Question

断裂构造遥感影像信息提取方法

Answer 1

对断裂构造进行研究，其前提是对图像信息进行提取和增强，以便有效识别。与其他地物遥感影像特征分析一样，在对遥感图像中的断裂信息进行解译和分析之前，也需对数字图像进行针对性的处理以便于高质量影像的获取和相关信息的提取。在遥感影像上提取断裂构造信息的主要方法有光谱信息增强、空间变换、影像纹理分析等。在实际应用中，主要依据遥感影像的地质—地貌—景观背景，选择有效的处理方法和数学模型，针对区域构造线性体影像要素的基本特征进行信息提取，从不同侧面突出不同等级、不同层次、不同形态断裂构造的空间分布信息。

光谱信息增强包括彩色合成、比值运算、主成分分析等，这些图像处理方法也可以看成是断裂构造信息提取的预处理。其中，彩色合成将使图像获得有利于目视判读的视觉效果; 比值运算不仅可以扩大图像的颜色差别，还能消除地形和太阳入射角等因素对图像亮度值的影响; 主成分分析是将遥感图像进行数据集聚和压缩，不同类别的地学信息被归并到不同的主分量中，研究者根据需要选取感兴趣的主分量。

图像的空间变换主要包括图像平滑、定向滤波、霍夫变换和逆霍夫变换等。应用均值或中值滤波器对原图像进行平滑处理，可以滤除噪声和孤立点从而改善图像质量，这其中的关键步骤是选用合理的卷积滤波核。为了提取遥感图像上的断裂构造信息，一般采用定向滤波技术，所谓定向滤波就是对模板矩阵设置一定的权值，使模板增强方向与所要提取的断裂构造的实际走向尽量一致。在经过边缘跟踪处理所得到的二值图像中提取线性体，霍夫变换和逆霍夫变换是行之有效的方法。在霍夫变换后的累加器阵列中采用局部最大值选择，逆霍夫变换后采用剖面分析等人机交互处理方法结合专家知识可以提高线性体信息提取的精度。

影像纹理分析包括基于共生矩阵的纹理参量分析和基于频谱的谱分析等。对于前者，目前用的较多的是马尔柯夫随机场 ( MRF) 。在基于图像纹理特征进行线性构造提取的过程中，马尔柯夫随机场 ( MRF) 有时会比反差增强、空间滤波等常规方法更有效。通过纹理特征 MRF 模型提取构造线性体，就是根据需要求出代表某一方向或某几个方向的MRF 参数，然后增大该方向的 DD 值，达到提取线性构造的目的。

在遥感图像上用计算机自动提取构造线性体方向性特征也是遥感信息提取的重要环节。一些基于在特定方向上进行某种像素运算的常用方法 ( 如边缘增强、卷积滤波和傅氏滤波等) 存在着一些缺陷，往往增强某一方向的特征是以压缩、损失其他方向性特征为代价，可能产生假构造 ( 伪构造) 。如果在线性构造提取过程中遵循 “图像信息的筛选压缩 → 非线性体像元的检测剔除 → 线性体最大可能方向的统计检验 →线性增强处理和合成勾绘图像 →完成整个判读和提取”这样一个程序，则可以避免上述问题的发生，信息提取的精确度自然会得到提高。