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    基于WorldView2數(shù)據(jù)的巖性信息增強方法
    ——以內(nèi)蒙古扎嘎烏蘇地區(qū)為例

    2016-12-28 07:23:07王平平田淑芳
    自然資源遙感 2016年4期
    關(guān)鍵詞:巖性波段巖石

    王平平, 田淑芳

    (中國地質(zhì)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與資源學(xué)院,北京 100083)

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    基于WorldView2數(shù)據(jù)的巖性信息增強方法
    ——以內(nèi)蒙古扎嘎烏蘇地區(qū)為例

    王平平, 田淑芳

    (中國地質(zhì)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與資源學(xué)院,北京 100083)

    為了進(jìn)一步探討巖性信息增強方法在巖性遙感解譯中的應(yīng)用效果,選擇內(nèi)蒙古索倫山扎嘎烏蘇地區(qū)進(jìn)行巖性遙感信息增強方法研究。針對因異物同譜、同物異譜及表層淺覆蓋等因素導(dǎo)致的巖石影像特征復(fù)雜、色彩反差較弱及細(xì)節(jié)信息不夠豐富等一系列問題,對研究區(qū)巖石波譜曲線特征、WorldView2數(shù)據(jù)光譜特征及空間特征進(jìn)行了綜合分析。在對WorldView2數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正和圖像融合等預(yù)處理的基礎(chǔ)上,應(yīng)用基于光譜特征和空間特征的一系列有效的巖性信息增強方法,對研究區(qū)進(jìn)行巖性解譯。將解譯結(jié)果與研究區(qū)1: 50 000比例尺地質(zhì)圖對比,劃分出了更多的巖性種類,提高了巖性解譯的精度,為更加精確的巖性識別提供了依據(jù)。

    WorldView2數(shù)據(jù); 巖石波譜特征; 遙感巖性信息增強; 光譜特征; 空間特征

    0 引言

    WorldView2衛(wèi)星提供的高分辨率遙感數(shù)據(jù)包括0.5 m空間分辨率的全色圖像和2 m空間分辨率的8波段多光譜圖像[1-2]。近年來,遙感地質(zhì)調(diào)查技術(shù)在礦產(chǎn)資源勘查及區(qū)域地質(zhì)調(diào)查中發(fā)揮著越來越重要的作用,遙感地質(zhì)解譯是其重要內(nèi)容。以往的遙感地質(zhì)解譯工作大多以中、低分辨率遙感數(shù)據(jù)(如TM,ETM及ASTER等)為主,這類遙感數(shù)據(jù)因受光譜分辨率和空間分辨率的限制,在遙感巖性解譯中常常只能區(qū)分巖性大類,不能對巖性進(jìn)行詳細(xì)劃分; 而WorldView2數(shù)據(jù)在設(shè)置有較多多光譜波段的同時,大幅度提高了空間分辨率,可以很好地彌補這一缺陷。遙感巖性信息增強對于遙感巖性解譯十分重要,它可以解決因異物同譜、同物異譜、表層淺覆蓋等因素引起的巖石影像特征復(fù)雜、色彩反差較弱及細(xì)節(jié)信息不夠豐富等一些列問題,從而提高巖性解譯的精度與準(zhǔn)確度。

    本文以“內(nèi)蒙古自治區(qū)烏拉特中旗索倫山地區(qū)1∶5萬比例尺區(qū)域地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查”子項目為依托,以扎嘎烏蘇地區(qū)為研究區(qū),進(jìn)行了基于WorldView2數(shù)據(jù)的巖性信息增強方法研究,為開展進(jìn)一步的巖性解譯工作奠定基礎(chǔ)。

    1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)處理

    1.1 研究區(qū)概況

    扎嘎烏蘇地區(qū)位于內(nèi)蒙古自治區(qū)烏拉特中旗索倫山地區(qū)西部,北部與蒙古國接壤,在E108°00′~108°15′,N42°20′~42°30′之間。區(qū)內(nèi)有EW向邊防公路橫貫全區(qū),交通便利(圖1)。區(qū)內(nèi)海拔高度在1 100~1 400 m,屬低山丘陵地貌。水系不發(fā)育,無永久性和季節(jié)性河流,稀少的溝谷均為干溝,零星分布的少量季節(jié)性湖泊也因連年干旱少雨而干涸。夏季干燥炎熱,春季和冬季風(fēng)大寒冷,屬典型的大陸性氣候。植被以草本植物為主,零星分布有小叢灌木,植被覆蓋度較低。巖石風(fēng)化和破碎嚴(yán)重[4]。

    圖1 索倫山扎嘎烏蘇地區(qū)交通位置圖[3]

    研究區(qū)處于華北板塊北緣與西伯利亞板塊南緣的結(jié)合地帶,一級構(gòu)造單元為天山―興蒙造山帶,二級構(gòu)造單元為索倫山―西拉木倫結(jié)合帶和包爾汗圖―溫都爾廟弧盆系[5]。區(qū)內(nèi)出露地層主要包括古元古界寶音圖群(Pt1B)、中元古界桑達(dá)來呼都格組(Pt2s)、奧陶系烏賓敖包組(O1-2w)、二疊系包特格組(P2b)和白堊系二連組(K2e)。主要巖類為沉積巖和變質(zhì)巖。其中沉積巖主要包括長石石英砂巖、泥巖、硅質(zhì)巖、灰?guī)r等; 變質(zhì)巖主要包括板巖、紫紅色石英巖、大理巖和片巖。區(qū)內(nèi)出露巖漿巖較少,主要為二長花崗巖和閃長巖。

    1.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

    本文使用的WorldView2多光譜圖像數(shù)據(jù),在4個傳統(tǒng)波段(藍(lán)、綠、紅和近紅外1波段)的基礎(chǔ)上增加了4個新的波段(海岸、黃、紅邊和近紅外2波段)(表1)[6-7]。

    表1 WorldView2多光譜圖像波段設(shè)置

    在進(jìn)行巖性信息增強處理前,對WorldView2數(shù)據(jù)進(jìn)行了必要的預(yù)處理。本文利用地面控制點和DEM對WorldView2數(shù)據(jù)進(jìn)行了幾何糾正[8]; 采用基于正交化算法的光譜銳化高保真影像融合方法(Gram-Schmidt,GS)對研究區(qū)WorldView2的多光譜數(shù)據(jù)(圖2(a))與其全色波段數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理[9]。融合后的多光譜圖像(圖2(b)),影像分辨率得到提升,可解譯能力有了提高,紅圈區(qū)域內(nèi)的細(xì)節(jié)信息得到明顯增強,可為后續(xù)的巖性信息增強及巖性解譯打下了基礎(chǔ)。

    (a) WorldView2原始圖像 (b) GS融合效果

    圖2 GS融合假彩色合成圖像

    Fig.2 False color composition image with GS fusion

    2 巖石波譜特征分析

    地物波譜特征的差異是用遙感方法區(qū)分地物的主要依據(jù)[10]。由于巖石的成分和結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,光譜特征變化復(fù)雜多樣,因此巖石本身的光譜特征不像單一礦物那樣具有特殊的可鑒定的光譜特征[11],無法根據(jù)其光譜特征準(zhǔn)確地確定具體巖性; 但巖石的光譜特征可以反映巖石基本組成的物質(zhì)成分和結(jié)構(gòu)特點,可用于區(qū)分巖性的大類。為了更好地了解研究區(qū)內(nèi)的巖石波譜特征,選取研究區(qū)內(nèi)的巖石波譜曲線進(jìn)行對比分析,研究不同巖石的波譜特性及其規(guī)律性,為后續(xù)的巖性信息增強提供依據(jù)。觀察研究區(qū)內(nèi)的泥巖、長石石英砂巖、板巖、紫紅色石英巖及白色大理巖的波譜曲線特征(圖3)。

    分析圖3,可以得到如下規(guī)律:

    1)對于研究區(qū)內(nèi)的變質(zhì)巖(即板巖、紫紅色石英巖及白色大理巖),在0.4~1.04 μm波長范圍內(nèi),白色大理巖的反射率明顯高于板巖、紫紅色石英巖及沉積巖的反射率,這與大理巖的礦物成分有很大關(guān)系——大理巖主要由淺色礦物組成,淺色礦物的反射率較高,因此大理巖的反射率最大[12],這一特性可以作為區(qū)分大理巖與其他巖石的重要標(biāo)志。在0.74 μm附近,紫紅色石英巖出現(xiàn)反射峰,在0.875 μm附近存在反射率低谷,之后隨波長的增加反射率逐漸增大。在0.4~1.04 μm波長范圍內(nèi),板巖的反射率一直處于上升趨勢,并不斷趨近于長石石英砂巖。

    圖3 研究區(qū)巖石波譜曲線與WorldView2圖像波段設(shè)置關(guān)系

    2)對于研究區(qū)內(nèi)的沉積巖(如泥巖和長石石英砂巖),反射率總體較低。在0.45 μm附近,泥巖和長石石英砂巖出現(xiàn)交叉現(xiàn)象,交叉點前后反射率的大小出現(xiàn)明顯變化; 并且隨著波長的增加,二者反射率差值不斷增大。

    以上規(guī)律可為后續(xù)的巖性信息增強提供波譜特征方面的依據(jù),特別是在B6和B7處存在的特征反射峰和吸收谷對巖性信息增強具有重要的指導(dǎo)意義。為了更好地解決因異物同譜、同物異譜、表層淺覆蓋等因素引起的巖石影像特征復(fù)雜、色彩反差較弱、細(xì)節(jié)信息不夠豐富等一些列問題,本文通過巖性信息增強處理,充分利用遙感影像的光譜特征和空間特征,增強不同巖性之間的差異,提取巖性界線,并結(jié)合巖石光譜特征及地質(zhì)資料進(jìn)行巖性解譯。

    3 巖性信息增強

    3.1 最佳波段組合法

    波段組合的優(yōu)化是一種增強不同地物類別之間差異、增強目視解譯效果的方法。選取最佳的波段組合,可以更加充分地體現(xiàn)地物之間的差異,使不同地物之間的差異最大化,從而達(dá)到區(qū)分不同地物的目的[13]。選取最佳波段組合時,通常綜合考慮3個方面: ①波段組合內(nèi)的波段信息量較大; ②波段組合內(nèi)波段間的相關(guān)性較??; ③該波段組合的彩色圖像中,研究區(qū)內(nèi)所關(guān)注地物類型之間的光譜差異要大、可分性要好[14]。

    3.1.1 研究區(qū)WorldView2數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征

    數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征可以反映數(shù)據(jù)的信息量、離散程度和相關(guān)性等。波段信息量的大小可通過標(biāo)準(zhǔn)差反映,波段的標(biāo)準(zhǔn)差越大,說明該波段像元灰度值之間的離散程度越大,像元灰度值分布的動態(tài)范圍越大,圖像反差越明顯,不同地物之間差異越大,所包含的信息量越大; 而波段的標(biāo)準(zhǔn)差越小,圖像反差就越低,不同地物之間的差異也隨之減弱,不利于不同地物類別之間的區(qū)分,所包含的信息量也越少。波段間的相關(guān)系數(shù)反映了波段間的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)越大,相關(guān)性越大,波段間信息冗余度越大; 相關(guān)系數(shù)越小,相關(guān)性越低,波段間信息冗余度越小[15-16]。

    本文對內(nèi)蒙古索倫山地區(qū)扎嘎烏蘇幅WorldView2數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計特征分析的結(jié)果表明: ①B7的標(biāo)準(zhǔn)差最大,所含信息量最大(表2); ②8個波段間的相關(guān)性總體上都較大; ③相鄰波段間相關(guān)性較大,特別是B1,B2,B3之間的相關(guān)性最大,但B1與其他波段的相關(guān)性低于與B2,B3的相關(guān)性(表3)。因此,在進(jìn)行波段組合時,應(yīng)選取B1; 而B4,B5,B6之間相關(guān)性較大,可選取其中的1個波段; B7,B8之間相關(guān)性較大,選取其中的1個波段。

    表2 研究區(qū)光譜信息統(tǒng)計

    表3 相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計

    3.1.2 最佳波段因子法選取波段組合

    目前,較為常用的選取最佳波段組合的方法為最佳波段因子法(optimum index facter,OIF),這是一種選擇最優(yōu)RGB假彩色合成方案的方法,它基于波段組合內(nèi)波段的標(biāo)準(zhǔn)差及波段間的相關(guān)系數(shù)選取最佳波段組合[10],即

    (1)

    式中:Si為第i波段的標(biāo)準(zhǔn)差;Rij為3個波段中任意2個波段間的相關(guān)性[17]。OIF越大,波段組合內(nèi)波段的標(biāo)準(zhǔn)差越大,波段間的相關(guān)性越小,這樣的波段組合形成的圖像具有較大的信息量和較小的相關(guān)性,目視效果較好。

    對于不同的地區(qū),應(yīng)該從其實際情況出發(fā),綜合考慮該區(qū)圖像各波段的標(biāo)準(zhǔn)差、波段之間的相關(guān)系數(shù)以及巖石波譜特征分析結(jié)果來確定最佳波段組合。根據(jù)本文研究區(qū)WorldView2數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征結(jié)果,將8個波段分為3組: ①B1; ②B4,B5,B6; ③B7,B8。分別計算其OIF,并由大到小排列,結(jié)果如表4所示。

    表4 波段組合及OIF

    由研究區(qū)巖石波譜特征分析結(jié)果(表2)及WorldView2數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征分析結(jié)果(表3)可知,B6和B7對區(qū)分巖性具有重要作用; 再結(jié)合各種波段組合圖像的目視效果對比分析,發(fā)現(xiàn)B6,B7,B1(圖4(a))和B4,B7,B1(圖4(b))組合圖像包含的信息量最大,巖性差異最明顯,可作為最佳波段組合圖像用于巖性解譯。但總體來看巖性間的差異還比較弱,且由于受到異物同譜、同物異譜、表層淺覆蓋等因素影響,需要進(jìn)一步加以區(qū)分。

    (a) B6(R)B7(G)B1(B)組合 (b) B4(R)B7(G)B1(B)組合

    圖4 最佳波段組合假彩色合成圖像

    Fig.4 False color images composed with optimum band combinations

    3.2 比值法

    在巖性信息增強中,通過選擇2個亮度差異較大的波段進(jìn)行比值運算,可以突出地物并增大地物之間的差異。由圖3可以看出,紫紅色石英巖在波長0.74 μm附近出現(xiàn)反射峰,在波長0.875 μm附近存在反射率低谷,即反射峰出現(xiàn)在B6,吸收谷出現(xiàn)在B7。因此本文利用這2個波段的反射率差異進(jìn)行比值運算(B6/B7),并將比值結(jié)果作為1個波段與其他波段進(jìn)行假彩色合成,取得了較好的巖性信息增強效果(圖5)。

    (a) B6(R)B7(G)B1(B)組合 (b) B4(R)B7(G)B6/B7(B)組合

    圖5 比值法增強假彩色合成圖像

    Fig.5 False color composition images after ratio method enhancement

    圖5(b)中,經(jīng)過比值增強后,紫紅石英巖(紅色調(diào)影像)較為突出,與其他巖性之間的差異更加明顯(黃藍(lán)色調(diào)的影像為灰白色大理巖)。

    3.3 HSV變換

    本文對B4(R)B7(G)B1(B)假彩色合成圖像(圖6(a))進(jìn)行色度-飽和度-亮度(hue saturation value,HSV)變換; 在HSV彩色空間中對S進(jìn)行反差擴(kuò)展; 然后再反變換到RGB空間,得到增強后的圖像[18-20](圖6(b))。

    (a) B4(R)B7(G)B1(B)組合(b) HSV變換+S反差擴(kuò)展

    圖6 HSV變換增強假彩色合成圖像

    Fig.6 False color composition images after HSV transformation enhancement

    從圖6可以看出,經(jīng)HSV變換處理后,不同巖性之間的色調(diào)差異得到顯著增強,巖性界線更加清晰明顯,可用于準(zhǔn)確地圈定巖性界線,提高了巖性的目視解譯效果。

    3.4 主成分分析

    根據(jù)表3中的統(tǒng)計結(jié)果可知,各波段間的相關(guān)性較大,冗余度較高,對巖性識別造成了一定的影響。因此,可通過主成分分析法[21-24]對WorldView2圖像的8個波段數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,將信息壓縮到少數(shù)幾個不相關(guān)的主成分中,減弱波段間的相關(guān)性。對研究區(qū)的WorldView2數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析的結(jié)果表明,信息主要集中在前4個主成分中,其他成分主要包含大量噪聲。PC1主要包含大量的地貌、構(gòu)造信息[12],巖性信息主要集中在PC3,最終選擇了B6(R)PC3(G)B8(B)假彩色合成方案(圖7(b))。

    (a) B6(R)B7(G)B1(B)組合 (b) B6(R)PC3(G)B8(B)組合

    圖7 主成分分析增強假彩色合成圖像

    Fig.7 False color composition images after principal components analysis enhancement

    由圖7(b)可以看出,主成分分析處理后,巖性之間的色調(diào)差異得到了很好的增強,青灰色長石石英砂巖與灰白色塊狀大理巖之間的界線更加清晰。結(jié)合地質(zhì)資料可知,粉紅色調(diào)影像為青灰色長石石英砂巖,綠色調(diào)影像為灰白色塊狀大理巖。

    4 基于空間特征的巖性信息增強

    紋理信息對于巖性的識別至關(guān)重要,它可以宏觀地反映大面積出露的某一種地物,是解譯細(xì)小地物(特別是巖性、植被)的重要標(biāo)志[12]。巖石的紋理信息不受其表面色調(diào)的影響,它反映的是巖石表面結(jié)構(gòu)及其粗細(xì)程度,能夠反映出如地質(zhì)構(gòu)造、巖性界線等特征。遙感技術(shù)對于巖性的識別主要依據(jù)對影像光譜信息的分析,但如果僅用光譜特征進(jìn)行識別,因異物同譜、同物異譜及表層淺覆蓋等因素引起的巖石影像特征復(fù)雜、色彩反差較弱、細(xì)節(jié)信息不夠豐富等一系列問題就難以解決,解譯結(jié)果的準(zhǔn)確性也會受到很大影響。為了解決這類問題,提高解譯結(jié)果的可信度,還需對影像紋理信息進(jìn)行分析[25]。

    本文使用的WorldView2數(shù)據(jù)多光譜波段的空間分辨率為2 m,擁有豐富的細(xì)節(jié)信息,可充分利用這一特點來增強巖性的紋理及邊緣信息。本文通過對B4(R)B7(G)B1(B)假彩色合成圖像(圖8(a))進(jìn)行高通濾波處理[25-26],在保持圖像高頻信息的同時,消除了圖像中的低頻成分,從而增強了紋理和邊緣等信息。通過紋理的一致性及規(guī)律性可以有效地排除由異物同譜、同物異譜、風(fēng)化因素及地表覆蓋物對影像色彩的干擾,將不同的巖性區(qū)域歸并,準(zhǔn)確圈定巖性界線(圖8(b))。

    (a) Band4(R)7(G)1(B)組合 (b) 高通濾波紋理增強

    圖8 高通濾波增強假彩色合成圖像

    Fig.8 False color composition images after high-pass filtering enhancement

    從圖8可以看出,經(jīng)高通濾波處理后,不同巖性之間的紋理及邊界信息差異更加明顯(其中灰白色鈣質(zhì)板巖夾青灰色泥巖、石英巖的紋理呈點狀分布,灰白色塊狀大理巖的紋理呈線狀分布),對識別巖性起到重要作用。

    5 巖性解譯結(jié)果

    采用上述方法對研究區(qū)WorldView2圖像進(jìn)行1∶25 000比例尺的巖性解譯,結(jié)果如圖9(a)所示。

    (a) 1∶25 000比例尺巖性解譯圖 (b) 1∶50 000比例尺地質(zhì)圖

    圖9 研究區(qū)局部巖性解譯圖與地質(zhì)圖對比

    與研究區(qū)相同區(qū)域的地質(zhì)圖(圖9(b))對比可以看出,通過巖性信息增強處理,巖性得到了細(xì)分,劃分出了更多的巖性類別; 而以往的地質(zhì)填圖工作常常受到野外工作條件的限制,只能對巖性單元進(jìn)行粗略的劃分。從圖9(a)可以看出,通過巖性解譯劃分出了Pt1B(大理巖)、Pt1B(大理巖、構(gòu)造角礫巖)、O1-2w(青灰色板巖、粉砂巖夾泥巖)、K2e(磚紅、棕紅色泥巖、泥質(zhì)砂巖、泥質(zhì)砂礫巖)和Qhl(粉砂、泥、細(xì)砂); 而在相同區(qū)域的1∶50 000比例尺的地質(zhì)圖(圖9(b))中,只劃分出了Pt1B(大理巖)、O1-2w(青灰色板巖、粉砂巖夾泥巖)和K2e(磚紅、棕紅色泥巖、泥質(zhì)砂巖、泥質(zhì)砂礫巖)。因此,巖性信息增強在巖性解譯中有著至關(guān)重要的作用。

    6 結(jié)論

    本文選擇內(nèi)蒙古烏索倫山扎嘎烏蘇地區(qū)進(jìn)行巖性遙感信息增強方法研究。在對研究區(qū)巖石波譜曲線特征、WorldView2數(shù)據(jù)光譜特征及空間特征進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,應(yīng)用了一系列的巖性信息增強方法,較好地解決了因異物同譜、同物異譜、表層淺覆蓋等導(dǎo)致的巖石影像特征復(fù)雜、色彩反差較弱、細(xì)節(jié)信息不夠豐富等一系列問題,從而降低了巖性識別的難度,使巖性界線得到更準(zhǔn)確圈定,巖性種類得到細(xì)分,巖性解譯的精度得到提高。得出以下結(jié)論:

    1)巖性色調(diào)對于識別巖性具有重要作用。本研究基于WorldView2數(shù)據(jù)的光譜特征和研究區(qū)典型巖石波譜特征,分別采用波段組合法、比值法、HSV變換和主成分分析方法對研究區(qū)進(jìn)行了巖性信息增強。這些方法在不同程度上增強了不同巖性之間的色調(diào)差異,有利于準(zhǔn)確圈定巖性界線,識別出更多的巖性種類,提高了巖性解譯的精度。

    2)紋理信息對于巖性識別同樣有著不可忽視的作用,特別是對于WorldView2數(shù)據(jù),其空間分辨率較高,可突出地物的細(xì)節(jié)信息。本研究采用高通濾波的方法對巖性的紋理信息進(jìn)行增強,突出了巖性的細(xì)節(jié)特征,有助于對巖性進(jìn)行更好的識別。

    3)巖性信息增強在巖性解譯中起到了重要作用,但是,這些方法容易因研究區(qū)的改變而對增強變換后的結(jié)果產(chǎn)生影響,因此,在今后的工作中應(yīng)著重加強這方面的研究。

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    (責(zé)任編輯: 邢宇)

    Research on lithological information enhancement method based on WorldView2 data: A case study of Zhagawusu district in Inner Mongolia

    WANG Pingping, TIAN Shufang

    (SchoolofEarthSciencesandResources,ChinaUniversityofGeosciences(Beijing),Beijing100083,China)

    In order to further explore and discuss the application of lithologic information enhancement method in the lithologic remote sensing interpretation, the authors selected the Zhagawusu district of Sauron Mountain in Inner Mongolia as the research area for studying lithologic remote sensing information enhancement method. To tackle the problems such as complex rock image characteristics, weak color contrast and a few details caused by the factor of the same spectra with different objects, the same object with different spectra, and the coverage of the surface of the rock, the authors analyzed the rock spectral curve features, the WorldView2 spectral features and spatial features in the study area. On the basis of geometric correction and image fusion of WorldView2 data preprocessing, the authors used a series of effective methods for the remote sensing lithologic information enhancement based on spectral characteristics and spatial characteristics. Based on these methods, the authors made the lithologic interpretation of the study area. Comparing the results of interpretation with 1∶50 000 geological map in the study area shows that the results of interpretation have more lithologic types, improve the accuracy of the lithologic interpretation and thus provide the basis for a more accurate remote sensing lithologic identification.

    WorldView2 data; rock spectral characteristic; remote sensing lithological information enhancement; spectral characteristic; spatial characteristics

    10.6046/gtzyyg.2016.04.27

    王平平,田淑芳.基于WorldView2數(shù)據(jù)的巖性信息增強方法——以內(nèi)蒙古扎嘎烏蘇地區(qū)為例[J].國土資源遙感,2016,28(4):176-184.(Wang P P,Tian S F.Research on lithological information enhancement method based on WorldView2 data:A case study of Zhagawusu district in Inner Mongolia[J].Remote Sensing for Land and Resources,2016,28(4):176-184.)

    2015-05-15;

    2015-06-21

    中國地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查項目“西部重點地區(qū)地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查評價”(編號: 12120113071800)資助。

    TP 753; P 627

    A

    1001-070X(2016)04-0176-09

    王平平(1990-),女,碩士研究生,主要研究方向為遙感地質(zhì)應(yīng)用。Email: 770697872@qq.com。

    田淑芳(1963-),女,副教授,主要從事遙感和GIS方面的教學(xué)和科研工作。Email: sftian@cugb.edu.cn。

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