基于多元遥感数据融合的成矿远景区预测研究

发布时间：2017-09-01 00:39

  本文关键词：基于多元遥感数据融合的成矿远景区预测研究

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【摘要】：遥感技术在矿化蚀变异常信息、断裂构造信息以及远景区预测方面具有独特的优势,尤其是Landsat TM、ASTER和Hyperion等多/高光谱数据的遥感找矿取得了一定进展。然而多光谱数据(如Landsat TM、ASTER)空间分辨率较高,但光谱分辨率不足,提取的矿化蚀变异常信息种类有限。Hyperion数据光谱分辨率虽然很高,但幅宽窄,不适合大范围大面积找矿。针对它们各自的局限性,本文以智利北部埃尔萨尔瓦多矿床周围地区(地理范围为:26°11'25″~26°29'51″S,69°21'24″~69°40'57″W)为研究区,采用孙雪剑提出的多光谱数据光谱分辨率增强(Spectral Resolution Enhancement Method,SREM)融合算法,分别对ETM+与Hyperion、ASTER与Hyperion进行了融合处理,实现了整个多光谱影像范围的高光谱数据重构,获得了宽覆盖的高光谱分辨率图像。并在此基础上对研究区断裂构造、蚀变异常信息进行了提取与分析。最后初步尝试了采用优化证据权算法对多元遥感数据进行了成矿远景区预测研究。研究结果包括以下三个方面:(1)对比分析ETM+与Hyperion融合后的高光谱蚀变异常提取结果与ASTER与Hyperion融合后的高光谱提取结果,可以发现,虽然两者提取结果存在部分差异,但它们在矿化明显区域提取得到的矿物分布及类型基本一致,都提取出了黄钾铁矾、绢云母、高岭石三种矿物,且与已知矿点分布的吻合程度都在78%以上,都可以为成矿远景区的预测提供数据资料支持。但从多光谱数据获取以及幅宽上来说,用ETM+进行数据融合比ASTER更具有优势。(2)基于优化证据权法的成矿远景区预测结果显示,研究区最高成矿概率达0.902722,有85.71%的已知矿点落在所圈的四个级别的成矿远景区内,并且Ⅰ级成矿远景区与埃尔萨尔瓦多(El Salvador)超大型矿区非常吻合,成矿预测结果较为理想。(3)在此基础上,本文还进一步圈出了三处作为下一步找矿的重点区域,分别位于研究区西部、西南部以及东部,因为这几处区域不仅成矿有利度高,其矿化蚀变异常现象也较为明显,并且还处于尚未开采状态。
【关键词】：多/高光谱数据 SREM融合 优化证据权算法 成矿预测
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P627
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 选题背景与项目依托10-11
• 1.2 国内外研究现状及存在问题11-13
• 1.2.1 国内外研究现状11-13
• 1.2.2 存在问题13
• 1.3 研究内容及技术路线13-16
• 1.3.1 研究内容13-14
• 1.3.2 技术路线14-16
• 第2章 研究区概况16-25
• 2.1 自然地理16-18
• 2.2 区域地质18-22
• 2.2.1 区域构造18
• 2.2.2 区域地层18-20
• 2.2.3 岩浆岩20-21
• 2.2.4 矿产分布21-22
• 2.3 主要数据源22-25
• 第3章 基于SREM算法的数据融合25-41
• 3.1 SREM算法原理25-27
• 3.2 数据预处理27-33
• 3.2.1 Landsat7 ETM+数据处理27
• 3.2.2 ASTER数据处理27-29
• 3.2.3 Hyperion数据处理29-33
• 3.3 数据融合33-41
• 3.3.1 ETM+与Hyperion数据的融合33-36
• 3.3.2 ASTER与Hyperion数据的融合36-41
• 第4章 断裂构造信息提取研究41-48
• 4.1 断裂构造解译标志41-42
• 4.2 断裂构造信息提取42-45
• 4.3 断裂与已知矿点分布关系分析45-48
• 第5章 遥感矿化蚀变异常信息提取研究48-55
• 5.1 典型矿物波谱特征分析48-50
• 5.2 矿化蚀变异常信息提取50-55
• 5.2.1 提取方法50
• 5.2.2 提取结果分析50-55
• 第6章 成矿远景区预测分析55-68
• 6.1 成矿预测方法55-56
• 6.2 成矿要素分析56-61
• 6.2.1 断裂构造56-57
• 6.2.2 蚀变异常57-58
• 6.2.3 地层信息58-59
• 6.2.4 已知矿点59-61
• 6.3 证据权因子预处理61-63
• 6.4 成矿远景区预测63-68
• 第7章 结论与讨论68-70
• 7.1 工作总结与创新点68-69
• 7.2 问题与展望69-70
• 致谢70-71
• 参考文献71-74
• 附录74

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本文编号：768923