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遙感，即遙遠的感知。因為每種物體都在吸收、反射和發射能量及信息，根據不同物體的電磁波性質是不一樣的。高光譜遙感就是據此原理，不僅遠離物體還能提取該物體的信息。

基于遙感圖像因種種原因伴隨諸多噪聲，并且波段數目多、信息量大、同時波段間相關性大、光譜分辨率高、具有連續的波譜曲線，因而會出現數據存儲、壓縮、管理等等問題。

本文重點介紹江西德興尾礦數據經過高通濾波、低通濾波降噪處理，從而消除或減弱低頻噪聲，起到銳化圖像的作用，使圖像數據更加光滑，增加目標地物與相鄰背景間的灰度反差值。從而使得圖像各像素間在結構、紋理、內容等方面的相關性會比降噪前小一些，更加方便分類、識別、解譯等工作。

關鍵詞：遙感 高通濾波 低通濾波

中圖分類號：TP751 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9082（2013）09-0002-02

一、研究數據介紹

“Remote Sensing”，遙感，即遙遠的感知。人類一直憧憬著從天空中觀測地球，古時既有“登東山而小魯，登泰山而小天下”的認識。經過實踐發現，每一種物理都在吸收、反射和發射能量和信息。有一種使我們熟知的電磁波。根據不同物體的電磁波性質是不一樣的。高光譜遙感就是據此原理，不僅遠離物體還能提取該物體的信息。

德興銅礦地處江西省上饒德興市境內，是亞洲最大的露天銅礦，德興銅礦擁有豐富可靠的資源，銅金屬儲量占全國第一位，礦藏特點是儲量大而集中，埋藏淺，剝采比小，礦石可選性好，綜合利用元素多，其尾礦的價值不言而喻。

研究數據來自EO-1/Hyperion，它的波長范圍是0.4-2.5微米，可見光波段和近紅外波段都包含35個波段，短波紅外區域172個波段，不包含中紅外波段，空間分辨率30米，掃描寬度是7.5公里，波段數242，時間分辨率是200天。

二、高光譜發展以及數據特點

1957年世界上第一個人造地球衛星由蘇聯發射成功，從此人類邁入了太空時代。我國遙感事業起步晚些，事實證明高光譜遙感技術在識別礦物以及在蝕變帶成圖很有用處，給地質者提供指引。2011年，神州八號成功發射，同年與天宮一號對接，這標志著我國航天事業的發展也已比較成功。

高光譜遙感成像是相對于多光譜成像而說的，由于擁有成百甚至上千的波段數目，高光譜遙感所獲得的圖像信息要比多光譜成像信息超出很多，并且包含了更豐富更光滑的光譜曲線信息。

遙感圖像的特點有：波段數目多、信息量大、同時波段間相關性大、光譜分辨率高、具有連續的波譜曲線，因而會出現數據存儲、壓縮、管理等等問題。

Hughes現象，G.F.Hughes等闡述分類精度與數據復雜度的關系，即如果樣本數量一定，那么分類精度會隨波段數目增多而先增后減，故降低維度是必然趨勢。

高光譜遙感圖像信息冗余，相關性很強。故提取可能少的波段又要包含著大量的光譜信息，降維降噪是必須的選擇。同時高光譜分辨率高，波段數成百上千，原圖像計算量巨大，存儲困難且計算花費時間很長。計算量隨波段數目的增加呈指數增加，故必須經過降維降噪處理。

高光譜遙感圖像降噪概述：由于數據傳輸、傳感儀器、受到大氣等影響，圖像含噪聲，影響波譜曲線及反射率，使得精確度降低。

綜上所述，降噪處理是高光譜遙感圖像處理中必須一步。常用降噪的算法有高通濾波、低通濾波、帶通濾波等。本文利用低通濾波、高通濾波算法對高光譜遙感數據進行降噪處理。

三、濾波介紹及其實現

高通濾波是高頻通過，低頻減弱，主要作用是消除或減弱低頻噪聲，起到銳化圖像的作用。低通濾波是低頻通過，高頻減弱，用于增強圖像的高頻率特征，使圖像數據更加光滑，增加目標地物與相鄰背景間的灰度反差值。

對江西德興尾礦高光譜遙感數據進行高通濾波后，低頻的噪聲得以消除，使得遙感圖像中的圖像高頻的數據更加銳化并且不改變相位位置，如圖所示，主要作用是消除或減弱低頻噪聲后，研究區域的圖像更加銳化。

對研究區域的高光譜遙感圖像進行低通濾波后圖像如下：

對研究區域的數據實施低通濾波，即低頻通過，高頻減弱，最終增加了目標地物與相鄰背景間的灰度反差值，強化了圖像的高頻率特征，令圖像更加連續光滑。

綜上所述，濾波后前4個波段能夠反應圖像的絕大多數信息，前3個波段的特征值貢獻率超過了85%，完全可以代替原圖像進行后續其他處理。觀察圖像可得，遙感圖像噪聲信息量會隨著噪聲信息隨著波段數的增加而增加，同時通過降噪不同程度地還能降低波段間的相關性。

參考文獻

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關鍵詞：遙感巖石礦物識別；礦化蝕變信息提取；地質構造信息提取；植被波譜特征；多光譜遙感技術；高光譜遙感技術；遙感生物地球化學技術；地質找礦

中圖分類號：TP7文獻標識碼： A 文章編號：

一、遙感技術的地質應用

地質是指地球的性質和特征。主要指地球的物質組成、結構、構造、發育歷史等，包括地球的圈層分異、物理性質、化學性質、巖石性質、礦物成分、巖層和巖體的產出狀態、接觸關系，地球的構造發育史、生物進化史、氣候變遷史，以及礦產資源的賦存狀況和分布規律等。遙感圖像提供了大量的地質信息，包括礦產和環境地質信息，利用這些信息，可以使地質工作者預先熟悉工作區的地質情況，科學決策擬投入的工作量、工作方法和研究目的。所謂遙感地質制圖就是利用遙感的方法完成地質圖的繪制。分為航天遙感地質制圖和航空遙感地質制圖。

1、航天遙感地質制圖

航天遙感是指以航天器為傳感器承載平臺的遙感技術。航天遙感實踐中，針對具體應用需求，選擇不同的傳感器，如成像雷達、多光譜掃描儀等，通過衛星地面站獲取合適的覆蓋范圍的最新圖像數據，利用遙感圖像專業處理軟件對數據進行輻射校正、增強、融合、鑲嵌等處理。同時，借助應用區域現有較大比例尺的地形數據，對影像數據進行投影變換和幾何精確糾正，并從地形圖上獲得主要地名點、主干構造、底層、巖體，以及礦床礦點、物化探異常信息，進行相應的標注和整飾，制作地質數字正射影像圖。

2、 航空遙感地質制圖

所謂航空遙感是指以航空器如飛機、飛艇、熱氣球等為傳感器承載平臺的遙感技術。根據不同的應用目的，選用不同的傳感器，如航空攝影機、多光譜掃描儀、熱紅外掃描儀、CCD 像機等，獲取所需航攝像片和掃描數據進行地質制圖。實踐表明，遙感地質制圖是一項新技術，不僅有它的優點而且也有它的缺點。遙感地質制圖比常規的地質制圖節省了大量的野外工作量，而且對客觀現象的表示優于常規地質圖，其主要的優勢在于周期短、成本低。但是，因為野外工作量少，也帶來一定的缺點。例如地質觀測點的數量、樣品種類和數量、地層和構造產狀等不如常規地質圖詳細充實。

二、遙感技術的找礦應用

1、直接應用———遙感蝕變信息的提取巖漿熱液或汽水熱液使圍巖的結構、構造和成分發生改變的地質作用稱為圍巖蝕變。圍巖蝕變是成礦作用的產物，圍巖蝕變的種類（組合）與圍巖成分、礦床類型有一定的內在聯系，圍巖蝕變的范圍往往大于礦化的范圍，而且不同的蝕變類型與金屬礦化在空間分布上常具規律可循，因此，圍巖蝕變可作為有效的找礦標志。

1.1 蝕變遙感異常找礦標志圍巖蝕變是熱液與原巖相互作用的產物。常見的蝕變有硅化、絹云母化、綠泥石化、云英巖化、夕卡巖化等。

1.2 信息提取的實現與地物發生反射、透射等作用的電磁波是地物信息的載體，地物的光譜特性與其內在的物理化學特性緊密相關，物質成分和結構的差異造成物質內部對不同波長光子的選擇性吸收和反射。具有穩定化學組分和物理結構的巖石礦物具有穩定的本征光譜吸收特征，光譜特征的產生主要是由組成物質的內部離子、基團的晶體場效應或基團的振動效果引起的。各種礦物都有自己獨特的電磁輻射，利用波譜儀對野外采樣進行光譜曲線測量，根據實測光譜與參考資料庫中的參考光譜進行對比，可以確定出樣品的吸收谷，識別出礦物組合。根據曲線的吸收特征，選擇合適的圖像波段進行信息提取。根據量子力學分子群理論，物質的光譜特征為各組成分子光譜特征的簡單疊加。傳感器在空中接收地表物質的光譜特性，因為探測范圍內有干擾介質存在（白云、大氣、水體、陰影、植被、土壤等），因此，在進行蝕變礦物信息提取時，根據干擾物質的光譜曲線出發，進行預處理消除干擾。目前遙感找礦蝕變異常信息的提取有多種方法，例如波段比值法、主成分分析法、光譜角識別法和MPH 技術（MaskPCAandHIS）、混合象元分解等。

2、遙感技術間接找礦的應用

2.1 地質構造信息的提取內生礦產在空間上常產于各類地質構造的邊緣部位及變異部位，重要的礦產主要分布于板塊構造不同塊體的結合部或者近邊界地帶，在時間上一般與地質構造事件相伴而生，礦床多成帶狀分布，成礦帶的規模和地質構造變異大致相當。遙感找礦的地質標志主要反映在空間信息上。從與區域成礦相關的線狀影像中提取信息（主要包括斷裂、節理、推覆體等類型），從中酸性巖體、火山盆地、火山機構及深部巖漿、熱液活動相關的環狀影像提取信息（包括與火山有關的盆地、構造），從礦源層、賦礦巖層相關的帶狀影像提取信息（主要表現為巖層信息），從與控礦斷裂交切形成的塊狀影像及與成礦有關的色異常中提取信息（如與蝕變、接觸帶有關的色環、色帶、色塊等）。當斷裂是主要控礦構造時，對斷裂構造遙感信息進行重點提取會取得一定的成效。遙感系統在成像過程中可能產生“模糊作用”，常使用戶感興趣的線性形跡、紋理等信息顯示得不清晰、不易識別。人們通過目視解譯和人機交互式方法，對遙感影像進行處理，如邊緣增強、灰度拉伸、方向濾波、比值分析、卷積運算等，可以將這些構造信息明顯地突現出來。除此之外，遙感還可通過地表巖性、構造、地貌、水系分布、植被分布等特征來提取隱伏的構造信息，如褶皺、斷裂等。提取線性信息的主要技術是邊緣增強。

2.2 礦床改造信息標志礦床形成以后，由于所在環境、空間位置的變化會引起礦床某些性狀的改變。利用不同時相遙感圖像的宏觀對比，可以研究礦床的剝蝕改造作用;結合礦床成礦深度的研究，可以對此類礦床的產出部位進行判斷。通過研究區域夷平面與礦床位置的關系，可以找尋不同礦床在不同夷平面的產出關系及分布規律，建立夷平面的找礦標志。另外，遙感圖像還可進行巖性類型的區分應用于地質填圖，是區域地質填圖的理想技術之一，有利于在區域范圍內迅速圈定找礦靶區。

三、遙感找礦的發展前景

1、高光譜數據及微波遙感的應用

高光譜是集探測器技術、精密光學機械、微弱信號檢測、計算機技術、信息處理技術于一體的綜合性技術。它利用成像光譜儀以納米級的光譜分辨率,成像的同時記錄下成百條的光譜通道數據, 從每個像元上均可以提取一條連續的光譜曲線, 實現了地物空間信息、輻射信息、光譜信息的同步獲取, 因而具有巨大的應用價值和廣闊的發展前景。成像光譜儀獲得的數據具有波段多, 光譜分辨率高、波段相關性高、數據冗余大、空間分辨率高等特點。高光譜圖像的光譜信息層次豐富, 不同的波段具有不同的信息變化量, 通過建立巖石光譜的信息模型, 可反演某些指示礦物的豐度。充分利用高光譜的窄波段、高光譜分辨率的優勢, 結合遙感專題圖件以及利用豐富的紋理信息, 加強高光譜數據的處理應用能力。微波遙感的成像原理不同于光學遙感, 是利用紅外光束投射到物體表面, 由天線接收端接收目標返回的微弱回波并產生可監測的電壓信號, 由此可以判定物體表面的物理結構等特征。

2、3S 的結合。

3S 是遙感（RS）、地理信息系統（GIS）及全球定位系統（GPS）的簡稱。利用GPS 能迅速定位，確定點的位置坐標并科學地管理空間點坐標。海量的遙感數據需龐大的空間，因此要有強大的管理系統，隨著當今人力資源價格的升高，在區域范圍內找礦時，遙感表現出最小投入獲得最大回報的優勢，那么RS 與GIS 的結合也就勢在必行，因為GIS 更有利于區域范圍的影像管理及瀏覽。隨著3S 技術的進展，遙感數據的可解譯程度與解譯速度得到進一步提高。目前，地質工作者嘗試將3S 與VS（可視化系統）、CS（衛星通訊系統）等技術綜合應用，取得了較好的效果.

3、地物化遙的有機融合

礦床的形成是多種地質作用綜合的結果，礦床形成后又會經歷后期的破壞或者疊加成礦作用，因此，任何一種單一的找礦手段都不可避免地遭遇地質多解性的困擾，實現地物化遙多種找礦方法與手段的有機融合，能有效地提高找礦效果，并從總體上降低找礦成本。目前，以遙感信息為主體，結合地質、地球物理、地球化學等多源地學數據的綜合信息找礦法已經形成。

4、遙感植物地球化學

在高植被覆蓋區實現遙感波譜數據與礦致植物地球化學異常的有機融合，將會較好地推進遙感找礦技術在植被覆蓋區的應用。

四、結束語

遙感技術應用于地質找礦必須以現代成礦理論為指導, 以圖像處理手段和綜合解譯分析為主要工作方法, 密切結合野外地質調查, 建立遙感地質找礦模式, 預測找礦遠景區, 縮小找礦靶區, 實現遙感找礦的日的。遙感技術應用于地質找礦, 在地質工作程度較低、地形條件較差、交通不便的高寒地區具有常規地質方法不可替代的優越性, 應綜合運用多種手段, 進行綜合分析研究, 才能充分發抨遙感技術的優勢, 取得更好的找礦效果。

參考文獻

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關鍵詞：高光譜；分類策略；分類方法

中圖分類號 TP751 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2017）14-0155-02

隨著遙感傳感器的光譜分辨率不斷提高，許多隱藏的狹窄光譜區間的地物特征逐漸被發現，精細的光譜波段分割，寬泛的光譜探測范圍是高光譜遙感的重要特征。當前使用的航空航天成像光譜儀，其光譜探測能力有了很大的提高，覆蓋了可見光、近紅外、短波紅外、中波紅外和熱紅外的全部光譜區。高光譜遙感在國民經濟、國防建設等方面發揮了重要的作用，廣泛用于地表分類、目標探測、資源監測等。高光譜遙感影像分類的目的是給予每一像元唯一的類別標識。

1 高光譜遙感影像分類的主要策略

高光譜遙感影像分類的理論基礎是“同譜同物”，同種地物具有相似的光譜特征及空間特征，在影像上呈現高度的相似，基于這種相似，可以實現對地區的識別。在高光譜影像分類以每個像元的光譜矢量數據為基礎，一個像元可以看成是N個特征組成的N維空間中的一個點，同類地物的像元形成N維空間中的一個點群，不同地物會在N維空間中形成若干個點群，計算機分類就是根據這些點群的位置，分布規律等，確定點群的界限，從而完成分類任務。高光譜遙感分類主要策略如下：

1.1 監督分類與非監督分類 遙感影像分類最傳統的兩種實現策略是根據分類中是否引入了先驗已知類別的訓練樣本，將其劃分為監督分類與非監督分類，監督分類是利用已知的先驗訓練樣本，依據判定函數或判別規則，確定未知樣本的類別。非監督分類是在沒有先驗樣本的情況下，根據樣本本身的特征進行統計，直接進行類別劃分的方法。

1.2 基于分類判據的實現策略劃分 （1）直接利用原始高光譜數據分類，每個像元在各個波段的灰度值或反射率形成一個光譜向量，通過對光譜向量相似性的度量實現分類。（2）先對原始高光譜影像通過波段選擇或者特征提取進行降維處理，然后根據一定的準則選擇若干個降維后的分量，作為分類的判斷標準進行分類識別。（3）從原始的高光譜數據中提取其他特征（光譜特征，紋理特征等）或引入其他數據，綜合采用多維特征分類。

1.3 硬分類和軟分類 硬分類是通過統計每個類別的訓練樣本，得到該類別基本統計量，然后將每個像素與各個類別的統計量進行比較，取相似性最高的一個類別作為所處理的像素的最終類別。軟分類是針對一個像素往往是由實際地表上多個地物類別組成的情況，按照特定的分類算法計算某個單一像素與各個類別之間的關系，分類輸出的是該像素屬于每個類別的概率或者每一類別地物在該像素中的比例。目前最主要的軟分類有兩種：模糊分類和混合像元分解。

1.4 基于像素的分類和基于對象的分類 基于像素的分類是通過判斷每個像素的類別來實現影像的分類。近年來，基于對象的分類是集合臨近像元為對象識別感興趣的光譜要素。

1.5 單分類器和多分類器集成 早期的遙感影像分類是利用單一的分類器進行分類。模式識別和實踐都表明，沒有一個模式分類器在本質上由于其他分類器，因此在實踐操作中，往往需要引入多個分類器，把多個分類器的輸出結果聯合起來作為最終的分類結果。

2 高光譜圖像分類方法

2.1 常規監督分類 監督分類是利用已知的先驗訓練樣本，依據判定函數或判別規則，確定未知樣本的別。常規的監督分類有最小距離分類方法、最大似然分類法、平行多面體分類。（1）最小距離分類法首先由訓練樣本中得出每一類別的均值向量和協方差矩陣，然后以各個類別的均值向量作為該類別在多維空間中的中心位置，計算機比較各個像元到各類別中心位置的距離，到哪個類別中心位置的距離最小，該像元就屬于哪個類別。最小距離分類法通常使用3種距離判別函數，分別（上接155頁）是歐氏距離，馬氏距離和絕對值距離。（2）最大似然分類法認為每一類的概率密度呈正態分布，由每一類的均值向量和協方差矩陣可以得到在多維空間的多維正態分布密度函數。將未知像元代入各類別的概率密度函數，計算像元屬于各類別的歸屬概率，將未知像元歸屬到概率最大的類別中。（3）平行多面體分類是在多維特征空間中劃分若干個互相不重疊的平行多面體（特征子空間）。

2.2 基于光譜相似性度量的分類方法 基于光譜相似性度量的分類方法是指對每一類別確定其參考光譜，然后對每一待定類別進行光譜測試，計算其與參考光譜的相似性，待定類別屬相似性最高的一類。最常用的度量坐標包括光譜角、光譜信息散度、光譜互相關等。

2.3 人工神經網絡分類法 人工神經網絡是由大量處理單元（神經元）相互聯結形成的網絡結構，是模仿人的大腦進行數據接收、處理、儲存和傳輸的一類算法。人工神經網絡信息處理是由神經元之間的相互作用實現的，知識和信息的存儲表現為網絡結構分布式的物理聯系，網絡的學習和決策過程決定于各神經元連接權值的動態變化過程。它屬于非線性學科，具有強抗干擾、高容錯性、并行分布式處理、自組學習和分類精度高等特點[3，4]。人工神經網絡由三個基本要素構成：處理單元、網絡拓撲結構及訓練規則。

2.4 支持向量機分類 SVM是一種新的分類方法，它是利用統計學的原理，通過泛化性理論控制超平面的間隔度量抑制過擬合，用最優化理論提供的數學技術建立一個最優超平面[5]。在遙感影像分類過程中，通過對樣本的機器學習，可以建立地物類型和影像信息因子之間的支持向量機。

2.5 面向對象分類 面向對象的遙感圖像分類方法在分類時不僅依靠地物的光譜特征，更多的是利用其幾何信息和結構信息，圖像的最小單元不是單個的像素，而是對象，后續的圖像分析和處理也都是基于對象進行的。高光譜分類的基本步驟：獲取先驗數據與背景知識；對波段賦權重，進行多尺度分割得出不同的影像對象層，建立多邊形對象；將多邊形對象與先驗數據綜合，建立分類知識庫，選擇有效分類特征隸屬函數進行影像分類。

2.6 非監督分類 非監督分類是沒有先驗樣本，按照灰度值向量或者波普樣式在特征空間聚集的情況下劃分點群或類別，按照相似性把圖像中的像素分成若干類別。監督分類的目的是使屬于同一類別的像素之間的距離盡可能的小。非監督分類時不必獲取影像的先驗樣本，僅依靠圖像上不同類別地物光譜信息進行統計其特征來達到分類的目的，最后對給類別的屬性進行確認。常用的非監督分類方法有：K-均值聚類法及ISODATA分類法。

3 小結

本文主要介紹了高光譜圖像的分類策略及一些常用的高光譜影像分類方法。包括幾種常規的監督分類法（最小距離分類法、最大似然分類法和平行多面體分類法）、基于光譜相似性度量的分類方法、人工神經網絡分類法、支持向量機分類、決策樹分類、面向對象分類和非監督分類。雖然以上分類法都有各自的優越性，但是在一定程度上也都有各自的局限性，因此基于不同的應用需求，結合多種數據綜合考慮，選擇合適的分類法或者多種分類方法相互結合，以期達到最優的分類效果。

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關鍵詞：高光譜成像；檢測；脂肪；蛋白質

基金項目：塔里木大學校長基金：TDZKQN201505；兵團科技支疆項目：2014AB037

中圖分類號： S762 文獻標識碼： A DOI編號： 10.14025/ki.jlny.2016.14.069

往往在人們親身品嘗購買的羊肉時才能了解羊肉制品的口感，但其中的脂肪含量，蛋白質含量人們并不能用肉眼看出。因此，有的羊肉吃下去會令人發胖，有的卻只能幫助消費者一飽口福。同時羊肉制品的價格因不同的質量，而在市場上標以不同的價位。是否物有所值，消費者同樣無法判斷，因此利用高科技手段將羊肉制品根據其自身真實的脂肪含量與蛋白質含量劃分價位標準，更加有利于消費者挑選適合自身意向的羊肉產品。近紅外高光譜成像技術在對羊肉的檢測方面發揮了自身的特殊功能。

1羊肉脂肪與蛋白質檢測的現實意義

關于羊肉脂肪與蛋白質含量，不僅僅是消費者對于羊肉制品的質量要求，更是國家安全檢疫部門對不健康羊肉產品檢測的關鍵。市場上各類羊肉出現于街邊的燒烤攤、大排檔上，其消費市場之大是其他肉類所不能比擬的。因其較高的售賣利潤，大多數飼養羊的商戶會或多或少的在羊飼料中添加某些速成藥劑，這也直接導致了羊肉后期的成長過程中，有害成分的積淀，因此嚴格的羊肉檢測措施，是對公眾食品安全的一種高度負責。

在實際的羊肉檢測中，利用凱式定氮法與索式抽提法進行檢測是當前主要的檢測手段，但是由于在檢測之前需要將羊肉樣品進行繁瑣的預先處理，高昂的成本限制了這兩種方法在羊肉檢測中的推廣，尋求一次性具備大量檢測羊肉能力的檢測方式成為了當下需求。

2高光譜成像技術的檢測原理

2.1概念

高光譜成像技術是產生于上世紀80年代一項融合了多方面技術的掃描技術，在光學，光電子學，以及計算機信息處理技術上都有涉及，是傳統二維成像與光譜技術的完美結合體。該技術最初用于航天領域，用于衛星圖片的拍攝與遙感系統的構建。在后續的發展中，近紅外高光譜成像技術逐漸運用在生態環境監測與農業氣象方面。

2.2高光譜成像技術的工作原理

高光譜成像本身包含二維和三維的光學圖像，其中二維的坐標數據與三維的波長信息共同構成了最終影像，其主要的成像方式包括：濾波片式與堆掃式。前者主要通過攝像頭與可更換濾波片組成，后者主要通過攝像頭和光譜儀的配合。在工作效方面，后者能采集更多的高光譜圖像數據，并能保持較高的精密度，便于尋找特征波長。

2.3高光譜成像技術的特點

高光譜成像技術主要具備以下特點：高分辨率的光譜圖像、寬廣的波長覆蓋范圍、圖像光譜一體的全方位展示效果、對樣本數據數量的需求較多。

3近紅外高光譜成像技術檢測羊肉脂肪和蛋白質含量的步驟

3.1羊肉樣品準備與選取

具有效研究資料表明，養肉制品的脂肪含量與蛋白質含量深受自身羊的性別、成長年齡，甚至基因遺傳變異條件的影響。其中羊自身品種更能明顯的在羊肉脂肪與蛋白質含量上顯示出差別。因此，在羊肉樣品的選擇過程中選取了公羊、母羊、小羊、老羊的羊肉各一塊，并在相同年齡性別條件下選取綿羊與山羊的肉各一塊進行對比檢測。將羊肉分為相同大小，放于冰箱冷藏。

3.2高光譜成像系統的準備

首先將高光譜成像系統的各個組成部分準備調試好。包括光譜成像儀，輸出光源，一臺計算機，暗箱以及相應檢測軟件操作系統。

3.3樣品光譜圖像的采集

在將光譜成像系統參數設置正確后，開始對不同羊肉樣品的光譜圖像采集。將羊肉樣品放置于職能檢測平臺上。同時暗箱關閉，封閉整個光譜檢測成像系統，令羊肉在無光線狀態下進行檢測。檢測完成之后注意用塑料袋密封保存。

4蛋白質與脂肪含量的測定

在測定脂肪含量之前，需要將提取脂肪的無水乙醚準備好，利用無水乙醚的不斷抽提，將羊肉脂肪抽離出來，利用干燥箱將羊肉干化并壓為粉末，將兩者質量對比。此時測出羊肉樣品中的脂肪含量對于蛋白質含量的測定，主要通過凱式定氮法，借助凱式定氮儀將羊肉樣品中的總含氮量測出。最后在與蛋白質系數相乘得出蛋白質含量。

在測出蛋白質與脂肪含量時，運用高光譜成像儀進行掃描，找出蛋白質與脂肪的特征波長，并以此建立預測模型。其中脂肪含量預測與蛋白質含量預測使用最小二乘法進行預測，效果較好。

5結論

運用近紅外高光譜成像技術檢測羊肉的脂肪與蛋白質，是在羊肉質量檢測程序上一張新型的檢測方法，這種方法具有以下優點：成像速度快，檢測結果透明化，羊肉脂肪標準與蛋白質信息反饋全面以及短時間檢測量大等。運用高光譜成像技術進行檢測，將成為羊肉質量部門檢測羊肉優劣的一個新手段，有效的解決了傳統檢測方式落后且效率低下的問題。未來，這種檢測技術還應該在其他食品檢疫領域展開功能研究。

參考文獻

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[2]閆振富，張艷舫，代寶柱.再度“養羊熱”發生原因及應對措施[J].北方牧業，2012，（20）.

篇5

1多源遙感數據源

隨著遙感技術的發展，越來越多的不同類型的遙感傳感器數據被用于對水域的觀測。不同類型的遙感數據在水產養殖信息提取中具有各自的優勢和特性，因而也對應有不同的應用領域和信息提取精度。一般來說，多光譜遙感記錄了地物的反射、輻射波譜特征，擁有豐富的地物空間分布及光譜信息，有助于識別水產養殖區域，是目前水產養殖區信息提取的主要信息源。但大多數多光譜遙感圖像數據空間分辨率相對較低，即空間的細節表現能力比較差，將多光譜圖像和全色圖像融合，可有效提高圖像解譯能力。目前常用的識別水產養殖區的衛星遙感數據主要有全色圖像、多光譜圖像和微波雷達圖像等，具體參數如表1所示。SAR具有全天時、全天候、多波段、多極化工作方式、可變側視角、穿透能力強等特點，SAR圖像中則含有豐富的地表紋理結構信息。在沿海水域，由于海水對微波雷達的回波能量較弱，而養殖用的基座、圍欄和網箱等回波能量較強，色調比周圍的海水更亮，二者對比度較大，因而可從SAR圖像中提取養殖區域的相關信息。此外，在進行精度驗證時，還可利用GoogleEarth平臺提供的在線照片，這為實地調查驗證提供了便利。

2水產養殖區域的識別方法

由于受研究時間、研究區域和數據源等客觀因素的限制，還沒有一種方法是最普遍和最佳的水產養殖區的識別方法。目前常用的水產養殖區識別方法主要有目視解譯、基于比值指數分析的信息提取、基于對應分析的信息提取、基于空間結構分析的信息提取以及基于面向對象的信息提取等。

2．1目視解譯目視解譯是遙感應用最常用、最基本的方法之一。它根據遙感圖像目視解譯標志(位置、形狀、大小、色調、陰影、紋理、圖形及相關布局等)和解譯經驗，與多種非遙感信息資料相結合，運用相關知識，采用對照分析的方法，進行由此及彼、由表及里、去偽存真、循序漸進的綜合分析和邏輯推理，從遙感圖像中獲取需要的專題信息。目前，目視解譯一般都采用人機交互方式。在解譯前先通過遙感圖像處理軟件對圖像進行必要的預處理，包括圖像增強、圖像融合等，有效地改善圖像的可識別能力，突出主要信息，提高判讀的精度。楊英寶等依據6景TM圖像和3期高精度航片，利用人機交互式解譯方法分析了東太湖20世紀80年代以來網圍養殖的時空變化情況［6］;李新國等采用3景航空圖像對東太湖的網圍養殖面積動態變化進行人機交互目視解譯［7］;樊建勇等在經過增強處理后的SAR圖像上，對膠州灣海域養殖區進行了交互跟蹤矢量化［8］;褚忠信等利用不同時期的TM圖像，對黃河三角洲平原水庫與水產養殖場面積進行了人機交互解譯［9］;吳巖峻等用4景ETM+圖像，經過多次外業調查，建立解譯標志，采用人機交互方法，對海南省海水和島上水產養殖區進行了勾畫［10］;宮鵬等借助1987—1992年和1999—2002年的TM/ETM+圖像及GoogleEarth平臺提供的高分辨率圖像和部分在線照片，對包括海水養殖場在內的全國濕地分布進行了目視解譯，并繪制了專題圖［11］。目視解譯簡單易行，而且具有較高的信息提取精度，適用于絕大多數養殖區域的識別，但是也存在一定的缺點。當解譯人員的專業知識背景、解譯經驗不同時，可能得到不同的結果，其結果往往帶有解譯者的主觀隨意性。當養殖區域水體同非養殖區域水體的光譜特征或空間結構特征等相似時，解譯人員就很難根據標志將其區分開來，使精度受到影響;而且目視解譯工作量大、費工費時，難以實現對海量空間信息的定量化分析和保證信息的時效性，因此研究遙感信息的自動提取方法已成必然。

2．2基于比值指數分析的信息提取比值型指數［12］創建的基本原理就是在同一圖像的多光譜波段內，求得每個像元在不同波段的亮度值之比，構成新的圖像，以壓制某些造成光照差異的因子或背景的影響，增強地物光譜特征的微小差別，突出目標地物的輻射特征。比值型指數通常又會作歸一化處理，使其數值范圍統一到－1～1之間。馬艷娟等利用ASTER數據，分析養殖水體與非養殖水體在圖像各波段上的特征差異，構建用于提取圖像中水產養殖區域的指數(normalizeddifferenceaquacultureindex，NDAI);并分析用NDAI提取得到的結果中錯分的受大氣、傳感器影響的水體與自然水體的各波段灰度值的分布，構建了用來進一步提取深海區域的指數(marineextractionindex，MEI)，將近海水產養殖區的養殖水體與其他水體區分開［13］，取得了較高的精度。由于比值指數分析的信息提取方法只考慮各波段上的灰度信息，當部分養殖區在光譜上與深海水域接近或是當深海水域光譜并非均一時，會導致錯分。該方法適用于養殖區與背景環境光譜差異大的地區，否則將無法克服傳統遙感分類方法所普遍存在的“椒鹽”噪聲，從而影響信息提取的精度。

2．3基于對應分析的信息提取對應分析是在因子分析的基礎上發展起來的分析方法，又稱“R－Q型因子分析”［14］。該方法已在生物和統計領域得到廣泛的認同和應用，但在遙感領域的應用相對較少。在遙感應用中對應分析方法既研究圖像波段特征屬性及其相互關系，也研究像元特征之間的關系，有利于提高信息提取的精度。王靜等應用該方法快速有效地進行了滆湖圍網養殖區湖泊圍網分布信息的提取［15］。該方法對遙感圖像的質量要求較高，并在分析前要進行嚴格有效的圖像預處理。此外，該方法并無法有效地解決“異物同譜”和“異物同紋理”的分類問題。

2．4基于空間結構分析的信息提取空間結構分析的處理方法有鄰域分析、紋理分析、線性特征提取等。其中，鄰域分析是對波段每一個像元依據四周鄰近的像元對其進行空間分析的方法［16］，分析和運算的像元數目和位置由掃描窗口確定;紋理表現是指圖像灰度在空間上有序重復出現的特征，反映了一個區域中某個像元灰度級的空間分布規律，其基本分析方法有3類:統計分析方法、結構分析方法和頻譜分析方法。周小成等采用ASTER遙感圖像，以九龍江河口地區為研究示范區，利用卷積算子，采用鄰域分析法來增強水產養殖地的空間紋理信息［17］;李俊杰等利用紋理統計分析方法中的灰度共生矩陣(graylevelco－occurrencematrices，GLCM)，選用中巴資源衛星02星多光譜數據，以白馬湖為試驗區，提取湖泊圍網養殖區，實驗表明紋理量化的均值指標能夠較好地反映自然水體、圍網養殖區和其他地物內部結構的異質性，取得了較理想的效果［18］;林桂蘭等利用方差算法對廈門海灣海上的吊養和網箱養殖進行紋理分析，得到養殖專題圖［19］;初佳蘭等選用長海縣廣鹿島海區的SAR圖像，統計有效視數(ef-fectivenumberoflooks)，并對圖像進行多種方法濾波分析，提取了浮筏養殖信息［20］。基于空間結構分析的養殖區識別方法，適用于近海水產養殖地的自動提取，而不適用于內陸水產養殖地，因為后者在空間上的分布孤立，斑塊小，與其他農用坑塘水體的空間特征類似，但仍可以作為一種遙感圖像識別的輔助方法。#p#分頁標題#e#

2．5基于面向對象的信息提取面向對象的圖像分析主要思想是:首先將圖像分割成具有一定意義的圖像對象，然后綜合運用地物的光譜特征、紋理、形狀、鄰近關系等相關信息，在最鄰近法和模糊分類思想的指導下，確定分割對象所屬類別，得到精度比較高的遙感圖像分類結果［21］。對于養殖區分布的提取，面向對象的圖像分析方法基本步驟包括多精度圖像分割、面向對象的水陸劃分和非養殖水域剔除。首先，使用多精度圖像分割對原始圖像進行分割以獲得分割圖斑，并計算各個圖斑的特征，為后繼分析服務;然后，根據遙感圖像中水域的輻射特性進行水陸分割;接著根據圖斑的光譜、形狀及空間特征提取出面狀、線狀非養殖水域部分;最后，在水陸劃分得到的水域全圖的基礎上剔除以上提取的面狀水系和線狀水系，得到養殖水域提取結果［22］。謝玉林等利用該方法，對珠江口養殖區域進行了提取，驗證該方法在水產養殖區提取上的可行性［22］;關學彬等采用該方法對海南省文昌地區的水產養殖區進行監測，取得了理想效果［23］;孫曉宇等采用該方法，利用多時相遙感數據對珠江口海岸帶地區水產養殖場的變化進行了提取［24］。面向對象的圖像分析將處理的對象從像元過渡到了圖斑的對象層次，更接近人們觀測數據的思維邏輯，更利于知識與規則的融合。在很多情況下，面向對象的遙感圖像分析方法會比基于像元的分析方法取得更好的效果。采用面向對象技術，在解決常規圖像分類時的椒鹽噪聲效應、結果的可解釋性上有很大優勢，因此在高分辨率圖像信息提取中能夠發揮更大的作用。但是當特征及隸屬度函數選取不當時，會出現較嚴重的誤分現象，此時要結合目視解譯方法，判別分類結果的合理性，優化隸屬度函數，重新進行分類。

篇6

當我們懷著這樣一種感情走近方俊永、走進他的科研世界時，我們原本以為足夠寬廣的視野頓時顯得狹促了。

這位年輕的科學家有著爽朗的性格、流暢的思維，與他的談話，像是一次前所未有之廣闊的旅行。

發軔航空遙感

1999年9月，方俊永開始北京理工大學光學工程專業的博士研究生生涯。從那時起，他的角色就由求學的學生轉換為進行科學探索的研究者，在導師趙達尊教授的指導下，方俊永開始進行“層析成像光譜技術及其圖像重建”的研究，由此開啟了航空遙感領域的大門。

如果說博士論文的工作算方俊永開始從理論和算法方面與航空遙感進行“軟接觸”的話，2003年方俊永進入中國科學院遙感應用研究所（現中國科學院遙感與數字地球研究所）開展的博士后工作，就是實打實的“硬接觸”了。

在博士后研究工作中，他遇到了合作導師――童慶禧院士，這位我國遙感技術和應用領域的最早開拓者之一的科學家。如果說遇到一位科研前輩的指點算幸運，那方俊永無疑是幸運兒。在開展合作的第一個課題研制大面陣多高光譜兼容型數字相機系統時，他又得到中國紅外和遙感技術專家薛永祺院士的指導。能夠得到兩位院士的指導，方俊永直言背負的壓力比較大，但同時又感到動力滿滿，特別是兩位院士平易近人的性格和專業上的悉心指導，讓方俊永很快進入工作狀態。同時，方俊永科研上的潛質也得到兩位院士的贊賞和認可。

21世紀初期，大面陣的CCD成像器件還屬于限制進口的關鍵器件，兩位院士就抽出寶貴的時間與方俊永一起進行器件和相機廠家調研、設計方案討論，特別是薛院士就相機采集控制部分給出了非常具體的實施實例供他和同事們使用參考。經過一年多的研制開發，多模態數字相機（MADC）I型樣機終于在2005年進行了直升機的搭載飛行試驗，獲得了預期的高質量航空數字影像。MADCI型雖然整體外觀略顯粗糙，但能夠實現寬視場、前后傾斜多角度、多光譜等成像模態，在國內尚屬首例。

在隨后的幾年當中，在童院士和薛院士的共同指導下，方俊永繼續承擔了中科院、北京市科委、大科學工程等多項科研裝備研制項目，如“穩定平臺與像移補償系統”、“地面成像光譜輻射計研制”、“高性能航空光學遙感器的研制”、“面向礦產資源勘查的地面/機載短波成像光譜儀關鍵技術研究”、“多模態數字相機”等。在這些項目研制過程中，兩位院士的高瞻遠矚以及對總體方案的把握等對項目的順利實施完成奠定了堅實的基礎。每每談起兩位院士的親身指導，方俊永仍舊是感激萬分，“正是站在兩位巨人的肩膀上，我的航空遙感之路才會如此的平坦和順利”。

從集成創新到原始創新

我國國土遼闊，對地理空間數據有著巨大需求，且隨著遙感技術的深入發展，多類型的遙感數據得到了更廣泛的多領域應用，與此同時，新型遙感數據源就成為了遙感應用發展的瓶頸之一。因此，方俊永科研團隊把研究重點聚焦在能夠獲取高空間分辨率和高光譜分辨率數據的新型遙感觀測技術，通過研制新型遙感傳感器，為遙感應用提供數據源保障。

目前，多模態數字相機（MADc）已經研制到Ⅲ型了，進一步加強了自主研發能力，從集成創新發展到了原始創新，成為了大科學工程“航空遙感系統”中用于應急監測的主體設備。在MADc的研制過程中，方俊永科研團隊提出的多相機組合拼接方法得到了實際驗證，申請的發明專利“基于移軸原理的拼接成像系統”得到了認可和授權。

MADcⅢ型相機基于組合拼接成像方法，在保持成像光軸垂直于地面的同時，能獲取高分辨率寬視場、寬視場、多光譜、前后立體多角度等多種成像模態，特別是在高分辨率寬視場成像模態時，能夠獲得旁向幅寬30K像素、旁向幅寬大于12km@10km航高、旁向視場角接近70度、像元分辨率0.05mrad的高質量高分辨率影像，將為應急監測發揮重要作用。

在成像光譜數據獲取方面，方俊永科研團隊在薛院士指導下，提出采用反射鏡旋轉掃描方式獲得“圖譜合一”的成像光譜數據，相對于點測量型的光譜儀，能夠在測量地物光譜的同時得到地物的高分辨率影像，從影像上每個像素點都可提取相應地物目標點的光譜曲線，是地物目標光譜測量技術的重大突破和創新。研制的地面成像光譜輻射計（FISS）是國內首臺成像型的地面光譜測量設備，該研究成果于2010年12月通過國家科技成果鑒定，并獲得”一種地面成像光譜測量系統”發明專利授權。FISS系統已進行了大量野外與實驗室成像光譜測量試驗，并取得良好應用成果，獲得多家用戶單位的一致好評。方俊永科研團隊目前正致力于FISS系統的改善、短波紅外成像光譜儀、高集成度高分辨率的機載成像光譜儀的研制工作。

多項科研課題讓方俊永在科研道路上越走越寬，越走越快。2013年，方俊永參與了遙感地球所曹春香研究員課題組的“雙色紅外環境健康遙感診斷系統研發”項目，負責雙色紅外成像演示系統的研制。基于半導體所自主研發的中波/熱紅外雙波段探測器，他帶領團隊開發其探測器驅動、模數轉換、數字電路輸出、采集和存儲等功能，并與雙波段紅外鏡頭進行集成調試，形成雙波段紅外相機演示系統。雙色紅外系統的研制，創新性地基于國產芯片同時獲取中波和熱紅外影像，采用同一成像光路消除了傳統雙光路系統的參數不一致性，能夠為環境溫度反演、環境健康診斷等提供新型有效的遙感數據。

事必躬親的實干家

遙感傳感器的研發工作一直以來在遙感所就不算是主流科研的組成部分，從事遙感傳感器專業的科研人員并不多，方俊永屬于其中比較年輕的一位，再加上受研究生招生專業的影響，方俊永科研團隊中能夠輔助進行科研工作的硬件相關專業的研究生也十分匱乏。

在人員配備不是很合理的科研隊伍中，大多數情況下，有關遙感傳感器的總體設計、硬件開發等工作都是方俊永一肩挑，從總體的方案設計、結構設計、集成設計等大框架的布局，到組件的功能、接口、機加工圖紙等小細節的核查，都離不開方俊永詳實認真的工作。這些成就了方俊永嚴謹、細致和縝密的科學家風范。

新型遙感傳感器的研發離不開組件的調試、測試以及總體集成、試驗，特別是機載設備需要進行多次的飛行試驗，這些基本上都是在方俊永的主導下完成的。方俊永科研團隊研制的各種航空數字相機，已完成幾十個飛行架次的試驗和任務執行，飛行時間超過300小時，除極個別的架次外，方俊永都是親自在飛機上進行設備的操作和調試。

對于這些飛行試驗，方俊永解釋說，自己上飛機操作的主要原因是，因為進行一次飛行試驗，花費少則幾萬元，多則幾十萬元，而自己對研制的相機系統是最熟悉的，萬一出現問題，在飛機上是可以進行調試和補救的，不至于空飛一個架次。此外方俊永還表示，每次飛行試驗，都盡量讓更多的研究生參與進來，培養他們對航空飛行的認識以及熟悉設備的操作流程和規范。

談起這些飛行試驗，方俊永的思緒就又開拓了很多，他向記者介紹了一些他們試驗當中的幾大“最”。飛行高度最高是2005年10月獎狀Ⅱ型在9000m高度進行山東濟寧地區的遙感試驗，飛行高度最低是2008年7月-9月運12在300-500m高度進行青島奧帆賽區的滸苔應急監測，最南邊的飛行是2006年9月在珠海進行的數字石龍項目，最北邊最西邊的飛行是2005年7月在石河子進行的農場監測項目，一天當中飛行時間最長的是兩個架次飛行8個小時。說起這些時，方俊永略顯興奮和輕松，但記者知道，具體的試驗過程絕不像他說的這么簡單。

方俊永介紹說，目前常用于航空遙感的機型是運5和運12，運5俗稱是“空中拖拉機”，運12相比較而言各方面條件要好一些。運5飛行的時候噪音很大，如果不用專用的通訊耳機，就必須在耳邊大聲喊叫，對方才能聽清楚，或者干脆采用紙板書寫的方式進行溝通交流；此外，運5的震動顛簸也比較厲害，若再遇到那種悶熱天氣，沒有幾個能扛得住不嘔吐的。但正是在這樣的飛行條件下，方俊永的飛行小組還要對設備進行操作、調試，以保障設備的正常運行獲取高質量的航空遙感數據。

談起最驚險的飛行試驗，方俊永回憶起2008年5月的汶川地震應急監測那次。汶川地震牽動全中國人民的心，當時的中國科學院遙感應用研究所快速響應，成立了多種手段的抗震救災隊伍以實現科技救災的目標。方俊永所在小組是以李紫薇研究員為首的航空飛行團隊，攜帶MADCI型相機系統利用陸航團的米171直升機進行災區的災情監測。在汶川進行了三個航次的航空遙感飛行，獲取了地震災區上千幅全色和彩色的航空遙感影像。這些寶貴的數據經過快速緊急處理和信息提取后，僅在幾個小時后就提交到前線指揮部手中，為決策者的救災安排和合理調度提供了重要參考依據。最驚險的是2008年5月26日下午進行的最后一次飛行，沿岷江都江堰到理縣，包括震中汶川在內的地區進行了航空監測。而之后的兩天，同樣型號的直升機，幾乎同樣的航線，由于天氣狀況的影響，陸航團的直升機失事了，造成了巨大的損失。回想起這些，方俊永依然心有余悸，但這些擔心都無法阻擋科學家在國家的需求和工作使命的召喚下，依然堅定執行應急監測任務的步伐。

在項目實施的具體過程中，方俊永坦言，自己并不總是“設計師”的角色，并不僅僅只是寫報告、做PPT，大部分情況還是“工程師”，還要進行許多實際執行層面的工作。在方俊永看來，自身的學術修養、業務水平還沒有達到只做“導師”的地步，還有很多新型技術是需要學習和提高的，對科技前沿不能只是“道聽途說”，需要真正去實踐和掌握。

追逐遙感夢想

科研之旅，本身就是充滿著艱辛與寂寞，在黑暗中摸索的道路。隨著遙感地球所的機構調整，方俊永科研團隊將研究重點定位為低空遙感技術與應用。他們進行低空遙感關鍵技術攻關并形成工程樣機系統，對低空遙感平臺和載荷進行系統集成與成果轉化，形成遙感地球所的實用化低空遙感系統。針對新的發展目標，方俊永坦言壓力和阻力都挺大，但他堅信，只要專注、腳踏實地，做出具有實際效用的系統，終將實現既定目標。

篇7

關鍵詞： 液晶可調濾波器 （LCTF）； ABS算法； 特征波段； 小白菜葉片； 波段指數

中圖分類號： O439 文獻標志碼： A doi： 10.3969/j.issn.1005-5630.2016.03.010

文章編號： 1005-5630（2016）03-0243-05

Abstract： Gray information of pakchoi leaves at the wavelength range of 435～720 nm with an interval of 5 nm are captured by using a multi-spectral imaging system which mainly consists of liquid crystal tunable filter （LCTF） and CMOS camera.Then，the average value，standard deviation and correlation coefficient for the gray value of images are calculated，and it has extracted the waveband index of pakchoi leaves by the way of adaptive band selection （ABS） method. Finally，the effective characteristic wavebands of pakchoi leaves are extracted through the sorting of waveband index.The experimental result shows that ABS algorithm using the extracted feature bands can quickly and efficiently obtain spectral information pakchoi leaves，and there are ideal waveband index values at 445 nm，450 nm，455 nm，680 nm，685 nm，690 nm，695 nm and 710 nm respectively，these wavebands have much discrete degree，rich multispectral information.therefore，these wavebands can be used as effective characteristic wavebands identification for pakchoi leaves.

Keywords： liquid crystal tunable filter（LCTF）； ABS algorithm； feature bands； pakchoi leaves； waveband index

引 言

我國是農業大國，大面積種植著各類園藝作物[1]，地域廣闊、種類繁多，同時作物的產量和質量還會受到病蟲害的影響[2-4]。因而如何快速、有效地對農作物進行準確的區分和識別[5]，對我國農業的發展有著指導性的意義[6]。以往大多數是通過人眼視覺和主觀經驗，利用已知農作物的形狀、顏色等來獲取作物的識別信息，具有較大的主觀性，往往帶來了很大的缺陷和不足，造成大量的錯誤識別等。近年來光譜成像技術在農業中得到了廣泛應用[7]，而基于液晶可調濾波器（liquid crystal tunable filter，LCTF）[8-9]和單色CCD組成的多光譜成像系統，可以快速有效地提取作物的圖像光譜信息，具有較高的光譜分辨率和空間分辨率[10]，可以較好地對多光譜圖像進行數據采集[11]。但由于多光譜成像系統具有較多的波段，會使得數據的冗余度大，數據處理、計算耗時長，造成數據處理工作的繁瑣和準確率的降低。

因此，本研究采用一種基于LCTF光譜成像系統的自適應波段選擇（ABS）算法，對我國大部分居民食用的十字花科類蔬菜中具有抗癌、護眼、攝取維生素作用的小白菜葉片進行特征波段的提取，從大量豐富的波譜信息中提取具有代表性的特征波段[12-13]，主要用于對小白菜葉片的正確識別、聚類分析[14]和數據庫的建立[15]等。這種方法對數據的處理達到了快速、準確的作用，是一種非接觸、安全、實用、有效的方法。

1 特征波段提取方法

ABS算法[16]對各個波段之間的空間相關性和譜間相關性大小做出了充分的考慮，并構造了相應的數學模型，對已求得的各個波段指數進行從大到小的順序排列，并根據設定的閾值自適應地選擇所需波段。該數學模型中的Indexi指數表示為：

ABS算法獲得的波段指數充分考慮了每幅圖像的信息量與相鄰波段的相似性，Indexi越大，相應圖像的信息量就越大，越具有代表性。將ABS算法得到的波段指數由大到小依次排序，排序靠前的7～8個波段即可作為該算法的有效特征波段。

2 實驗環境與結果分析

2.1 實驗儀器

本實驗使用美國CRI公司生產的VariSpecTM液晶可調濾波器，與單色CCD相機[17]和計算機控制軟件組成的多光譜成像系統，其采集的波段范圍為430～720 nm，帶寬（FWHM）為10 nm，半角可視范圍為7.5°，響應時間為50 ms，每間隔5 nm連續改變光譜透過中心波長，同時將采集到的小白菜葉片和參考白板的灰度圖像傳至計算機存儲。本實驗采用自行搭建的LCTF光譜成像系統，用于采集小白菜葉片的灰度圖像，采用LCTF代替傳統的機械濾光片轉輪，以實現快速波段調諧。圖1為基于LCTF光譜成像系統選取的有效特征波段原理圖。本實驗用于數據處理的軟件為Omnic 8.0和MATLAB 2010b軟件。

2.2 實驗樣本

實驗選取廣東省農科院的十字花科類-蕓苔屬健康小白菜（品種為“17號白菜”）作為實驗樣本，實驗樣本采集的環境是在溫室大棚內且天氣晴朗無風，光照強度均勻，平均氣溫為23.5 ℃，平均濕度為68%，小白菜生長時間為20～40 d，葉片成深綠色，葉脈清晰，生長狀況良好。

2.3 數據采集

新鮮生長的小白菜在特定的光源下和參考白板同時進行多光譜成像的圖像采集，在435～720 nm波段范圍內，每隔5 nm采集一幅灰度圖像，共采集6組，每組58個波段，共計348組數據。以波段490 nm處的灰度圖像為例說明選取小白菜葉片和參考白板區域，如圖2所示。

利用C#語言編寫程序，獲取樣本圖像的平均灰度值，在各波段選定的區域獲取小白菜葉片和參考白板圖像的灰度值。對每個波段樣本的5個不同葉片表面選取1個矩形區域進行灰度值提取，相當于對所選取的每一個葉片的特定區域進行了灰度平均，消除了葉片表面亮度不均勻等特征因素的影響。本實驗在暗室內進行，采用D65光源，由于光源和實驗樣本的影響導致參考白板有個較小的峰值，其他波段是較為理想的平滑曲線，屬正常情況。實驗室光源如圖3所示，參考白板和小白菜葉片選取的區域的平均灰度值曲線如圖4所示。

3 實驗結果與分析

圖5為小白菜葉片在435 nm～720 nm范圍內的反射比曲線，由圖可以清晰地看到小白菜葉片的光譜曲線在460 nm、550 nm和680 nm附近存在兩個吸收谷和一個反射峰。從圖中可以得出所采集到小白菜葉片的光譜數據符合一般綠色植物的曲線走勢圖，因此本實驗數據滿足實驗分析的要求。利用ABS算法從實驗中獲取小白菜葉片不同波段的成像光譜數據（相關系數和標準差），表1給出不同波段區間具有代表性的部分相關系數。在波段465 nm處相對于450 nm、565 nm、710 nm處的相對系數較小，而在635 nm和465 nm波段的相關系數達到了負值，其他波段之間的相關系數絕對值均在0.014-1.000之間。

利用式（1）～（3）計算出小白菜葉片不同波段的Index值，得到表2所示的指數排序表及圖6所示的Index指數圖。根據表2波段指數大小排序可以得出：在445 nm波段處具有最大的波段指數值1.355，其次分別是695 nm、680 nm、690 nm、710 nm、450 nm、455 nm和685 nm處。綜合計算，上述波段中所含的光譜信息量較為豐富，故選擇445 nm、450 nm、455 nm、680 nm、685 nm、690 nm、695 nm、710 nm波段作為本實驗中小白菜葉片的整體最優特征波段。

4 結 論

本文以健康小白菜葉片的多光譜成像為例，利用ABS算法計算實驗數據并討論光譜特征，得出445 nm、450 nm、455 nm、680 nm、685 nm、690 nm、695 nm、710 nm波段能夠更好地反映健康小白菜葉片的特征光譜信息，可以作為小白菜葉片的特征波段。實驗結果表明，基于LCTF組成的多光譜成像系統和ABS算法為健康小白菜葉片所提取的特征波段，能夠為農作物的病蟲害監測、識別提供一種新的方法，同時該方法對地物的高光譜遙感識別、探測等也具有參考作用。

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篇8

關鍵詞：遙感技術；土地調查；應用

中圖分類號：P627 文獻標識碼：A 文章編號：

近年來，遙感技術以其分辨率高、提取數據快等優勢在我國的土地調查工作中發揮了很大的作用，隨著土地調查活動的頻繁開展，結合土地資源開發和利用的需要，遙感技術從最初的地質填圖拓展到土地狀況監測、地質災害預警、礦產開發和保護等各個方面，在我國國土資源的保護和有序利用方面發揮著無法替代的作用，應用前景廣闊。

遙感技術概述

概述

遙感泛指通過非接觸傳感器遙測物體的幾何與物理牲的技術，主要建立在物體反射或發射電磁波的原理基礎之上。一般是指在不與研究對象直接接觸的條件下，通過某種傳感器來獲取研究對象的各種信息，并對這些信息進行匯總、分析、表達和加工的一種科技。遙感技術主要由遙感圖像獲取技術和遙感信息處理技術兩大部分組成。遙感技術能夠進行大面積的觀測，增加了人類的觀測范圍，尤其是對偏遠地區信息的獲取更為方便；能夠根據需要提供大量的靜態圖像，便于監測研究對象的動態變化；電磁波段遠超出了人眼的可見光范圍，能夠獲取更多的信息；使用遙感可以不受天氣的影響，進行全天候的監測。現階段，遙感技術在我國土地調查中的使用范圍不斷擴大，從最初的繪圖，拓展到地質環境、資源開發的監測、地質災害的預警和土地礦產衛片執法檢查等工作領域，為保護我國的國土資源做出了極大的貢獻。

2、采用遙感技術的必要性

從1984年開始，到1996年止，我國對土地狀況的初始調查（第一次全國土地調查，簡稱詳查）基本完成，所獲得的數據、圖、表等土地資料，為各級機關部門制定社會經濟發展計劃提供了強有力的依據，為土地利用總體規劃的以及各個專項規劃提供了基礎數據和圖件資料，為土地的保護和開發提供了第一手的資料。進入二十一世紀之后，我國經濟迅猛發展，土地利用形式多變，土地交易活動頻繁，對于各級國土資源行政管理部門來說，及時更新土地利用數據庫、地籍數據庫、規劃數據庫，掌握土地利用的變化動向是十分必要的。傳統的方法是由工作人員到現場進行勘察，在原有圖表的基礎上，進行修正更新。采用傳統技術方法難以準確獲得土地變化邊界的地理坐標，從而繪制出的相關圖件精度不夠高，且難以及時對變化情況進行監測，這種方法科技含量較低，已不能滿足當前國土資源管理工作的技術要求。因此，有必要利用衛星遙感技術進行土地調查，及時獲取信息，提高信息的準確性和現勢性，為政府部門掌握情況、科學決策提供依據。可以預測，在我國經濟建設的快速增長以及科技進步同步，遙感技術在“十五”和今后數十年內必將得到更好更快地發展并且進一步加速其實用化、產業化的進程，在建設有中國特色社會主義和我國的可持續發展中發揮其強有力的技術保障作用。

二、遙感技術在土地調查中的應用

1、在土地詳查中的應用

按照新的土地分類方式（第一次全國土地調查時的分類），將土地分為3大類15個二級類和71個三級類。為了調查清楚各類土地的數量、質量和各省市各類土地的分布狀況，要對土地進行詳細的調查。對于很多偏遠地區或是交通不發達、地形地貌復雜的地區，難以采用常規傳統的測量方法，可以使用航空和航天遙感技術，收集各種信息源，建立各種土地類型的解譯標志，進行人機交互式遙感解譯，以匯總各類信息，進行圖形的繪制。上世紀80年代初，我國就開始利用MSS衛星遙感數據進行全國土地概查，90年代初進行詳查，從此逐漸建立起全國的土地遙感監測體系。

2、在城鎮地籍調查中的應用

作為土地的管理者，各級土地管理部門需要掌握土地的各類情況，城鎮的地籍調查就是通過調查每一宗土地，了解土地的位置、數量、權屬和用途等，以為土地管理工作提供詳實的資料。隨著經濟的發展，城鎮土地流轉增多，權屬和用途變更頻繁，應該建立能夠及時反映動態變化的數據庫。這就需要采用遙感技術，依據GIS技術建立圖形和數據庫，依據遙感數據及時變更圖形和標示，測繪地籍調查索引圖，標注建筑物和土地的歸屬、范圍、用途等信息，及時根據遙感信息進行修改。

3、在土地資源環境保護方面的應用

隨著人類的增長，耕地日漸減少，生態環境惡化，土壤污染頻發。因此，在科學發展觀的指導下，要達到人和自然的和諧相處需要研究土地利用的動態變化，以便于為合理配置土地提供充分準確的依據，促進人類調節生活經濟活動，優化土地的利用狀況。遙感技術，特別是其中的高光譜遙感技術的推廣應用為礦產資源的調查和開發利用提供了非常必要的技術支撐。通過GIS技術，可以獲取環境和資源變動動態信息，并在此基礎上構建模型來模擬土地的演變過程，以預測土地未來的演變趨勢。自上世紀90年代以來，國土資源部門已經利用遙感技術完成了重點礦區的調查和監測工作，并針對無證開采和亂挖濫采的情況進行了懲治。

4、在保護耕地中的應用

一方面是人口的增多，一方面是城市的擴張，耕地的保護成為擺在大家面前的一個重要問題，人類需要的無限性和資源的有限性之間的矛盾空前突出。耕地的數量和質量，直接關系到國計民生，關系到我國長期穩定的發展態勢。為了堅守耕地紅線，嚴控可耕地的非法流轉，必須對可耕地進行監測。現階段來看，各大城市以基本開展了以耕地的變動為重點的遙感監測工作，也利用監測數據查處的違法用地多起，有效的遏制了耕地流轉中的亂占濫用現象。另外，在自然災害發生之后，也可以根據遙感數據來制定有效的措施，對災毀的土地進行復墾再利用，合理配置耕地。

三、遙感技術應用中存在的問題

國土資源管理包括土地調查，需要多時相、清晰度高的遙感信息源，但是能夠提供這些信息源的衛星相對較少，不能完全滿足需要。不受天氣影響的雷達數據，在國內應用不夠成熟，高質量的遙感信息源方面有待突破。與此相聯系，與西方發達國家相比，我國高分辨率的遙感影響的信息自動化提取水平較低，基于紋理的自動分類和信息提取技術還不夠成熟，實用化水平較低。

遙感技術在土地調查中的應用前景

隨著經濟和科技的發展，遙感技術在土地調查中的應用會更加廣泛和深入。在土地利用調查與檢測方面，由于省級檢測的時間間隔會進一步縮短，遙感技術的應用也會隨之展現出更大的優勢。SAR遙感技術由于其具有不受氣候影響等優勢，必將在日后的土地調查中具有越來越重要的價值。通過建立巖石光譜的信息模型，結合豐富的紋理信息，提取和分析高光譜圖像，高光譜遙感技術在礦產資源勘探、開發和監測等方面的應用將會更普遍。在地質環境調查和地質災害監測方面，通過遙感技術，對已經發生的災害點和隱患點進行全面排查，為災害發生后的救援，災后重建和災害的預測提供豐富的數據。

RS、GIS和GPS在一起被稱為“3S”技術，三者之間關系密切，相互依存，在日后的應用方面，要加強三者的集成研究，促進“3S”技術一體化，從而提高數據的提取、分析的效率，為土地調查和保護提供更加強有力的技術支持。作為信息的一種獲取手段，遙感技術肯定也存在一定的局限性，為了將土地調查工作做的更扎實、更細致，應該將遙感技術和傳統常規的實地調查方法相結合，取長補短，相互配合，這樣才能實現對各種信息的綜合應用，為我國的土地資源調查、利用和保護提供更精確的數據，為我國的國土資源管理帶來飛躍式的進步。

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篇9

關鍵詞：水文地質，勘測方法，核磁共振技術

所謂水文地質，就是指大自然當中地下水的變化以及具體的運動現象，水文地質學就是以自然界中的地下水為主要研究對象的學科，主要內容就是探究并分析地下水化學成分、物理性質、分布狀況、形成規律以及有效利用方式。貴州省地處我國西部地區，地質條件較為復雜，各種自然地質災害頻頻發生，本文將對核磁共振技術進行較為深入的分析。

1、水文地質勘測技術分析

1.1光譜微分析技術

此技術主要包括對反射光譜進行相關的數學模擬以及對于不同階段微分值的相關計算。通過這一技術可以提高對于光譜彎曲率及其最大、最小的反射率波長位置測定的準確率。通常情況下，可以通過使用一階微分法來將一部分線性的或者一些接近線性的背景、也或者噪聲光譜對于非線性的目標光譜等產生的影響。

1.2混合光譜分解技術

混合光譜分解技術主要用于分析光譜數據以及對其同一個像元內的不同成分所占比例的確定，或者是識別在已知的端元組分中分析其他的組分。在使用混合光譜分解技術時，由于在一定程度上受到圖像分辨率的限制，在圖像之中往往會存在很多的混合性像元。對于混合像元的分解技術則主要是提取像元之中不同地物類別豐度的一種方法。除此之外，光譜吸收指數還可以實現高光譜遙感圖像處理以及對于光譜吸收特征的有效識別，也能夠對混合光譜進行分解。

2貴州水文地質勘測核磁共振技術的運用

2.1核磁共振技術

核磁共振技術應用范圍相當廣泛，在化學、物力、生物學以及醫學等領域都有所涉足，同時也是當前世界水文地質勘查先進方法之一，在水文地質勘查領域應用核磁共振技術的一大表現就是運用地面核磁共振對滑坡水文地質條件加以勘測。所謂核磁共振，屬于原子核物理現象，也即是擁有核磁順磁性的物質對電磁能量進行選擇性的吸收，在地層中，具有最高豐度以及最大磁旋比的核磁順磁性核子就是氫核，而地層中大部分的氫核都存在于水中。核磁共振找水儀就是借助地面核磁共振對地層水氫核進行測量進而達到找水目的。如果地層中有地下水存在，那么將一個不同于地磁場方向的外磁場賦予其中，后果就是氫核磁矩與地磁場相偏離，如果外磁場消失，氫核將會保持與地磁場一致的方向以地磁場為中心旋轉。需要注意的是，自由水具有不同于結合水的信號頻率，借助核磁共振技術進行測試，只能適用于巖土層中的自由水，而無法測試結合水，所以，借助核磁共振技術進行測試所獲取的數據只是巖石層中地下水反應。其中還利用到高光譜技術不僅能實現對地球表面的地質信息進行探測，而且還能夠實現對行星以及月球表面的信息探測。高光譜遙感技術所具備的這一特點是其他類似技術所不能代替的。Mars Odyssey計劃衛星搭載的熱輻射成像儀（THEMIS），它屬于多光譜的熱輻射成像儀。這種成像儀雖然比TES的光譜分辨率要低一些，但是它的空間分辨率卻比較高，從而能夠有效地彌補TES數據中的不足之處。

雖然在核磁技術領域應用最成功的屬于水文填圖，但是如何有效的利用其所能夠識別的并且還可以填繪的水文進行地質環境的分析則屬于高光譜地質應用中的一個關鍵性問題。通過使用熱紅外成像儀，可以將其對水文的識別并且進行擴大。通過這種水文的共生組合有助于深入并客觀的分析相關研究區的地質環境。以水文識別以及水文的精細識別為基礎，還可以根據水文共生組合的相關規律以及水文本身對于地質的意義所產生的作用，來對各種地質因素間存在的內在性聯系進行直觀的反演，從而還有助于提高高光譜地質應用中具體分析并解決相關地質問題的能力。

按照核磁共振找水儀工作原理，如果地層中存在地下水，就可以獲取核磁共振信號，根據信號可以對地層中地下水存在性以及時空性做出判斷，如果未獲取到核磁共振信號，就意味著此地層中不存在地下水。所以，以所獲取的核磁共振信號為依據，可以對含水層以及隔水層進行劃分，在此技術上，在進行相應的解釋及處理，就可以確定含水層具體的深度。由于核磁共振信號振幅的最初值與巖體層含水量之間具有正相關的關系，因此，可以對含水層的具體含水量做出判斷。

2.2地面核磁感應系統在貴州水文地質勘測中的應用

地面核磁感應系統在貴州水文地質勘測中可以應用于如下幾個領域：

（1）查找巖溶水

貴州省的巖溶石山區缺水嚴重，尤其是在近兩年，云貴高原大旱。找水成為了一個水文地質勘察的難點。借助地面核磁感應系統，可以在貴州的喀斯特地貌環境下尋找巖溶水，該系統的探測深度在喀斯特地貌環境下可以高達200m，并且對該范圍內各個含水層的情況以及特征包括巖石的結構和特征進行探查。然后系統還能夠對含水層的滲透參數、厚度、埋深、含水量以及預計的開采指標進行分析。該系統已經成功的在湖北永安地區的喀斯特地貌環境下，找到了巖溶水。因此，我們可以推斷該系統也能在貴州地區有較大的運用空間。

（2）解決生態問題

貴州省的水污染問題也是目前越來越嚴峻的一個問題，運用地面核磁感應系統能夠對地表水、地面水的污染進行調查和研究，從而為妥善的解決生態問題提供數據支撐。

（3）為工程建筑解決水文地質勘測問題

貴州省的地質條件非常的特殊，不少地方由于存在大量的石灰巖等，如果勘探工作不到位，在工程建筑的施工過程中，或者建筑建成之后，都很容易出現較大的問題。而運用地面核磁感應系統能夠探查路基、建筑物地基等得水文地質條件，從而為工程建筑施工或者后期的維護提供參考。

2.3核磁共振技術在實際應用中的工程案例

隨著經濟的發展,為了解決西南地區交通的不便,近年來大力開展了機場的建設。而由于機場建設工程量較大,場地分布較廣,因此所遇到的工程問題也較多。其中,巖溶的發育對機場建設的影響尤為突出。當時貴陽龍洞堡機場航站區進行工程建設時,對巖溶洞隙的勘察及地基處治是至關重要的,輕則影響設計方案、投資預算,重則影響業主的整個投資取向以及整個區域的發展。但是就是采用了核磁共振技術對于機場航站區巖溶洞隙發育問題進行調查，通過調查和研究分析國內外巖溶勘察方法、巖溶施工處治新技術、新方法,對巖溶探測及處治技術進行了研究，根據場區的地形地貌、地層巖性、地質構造、巖溶發育程度、水文地質情況、人類工程活動對巖溶發育的影響等條件,對場區的巖溶以及基巖破碎帶發育情況進行詳細了解,介紹了上述方法的工作原理、技術參數及具體應用。對復雜巖溶形態的地基處治方法各有其適用范圍:爆破回填是對溶溝、石芽直接出露或埋深不超過3m時所使用的處治方法;跨越是對洞徑小于6m的落水洞采用的方法,在本文中分別使用了拱形蓋板跨越和平板跨越;樁基是由于基巖面起伏劇烈,地基均勻性極差,為減小和避免地基不均勻性的影響所采用的處治方法;灌漿是當溶溝、石芽埋深3-8m,溝(槽)內充填土為軟弱松散土時,以及對溶洞進行了樁基處理后仍然不穩定時采取的處治方法。

3結語

單純借助傳統的水文地質勘測方式已經難以滿足當前水文地質勘測的實踐需要，一方面，無法充分揭示復雜的水文地質條件，另一方面，無法獲得準確實用的相關參數，并且相關的花費較高，用時較長。在水文地質勘測實踐中，根據實際狀況選擇利用核磁共振技術，根據其自身的特性，在某些方面不但可以獲取準確可靠的相關參數信息，還可以極大的節省人力、物力和財力，將貴州省水文地質條件充分的揭示出來。但是，地面核磁感應系統目前也存在一定的局限性，它的抗電磁干擾能力還不夠強，在電磁干擾嚴重的時候，會極大的影響勘探的結果精確性。因此，我們一方面要注意應用地面核磁感應系統的環境選擇，同時也要不斷的提高其抗電磁干擾能力，擴展器應用領域。

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篇10

關鍵詞：地質找礦；遙感；發展方向

Abstract: with the development of economic construction, the demand for mineral resources is increasing, the difficulty of finding the surface deposits continues to deepen, half concealed ore prospecting direction tends to be concealed, deposit, and paid more and more attention in the research of poor coverage area, covering half the work. Remote sensing technology is a new prospecting means, in prospecting for increasing the difficulty of situation, people pay more and more attention by the experimental research, the development, currently in the geological prospecting has made remarkable achievements, and become an important method for geological prospecting.

Keywords: geological prospecting; remote sensing; development direction

中圖分類號：文獻標識碼：文章編號：

引言：隨著遙感技術的推廣，遙感地質技術人員不斷在實踐中總結和提高，遙感技術的應用程度日臻成熟，地質的許多方向都有了不同程度的發展。遙感影像可以全面、客觀地記錄地表綜合景觀的幾何特征，遙感圖像不僅可以獲得地表景觀的形態、分布特征組合，而且還可以獲得物質的成分和結構等，進而實現地物識別的目的。遙感技術在地質找礦中的應用包括直接應用和間接應用：直接應用是指遙感蝕變信息的提取，間接應用則包括地質構造信息、植被的光譜特征及礦床改造信息等方面。

遙感技術應用于地質找礦主要是在工作的初始階段，在地質工作程度低、交通及地理條件較差的地區尤為重要。工作的目的是應用遙感影像的地質信息去分析成礦地質條件，確定找礦遠景區和圈定成礦有利地段，為進一步開展地質評價工作提供遙感地質依據。

1 遙感地質找礦的理論依據與技術基礎

遙感信息，特別是多種遙感信息的綜合，具有豐富的地質內涵和堅實的物理基礎。這使得遙感地質找礦具有宏觀性、多波段、信息量豐富、立體感強、便于定位等優勢，是地質找礦不可或缺的手段。在遙感地質找礦的遙感影像分析中，傳遞含礦構造和含礦載體的兩種標志：構造、結構、紋理特征；光譜特征。各種礦產資源的形成、產出，都與一定的地質構造條件有關，如斑巖銅礦與中酸入體有關：煤礦賦存在某些地質時代的煤系地層內。前者反映地質控礦構造特征、巖石類型特征等，通過研究遙感影像上顯示的線性和環狀信息可以揭示區域構造體系及其控礦作用；后者反映了地層層序、巖石類型的差異，礦物成分和含量的差異，特別是礦化蝕變信息。由于蝕變巖礦物具有本身的光譜特征，而一定類型的蝕變巖礦物組合常可指示一定礦種的存在。

2 遙感在地質找礦中的應用

遙感技術在地質找礦工作中的應用可歸納為如下幾個方面：

利用圖像上顯示的與礦化有關的地物，直接圈定靶區，為找礦指明方向。如利用植物吸收不同金屬元素所產生的不同光反射率、熱反射率和葉綠素發光率進行波譜試驗，為在植被發育地區快速發現工業礦產開辟新的找礦途徑。

利用數字圖像處理技術，進行多波段，多種類遙感圖像的綜合處理分析，增強或提取圖像上與成礦有關的信息，尤其是礦化蝕變信息，為找礦提供依據，指明找礦方向和有利成礦的遠景地段。

圍巖蝕變是成礦作用的產物，是一種重要的找礦標志。常見的圍巖蝕變有：矽卡巖化。有關礦產有鐵、銅、鎢、錫、鉬等。云英巖化。與鎢、錫、鉬、鋰、鈹等礦產有關。絹云母化。有關礦產有銅、鉬、金、鉛、鋅等。綠泥石化。有關礦產有銅、鉛、鋅、金、銀、錫等。硅化。與銅、金、銻、汞、明礬石、重晶石等多種礦產伴生。由于不同的蝕變礦物具有各自的特征譜帶以及巖礦石物理化學性質的差異，使其在多波段遙感圖像上表現出不同的顏色、色調和紋理差異。目前，常用的提取蝕變異常的方法有比值分析法，彩色空變換、主成份分析法、光譜角蝕變法等。此外，在異常信息的提取過程中經常受到多種因素的影響，因而需要幾種方法的有效組合，而不能只依靠某一種方法。

2．1 地質構造信息的解譯

構造運動是地殼內部的內在活動因素，它與變質事件、熱事件、成礦作用聯系在一起，而內、外生礦床的形成和分布均不同程度地受一定地質構造事件的控制。地質構造在遙感圖像上常表現為線性與環形特征。線性特征，是像片上呈連續或斷續的線狀或帶狀展布的影像，其空間分布型式有一定規律性。線性形跡主要指斷裂和節理等構造，它控制著巖漿活動及礦液的運移、儲存，對導礦、運礦、儲礦起著重要作用。環形構造在地殼中以近圓形的構造環帶為特征，多是地殼內部活動的表現，對形成火山型、熱液型礦床關系密切。線性構造、環形構造及構造交叉部位，往往是成礦的重要部位。通過對遙感圖像上色調、陰影、形狀的研究可以更直觀的看出研究地區的地質構造，有利于成礦預測。

2.2 地層信息的解譯

巖石的組成成分、內部結構、光照條件等因素決定了它的光譜特征。巖性解譯就是利用不同巖層反射光譜差異所形成的形態、結構、紋理、色調等影像差異，來判定出露地面的巖石的物理特性和產出特點，劃分不同巖石類型或巖性組合。由于所有內生、外生礦床均與一定時代的巖性、地層及巖相有關，因此在成礦預測的過程中，首先要找出有關像片圖形、地貌特征或與一定植物的聯系，以便發現礦床賦存的有利層位與構造。

3 遙感地質找礦的發展前景

20世紀末以來。隨著數字地球的提出和現代信息技術取得新進展，數字地球的理論方法和現代信息技術的新進展引入地質勘查領域。應用現代信息技術的新進展進一步解決礦產資源問題成為地質找礦發展的必然趨勢。在數字地球框架下，將遙感技術與地質領域傳統方法技術相結合。與其它現代信息技術相結合。

基于數字地球的遙感找礦技術．其核心是遙感信息的延伸應用和信息化。它的目的是最大限度地利用信息資源，以提高礦產資源的勘查效果。一方面，露出地表的礦明顯減少，勘查目標已由地表或近地表轉向地下深處的隱伏礦床．找礦難度愈來愈大。另一方面．各種地學手段取得的信息資源愈來愈豐富。為遙感信息與其它地學信息的集成創造了條件。而后遙感應用技術有利于發揮遙感找礦的技術優勢，發現用常規地質方法很難發現的地質體和地質現象，為找礦提供新的依據。

遙感找礦應用須從遙感“技術索引”的思路走出來，從控礦構造邁向與成礦機理研究相結合的高度。遙感應用必須與物化探、磁力、重力、地震探礦方法相結合，還需要進一步重視地熱、地氣的熱力作用，深入研究生物地球化學效應、地球化學填圖方法、生物成礦和數字地質的空間統計分析方法。只有加深對地表成礦信息的理解和詮釋，才有可能對深部的、海底的隱伏礦床，由此及彼、由表及里．從地球系統科學與地質信息科學的深度作出科學的推論和預測。

隨著遙感技術的發展，傳感器的空間分辨率和光譜分辨將大幅提高，遙感信息量也將大幅增加。要在海量數據中提取有用的找礦信息，必然對遙感數據處理系統提出更高的要求。目前，多光譜遙感數據處理系統在數據的壓縮、傳輸、專業軟件的發展上都取得了很大的進步。在高光譜遙感數據分析、處理方面關鍵是在光譜維上進行圖像信息的展開和定量分析。此外，實現信息分析模型和算法語言的改進也將大大提高遙感信息處理的速度和精度，提高找礦工作的效率。

四、結束語

遙感技術作為礦產勘查的一種手段應用于找礦，并取得了一定成就。遙感技術的直接應用是蝕變遙感信息的提取，遙感技術的間接應用包括地質構造信息、植被的光譜特征及礦床改造信息等方面。遙感找礦具有很大的發展前景。

多源數據的融合處理能夠避免單一信息的片面性，使融合結果更加準確和客觀。特別是利用遙感技術尋找深部礦床時，單純使用遙感圖像象存在明顯的局限性，往往需要物探、化探地學數據以及各種地質圖件的融合處理。

參考文獻

[1]徐友寧．礦山環境地質調查研究現狀及展望[J]．地質通報，2008．