基于多源数据协同的集宁浅覆盖区玄武岩提取方法研究
发布时间：2021-01-21 16:14
玄武岩作为探测地球深部的“探针”和“窗口”,其空间分布对构造背景、岩石圈深部的动力学背景和地质找矿潜力等研究具有重要意义。由于大面积的第四系沉积物的覆盖,集宁玄武岩的岩性特征、边界不甚清晰,使其岩性识别成为一大难题。近年来,物化探、遥感技术作为人类研究地表的重要技术手段已广泛应用于覆盖区岩性识别中。然而,由于光学遥感数据只能获取地表信息、物化探数据存在采样不连续、比例尺小等缺陷,覆盖区岩性填图精度较低。为了提高覆盖区的玄武岩识别精度,本研究以内蒙古自治区乌兰察布市集宁区的兴和——鄂卜坪浅覆盖区为实验区,深入、全面地探讨如何协同利用遥感、地球化学、地质等多源数据对覆盖区玄武岩进行自动分类识别,明确覆盖区内玄武岩的空间分布。本研究的主要内容和成果如下:（1）通过多种多光谱遥感图像数据的岩性目视解译、岩性信息增强和机器学习分类比较,寻找适合多源数据协同识别覆盖区岩性的最佳数据组合和最优算法。实验证实:多源遥感数据组合的岩性分类能力显著优于单一遥感数据;而支持向量机（Supporting Vector Machine,SVM）在利用多源遥感数据进行覆盖区岩性识别中具有很大优势;（2）基于区域内...
【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：104 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
部分典型铁氧化物含羟基类矿物和碳酸盐矿物（右
1绪论101.2.2.1目视解译目视解译是最简单和最早期的岩性地层分析方法。其主要依靠不同岩性地层单元在遥感影像上呈现的色调、形态等差异进行目视判别。这一过程需借助光学仪器或计算机等图像处理系统对遥感图像中的岩性信息进行增强（戈文艳，2018）。岩石因矿物组成、风化程度等不同，形成各自独特的光谱特征，反映在影像上主要为颜色、色调、纹理等差异，可通过波段组合等处理突出像元色调差异（张翠芬等，2017）。例如Moore等人利用Landsat7数据识别裸露区玄武岩露头（Mooreetal.,2007）。此外，Drury和Darning提出了一些区分岩性和岩石类型的比值增强方法，同时发现彩色合成中的假彩色比值图像RGB:5/4、5/1和3/7是表征裸露区内玄武岩的最佳结果（Drury,1987；Darning,1998）。Amer等人（2010）利用（2+4）/3，（5+7）/6和（7+9）/8的波段比值的方法假彩色合成对蛇绿岩（蛇纹岩，变辉长岩，变玄武岩）进行了岩性增强识别。但目视解译毕竟是人工解译，对解译人员的专业知识和经验要求比较高，而且工作效率偏低，如今主要作为岩性识别过程的辅助手段（石振杰，2016；戈文艳，2018）。1.2.2.2计算机自动解译计算机自动解译岩性分类方法种类繁多，大致上可分为传统的基于像元的岩性分类和面向对象的岩性分类技术。基于像元的岩性分类方法。岩石对不同波长电磁波有选择的吸收、反射、透射和散射的综合响应，因其组成矿物的化学成分和物理结构的不同形成各自独特图1-2岩性识别技术简单分类示意图
内蒙古集宁地理位置图
【参考文献】：
期刊论文
[1]线性迭代聚类和主成分分析的遥感影像变化检测[J]. 黄亮,於雪琴,姚丙秀,杨泽楠. 测绘科学. 2019(11)
[2]空间插值分析算法综述[J]. 李海涛,邵泽东. 计算机系统应用. 2019(07)
[3]遥感技术在滇西南植被覆盖区地质填图中的应用[J]. 胡官兵,刘舫,党伟,杨坤,陈庆松. 国土资源遥感. 2019(02)
[4]基于Sentinel-2卫星影像的面向对象城市水体提取[J]. 蒋丹丹,原娟,武文娟,顾兴武. 地理空间信息. 2019(05)
[5]面向对象的特色农作物种植遥感调查方法研究[J]. 单治彬,孔金玲,张永庭,李欢,关红,胡永新,李健锋,张文博. 地球信息科学学报. 2018(10)
[6]内蒙古东部运积物覆盖区地球化学勘查方法对比[J]. 唐世新,李建军,马生明. 物探与化探. 2018(03)
[7]高分辨率影像灾害识别研究及实现[J]. 袁咏仪,毛宏燕,彭令,胡超,卢涵宇. 电脑知识与技术. 2018(14)
[8]Landsat8遥感数据蚀变提取在浅覆盖区填图中的应用[J]. 崔玉良,渠洪杰,陈英富,王森,宋殿兰,张文勇,王欢. 地质装备. 2018(02)
[9]GF-2影像面向对象典型城区地物提取方法[J]. 王蕾,杨武年,任金铜,邓晓宇. 测绘通报. 2018(01)
[10]中国东北浅覆盖区地质填图物化探信息协同辅助技术[J]. 赵玉岩,李兵,陆继龙,郝立波,赵禹,王东明. 吉林大学学报(地球科学版). 2018(01)
博士论文
[1]面向岩性信息增强的多源遥感数据融合研究[D]. 戈文艳.中国地质大学(北京) 2018
[2]内蒙古草原覆盖区遥感地质信息挖掘与成矿预测研究[D]. 李建国.中国地质大学(北京) 2015
[3]区域地球物理地球化学资料在浅覆盖区地质调查中的应用方法研究[D]. 赵玉岩.吉林大学 2009
[4]内蒙古集宁—凉城地区银多金属矿床成矿作用及找矿方向[D]. 张锐.北京科技大学 2009
硕士论文
[1]融合可见光/高光谱和LiDAR数据的城市地物分类算法研究[D]. 王金哲.哈尔滨工业大学 2019
[2]基于Sentinel多源遥感数据的作物分类及种植面积提取研究[D]. 朱琳.西北农林科技大学 2018
[3]基于重磁三维反演的岩性识别与立体填图[D]. 付光明.东华理工大学 2017
[4]基于遥感指数地物信息提取方法对比研究[D]. 嘎力巴.哈尔滨师范大学 2017
[5]基于面向对象的遥感影像岩性分类研究[D]. 张金钟.长安大学 2016
[6]基于面向对象的遥感技术岩性识别研究[D]. 石振杰.昆明理工大学 2016
[7]基于多源遥感数据岩浆岩地区岩性信息提取研究[D]. 路海峰.杭州师范大学 2015
[8]基于重磁三维反演的庐枞矿集区岩性填图试验[D]. 陈应军.东华理工大学 2014
[9]国产卫星数据在地质灾害遥感调查中的应用研究[D]. 王龙飞.中国地质大学（北京） 2014
[10]多光谱遥感在吉林省和龙地区地质构造和成矿预测中应用[D]. 王晓志.吉林大学 2014
本文编号：2991485
【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：104 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
部分典型铁氧化物含羟基类矿物和碳酸盐矿物（右
1绪论101.2.2.1目视解译目视解译是最简单和最早期的岩性地层分析方法。其主要依靠不同岩性地层单元在遥感影像上呈现的色调、形态等差异进行目视判别。这一过程需借助光学仪器或计算机等图像处理系统对遥感图像中的岩性信息进行增强（戈文艳，2018）。岩石因矿物组成、风化程度等不同，形成各自独特的光谱特征，反映在影像上主要为颜色、色调、纹理等差异，可通过波段组合等处理突出像元色调差异（张翠芬等，2017）。例如Moore等人利用Landsat7数据识别裸露区玄武岩露头（Mooreetal.,2007）。此外，Drury和Darning提出了一些区分岩性和岩石类型的比值增强方法，同时发现彩色合成中的假彩色比值图像RGB:5/4、5/1和3/7是表征裸露区内玄武岩的最佳结果（Drury,1987；Darning,1998）。Amer等人（2010）利用（2+4）/3，（5+7）/6和（7+9）/8的波段比值的方法假彩色合成对蛇绿岩（蛇纹岩，变辉长岩，变玄武岩）进行了岩性增强识别。但目视解译毕竟是人工解译，对解译人员的专业知识和经验要求比较高，而且工作效率偏低，如今主要作为岩性识别过程的辅助手段（石振杰，2016；戈文艳，2018）。1.2.2.2计算机自动解译计算机自动解译岩性分类方法种类繁多，大致上可分为传统的基于像元的岩性分类和面向对象的岩性分类技术。基于像元的岩性分类方法。岩石对不同波长电磁波有选择的吸收、反射、透射和散射的综合响应，因其组成矿物的化学成分和物理结构的不同形成各自独特图1-2岩性识别技术简单分类示意图
内蒙古集宁地理位置图
【参考文献】：
期刊论文
[1]线性迭代聚类和主成分分析的遥感影像变化检测[J]. 黄亮,於雪琴,姚丙秀,杨泽楠. 测绘科学. 2019(11)
[2]空间插值分析算法综述[J]. 李海涛,邵泽东. 计算机系统应用. 2019(07)
[3]遥感技术在滇西南植被覆盖区地质填图中的应用[J]. 胡官兵,刘舫,党伟,杨坤,陈庆松. 国土资源遥感. 2019(02)
[4]基于Sentinel-2卫星影像的面向对象城市水体提取[J]. 蒋丹丹,原娟,武文娟,顾兴武. 地理空间信息. 2019(05)
[5]面向对象的特色农作物种植遥感调查方法研究[J]. 单治彬,孔金玲,张永庭,李欢,关红,胡永新,李健锋,张文博. 地球信息科学学报. 2018(10)
[6]内蒙古东部运积物覆盖区地球化学勘查方法对比[J]. 唐世新,李建军,马生明. 物探与化探. 2018(03)
[7]高分辨率影像灾害识别研究及实现[J]. 袁咏仪,毛宏燕,彭令,胡超,卢涵宇. 电脑知识与技术. 2018(14)
[8]Landsat8遥感数据蚀变提取在浅覆盖区填图中的应用[J]. 崔玉良,渠洪杰,陈英富,王森,宋殿兰,张文勇,王欢. 地质装备. 2018(02)
[9]GF-2影像面向对象典型城区地物提取方法[J]. 王蕾,杨武年,任金铜,邓晓宇. 测绘通报. 2018(01)
[10]中国东北浅覆盖区地质填图物化探信息协同辅助技术[J]. 赵玉岩,李兵,陆继龙,郝立波,赵禹,王东明. 吉林大学学报(地球科学版). 2018(01)
博士论文
[1]面向岩性信息增强的多源遥感数据融合研究[D]. 戈文艳.中国地质大学(北京) 2018
[2]内蒙古草原覆盖区遥感地质信息挖掘与成矿预测研究[D]. 李建国.中国地质大学(北京) 2015
[3]区域地球物理地球化学资料在浅覆盖区地质调查中的应用方法研究[D]. 赵玉岩.吉林大学 2009
[4]内蒙古集宁—凉城地区银多金属矿床成矿作用及找矿方向[D]. 张锐.北京科技大学 2009
硕士论文
[1]融合可见光/高光谱和LiDAR数据的城市地物分类算法研究[D]. 王金哲.哈尔滨工业大学 2019
[2]基于Sentinel多源遥感数据的作物分类及种植面积提取研究[D]. 朱琳.西北农林科技大学 2018
[3]基于重磁三维反演的岩性识别与立体填图[D]. 付光明.东华理工大学 2017
[4]基于遥感指数地物信息提取方法对比研究[D]. 嘎力巴.哈尔滨师范大学 2017
[5]基于面向对象的遥感影像岩性分类研究[D]. 张金钟.长安大学 2016
[6]基于面向对象的遥感技术岩性识别研究[D]. 石振杰.昆明理工大学 2016
[7]基于多源遥感数据岩浆岩地区岩性信息提取研究[D]. 路海峰.杭州师范大学 2015
[8]基于重磁三维反演的庐枞矿集区岩性填图试验[D]. 陈应军.东华理工大学 2014
[9]国产卫星数据在地质灾害遥感调查中的应用研究[D]. 王龙飞.中国地质大学（北京） 2014
[10]多光谱遥感在吉林省和龙地区地质构造和成矿预测中应用[D]. 王晓志.吉林大学 2014
本文编号：2991485
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