淺析化探數(shù)據(jù)后期處理多元融合技術(shù)應(yīng)用

李惠

(新疆地礦局物化探大隊(duì) 昌吉 831100)

1 化探數(shù)據(jù)分類

目前，工作中常用文字、圖表形式表現(xiàn)化探數(shù)據(jù)。圖件又分為等值線圖、組合圖、異常分布圖、平面圖、三維立體圖等。數(shù)據(jù)可分為空間數(shù)據(jù)、非空間數(shù)據(jù)，空間數(shù)據(jù)包括矢量數(shù)據(jù)和柵格數(shù)據(jù)。

2 化探數(shù)據(jù)模型

GIS技術(shù)應(yīng)用中，可以對(duì)數(shù)據(jù)分層管理，還可以將空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)掛接在一起，因此，數(shù)據(jù)分層的規(guī)范性、合理性尤其重要。

2.1 數(shù)據(jù)分類

利用GIS模型特點(diǎn)和化探數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，建立多元地學(xué)信息分類體系，物化探信息分為重力、磁法、物探異常、化探和化探異常五大類。將每一大類按照國(guó)家頒布的勘探規(guī)范、處理解釋模型對(duì)數(shù)據(jù)的規(guī)范要求和數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)，從原始數(shù)據(jù)、成果數(shù)據(jù)和特征信息三個(gè)方面進(jìn)行了主題圖層劃分。對(duì)于主題圖層中的不確定性要素，要進(jìn)一步分解為對(duì)應(yīng)的多個(gè)基礎(chǔ)表。通過這些基礎(chǔ)表能夠完整地解讀主題屬性的特征。

2.2 數(shù)據(jù)記錄格式

編制與分類體系相對(duì)應(yīng)的圖層屬性數(shù)據(jù)記錄表格。格式按照下列原則:對(duì)應(yīng)原則，即圖層屬性表與分類體系對(duì)應(yīng)；代碼化原則；完整性原則，屬性代碼填寫說明；繼承性原則，盡量引用正在使用的各專業(yè)數(shù)據(jù)記錄格式原名稱；簡(jiǎn)潔性原則；規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化原則，數(shù)據(jù)記錄格式根據(jù)國(guó)家已經(jīng)發(fā)布的標(biāo)準(zhǔn)格式編寫。

3 化探數(shù)據(jù)處理方法

3.1 現(xiàn)在分析

化探數(shù)據(jù)資料的后期處理在地球化學(xué)勘查中具有重要作用，處理結(jié)果信息為異常評(píng)價(jià)提供依據(jù)。我國(guó)目前化探數(shù)據(jù)最常用的計(jì)算方法有：R型聚類分析、Q型聚類分析、模糊聚類分析、三層套合方差分析、因子分析等，這些方法在元素和樣品的相關(guān)性研究方面具有很多的優(yōu)點(diǎn)。在評(píng)價(jià)異常成礦遠(yuǎn)景方面，一般采用成礦能量評(píng)價(jià)法、標(biāo)準(zhǔn)礦化估值法、成礦可能度預(yù)測(cè)法、成礦概率指數(shù)法、成礦相對(duì)指數(shù)等方法，還應(yīng)用延拓方法評(píng)價(jià)異常的深部致礦性。

3.2 發(fā)展趨勢(shì)

近幾年化探方法研究呈現(xiàn)出明顯的多元化與綜合化趨向，實(shí)現(xiàn)了地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)與多元統(tǒng)計(jì)的交叉滲透與融合，在此基礎(chǔ)上衍生出的新型空間因子分析、因子克立格分析等在化探研究與信息資料處理中發(fā)揮著重要作用。數(shù)學(xué)概念與因子分析結(jié)合，實(shí)現(xiàn)滯后條件下最大自相關(guān)變量的線性組合分析，借助矩陣的轉(zhuǎn)移實(shí)現(xiàn)兩點(diǎn)空間因子分析模型各個(gè)因子的明確。在化探不規(guī)則采樣數(shù)據(jù)處理方面優(yōu)勢(shì)顯著，實(shí)現(xiàn)單變量及多變量的靈活切換?；叫畔①Y料處理中的多元統(tǒng)計(jì)分析方法的滲透還表現(xiàn)為對(duì)應(yīng)聚類分析的運(yùn)用，將對(duì)應(yīng)分析與聚類分析結(jié)合起來多元統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)樣品與變量之間統(tǒng)一的分類解釋。

4 多元融合技術(shù)的基本原理

多元融合技術(shù)的基本原理是模擬大腦對(duì)從外界環(huán)境感受，獲取不同度量特征和現(xiàn)象的綜合處理。應(yīng)用者可以構(gòu)建有效的數(shù)學(xué)模型，利用GIS空間圖層管理、顯示技術(shù)，任意的對(duì)數(shù)據(jù)層進(jìn)行抽取、疊加、組合，再生成衍生的圖像文件。按照數(shù)據(jù)抽象的程度不同，數(shù)據(jù)融合可分為特征級(jí)、數(shù)據(jù)級(jí)和影像級(jí)三類。

4.1 特征信息融合

提取原始信息中特征信息的充分統(tǒng)計(jì)量，對(duì)提取的特征信息進(jìn)行處理和綜合分析，然后按特征信息對(duì)多元數(shù)據(jù)進(jìn)行分類綜合。利用小波變換方法對(duì)其進(jìn)行頻率域-空間域的變換，變換后在變換域具有分頻特性，將影像做多層分解，融合過程:在確定的領(lǐng)域窗口內(nèi)，分別對(duì)融合的影像數(shù)據(jù)均值和方差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，進(jìn)而確定子帶和基帶融合值，最后經(jīng)過小波逆變化重新構(gòu)建圖像。

4.2 原始數(shù)據(jù)融合

建立在原始數(shù)據(jù)的原始信息層面上，比較典型的有3種:HIS變換、K-L變換、像元加權(quán)融合。假設(shè)（X1,X2,…Xm）為TM圖象像素的特征向量，（Y1,Y2,…Ym）為SAR圖像中相應(yīng)像素的特征向量，那么該像素融合后的特征向量則為（X1,X2,…Xm；Y1,Y2,…Ym），進(jìn)而優(yōu)化了數(shù)據(jù)源。

4.3 影像融合

首先識(shí)別、提取各地物，分類后，按什么原則選擇特征影像進(jìn)行融合是很關(guān)鍵的一步，從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度來看，主要觀察各大類在特征影像中的類內(nèi)離散度和類間離散度，選擇最佳特征組合，利用應(yīng)用程序進(jìn)行融合處理。

5 結(jié)論

將多元數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用于化探數(shù)據(jù)處理中，為區(qū)域化探背景和異常的確定提供有利的計(jì)算依據(jù)，具有較為廣闊的應(yīng)用前景，注重方式的綜合多元必將成為化探信息資料處理的主流趨勢(shì)。