基于ASTER数据的普朗斑岩型铜矿蚀变弱异常信息提取方法对比研究

发布时间：2020-10-20 11:04

　　 本文利用ASTER遥感数据,结合普朗斑岩型铜矿蚀变分带特征,对组成蚀变分带的矿物波谱特征进行分析研究。分别采用主成分分析法和分形多重分形理论的S-A法(即能谱-面积法),对普朗斑岩型铜矿区矿化蚀变分带中的石英、钾长石、绢云母、绿泥石和绿帘石五种蚀变矿物异常信息进行提取和对比分析,经野外查证确定S-A法为斑岩型铜矿床蚀变信息提取的优选方法。主要取得的研究成果有:(1)以美国USGS地物波谱库为参考,系统分析特征蚀变矿物在ASTER遥感数据上的波谱响应机理,通过分析五种斑岩型铜矿矿化蚀变矿物石英、钾长石、绢云母、绿泥石和绿帘石的波谱特征,分别建立了主成分分析法与S-A法的斑岩型铜矿矿化蚀变异常信息提取指标体系及技术流程,并进行蚀变矿物异常信息增强提取实验对比研究,结果表明:与主成分分析法相比较,S-A法在提取斑岩型铜矿矿化异常信息时能够较好地实现全部数据参与运算,进而突出复杂地质背景下的弱异常信息,初步优选S-A法为复杂地质背景下斑岩型铜矿矿化蚀变异常信息提取的方法。(2)选取普朗斑岩型铜矿矿区作为研究区,进行上述S-A法的示范应用,通过对室内提取的石英、钾长石、绢云母、绿泥石和绿帘石五种斑岩型铜矿矿化蚀变异常信息进行野外实地验证,验证吻合率为83.17%,进一步说明S-A法室内遥感蚀变异常信息提取的准确性及该方法的可行性。综上所述,本文以分形多重分形“广义自相似性”和“局部奇异性”理论为指导,选取地质背景复杂的普朗矿区为研究区,分析斑岩型铜矿矿化蚀变分带中的特征矿物,建立了基于S-A法的遥感弱异常信息增强提取方法,较好地实现了全部数据参与运算,有效地克服了以往蚀变信息处理过程中因去除干扰信息而造成运算数据不完整的局限,保障了矿化蚀变信息从复杂地质背景中得以精细化提取,构建了 S-A法斑岩型铜矿遥感矿化蚀变弱异常信息增强提取流程。
【学位单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：P618.41;P627
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 选题背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
        1.2.3 存在问题分析
    1.3 研究目标及意义
    1.4 研究内容及技术路线
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 技术路线
第二章 斑岩型铜矿矿化蚀变遥感弱异常波谱原理及提取方法
    2.1 蚀变矿物波谱形成机理
    2.2 常用遥感蚀变信息提取方法
        2.2.1 主成分分析法
        2.2.2 基于分形与多重分形的S-A法
第三章 研究区概况及数据预处理
    3.1 研究区概况
    3.2 遥感数据源及其预处理
        3.2.1 遥感数据源
        3.2.2 遥感数据分析及其预处理
第四章 普朗斑岩型铜矿矿化蚀变特征矿物弱异常信息提取方法实验对比
    4.1 斑岩型铜矿矿化蚀变特征矿物弱异常信息提取实验
        4.1.1 斑岩型铜矿蚀变分带特征矿物
        4.1.2 特征蚀变矿物波谱特征
    4.2 斑岩型铜矿矿化蚀变特征矿物弱异常信息提取
        4.2.1 主成分分析法提取模型
        4.2.2 S-A法提取模型
第五章 普朗斑岩型铜矿矿化蚀变弱异常信息提取方法对比分析
    5.1 主成分分析法与S-A法对比分析实验
        5.1.1 主成分分析法与S-A法提取成果对比分析
        5.1.2 室内信息提取成果与地质资料对比分析
        5.1.3 野外验证
    5.2 方法优选与构建
第六章 结语
    6.1 结论
    6.2 存在问题与展望
参考文献
致谢

【参考文献】

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本文编号：2848601