西藏谢通门县铜金矿带遥感图像蚀变信息提取及多源数据融合在成矿预测中的应用

发布时间：2017-03-20 01:03

  本文关键词：西藏谢通门县铜金矿带遥感图像蚀变信息提取及多源数据融合在成矿预测中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：西藏自治区位于青藏高原的东南部，是著名特提斯构造域的重要组成部分。由于经历了多期次强烈的地壳运动，区内地质构造复杂，岩浆活动频繁，成矿条件优越，矿产资源十分丰富。经过近20年的地质研究，，已证明该带是我国矿产勘查的重点片区之一。矿业作为西藏六大支柱产业之一，不仅促进了西藏国民经济的发展，还为我国矿产资源需求提供了一定的战略保障，随着青藏铁路的建设，西藏矿业的开发将遇到一个千载难逢的发展机遇。 但是，由于高原地理和地质工作条件的限制，该带目前地质工作程度极低且不平衡。那么，如何在短期内快速、经济、准确而有效地开展成矿预测研究，圈地找矿靶区便显得尤为重要。 随着计算机、遥感和地理信息系统技术的不断发展与成熟，遥感机助解译、矿化蚀变信息的提取和多源数据融合技术得到了新的突破。本文在充分理解和吸收已有地质资料的基础上，首先对研究区遥感图像进行了几何校正、彩色合成、反差增强和子区切取等预处理工作；然后借助遥感图像的增强功能进行了遥感目视解译和线性体的提取，重点对提取的线性体进行了统计分析，概括了工作区的基本构造格局；接着基于工作区已知地层岩性和蚀变信息的图像灰度值进行了矿化蚀变信息的提取；最后在对研究区已有地质资料、元素地球化学资料和航磁异常等值线等地学信息进行不同程度处理的基础上，进行了以圈定成矿预测区为目的的多源数据融合分析，并圈定了三个成矿预测区。主要取得了以下成果： 1、通过对遥感线性体的统计分析，提高了构造解译的可信度和分析的准确性，线性体长度密度和频度分析结果定量或半定量地显现了研究区线性构造的空间分布特征。 2、以已知岩性和蚀变类型的相应遥感图像像元亮度值分析为基础，进行了矿化蚀变信息的提取。提取的蚀变信息可以作为遥感找矿的重要标志。 3、多源地学数据的融合处理可以发现不同数据源之间的空间相关关系和隐藏在数据背后的地学规律，并通过与蚀变信息的融合圈定了成矿预测区。
【关键词】：遥感 蚀变信息 多源数据融合 成矿预测 谢通门县
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：P618.51
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题来源9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 卫星遥感图像蚀变信息提取研究现状10-11
• 1.2.2 多源数据融合成矿预测研究现状11-12
• 1.3 研究区前人研究概况12-13
• 1.4 选题依据及意义13-14
• 1.5 研究内容和工作流程14-16
• 1.5.1 研究内容14-15
• 1.5.2 工作流程15-16
• 第2章 研究区概况16-23
• 2.1 自然地理概况16-17
• 2.2 区域地质概况17-23
• 2.2.1 地层18-20
• 2.2.2 岩浆岩20
• 2.2.3 构造20-21
• 2.2.4 区域地球化学特征21-22
• 2.2.5 围岩蚀变22-23
• 第3章 遥感图像预处理23-37
• 3.1 遥感数据源23-24
• 3.2 遥感图像的波段选择24-29
• 3.2.1 遥感图像的统计分析25-27
• 3.2.2 相关因子分析27-28
• 3.2.3 彩色合成波段的最终选择28-29
• 3.3 几何校正29-35
• 3.3.1 地面控制点(GCP)的选择原则和方法30-31
• 3.3.2 校正模型的选择31-32
• 3.3.3 图像重采样、内插方法32-33
• 3.3.4 研究区遥感图像的几何精校正33-35
• 3.4 反差增强35-36
• 3.5 子区切取36-37
• 第4章 遥感图像地质解译37-50
• 4.1 遥感图像地质解译的一般原则和方法37-38
• 4.1.1 解译原则37-38
• 4.1.2 解译方法38
• 4.2 地层—岩性解译38-39
• 4.3 线性构造解译39-43
• 4.3.1 线性构造的特征39-40
• 4.3.2 线性构造的增强处理40-42
• 4.3.3 线性构造的解译标志42
• 4.3.4 线性构造的解译结果42-43
• 4.4 环形构造解译43-44
• 4.5 线性构造定量分析44-50
• 4.5.1 线性体的直方图分析45
• 4.5.2 线性体的等密度分析45-48
• 4.5.3 线性体方位异常度图48-50
• 第5章 遥感图像矿化蚀变信息提取50-64
• 5.1 遥感图像矿化蚀变信息提取的物理基础50-51
• 5.2 研究实验区主要地物灰度曲线分析51-52
• 5.3 矿化蚀变信息的增强处理52-62
• 5.3.1 掩膜处理53
• 5.3.2 波段运算53-56
• 5.3.3 主成分分析56-59
• 5.3.4 二次主成分分析59-62
• 5.4 蚀变信息的提取62-64
• 第6章 多源数据融合成矿预测64-79
• 6.1 线性构造与蚀变信息融合64-67
• 6.1.1 数据网格化64-65
• 6.1.2 数据插密65
• 6.1.3 线性构造密度、线性构造频度影像图65-67
• 6.1.4 线性构造影像图与蚀变信息融合67
• 6.2 地球化学信息与蚀变信息叠加67-69
• 6.3 地球物理信息与蚀变信息融合69-75
• 6.3.1 数据预处理70-71
• 6.3.2 空间滤波处理71-73
• 6.3.3 航磁异常分析73
• 6.3.4 航磁异常信息与蚀变信息融合73-75
• 6.4 地层岩性信息与蚀变信息叠加75-76
• 6.5 成矿预测区的圈定76-79
• 第7章 结论及存在问题79-81
• 致谢81-82
• 参考文献82-85

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