遥感技术方法
常用的卫星遥感测绘技术介绍
常用的卫星遥感测绘技术介绍随着科技的不断进步，卫星遥感技术在测绘领域的应用逐渐增多。
卫星遥感是利用卫星携带的传感器获取地表信息并进行分析的一种技术。
它具有快速、全面和高精度等优势，已被广泛应用于地质环境、农业发展、城市规划等领域。
本文将介绍几种常用的卫星遥感测绘技术。
一、多光谱遥感技术多光谱遥感技术是利用卫星传感器对地球表面反射和辐射的不同波长进行感应和记录。
其基本原理是不同物质对不同波长的光有不同的反射或吸收特性。
通过对多个波段的光谱信息进行比较分析，可以获得地表上各种特征的信息。
例如，可以利用多光谱遥感技术观测和分析植被覆盖、植被类型、水体分布等。
二、高光谱遥感技术高光谱遥感技术是多光谱遥感技术的进一步延伸和发展。
它采集的光谱波段多于多光谱遥感技术，可以提供更加详细的地表信息。
高光谱遥感技术在地质矿产探测、环境监测等方面有广泛的应用。
例如，通过高光谱遥感技术可以探测地下矿藏的分布、确定地表的土壤类型等。
三、合成孔径雷达（SAR）技术合成孔径雷达技术是利用合成孔径雷达系统获取地表物体的微弱散射信号，并通过信号处理算法重建出高分辨率的雷达图像。
该技术具有对天气和光照条件不敏感、全天候性能好等优势。
合成孔径雷达技术在海洋监测、地质滑坡监测等领域得到了广泛应用。
例如，可以利用合成孔径雷达技术实现对油污的监测和溢油事故的应急处置。
四、红外遥感技术红外遥感技术是利用地物的红外辐射特性获取地表信息的一种遥感技术。
该技术可以实现对地表温度分布、空气质量、火灾监测等进行测量。
例如，在城市规划和环境监测中，可以利用红外遥感技术对城市热岛效应进行研究和监测，以促进城市可持续发展。
五、全球导航卫星系统（GNSS）全球导航卫星系统是利用卫星信号实现全球定位和导航的一种技术。
它通过使用卫星的精确时钟信息和距离测量技术，可以确定接收机的位置和速度。
全球定位系统有助于测绘和准确定位，广泛应用于交通导航、航空航天和地理信息系统等领域。
遥感技术方法范文
遥感技术方法范文遥感技术是指利用卫星、飞机等在地面上进行观测和获取地球表面信息的技术。
它以其高效、高精度的特点，在资源调查、环境监测、灾害评估、城市规划等领域广泛应用。
下面将介绍几种常见的遥感技术方法。
一、光学遥感技术光学遥感技术是利用可见光、近红外和热红外等电磁波段的能量来获取遥感信息。
其中，最常用的方法是利用光学传感器获取地表物质反射或辐射的信息，进而实现地物的识别、分类、量化等目标。
光学遥感技术主要包括航空摄影、卫星影像采集和数字图像处理等环节。
二、雷达遥感技术雷达遥感技术是利用雷达波的特性来获取地表信息的一种技术方法。
雷达波可以穿透云层和地面，对地表物体进行有效探测和测量，可以获取地表的高程、形态和物质分布等信息。
雷达遥感技术主要应用于地形测绘、陆地遥感、冰雪观测等领域。
三、红外遥感技术红外遥感技术是利用红外辐射波段的特性来获取地表信息的一种技术方法。
红外辐射波段对大气和云层等的穿透性较强，可以获取地表物体的温度和表面特征等信息。
红外遥感技术主要应用于火灾监测、空气污染监测、地表温度测量等领域。
四、多光谱遥感技术多光谱遥感技术是利用不同波段的光学传感器获取地表物体的光谱信息，通过分析光谱反射特性来识别地物类型、判别地质构造和生态环境状况等。
多光谱遥感技术可以获取地表物体在不同波段上的反射率，进而进行多光谱影像融合和光谱特征分析等。
五、合成孔径雷达（SAR）遥感技术合成孔径雷达遥感技术是利用合成孔径雷达获取地表物体的雷达回波信息，并通过信号处理和图像重建等方法生成高分辨率的雷达影像。
合成孔径雷达具有天气无关性和较高的地面分辨率，广泛应用于军事、测绘和海洋等领域。
这些遥感技术方法在资源调查、环境监测、灾害评估、城市规划等方面发挥着重要作用。
通过遥感技术的应用，可以获取大范围的地表信息，并对地球表面进行监测和分析，为决策、应急和规划提供科学依据。
随着遥感技术的不断发展和卫星观测能力的提高，遥感技术在未来将得到更广泛的应用。
测绘技术中的遥感方法介绍
测绘技术中的遥感方法介绍遥感技术在测绘领域中扮演着重要的角色。
它通过获取地球表面的遥感图像和数据来获取地理信息，为测绘工作提供了高度精准的数据支持。
本文将介绍几种常用的遥感方法，以便读者对测绘中的遥感技术有更深入的了解。
一、光学遥感方法光学遥感是利用地球表面反射、辐射和散射的光的方法进行测量。
光学遥感主要包括多光谱遥感和高光谱遥感。
多光谱遥感通过多个光谱波段获取地表信息，可以对不同物质进行识别和分类。
高光谱遥感则是在光谱范围更广的条件下进行测量，可以获取更详细的地表特征。
二、雷达遥感方法雷达遥感利用微波信号来获取地表信息。
雷达遥感可以穿透云层和地表植被，适合于各种天气条件下的测绘工作。
雷达遥感可以提供地表形态、地表类型和物质分布等信息，对于地形和土地利用的测绘具有重要意义。
三、热红外遥感方法热红外遥感是利用地表物体的辐射能量进行测量与分析的方法。
地表物体的辐射能量与其温度相关，通过测量和分析地表的红外辐射能量，可以推断地表温度和植被覆盖等特征。
热红外遥感在城市规划、农业生产和环境监测等方面有广泛的应用。
四、LiDAR技术LiDAR（Light Detection and Ranging）技术是利用激光光束测量地表特征和物体距离的一种技术。
通过向地面发射激光光束，再接收反射回来的信号，可以获取地表和地物的三维空间信息。
LiDAR技术在地形测量、建筑物立面建模和城市规划等方面具有优势，能够提供高精度的空间数据。
五、微波遥感方法微波遥感利用不同频率的微波波段进行测量，可以突破光学遥感在云层、雨雪等气象条件下的限制。
微波遥感可以获取地表的形态、地表覆盖、土壤湿度以及海洋动态等信息。
微波遥感在农业、水资源和气象预测等领域有广泛应用。
综上所述，遥感技术在测绘领域中的应用非常多样化。
不同的遥感方法在获取和分析地理信息方面具有各自的优势。
通过光学遥感、雷达遥感、热红外遥感、LiDAR技术和微波遥感等方法的综合应用，可以为测绘工作提供丰富的数据支持，为地理信息的采集、分析和管理提供科学依据。
使用遥感技术进行遥感测绘的基本流程和方法
使用遥感技术进行遥感测绘的基本流程和方法遥感技术是一种通过获取和分析从遥远距离获得的信息的方法。
在遥感测绘中，遥感技术被广泛应用于地表特征的观测和测量。
本文将介绍遥感测绘的基本流程和方法，包括数据获取、数据处理和数据分析等。
数据获取是遥感测绘的第一步，主要包括数据源的选择和数据的获取。
在现代遥感测绘中，常见的数据源有航拍影像、卫星遥感数据和无人机遥感数据等。
根据具体应用需求，选择适合的数据源对于获得准确的地表信息至关重要。
数据获取的方法包括航空摄影、卫星遥感和无人机遥感等。
这些方法都能够提供高分辨率的遥感影像，以满足不同需求的测绘任务。
数据处理是遥感测绘中的关键步骤，主要包括遥感影像的预处理和特征提取。
预处理包括影像的几何校正、辐射校正和大气校正等。
几何校正是将影像与地理坐标系统对应起来，使得影像上的地物位置能够与地球表面上的实际位置对应。
辐射校正是消除影像中辐射度的变化，以确保测绘结果的准确性。
大气校正是校正空气中的颗粒物影响，通常通过模型对空气参数进行估计，进而修正影像中的大气影响。
特征提取是从影像中提取地表特征的过程。
常见的特征包括土地利用/土地覆盖类型、地形高程和水体分布等。
特征提取一般采用图像分类技术和遥感影像分析方法，如最大似然分类、支持向量机和人工神经网络等。
数据分析是遥感测绘的最后一步，主要是对提取的特征进行分析和解释。
数据分析可以揭示地表特征的变化趋势和空间分布规律。
例如，通过对时间序列影像数据进行分析，可以监测农作物的生长情况和病虫害的变化。
还可以借助地理信息系统（GIS）对遥感数据进行空间分析，实现对地表特征的叠加和综合分析。
这样的分析可以为城市规划、环境保护和资源管理等决策提供科学依据。
此外，遥感测绘还可以与其他地理信息技术相结合，扩展其应用范围。
例如，地面调查可以为遥感数据提供验证和修正，以提高遥感测绘结果的准确性。
地理信息系统的基础数据，如地理编码和地图数据，可以为遥感数据的处理和分析提供必要的背景信息。
使用遥感技术进行测绘的方法与步骤
使用遥感技术进行测绘的方法与步骤标题：遥感技术在测绘中的方法与步骤导语：随着科技的不断发展，遥感技术在测绘领域扮演着越来越重要的角色。
遥感技术的应用不仅提高了测绘工作的准确性和效率，还拓展了测绘领域的研究范围。
本文将探讨使用遥感技术进行测绘的方法与步骤。
一、遥感技术简介遥感技术是指利用人造卫星、飞机或无人机等获取地球表面信息的一种技术手段。
通过接收和记录地球表面反射或辐射的能量，再经过数据处理和分析，可以获取地表的许多信息。
二、遥感技术在测绘中的应用1. 地形测绘使用遥感技术可以获取地表地形信息，包括高程、坡度、地貌等特征。
通过卫星影像的解译和植被指数的计算，可以制作出精确的地形图，为工程建设提供必要的参考数据。
2. 土地利用与覆盖调查利用遥感技术可以对土地的利用与覆盖情况进行调查和分析。
通过遥感图像的分类和变化检测，可以详细了解土地的利用类型及其分布情况，为土地规划和管理提供科学依据。
3. 水资源调查水资源是人类生活和经济发展的重要依托。
遥感技术可以对水体的分布、面积、水质等进行监测和评估。
通过遥感图像的解译和水质指数的计算，可以及时掌握水资源的变化，为水资源的合理利用和保护提供参考。
三、遥感技术测绘的方法1. 数据采集首先，需要获取卫星、飞机或无人机等遥感平台采集的数据。
数据的采集方式和频率取决于研究的目的和要求。
一般情况下，选择高分辨率的遥感影像和多光谱数据进行采集。
2. 数据预处理采集到的遥感数据需要进行预处理，包括辐射定标、几何校正和大气校正等操作。
这些预处理操作可以消除影像中的噪声和畸变，提高数据的准确性和可用性。
3. 影像解译与分类在获得预处理后的遥感影像后，可以利用影像解译技术进行特征提取和分类。
根据研究目的的不同，可以采用有监督或无监督的分类方法进行地物的分类和识别。
4. 结果验证与精度评定为了保证测绘结果的准确性，需要进行结果验证和精度评定。
通过现地调查和参考数据的对比，可以评估遥感测绘的结果精度是否在可接受范围内。
使用遥感技术进行高精度测绘的方法和技巧
使用遥感技术进行高精度测绘的方法和技巧高精度测绘在工程建设、城市规划等领域中起着至关重要的作用。
而传统的测绘方法往往存在精度不高、耗时耗力等问题。
然而，随着科技的发展，遥感技术的应用为高精度测绘带来了新的思路和方法。
一、遥感技术的介绍遥感技术是利用航空摄影和卫星遥感图像获取地物信息的一种技术手段。
它可以获取大范围、高分辨率的地物信息，并且不受地理环境的限制。
遥感技术广泛应用于地质勘探、环境监测、资源调查等领域，而在高精度测绘中也有着独特的优势。
二、遥感技术在高精度测绘中的应用1. 高分辨率遥感影像的获取高分辨率的遥感影像可以提供丰富的地物信息，包括建筑物、道路、绿地等。
利用这些影像可以进行地物辨识，获取详细的地物属性信息，为测绘工作提供准确的基础数据。
2. 遥感影像的几何校正遥感影像在获取过程中存在着几何畸变，需要进行几何校正。
通过对遥感影像进行几何校正，可以恢复影像的真实几何形状，提高测绘结果的准确性。
3. 遥感影像的影像融合遥感影像的影像融合是将多个不同传感器或不同时间拍摄的影像融合成一个影像，可以提供更多的地物信息。
通过影像融合技术，可以获得更高一致性的影像，提高高精度测绘的精度和可靠性。
4. 基于遥感影像的三维测绘利用遥感影像获取的三维信息，可以进行建筑物、地形等的三维测绘。
通过三维测绘，可以获取更加精确的地物高程信息，为高精度测绘提供重要的参考数据。
三、高精度测绘的方法和技巧1. 影像配准技术影像配准是将不同影像之间或同一影像的不同时间拍摄之间进行几何变换，使其在同一坐标系下的一种处理技术。
通过配准处理，可以消除影像之间的几何差异，提高测绘结果的精度。
2. 物理建模方法物理建模方法是利用遥感影像中的地物影像特征，进行物理建模，实现高精度测绘的一种方法。
通过对影像进行物理建模，可以得到地物的精确坐标信息，提高测绘精度。
3. 数据处理技术数据处理技术在高精度测绘中起着关键的作用。
包括图像处理、特征提取、数据拟合等。
遥感技术在测绘中的应用及使用方法
遥感技术在测绘中的应用及使用方法引言：随着科技的发展和进步，遥感技术在测绘领域中的应用越来越广泛。
遥感技术以其高效、精准的特点，为测绘工作提供了巨大的帮助。
本文将介绍遥感技术在测绘中的应用，并探讨使用该技术的方法。
一、遥感技术在地理信息系统中的应用地理信息系统（Geographic Information System，简称GIS）是遥感技术和计算机科学的交叉领域，能够将地理信息转化为数字数据进行存储、管理和分析。
遥感技术在GIS中的应用主要包括地表覆盖分类、地形测量、建筑物提取等。
1. 地表覆盖分类遥感技术通过获取卫星或航空传感器所得到的影像数据，可以有效地进行地表覆盖分类。
通过电脑软件的图像处理算法，可以识别和区分不同的地表类型，如森林、湖泊、道路等。
这对于城市规划、资源管理和环境监测等方面具有重要意义。
2. 地形测量遥感技术可以通过测量地面上的高程信息，获得地形地貌的详细数据。
这对于土地利用规划、水资源管理以及灾害预警等方面具有重要意义。
利用遥感技术，可以获取大规模、高精度的地形测量数据，为相关决策提供科学依据。
3. 建筑物提取在城市规划和建设中，准确提取建筑物信息对于土地利用分析和城市发展评估非常重要。
遥感技术可以利用红外图像和三维数据获取方法来提取建筑物的位置、高度和形状等信息。
这可以帮助城市规划者更好地了解城市发展状态，有效规划城市布局。
二、使用遥感技术的方法在实际应用中，使用遥感技术需要一定的方法和技巧。
以下将介绍一些常用的方法。
1. 影像获取遥感技术主要是通过获取卫星或航空平台所拍摄的影像数据来进行测绘工作。
因此，首先需要确定获取影像的平台和传感器类型。
根据具体需求，选择相应的影像分辨率、波段和覆盖范围等参数。
此外，还需要考虑光照条件、云覆盖度等影响因素，在合适的时间和地点获取影像数据。
2. 影像预处理获取到的遥感影像通常需要进行预处理，以提高数据质量和准确度。
预处理包括影像校正、辐射校正和几何校正等。
使用遥感技术进行地物识别的方法与技巧
使用遥感技术进行地物识别的方法与技巧遥感技术是一种通过远距离获取地面信息的技术手段。
随着科技的进步和应用范围的扩大，遥感技术在地物识别方面具有重要的应用价值。
本文将探讨使用遥感技术进行地物识别的方法与技巧。
1. 遥感数据的获取要进行地物识别，首先需要获取适用的遥感数据。
遥感数据可以通过卫星、飞机或无人机进行采集。
卫星遥感影像覆盖面广，但分辨率相对较低；飞机和无人机则可以提供高分辨率的影像，但覆盖范围较窄。
根据具体需求和实际情况选择合适的遥感数据获取方式。
2. 遥感图像预处理获取到的遥感图像可能存在各种干扰和噪声，需要进行预处理来提高图像质量。
预处理包括图像去噪、辐射校正、大气校正等。
去除图像中的噪声和干扰可以提高后续地物识别的准确性和可靠性。
3. 特征提取与选择地物识别的关键在于提取图像中与目标地物相关的特征。
常用的特征包括颜色、纹理、形状、边缘等。
对于不同的地物识别任务，选择合适的特征非常重要。
可以利用图像处理技术，比如图像分割和边缘检测等方法来提取感兴趣地物的特征。
此外，还可以借助机器学习算法和模型进行自动特征提取和选择。
4. 分类与识别算法在特征提取之后，需要使用合适的分类与识别算法来进行地物识别。
常见的算法包括支持向量机、随机森林、人工神经网络等。
这些算法可以通过训练样本来构建模型，然后利用模型对未知样本进行分类和识别。
选择适合任务需求的算法和模型，结合实际情况进行参数调优，可以提高地物识别的准确性和效率。
5. 数据集的构建和标注进行地物识别需要有足够的样本数据来进行模型训练和测试。
因此，构建适合任务需求的数据集非常重要。
可以通过野外实地调查、人工标注、现有数据库等多种方式获得地物样本数据。
在数据集构建过程中，需要注意样本数据的多样性和代表性，以及数据的质量和准确性。
6. 地物识别应用地物识别技术可以应用于许多领域，如环境监测、城市规划、农业管理等。
例如，在环境监测中，通过对遥感图像进行地物识别，可以实时监测森林覆盖变化、水域污染等问题。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2012-12-5 A(i,j)：专题信息图像
GIS技朮
现代成矿预测技术 其它方法
由上图的技术模型可以看出，遥感“弱信息”多层次分离 提取技术的关键是解决如下几个问题： (1) 研究的矿化蚀变类型及各种蚀变（矿化）信息在遥感图 像上的光谱特征。
(2) 研究非蚀变岩、植被和土壤等各种背景在遥感图像上的光 谱特征。
反 射 率 （ % ）
%
云母及粘土矿物的特征吸收
b 典型碳酸盐矿物的波谱特征
反 射 率 （ % ）
波长（µ m） 波长（µ m）
新疆北部地区 典型矿物反射 光谱特征图
2012-12-5 c 铁氧化物相氢氧化物在可见，
近红外波段的反射光谱特征
现代成矿预测技术 d 一些含铁矿物在0.6-2.5μm
波长间的反射光谱特征
2012-12-5 现代成矿预测技术 16
遥感信息多层次分离提取技术模型
第 1 级信息提取模型
最优变量集 (1)
第 m 级信息提取模型
最优变量集 (m)
S(i,j) A(i,j)
nk(i,j)
最佳分离(提取） 方法 (1)
S1(i,j)
Si-1(i,j)
最佳分离(提取) 方法 (m)
A(i,j)
短波红外
2.24—2.30 2.26—2.32 2.30—2.40 热红外 8.0—14.0
2012-12-5
现代成矿预测技术
12
地质上常见的蚀变矿物（组合）在陆地卫星多光谱波段中有 不同的表现，以TM图像为例： ①铁氧化物（包括含铁矿物），如褐铁矿、针铁矿、赤铁矿、 黄铁钾钒等含大量Fe3+，也有少量Fe2+，在可见光波段0.450.52μm（相当于TM1）和0.76-0.90μm （相当于TM4）波段有 强吸收带； ②典型的热液蚀变矿物—含羟基（OH—）和含水（H2O）类矿物， 如高岭石、绿泥石、绿帘石、蒙脱石、明矾石及云母类等，在 2.2-2.3μm（相当于TM7波段）附近有较强的吸收谱带，即在 TM7波段产生低值，而在TM5波段有相对的高值； ③碳酸盐岩蚀变矿物—含碳酸根（CO2-3）类矿物，如方解石、 白云石、菱铁矿、石膏等，在1.8-2.5μm和2.55μm附近较强 吸收谱带； ④硅酸盐岩类蚀变如硅化、长石化等及地温热异常，在10.412.5μm 即TM6波段有相对的高值。这些矿物的特征谱带正是 提取岩石蚀变带尤其是矿化蚀变带遥感信息的理论基础。
2012-12-5
现代成矿预测技术
15
• 遥感“弱信息”的提取是基于这样的假设： – 首先，工作区客观上应该存在蚀变矿化这样的 地质成矿背景； – 其次是矿化蚀变信息在遥感图像上至少有“微 弱反应”。 • 遥感“弱信息”多层次分离提取技术模型： 把遥 感原始图像（S(i，j)）看成是由目标特征信息 （A(i，j)）与各种干扰信息（ nk(i,j)）叠加而 成。因此，遥感“弱信息”的提取实际上是通过 多层次地从遥感图像中剔除“背景”信息（即干 扰信息），一次次分离出“弱信息”（即目标特 征信息），最后得到包含目标特征信息的估计图 像（Â(i，j)）。
m级信息提取模型 红层褪色化晕 地质分析
综合 分析
剔除干扰(提取 信息)的最优变 量组合 （集）
A(i,j)
低价铁富集晕
粘土化晕 碳酸盐化晕
波谱分析
多元数据分析
比值变换 主成份分析 图像掩膜 图像分类（分割）
植被
nk(i,j)
土壤 其它干扰
单一或 综合运 用
混合总体分解
最佳分离 (提取)方 法
17
S(i,j): 原始图像
技术模型还表明，多种“背景”干扰与多种蚀变类型“弱信息” 干扰或（矿化）蚀变信息都需要选择一组最佳波段组合和相应 的遥感信息提取模型来剔除“背景”或分离“弱信息”，甚至 有时为了提取一种（矿化）蚀变类型的信息都需要选择几组波 段组合变量和多种方法才能将其分离出来
2012-12-5 现代成矿预测技术 19
2012-12-5 现代成矿预测技术 8
1、技术思路与研究内容 （1）岩石（矿物）光谱特征与蚀变成矿作用的相关性研究 A 建立工作区典型地段遥感图像和岩石波谱数据库，采用数理 统计方法，进行岩石波谱数据和典型图像数据分析，研究蚀变岩石 光谱特征，揭示波谱特征与蚀变岩矿成分因子之间的相互关系。 B 通过对岩石反射波谱数据的相关分析，研究光谱各波段及不 同的比值对识别不同的蚀变（矿化）信息和岩石类别所起的作用。 C 基于相关分析和分类技术，对岩石波谱数据的处理，揭示试 验区多种蚀变之 间共生组合的复杂关系，各类蚀变的强烈程度， 以及每种蚀变与成矿作用的密切程度。 （2） 遥感“弱信息”提取模型及方法研究 根据岩石（矿物）光谱特征的多元数据分析研究结果，选择提 取蚀变信息的最优波段（变量）组合，建立不同蚀变（矿化）类型 的遥感信息提取模型，并进行多种方法试验研究，设计新的方法 （3） 基于PCI图像处理软件，开发相关方法的辅助软件。
2012-12-5 现代成矿预测技术 2
1:50万遥感
影像图
2012-12-5
现代成矿预测技术
3
定 量提取遥感 找矿信息，一 直是遥感地学 界所努力探索 和攻关的目标。
这种找矿信息 在地质找矿及 资源潜力评价 中具有较高的 实用价值，可 与化探异常、 物探异常等找 矿标志相媲美。
2012-12-5 现代成矿预测技术 4
2012-12-5 现代成矿预测技术 9
2、岩石矿物光谱特征的研究
(1)遥感信息提取的岩石矿物光谱机理 地物的光谱辐射特征（包括光谱反射、透射、吸收和发射）是 遥感的基础，是开展地学分析、遥感地物分类和识别的主要依据。矿化 蚀变遥感信息的提取，基于有关岩石矿物的光谱性状。 岩石可以被看作是组成物质或矿物颗粒的集合，它的特征信息 是由它的组成物质的组合性质和它们的伴生特性派生出来的。岩石的光 谱特征（波谱性状）与它们的成分和结构关系密切。一种岩石的光谱特 征（ ρs ），从理论上可以表示成它的矿物颗粒的种类与比例（m） 、 它的大小和形状（sh）以及空间分布或方向（s）以及空间密度（O）， 或致密度（P）的一个复函数f。（A.W.Siegrist等，1982） ρs=f(m,s,sh,O,P) 成分（m），结构（s,sh,O,P）或者二者的基本性质不同的岩石， 在光谱特征的这种派生特性上也可有不同。因此，作为岩石特性标志的 光谱特征可作为分辨岩石岩性的依据。 电磁波与岩石表面物质发生作用，在可见光、近红外和热红外 形成各自连续的光谱分布，不同物质成分的岩石形成不同的特征光谱， 光学遥感就是依据这些不同光谱分布表现出来的特征（能量、谱形等） 2012-12-5 10 现代成矿预测技术 来探测目标的，了解、认识了这些光谱特征，就能够利用遥感信息提取
有3个大气窗口即可见一近红外（0.4—1.1μm）、短波红外
（1.1—2.5μm）和热红外（8—14μm）中，矿物光谱研究表 明，岩石矿物在0.4—2.5μm之间具有一系列可诊断性光谱特
征信息，即金属离子的电子转移和Al-OH,Mg-OH,CO32-等分子团
的振动所形成的矿物光谱吸收特征，这些特征的带3
（3）常见矿物 波谱曲线
1-磁铁矿；2-赤铁矿； 1-高岭石；2-蒙脱石； 3 -角闪石；4-褐铁矿 3- 绿泥石；4-方解石；5-白云石 甘肃某矿床典型含铁矿物、含OH-与碳酸根矿物的波谱曲线 反 射 率 （ % ）
波长（µ m） 波长（µ m）
反 射 率 （ ）
矿化作用的产物，如铁的 氧化物、热液蚀变岩类，是在 含矿热液作用下引起原岩化学 成份和物理性质发生变化的结 果。因此，不同的蚀变矿物组 合具有各自独特的光谱响应。
2012-12-5
现代成矿预测技术
5
二、方法、设备、资料基础
• 1、计算机软、硬件环境 • 软件由微机版PCI图象处理软件系统（主要包 括：IMAGEwork、PACE、GCPworks等模块及 基于PCI的二次开发模块）、MAPINFO、 MAPgis等GIS软件和蒙泰等图文系统组成。 • 硬件由微型计算机及外围设备组成，基本配臵 为：CPU PⅡ以上，内存256 M 以上，硬盘 60 G 以上，网卡 100 M 等及彩色喷墨仪等图像输出和 装饰设备。
(3) 揭示蚀变（矿化）信息与背景波谱在光谱空间的的 “聚类结构和可识别性”。 (4) 根据地质成矿分析、波谱特征分析和多元数据分析选择 提取蚀变信息的最优波 段（变量）组合，建立不同蚀变（矿化） 类型的遥感信息提取模型。 (5) 设计和开发蚀变（矿化）“弱信息”如何进行增强与 提取的方法技术。
2012-12-5 现代成矿预测技术 18
遥感地质找矿预测新技术方法
赖健清
2012-12-5
现代成矿预测技术
1
一、概述
• 自遥感技术问世以来，世界各矿业大国都十分重 视发展地质调查和矿产资源的遥感勘查技术。随 着计算机技术的高速发展和高分辨率遥感数据源 的不断投入民用，遥感地质技术应用水平得到了 较大的提高，正以崭新的面貌更加深入地应用于 各个阶段的地质勘查工作。 • 地质找矿预测一直是遥感技术应用的主要方 面。利用遥感地质技术研究成矿地质条件和已知 矿区、矿床影像特征，建立遥感找矿预测模型， 并与地、物、化信息相复合进行以遥感信心为主 的综合找矿预测。
14
3、遥感信息多层次分离提取技术模型
基于遥感信息的物理机制和矿物与岩石的光波 特征卫星遥感图像中的地质信息有如下特征 ： （1）一切地表物体都是信息载体； （2）各种信息载体之间（同类或不同类）都可能 存在信息差异。 蚀变矿化信息如矿化露头、蚀变、生物地化效 应信息同非蚀变岩性、土壤及正常生长植被信息之 间的差异很小，在遥感图像上是一种“弱信息”。
数
据
源
4、工作流程
遥感数据（经预处理） 掩膜处理, 获取训练区
地质矿产资料
岩石光谱测试数据