一、航天遥感信息提取技术方法与地质遥感技术在植被覆盖地区的找矿应用（论文文献综述）
叶发旺,张川,李瀚波,余长发,刘洪成,孟树,邱骏挺,童勤龙,田丰,秦凯,武鼎,郭帮杰,裴承凯,朱黎江,车永飞,任梦如,田青林[1]（2021）在《“空天”高分辨率遥感技术及其在铀资源勘查中的应用进展与发展建议》文中指出大力加强新技术新方法研发及应用,切实提高我国铀矿地质工作程度和找矿突破效率,一直是铀矿勘查科技工作者的不懈追求。近十多年来,我国铀矿勘查高分辨率遥感技术,尤其是高光谱遥感技术取得了重要技术突破与应用效果。本文结合我国当前国产航天高分辨率遥感技术和航空高光谱遥感技术的发展,阐述了我国铀矿勘查"空天"高分辨率遥感技术方法,总结了其在不同类型铀矿勘查中的应用效果。在此基础上,对如何加强"空天"高分辨率遥感技术应用,助力推进铀资源"摸清家底"工作,提出了"实施我国铀资源调查高光谱先锋行动"等建议。
崔舜铫[2]（2019）在《基于光学与雷达遥感的协同找矿信息提取研究 ——以西藏阿里扎西岗地区为例》文中指出光学与雷达遥感在地质找矿工作中均发挥着重要的作用,利用两者进行协同找矿信息提取更能提升找矿效果,助力矿产勘查。本文以位于西藏班公湖—怒江缝合带最西端的阿里扎西岗地区作为研究区,结合典型矿床的研究,选择ASTER光学遥感数据和PALSAR雷达遥感数据进行蚀变信息、岩性信息和构造信息的提取,结合遥感找矿模型进行找矿预测并开展野外验证。通过以上工作,取得的认识和成果主要如下:（1）对区域典型矿床的研究能够提升遥感找矿效率。本次工作以多不杂斑岩型铜（金）矿为指导,对该矿床的地质资料进行总结,建立遥感找矿模型,明确遥感找矿参数,使遥感数据的选择和遥感找矿信息的提取更具有针对性。（2）图像模型法能够协助遥感蚀变信息提取方法的选择。该模型依据典型蚀变矿物和干扰地物的光谱特性,模拟ASTER多光谱数据各波段特征,建立了9维空间图像。通过该图像模型可以较好的反映出地物对不同遥感蚀变信息提取方法的响应程度,为去除干扰地物和选择信息提取方法提供帮助。（3）光学与雷达遥感协同使用能够丰富提取的找矿信息。光学遥感数据可以提取遥感蚀变信息作为找矿参数,通过ASTER数据提取的研究区3种蚀变信息具有较好的找矿意义。雷达数据具有丰富的空间纹理信息并且具有一定的穿透能力,PALSAR雷达数据与ASTER光学数据的协同使用可较好的识别岩性和构造。本次利用两种数据重点提取了研究区的中酸性岩和线环形构造,通过野外查证,修正了原有的部分地质资料。（4）利用遥感技术在扎西岗地区开展找矿工作具有明显的效果。区域遥感找矿信息丰富,铁染、镁羟基和铝羟基蚀变信息发育较多,并且大都呈环状、带状及线状分布,中酸性岩体分布较广,线性构造及环形构造多有相交相切现象。通过对该区域进行找矿预测,在一处找矿远景区发现了铜矿化和金矿化,推测该区域具有一定的找矿潜力。
王依可[3]（2018）在《新疆西准噶尔哈图山一带遥感地质解译及矿化蚀变信息提取研究》文中指出干旱半干旱环境下地质遥感解译及矿化蚀变信息提取仍是国内外研究的前沿问题,尤其是矿化信息这种弱异常问题。而新疆属于非常典型的温带大陆性半干旱气候,正是研究这一热点课题的理想实验室。本文以新疆西准噶尔哈图山地区为研究区,在总结新疆该地区区域地质资料的基础上,应用遥感技术,基于LANDSAT7 ETM+数据、ASTER L1B数据、ASTER GDEM数据等,进行了遥感地质解译及矿化蚀变信息提取,取得了以下成果:1.进行了1:5万地质解译。利用LANDSAT7 ETM+数据和ASTER L1B数据不同波段组合影像进行对比分析,以遥感影像解译标志为基础,解译出北东向、北西向断裂80条和研究区主要大型断裂哈图大断裂、安齐断裂、铁米尔克斯套大断裂等。解译了研究区内主要岩层岩性的空间分布与遥感影像特征。这些地质解译成果将对分析该地区地质条件以及更新小比例尺地质图有重要意义。2.利用遥感技术,对研究区进行了矿化蚀变信息提取。在充分研究遥感矿化蚀变信息提取的理论知识和区域地质背景基础上,采用掩膜处理和Crosta法对遥感影像进行处理增强,得到铁染、羟基蚀变异常。3.根据构造成矿条件、岩性成矿条件、断裂构造、褶皱构造、岩性相关信息、已知矿点分布情况等,对研究区进行矿化有利区等级划分,经综合分析,圈定了科克阿拉阔拉斯找矿有利区（Ⅰ）、哈西金找矿有利区（Ⅱ）2处主要找矿有利区。本文将岩性光谱信息和地形地貌信息有机的融合起来,这在新疆地区的自然条件下是适用的,也是值得推广的思路。利用遥感影像进行地质解译及矿化蚀变信息提取具有高效率、节约经济成本、处理面积大,人为干扰因素少等优点。对于自然条件差、工作程度低、分布面积广的地区能实现快速勘查、圈定有利找矿区。
马仲民[4]（2017）在《遥感技术在水文地质环境地质调查中的应用 ——以新疆北屯地区为例》文中指出本研究利用遥感技术,采用Landsat TM和资源三号卫星分别在1994年和2012年取得的遥感数据,对新疆北屯地区地形地貌、地表水地下水分布以及地质环境等水文地质环境地质条件进行遥感解译。通过对两期遥感数据的处理、解译与分析,得到研究区的水文地质环境地质数据,为确定研究区各种环境地质参数、填绘环境地质图件和研究环境地质问题提供参考依据。同时,利用这两期数据分析了在18年中（19942012年）研究区的荒漠化盐渍化、植被生态环境、土地利用等的变迁规律,并研究其变化的驱动力。该研究成果为该区土地开发利用与生态环境保护提供技术参考,为区域水文地质环境地质调查和研究工作提供基础依据。论文主要的研究成果概括如下:（1）研究区地貌类型以冲洪积平原为主,其面积为942.70km2,占研究区总面积的70.15%;河流阶地沿额尔齐斯河分布,研究区西南部主要为剥蚀残丘,少量剥蚀低山丘陵分布在研究区西北部及东北部,平顶山地貌分布在北屯镇东南部。（2）研究区1994年至2012年地表水面积由127.49km2增加到了135.58 km2,增加8.09km2,这主要是水库和池塘面积的增加。研究区内潜水埋深大部分为12m,剥蚀残丘地区及平顶山地区潜水埋深为23m,在荒地、高台地区以及剥蚀低山丘陵地区潜水水位埋深一般大于3m。（3）研究区主要存在的生态问题有土地盐渍化、土地荒漠化。从1994年到2012年,研究区土地荒漠化程度呈现减少趋势,减少面积171.54km2。荒漠化改善的区域主要分布在研究区东部以及东南部,且新增的区域大部分为耕地。18年间,研究区有50%盐渍化土地的盐渍化程度发生改变,盐渍化呈现轻微扩展趋势,扩展面积171.48 km2。（4）18年间,研究区大部分地区植被均有所改善。研究区中植被显着退化区域散布在北屯镇南部部分地区;植被显着改善区域主要分布在冲洪积平原地区、额尔齐斯河沿岸及部分水库、沼泽周边地区;其余地区植被基本无变化。（5）研究区经过18年的发展,耕地面积有较大的增加,面积增加了123.12 km2;园地增加1.51 km2,草地减少23.19 km2,林地减少8.81km2;城镇村及工矿用地增加17.45km2,交通运输用地增长5.28 km2;其它土地类型面积减少最多,从1994年498.82 km2减少到2012年的372.35 km2,大部分转变为耕地。
王学超[5]（2016）在《遥感技术在内蒙古甘河等地地质矿产调查中的应用》文中进行了进一步梳理随着遥感技术的成熟和发展,遥感地质成为地质工作现代化的重要技术方法,为野外地质调查工作提供了海量宏观的第一手信息,广泛应用在区域地质调查、矿产勘查中。遥感技术应用在基岩出露较好的地区找矿勘查得到了地质工作者的认可,取得了较好的成果,但在森林沼泽浅覆盖区如何应用遥感技术进行地质调查一直是热点和难点。研究区位于大兴安岭北段伊勒呼里山南麓,森林茂密、沼泽发育、露头较差,属于浅覆盖地区,地形和地质条件复杂,北半部交通较差,尤其是东北部地区交通闭塞,给1∶5万区域地质调查工作带来困难。该区位于博克图—朝不楞钨铁锌成矿亚带与谢尔塔拉—甘河镇铁锌成矿亚带交接处,铜、铅、锌成矿地质背景良好,常规矿产调查找矿成果不理想。因此本文以1∶5万内蒙古甘河等地区域地质矿产调查为例,探讨遥感技术与常规地质、物探、化探相结合的综合工作方法,充分发挥遥感技术在地质信息提取上的优势。在内蒙古1∶5万甘河、伊斯罕等地区域地质矿产调查过程中,搜集研究区大量资料（地质矿产资料和卫星影像资料）,运用遥感技术,利用ENVI、MapGis等图像处理软件,将高分一号卫星数据与ETM+数据配合使用,通过对遥感图像进行波段组合、镶嵌融合、几何校正、图像增强等一系列遥感图像处理工作,编制遥感影像图、遥感解译地质图;通过对内蒙古甘河、伊斯罕一带遥感影像地质解译和研究,总结了该区域地质体、线性构造、环形构造的遥感影像特征,同时对该区进行了矿化蚀变异常信息提取,为1∶5万区域地质矿产调查工作提供可靠的资料。
吕程[6]（2016）在《高植被覆盖区铜钼矿遥感植被地球化学特征提取》文中认为福建省漳州市平和县位于武夷山成矿带南部,区内构造以断裂为主,福安——南靖NE向深断裂、上杭——云霄NW向深断裂均通过本区,并发育了多条NE向、NW向构造带,同时,将乐——华安、泰宁——龙岩两条SN向大断裂带及厦门——南靖EW向大断裂带也直接影响着研究区以致形成了极为复杂的地质构造格架,同时地形地貌也受到构造活动的影响。已初步查明区内发现有铜、钼、铁、铅、锌、金等多金属及叶腊石、高岭土、泥煤等多种矿产。该区域成矿条件优越,找矿潜力大,植被发育旺盛、为亚热带季风性湿润气候,是一个植被覆盖的典型区域,局部第四系覆盖较厚,地形起伏较大,传统野外地质工作条件艰苦,非常适合运用快速有效且成本低廉的遥感方法在植被覆盖区进行地质找矿。本文结合了遥感、植物学、植物地球化学、岩石学等相关知识,较为系统地勘查了位于平和地区典型铜钼矿区（钟腾、泮池铜钼矿区）和铜、钼、铅、锌等多金属异常区及其外围地区的自然景观、植被群落特征、典型地物的光谱特征和卫星影像特征；通过多光谱影像识别提取了研究区内的线性构造,并据此利用分形理论分析了线性构造与矿床空间分布之间的关系；统计了铜钼矿区、化探异常区的岩石、上方土壤和植被中的主要成矿元素和伴生元素含量特征；在确定了铜钼矿区附近有效指示性植被和指示元素的同时,分析了矿区与矿区外围常见植物的光谱特征,找出了指示性优势植被中的光谱反射率异常；将成矿母质岩石、土壤、植被、植被光谱反射率曲线和航空高光谱影像中所呈现的继承性异常串联起来,建立关系模型,反演出高植被覆盖铜钼矿区的遥感植物地球化学指示性元素含量空间分布特征。在高植被覆盖区内金属矿床预测提供新的思路,具有良好的应用价值和推广意义。本文主要获得了以下几点成果和认识：1、研究区内的低温热液型矿床与多光谱遥感影像上解译提取的线性构造存在密切的相关性,基于盒子维数分形理论的统计方法进行线性构造的定量分析可以得知,区内线性构造具有统计自相似性,从统计出的线性构造分维等值线图结果来看,已发现的热液型矿点大多分布在分维值的高值区域附近,其中两个铜钼矿点的分维值分别是1.43（钟腾铜钼矿区）和1.52（泮池铜钼矿区）,大小矾山（明矾矿区）的分维值均为1.37。低值区域或附近未发现矿点分布。同时,在遥感线性构造分维10次趋势图中可以清晰地看到,位于中部呈现的环形高值区域与ETM+影像中的钟腾环形构造位置相吻合,该环形构造是区域内最大的火山机构。综合上述定量分析结果可得知,低温热液型矿床或矿化点常处于断裂构造较发育且空间分布较复杂的区域,这些线性构造空间复杂度高的区域往往是导矿容矿的有利场所。2、从研究区典型常见植被波谱反射率曲线的特征分析结果可以发现,区内低温热液型铜钼矿区（矿点）或化探异常区域与矿区外围典型植被波谱分析结果在波形特征、红边特征、叶绿素即水吸收特征、植被指数特征等方面有较大差异,且表现较为统一。矿区植被叶片或冠层反射率值均低于矿区外围,红边位置发生了位移,存在“蓝移”或“红移”现象,叶绿素及水吸收特征存在差异,同时植被指数也存在明显的差异。因此,借助柚树、芒萁、乌毛蕨、茅草等区内常见典型植被波谱特征分析结果,可以明确矿区植被在生长过程中受到了下伏矿体中成矿金属元素迁移的影响,使得金属元素在叶体内富集,影响了植被的正常生长,从含水量、叶绿素含量和细胞结构等方面产生了变化,这些变化导致矿区与矿区外围植被的波形特征存在差异。从最终分析结果可知,柚树及芒萁的异常更为明显,乌毛蕨次之,茅草的效果不明显,因此,可将柚树和芒萁作为区内具有有效指示性的优势候选植被。3、研究区岩石、土壤以及植被中的元素含量测试分析结果得知,铜钼矿区或化探异常区域的主要成矿元素以及伴生元素的元素含量多数高于矿区外围或背景平均含量,说明矿区上方岩石、土壤和植被中的相关元素具有一定的物质继承性,呈现出明显的植物地球化学异常。4、不同植被或相同植被不同器官中元素的吸收聚集能力有所不同,研究区内大多数常见植被种属的叶部对元素聚集能力强于茎部,如柚树、叶部富集W、Mo、 Co、Bi和Cu元素,芒萁的叶部除了上述元素还包括Zn和Pb,茎部没有发现富集元素,但是柚树的茎部却富集Zn和Pb等。5、根据植被元素含量的衬度系数和屏障系数两个参数,并结合矿区常见植被波谱分析的结果,确定了研究区的有效指示性植被和指示元素。通过统计最终确定选择芒萁、柚树作为本次遥感植被地球化学统计的参考植被,即区域有效指示性植被,指示性元素有Pb、Mo、Co、Bi。6、以泮池铜钼矿区附近为例,将植被地球化学异常特征与野外光谱反射率异常特征和高光谱影像数据结合起来,建立植被光谱吸收深度与指示性元素含量的多元回归关系,构建回归方程,定量反演指示性元素在研究区泮池铜钼矿区附近的空间分布情况,结合多光谱影像对于区内热液型矿床的空间分布特征分析以及其他相关材料,证明基于遥感植被波谱异常提取植被覆盖区铜钼矿床矿化信息的方法能够较好地反映出区内的成矿元素及其伴生元素异常的空间分布特征,具有较好的找矿应用效果。
崔静[7]（2014）在《基于多/高光谱数据处理及其岩矿信息提取方法研究》文中认为可见光-短波红外谱段（0.35～2.5μm）的多光谱/高光谱遥感矿物种类填图技术方法也已逐渐成熟,形成了一套较完善的方法体系。热红外高光谱技术的出现,使得高光谱矿物填图的光谱区间从可见光-短波红外谱段延伸到红外谱段,也使得增加矿物识别种属成为可能,但是仍然面临许多新的挑战:1、如何更好完成大气校正,实现地物反射、发射特征的精确反演以及如何评价反演的数据质量。2、热红外高光谱数据的处理还比较滞后,其大气校正、温度发射率分离、岩矿热红外遥感信息机理,矿物发射光谱特征与机理都面临许多难关,阻碍着热红外矿物填图的进一步发展。3、可见光-短波红外-热红外填图结果的综合地质应用问题,也是当下矿产资源勘查的重点和难点。4、对于多光谱与高光谱在矿物填图方面差别的研究仍不多见。本研究系统分析和总结了主要矿物的可见光-短波红外-热红外光谱机理和分类,对常见矿物光谱进行了分析,修改、扩充、细化了基于光谱特征的分层识别矿物谱系,使矿物识别扩展到热红外谱段。本研究以甘肃柳园地区为例,针对航空高光谱谱可见光-短波红外的CASI/SASI,详细阐述了其数据处理流程,结合野外实测定标点数据,应用FLAASH和经验线相结合的方法实现大气校正。针对航空热红外TASI数据,通过实验对比研究热红外高光谱数据的相对辐射校正、大气校正、温度与发射率分离等问题,发展一套与TASI数据预处理（辐射校正、大气校正和发射率反演）相配套的预处理技术体系。参照成像光谱数据处理分析方法,基于“矿物分层识别规则”识别矿物端元,利用混合协调匹配滤波的方法实现矿物填图,得到研究区的矿物分布图。依据机载高光谱遥感数据CASI、SASI、TASI提取的矿物信息,初步对研究区进行了找矿应用探索。提出一个新的方法来计算水汽含量来实现ASTER数据的大气校正。结合机载CASI+SASI计算校正因子,消除ASTER波段异常。根据光谱特征,提出基于逻辑运算的光谱指数法进行矿物填图,并将高光谱填图结果与多光谱填图结果进行对比。研究结果表明,基于空-地回归的大气校正,削弱了校正带来的虚假特征,减少了校正误差。利用ASTER第8波段吸收深度与水汽含量的关系计算水汽含量来进行ASTER数据的大气校正切实可行,且在干旱裸露地区取得较好效果。TASI数据预处理体系提高了地物热红外发射率反演的精度,可见光-短波红外的成像光谱数据填图处理方法是热红外矿物填图的有效途径之一。利用机载全波段高光谱遥感技术进行地质矿产勘查效果良好,具有很大的潜力,其最大的优点在于能把找矿异常信息快速定位。
独文惠[8]（2014）在《基于多源遥感影像的找矿信息提取与应用》文中指出遥感技术越来越多地应用到矿产资源勘查和资源评价中,尤其是在地质成矿信息提取方面具有的技术优势在国内外地质找矿中发挥着重要作用。本次研究运用高中低分辨率的多源遥感数据,分区域、矿集区、矿床三个尺度,进行了构造、蚀变、岩性、矿物等地质找矿信息提取及其分析评价与应用研究工作,主要取得了以下几个方面的成果和认识:（1）区域尺度,在东南亚重要成矿区带金铜矿床多元多尺度地学空间数据库基础上,以缅甸铜金矿为例,利用ETM+遥感影像,采用比值法,阈值分割和主成分分析（PCA）提取了羟基、铁染蚀变信息;对DEM和ETM+影像进行增强处理后提取了与铜金矿化有关的线环构造。基于GIS平台,结合地质背景,利用证据权和分形方法整合地质、矿产、遥感等信息,圈定1 1个成矿远景区,并且以Hyperion矿物填图结果进行辅助分析。最后,采用现代数据库技术与GIS技术,系统建立了缅甸研究区的地质矿产数据库,为企业“走出去”与政府决策提供了基础地质矿产资料。（2）矿集区尺度,以新疆哈密红海一带铜锌多金属矿集区为例,结合研究区成矿模式,基于ETM+、ASTER、资源三号三种不同层次的遥感数据,提取了矿集区尺度的蚀变信息、岩性、构造等遥感地质找矿信息,并对提取结果进行了评价分析与应用,结果表明:ETM+数据的羟基、铁染蚀变信息与区域的构造格架、矿点、赋矿地层、负地形的空间分布有密切关系;基于ASTER数据提取的高岭土化、青磐岩化、褐铁矿化、硅化、钾化、碳酸盐化蚀变信息有较好的分带性分布特征,和区域线性构造、环形构造、野外验证的矿化点的分布密切相关;基于资源三号数据进行了构造与岩性的解译,岩性的分布与已有地质资料、野外采样点信息基本一致,岩性界线的展布与矿集区的线环构造空间分布密切相关,为矿床尺度遥感地质找矿奠定了基础。（3）矿床尺度,针对红石-梅岭矿区、红山矿区、红海矿区,基于ASTER数据提取了 6种蚀变信息,经分析可知矿区尺度蚀变信息具有明显分带性分布特征,红石-梅岭、红山、红海矿区位于蚀变分带的核心部位,蚀变分带核心部位可以作为以后找矿的有利位置;基于Hyperion数据进行矿物填图获取了13种矿物类型与分布特征,与相应野外验证点信息基本一致;基于资源三号高分影像进行构造、岩性进行解译,与矿区的地质背景相符,深化了研究区大比例尺遥感地质调查。（4）初步总结了一套可重复的基于高中低分辨率多源遥感数据、应用于多尺度研究区的遥感地质找矿信息提取的技术流程和快速有效的遥感地质找矿模式。
邓辉[9]（2014）在《西南三江德钦—木里地区铜多金属遥感找矿信息研究》文中研究指明西南―三江‖成矿带是特提斯-喜马拉雅巨型成矿域的重要组成部分，成矿带先后经历了晚古生代-中生代特提斯构造演化和新生代大陆碰撞造山的叠加转换，构造-岩浆-流体活动强烈，成矿条件优越，资源潜力巨大。本文选取西南三江成矿带中段德钦至木里地区作为研究区域，利用遥感技术进行遥感找矿信息的提取研究，区域为中高植被覆盖，遥感找矿弱信息提取成为研究难点问题。本论文通过对已有地质资料和前人研究成果进行分析，总结出区内的地质矿产特征，为遥感找矿信息提取提供理论依据。在此基础上进行野外地质调查收集区内地质、矿产、植被、土壤和植被光谱等信息，利用多光谱、高光谱、雷达等遥感数据提取线环构造信息、遥感矿化蚀变信息和遥感生物地球化学信息，并将提取的遥感找矿信息与地质矿产资料进行综合分析，总结区内的矿床分布特征，圈定找矿远景区。论文的主要研究内容和取得的主要研究成果如下：（1）通过数字图像处理的方法，将多光谱、高光谱和雷达等遥感数据进行有效集成。研究区位于西南―三江‖中部中高植被覆盖区，本次研究选用光学和雷达数据，综合两类数据的优点进行遥感找矿弱信息的提取研究。光学遥感数据主要进行辐射校正、几何校正、镶嵌融合等预处理，雷达数据进行聚焦处理、多视处理、斑点滤波、地理编码和辐射定标，实现雷达数据和光学数据的集成，总结出适合遥感找矿信息提取的多源遥感数据集成方法和技术。（2）利用遥感技术进行线性构造和环形构造的遥感解译。本次研究中结合光学遥感数据和雷达数据的优点进行分层次构造解译。全区宏观构造利用OLI遥感数据进行解译，通过对OLI遥感数据进行彩色合成、卷积滤波等图像增强处理，突出影像中纹理和线性信息，研究结果表明卷积滤波中的高通滤波、拉普拉斯滤波和方向滤波对线性构造的增强效果明显。合成孔径雷达数据采用与多光谱复合、极化合成等方法进行彩色合成，能够有效增强地质构造信息。多极化数据采用2HV，HH+VV，HH-VV方式RGB假彩色合成图像具有色彩反差适中，有效增强图像纹理特征的优点，能够很好的反映出构造信息。单极化数据通过与OLI多光谱遥感数据进行复合，复合后影像综合多光谱数据色彩丰富和SAR图像纹理特征信息，有效增强构造信息。（3）运用数量化分析方法对研究区内线环构造分布特征进行分析，总结出区内线环构造分布特点及其与成矿的关系。从研究区走向玫瑰图分析得出区内的线性构造方向性强，北西向线性构造最为发育，其次发育近南北向和北东向线性构造。线性构造分区特征明显，优势方位局部差异明显，研究区金沙江以西地区主要发育以近南北向构造，东部地区线性构造呈菱形格子状分布。环形构造的分布与线性构造具有很好的相关性，主要分布在研究区中东部区域，呈现聚集分布的特点。线性体交点密度高值区与铜和银多金属矿化相关性较好，环形构造交点高密度地区与热液型矿床的分布具有很好的相关性，能够为热液型矿床的预测提供重要的指示性信息。（4）利用多光谱和高光谱数据进行研究区遥感矿化蚀变信息的提取。通过对OLI和ASTER多光谱数据比值法和主成分分析法提取的遥感矿化蚀变信息效果对比分析得出，中高植被覆盖区采用去干扰主成分分析的方法明显优于比值法。Hyperion高光谱利用光谱角制图法和基于波谱识别的方法提取蚀变矿物，光谱角制图方法提取出白云石、绿泥石、褐铁矿、黄铁矿、伊利石和蒙脱石等6种蚀变矿物，基于波谱识别的方法提取的蚀变信息增加了对白云石、方解石、透闪石和高岭土四类蚀变矿物的识别。通过将提取的蚀变矿物进行验证发现，高光谱数据采用光谱角填图的方法能够对蚀变矿物进行有效识别。（5）斑岩型铜矿体埋藏浅，成矿元素和伴生元素易于通过地下水带至土壤覆盖层被植物吸收，对植物产生毒害作用，因此论文选取雪鸡坪、春都、普朗和红山等斑岩型铜矿集中分布区域进行矿产资源遥感生物地球化学效应研究。通过对区内云南松、冷杉、落叶松、高山栎和杜鹃等优势物种的野外实测波谱曲线进行分析发现，受毒害植物波谱曲线出现不同程度的蓝移现象，其在遥感影像的灰度值一般高于背景区植被，灰度值与植物叶中的Co和Cd元素，土壤中的Mn和Sb元素相关性大。研究成果能够为中高植被覆盖区的矿床勘查提供参考依据。（6）通过基于地质和遥感信息对矿床的分布特征进行分析得出，二叠系和三叠系是研究区内的主要的成矿地层，区内新生代、中生代和古生代岩体均有分布，成矿的岩体主要是中生代三叠纪岩体。矿床主要集中分布于环形构造边缘、线环构造交叉部位和线性构造交叉点，遥感矿化蚀变信息多分布于矿床外围及附近，对矿床具有一定的指示作用，通过综合研究圈定出欠虽-普朗铜多金属找矿远景区和羊拉铜矿找矿远景区。
朱骏[10]（2012）在《植被干扰区蚀变信息遥感提取方法研究》文中进行了进一步梳理遥感技术凭借其自身独有的速度快、成本低、省时省力等特点,可以快速的圈定找矿靶区,为常规找矿方法指明方向,缩小工作范围,提高工作效率,大大加快找矿速度,缓解矿产资源紧缺的现状。遥感蚀变信息提取工作能够快速提取与成矿有关的蚀变信息,相对传统遥感地质构造解译工作,更能展现遥感找矿快速的优势。尽管遥感蚀变信息提取在矿产勘查及资源潜力评价中的应用已十分广泛,然而,对找矿有指示意义的遥感蚀变信息,常常由于受其它地物（如土壤和植被等）信息的干扰,加之受遥感图像的波谱分辨率和空间分辨率的制约,往往表现很微弱。这些对提取出的遥感蚀变信息的可信度、实际应用效果会产生一些影响,一定程度上限制了遥感技术在地质找矿工作中更好的发挥作用。尤其在像浙江省这样的植被覆盖较多的地区开展遥感蚀变信息提取面临的植被干扰较多,提取效果往往不如岩石裸露干扰较小的地区。鉴于此,本研究以如何减轻植被干扰对遥感蚀变信息提取的影响为出发点,在全国矿产资源潜力评价项目的支持下,应用实际遥感找矿工作中常用遥感数据,在浙江省遂昌治岭头银坑山研究区,进行抗植被干扰遥感蚀变信息提取方法研究。在前期开展研究区实地考察大量岩石采样的基础上,通过研究目前常用遥感蚀变信息提取方法和消除植被干扰影响方法,提出一个改进的有效减轻植被干扰影响的遥感蚀变信息提取方法。该方法的核心思想是,影像“纯”植被光谱提取+岩石抗植被干扰能力分析+植被影响消弱+SAM提取蚀变信息。它能较传统植被掩膜法“主动”消弱植被干扰影响,同时又克服了传统混合像元分解补偿置换法操作复杂,不利于在实际工作中开展的缺点。应用提出的方法在研究区开展实验,结果表明本研究提出的方法能够起到减轻植被干扰影响的作用,使得蚀变信息能更好的被提取出来。另外,针对实际工作中,时常面临工作区范围大,涉及遥感影像景数多,时间紧,工作区又存在植被干扰影响的情况,在研究分析和比较常用三大遥感蚀变信息提取方法的基础上,并结合考虑植被干扰对它们的影响,提出了一种适合在植被干扰区快速开展遥感蚀变信息提取的方法。通过研究区实验表明,采用ASTER（5+7）/6或ASTER（7/6）*（4/6）提取羟基蚀变,采用ASTER2/1或ASTER（4/3）+（2/1）提取铁染蚀变,受植被干扰影响相对较小,能够达到既快速又相对准确的提取出植被干扰区遥感蚀变信息的目的。本研究的成果能够对今后在全国类似浙江省这样的植被覆盖区域开展矿产调查、资源潜力评价项目的遥感蚀变信息提取工作提供一定的借鉴,为实际找矿工作服务。
二、航天遥感信息提取技术方法与地质遥感技术在植被覆盖地区的找矿应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、航天遥感信息提取技术方法与地质遥感技术在植被覆盖地区的找矿应用（论文提纲范文）
（1）“空天”高分辨率遥感技术及其在铀资源勘查中的应用进展与发展建议（论文提纲范文）
| 1“空天”高分辨率遥感技术方法 |
| 1.1航天高分辨率遥感技术 |
| 1.1.1航天高空间分辨率光学遥感技术 |
| 1.1.2航天高空间分辨率雷达遥感技术 |
| 1.1.3航天高光谱遥感技术 |
| 1.2航空高光谱遥感技术 |
| 1.3无人机载高光谱遥感技术 |
| 1.4铀资源勘查高分辨率遥感技术标准 |
| 1.5铀资源遥感勘查其他重要信息技术 |
| 2“空天”高分辨率遥感技术铀矿勘查应用进展 |
| 2.2航天高分辨率遥感技术在热液型铀矿勘查中的应用进展 |
| 2.3航空高光谱遥感技术在火山岩型铀矿勘查中的应用进展 |
| 2.4航空高光谱遥感技术在花岗岩型铀矿勘查中的应用进展 |
| 2.5航空高光谱遥感技术在金、铜矿等金属矿产勘查中的应用进展 |
| 3“空天”高分辨率遥感技术在铀资源“摸清家底”中的应用建议 |
| 3.1深化认识“空天”高分辨率遥感技术在铀资源调查中的应用 |
| 3.2实施我国铀资源“摸清家底”高光谱调查先锋行动 |
| 3.3加强技术攻关与技术标准规范制定 |
| 3.4加强“空天”分辨率遥感技术“走出去” |
| 4结论 |
（2）基于光学与雷达遥感的协同找矿信息提取研究 ——以西藏阿里扎西岗地区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外遥感找矿现状 |
| 1.2.1 光学遥感找矿现状 |
| 1.2.2 雷达遥感找矿现状 |
| 1.3 班公湖—怒江缝合带铜矿找矿进展 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 完成工作量 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.2 区域地质概况 |
| 2.2.1 地层 |
| 2.2.2 构造 |
| 2.2.3 岩浆岩 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 典型矿床研究 |
| 3.1 区域地质背景 |
| 3.2 矿区地质 |
| 3.2.1 地层 |
| 3.2.2 岩浆岩 |
| 3.2.3 构造 |
| 3.3 矿体及矿石特征 |
| 3.4 蚀变特征 |
| 3.5 遥感蚀变信息特征 |
| 3.5.1 样品波谱分析 |
| 3.5.2 遥感蚀变信息分布 |
| 3.6 遥感找矿模型建立 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 遥感数据选择及预处理 |
| 4.1 遥感数据的选择 |
| 4.1.1 光学遥感数据的选择 |
| 4.1.2 雷达遥感数据的选择 |
| 4.2 遥感数据的预处理 |
| 4.2.1 光学遥感数据的预处理 |
| 4.2.2 雷达遥感数据的预处理 |
| 4.2.3 三维可视化 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 遥感蚀变信息提取 |
| 5.1 图像模型分析 |
| 5.1.1 典型蚀变矿物光谱特征分析 |
| 5.1.2 图像模型建立 |
| 5.1.3 基于图像模型的信息提取 |
| 5.2 研究区遥感蚀变信息提取 |
| 5.2.1 去除边框 |
| 5.2.2 去除干扰 |
| 5.2.3 建立掩膜 |
| 5.2.4 无损拉伸 |
| 5.2.5 蚀变信息提取 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 遥感岩性及构造信息提取 |
| 6.1 遥感岩性信息提取 |
| 6.1.1 基于光学遥感岩性信息增强 |
| 6.1.2 基于雷达遥感岩性信息增强 |
| 6.1.3 遥感岩性信息提取结果 |
| 6.2 遥感构造信息提取 |
| 6.2.1 光学遥感构造信息解译标志 |
| 6.2.2 雷达遥感影像构造信息增强 |
| 6.2.3 遥感构造信息提取结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 遥感找矿预测及查证 |
| 7.1 远景区圈定 |
| 7.2 查证 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 结论与讨论 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 问题与下一步工作思考 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）新疆西准噶尔哈图山一带遥感地质解译及矿化蚀变信息提取研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究内容与研究路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究路线 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 自然地理、经济和交通概况 |
| 2.2 矿产勘查现状 |
| 2.3 地层 |
| 2.4 侵入岩 |
| 2.5 地质构造 |
| 2.6 矿产特征 |
| 第三章 遥感数据源与预处理 |
| 3.1 遥感数据源 |
| 3.2 遥感数据预处理 |
| 3.2.1 LandsatETM+数据预处理 |
| 3.2.2 ASTERL1B数据预处理 |
| 第四章 遥感地质解译 |
| 4.1 地质体影像区划分 |
| 4.2 构造解译 |
| 4.2.1 构造影像增强 |
| 4.2.2 构造解译 |
| 4.3 岩性和地层的遥感解译 |
| 第五章 遥感矿化蚀变信息提取 |
| 5.1 理论依据与方法选择 |
| 5.2 掩膜处理去干扰 |
| 5.3 蚀变信息提取 |
| 第六章 成矿预测与靶区圈定 |
| 6.1 成矿预测 |
| 6.2 找矿靶区划分及特征 |
| 结论 |
| 主要认识与成果 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士论文期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）遥感技术在水文地质环境地质调查中的应用 ——以新疆北屯地区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 研究现状与进展 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 第2章 研究区概况 |
| 2.1 地理位置与交通 |
| 2.2 地形地貌 |
| 2.3 气候与水文 |
| 2.4 社会经济 |
| 第3章 遥感解译技术简介 |
| 3.1 遥感数据源及特征 |
| 3.2 遥感信息解译基础 |
| 第4章 数据处理与方法 |
| 4.1 遥感影像预处理 |
| 4.2 遥感影像解译 |
| 4.3 遥感影像地图的制作与变化信息的提取 |
| 第5章 北屯地区水文地质遥感解译及分析 |
| 5.1 地形地貌解译及分析 |
| 5.2 地表水解译及分析 |
| 5.3 地下水解译及分析 |
| 第6章 北屯地区环境地质遥感解译及分析 |
| 6.1 1994 年北屯地区环境地质遥感解译 |
| 6.2 2012 年北屯地区环境地质遥感解译 |
| 6.3 北屯地区生态环境动态变化分析 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）遥感技术在内蒙古甘河等地地质矿产调查中的应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题的来源、目的和意义 |
| 1.1.1 选题的来源 |
| 1.1.2 选题的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究情况 |
| 1.2.1 国外研究动态及现状 |
| 1.2.2 国内研究动态及现状 |
| 1.3 研究内容、研究思路与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 区域地质概况 |
| 2.1 研究区地理概况 |
| 2.2 区域地质概况 |
| 2.2.1 地层 |
| 2.2.2 侵入岩 |
| 2.2.3 火山岩 |
| 2.2.4 构造 |
| 2.2.5 区域矿产分布 |
| 第3章 遥感图像处理 |
| 3.1 遥感数据源的选择 |
| 3.2 波段选择 |
| 3.2.1 ETM+数据最优波段组合 |
| 3.2.2 高分一号数据最优波段组合 |
| 3.3 遥感图像校正 |
| 3.4 图像融合与增强 |
| 第4章 遥感地质解译 |
| 4.1 遥感地质解译方法 |
| 4.2 遥感解译程度分区 |
| 4.3 遥感地质影像特征及解译效果 |
| 4.3.1 研究区地层影像特征 |
| 4.3.2 研究区侵入岩影像特征 |
| 4.3.3 线性构造解译特征及解译效果 |
| 4.3.4 环形构造解译特征及解译效果 |
| 第5章 遥感蚀变信息提取 |
| 5.1 蚀变信息提取的理论基础 |
| 5.1.1 地质依据 |
| 5.1.2 波谱依据 |
| 5.2 蚀变信息提取的方法研究 |
| 5.3 蚀变信息提取 |
| 5.3.1 去除干扰信息 |
| 5.3.2 提取蚀变信息 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 存在不足 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（6）高植被覆盖区铜钼矿遥感植被地球化学特征提取（论文提纲范文）
| 作者简介 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 选题背景及意义 |
| 1.1.1 选题依据及背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多光谱遥感地质解译研究现状 |
| 1.2.2 高光谱遥感找矿应用研究现状 |
| 1.2.3 遥感植被地球化学应用研究现状 |
| 1.2.4 发展趋势 |
| §1.3 研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容及工作量 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第二章 研究区概况 |
| §2.1 研究区地质背景 |
| 2.1.1 地层 |
| 2.1.2 岩浆岩 |
| 2.1.3 构造 |
| 2.1.4 矿产概况 |
| §2.2 钟腾铜钼矿区 |
| 2.2.1 地层 |
| 2.2.2 岩浆岩 |
| 2.2.3 矿床特征及蚀变类型 |
| §2.3 泮池铜钼矿区 |
| 2.3.1 地层 |
| 2.3.2 岩浆岩 |
| 2.3.3 构造 |
| 2.3.4 围岩蚀变及矿化围岩 |
| §2.4 鸡笼山Pb、Zn、Mo异常区 |
| 2.4.1 岩浆岩 |
| 2.4.2 矿化特征 |
| §2.5 大芹山W、Mo、Sn异常区 |
| 2.5.1 地层 |
| 2.5.2 构造 |
| 2.5.3 岩浆岩 |
| §2.6 自然景观与植被群落 |
| 2.6.1 研究区地理地貌 |
| 2.6.2 土壤类型 |
| 2.6.3 植被群落 |
| §2.7 本章小结 |
| 第三章 研究区数据获取及预处理 |
| §3.1 遥感影像获取及预处理 |
| 3.1.1 多光谱数据源及预处理 |
| 3.1.2 高光谱数据源及预处理 |
| §3.2 研究区野外典型地物波谱采集及处理 |
| 3.2.1 典型地物波谱采集及分析 |
| 3.2.2 光谱数据库 |
| §3.3 地球化学数据采集及分析 |
| 3.3.1 岩石、土壤及植被样品采集 |
| 3.3.2 样品处理及元素含量测试方法 |
| §3.4 本章小结 |
| 第四章 遥感数据及野外植被波谱特征分析 |
| §4.1 多光谱数据构造解译及定量分析 |
| 4.1.1 三维遥感影像构造解译 |
| 4.1.2 解译标志 |
| 4.1.3 线性构造分形特征 |
| §4.2 野外采集典型植被波谱特征 |
| 4.2.1 柚树波谱特征 |
| 4.2.2 芒萁波谱特征 |
| 4.2.3 乌毛蕨波谱特征 |
| 4.2.4 茅草波谱特征 |
| §4.3 本章小结 |
| 第五章 研究区采集样本地球化学特征 |
| §5.1 岩石地球化学特征 |
| §5.2 土壤地球化学特征 |
| §5.3 植被群落地球化学特征 |
| 5.3.1 植被金属元素含量分布 |
| 5.3.2 不同器官金属元素含量分布 |
| §5.4 本章小结 |
| 第六章 遥感植被地球化学异常特征提取 |
| §6.1 找矿有效指示性植被及元素选择 |
| 6.1.1 判别原则 |
| 6.1.2 有效指示性植被及元素 |
| §6.2 高光谱遥感植被地球化学统计模型 |
| 6.2.1 实验测试样本选择 |
| 6.2.2 多元回归分析模型 |
| 6.2.3 成矿元素含量空间分布定量反演 |
| 6.2.4 高光谱遥感植物地球化学异常 |
| §6.3 遥感植被地球化学综合异常提取 |
| §6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| §7.1 总结 |
| §7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）基于多/高光谱数据处理及其岩矿信息提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 成像光谱仪进展 |
| 1.2.2 岩矿波谱特征研究现状 |
| 1.2.3 数据处理研究现状 |
| 1.2.4 岩矿信息提取研究现状 |
| 1.2.5 存在问题 |
| 1.3 课题的主要研究内容和技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 遥感岩矿信息提取理论基础及岩矿波谱特征分析 |
| 2.1 岩矿波谱响应机理 |
| 2.2 可见光-短波红外波谱特征分析 |
| 2.3 热红外波谱特征分析 |
| 2.4 高光谱矿物分层识别规则 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 研究区地质概况及数据特征 |
| 3.1 研究区地质概况 |
| 3.1.1 地层 |
| 3.1.2 构造 |
| 3.1.3 岩浆岩 |
| 3.1.4 矿产 |
| 3.2 数据获取与数据特征 |
| 3.2.1 CASI/SASI/TASI高光谱遥感影像数据特征 |
| 3.2.2 ASTER遥感影像特征 |
| 3.2.3 光谱数据采集 |
| 第四章 机载高光谱CASI+SASI数据的岩矿信息提取 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.2 大气校正 |
| 4.2.1 大气校正 |
| 4.2.2 大气校正精度评价 |
| 4.3 矿物填图 |
| 4.3.1 填图方法 |
| 4.3.2 填图精度验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 机载热红外高光谱TASI数据岩矿信息提取 |
| 5.1 数据预处理 |
| 5.2 大气校正 |
| 5.3 温度发射率分离 |
| 5.3.1 方法选择 |
| 5.3.2 温度发射率分离 |
| 5.4 大气校正和迭代算法模型精度评价 |
| 5.5 研究区发射光谱质量评价 |
| 5.6 矿物填图 |
| 5.6.1 研究区样品的岩石光谱特征 |
| 5.6.2 矿物填图方法 |
| 5.6.3 矿物填图结果验证 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 多景ASTER数据的大气校正及数据质量评价研究 |
| 6.1 ASTER数据VNIR-SWIR的光谱重建 |
| 6.2 VNIR-SWIR大气校正精度评价 |
| 6.3 VNIR-SWIR矿物填图 |
| 6.3.1 矿物填图方法 |
| 6.3.2 填图结果验证 |
| 6.3.3 方法讨论 |
| 6.4 多光谱/高光谱遥感矿物填图对比 |
| 6.4.1 ASTER与CASI_SASI大气校正对比 |
| 6.4.2 矿物填图对比 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 基于CASI_SASI_TASI高光谱遥感在地质找矿中的初步应用 |
| 7.1 研究区提取的岩矿信息分布特征 |
| 7.2 基于CASI_SASI_TASI高光谱遥感在地质找矿中初步应用 |
| 7.2.1 石英脉型金矿床找矿预测 |
| 7.2.2 矽卡岩型矿床找矿预测 |
| 7.2.3 提取的岩矿信息在找矿预测中的综合应用 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 主要成果及存在问题 |
| 8.1 主要成果 |
| 8.2 存在问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（8）基于多源遥感影像的找矿信息提取与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与项目依托 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 项目依托 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 遥感找矿信息提取的研究现状 |
| 1.3.1 遥感构造信息提取 |
| 1.3.2 遥感蚀变信息提取 |
| 1.3.3 高光谱矿物信息提取 |
| 1.3.4 遥感岩性信息提取 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容与研究思路 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究安排与主要成果 |
| 1.5.1 研究安排 |
| 1.5.2 主要成果 |
| 第2章 遥感数据源及找矿信息提取 |
| 2.1 遥感构造信息提取 |
| 2.1.1 遥感构造解译原则与方法 |
| 2.1.2 遥感地质构造解译标志建立 |
| 2.2 ETM+遥感蚀变信息提取 |
| 2.2.1 ETM+数据源 |
| 2.2.2 ETM+数据预处理 |
| 2.2.3 ETM+蚀变信息提取的理论基础 |
| 2.2.4 ETM+蚀变信息提取的技术方法 |
| 2.3 ASTER遥感蚀变信息提取 |
| 2.3.1 ASTER数据源 |
| 2.3.2 ASTER数据预处理 |
| 2.3.3 ASTER蚀变信息提取的理论基础 |
| 2.3.4 ASTER蚀变信息提取的技术方法 |
| 2.4 Hyperion高光谱数据矿物填图 |
| 2.4.1 Hyperion高光谱数据源 |
| 2.4.2 Hyperion高光谱数据预处理 |
| 2.4.3 Hyperion高光谱矿物填图的理论基础 |
| 2.4.4 Hyperion高光谱矿物填图的技术方法 |
| 2.5 资源三号卫星高分数据找矿信息提取 |
| 2.5.1 资源三号测绘卫星高分数据源 |
| 2.5.2 资源三号测绘卫星高分数据的预处理 |
| 2.5.3 资源三号高分数据地质找矿信息提取 |
| 第3章 区域尺度遥感找矿信息提取 |
| 3.1 区域概况 |
| 3.1.1 自然地理 |
| 3.1.2 地层 |
| 3.1.3 构造 |
| 3.1.4 岩浆岩 |
| 3.1.5 矿产 |
| 3.2 地学致矿信息的提取 |
| 3.2.1 成矿有利地层 |
| 3.2.2 遥感构造信息 |
| 3.2.3 遥感蚀变信息 |
| 3.3 成矿远景区的划分与分析 |
| 3.3.1 证据权法 |
| 3.3.2 基于C-A多重分形方法的成矿预测 |
| 3.3.3 成矿远景区的分析与评价 |
| 3.3.4 编制成矿规律图 |
| 3.4 Hyperion矿物填图 |
| 3.5 缅甸地质矿产数据库建设 |
| 3.5.1 建设地质矿产数据库的目的与意义 |
| 3.5.2 地质矿产数据库建设方案与标准 |
| 3.5.3 缅甸地质矿产数据库的建设 |
| 3.6 区域尺度解译结果分析与评价 |
| 第4章 矿集区尺度遥感找矿信息提取 |
| 4.1 矿集区地质背景 |
| 4.1.1 地层 |
| 4.1.2 侵入岩 |
| 4.1.3 火山岩 |
| 4.1.4 构造 |
| 4.2 基于ETM+影像的蚀变信息提取 |
| 4.2.1 羟基、铁染蚀变信息提取 |
| 4.2.2 蚀变信息分析与评价 |
| 4.3 基于ASTER影像的蚀变信息提取 |
| 4.3.1 高岭土化蚀变信息提取 |
| 4.3.2 青磐岩化蚀变信息提取 |
| 4.3.3 褐铁矿化蚀变信息提取 |
| 4.3.4 硅化蚀变信息提取 |
| 4.3.5 碳酸盐化蚀变信息提取 |
| 4.3.6 钾化蚀变信息提取 |
| 4.3.7 遥感蚀变信息分布特征及评价 |
| 4.4 基于资源三号高分影像的地质找矿信息提取 |
| 4.4.1 新疆哈密资源三号高分卫星影像构造信息提取 |
| 4.4.2 新疆哈密资源三号高分卫星影岩性信息提取 |
| 4.5 矿集区尺度解译结果分析与评价 |
| 第5章 矿床尺度遥感找矿信息提取 |
| 5.1 新疆哈密矿床地质背景 |
| 5.1.1 梅岭矿床地质背景 |
| 5.1.2 红石矿床地质背景 |
| 5.1.3 红海矿床地质背景 |
| 5.1.4 红山矿床地质背景 |
| 5.2 ASTER蚀变信息提取结果分析 |
| 5.3 Hyperion数据矿物信息提取与分析 |
| 5.3.1 Hyperion数据矿物填图 |
| 5.3.2 填图结果分析与评价 |
| 5.4 资源三号高分影像构造、岩性解译与分析 |
| 5.4.1 红石-梅岭矿区岩性与构造解译 |
| 5.4.2 红海矿区岩性与构造解译 |
| 5.4.3 红山矿区岩性与构造解译 |
| 5.5 矿床尺度解译结果分析与评价 |
| 第6章 结论与讨论 |
| 6.1 主要成果与创新点 |
| 6.1.1 主要成果与认识 |
| 6.1.2 创新点 |
| 6.2 存在问题与建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）西南三江德钦—木里地区铜多金属遥感找矿信息研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 岩石光谱特征研究 |
| 1.2.2 遥感矿化蚀变信息提取研究 |
| 1.2.3 地质构造异常信息提取研究 |
| 1.2.4 遥感生物地球化学研究 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 论文主要成果及创新 |
| 第2章 成矿地质背景 |
| 2.1 地层 |
| 2.2 岩浆岩 |
| 2.3 构造特征 |
| 第3章 遥感数据的选择与预处理 |
| 3.1 遥感数据的选择 |
| 3.1.1 多光谱数据 |
| 3.1.2 高光谱数据 |
| 3.1.3 雷达数据 |
| 3.2 多光谱遥感数据预处理 |
| 3.2.1 LANDSAT 8 数据预处理 |
| 3.2.2 ASTER 数据预处理 |
| 3.2.3 资源三号数据预处理 |
| 3.3 HYPERION 数据预处理 |
| 3.3.1 非正常像元纠正 |
| 3.3.2 大气校正 |
| 3.3.3 几何校正 |
| 3.4 雷达数据预处理 |
| 3.4.1 聚焦处理 |
| 3.4.2 多视处理 |
| 3.4.3 斑点滤波 |
| 3.4.4 地理编码 |
| 3.4.5 辐射定标 |
| 第4章 基于遥感技术的线环构造提取与分析 |
| 4.1 影像线性构造与环形构造 |
| 4.1.1 线性构造 |
| 4.1.2 环形构造 |
| 4.2 遥感影像线环构造信息提取 |
| 4.2.1 多光谱影像线环构造信息提取 |
| 4.2.2 雷达数据线环构造信息提取 |
| 4.3 研究区线环构造特征分析 |
| 4.3.1 线性构造特征 |
| 4.3.2 环形构造特征 |
| 4.3.3 线环构造组合特征 |
| 第5章 区域遥感矿化蚀变信息提取 |
| 5.1 矿化蚀变信息提取的波谱依据 |
| 5.1.1 地物的光谱机理 |
| 5.1.2 蚀变矿物光谱特征 |
| 5.2 遥感矿化蚀变信息提取方法 |
| 5.2.1 波段比值法 |
| 5.2.2 主成分分析法 |
| 5.2.3 光谱角制图法 |
| 5.3 遥感矿化蚀变信息提取 |
| 5.3.1 干扰信息的去除 |
| 5.3.2 波段比值法提取蚀变信息 |
| 5.3.3 主成分分析法提取蚀变信息 |
| 5.3.4 光谱角制图法提取蚀变信息 |
| 5.3.5 基于波谱识别的高光谱矿物填图 |
| 第6章 矿产资源遥感生物地球化学特征初探 |
| 6.1 生物地球化学效应基本原理 |
| 6.2 生物地球化学效应遥感特征分析 |
| 6.2.1 波谱特征分析 |
| 6.2.2 图像特征分析 |
| 6.3 研究区遥感生物地球化学数据采集 |
| 6.3.1 研究区概况 |
| 6.3.2 植物物种和群落结构调查 |
| 6.3.3 植物光谱数据采集 |
| 6.3.4 植物和土样样品采样 |
| 6.4 研究区遥感生物地球化学特征分析 |
| 6.4.1 矿产资源遥感生物地球化学波谱特征分析 |
| 6.4.2 矿产资源遥感生物地球化学图像特征分析 |
| 第7章 基于多源信息的矿床分布特征分析与找矿预测 |
| 7.1 基于地质信息的矿床分布特征 |
| 7.1.1 矿床在成矿带的分布特征 |
| 7.1.2 矿床在地层的分布特征 |
| 7.1.3 矿床在岩体的分布特征 |
| 7.2 基于遥感信息的矿床分布特征 |
| 7.2.1 线环构造与矿床的组合特征 |
| 7.2.2 蚀变信息与矿床的组合特征 |
| 7.3 综合信息找矿预测 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
（10）植被干扰区蚀变信息遥感提取方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 图目录 |
| 表目录 |
| 缩略语表 |
| 1. 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2. 研究区概况和实验数据 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究区概况 |
| 2.2.1 地理交通概况 |
| 2.2.2 以往地质工作程度 |
| 2.2.3 区域地质背景 |
| 2.3 实验遥感数据 |
| 2.3.1 多光谱中等空间分辨率影像ETM~+ |
| 2.3.2 多光谱中等空间分辨率影像ASTER |
| 2.3.3 实验数据 |
| 2.3.4 影像预处理 |
| 3. 研究区实地考察采样研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实地考察概况 |
| 3.3 岩石样本光谱测量 |
| 3.4 岩石样本成份鉴定 |
| 3.5 蚀变矿物的波谱特征 |
| 3.5.1 羟基类 |
| 3.5.2 铁染及黄铁矿化 |
| 3.5.3 绢云母化 |
| 3.5.4 绿泥石化 |
| 3.5.5 碳酸盐化 |
| 3.6 采样岩石表面与新鲜面波谱关系 |
| 3.7 本章小结 |
| 4. 抗植被干扰遥感蚀变信息提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 常用遥感蚀变信息提取方法 |
| 4.2.1 波段比值 |
| 4.2.2 主成分分析(PCA) |
| 4.2.3 比值-主成分分析法 |
| 4.2.4 光谱角匹配法(SAM) |
| 4.2.5 波谱特征拟合法(SFF) |
| 4.2.6 最小能量约束法(CEM) |
| 4.2.7 混合调谐匹配滤波(MTMF) |
| 4.3 常用抗植被干扰方法 |
| 4.3.1 植被掩膜 |
| 4.3.2 混合像元分解补偿置换 |
| 4.4 改进的抗植被影响遥感蚀变提取方法 |
| 4.4.1 “纯”植被光谱提取 |
| 4.4.2 参考光谱获取 |
| 4.4.3 工作区岩石抗植被干扰能力分析 |
| 4.4.4 植被影响消弱 |
| 4.4.5 基于SAM蚀变信息提取 |
| 4.5 研究区岩石抗植被干扰能力分析 |
| 4.5.1 在研究区ETM~+影像上 |
| 4.5.2 在研究区ASTER影像上 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.6.1 研究区ETM~+影像实验 |
| 4.6.2 研究区ASTER影像实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 5. 植被干扰区快速遥感蚀变信息提取 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 各种提取方法的效率比较 |
| 5.3 提取的蚀变类型及相应比值法 |
| 5.4 植被因素对比值的影响 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 羟基类蚀变提取结果评价与分析 |
| 5.5.2 铁染类蚀变提取结果评价与分析 |
| 5.6 植被干扰区快速遥感蚀变提取方案 |
| 5.7 本章小结 |
| 6. 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点和成果 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 项目来源与经费支持 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、航天遥感信息提取技术方法与地质遥感技术在植被覆盖地区的找矿应用（论文参考文献）
- [1]“空天”高分辨率遥感技术及其在铀资源勘查中的应用进展与发展建议[J]. 叶发旺,张川,李瀚波,余长发,刘洪成,孟树,邱骏挺,童勤龙,田丰,秦凯,武鼎,郭帮杰,裴承凯,朱黎江,车永飞,任梦如,田青林. 铀矿地质, 2021(03)
- [2]基于光学与雷达遥感的协同找矿信息提取研究 ——以西藏阿里扎西岗地区为例[D]. 崔舜铫. 中国地质大学(北京), 2019(02)
- [3]新疆西准噶尔哈图山一带遥感地质解译及矿化蚀变信息提取研究[D]. 王依可. 长安大学, 2018(01)
- [4]遥感技术在水文地质环境地质调查中的应用 ——以新疆北屯地区为例[D]. 马仲民. 新疆农业大学, 2017(02)
- [5]遥感技术在内蒙古甘河等地地质矿产调查中的应用[D]. 王学超. 吉林大学, 2016(03)
- [6]高植被覆盖区铜钼矿遥感植被地球化学特征提取[D]. 吕程. 中国地质大学, 2016(02)
- [7]基于多/高光谱数据处理及其岩矿信息提取方法研究[D]. 崔静. 中国地质大学(北京), 2014(04)
- [8]基于多源遥感影像的找矿信息提取与应用[D]. 独文惠. 中国地质大学(北京), 2014(04)
- [9]西南三江德钦—木里地区铜多金属遥感找矿信息研究[D]. 邓辉. 成都理工大学, 2014(04)
- [10]植被干扰区蚀变信息遥感提取方法研究[D]. 朱骏. 浙江大学, 2012(08)