简介:摘要新疆青河地区北部由于地势侵蚀切割强烈山体坡度陡通行困难在该区开展矿产资源开发存在很多困难。本研究以ETM+数据为基础,首先利用归一化差异水体指数(MNDWI)和归一化植被指数(NDVI)进行掩膜剔除水体和植被干扰,之后利用Crosta法提取矿化蚀变信息并对研究区内的矿化蚀变信息进行分级。结果表明所提取的蚀变信息与区内的构造和岩体关系密切,可作为该区后续野外检查和找矿的重点。
简介:蚀变信息提取是遥感地质的一个重要应用方面,与传统的ETM图像相比,ALI(AdvancedLandImager)遥感图像信噪比高达100—200,具有更高波谱分辨率,更易区分富含标示性波谱特征的岩矿。本文以ENVI4.5为平台,通过采fflMNF变换、PPI、N维可视化等方法,对ALI遥感图像进行识别,提取相关矿物蚀变信息。并利用监督分类的多种方法对其予以分类,结合综合分类结果图的分析和利用混淆矩阵,对分类结果进行了详细的精度评价。结果表明:利用ALI影像的波段特征,在使用相同监督分类训练样本条件下,马氏距离分类方法提取岩矿信息效果较好。
简介:矿化蚀变信息提取是遥感找矿的重要手段之一。AdvancedLandImager(ALI)遥感图像信噪比高达100~200,且有较高的波谱分辩率,能够区分具有标示性波谱特征的岩矿。以美国Cuprite地区ALI遥感图像为例,通过数字处理、最小噪声分离变换(MNF),分离和均衡数据中的噪声。然后提取纯净像元(PPI),输入到N维可视化器中开发端元组分光谱,并与波谱库中的波谱进行比对分析。将提取的端元作为样本,进行数据集合评估,最后进行蚀变信息的提取。结果表明,ALI遥感数据由于其波段多,波谱空间分辨率高,经过MNF-PPI后的三维散点图端元提取,能够识别更微弱的岩矿信息。
简介:研究区位于班公湖—怒江成矿带西部,该区复杂的地质演化历史导致了成矿地质背景的复杂性和成矿作用的多样性。基于ASTER多光谱遥感数据,以已知地质背景资料为基础,采用主成分分析法、波段比值法开展工作区蚀变信息提取及矿产资源潜力遥感评价。在重点预测区内进行野外查证,新发现两处矿化线索——胡卜赖铜矿化点和塔色勒垄磁铁矿化点。经化学分析,胡卜赖铜矿化点样品银品位在0.39%-5.36%之间,平均为2.377%,铜品位在0.337-2.376%之间,平均为1.289%,表明该区域为矽卡岩型铜多金属矿重点成矿潜力区。塔色勒垄磁铁矿化点围岩主要是磁铁矿化超基性岩,表明该处很可能为西藏班公湖—怒江缝合带封闭的位置,地质意义重大。
简介:摘要:现代社会中,信息量越来越庞大,不同媒介形成了各自的信息平台。如何从这些平台中有效地提取出有用的信息,已经成为一个重要的话题。在信息提取领域,多模态信息提取是一个备受关注的领域。多模态信息提取技术旨在将多种类型的信息,如文本、图像、音频和视频等,结合起来,形成有关于问题的全方位理解,并将这些信息转化为结构化的数据形式,使得人工智能可以通过这些信息来执行任务。在过去的几十年中,多模态信息提取技术已经成为人工智能研究中的一个重要领域,并在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等多个领域的应用中得到了广泛的应用。本文将从多个方面对多模态信息提取的发展进行研究和分析。
简介:本文以2006年1月24日发射成功的日本地球观测卫星ALOS卫星(AVNIR-2)数据为数据源,选取盐城丹顶鹤保护区核心区湿地作为研究区,尝试寻找一种有效的针对ALOS数据凸显湿地植被信息的图像变换方法,实现对遥感数据的数据降维,提高假彩色合成的图像效果的目的。同时也为其他的新的遥感数据源的数据处理提供一些思路。本文对传统的主成分分析作了改进,在对影像作主成分变换前,首先依据4,5,2假彩色合成的图像的上的细微色调差别,精选细分湿地植被,选择8类训练区,保证每类的训练区的像元数相同。根据训练区的统计数据再对整幅影像做主成分分析。通过这种有训练区辅助的主成分变换,其变换后的主成分第一分量包含了数据中的绝大部分的湿地植被信息,其中第一、二、三分量内含有的湿地植被信息量逐级减少,第四分量几乎不含湿地植被信息。在对ALOS数据进行训练区辅助主成分变换的同时也对ALOS数据进行传统的主成分变换。利用传统主成分变换后的分量数据与训练区辅助主成分变换的分量间的相互关系。经统计运算和反复实验,制定了三个假彩色合成方案:方案一,RGB:PC训练区1,PC训练区2,PC训练区3;方案二,RGB:PC传统1,PC传统2,PC传统5;方案三,RGB:C训练AQ1,PC传统2,PC传统5。在目视效果上,方案三有效凸现了湿地植被信息,扩大了细微差别,边界更明显,视觉效果更好。计算方案二和方案三的最佳波段组合指数,方案三也明显优于方案二。
简介:摘要:植被具有保障土壤水分、巩固土壤硬度、防止沙尘暴、保存地下水等功能,所以研究植被是个非常重要的课题。本文研究遥感影像中植被信息的提取,以池州市Lanstand8遥感影像为主要数据源,通过ENVI波段运算对池州市遥感影像利用NDVI,SAVI,FV植被覆盖度进行植被指数的提取,在NDVI方法中阈值为0.3时提取信息最完整的,在SAVI方法中阈值为5.69时提取信息最完整的,在FV植被覆盖度阈值方法为0.4时提取信息最完整的,可以得出SAVI方法与监督分类结果最为吻合。