基于面向对象的遥感技术岩性识别研究

发布时间：2017-12-10 05:18

  本文关键词：基于面向对象的遥感技术岩性识别研究

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【摘要】：经过几十年的发展,遥感技术在地质领域应用逐渐成熟,其中计算机自动分类技术尤其是基于像元图像分类方法已成为岩性识别的重要手段,然而相关研究表明基于像元分类方法仍存在许多不足。随着遥感数据分辨率的提高,影像地物纹理、结构及空间关系等丰富信息也逐渐参与到岩性识别研究中,在此背景下基于面向对象的分类技术开始受到广泛重视,成为遥感岩性识别的研究热点。本文依托云南省高技术产业发展项目计划“矿产资源远程预测评价技术在滇东北矿集区的应用”和校企合作项目“会泽超大型铅锌矿床深部及外围隐伏矿找矿技术方法及增储研究”,以云南会泽铅锌矿区为例,利用高分辨率遥感影像进行基于像元的岩性分类和基于面向对象岩性分类方法的对比研究,为运用遥感技术进行快速、准确的岩性识别提供技术参考。本次研究采用RapidEye多光谱影像,在充分认识研究区岩石地层、构造等地质背景和典型岩石矿物光谱特征的基础上,通过监督分类和面向对象分类方法进行碳酸盐岩、玄武岩和砂岩的岩性识别研究,发现面向对象分类方法能够充分利用岩石光谱信息以及纹理、几何特征、位置等空间信息,更利于岩性的分类识别,分类精度较高。最后针对面向对象岩性分类结果进行景观格局分析,以定量化的方式对比分析碳酸盐岩区和玄武岩区的景观特征。本次研究对于面向对象图像分类技术基于高分辨率影像进行岩性快速、准确识别,以及深入理解岩性景观特征及与遥感目视解译标志的对应关系具有一定的指导意义。论文取得主要成果：(1)面向对象图像分析技术综合利用了高分辨率影像的光谱和空间信息,根据地物光谱和空间异质性最小原则进行多尺度图像分割,以对象为识别单元比像元更利于表达地物属性,其分类结果更符合实际应用需要。(2)研究区地物分类结果表明面向对象分类结果的精度最高,各地物类型完整性较好；监督分类方法中最大似然、神经网络及支持向量机的分类精度较高,分类效果相对较好,但多有漏分、错分现象。(3)岩性识别对比研究发现,监督分类岩性识别结果存在“椒盐”现象,连续性差,难以圈出完整的岩性单元；面向对象岩性分类结果精度最高,岩性界线清晰,位置准确,完整性和空间连续性较好,与地质岩性单元吻合度高,并有效抑制了植被、阴影等对玄武岩的干扰情况。(4)岩性分类图的景观格局分析结果显示,玄武岩破碎度比碳酸盐岩高,几何特征呈不规则团块状,碳酸盐岩形状呈条带状或连片状分布,分析结果与碳酸盐岩区和玄武岩区风化程度、出露情况以及遥感影像图形特征相符。
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P627
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本文编号：1273276