积模式符合一定的分形理论。利用分形理论的求和法进行遥感蚀变异常的提取和分级可以弥补门限法和灰度直方图目视方法确定突变点的不足,再次利用分形的盒维数方法可得到研究区遥感蚀变异常的分形特征。以云南昭通毛坪铅锌矿ETM+遥感影像数据为信息源,采用主成分分析法(PCA)计算出反映矿区遥感蚀变异常的主分量,再对异常主分量进行像元灰度值和像元个数的统计并采用分形方法对蚀变异常信息进行分析和蚀变异常级别的划分,最后利用分形的盒维数法得到毛坪铅锌矿遥感蚀变异常信息的分形特征并与传统门限化方法进行了对比研究。研究表明区内遥感蚀变异常信息具有统计上的分形特征,分形方法确定异常限要比传统的门限化方法选取蚀变阈值更为准确;分维值与异常级别存在一定的正相关关系;分维高值区与蚀变信息密集区相一致。
     

一种基于测井电成像图像的砂砾岩岩性自动识别方法

为解决传统的基于图像模板特征提取进行砂砾岩岩性自动定量识别方法出现的识别准确率低、泛化能力差等问题,以图像中砾岩颗粒提取为核心,对图像空白条带充填后的全井眼图像进行多尺度砾岩颗粒边缘提取和颗粒区域分割;以砾岩颗粒磨圆度约束颗粒形状,实现砾岩颗粒初步分割区域的合并及分裂,并生成砂砾岩粒度谱和岩性精细剖面.在YJ油田的实际...     

Signal extraction and filtering by linear semiparametric methods

Signal extraction deals with weighting the available observations in order to estimate a latent feature of interest. A signal extraction method is linear if the feature is measured by a possibly time-varying linear combination of the available observations. Linear methods play an important role since they are well understood, easy to apply, and are a key ingredient in more elaborate nonlinear and non-Gaussian models. The focus is on the main methods for inference about parametric and semiparametric unobserved components models formulated as linear mixed models and state space models and establish the connections between best linear unbiased prediction, penalised least squares and recursive methods of signal extraction. The methods are illustrated with reference to the traditional problem of extracting the cycle and the trend from economic time series.     

高寒干旱地区环境遥感信息提取研究

根据高寒干旱地区环境研究的特点,研究耻适合于遥感信息提取的区域环境综合分类系统,提出了利用现有成熟的图像分类和专题信息提取的技术方法,在ＧＩＳ的支持下实现了多种遥感信息与非遥感信息的复方。利用多重判据在ＧＩＳ环境下,通过基于知识的知识和修改,对初分类结果中相混淆异类进行了有效分离,达到类型纯化。     

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EDRNet模型的高分辨率遥感影像道路提取

针对高分辨率遥感影像道路提取结果不完整、边界质量差的问题,提出基于EDRNet模型的遥感影像道路提取方法。利用残差网络构建道路提取模型EDR1,保留道路的细节信息并加速网络收敛。通过融合多尺度、多层次的道路特征信息,设计道路提取结果优化模型EDR2。在此基础上,利用混合损失函数,提高道路提取的完整度。实验结果表明,EDRNet道路提取方法在马萨诸塞州道路数据集上的召回率、精确率和F1-score指标分别达到了84.4%、81.7%及83.0%,其结果完整且准确。     

Feature extraction and dimensionality reduction by genetic programming based on the Fisher criterion

Abstract: Feature extraction helps to maximize the useful information within a feature vector, by reducing the dimensionality and making the classification effective and simple. In this paper, a novel feature extraction method is proposed: genetic programming (GP) is used to discover features, while the Fisher criterion is employed to assign fitness values. This produces non‐linear features for both two‐class and multiclass recognition, reflecting the discriminating information between classes. Compared with other GP‐based methods which need to generate c discriminant functions for solving c‐class (c>2) pattern recognition problems, only one single feature, obtained by a single GP run, appears to be highly satisfactory in this approach. The proposed method is experimentally compared with some non‐linear feature extraction methods, such as kernel generalized discriminant analysis and kernel principal component analysis. Results demonstrate the capability of the proposed approach to transform information from the high‐dimensional feature space into a single‐dimensional space by automatically discovering the relationships between data, producing improved performance.     

Web信息的自主抽取方法

提出了基于表格结构及列表结构的W eb页面信息自主抽取的方法。可根据用户对信息的需求自主地从相关页面中抽取信息并将抽取信息按关系模型进行重组存放在数据库中,对表格结构信息源仅需标注一页网页,即可获取抽取知识,通过自学习能够较好地适应网页信息的动态变化,实现信息的自动抽取。对列表结构信息源信息,通过对DOM树结构的分析,动态获得信息块在DOM层次结构中的路径,根据信息对象基本的抽取知识,获得信息对象值。采用自学习的方法以适应网页信息的动态变化。