蚀变矿物信息与构造在高光谱遥感找矿中的应用初探

高光谱遥感蚀变信息提取是地质找矿和蚀变矿物填图的重要方法之一,研究基于现有的机载HyMap高光谱遥感影像模拟的星载高光谱遥感数据,通过光谱特征分析、降噪、端元提取、蚀变矿物填图等高光谱遥感技术结合实验区线性构造,对实验区进行星载高光谱遥感数据找矿应用初探,提取的蚀变矿物组合分布区,可以作为靶区开展进一步预查工作。     

高光谱遥感主成分分析算法并行计算研究

针对高光谱遥感数据量大、运算时间长的问题,探讨高光谱遥感数据处理算法的并行化策略,研究并行处理技术在高光谱遥感数据处理中的应用模式,并以高光谱遥感中的主成分分析算法为例,对该算法进行并行优化,通过实验验证了该技术方法的有效性。实验数据表明,采用并行处理方式对解决海量高光谱遥感数据处理时间长的问题具有很好的效果。     

黑土典型区有机质高光谱预测模型

土壤有机质(SOM)是鉴别土壤肥力的重要指标,是土壤肥力的物质基础,其含量预测模型研究对于土壤肥力评价、土壤碳库估算、土壤资源利用与保护具有重要意义。该文以黑龙江省黑土带典型区为例,采集区域土壤样本,基于有机质含量与土壤反射率的定量关系,对光谱反射率进行一阶微分和倒对数的处理,建立偏最小二乘法模型(PLSR)、一元线性回归模型和多元线性逐步回归模型。结果表明:(1)土壤有机质敏感波段位于650-750nm。(2)通过比较建模样本与检验样本的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)的大小,得到反射率和倒对数处理后的数据最优模型都为PLSR模型,一阶微分处理后的最优模型为多元线性逐步回归模型。(3)PLSR模型的建模效果优于回归模型,但其预测效果却并不理想。该研究将为改进土壤理化参数、遥感反演、土地质量评价等工作方法提供理论与技术支持。     

基于高光谱技术的森林病虫害研究现状

目前国内外学者应用高光谱遥感技术在森林病虫害研究领域上做了大量的研究.本文以非成像地面高光谱和成像高光谱技术在森林病虫害应用方面展开了详细介绍,并提出了高光谱遥感技术在森林病虫害研究中所面临的关键技术问题和难点及其未来发展态势.     

基于RBF神经网络的高光谱遥感影像降维及分类

高光谱遥感影像数据量大,针对该特点,为尽可能保留数据中有价值的信息,首先采用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)方法对高光谱遥感影像数据进行降维,接着应用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络方法对其进行分类处理。实验结果表明,分类精度可达到70%以上,具有良好的分类效果,证明了该方法的可行性。     

高光谱成像检测芒果早期损伤的可行性研究

为快速识别芒果早期损伤,本文提出了基于高光谱图像特征和光谱特征的芒果损伤检测方法。图像特征检测方法总体检测准确率为98.22%;光谱特征检测方法总体检测准确率为98.67%。实验表明,利用高光谱图像特征和光谱特征可以对芒果早期损伤进行识别。     

高光谱遥感矿产资源探测软件研制与问题探讨

针对高光谱遥感矿产资源探测的处理流程和实施算法,从光谱特征提取、光谱解混及地物分类识别和填图3个方面涉及的关键技术展开了简述。在此基础上基于IDL研发了高光谱遥感资源探测软件。软件集成了影像特征分析、影像信息提取、端元提取、混合像元分解、蚀变填图、成矿远景区分析等功能模块。同时,对存在的问题,从波谱库构建、基于高光谱的资源深部探测、岩矿光谱特性机理分析、高光谱遥感影像高性能处理等方面进行了探讨。     

基于高光谱曲线的马铃薯与其他主要作物光谱差异性分析

[目的]文章以马铃薯关键生长期——结薯期为测量时点,以马铃薯和玉米、大豆、水稻为研究对象,开展高光谱曲线特征差异性研究。[方法]为更好地描述马铃薯与其他作物的光谱差异,创建高光谱反射率差异性指数、高光谱一阶导数差异性指数、高光谱红边幅值差异性指数、高光谱曲率差异性指数及高光谱植被指数差异性指数。[结果](1)马铃薯与玉米、大豆、水稻3种作物光谱曲线具有明显差异,马铃薯与玉米的反射率值在480nm附近蓝色波段位置差异最显著,差异性指数值为67.866%,与大豆、水稻的最大差异性指数值分别为49.068%、57.559%,均位于550nm附近绿色波峰位置;(2)作物光谱曲线经一阶导数变换运算,马铃薯与其他作物间的光谱差异被显著放大,在近红外波段放大程度最显著;(3)马铃薯与玉米、大豆、水稻高光谱曲率差异性指数最大值均位于波长750nm附近,差异性指数值分别为78.365%、63.471%、80.882%;(4)常用植被指数中,比值植被指数、增强型植被指数可显著区分马铃薯与玉米、大豆、水稻。[结论]差异性分析结果为农作物空间分布遥感识别提供了技术支撑。     

ASTER数据蚀变矿物信息提取技术研究及其应用综述

由于ASTER卫星数据具有6个短波红外(SWIR)波段,对粘土矿物和碳酸盐化类矿物具有一定的识别能力,在岩浆热液作用密切相关的铜、金等多金属矿找矿中得到了广泛应用。总结了常见蚀变矿物波谱曲线特征,特别是其吸收谷和反射峰对应ASTER卫星数据波段的特征,同时对比分析了常用的基于ASTER数据开展蚀变矿物信息提取的主成分分析法、光谱角法和比值分析法,分析其各自的优缺点及其主要适用区域,并简要介绍了2个典型蚀变矿物组合信息提取的实例。认为ASTER数据蚀变矿物信息提取方法的选择应结合研究区具体情况而定,即根据研究区地理地貌、植被覆盖度、蚀变类型及其蚀变矿物特征选择最优的蚀变矿物信息提取方法。     

基于松弛策略和多分类器的半监督高光谱图像分类

高光谱图像分类是高光谱遥感研究的热点之一.然而高光谱地物标签难以获取,包含噪音点等特征使得分类困难.基于不连续松弛和多分类器策略,本文提出了一种高光谱图像半监督分类方法,可以达到去噪和改善分类精度的目的.实验结果编码,在有限标记样本的情况下,所提出方法能够获得良好的分类结果.     

植被覆盖区遥感生物地球化学异常信息提取

以云南普朗铜矿为研究对象,采用主成分分析算法,根据研究区区域上Cu、Au、Ni、Cr高背景及其引起的马尾松波谱异常特征,选择EVI、CNDI和REPI 3种植被指数来提取研究区Au、Cu等成矿元素生物地球化学异常信息。结果表明:通过计算,可对第一主成分(PCI)进行密度分割,获取生物地球化学异常信息,并绘制研究区地球化学异常专题图。     

黄河河口湿地信息遥感提取研究

本文通过几何校正、图像选取以及图像增强等方式进行了遥感影像的预处理,为准确地提取湿地信息提供了数据基础.在舍弃单纯的传统监督分类和非监督分类的前提下提出了一种利用分层提取地物信息的新方法:即,首先根据地物的光谱特征采用模型法对有水的湿地进行提取,然后用非监督分类对其它湿地类型进行提取,最终得到了湿地类型分布图及其相应的面积.     

土地利用现状遥感更新外业调查方法研究

以河南省偃师市为例,研究了土地利用现状遥感更新外业调查的方法。首先对原始影像进行预处理与校正,制作正射影像图;利用动态规划法确定最优调查路径;在严格的精度控制基础上,采用实地调绘的方法,分别调查境界与权属、地类图斑、线状地物、零星地类、耕地坡度与田坎系数。结果证明：外业调查能有效地解决内业判读过程中出现的多种问题。     

高分辨率铁尾矿遥感光谱特征分析与信息提取

遥感监测尾矿是矿山调查和监管的科学方法,也是地理国情监测的基础内容。研究了铁尾矿遥感影像解译标志和光谱特征,建立铁尾矿遥感信息的提取技术流程。利用尾矿光谱特征与纹理结构的特点,构建了铁尾矿遥感增强处理的RTI数学模型。并以唐山地区的铁尾矿及固体废弃物作为研究区,分析了模型的影响因子和有效性。为尾矿资源的自动监测和目标提取提供了新的处理手段。     

基于遥感数据的郑州市植被覆盖度变化研究

植被覆盖度是衡量某一地区植被覆盖状况的指标,某一地区的植被覆盖状况会直接影响到该地区的土壤、水分和气候等自然环境要素。随着中原经济区的快速发展,郑州市作为中原经济区的增长极,发展速度很快,城市扩张迅速。为了研究郑州市的快速发展给生态环境带来的影响,选取植被覆盖度这一指标为研究对象,利用不同时间阶段的遥感影像估算郑州市不同时期的植被覆盖度,通过分析植被覆盖度变化来研究郑州市的快速增长对植被覆盖度造成的影响。结论如下:(1)2000年郑州市的植被覆盖度主要以低植被覆盖为主,2014年以中低植被覆盖度为主,高植被和较高植被覆盖度略有提高;(2)从植被覆盖度变化来看,2000—2014年整个研究区植被覆盖度主要以轻微增加为主。     

ASTER数据矿化蚀变异常信息提取方法研究

选取云南省保山市西邑矿区作为示范区,利用USGS和AUS常见矿物矿化蚀变光谱数据库,采用ASTER遥感数据,依据干扰信息分布状况将研究区划分为高度、中度和相对无干扰区,并在相对无干扰区开展了基于主成分分析的铁染、羟基、碳酸盐化及硅化蚀变异常信息的量化提取,在高度和中度干扰区采用比值运算和主成分分析提取铁染蚀变异常信息,提高了遥感矿化蚀变信息识别精度,方法示范效果好。