本文關(guān)鍵詞：云南個(gè)舊普雄多源光譜遙感礦物光譜特征分析及找礦信息提取

  更多相關(guān)文章： 多源遙感數(shù)據(jù) 光譜特征分析 奇異值分解 光譜相關(guān)角 光譜信息散度 蝕變礦物 線性構(gòu)造

【摘要】：云南省個(gè)舊普雄地區(qū)位于個(gè)舊西區(qū),建水縣東南,該區(qū)具有多期次的巖漿活動(dòng),區(qū)內(nèi)斷裂構(gòu)造對(duì)成礦流體的運(yùn)移及富集具有一定的控制作用。本文綜合利用多源遙感數(shù)據(jù)的空間特征和光譜特征,結(jié)合研究區(qū)三維遙感影像進(jìn)行線性構(gòu)造解譯,并對(duì)解譯成果進(jìn)行定性、定量分析,總結(jié)其空間分布特征,探索與已有礦(床)點(diǎn)的相關(guān)性。以野外巖礦樣品實(shí)測(cè)光譜為參考,綜合分析礦物標(biāo)型光譜、礦物像元光譜特征,依據(jù)多源遙感數(shù)據(jù)的特點(diǎn),建立相應(yīng)的直接或間接的礦石信息識(shí)別標(biāo)志,并分別利用合適的技術(shù)手段提取標(biāo)志信息,對(duì)比多源數(shù)據(jù)的礦物信息識(shí)別效果。本研究主要內(nèi)容如下：(1)收集覆蓋研究區(qū)的ALI、ASTER多光譜數(shù)據(jù),Hyperion高光譜影像及數(shù)字高程模型,并進(jìn)行相應(yīng)的輻射定標(biāo)、大氣校正、子區(qū)裁剪等預(yù)處理工作。Hyperion數(shù)據(jù)預(yù)處理較為復(fù)雜,還包括未定標(biāo)和受水汽影響波段的去除、壞線修復(fù)、條紋去除、smile效應(yīng)去除；(2)將ALI數(shù)據(jù)全色波段與ASTER可見(jiàn)光-近紅外多光譜波段進(jìn)行融合處理,結(jié)合DEM數(shù)據(jù)制作三維影像。綜合利用多源遙感數(shù)據(jù)的空間信息、光譜信息和三維信息,以研究區(qū)已有的構(gòu)造信息為參考建立色調(diào)、水系及微地貌解譯標(biāo)志,進(jìn)而對(duì)全區(qū)進(jìn)行線性構(gòu)造解譯；(3)將研究區(qū)線性構(gòu)造解譯成果與已有礦(床)點(diǎn)做空間疊加,定性分析其相關(guān)性,并從定量的角度統(tǒng)計(jì)其方位、強(qiáng)度特征,線性構(gòu)造密度特征及分形特征,闡明區(qū)域構(gòu)造格局與局部構(gòu)造異常的相互關(guān)系、局部構(gòu)造異常與礦化點(diǎn)之間的聯(lián)系,降低目視判別的主觀隨意性,為礦產(chǎn)預(yù)測(cè)提供定量化信息；(4)從庫(kù)中礦物標(biāo)型光譜出發(fā),歸納與個(gè)舊普雄研究區(qū)相關(guān)蝕變礦物的穩(wěn)定吸收特征,吸取先驗(yàn)知識(shí)；然后對(duì)野外采集的樣品進(jìn)行光譜測(cè)試與特征分析,建立了礦石信息提取標(biāo)志；最后從ALI+ASTER和Hyperion影像中提取出研究區(qū)礦物(組合)像元光譜,建立地面信息與影像信息之間的聯(lián)系;(5)以礦物像元光譜特征為基礎(chǔ),將奇異值分解技術(shù)應(yīng)用于ALI+ASTER數(shù)據(jù)的蝕變礦物信息提取,并利用SIDSCAtan光譜匹配算法識(shí)別Hyperion影像中的礦物信息,對(duì)比多源遙感數(shù)據(jù)信息提取效果及分析其找礦意義。通過(guò)以上研究工作得到如下結(jié)論和認(rèn)識(shí)：(1)本區(qū)線性構(gòu)造以小斷裂為主,局部發(fā)育具控制性的大斷裂,且小斷裂主要分布于南北兩條大斷裂附近。構(gòu)造主要方位為北東向,次為北西向。該區(qū)線性構(gòu)造信息具有極好的分形特征。線性構(gòu)造分維高值區(qū)、構(gòu)造信息密度高值區(qū)和已有礦床點(diǎn)的空間分布基本一致,說(shuō)明了構(gòu)造對(duì)成礦流體具有較強(qiáng)的控制作用,對(duì)成礦有利地段的圈定具有指示意義；(2)普雄研究區(qū)內(nèi)礦石的主要礦物在可見(jiàn)光-短波紅外區(qū)間不具有穩(wěn)定的吸收特征,但由成礦熱液交代作用和后期風(fēng)化作用形成的含鐵礦物或泥化礦物在礦石光譜中可形成重要的特征吸收譜帶,分析可知本區(qū)的含鐵礦物和泥化礦物可作為研究區(qū)內(nèi)礦石信息的直接和間接提取標(biāo)志；(3)從整體上來(lái)看ALI+ASTER多光譜數(shù)據(jù)和Hyperion高光譜數(shù)據(jù)分別提取的蝕變礦物信息與大部分實(shí)地檢驗(yàn)結(jié)果較為吻合,由于受數(shù)據(jù)特點(diǎn)及處理過(guò)程的影響在局部地區(qū)礦物識(shí)別能力較差。從空間分布來(lái)看,兩種數(shù)據(jù)提取的礦物信息在輪廓上具有相似性,在邊緣上Hyperion數(shù)據(jù)的信息提取可靠性高于ALI+ASTER。個(gè)舊普雄研究區(qū)線性構(gòu)造、蝕變礦物信息與礦(床)點(diǎn)在空間分布上具有較好的一致性,說(shuō)明本文提取的找礦信息對(duì)研究區(qū)內(nèi)礦(床)點(diǎn)的勘查具有一定的指示意義。
【關(guān)鍵詞】：多源遙感數(shù)據(jù) 光譜特征分析 奇異值分解 光譜相關(guān)角 光譜信息散度 蝕變礦物 線性構(gòu)造
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：P627
【目錄】：

• 作者簡(jiǎn)歷7-8
• 摘要8-10
• abstract10-15
• 第一章 緒論15-22
• 1.1 選題來(lái)源、研究目的及意義15-16
• 1.1.1 選題來(lái)源15
• 1.1.2 研究目的及意義15-16
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.2.1 地質(zhì)構(gòu)造信息國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17
• 1.2.2 蝕變異常信息國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 主要研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線19-22
• 1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容19
• 1.3.2 研究技術(shù)路線19-22
• 第二章 地質(zhì)背景22-31
• 2.1 研究區(qū)概況22
• 2.2 區(qū)域地質(zhì)特征22-27
• 2.2.1 區(qū)域地層22-24
• 2.2.2 區(qū)域構(gòu)造24-25
• 2.2.3 區(qū)域巖漿巖25-27
• 2.3 研究區(qū)地質(zhì)特征27-31
• 2.3.1 地層27
• 2.3.2 構(gòu)造27-28
• 2.3.3 巖漿巖28-29
• 2.3.4 礦化點(diǎn)及圍巖蝕變情況29-31
• 第三章 多源遙感線性構(gòu)造解譯與分析31-53
• 3.1 遙感數(shù)據(jù)源31-35
• 3.1.1 ALI多光譜數(shù)據(jù)31-33
• 3.1.2 ASTER多光譜數(shù)據(jù)33-34
• 3.1.3 數(shù)字高程模型34-35
• 3.2 多光譜遙感數(shù)據(jù)處理35-42
• 3.2.1 串?dāng)_校正35
• 3.2.2 輻射定標(biāo)35-36
• 3.2.3 大氣校正及影像裁剪36-39
• 3.2.4 影像融合及三維遙感影像制作39-42
• 3.3 多源遙感數(shù)據(jù)線性構(gòu)造目視解譯42-46
• 3.3.1 建立線性構(gòu)造解譯標(biāo)志42-45
• 3.3.2 線性構(gòu)造目視解譯及定性分析45-46
• 3.4 線性構(gòu)造定量化分析46-53
• 3.4.1 線性構(gòu)造方位分析46-47
• 3.4.2 線性構(gòu)造密度分析47-49
• 3.4.3 線性構(gòu)造分形特征49-51
• 3.4.4 小結(jié)51-53
• 第四章 多源遙感蝕變信息提取與分析53-81
• 4.1 多源遙感數(shù)據(jù)處理53-56
• 4.1.1 Hyperion高光譜數(shù)據(jù)處理54-55
• 4.1.2 ALI、ASTER多光譜數(shù)據(jù)處理55-56
• 4.2 研究區(qū)礦物光譜特征分析56-65
• 4.2.1 礦物標(biāo)型光譜特征分析57-59
• 4.2.2 野外巖礦光譜特征分析59-61
• 4.2.3 礦物像元光譜特征分析61-65
• 4.2.4 小結(jié)65
• 4.3 基于奇異值分解的ALI+ASTER數(shù)據(jù)蝕變信息提取65-71
• 4.3.1 原理及方法66-67
• 4.3.2 奇異值分解法蝕變礦物信息提取67-70
• 4.3.3 結(jié)果分析70-71
• 4.4 基于SIDSCA_(tan)的Hyperion數(shù)據(jù)蝕變信息提取71-77
• 4.4.1 原理及方法72-73
• 4.4.2 方法比較73-76
• 4.4.3 基于SIDSCA_(tan)的蝕變礦物信息提取76-77
• 4.5 蝕變礦物信息提取結(jié)果分析77-81
• 4.5.1 多源數(shù)據(jù)提取蝕變礦物信息對(duì)比分析77-79
• 4.5.2 蝕變礦物找礦分析79-81
• 第五章 結(jié)語(yǔ)81-84
• 5.1 主要認(rèn)識(shí)81-83
• 5.2 存在問(wèn)題83-84
• 致謝84-86
• 參考文獻(xiàn)86-90

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本文編號(hào)：620579