高光譜遙感技術(shù)在地質(zhì)調(diào)查中的應(yīng)用課件.ppt

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1、高光譜遙感技術(shù)在地質(zhì)調(diào)查中的應(yīng)用高光譜地質(zhì)應(yīng)用的歷史國內(nèi)外高光譜地質(zhì)應(yīng)用技術(shù)與方法國內(nèi)外高光譜地質(zhì)應(yīng)用主要進(jìn)展高光譜地質(zhì)應(yīng)用的領(lǐng)域與實(shí)例存在的主要問題高光譜地質(zhì)應(yīng)用的歷史從20世紀(jì)70年代末至80年代初美國提出高光譜遙感概念模型并研制成像光譜儀以來，世界各國進(jìn)行高光譜遙感的應(yīng)用。80年代以來，高光譜遙感被廣泛地應(yīng)用于地質(zhì)、礦產(chǎn)資源及相關(guān)環(huán)境的調(diào)查中。我國在20世紀(jì)80年代末開展了高(成像)光譜技術(shù)的研究,取得了極大的進(jìn)展國內(nèi)外高光譜地質(zhì)應(yīng)用技術(shù)與方法光譜微分技術(shù)（spectralderivative）光譜匹配技術(shù)（spectral

2、matching）混合光譜分解技術(shù)（spectralunmixing）光譜分類技術(shù)(spectralclassification)光譜特征提?。╯pectralfeatureextraction）模型方法（modeling）光譜微分技術(shù)包括對(duì)反射光譜進(jìn)行數(shù)學(xué)模擬和計(jì)算不同階數(shù)的微分(差分)值，以確定光譜彎曲點(diǎn)和最大最小反射率的波長位置。光譜微分強(qiáng)調(diào)曲線的變化和壓縮均值影響。一階微分去除部分線性或接近線性的背景、噪聲光譜對(duì)目標(biāo)光譜（須為非線性的）的影響。光譜分類技術(shù)主要的方法包括傳統(tǒng)的最大似然方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、支持向量機(jī)方法和

3、光譜角制圖方法（SpectralAngelMap-per,SAM）。國內(nèi)外高光譜地質(zhì)應(yīng)用主要進(jìn)展多層次的高光譜信息獲取體系基于高光譜數(shù)據(jù)的礦物精細(xì)識(shí)別高光譜影像地質(zhì)環(huán)境信息反演基于高光譜遙感的行星地質(zhì)探測(cè)多層次的高光譜信息獲取體系地面光譜儀主要有澳大利亞的PIMA，美國的ASD、GER、熱紅外FT-IR；機(jī)載成像光譜儀：美國的VIRIS、澳大利亞的HyMap、加拿大的CASI系列等；中科院開發(fā)的機(jī)載OMIS系列、PHI、干涉成像光譜儀。星載成像光譜儀美國的Hyperion，德國的EnMAP和日本的Hyper-X。在外星探測(cè)中，有火

4、星探測(cè)熱紅外高光譜儀等，中國和印度的探月計(jì)劃中也將搭載高光譜儀。基于高光譜數(shù)據(jù)的礦物精細(xì)識(shí)別利用高光譜遙感（含熱紅外高光譜）進(jìn)行礦物識(shí)別可分為3個(gè)層次：礦物種類識(shí)別礦物含量識(shí)別礦物成分識(shí)別高光譜影像地質(zhì)環(huán)境信息反演在礦物識(shí)別和礦物精細(xì)識(shí)別的基礎(chǔ)之上，根據(jù)礦物共生組合規(guī)律和礦物自身的地質(zhì)意義指示作用，直觀地反演各種地質(zhì)因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，可提高高光譜在地質(zhì)應(yīng)用中分析和解決地質(zhì)問題的效能?；诟吖庾V遙感的行星地質(zhì)探測(cè)1996年美國的火星探測(cè)器MarsGlobalSur-veyor2003歐空局的火星探測(cè)器2007年中國發(fā)射的月球探測(cè)衛(wèi)

5、星嫦娥一號(hào)2008年印度月船一號(hào)探月衛(wèi)星探測(cè)火星、月球的礦物種類及其分布、含量，研究水體的存在和演化高光譜地質(zhì)應(yīng)用的領(lǐng)域與實(shí)例高光譜礦物識(shí)別與礦物填圖高光譜地質(zhì)成因信息探測(cè)研究高光譜成礦預(yù)測(cè)研究高光譜植被重金屬污染探測(cè)蝕變礦物與礦化帶的探測(cè)高光譜礦山環(huán)境分析研究油氣資源及災(zāi)害探測(cè)高光譜礦物識(shí)別與礦物填圖遙感地質(zhì)填圖：其中礦物識(shí)別以及識(shí)別的種類和精度將關(guān)系到礦物填圖的成敗。礦物識(shí)別也是高光譜地質(zhì)應(yīng)用的基礎(chǔ)和核心,從宏觀和區(qū)域上為地質(zhì)應(yīng)用提供地物組成分布的物質(zhì)信息,實(shí)現(xiàn)遙感地質(zhì)應(yīng)用由多光譜的定性描述向高光譜定量物質(zhì)組成鑒別的飛躍。巖性

6、填圖礦物填圖高光譜礦物識(shí)別與礦物填圖從利用一些標(biāo)準(zhǔn)庫中礦物的光譜特征參與信息的識(shí)別與提取，在對(duì)大量巖石光譜特征進(jìn)行分析、歸納。基于高光譜數(shù)據(jù)巖礦信息識(shí)別與提取的方法主要有基于光譜波形參數(shù)、基于光譜相似性測(cè)度、基于混合光譜模型、基于地質(zhì)統(tǒng)計(jì)規(guī)律和基于光譜知識(shí)的智能識(shí)別等。高光譜地質(zhì)成因信息探測(cè)研究根據(jù)高光譜所識(shí)別出的礦物共生組合的關(guān)系進(jìn)行地質(zhì)成因環(huán)境分析根據(jù)高光譜對(duì)礦物組成成分信息的探測(cè)來分析地質(zhì)成因環(huán)境高光譜成礦預(yù)測(cè)研究在巖體侵位以及地質(zhì)構(gòu)造等地質(zhì)作用下,熱液侵入、物質(zhì)置換等使源于礦體的礦物質(zhì)發(fā)生擴(kuò)散作用，這些成分的變化在礦物光譜

7、中有著或強(qiáng)或弱的表現(xiàn)，通過對(duì)這些細(xì)微的變化的探測(cè)，實(shí)現(xiàn)對(duì)地質(zhì)作用演化信息的探測(cè)。高光譜成礦預(yù)測(cè)研究的步驟可能存在的巖性及其演化信息探測(cè)可能的巖體信息識(shí)別礦物精細(xì)識(shí)別成礦潛力綜合分析高光譜植被重金屬污染探測(cè)植被在可見光波段（400～685nm）的光譜主要受葉色素（葉綠素、葉黃素、胡蘿卜素）的控制，其中以葉綠素的影響最大。在680～750nm區(qū)間急劇上升形成一個(gè)發(fā)射陡坡，稱為“紅邊”。重金屬改變或破壞葉細(xì)胞的結(jié)構(gòu)，造成光譜紅邊的斜率和位置發(fā)生變化。葉綠素含量的減少會(huì)造成紅邊向短波方向位移，稱為藍(lán)移。植被生物變異特征在譜學(xué)上重點(diǎn)表現(xiàn)為光

8、譜紅邊的“紅移”(健康,生長旺盛)和“藍(lán)移”(不發(fā)育,中毒等)。利用高光譜對(duì)植物光譜的“精細(xì)”結(jié)構(gòu)和變異的探測(cè)和分析,可以定量、半定量地提取與估計(jì)植被生物物理和生物化學(xué)參數(shù),快速且定量地評(píng)價(jià)冠層結(jié)構(gòu)、狀態(tài)或活力,冠層水文狀態(tài),估計(jì)冠層生物化學(xué)成分。