基于SAR数据的斑岩型铜矿遥感找矿信息研究

发布时间：2017-10-08 18:10

  本文关键词：基于SAR数据的斑岩型铜矿遥感找矿信息研究

  更多相关文章： 合成孔径雷达图像 视觉表象 线性体 斑岩型铜矿 遥感找矿模型

【摘要】：针对光学遥感在中高植被覆盖区难以直接获取地表信息的问题,利用对植被具有一定穿透能力的微波遥感,来提取斑岩型铜矿的遥感找矿信息,并以此建立基于SAR数据的斑岩型铜矿遥感找矿模型。本文首先讨论了线性特征的描述模型,利用线性体和环形体对SAR图像上的线性特征进行描述,对其背后的地质意义、视觉意义和统计意义等进行了阐述,并总结了一些线性特征的统计方法;其次改进了SAR图像的边缘检测方法,设计了线性特征的提取流程,并编程实现了线性特征提取程序;然后利用该程序提取了SAR图像的线性特征,并对线性特征提取结果进行分析,从中挖掘出了许多有意义的找矿信息;最后根据找矿信息,初步建立基于SAR数据的半定量的斑岩型铜矿遥感找矿模型。本文基本的研究方法是:首先从典型矿区中选出一些研究样本进行研究;然后利用研究结论,总结出模型指标,构建起遥感找矿模型;最后利用研究区其他典型矿区,对遥感找矿模型进行验证。本文的创新性成果主要是,基于ROEWA算子改进并开发了一种SAR图像边缘检测算法IROEWANMS,在保证边缘形态和边缘定位精度的前提下,虚假边缘得到有效的抑制,使得SAR图像的边缘检测效果得到了很大的提升。此外,基于前人在计算视觉方面的研究成果,把视觉表象的计算理论结合到发展遥感辅助/自动解译的技术上,开发了一套能够从遥感图像上提取线性体和环形体的应用程序。这套程序也为本文后续进行找矿信息研究时的数据处理,提供了技术支持。
【关键词】：合成孔径雷达图像 视觉表象 线性体 斑岩型铜矿 遥感找矿模型
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P627;P618.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 研究现状与问题10-12
• 1.2.1 国外的研究现状10-11
• 1.2.2 国内的研究现状11-12
• 1.2.3 现有的研究问题12
• 1.3 研究区基本情况12-15
• 1.3.1 自然地理概况12-15
• 1.3.2 区域地质概况15
• 1.4 研究内容与方法15-17
• 1.4.2 研究内容15-16
• 1.4.3 研究方法16-17
• 第2章 SAR的基础理论和处理方法17-24
• 2.1 SAR的成像机理17-19
• 2.1.1 合成孔径雷达系统17
• 2.1.2 合成孔径雷达的构像方程17-19
• 2.2 SAR的数据特征19-21
• 2.3 SAR数据预处理21-24
• 2.3.1 多视处理21
• 2.3.2 斑点滤波21-22
• 2.3.3 辐射定标22
• 2.3.4 地理编码22-23
• 2.3.5 干涉测量23-24
• 第3章 计算机遥感解译的视觉理论24-34
• 3.1 遥感解译的发展及其问题24-26
• 3.1.1 人工目视解译24
• 3.1.2 计算机辅助解译24-25
• 3.1.3 计算机自动解译25-26
• 3.2 计算视觉的表象理论引述26-32
• 3.2.1 视觉表象的计算框架26-29
• 3.2.2 视觉表象的数学统一29-31
• 3.2.3 视觉表象的控制体系31-32
• 3.3 遥感解译的视觉表象初探32-34
• 第4章 线性特征的描述与分析方法34-39
• 4.1 线性特征描述模型的讨论34-36
• 4.1.1 线性体的定义34-35
• 4.1.2 线性体的意义35-36
• 4.2 环形特征描述模型的讨论36-37
• 4.3 线性特征的统计分析方法37-39
• 第5章 计算机提取线性特征的实现39-52
• 5.1 边缘检测算法39-44
• 5.1.1 经典的Canny算法39-41
• 5.1.2 原始的ROEWA算法41-42
• 5.1.3 改进的ROEWA算法42-44
• 5.2 基于霍夫变换的几何模型检测算法44-46
• 5.2.1 基于霍夫变换的直线检测原理44-45
• 5.2.2 基于霍夫变换的线段检测算法45
• 5.2.3 基于霍夫变换的圆形检测算法45-46
• 5.3 线性特征提取的程序实现46-52
• 5.3.1 基于GDAL的空间数据读写47-49
• 5.3.2 基于DotSpatial的空间数据显示49
• 5.3.3 基于OpenCV的计算视觉处理49-50
• 5.3.4 线性特征提取程序的架构与展示50-52
• 第6章 斑岩型铜矿找矿信息的研究52-68
• 6.1 研究区典型矿区的地质概况52-57
• 6.1.1 雪鸡坪矿区概况52-53
• 6.1.2 春都矿区概况53-54
• 6.1.3 西范坪矿区概况54-55
• 6.1.4 普朗矿区概况55-56
• 6.1.5 红山矿区概况56-57
• 6.2 雷达图像线性特征提取实验57-62
• 6.2.1 雪鸡坪-春都矿区的线性特征提取实验58-60
• 6.2.2 西范坪矿区的线性特征提取实验60-62
• 6.3 建立并且验证遥感找矿模型62-68
• 6.3.1 建立遥感找矿模型62-65
• 6.3.2 验证其他典型矿区65-67
• 6.3.3 研究区线性体提取67-68
• 结论与展望68-70
• 致谢70-71
• 参考文献71-77
• 攻读学位期间取得学术成果77-78
• 附录A78-82
• A.1 空间数据读写及显示模块的功能展示78-80
• A.2 计算视觉处理模块的功能展示80-82
• 附录B82-90
• B.1 盐源地区单视复数SAR像对的实验82-86
• B.2 香格里拉地区地理编码SAR图像实验86-90

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