一种基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取方法

摘要

本发明公开了一种基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取方法，其特征在于：在待识别区域，基于第一遥感影像获取二氧化硅低值异常子区域、石榴子石异常子区域，获取待识别区域的钛化探异常子区域，将二氧化硅低值异常子区域、石榴子石异常子区域、钛化探异常子区域叠加，得到二氧化硅、石榴子石和钛化探同时异常子区域，作为初步矿靶区域位置；基于第二遥感影像在所述初步矿靶区域内进行榴辉岩地质体解译，优化金红石矿体位置，圈定最终矿靶区。本申请基于遥感影像进行处理，逐步缩小勘查范围，实现了对金红石矿区域的初步划定，减少实地勘查工作量，节约人力、物力和财力。

说明书

技术领域

本发明涉及遥感地质调查技术领域，尤其是涉及一种基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取方法。

背景技术

金红石即较纯的二氧化钛（TiO2），四方晶系，常具有完好的四方柱状或针状晶形，集合体呈粒状或致密块状。颜色为暗红、褐红、黄或橘黄色，富铁者呈黑色；条痕为黄色至浅褐色。金刚光泽，铁金红石呈半金属光泽。性脆，硬度6～6.5，密度4.2～4.3g/cm

目前，地质矿产勘查工作逐渐向人迹罕至的中西部高海拔地区拓展，这些地区自然条件复杂，环境恶劣，交通十分不便，严重影响了勘察工作的开展。

因此，在人力、物力和财力有限的情况下，如何能够在短时间内高效、快速、准确、经济地识别金红石矿产资源，指导优化金红石矿勘查，是目前亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取方法，通过遥感影像，在待识别区域区分出SiO

本发明的上述发明目的通过以下技术方案得以实现：

一种基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取方法，在待识别区域，基于第一遥感影像（Aster）获取二氧化硅低值异常子区域、石榴子石异常子区域，将二氧化硅低值异常子区域与石榴子石异常子区域叠加，得到二氧化硅与石榴子石同时异常子区域，结合待识别区域的钛化探异常子区域，得到二氧化硅、石榴子石和钛同时异常子区域，得到初步矿靶区域位置；基于第二遥感影像（GF-2）在所述初步矿靶区域内进行榴辉岩地质体解译，优化金红石矿体位置，圈定最终矿靶区。

本发明进一步设置为：包括以下步骤：

S1、获取待识别区域的第一遥感影像、第二遥感影像；

S2、 对第一遥感影像数据进行第一预处理，获得地物发射率数据；

S3、对第二遥感影像数据进行第二预处理，获得高分正射遥感影像数据；

S4、利用地物发射率数据，进行二氧化硅丰度反演，提取二氧化硅低值异常子区域，为第一子区域；

S5、利用地物发射率数据，根据铁铝榴石诊断波谱特征，构建基于波段逻辑运算和匹配滤波的铁铝榴石提取模型，提取石榴子石异常子区域，为第二子区域；

S6、获取待识别区域的钛化探异常子区域，作为第三子区域；

S7、将第一子区域、第二子区域、第三子区域进行叠加，得到初步矿靶区域；

S8、根据高分正射遥感影像数据，在初步矿靶区域进行榴辉岩地质体解译，确定金红石矿体区域。

本发明进一步设置为：第一遥感影像采用Aster-TIR遥感影像，第二遥感影像采用GF-2遥感影像，基于Aster-TIR遥感影像，获得待识别区域地物发射率数据，基于GF-2遥感影像，获得待识别区域高分正射遥感影像。

本发明进一步设置为：第一预处理包括对第一遥感影像数据进行进行辐射定标、大气校正、温度与发射率分离。

本发明进一步设置为：第一预处理包括以下步骤：

A1、利用遥感影像处理软件读取第一遥感影像数据，进行辐射定标，确定定标后辐射值单位；

A2、利用辐射传输模型，根据第一遥感影像数据的获取时相、地理范围、经验大气参数，计算实际大气参数，包括大气透过率、大气上行辐射和大气下行辐射；

A3、根据实际大气参数，对第一遥感影像数据进行大气校正，利用算法进行温度与发射率分离，得到地物发射率数据。

本发明进一步设置为：第二预处理包括对第二遥感影像数据进行正射校正、GS融合和几何精校正。

本发明进一步设置为：计算地物发射率数据波段比值，作为二氧化硅指数，根据二氧化硅指数与二氧化硅含量的统计关系，计算二氧化硅丰度，提取二氧化硅低值异常子区域。

本发明进一步设置为：应用遥感影像处理软件，采用逻辑运算创建铁铝榴石提取掩膜；根据地物波谱库中铁铝榴石波谱对所述地物发射率数据进行匹配滤波，得到匹配滤波结果，利用铁铝榴石提取掩膜对匹配滤波结果进行裁切，提取高值异常区域，得到石榴子石高值异常子区域。

本发明进一步设置为：逻辑运算公式如下：

(float(b12)/float(b13))>1) and (float(b14)/float(b13)>1) and(float(b12)/float(b14)>1) and (float(b12)/float(b11)>1) and (float(b13)/float(b11)<1) and (float(b14)/float(b11)<1) and (float(b14)/float(b10)<1)；

式中；float(bn)表示浮点型热红外遥感数据的第n波段数据，and表示逻辑与。

本发明进一步设置为：对榴辉岩地质体解译，榴辉岩在GF-2 431波段组合影像上为深黑色，呈条带状、透镜状以及不规则状，与榴辉岩长英质围岩形成鲜明对比，区分出确定金红石矿体区域。

与现有技术相比，本申请的有益技术效果为：

1.本申请基于遥感影像进行处理，逐步缩小勘查范围，实现了对金红石矿区域的初步划定，减少实地勘查工作量，节约人力、物力和财力；

2.进一步地，本申请通过对二种不同的遥感影像分别进行处理，再进行叠加等方法，得到初步矿靶子区域，实现对矿靶的初步定位；

3.进一步地，本申请结合矿靶区内的榴辉岩地质体，精确定位矿体位置，缩小实地勘查范围，实现了短时间内高效、快速、准确、经济地识别金红石矿产资源。

附图说明

图1是本申请的一个具体实施例的提取方法流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明。

具体实施例一

本申请的一种基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取方法，包括：通过第一遥感影像获取待识别区域的地物发射率数据，根据地物发射率数据，进行二氧化硅丰度反演，获得二氧化硅低值异常子区域，作为第一子区域；再根据地物发射率数据，结合铁铝榴石诊断波谱特征，构建基于波段逻辑运算和匹配滤波的铁铝榴石提取模型，提取石榴子石高值异常子区域，作为第二子区域；获取待识别区域的钛化探异常子区域，作为第三子区域，将第一子区域、第二子区域、第三子区域重叠，得到二氧化硅低值异常、石榴子石高值异常、钛化探异常共同存在的子区域，作为初步矿靶区域，再基于第一遥感影像，在初步矿靶区域内进行榴辉岩地质体解译，优化金红石矿体位置，圈定最终矿靶区。

在本申请的一个具体实施例中，第一遥感影像采用Aster遥感影像，第二遥感影像采用GF-2遥感影像。

具体地，包括以下步骤：

S1、获取待识别区域的Aster遥感影像、GF-2遥感影像；

S2、 对Aster遥感影像数据进行第一预处理，获得地物发射率数据；

S3、对GF-2遥感影像数据进行第二预处理，获得高分正射遥感影像数据；

S4、利用地物发射率数据，进行二氧化硅丰度反演，提取二氧化硅低值异常子区域，为第一子区域；

S5、利用地物发射率数据，根据铁铝榴石诊断波谱特征，构建基于波段逻辑运算和匹配滤波的铁铝榴石提取模型，提取石榴子石异常子区域，为第二子区域；

S6、获取待识别区域的钛化探异常子区域，作为第三子区域；

S7、将第一子区域、第二子区域、第三子区域进行叠加，得到初步矿靶区域；

S8、根据高分正射遥感影像数据，在初步矿靶区域进行榴辉岩地质体解译，确定金红石矿体区域。

在本申请的一个具体实施例中，第一子区域、第二子区域、第三子区域的叠加，分二步进行，先把其中二个子区域叠加，再与最后一个子区域叠加。

第一预处理包括辐射定标、大气校正和温度与发射率分离，具体步骤如下：

A1、利用遥感影像处理软件ENVI，读取Aster遥感影像数据，进行辐射定标，确定定标后辐射值单位为W/m

A2、利用软件Modtran中的辐射传输模型，根据Aster遥感影像数据的获取时相、地理范围、经验大气参数等参数，计算实际大气参数，包括大气透过率τ，大气上行辐射Lup（单位为W/m

A3、根据实际大气参数，对Aster遥感影像数据进行大气校正，利用Aster-TES算法进行温度与发射率分离，得到地物发射率数据。

根据地物发射率数据，进行二氧化硅SiO

B1、利用地物发射率数据的波段比值，计算Aster遥感影像数据的第十二波段与第十三波段的比值，即ε12/ε13，得到表征SiO

B2、根据SiO

利用逻辑运算，创建铁铝榴石提取掩膜，再利用遥感影像处理软件，进行匹配滤波，结合地物波谱库中铁铝榴石波谱，对地物发射率数据进行匹配滤波，得到匹配滤波结果，利用铁铝榴石提取掩膜对匹配滤波结果进行裁切，提取高值异常区域，得到石榴子石高值异常子区域。

逻辑运算公式如下：

(float(b12)/float(b13))>1) and (float(b14)/float(b13)>1) and(float(b12)/float(b14)>1) and (float(b12)/float(b11)>1) and (float(b13)/float(b11)<1) and (float(b14)/float(b11)<1) and (float(b14)/float(b10)<1)；

式中；float(bn)表示浮点型热红外遥感数据的第n波段数据，and表示逻辑与。

地物波谱库采用美国JHU（Johns Hopkins University）地物波谱库。

收集待识别区域的钛（Ti）化探异常，并与石榴子石高值异常子区域、SiO

第二预处理包括正射校正、GS融合和几何精校正。

利用高分正射遥感影像数据，在初步矿靶区域内进行榴辉岩地质体解译：榴辉岩地质体解译中，榴辉岩在GF-2 遥感影像数据的431波段组合影像上表现为深黑色，呈条带状、透镜状以及不规则状，与榴辉岩长英质围岩形成鲜明对比，从而优化金红石矿体位置，圈定最终矿靶区。

具体实施例二

本申请的一种基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取终端，本发明一实施例提供的一种基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取终端设备，该实施例的终端设备包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，例如遥感影像图像提取计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例1中的方法。

示例性的，所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或多个模块/单元被存储在所述存储器中，并由所述处理器执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序在所述基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取终端设备中的执行过程。例如，所述计算机程序可以被分割成多个模块，各模块具体功能如下：

1. 遥感影像图像提取模块，用于提取遥感影像；

2.图像处理模块，用于对图像进行预处理；

3.图像叠加模块，用于将预处理后的图像进行叠加。

所述基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取终端设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述上述示例仅仅是基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取终端设备的示例，并不构成对基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取终端设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或组合某些部件，或不同的部件，例如所述基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU),还可以是其他通用处理器、数据信号处理器(Digital Signal Processor，DSP) 、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取终端设备的各个部分。

所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种基于遥感影像的榴辉岩型金红石矿信息提取终端设备的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card ,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

本具体实施方式的实施例均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。