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。     

基于快速定点学习算法的高光谱遥感信息提取

高光谱遥感通过航空或航天成像光谱仪获得地物的连续光谱信息,可探测到普通遥感不能探测到的物质。而独立成分分析技术是一种基于信号高阶统计特性的分析方法,在利用该方法进行高光谱数据处理时,将待识别的地物作为独立成分表示出来,可得到地物之间的分离度最大化。通过对高光谱遥感图像数据的特性进行分析,使用USGS光谱库中的矿物光谱作为端元信号,构造模拟的高光谱遥感图像,证明了快速定点学习算法在高光谱遥感矿物蚀变信息提取中的有效性。     

多源遥感分析技术在西藏唐嘎幅找矿中的应用

采用ETM+、ASTER、Geoeye数据在西藏唐嘎幅开展遥感找矿工作,通过矿物光谱匹配分析,利用ETM+数据提取铁染、羟基等基本蚀变信息从而确定找矿方向,利用ASTER数据提取绿泥石化、泥化等蚀变信息进而确定重点找矿区域。在ETM+、ASTER数据确定的重点找矿区域内实施0.5m像元的高空间分辨率遥感观察,提取各种线、环构造信息,并结合目视解译成果及构造、蚀变综合信息,确定重点找矿范围及点区位。研究结果表明,该区域中部蚀变分布与典型的斑岩铜矿模型极其相符,找矿重点区域处于线-环构造的集中交汇区域,野外验证已发现铜、钼矿化及石榴子石矽卡岩。     

无人机高光谱遥感数据在冬小麦叶面积指数反演中的应用

[目的]无人机高光谱遥感是获取田间尺度作物生长参数的新型手段,如叶面积指数(leaf area index,LAI)的无人机快速观测对作物生长监测具有重要意义。[方法]研究以河北省衡水市冬小麦为研究对象,利用以多旋翼无人机为平台搭载Cubert UHD185成像高光谱传感器获取了冬小麦乳熟期的无人机高光谱影像数据;在无人机飞行的冬小麦试验田,利用LAI 2200进行了同步观测试验。该研究利用植被辐射传输模型PROSAIL模拟小麦冠层反射率数据,进而模拟9种植被指数(RVI,NDVI,EVI2,OSAVI,MSAVI2,TCARI/OSAVI,RENDVI(red edge NDVI),MSI,S2REP)。将模拟的植被指数与LAI进行相关性分析,分别构建LAI反演模型并通过拟合效果选择最优的反演模型。然后基于LAI最优反演模型利用无人机高光谱遥感数据反演冬小麦乳熟期的LAI。最后利用地面实测LAI数据对反演结果进行了验证。[结果]9种植被指数中包含红边波段的RENDVI和S2REP与LAI具有高度相关性,而且消除了在小麦LAI高值区时其他植被指数对LAI饱和的问题。基于RENDVI指数模型模拟的LAI与模型模拟的LAI之间RMSE为0.51,无人机高光谱数据LAI反演结果与地面实测值高度拟合(R2=0.83,RMSE=0.16,NRMSE=10%,n=25,P0.001),因此RENDVI是用于估算LAI的较理想的植被指数。[结论]无人机高光谱是获取小麦LAI的有效手段,该研究为利用无人机高光谱数据监测作物生理生态参数提供了参考。     

西藏驱龙铜矿高光谱遥感蚀变分带矿物提取

以西藏墨竹工卡县驱龙斑岩铜矿床为例,利用Hyperion高光谱数据对矿区蚀变分带信息进行提取,确定了针铁矿、磁黄铁矿、高岭石、绿泥石和铜蓝等5类端元矿物。结果表明,在Cu I及其外围提取的蚀变矿物由斑岩体向外为针铁矿+高岭石→针铁矿+高岭石+磁黄铁矿→绿泥石;在Cu II及其外围提取的蚀变矿物由斑岩体向外为针铁矿+高岭石→针铁矿+高岭石+绿泥石→绿泥石,矿物分布情况与驱龙铜矿围岩蚀变分带基本一致,利用Hyperion数据能够较好地提取驱龙铜矿的蚀变分带信息。     

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。     

多特征匹配决策树在矿物识别中的应用

利用研究区地物光谱曲线的光谱吸收指数、光谱斜率,光谱吸收深度等光谱特征参量建立多变量决策树,成功识别出白云母、方解石、绿泥石、绿帘石、蛇纹石等多种矿物。精度分析表明:建立的决策树识别结果与遥感中心的填图结果基本一致,尤其是绿帘石和蛇纹石填图结果吻合的较好,而白云母、绿泥石、方解石矿物填图结果稍有差异。     

高光谱成像技术在火腿品质检测中的应用进展

近年来,高光谱成像技术（Hyperspectral Imaging Technology,HSI）作为一种新的无损检测技术在肉类工业上的检测应用研究逐渐增多。HSI不仅能够检测火腿中的盐、水分、蛋白质和脂肪等理化指标以及火腿的黏性、颜色、环颜色、结壳和大理石花纹等感官指标,还能将这些检测指标的空间分布情况以图像的形式展示出来。本文分别从整只火腿与切片火腿这两个方面总结HSI技术在火腿品质检测中的应用进展,分析国内外学者们的相关研究成果,以期为未来火腿品质的优化提供有价值的参考。     

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。     

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。     

国外矿产勘查技术及应用

自 2 0世纪 90年代以来 ,西方一些国家勘查技术在遥感、物探、化探、深部钻探以及信息技术和计算机处理技术等各方面都有了较大的发展 ,并出现了一些新型技术和高科技手段 ,为矿产资源勘查的深入开展提供了强有力的技术支持。一、遥感近年来 ,卫星遥感技术迅速发展 ,形成了陆地卫星、SPOT卫星和雷达卫星等适合于不同目的的卫星遥感系统。陆地卫星专题成像仪 (TM)卫星于 1 982年升空 ,在矿产勘查中用于提供底图、鉴别蚀变带、增强区域构造显示、帮助进行传统地质填图、并通过更有效的野外工作从总体上降低勘查成本。其像幅覆盖面积为 1 85…     

土地利用现状遥感修编调查的必要性及技术可行性

研究目的:目前欠缺对遥感技术在土地利用现状调查中产生的误差大小,以及其能否满足土地利用现状调查精度要求这方面的定量分析研究工作.从遥感混合像元成像原理、误差产生过程、随机误差的概率分布等方面分析了遥感调查误差的大小.研究方法:定量分析法.研究结果:采用SPOT-5遥感数据进行土地利用现状修编调查是一种经济有效的方法;同时提出了具体的工作方法步骤,以保证修编调查成果的精度.     

西藏喀湖错地区斑岩铜矿遥感找矿预测

喀湖错地区位于西藏第三条斑岩铜矿带——班公湖-怒江成矿带西段,该带资源潜力巨大,近年来相继发现了多龙和尕尔穷等具大型规模的铜多金属矿床。为进一步拓展其铜矿资源,利用ETM+遥感数据在该区域展开了遥感矿产地质特征解译和遥感蚀变信息提取等工作,通过类比多龙铜矿成矿要素和预测要素,综合分析得出"线、环、带及蚀变信息"为该区遥感找矿要素,据此在研究区圈定出8个找矿远景区。     

遥测与地理信息系统于台湾土地利用管理之应用

台湾地区地狭人稠,如何有效运用与管理土地资源,以达到永续利用的目的,实为当务之急。而在各种土地利用监测工具及技术中,以卫星影像遥测技术结合地理信息系统,最适合作为全面性及实时性土地利用监测的工具。这项研究以山坡地为例,利用遥测影像与地理信息系统对台湾地区的土地利用变迁调查进行研究,并藉由实地的野外调查来验证执行的成果。研究中以台湾水土保持主管部门在桃园县的实际查报资料,来验证利用卫星影像侦测变异的可信度,并针对下列三种情形进行分析:卫星影像可侦测到变异而实际也有变异、卫星影像无法侦测到变异而实际有变异、卫星影像侦测到变异而实际无变异。结果说明,遥测技术与地理信息系统可有效的用来作坡地监测与管理工作。     

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。