玄武巖作為探測地球深部的“探針”和“窗口”,其空間分布對構(gòu)造背景、巖石圈深部的動力學(xué)背景和地質(zhì)找礦潛力等研究具有重要意義。由于大面積的第四系沉積物的覆蓋,集寧玄武巖的巖性特征、邊界不甚清晰,使其巖性識別成為一大難題。近年來,物化探、遙感技術(shù)作為人類研究地表的重要技術(shù)手段已廣泛應(yīng)用于覆蓋區(qū)巖性識別中。然而,由于光學(xué)遙感數(shù)據(jù)只能獲取地表信息、物化探數(shù)據(jù)存在采樣不連續(xù)、比例尺小等缺陷,覆蓋區(qū)巖性填圖精度較低。為了提高覆蓋區(qū)的玄武巖識別精度,本研究以內(nèi)蒙古自治區(qū)烏蘭察布市集寧區(qū)的興和——鄂卜坪淺覆蓋區(qū)為實驗區(qū),深入、全面地探討如何協(xié)同利用遙感、地球化學(xué)、地質(zhì)等多源數(shù)據(jù)對覆蓋區(qū)玄武巖進(jìn)行自動分類識別,明確覆蓋區(qū)內(nèi)玄武巖的空間分布。本研究的主要內(nèi)容和成果如下:（1）通過多種多光譜遙感圖像數(shù)據(jù)的巖性目視解譯、巖性信息增強和機器學(xué)習(xí)分類比較,尋找適合多源數(shù)據(jù)協(xié)同識別覆蓋區(qū)巖性的最佳數(shù)據(jù)組合和最優(yōu)算法。實驗證實:多源遙感數(shù)據(jù)組合的巖性分類能力顯著優(yōu)于單一遙感數(shù)據(jù);而支持向量機（Supporting Vector Machine,SVM）在利用多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行覆蓋區(qū)巖性識別中具有很大優(yōu)勢;（2）基于區(qū)域內(nèi)... 

【文章來源】：中國地質(zhì)大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：104 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

部分典型鐵氧化物含羥基類礦物和碳酸鹽礦物（右

1緒論101.2.2.1目視解譯目視解譯是最簡單和最早期的巖性地層分析方法。其主要依靠不同巖性地層單元在遙感影像上呈現(xiàn)的色調(diào)、形態(tài)等差異進(jìn)行目視判別。這一過程需借助光學(xué)儀器或計算機等圖像處理系統(tǒng)對遙感圖像中的巖性信息進(jìn)行增強（戈文艷，2018）。巖石因礦物組成、風(fēng)化程度等不同，形成各自獨特的光譜特征，反映在影像上主要為顏色、色調(diào)、紋理等差異，可通過波段組合等處理突出像元色調(diào)差異（張翠芬等，2017）。例如Moore等人利用Landsat7數(shù)據(jù)識別裸露區(qū)玄武巖露頭（Mooreetal.,2007）。此外，Drury和Darning提出了一些區(qū)分巖性和巖石類型的比值增強方法，同時發(fā)現(xiàn)彩色合成中的假彩色比值圖像RGB:5/4、5/1和3/7是表征裸露區(qū)內(nèi)玄武巖的最佳結(jié)果（Drury,1987；Darning,1998）。Amer等人（2010）利用（2+4）/3，（5+7）/6和（7+9）/8的波段比值的方法假彩色合成對蛇綠巖（蛇紋巖，變輝長巖，變玄武巖）進(jìn)行了巖性增強識別。但目視解譯畢竟是人工解譯，對解譯人員的專業(yè)知識和經(jīng)驗要求比較高，而且工作效率偏低，如今主要作為巖性識別過程的輔助手段（石振杰，2016；戈文艷，2018）。1.2.2.2計算機自動解譯計算機自動解譯巖性分類方法種類繁多，大致上可分為傳統(tǒng)的基于像元的巖性分類和面向?qū)ο蟮膸r性分類技術(shù)�；谙裨膸r性分類方法。巖石對不同波長電磁波有選擇的吸收、反射、透射和散射的綜合響應(yīng)，因其組成礦物的化學(xué)成分和物理結(jié)構(gòu)的不同形成各自獨特圖1-2巖性識別技術(shù)簡單分類示意圖

內(nèi)蒙古集寧地理位置圖

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：2991485