结合光谱异常和SAR纹理特征的矿化信息提取

【摘要】遥感矿化信息是矿产资源勘查的必备基础之一，遥感数据及其分析处理方法直接影响矿化信息的提取效果。传统的遥感找矿应用主要是针对多光谱数据的定性目视解译和光谱分析，而雷达遥感技术的发展为地质矿产应用提供了更广阔的前景。研究区位于祁连山中段，矿点多，地质条件复杂，遥感基础调查缺乏，但矿床基础研究成熟，利于遥感的详细光谱信息和雷达极化、纹理信息，建立起矿物识别。本文选择ASTER和Radarsat-2遥感数据，充分利用光谱和纹理信息的价值，发挥专家知识经验作用，实践于高海拔高原地区的找矿研究，对查清成矿条件、提出合适有效的遥感分析方法，都具有理论和实际意义。（1）基于光谱异常提取矿化信息。ASTER数据的可见光-短波红外波段是蚀变提取的良好数据源，根据其波谱诊断性特征，进行与矿化有关的铁染和羟基蚀变填图；同时，利用热红外波段探测岩性波谱的优势，进行与铜铅锌等金属矿相关的岩性识别：采用ShuichiMiyatake等的“K-value”方法反演岩石的二氧化硅含量，获得了基性岩和超基性岩的分布结果，作为矿化异常特征因子之一。（2）基于纹理特征的岩性信息提取。RADARSAT-2数据具有多极化成像模式、高空间分辨率和结构信息丰富等优势，地物散射特征的差异是从SAR影像提取亮度和纹理特征的基础，针对多极化的Radarsat-2影像，提取了最直接的灰度统计特征——均值和方差，以及由灰度共生距阵方法得到的几种纹理特征统计量——角二阶矩、对比度、相关性、熵等。参考SAR影像的纹理特征，根据一定的划分原则，对研究区的辉长岩、花岗岩、中基性火山岩等进行分类识别。（3）光学、雷达数据提取的矿化信息的综合。上述方法得到各类矿化信息，采用证据-信度模型评价蚀变、控矿岩性等证据因子，得到综合的遥感矿化异常。基于光谱异常和纹理特征的矿化信息提取方法应用在玉石沟地区得到了良好的效果，本文采用的遥感方法从图像分析过渡到光谱分析、纹理分析，增强了对地物尤其是岩性、蚀变围岩构造的解译能力，弥补单一数据源信息不足和光谱、空间分辨率低的弱点，结合两者的优势，突出了研究区的遥感特征，大大增大了有利矿化信息提取的效率，扩展了遥感技术在地质矿产应用的研究思路。
【作者】龙亚谦；
【导师】刘湘南；
【作者基本信息】中国地质大学（北京），测绘工程，2014，硕士
【关键词】ASTER蚀变填图；PCA；SAR纹理特征；灰度共生矩阵；证据-信度模型；

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