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关于遥感论文范文 基于高分辨率影像矿山开发遥感调查和监测应用相关论文写作参考文献

分类:本科论文 原创主题:遥感论文 更新时间:2024-03-15

基于高分辨率影像矿山开发遥感调查和监测应用是关于对写作遥感论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文遥感专业论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。

摘 要:本文以安徽省主要矿集区为研究区域,采用高分辨率Ikonos、Quickbird、Geoeye-1、Worldview-2、高分一号、高分二号、无人机遥感影像数据,通过图像的几何纠正、正射校正、增强和融合处理,结合野外调查和室内初步判读,对开发状况和勘探状况等信息建立解译标志,通过采矿权、探矿权数据与遥感影像进行叠加,实现对矿产资源开发利用状况、矿山环境调查与监测工作.结论:(1)在数据处理上,Pansharping融合方法在矿山开发地物的识别上较好,能够很好的保持图像的光谱、空间和纹理特征;(2)建立露天开采、地下开采与勘探的解译标志;(3)能够及时的识别越界开采、无证开采、以采代探、井工变露采和违法勘查等多种违规类型矿山;(4)能够满足1:1万矿山开发遥感调查与监测的要求.因此,采用高分辨率遥感数据能够及时、准确的监测到矿山的开发状况,为政府整顿矿山开发秩序、矿山地质环境恢复治理提供重要技术支撑和决策依据.

关键词:矿山开发;遥感;矿山环境;GIS

近年来,随着经济社会发展对矿产品需求的增加,违法开采矿产资源的行为时有发生,2008年,国土资源部对全国“163”个重点矿区进行了重点关注,2010年至今,在全国又开展了矿产卫片执法检查.那么,如何提高对违法开采矿山的管理效率,科学合理有序的开发、保护矿产资源具有重要意义.随着遥感技术的发展,国产卫星的数据保障程度提高,特别是近年来高分一号、高分二号高空间分辨率遥感影像的应用,其具有宏观性、客观性、现势性的特点,为我们监测重要矿集区的矿山开发状况和矿山环境提供数据保证.

1. 研究区概况

选取安徽省马鞍山、广德、宿州、淮南、淮北、霍邱、铜陵等重要矿区为监测区.研究区内矿产资源种类较多、储量丰富,其中煤、铁、铜、水泥用灰岩、方解石是安徽省优势矿产,其资源储量在华东乃至全国均位于前列,是长三角经济区能源、金属和非金属原材料基地,主要矿种产地分布相对比较集中,以露天开采矿山为主.

2. 资料获取

全面收集了安徽省的自然地理概况、地形地貌、矿产类型及分布、1∶5万地形图等.遥感数据主要是高分一号、高分二号、IKONOS、Geoeye等数据.

3. 图像处理

(1)几何纠正

以马鞍山矿区Geoeye影像为例,通过取15个纠正点,结果误差控制小于1个象元(图1).总的来说,安徽省高分遥感影像清晰、层次分明、色调均匀、反差适中,符合技术标准的要求.

(2)数据融合

①Brovey变换法

Brovey变换法也称为彩色标准化(color normalized)变换融合,是一种用来对来自不同传感器的数据进行融合的较为简单的融合方法,该方法通过归一化后的多光谱波段与高分辨率影像相乘来增强影像的信息.

②IHS变换法

IHS(Intensity-Hue-Saturation)变换是遥感影像融合算法中十分广泛的一种RGB彩色融合变换法.它将遥感影像从彩色空间红、绿、蓝转换到以亮度(I)、色调(H)、饱和度(S)作为定位参数的色彩空间,然后将高分辨率全色波段与IHS色彩空间的I(亮度)波段进行直方图匹配,并代替I波段与H、S波段通过IHS逆变换得到最终的融合影像.其变换公式表示为:

Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ式中:Ⅰ表示颜色的亮度,主要反映图像中地物反射的全部能量和图像所包含的空间信息,对应于图像的地面分辨率;H表示色度,是指组成色彩的主波长,由红绿蓝色的比重所决定;S表示饱和度,代表颜色的纯度;H与S代表图像的光谱分辨率;v1、v2为中间变量.

③主成分变换法

主成分(Principal Components Transform ,PCA)变换是一种多维(多波段)正交线性变换,数学上称为K-L变换.它将一组相关变量转化为一组原始变量的不相关线性组合的正交变换,其目的是把多波段的图像信息压缩或综合在一幅图像上,并且各波段的信息所作的贡献能最大限度地表现在新图像中.

④PanSharpening变换法

该方法是基于统计原理的,它利用最小方差技术对参与融合的波段的灰度值进行最佳匹配并利用此原理调整单个波段的灰度分布以减少融合结果的颜色偏差,另外该方法还对输入所有波段进行一系列的统计运算并以此来消除融合结果对数据集的依赖性和提高融合过程的自动化程度.运用PCI 9.0软件中的PANSHARP模块里实现,利用该方法进行融合除了需要输入待融合的全色波段(PAN)和多光谱波段(MS)外,还需输入至少一个参考波段,参考波段的选择会影响融合结果的质量,选取多光谱影像的1、2、3、4四个波段为参考波段,此时融合效果最佳.

4. 解译标志的建立

(1)能源矿山

安徽省能源矿山主要分布在淮南市和淮北市的两淮煤矿区,其开采方式主要为地下开采,在遥感影像上表现的特征为矿井多分布于地势平坦地区,矿山建筑物较规则,屋顶呈蓝色,矿区道路清晰,在高分辨率的影像上可直接识别出井架,有阴影,立体感强,在矿区周围有黑色的煤堆和煤矸石堆,井口附近有明显的塌陷区.

(2)金属矿山

安徽省金属矿山主要分布在沿江地区的马鞍山市、芜湖市和铜陵市,开采矿种主要为铁矿和铜矿等,地下开采和露天开采均有,地下开采在高分影像上较易识别,能够直接识别出井架,露天开采在影像上的开采面主要表现为呈环状螺旋式状,漏斗状,阶梯式向下开采,纹理明显.

(3)非金属矿山

安徽省非金属矿山分布较广,矿种类型也较多样,主要为建筑石料用灰岩、水泥用灰岩和方解石矿等,地下开采和露天开采均有.通过对比不同数据源的遥感影像和不同矿种的的遥感影像,对于硐口开采,可以通过道路的走向或废石堆能间接判断出来,开采硐口一般位于道路的尽头或拐角处,废弃物占地面积较大的地方,正在开采的硐口,色调上显示为高亮,呈白色,废弃的硐口颜色显灰色;对于露天开采较易识别,其开采面亮度较大,且向开采方向一侧由于开采深度的影响,有高差的存在,立体感明显.

总结:本论文可用于遥感论文范文参考下载,遥感相关论文写作参考研究。

参考文献:

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