龙岩马坑地区矿化蚀变信息提取应用

本文利用Landsat TM卫星遥感影像,通过波段加减组合运算、波段比值运算、主成分分析等方法进行多变量蚀变信息的增强处理,然后进行二次主成分分析,提取铁化和羟基蚀变异常信息。最后,结合已知矿点及物化探资料,对圈定的异常信息进行分析评价。     

ETM+遥感影像铁化蚀变信息的提取方法

蚀变信息的研究一般利用ETM+遥感数据,通过数字图像来处理的.文中利用landsat7 ETM+卫星影像数据,采用主成分分析、比值法,对内蒙古巴彦淖尔地区进行铁化蚀变信息的提取.研究表明,由于受大面积第四系被氧化铁污染的影响.主成分分析提取铁的氧化物类蚀变异常的效果并不理想;而比值法抑制了大面积分布的第四系受氧化铁污染的影响.分析铁化蚀变异常显示效果较为理想,并结合一些遥感图像地质解译,更有利于应用遥感矿化蚀变异常划分找矿远景区.为进一步综合找矿预测提供了依据.     

遥感蚀变信息在青海省雪水河地区成矿预测中的应用

遥感蚀变信息采用了美国ETM多光谱遥感数据,提取采用＂去干扰—主成分分析—阈值处理技术＂（DPT）,提取与含羟基热液蚀变矿物相关的蚀变信息—OH—遥感异常,和含Fe3＋矿物相关的铁染遥感异常。结合区域地质及矿产特征取得一处矿化点,这种方法为在青藏高原地区寻找矿产提供了一种重要的找矿方法及线索。     

不同自然景观区遥感矿化蚀变信息提取关键技术研究及应用示范

不同自然景观区的遥感图像蚀变信息检测与提取是一个复杂的问题,更多的研究应用人员一般都侧重于直接研究蚀变信息提取的技术方法,而很少有人去研究图像特征的检测与诊断问题。有色金属矿产地质调查中心张远飞、朱谷昌、邵拥军、杨自安、吕伟艳、刘碧虹、石菲菲、张建国、刘忠法、邹林、吴德文、袁继明等实施了“不同自然景观区遥感矿化蚀变信息提取关键技术研究及其应用示范”项目,通过把光谱混合理论、随机场理论及盲信号分离的理论思路有机地结合起来,深入分析不同自然景观区遥感图像的光谱点阵空间的几何结构特征（重点剖析二维散点图）,而后在加以归纳、总结与分类的基础上,对蚀变信息检测与提取中的“背景”、“干扰”与“蚀变异常”的界定与解释提出一些新的构想与方法,逐步形成图像特征的检测与诊断技术体系。     

干旱区蚀变信息提取方法比较研究

蚀变信息作为找矿的标志,越来越多的人关注其提取方法的研究,本文就是通过对主成分＋比值法和光谱角方法原理的介绍,在研究区应用这两种方法分别提取出在该区的蚀变信息图并进行了对比研究.     

QuickBird遥感影像的融合及在农业园区底图制作中的应用研究

应用比值变换、IHS变换、主成分变换和合成比值变量变换等4种影像融合方法对QuickBird多光谱和全色遥感影像进行融合,并利用偏差指数、平均梯度等指标对融合效果进行定量评价;运用最佳指数因子确定参与成图的多光谱影像的波段．研究结果表明,合成比值变量变换法的融合效果最佳;最优波段组合为431,并在此基础上建立了地物判读分析依据,用于QuickBird遥感影像目视解译;采用容差格网矢量化技术进行遥感影像的屏幕矢量化,制作了1：2000比例尺农业园区底图。     

基于ASTER数据的蒙亚啊铅锌矿床蚀变提取的应用研究

西藏部分矿区以往的找矿方式主要停留在野外踏勘和地质填图的阶段,利用遥感技术进行探矿找矿的研究较少,使传统的找矿方式难以得到突破。基于此,本文作者在研究中利用ENVI4.7遥感软件,通过比值法和主成分分析法对该地区的主要矿区提取了相应的四种蚀变,用来帮助分析和研究该区的矿产分布情况。后期经过野外实地踏勘验证,证明利用遥感影像提取蚀变来帮助圈定靶区和找矿是一种迅速、准确且切实可行的方法。     

基于ASTER数据的蛇绿岩组分识别：以德尔尼矿区为例

本文运用高级星载热辐射和反射探测器（ASTER）反射率数据对青海德尔尼蛇绿岩的主要岩石组成和蚀变矿物进行探测.以现有的标准光谱库数据作为参照,采用光谱角制图法来提取感兴趣的岩性和矿物信息,并通过与现有地质图对比,验证结果的精度.实验结果表明,运用ASTER数据和标准的光谱库数据,可较有效地识别蛇绿岩的主要岩性和相关矿物成分,但不同岩性的识别精度不同.     

加拿大不列颠哥伦比亚省克内尔湖地区遥感异常特征与成矿预测

遥感找矿是当今综合找矿的重要手段之一,尤其是对大面积勘查区域选区选片比较有效。本文以加拿大不列颠哥伦比亚省克内尔湖地区为例,通过遥感地质解译分析和蚀变异常提取,结合该区地质找矿背景,初步圈定了9个找矿远景区,为下一步的地质勘查工作提供了依据。     

QuickBird全色与多光谱影像融合方法比较研究

自从高分辨率卫星影像出现以来,遥感影像的融合一直是一个重要的研究领域。随着遥感影像获取手段的增加和分辨率的提高,影像的融合不仅仅要求增加空间信息而且在原始多光谱波段的光谱保持方面也有越来越高的要求。目前图像融合已研究出多种方法,如主成分变换法(PCA)、乘积法、Brovey变换法、IHS变换法、SVR变换法以及小波变换法等。这些方法在中低分辨率影像融合时效果较好但却不一定适用于像QuickBird、IKONOS等高分辨遥感影像的融合。本文应用Pansharp变换法和Gram-Schmidt变换法两种融合方法,对QuickBird影像进行融合试验,并与Brovey变换法、IHS变换法、PCA变换法的融合效果进行比较,以评价各算法的优缺点。研究结果表明,Gram-Schmidt变换和Pansharp变换在QuickBird影像融合时不仅能增加空间信息而且还能较好地保持原多光谱波段的光谱信息,其中以Gram-Schmidt变换法所获得的效果最好。     

多元遥感影像数据融合研究

由于遥感数据越来越丰富,不同传感器获取的影像数据在几何、光谱和空间分辨率等方面存在着一定的局限性和差异性。全色波段和多光谱影像融合得到的影像,兼有全色波段的高空间分辨率和多光谱影像的高光谱分辨率特性,可以满足影像解译的需求,而且融合后更能突出影像的某些特征:如土地利用变化和森林覆盖的变化等等。本文主要是介绍遥感影像融合的基本原理、融合后影像的评定和分析,并且将以主成份影像融合、IHS变换与直方图匹配法的遥感影像融合,进行以南昌市部分地区Quickbird全色影像和多光谱影像的融合实验分析。     

遥感影像房屋自动提取

遥感影像数据量大、地物种类多、噪声多,难以分割出代表现实世界中的实体,同时房屋形态复杂,纹理信息丰富,提取难度较大。探索了借助机器学习方法的房屋自动提取技术,具体分为训练和测试两个步骤。训练中利用机器学习主成分分析算法进行降维,自动计算参数,输出最优模型;测试中,利用所得分类模型处理测试图像,输入训练所得模型,得到提取后房屋图像。以高空间分辨率遥感影像为样本进行实验,利用机器学习对遥感影像进行房屋提取,对于纯净的房屋窗口子区提取率达到百分之九十,而对于非纯净的房屋窗口子区提取率为百分之六十,说明本方法适用于房屋密度高的遥感影像提取。     

基于TM遥感影像的玉米地专题信息自动提取

TM遥感影像中专题信息的自动提取是目前遥感界的研究热点，也已成为遥感信息生产流程中的瓶颈环节。本文分析了耕地专题信息自动提取的研究现状，选取了吉林中部和辽宁省东北部作为研究区，采用监督分类的方法对研究区TM遥感影像进行分类，提取了玉米地专题信息，玉米地信息的提取精度为85.5%。根据遥感影像目视解译的原理，提出了基于多特征空间的遥感影像专题信息自动提取的研究方法，通过对多特征空间的数学描述和计算机处理实现 遥感专题信息的自动提取。采用多特征空间的方法将玉米地信息分为光谱特征空间、形状特征空间、区域地学特征空间和干扰特征空间，应用ERDAS8.5遥感图像处理软件中的knowledge engineer模块的开发功能，设计了基于多特征空间的玉米地专题信息自动提取的专家库，使用专家库对玉米地信息进行了自动提取，提取精度为92.9%。从基于多特征空间的分类结果与监督分类结果的比较发现，基于多特征空间的自动提取方法可以提高专题信息的提取效率，对未来实现遥感影像的智能解译是一种研究方法的探索。     

ENVI中的多源遥感影像融合

多源遥感影像融合是对来自不同传感器的多光谱影像与高空间分辨率影像,按一定的融合方法,进行合成,从而增强影像质量,使得融合后的影像既具有较高的分辨率又具有多光谱的特性,达到信息优势互补、有利于图像的辨识和分类。ENVI是一套功能强大的遥感影像处理软件,本文结合实际遥感影像,主要介绍如何运用ENVI软件进行遥感影像的融合。     

基于ENVI Zoom面向对象的高分辨率影像的道路提取

随着科技的发展,遥感技术已经形成向高空间分辨率和高光谱分辨率发展的趋势,并且取得了很好的效果,如QUICKBIRD影像全色波段的分辨率已经达到0.6 1 m,WORLDVIEW影像全色波段的分辨率达到0.5m。因此,高分辨率遥感影像能很好的突出的地物细节信息和结构纹理信息,利用这一特点,可以采用面向对象技术,提取道路信息。而传统的道路提取方法只依据道路的光谱信息。利用面向对象技术对试验区进行提取。首先,对影像进行预处理,然后对影像进行分割;其次,利用道路的光谱、纹理、结构信息,构建道路对象的知识库,从而实现道路信息的提取。所以,面向对象技术是提取高分辨率影像信息的一个重要发展趋势。     

浅谈遥感影像纹理特征提取及应用

现阶段,遥感图像具有相对丰富的数据信息,纹理信息也不例外。遥感影像在纹理方面的分析研究已经逐渐发展为提高遥感影像具体分类精度的有效手段,可以在一定程度上准确提取相关的纹理特征,实现影像的成功分类。本文就纹理特征提取方法进行分析,然后有效结合遥感影像实际纹理特点,利用专业化的灰度共生矩阵方法对其特征进行详细描述。另一方面,介绍了纹理特征在遥感图像处理上的应用。     

高分辨率遥感影像线状地物提取方法研究

线状地物提取是遥感影像处理的主要研究内容之一。本文针对传统低层次单个像元纯光谱的信息提取方法的不足,构建了一种基于Canny边缘检测的面向对象提取方法。并针对面向对象遥感影像分割容易受到噪声和其他地物干扰导致提取精度不高的问题,运用Canny算子对遥感影像进行高斯滤波,降低噪声影响,采用高低双阈值法细化边缘有效检测出地物的边缘信息。最后结合面向对象的原理,通过基于规则的方法提取线状地物,得到包含线状地物信息的二值图像。精度检验结果表明,基于Canny边缘检测的面向对象方法提取线状地物的欠提取率平均为6.3%,比数学形态学方法提取线状地物的欠提取率下降了22.6%,可以有效提高线状地物提取的精度,对高分辨率遥感影像线状地物信息提取研究具有一定的参考价值。     

土地利用遥感动态监测应用研究——以兰州安宁区为例

土地利用遥感动态监测能够快速提取土地利用变化信息，更新土地利用现状图，对于土地资源合理利用、科学管理具有重要的意义。探讨了土地利用遥感动态监测的技术流程：遥感影像处理、年度变化信息提取、外业调查、内业后处理与精度评定。重点对遥感纠正模型选择、融合方法和精度评定方法进行了比较研究。为了兼顾山区和平原2种地形，采用分区选点，山区采用有限元模型，平原采用多项式模型进行纠正，分区接边处保证10个～50个像素的重叠带。由于土地利用动态遥感监测主要是监测建设用地、耕地的变化，因此融合方法选用能够充分利用多光谱影像信息突出地物纹理边界的主分量变换法。以兰州市安宁区为例，提取了该区2002年～2003年度的土地利用变化信息，利用点位中误差法对其监测精度进行了评定。研究结果表明安宁区2002年～2003年度土地利用变化全部发生在城区，基本上是由农用地变化为建设用地，这与安宁区近几年为满足国家经济开发区和兰州高新技术产业区建设、经济发展的需求，加快了城市建设有直接关系。     

海量高光谱遥感图像数据库的高效挖掘算法研究

在对海量高光谱遥感图像数据库进行挖掘的过程中,容易出现数据缺失与噪声干扰的情况,导致传统主元分析方法由于依据数据差异特征进行挖掘,无法实现海量高光谱遥感图像数据库的高效挖掘,提出一种时空二维联合的海量高光谱遥感图像数据库挖掘方法,分析了海量高光谱遥感图像数据库的挖掘原理,将数据库与背景结合起来,获取最佳分组次数,依据所提方法的基本原理,采用Apriori算法对高光谱遥感图像层与层之间的关系进行处理,按照顺序对由查询方案引起的候选数据存储空间的干扰进行消除,引入空间维度,完成各种监测点的层次划分,采用适应度函数对所提方法的效率进行改进,避免陷入局部最优解,从而实现海量高光谱遥感图像数据库的高效挖掘。实验结果表明,所提方法具有很高的挖掘效率和精度。     

ENIV高光谱数据在植被分析中的应用

在遥感影像处理中,植被指数提取广泛应用于定性和定量评价植被覆盖及其生长活力。本文利用高光谱数据介绍了ENVI遥感图像处理软件对遥感影像进行植被指数分析的方法。