基于多光谱差分植被抑制法的蚀变信息提取
发布时间：2022-01-20 16:04
遥感蚀变信息提取以岩矿裸露或低植被覆盖区为主,高植被覆盖区蚀变信息提取一直是一个难题。以Sentinel-2为代表的多光谱卫星数据具有大幅宽、空间分辨率和光谱分辨率都较高等特点,但尚未被应用于高植被覆盖区蚀变信息提取。因此,本文根据植被和矿物光谱特征差异,结合Sentinel-2多光谱传感器波段设置的特点,选取波段组合进行差分处理,提出了多光谱差分植被抑制法（Multi-spectral Differential Vegetation Suppression,MDVS）。分析结果表明,MDVS可以有效去除浓密植被影响,与主成分变换配合使用,在散点图中准确圈定出羟基和铁染蚀变信息。本研究为实现大范围高植被覆盖区蚀变矿物分布信息提取奠定基础,对于遥感找矿技术的应用和推广具有重要意义。
【文章来源】：矿业科学学报. 2020,5(04)
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
本研究高植被覆盖区范围(Sentinel-2A数据)
差分植被抑制法是指结合特定传感器波段设置,选择植被反射率相同而土壤/矿物反射率差异较大的波段组合,将波段组合的反射率做差分计算,从而对影像中的植被信息进行抑制,为通过主成分分析散点图提取蚀变信息奠定基础。在高光谱植被差分抑制中,由于传感器具有较高光谱分辨率,很多波段组合都符合差分植被抑制法的要求,如1 336～742 nm、2 072～548 nm、2 314～701 nm、1 699～721 nm、2 203～681 nm、2 183～671 nm等。由于波段组合较多,只选取部分最优差分波段组合进行展示,如图2(a)所示。值得注意的是,经差分植被抑制法处理之后,还需要对差分后的波段进行主成分分析并绘制散点图,才能提取蚀变矿物信息,因此至少需要3对差分波段组合才能满足多光谱差分植被抑制法的波段设置要求。对于最优化差分波段组合来讲,植被光谱在一对组合内的两个波段中应具有相近的反射率。将实验区Sentinel-2多光谱传感器的植被和土壤/矿物光谱曲线进行对比,如图2(b)所示。可以看到,Sentinel-2传感器具备3对波段组合满足最优化差分波段设置条件,从而可以通过MDVS处理得到3对差分波段(664～496 nm,2 202～560 nm,945～783 nm)。相比之下,Landsat 7/8、ASTER等其他多光谱卫星传感器不满足最优化差分波段设置要求(表2)。在实际应用中,也可以结合不同传感器波段设置,选取反射率接近的波段组合进行差分处理。本研究中,采用波段设置条件最优的Sentinel-2传感器数据进行分析和处理。
表3 重点研究区地面验证点矿物种类[13]Tab.3 Mineral types of field verification points in key experimental areas[13] 测点 非金属矿物 金属矿物 点1 黏土矿物、角闪石、橄榄石伊丁石化、黏土矿物已转变为雏晶黑云母 磁铁矿、褐铁矿、少量赤铁矿和极少量黄铁矿 点2 碳酸盐化蚀变、长石绢云母化 磁铁矿(含量约2%) 点3 部分颗粒绢云母化斜长石 金属矿物含量3%～5%,主要为磁铁矿和少量黄铁矿3 数据处理结果与分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Sentinel-2A的矿化蚀变异常信息提取应用[J]. 王磊,杨斌,李丹,陈财. 西南科技大学学报. 2018(01)
[2]用ASTER数据提取植被覆盖区遥感铁矿化蚀变信息[J]. 赵芝玲,王萍,荆林海,孙彦峰. 金属矿山. 2016(10)
[3]哨兵-2A光学成像卫星发射升空[J]. 龚燃. 国际太空. 2015(08)
[4]江西省相山铀矿田植被覆盖区遥感蚀变异常提取[J]. 吴志春,胡荣泉,郭福生,刘林清,谢财富,姜勇彪,周万蓬. 铀矿地质. 2013(02)
[5]ASTER数据矿化蚀变异常信息提取方法研究[J]. 赵志芳,谈树成,王锋德,毛雨景. 国土资源科技管理. 2012(06)
[6]植被覆盖区卫星高光谱遥感岩性分类[J]. 陈圣波,刘彦丽,杨倩,周超,赵靓. 吉林大学学报(地球科学版). 2012(06)
[7]ASTER数据的斑岩铜矿典型蚀变矿物组合信息提取方法——以秘鲁南部阿雷基帕省斑岩铜矿区为例[J]. 杨日红,李志忠,陈秀法. 地球信息科学学报. 2012(03)
[8]基于最大噪声分量变换（MNF）和矿物标识的植被区蚀变信息提取[J]. 王爱云,王安建,李丽辉. 地质与勘探. 2011(04)
[9]基于改进光谱特征拟合算法的高光谱数据矿物信息提取[J]. 许宁,胡玉新,雷斌,洪友堂,党福星. 光谱学与光谱分析. 2011(06)
[10]青海沱沱河地区遥感蚀变信息提取[J]. 陈建平,王倩,董庆吉,丛源. 地球科学(中国地质大学学报). 2009(02)
硕士论文
[1]基于Sentinel-2A的矿化蚀变异常信息提取分析与应用[D]. 王磊.西南科技大学 2018
[2]植被覆盖区岩矿信息高光谱遥感提取方法研究[D]. 刘彦丽.吉林大学 2013
本文编号：3599122
【文章来源】：矿业科学学报. 2020,5(04)
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
本研究高植被覆盖区范围(Sentinel-2A数据)
差分植被抑制法是指结合特定传感器波段设置,选择植被反射率相同而土壤/矿物反射率差异较大的波段组合,将波段组合的反射率做差分计算,从而对影像中的植被信息进行抑制,为通过主成分分析散点图提取蚀变信息奠定基础。在高光谱植被差分抑制中,由于传感器具有较高光谱分辨率,很多波段组合都符合差分植被抑制法的要求,如1 336～742 nm、2 072～548 nm、2 314～701 nm、1 699～721 nm、2 203～681 nm、2 183～671 nm等。由于波段组合较多,只选取部分最优差分波段组合进行展示,如图2(a)所示。值得注意的是,经差分植被抑制法处理之后,还需要对差分后的波段进行主成分分析并绘制散点图,才能提取蚀变矿物信息,因此至少需要3对差分波段组合才能满足多光谱差分植被抑制法的波段设置要求。对于最优化差分波段组合来讲,植被光谱在一对组合内的两个波段中应具有相近的反射率。将实验区Sentinel-2多光谱传感器的植被和土壤/矿物光谱曲线进行对比,如图2(b)所示。可以看到,Sentinel-2传感器具备3对波段组合满足最优化差分波段设置条件,从而可以通过MDVS处理得到3对差分波段(664～496 nm,2 202～560 nm,945～783 nm)。相比之下,Landsat 7/8、ASTER等其他多光谱卫星传感器不满足最优化差分波段设置要求(表2)。在实际应用中,也可以结合不同传感器波段设置,选取反射率接近的波段组合进行差分处理。本研究中,采用波段设置条件最优的Sentinel-2传感器数据进行分析和处理。
表3 重点研究区地面验证点矿物种类[13]Tab.3 Mineral types of field verification points in key experimental areas[13] 测点 非金属矿物 金属矿物 点1 黏土矿物、角闪石、橄榄石伊丁石化、黏土矿物已转变为雏晶黑云母 磁铁矿、褐铁矿、少量赤铁矿和极少量黄铁矿 点2 碳酸盐化蚀变、长石绢云母化 磁铁矿(含量约2%) 点3 部分颗粒绢云母化斜长石 金属矿物含量3%～5%,主要为磁铁矿和少量黄铁矿3 数据处理结果与分析
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Sentinel-2A的矿化蚀变异常信息提取应用[J]. 王磊,杨斌,李丹,陈财. 西南科技大学学报. 2018(01)
[2]用ASTER数据提取植被覆盖区遥感铁矿化蚀变信息[J]. 赵芝玲,王萍,荆林海,孙彦峰. 金属矿山. 2016(10)
[3]哨兵-2A光学成像卫星发射升空[J]. 龚燃. 国际太空. 2015(08)
[4]江西省相山铀矿田植被覆盖区遥感蚀变异常提取[J]. 吴志春,胡荣泉,郭福生,刘林清,谢财富,姜勇彪,周万蓬. 铀矿地质. 2013(02)
[5]ASTER数据矿化蚀变异常信息提取方法研究[J]. 赵志芳,谈树成,王锋德,毛雨景. 国土资源科技管理. 2012(06)
[6]植被覆盖区卫星高光谱遥感岩性分类[J]. 陈圣波,刘彦丽,杨倩,周超,赵靓. 吉林大学学报(地球科学版). 2012(06)
[7]ASTER数据的斑岩铜矿典型蚀变矿物组合信息提取方法——以秘鲁南部阿雷基帕省斑岩铜矿区为例[J]. 杨日红,李志忠,陈秀法. 地球信息科学学报. 2012(03)
[8]基于最大噪声分量变换（MNF）和矿物标识的植被区蚀变信息提取[J]. 王爱云,王安建,李丽辉. 地质与勘探. 2011(04)
[9]基于改进光谱特征拟合算法的高光谱数据矿物信息提取[J]. 许宁,胡玉新,雷斌,洪友堂,党福星. 光谱学与光谱分析. 2011(06)
[10]青海沱沱河地区遥感蚀变信息提取[J]. 陈建平,王倩,董庆吉,丛源. 地球科学(中国地质大学学报). 2009(02)
硕士论文
[1]基于Sentinel-2A的矿化蚀变异常信息提取分析与应用[D]. 王磊.西南科技大学 2018
[2]植被覆盖区岩矿信息高光谱遥感提取方法研究[D]. 刘彦丽.吉林大学 2013
本文编号：3599122
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