本文關鍵詞：西藏謝通門縣銅金礦帶遙感圖像蝕變信息提取及多源數(shù)據(jù)融合在成礦預測中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：西藏自治區(qū)位于青藏高原的東南部，是著名特提斯構造域的重要組成部分。由于經(jīng)歷了多期次強烈的地殼運動，區(qū)內(nèi)地質(zhì)構造復雜，巖漿活動頻繁，成礦條件優(yōu)越，礦產(chǎn)資源十分豐富。經(jīng)過近20年的地質(zhì)研究，，已證明該帶是我國礦產(chǎn)勘查的重點片區(qū)之一。礦業(yè)作為西藏六大支柱產(chǎn)業(yè)之一，不僅促進了西藏國民經(jīng)濟的發(fā)展，還為我國礦產(chǎn)資源需求提供了一定的戰(zhàn)略保障，隨著青藏鐵路的建設，西藏礦業(yè)的開發(fā)將遇到一個千載難逢的發(fā)展機遇。 但是，由于高原地理和地質(zhì)工作條件的限制，該帶目前地質(zhì)工作程度極低且不平衡。那么，如何在短期內(nèi)快速、經(jīng)濟、準確而有效地開展成礦預測研究，圈地找礦靶區(qū)便顯得尤為重要。 隨著計算機、遙感和地理信息系統(tǒng)技術的不斷發(fā)展與成熟，遙感機助解譯、礦化蝕變信息的提取和多源數(shù)據(jù)融合技術得到了新的突破。本文在充分理解和吸收已有地質(zhì)資料的基礎上，首先對研究區(qū)遙感圖像進行了幾何校正、彩色合成、反差增強和子區(qū)切取等預處理工作；然后借助遙感圖像的增強功能進行了遙感目視解譯和線性體的提取，重點對提取的線性體進行了統(tǒng)計分析，概括了工作區(qū)的基本構造格局；接著基于工作區(qū)已知地層巖性和蝕變信息的圖像灰度值進行了礦化蝕變信息的提取；最后在對研究區(qū)已有地質(zhì)資料、元素地球化學資料和航磁異常等值線等地學信息進行不同程度處理的基礎上，進行了以圈定成礦預測區(qū)為目的的多源數(shù)據(jù)融合分析，并圈定了三個成礦預測區(qū)。主要取得了以下成果： 1、通過對遙感線性體的統(tǒng)計分析，提高了構造解譯的可信度和分析的準確性，線性體長度密度和頻度分析結果定量或半定量地顯現(xiàn)了研究區(qū)線性構造的空間分布特征。 2、以已知巖性和蝕變類型的相應遙感圖像像元亮度值分析為基礎，進行了礦化蝕變信息的提取。提取的蝕變信息可以作為遙感找礦的重要標志。 3、多源地學數(shù)據(jù)的融合處理可以發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)源之間的空間相關關系和隱藏在數(shù)據(jù)背后的地學規(guī)律，并通過與蝕變信息的融合圈定了成礦預測區(qū)。
【關鍵詞】：遙感 蝕變信息 多源數(shù)據(jù)融合 成礦預測 謝通門縣
【學位授予單位】：成都理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：P618.51
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題來源9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 衛(wèi)星遙感圖像蝕變信息提取研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 多源數(shù)據(jù)融合成礦預測研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究區(qū)前人研究概況12-13
• 1.4 選題依據(jù)及意義13-14
• 1.5 研究內(nèi)容和工作流程14-16
• 1.5.1 研究內(nèi)容14-15
• 1.5.2 工作流程15-16
• 第2章 研究區(qū)概況16-23
• 2.1 自然地理概況16-17
• 2.2 區(qū)域地質(zhì)概況17-23
• 2.2.1 地層18-20
• 2.2.2 巖漿巖20
• 2.2.3 構造20-21
• 2.2.4 區(qū)域地球化學特征21-22
• 2.2.5 圍巖蝕變22-23
• 第3章 遙感圖像預處理23-37
• 3.1 遙感數(shù)據(jù)源23-24
• 3.2 遙感圖像的波段選擇24-29
• 3.2.1 遙感圖像的統(tǒng)計分析25-27
• 3.2.2 相關因子分析27-28
• 3.2.3 彩色合成波段的最終選擇28-29
• 3.3 幾何校正29-35
• 3.3.1 地面控制點(GCP)的選擇原則和方法30-31
• 3.3.2 校正模型的選擇31-32
• 3.3.3 圖像重采樣、內(nèi)插方法32-33
• 3.3.4 研究區(qū)遙感圖像的幾何精校正33-35
• 3.4 反差增強35-36
• 3.5 子區(qū)切取36-37
• 第4章 遙感圖像地質(zhì)解譯37-50
• 4.1 遙感圖像地質(zhì)解譯的一般原則和方法37-38
• 4.1.1 解譯原則37-38
• 4.1.2 解譯方法38
• 4.2 地層—巖性解譯38-39
• 4.3 線性構造解譯39-43
• 4.3.1 線性構造的特征39-40
• 4.3.2 線性構造的增強處理40-42
• 4.3.3 線性構造的解譯標志42
• 4.3.4 線性構造的解譯結果42-43
• 4.4 環(huán)形構造解譯43-44
• 4.5 線性構造定量分析44-50
• 4.5.1 線性體的直方圖分析45
• 4.5.2 線性體的等密度分析45-48
• 4.5.3 線性體方位異常度圖48-50
• 第5章 遙感圖像礦化蝕變信息提取50-64
• 5.1 遙感圖像礦化蝕變信息提取的物理基礎50-51
• 5.2 研究實驗區(qū)主要地物灰度曲線分析51-52
• 5.3 礦化蝕變信息的增強處理52-62
• 5.3.1 掩膜處理53
• 5.3.2 波段運算53-56
• 5.3.3 主成分分析56-59
• 5.3.4 二次主成分分析59-62
• 5.4 蝕變信息的提取62-64
• 第6章 多源數(shù)據(jù)融合成礦預測64-79
• 6.1 線性構造與蝕變信息融合64-67
• 6.1.1 數(shù)據(jù)網(wǎng)格化64-65
• 6.1.2 數(shù)據(jù)插密65
• 6.1.3 線性構造密度、線性構造頻度影像圖65-67
• 6.1.4 線性構造影像圖與蝕變信息融合67
• 6.2 地球化學信息與蝕變信息疊加67-69
• 6.3 地球物理信息與蝕變信息融合69-75
• 6.3.1 數(shù)據(jù)預處理70-71
• 6.3.2 空間濾波處理71-73
• 6.3.3 航磁異常分析73
• 6.3.4 航磁異常信息與蝕變信息融合73-75
• 6.4 地層巖性信息與蝕變信息疊加75-76
• 6.5 成礦預測區(qū)的圈定76-79
• 第7章 結論及存在問題79-81
• 致謝81-82
• 參考文獻82-85

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