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东昆仑纳赤台地区高光谱遥感岩矿填图研究

郭洪义  
【摘要】: 在遥感地质应用中,岩矿光谱和空间分布的精细特征大大扩宽了应用范围,成为高分辨率遥感的主要优势。在这方面,传感器性能的提高,特别是光谱分辨率的提高,改善了岩矿信息识别与提取的技术。本文应用Hyperion数据对东昆仑纳赤台地区进行了岩矿填图研究,首先对研究区的区域地质概况进行了研究,在此基础上确定了高地区主要岩石、矿物,主要的矿物为:三价铁离子矿物(黄铁矿、赤铁矿、褐铁矿、黄铁钾矾)、二价铜离子矿物(黄铜矿、孔雀石)、碳酸盐矿物(方解石、白云石)、硅酸盐(绿泥石、绢云母、绿帘石),还有石英,其中方解石-白云石和绿泥石-绿帘石为相似矿物,主要岩石为:变质砂岩、千枚岩、大理岩、板岩、砾岩、火山岩、白云岩、灰岩和流纹岩。应用矿物的标准波谱曲线,对它们的地物光谱曲线特征进行了分析和研究,为进一步的矿物填图打下理论基础。 高光谱数据受存在大量冗余信息、噪声信号,首先需要对数据进行预处理,这些处理包括:未定标波段的去除,含水汽波段的去除,噪声条带的去除,光谱重建和几何校正。通过对不同种类的大气校正方法的研究,在缺少同步野外实测数据的情况下,运用大气辐射传输模型对数据进行了大气校正,取得了良好的校正效果。采用了二次多项式和双线性内插重采样方法对图像进行了几何校正。 本文结合研究区实际情况特点对高光谱数据地质填图的方法进行了总结,提出了识别相似矿物的矿物分层识别方法,并选定了一套岩石和矿物填图流程。矿物分层识别方法的基本思想是:根据矿物的光谱特征,将相似的矿物分成几个大类,先通过波段选择识别出个大类,再根据各个矿物的次级光谱特征,将各个大类进一步细分,识别出各个矿物。先进行人工端元的选择,分析矿物的标准波谱,根据各种矿物波谱曲线的差异,选择合理波段进行彩色合成,确定特定矿物的位置,再提取该类矿物的波谱曲线,建立该类矿物的波谱库。再自动选择端元,对Hyperion反射率数据进行MNF变换,利用像元纯度指数(PPI)进行分析,根据n维光谱空间进行特征端元采集,将自行建立的矿物波谱库与自动采集的端元波谱曲线进行对比并修正。最后根据特定矿物的光谱特征,选择合适的波段圈定矿物带,在矿物带中进行矿物细分。最后编制了研究区岩石和矿物分类图。


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