蚀变遥感异常信息提取
2020-01-20 · 技术研发知识服务融合发展。
ASTER卫星数据包括可见光、红外到热红外共14个光谱通道,相对于ETM数据其 波段多、通道范围窄(即光谱分辨率高)、可识别较多类型的蚀变矿物。
根据地表蚀变矿物的波谱特征及其与ASTER波段的对应关系,确定蚀变信息提取方 案:(1)含铁、锰及Fe-OH蚀变矿物在ASTER 1,2有强吸收谷;(2)Al-OH蚀变矿物在 ASTER5或6波段产生强吸收谷;含Mg-OH与 离子的蚀变矿物在ASTER8有强吸 收谷;(3)同时含OH-与 的蚀变矿物(如蓝铜矿化蚀变),在ASTER7,9波段上有 较强吸收谷,而且在ASTER8有一反射峰。主成分分析技术是通过正交线性变换去除多波 段图像中的相关信息,使其组分图像之间互不相关,各自包含不同的地物信息。根据上述 金属离子和一些分子基团波谱吸收特征,通过对一些常用方法的试验,确定本次研究基于 ASTER数据的蚀变信息提取模型为:掩膜+选择性主成分分析+阈值分割+中值滤波。
基于ASTER数据的蚀变遥感异常信息的提取,采用掩膜+主成分分析+滤波+阈值 分割技术模型来实现。将异常图像均值+1倍标准差定为异常下限,提取蚀变遥感异常信息,为了去除背景和干扰信息,对提取的异常信息需进行3×3中值滤波,获取蚀变遥感异常。为了增强可视效果和便于之后与其他平台数据进行综合分析应用,同时保证格式转换时信 息不损失,本次研究采用矩形格网技术,将提取的各类蚀变信息转换成面矢量格式并叠加 到最佳遥感合成图像图上,以使异常信息表达效果最佳。本次研究中,由于ASTER图像 多有云和雪覆盖,合成图像地物表达不完整和且可视效果差,为了克服这一不足,所提取 基于ASTER数据的蚀变遥感异常,都将展布在ETm3,2,1波段与全色波融合后生成的 合成图像上。
(一)泽当研究区
1.氧化铁染异常信息提取
根据含氧化铁蚀变矿物的波谱特及其与ASTER波段图像对应的关系,选用 ASTER1,2,3,4波段进行选择性主成分分析,所得特征矩阵如表5-5所示。由表中可 看出PC4分量为反映铁染信息的主分量。取均值+1倍标准差进行异常分割,进行3×3 中值滤波之后,提取铁染异常信息。
表5-5 由ASTER1,2,3,4进行主成分分析后的特征向量矩阵
2.泥化异常信息提取
根据此类蚀变矿物如高岭石、白云母和明矾石等的波谱特征,选用ASTER1,3,5,6进行主成分分析,提取泥化信息。主成分分析变换的特征矩阵见表5-6。从表中可看出 PC4为反映泥化信息的主分量,取其均值+1.5倍标准差截取遥感异常信息,进行3×3中 值滤波之后,提取泥化异常信息。
表5-6 由ASTER1,3,5,6进行主成分分析后的特征向量矩阵
3.碳酸盐化与绿色蚀变岩化信息提取
采用同样原理选用ASTER1,3,5,8进行主成分分析,提取碳酸盐化与绿色蚀变岩化(即 类青磐岩化)异常信息,主成分分析变换特征矩阵见表5-7。从表中可看出PC4为反映泥 化信息的主分量,取其均值+1.5倍标准差截取异常,3×3中值滤波后,制作碳酸盐化绿 色蚀变岩化异常信息。
表5-7 由ASTER1,3,5,8进行主成分分析后的特征向量矩阵
4.综合信息提取
将上面所提取的图像采用矩形网格化(网格大小为像元大小)技术将氧化铁染、泥化 图像,碳酸盐化与绿色蚀变岩化信息图像转换成面矢量格式,在ArcGIS9.3中,利用GIS 的空间分析功能分别求逻辑与,求取含同一地区同时含两种或三种异常图像,最后将单类 异常进行3×3中值滤波,叠加生成蚀变遥感异常信息综合图(图5-3)。
图5-3 泽当地区蚀变遥感异常信息综合图
(二)羌堆研究区
1.氧化铁染异常信息提取
选用ASTER1,2,3,4进行主成分分析,其特征矩阵如表5-8所示。提取氧化铁染 异常信息。
表5-8 由ASTER1,2,3,4进行主成分分析后的特征向量矩阵
2.泥化异常信息提取(表5-9)
3.碳酸盐化与绿岩化异常信息提取(表5-10)
表5-10 由ASTER1,3,5,8进行主成分分析后的特征向量矩阵
4.综合异常提取
方法同泽当研究区,综合蚀变异常分布见图5-4。
图5-4 羌堆-普隆地区蚀变遥感异常信息综合图
(三)克鲁-朗达研究区
1.氧化铁染异常信息提取(表5-11 )
表5-11 由ASTER1,2,3,4进行主成分分析后的特征向量矩
2.泥化异常信息提取(表5-12)
表5-12 由ASTER1、3、5,6进行主成分分析后的特征向量矩
3.碳酸盐化与绿色蚀变岩化异常信息提取(表5-13)
表5-13 由ASTER1,3,5,8进行主成分分析后的特征向量矩阵
4.综合异常信息提取(图5-5)
(四)蚀变遥感信息提取与分析
在用ASTER数据提取蚀变遥感异常信息研究中,由于泽当的情况相对典型,所以针 对泽当地区进行蚀变异常分析。在ETM图像上没有信息显示(图5-6)的明则(程巴)矿区在ASTER图像都显示明显氧化铁染异常,且各类异常与化探异常吻合较好(图5-7)。沿雅鲁藏布江缝合带的基性超基性岩带,铁染异常呈带状分布。此外努日(劣布)矿区岩 体与围岩的接触带上还可见综合异常,表明ASTER卫星数据,对蚀变信息具有较高的诊 断和识别性,可以利用它来进行典型地区的蚀变遥感异常信息的提取。
图5-5 克鲁-朗达地区遥感矿化蚀变异常信息综合图
图5-6 基于ETM的蚀变遥感信息分布图
图5-7 基于ASTER的蚀变遥感信息分布图