發(fā)布時(shí)間：2017-10-08 18:10

  本文關(guān)鍵詞：基于SAR數(shù)據(jù)的斑巖型銅礦遙感找礦信息研究

  更多相關(guān)文章： 合成孔徑雷達(dá)圖像 視覺(jué)表象 線性體 斑巖型銅礦 遙感找礦模型

【摘要】：針對(duì)光學(xué)遙感在中高植被覆蓋區(qū)難以直接獲取地表信息的問(wèn)題,利用對(duì)植被具有一定穿透能力的微波遙感,來(lái)提取斑巖型銅礦的遙感找礦信息,并以此建立基于SAR數(shù)據(jù)的斑巖型銅礦遙感找礦模型。本文首先討論了線性特征的描述模型,利用線性體和環(huán)形體對(duì)SAR圖像上的線性特征進(jìn)行描述,對(duì)其背后的地質(zhì)意義、視覺(jué)意義和統(tǒng)計(jì)意義等進(jìn)行了闡述,并總結(jié)了一些線性特征的統(tǒng)計(jì)方法;其次改進(jìn)了SAR圖像的邊緣檢測(cè)方法,設(shè)計(jì)了線性特征的提取流程,并編程實(shí)現(xiàn)了線性特征提取程序;然后利用該程序提取了SAR圖像的線性特征,并對(duì)線性特征提取結(jié)果進(jìn)行分析,從中挖掘出了許多有意義的找礦信息;最后根據(jù)找礦信息,初步建立基于SAR數(shù)據(jù)的半定量的斑巖型銅礦遙感找礦模型。本文基本的研究方法是:首先從典型礦區(qū)中選出一些研究樣本進(jìn)行研究;然后利用研究結(jié)論,總結(jié)出模型指標(biāo),構(gòu)建起遙感找礦模型;最后利用研究區(qū)其他典型礦區(qū),對(duì)遙感找礦模型進(jìn)行驗(yàn)證。本文的創(chuàng)新性成果主要是,基于ROEWA算子改進(jìn)并開發(fā)了一種SAR圖像邊緣檢測(cè)算法IROEWANMS,在保證邊緣形態(tài)和邊緣定位精度的前提下,虛假邊緣得到有效的抑制,使得SAR圖像的邊緣檢測(cè)效果得到了很大的提升。此外,基于前人在計(jì)算視覺(jué)方面的研究成果,把視覺(jué)表象的計(jì)算理論結(jié)合到發(fā)展遙感輔助/自動(dòng)解譯的技術(shù)上,開發(fā)了一套能夠從遙感圖像上提取線性體和環(huán)形體的應(yīng)用程序。這套程序也為本文后續(xù)進(jìn)行找礦信息研究時(shí)的數(shù)據(jù)處理,提供了技術(shù)支持。
【關(guān)鍵詞】：合成孔徑雷達(dá)圖像 視覺(jué)表象 線性體 斑巖型銅礦 遙感找礦模型
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P627;P618.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀與問(wèn)題10-12
• 1.2.1 國(guó)外的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.3 現(xiàn)有的研究問(wèn)題12
• 1.3 研究區(qū)基本情況12-15
• 1.3.1 自然地理概況12-15
• 1.3.2 區(qū)域地質(zhì)概況15
• 1.4 研究?jī)?nèi)容與方法15-17
• 1.4.2 研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.4.3 研究方法16-17
• 第2章 SAR的基礎(chǔ)理論和處理方法17-24
• 2.1 SAR的成像機(jī)理17-19
• 2.1.1 合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)17
• 2.1.2 合成孔徑雷達(dá)的構(gòu)像方程17-19
• 2.2 SAR的數(shù)據(jù)特征19-21
• 2.3 SAR數(shù)據(jù)預(yù)處理21-24
• 2.3.1 多視處理21
• 2.3.2 斑點(diǎn)濾波21-22
• 2.3.3 輻射定標(biāo)22
• 2.3.4 地理編碼22-23
• 2.3.5 干涉測(cè)量23-24
• 第3章 計(jì)算機(jī)遙感解譯的視覺(jué)理論24-34
• 3.1 遙感解譯的發(fā)展及其問(wèn)題24-26
• 3.1.1 人工目視解譯24
• 3.1.2 計(jì)算機(jī)輔助解譯24-25
• 3.1.3 計(jì)算機(jī)自動(dòng)解譯25-26
• 3.2 計(jì)算視覺(jué)的表象理論引述26-32
• 3.2.1 視覺(jué)表象的計(jì)算框架26-29
• 3.2.2 視覺(jué)表象的數(shù)學(xué)統(tǒng)一29-31
• 3.2.3 視覺(jué)表象的控制體系31-32
• 3.3 遙感解譯的視覺(jué)表象初探32-34
• 第4章 線性特征的描述與分析方法34-39
• 4.1 線性特征描述模型的討論34-36
• 4.1.1 線性體的定義34-35
• 4.1.2 線性體的意義35-36
• 4.2 環(huán)形特征描述模型的討論36-37
• 4.3 線性特征的統(tǒng)計(jì)分析方法37-39
• 第5章 計(jì)算機(jī)提取線性特征的實(shí)現(xiàn)39-52
• 5.1 邊緣檢測(cè)算法39-44
• 5.1.1 經(jīng)典的Canny算法39-41
• 5.1.2 原始的ROEWA算法41-42
• 5.1.3 改進(jìn)的ROEWA算法42-44
• 5.2 基于霍夫變換的幾何模型檢測(cè)算法44-46
• 5.2.1 基于霍夫變換的直線檢測(cè)原理44-45
• 5.2.2 基于霍夫變換的線段檢測(cè)算法45
• 5.2.3 基于霍夫變換的圓形檢測(cè)算法45-46
• 5.3 線性特征提取的程序?qū)崿F(xiàn)46-52
• 5.3.1 基于GDAL的空間數(shù)據(jù)讀寫47-49
• 5.3.2 基于DotSpatial的空間數(shù)據(jù)顯示49
• 5.3.3 基于OpenCV的計(jì)算視覺(jué)處理49-50
• 5.3.4 線性特征提取程序的架構(gòu)與展示50-52
• 第6章 斑巖型銅礦找礦信息的研究52-68
• 6.1 研究區(qū)典型礦區(qū)的地質(zhì)概況52-57
• 6.1.1 雪雞坪礦區(qū)概況52-53
• 6.1.2 春都礦區(qū)概況53-54
• 6.1.3 西范坪礦區(qū)概況54-55
• 6.1.4 普朗礦區(qū)概況55-56
• 6.1.5 紅山礦區(qū)概況56-57
• 6.2 雷達(dá)圖像線性特征提取實(shí)驗(yàn)57-62
• 6.2.1 雪雞坪-春都礦區(qū)的線性特征提取實(shí)驗(yàn)58-60
• 6.2.2 西范坪礦區(qū)的線性特征提取實(shí)驗(yàn)60-62
• 6.3 建立并且驗(yàn)證遙感找礦模型62-68
• 6.3.1 建立遙感找礦模型62-65
• 6.3.2 驗(yàn)證其他典型礦區(qū)65-67
• 6.3.3 研究區(qū)線性體提取67-68
• 結(jié)論與展望68-70
• 致謝70-71
• 參考文獻(xiàn)71-77
• 攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果77-78
• 附錄A78-82
• A.1 空間數(shù)據(jù)讀寫及顯示模塊的功能展示78-80
• A.2 計(jì)算視覺(jué)處理模塊的功能展示80-82
• 附錄B82-90
• B.1 鹽源地區(qū)單視復(fù)數(shù)SAR像對(duì)的實(shí)驗(yàn)82-86
• B.2 香格里拉地區(qū)地理編碼SAR圖像實(shí)驗(yàn)86-90

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