發(fā)布時(shí)間：2017-09-01 00:39

  本文關(guān)鍵詞：基于多元遙感數(shù)據(jù)融合的成礦遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)研究

  更多相關(guān)文章： 多/高光譜數(shù)據(jù) SREM融合 優(yōu)化證據(jù)權(quán)算法 成礦預(yù)測(cè)

【摘要】：遙感技術(shù)在礦化蝕變異常信息、斷裂構(gòu)造信息以及遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),尤其是Landsat TM、ASTER和Hyperion等多/高光譜數(shù)據(jù)的遙感找礦取得了一定進(jìn)展。然而多光譜數(shù)據(jù)(如Landsat TM、ASTER)空間分辨率較高,但光譜分辨率不足,提取的礦化蝕變異常信息種類有限。Hyperion數(shù)據(jù)光譜分辨率雖然很高,但幅寬窄,不適合大范圍大面積找礦。針對(duì)它們各自的局限性,本文以智利北部埃爾薩爾瓦多礦床周圍地區(qū)(地理范圍為:26°11'25″~26°29'51″S,69°21'24″~69°40'57″W)為研究區(qū),采用孫雪劍提出的多光譜數(shù)據(jù)光譜分辨率增強(qiáng)(Spectral Resolution Enhancement Method,SREM)融合算法,分別對(duì)ETM+與Hyperion、ASTER與Hyperion進(jìn)行了融合處理,實(shí)現(xiàn)了整個(gè)多光譜影像范圍的高光譜數(shù)據(jù)重構(gòu),獲得了寬覆蓋的高光譜分辨率圖像。并在此基礎(chǔ)上對(duì)研究區(qū)斷裂構(gòu)造、蝕變異常信息進(jìn)行了提取與分析。最后初步嘗試了采用優(yōu)化證據(jù)權(quán)算法對(duì)多元遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行了成礦遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)研究。研究結(jié)果包括以下三個(gè)方面:(1)對(duì)比分析ETM+與Hyperion融合后的高光譜蝕變異常提取結(jié)果與ASTER與Hyperion融合后的高光譜提取結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),雖然兩者提取結(jié)果存在部分差異,但它們?cè)诘V化明顯區(qū)域提取得到的礦物分布及類型基本一致,都提取出了黃鉀鐵礬、絹云母、高嶺石三種礦物,且與已知礦點(diǎn)分布的吻合程度都在78%以上,都可以為成礦遠(yuǎn)景區(qū)的預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)資料支持。但從多光譜數(shù)據(jù)獲取以及幅寬上來(lái)說(shuō),用ETM+進(jìn)行數(shù)據(jù)融合比ASTER更具有優(yōu)勢(shì)。(2)基于優(yōu)化證據(jù)權(quán)法的成礦遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,研究區(qū)最高成礦概率達(dá)0.902722,有85.71%的已知礦點(diǎn)落在所圈的四個(gè)級(jí)別的成礦遠(yuǎn)景區(qū)內(nèi),并且Ⅰ級(jí)成礦遠(yuǎn)景區(qū)與埃爾薩爾瓦多(El Salvador)超大型礦區(qū)非常吻合,成礦預(yù)測(cè)結(jié)果較為理想。(3)在此基礎(chǔ)上,本文還進(jìn)一步圈出了三處作為下一步找礦的重點(diǎn)區(qū)域,分別位于研究區(qū)西部、西南部以及東部,因?yàn)檫@幾處區(qū)域不僅成礦有利度高,其礦化蝕變異常現(xiàn)象也較為明顯,并且還處于尚未開(kāi)采狀態(tài)。
【關(guān)鍵詞】：多/高光譜數(shù)據(jù) SREM融合 優(yōu)化證據(jù)權(quán)算法 成礦預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P627
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 選題背景與項(xiàng)目依托10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在問(wèn)題11-13
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 存在問(wèn)題13
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線13-16
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3.2 技術(shù)路線14-16
• 第2章 研究區(qū)概況16-25
• 2.1 自然地理16-18
• 2.2 區(qū)域地質(zhì)18-22
• 2.2.1 區(qū)域構(gòu)造18
• 2.2.2 區(qū)域地層18-20
• 2.2.3 巖漿巖20-21
• 2.2.4 礦產(chǎn)分布21-22
• 2.3 主要數(shù)據(jù)源22-25
• 第3章 基于SREM算法的數(shù)據(jù)融合25-41
• 3.1 SREM算法原理25-27
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理27-33
• 3.2.1 Landsat7 ETM+數(shù)據(jù)處理27
• 3.2.2 ASTER數(shù)據(jù)處理27-29
• 3.2.3 Hyperion數(shù)據(jù)處理29-33
• 3.3 數(shù)據(jù)融合33-41
• 3.3.1 ETM+與Hyperion數(shù)據(jù)的融合33-36
• 3.3.2 ASTER與Hyperion數(shù)據(jù)的融合36-41
• 第4章 斷裂構(gòu)造信息提取研究41-48
• 4.1 斷裂構(gòu)造解譯標(biāo)志41-42
• 4.2 斷裂構(gòu)造信息提取42-45
• 4.3 斷裂與已知礦點(diǎn)分布關(guān)系分析45-48
• 第5章 遙感礦化蝕變異常信息提取研究48-55
• 5.1 典型礦物波譜特征分析48-50
• 5.2 礦化蝕變異常信息提取50-55
• 5.2.1 提取方法50
• 5.2.2 提取結(jié)果分析50-55
• 第6章 成礦遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)分析55-68
• 6.1 成礦預(yù)測(cè)方法55-56
• 6.2 成礦要素分析56-61
• 6.2.1 斷裂構(gòu)造56-57
• 6.2.2 蝕變異常57-58
• 6.2.3 地層信息58-59
• 6.2.4 已知礦點(diǎn)59-61
• 6.3 證據(jù)權(quán)因子預(yù)處理61-63
• 6.4 成礦遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)63-68
• 第7章 結(jié)論與討論68-70
• 7.1 工作總結(jié)與創(chuàng)新點(diǎn)68-69
• 7.2 問(wèn)題與展望69-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-74
• 附錄74

【相似文獻(xiàn)】

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5 張毅　許軍強(qiáng);圈定成礦遠(yuǎn)景區(qū)12個(gè)[N];中國(guó)礦業(yè)報(bào);2011年

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7 記者　劉巍;我省完成重點(diǎn)礦種成礦遠(yuǎn)景評(píng)價(jià)[N];河北經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào);2007年

8 劉巍;河北省完成重點(diǎn)礦種成礦遠(yuǎn)景預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)[N];中國(guó)有色金屬報(bào);2007年

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本文編號(hào)：768923