断裂构造遥感影像信息提取方法

ETM+遥感图像中地质信息的提取~

遥感图像中地质信息的提取是从遥感图像获取信息的基本过程。而根据地质工作的要求，运用解译标志和实践经验，应用各种解译技术和方法，识别出地质体，地质现象的物性和运动特点，测算出某种数量招标的过。
遥感图像中的地质信息包括影像的几何形状，大小、花纹、色彩或色调和其他隐含信息（如，蚀变信息等）等。它们是遥感的空间和波谱信息的图形显示。其中能识别地质体和地质现象，并能说明其性质和相互关系的影像特征，称为地质解译标志。分为直接解译标志和间接解泽标志。
近年来，随着遥感图像数字处理的飞速发展，通过对遥感图像空间域和频率域上的处理，人们可以从遥感图像上获取越来越多的地质信息，如构造信息、岩性信息和蚀变信息等。而通过多元信息（地、物、化、遥）的复合，能更进一步地获取遥感图像上所隐含的地质信息，如遥感地质成矿模型、成矿预测、靶区选择等。使得遥感技术在地质中发挥越来越重要的作用。鉴于Landsat 7 ETM+是目前广泛使用的卫星影像，因此本文以 ETM+遥感影像为主要数据源，对其进行地质信息的提取研究。
（1）构造信息的提取（线性构造和环形构造）
“线性构造”一词最早是由美国地质学家Hobbs.W.H（1904）提出，包含有地质构造、断裂等意义。利用遥感影像判读得到的线性形迹不完全是线性构造，但可以根据岩性界线、地质构造、水系分布和地貌等特征，将具有地质意义的线性构造逐一加以识别。这些线性构造随不完全是断裂构造，但从宏观和统计角度上来看，可以反映该地区的地壳破裂（断裂）、挤压（断裂和褶皱）等构造特征的总面貌。
线性构造的形态，主要呈直线状。弧形和环形是线性构造的特殊形态。线性构造可以是单一的也可以是复合的。且绝大多数的大型线性构造都是复合的、由许多线性构造组合成的线性构造带。它们在影像上清晰醒目、形态粗大、延伸远，往往是重要断裂带的显示。而且这种线性构造带也往往是那些长期反复活动或近期活动断裂的反映。
无论何种方法获取的遥感图像，它所显示的地球表面景观，都是成像区地壳演化史中历次形成的构造与建造的综合表现，是一系列内力-外力因素相互作用的结果，在有人类活动的地区还包含有人文现象。在对遥感图像进行地质构造判读时，经常可见大量各种几何形态的线性构造和环形影像，组成的错综复杂的图案。要确认具有构造意义的影像要素，并加以综合分析，从其几何特征、相互关系及地质体之间的联系方面阐明其构造属性、生成先后、复合关系及控矿作用。因此，分析地质构造的影像特征是至关重要的一个环节。
（2）断裂构造的影像机理及信息提取
在遥感影像上，断裂构造主要是通过它所具有的个性特征加以识别和确定。物体的个性包括这个物体所显示的特性和所占据的位置，断裂构造除确切地存在于某个确定地点外，本身也具有与其他人为线性现象如铁路、公路及自然地质现象如山脊线、山谷线、河流等不同的特征。由于受构造断裂活动的影响，断裂带本身及其旁侧在含水性、岩石成分以及结构特征方面与其外围均存在较明显的差异（有时甚至影响到植被的发育），这些差异通过地物波谱的异常反映出来，并在图像上显示出不同的色调、纹理结构和水系格局。这些个性特征便成为解译断裂构造的标志。
要准确地识别这些解译标志，还需要对遥感图像进行信息提取和增强处理工作。目前采用的主要方法有：①光谱信息增强，如彩色合成、基于小波变换的遥感信息融合、主成分分析等；②空域处理，如方位滤波、霍夫变换、高氏滤波等；③影像纹理分析，如基于共生矩阵的纹理参量分析、基于边缘信息的纹理特征提取算法；④分形几何学处理，如基于分形几何的影像纹理分析、多重分形分析等。
在实际应用中，根据项目需要、研究区地质地貌条件及遥感图像统计特征，选择合适的处理方法和数学模板，来增强构造线性体的影像信息标志。
（3）岩性信息的提取
使用卫星图像来进行岩性地层目视解译，是遥感图像地质目视解译工作中较难部分。图像上有些地层和岩性，例如具有良好岩溶地貌的石灰岩，第四纪某些松散沉积物等，它们的解译几乎是一目了然，很易识别。但对深变质而又受混合岩化的岩石，或岩性很相近的杂岩体内，详细划分岩性就困难了。岩性地层的解译工作应当由浅入深，同时尽量利用多波段遥感图像，使用数字图像增强技术，来提高解译能力。
随着卫星遥感和航空遥感图像分辨率的不断提高，人们可以从遥感图像中获得更多有用的数据和信息。遥感图像分类是通过对遥感图像中各类地物或者现象的光谱信息、空间结构信息等特征进行分析判别，发现特征模式，用一定的分类原则将特征空间划分为互不重叠的子空间，并拓展到整个图像中。不同岩性地层在遥感图像中具有不同的纹理特征，因此，地物的纹理特征描述对正确区分各类不同的岩性具有重要意义。本次研究就是先是分类前建立样本区类别的先验知识，再提取相应类别的训练样本，然后参照此图像提取相应类别的训练样本，利用监督分类进行二次分类，使分类精度和效率都得到提高，最后结合已有地质资料进行人工补充解译，修订之前的机器解译。从而达到正确认识客观存在的目的。为下一步工作奠定良好基础。岩性识别流程图如图3-23：

图3-23 遥感影像岩性信息提取流程图

地质信息遥感图像增强处理目的是通过选择合理的图像处理方法，改善图像的视觉效果，突出遥感地质调查所需要的有用信息。
4.3.1 常用的图像增强处理方法
在遥感地质应用方面，图像增强处理方法按照主要增强的信息内容可分为波(光)谱特征增强和空间特征增强两大类。
4.3.1.1 图像波(光)谱特征增强处理
图像波(光)谱特征增强处理是基于多波段数据，对每个像元的灰度进行变换达到图像增强的目的。其图像增强结果便于识别不同性质的地质体、岩石类型、地质异常(如蚀变带、热异常等)、规模较大的线性和圆形构造。
(1)灰度变换方法
当原始图像的直方图比较窄，灰度分布较集中，图像层次较少时，进行灰度变换是最基本的要求。对于灰度接近正态分布的图像通常进行线性拉伸就可达到改善图像视觉效果的目的。对于直方图呈多峰状、部分地物过亮或过暗的图像，应针对图像的特点采用不同的灰度变换方法，包括分段线性拉伸、直方图调整和高斯变换等非线性拉伸等。
分段线性拉伸是为了有效利用有限个灰度级，将整个灰度范围划分为几个区间，分区间进行线性扩展，达到最大限度增强图像中有用信息的目的。常用的非线性变换有指数变换法(增强原始图像的高亮度值部分)、对数变换法(增强图像的低亮度值部分)、高斯变换(增强图像中间灰度范围)及正切变换(可对图像的暗、亮区进行增强)。
直方图调整是通过改善图像的直方图形态来达到图像增强的目的。其原理是用一种变换函数作用于原始图像的直方图，使之变成具有某种特定亮度分布形态的直方图。这种方法着重于扩展高频数亮度值之间的间隔，使直方图中部所包含的地物反差得到增强，有利于地质体的区分。常用的直方图调整方法有直方图均衡化和直方图正态化等。
(2)比值增强
比值增强是通过不同波段的同名像元亮度值之间的除法运算，生成新的比值图像来实现的。比值处理对地质信息尤为敏感，成为遥感地质图像处理中广为应用的方法之一。其基本作用为:
1)可以扩大岩石和土壤的波谱差异，有利于这些地物的区分。
2)消除或减弱地形等环境因素对同类岩性的影响。
3)提取与矿化蚀变有关的信息。
4)比值彩色合成图像能够增强岩性和蚀变岩信息。
(3)主成分变换
主成分变换是多波段遥感图像增强常用的一种方法。它是一种基于图像统计特征的多维正交线性变换，变换后的新组分图像反映了地物总的辐射差异和某些波谱特征，同时还具有分离信息、减少相关、突出不同地物的作用。利用不同新组分图像进行彩色合成，可显著提高彩色增强效果，有助于岩性的区分。在实际应用中，也常用比值或差值图像与原始图像一起进行主成分变换，会有利于某些专题信息的提取。
(4)IHS变换
在色度学中，把彩色图像的RGB变换成亮度(I)、色度(H)、饱和度(S)称为IHS变换，而IHS变换成RGB称为反变换。利用IHS变换和反变换，可以进行多源遥感图像之间的信息融合、高度相关图像数据的色彩增强、图像的特征增强，以及改善图像空间分辨率等融合处理。如图4.1所示，对研究区内的环形构造、岩体和地层都起到了一定的增强作用。

图4.1 新疆瓦石峡地区图像增强处理对比

4.3.1.2 图像空间增强
图像空间增强处理是利用像元自身及其周围像元的灰度值进行运算，达到增强整个图像之目的。其图像增强结果主要突出地质体的空间形态、边缘、线条及结构特征等。如地质构造、线性体及地貌形态等。常用的图像增强方法有数据融合和卷积增强等。
(1)数据融合
主要有IHS融合法、Brovey法和三维反差增强融合法。IHS融合法的关键是根据输入图像的光谱情况和地面的覆盖情况来选择正变换和反变换公式;Brovey法是通过选择三个归一化后的低分辨率波段图像与高分辨率图像乘积来增强图像信息，该方法优点在于锐化图像的同时能够保持原多光谱信息，对于山地、水体、植被等地物增强效果好;基于三维反差增强的融合法是扩大同名点像元在三个低分辨率合成波段上的灰度差异，同时要求增强后的图像同名点像元在三个波段的灰度值相对大小关系不变，三个波段的灰度值之和不变。对高分辨率图像要进行灰度线性拉伸、纹理能量增强和细化处理。该方法扩大了地物间的色彩差异，减少了相关性，可以对融合图像的锐度、灰度、色彩等空间信息分离并进行动态跟踪处理，直到取得满意效果为止。如图4.2所示，图4.2(a)为SPOT原始图像，图4.2(b)为SPOT数据与TM多光谱数据的融合结果，提高了遥感解译的可靠性。

图4.2 SPOT图像融合处理

(2)卷积增强
地物的边界及各种线性形迹，通常都表现有一定的空间分布频率，可以通过空间域或频率域的滤波对它们进行增强。卷积处理就是比较简单有效而最常用的空间滤波方法之一。卷积增强是一种邻域处理技术，它是通过一定尺寸的模板对原图像进行卷积运算来实现的。增强不同方向的边界(或线性体)，可按一定的排列方向来分配模板中各元素的权系数，改变模板尺寸和板内元的差值可产生不同的效果。一般模板越大，差值越大，对低频的粗大构造形迹增强越明显，而高频信息(小断层、节理裂隙)增强的幅度越小。卷积增强对于突出某一方向的地质体边界和线性断裂构造或形迹具有明显的效果，对一些环形构造或线迹也会起到增强作用，因此，在遥感地质图像处理中被广泛使用。
上述处理方法在岩性地层、构造信息提取中具有广泛的应用。在实际应用中，可根据不同的地质地理条件与图像特点，采取组合多样，手段灵活的方式进行图像增强处理。
4.3.2 特征信息增强处理方法
4.3.2.1 岩性信息增强处理
岩性信息增强处理的目的是通过特征图像处理方法的选择来实现岩石类型或类型组合的提取。其应用原理主要依据不同性质的岩石因其矿物成分、结构构造、岩石表面结构、覆盖物成分、含水性，以及地域环境上的差异等，通过多波段遥感数据上所反映的波谱和纹理信息规律来实现的。
(1)波段组合变换方法
对于遥感多波段图像和经过空间配准的同一地区的不同传感器获取的多幅单波段遥感图像，通过进行一系列的组合代数运算，从而达到增强岩性信息的目的。以TM图像数据举例说明:
1)用TM3、2、1，TM4、3、1，TM5、4、3和TM7、4、1等彩色合成图像可识别花岗岩带、接触变质带和区域变质岩之间的岩性界线。如图4.3所示，其中，图4.3(a)的TM5、4、3彩色合成图像，对区内的地层岩性的分布特征起到明显的增强作用;图4.3(b)的TM7、4、1彩色合成图像，突出了白云岩岩性特征信息。
2)用TM5/TM1、TM4/TM2、TM5/TM7波段组合进行彩色合成，可增强和识别碳酸盐岩和黏土矿化信息。如图4.3(c)所示，增强了白云岩地质界线。
3)用TM4×TM4/(TM4+TM5+TM7)、TM4×TM5/(TM4+TM5+TM7)、TM4×TM7/(TM4+TM5+TM7)进行彩色合成，可增强不同岩性之间的影纹变化、消减地形起伏引起的阴阳坡亮度值差异，提高岩性的细部反差。图4.4(a)和图4.4(b)均增强了某一岩性段的分布特征信息。
4)用TM5/TM1、(TM5×TM7)/(TM1×TM2)、(TM7－TM1)/(TM3+TM4)彩色合成图像可增强第四纪地层、地表铁离子的变化信息，突出岩石的纹理结构。如图4.5所示，与图4.5(a)相比，图4.5(b)对提取区内地层、岩体的变化信息，以及区分主要岩石类型、突出环形构造方面起到明显的应用效果。
(2)光谱剖面法
当研究区岩石、地层与背景之间在光谱上是可分的，即与背景之间存在着较少的同谱现象，可以借助于光谱剖面知识进行岩性专题信息提取，主要步骤为:
1)对典型地物如裸露岩石、地层、雪、阴影等进行光谱采样，提取光谱剖面曲线，从中发现不同岩性类型的光谱差异。
2)通过波谱间变化关系，分别对特征岩性建立基于光谱知识的提取模型。
3)按照建立的模型提取裸露岩石、地层信息。
4)当不同岩石、地层内部成分的光谱与背景之间存在着较多同谱现象时，需借助于地物的其他知识进行提取。

图4.3 新疆瓦石峡地区不同波段彩色合成图像对比


图4.4 多波段相关性比值增强处理对比


图4.5 图像增强处理对比

(3)基于地物纹理的岩性识别
当岩性组成复杂，且分布尺度大于传感器的空间分辨率时，遥感图像就可能记录到地物的结构组成信息，其影像就存在着明显的纹理特征。当存在着有别于背景地物的纹理结构特征时，就可利用地物的光谱特征与纹理特征提取岩性信息。利用纹理识别岩性的方法步骤如下。
1)选择一定大小的移动窗口，计算不同地物的纹理特征，对待研究岩石类型的纹理特征与周围地物的纹理特征进行比较分析。主要纹理特征计算有:对数变差函数、平均欧式距法(一阶)、方差法(二阶)、斜度(三阶)、峰度(四阶)和共生矩阵法。从灰度共生矩阵中可以产生8种纹理测度，它们分别是局部平稳、对比度、相异性测度、均值测度、标准差、熵、角二阶矩及相关等。
2)分析研究岩石裸露区和背景地物之间的纹理指数和图像，寻找岩石类型与纹理特征的关联规律，采用合适的阈值，识别和提取岩石信息。
(4)基于形状知识识别岩性信息
1)增强地物之间的边界，提取出边界信息。进行形状指数的计算。主要测定基于周长和面积的指数、基于面积的指数以及基于面积和区域长度的指数。
2)根据岩石的形状知识指数值，对不同形状指数的岩性进行定性定位识别和提取，结合不同岩性的形状特征赋予一定的地质属性信息。
(5)主成分变换多层次信息分析识别岩性信息
基于主成分分析的多层次信息分解技术是增强地质岩性弱信息的一种常用方法，在岩性增强和识别中的实施过程如下。
1)多波段图像的统计特征分析。对多波段图像数据进行统计特征分析，计算波谱图像的灰度动态范围、均值与中值、波段图像的相关系数矩阵、波段图像的协方差阵。
2)求出多波段图像的协方差阵的特征值与特征向量，用特征向量构成KL变换的系数矩阵A。
3)主成分变换后处理。根据岩性识别目的和各主分量与矩阵向量间的关系分析，选择包含特定岩性信息的组分图像、包含专题信息组分图像的增强处理、组分图像的彩色合成处理以及组分图像与其他处理结果或波段图像的信息复合分析。
4)根据各主分量的分析结果，对主分量图像的各种后处理结果与单元结果对照进行影像目视解译，确定能够较好反映工作区岩性信息的主分量图像，选取它们做彩色合成或信息复合，增强影像上的地质岩性弱信息。
(6)IHS变换法增强岩性信息
对多波段图像选择适当的代数运算后所产生的新图像进行IHS变换，可起到突出岩性的目的。例如，利用TM波段比值进行IHS变换，可以识别火山岩地区的岩性和与矿化有关的蚀变特征。
1)用TM5/TM7，TM3/TM4，TM3/TM2比值分别赋红、绿、蓝进行IHS变换。
2)在变换处理后的图像上，Fe2O3含量高的玄武岩分布区呈醒目的褐色或红色色调，不同岩性的火山岩类有不同的色调，可以相互区分;含黏土类矿物和三价铁氧化物的矿化蚀变岩石分布区呈独特的黄色。
(7)对遥感图像进行最优多级密度分割提取岩性信息
目的是在植被稀少、基岩广泛裸露的干旱地区通过选择最佳遥感识别图像，通过最优多级密度分割，提取和识别岩石信息。
1)利用费歇尔准则对图像进行密度分割，通过直方图统计，找到使各分割段的段内离差总和最小、段间离差总和最大的分割法，称为图像的最优多级密度分割法。
2)对分割图像按灰度级由高到低分别赋以不同的颜色，对照区域地质图确定不同颜色的地质岩性属性信息。
(8)岩性的自动分类识别
在干旱、半干旱地区，利用遥感图像的光谱信息，使用非监督分类方法，可起到岩性自动识别和填图的目的。
以TM或ETM+数据为例，说明非监督分类方法主要实施过程:
1)从TM或ETM+多波段图像中选择3个三波段组合，使波段间相关性小且重复利用的波段最少。
2)对所有波段组图像用均衡反差增强技术进行反差增强，以优化每个波段的反差，消除彩色合成中可能出现的色彩偏差。
3)对每个三波段组合用RGB-IHS变换产生一个色度图像，然后分别进行合成，产生色度合成图像。
4)用三维特征空间交互集群技术对色度合成图像进行非监督集群分类。
5)用模板直方图匹配分类技术对分类图像进行空间再分类，以检测感兴趣类的结构和模式。
6)对分类图像用空间滤波法和小类别合并技术进行平滑处理和空间简化处理。
7)根据野外检查与类别的波谱曲线形态，参照地质图，将类别赋以岩性或按其他地物类型术语进行识别和描述。
8)进行交互式类别编辑。用类别区域编辑法将代表不同地带的不同岩性按位置进行分解，用类别分组法将相同岩性或地物类型一致的类别归入一组。
9)用边缘检测技术，检测地物类别边缘。
10)对调整后的分类图像进行交互式着色，并将反映地形背景的强度图像叠加到岩性分类图中，形成岩性影像图。
(9)基于岩块分类的岩石类型识别
适用于干旱、半干旱基岩裸露区岩石类的识别。以TM数据为例具体说明主要实施过程:
1)对TM图像进行地形校正，生成数字视反射率图像R1、R2、R3、R4、R5、R7。
2)用TM6与R1～R7进行空间集群法非监督分类，编制平面分类图。
3)用TM6与R1～R7数据进行监督分类，首先用已知样本作为训练区，训练区样本为厚层单岩性岩块、简单岩性组合岩块，复杂岩性组合岩块和标志性薄层岩块，然后逐个像元提取同类目标并编制平面图。
4)对分类图像中的各类别进行均值、最小、最大值，标准差、协方差等参量统计。
5)进行纹理分析及分类，编制纹理类型平面图。
6)对非监督分类、监督分类及纹理分类平面图进行叠合，通过人机交互目视解译归并整理，编制岩石遥感类型平面图。
7)岩石填图。将已知岩石属性信息填绘于同类的空白区域中，未知空白区域待野外检查确定岩性属性后填入。
(10)用高光谱资料来识别岩性
利用成像光谱资料，定量检测岩石和单种或多种矿物的波谱特征，提取和识别岩性和矿物信息，编制专题岩性和矿物图件。主要实施方法是:
1)确定工作区岩性和矿物的一些标志性波谱特征。
2)利用高光谱成像数据提取地物的波谱曲线，与岩石的野外光谱曲线和某些标志性矿物的实验室实测典型曲线对比，半定量地确定岩性和标志性矿物的存在。
3)通过岩性和标志性矿物的检测，达到找矿和编制岩性分布图的目的。
4.3.2.2 断裂构造及地质界线图像增强处理
主要利用空间滤波、自动线性提取等方法增强或提取断裂构造信息。
(1)空间方向滤波方法
对原始图像进行方向滤波，突出某一方向的纹理信息，增强地质体的空间结构。
1)按其所需要的方向信息确定滤波算子见表4.1。

2)对多波段图像进行主成分变换，利用定向滤波法对第一主分量图像进行边缘梯度增强。
3)增强图像的局部边缘梯度，压制整个图像的反差，再结合一些平滑处理方法对构造蚀变带和环形构造进行增强。
4)图像反差扩展。采用拉伸、直方图变换、比值、滤波等，突出图像中的线、边缘、纹理结构特征，增强岩性、线形构造和环形构造影像特征。
5)高通滤波增强空间频率高的地表形迹，提取几十到几百米的线性体(如节理、裂隙和断裂等一些地质构造形迹);低通滤波增强空间频率低的地表形迹，提取延伸长、规模大的断裂带和蚀变带等地质形迹。
6)用高斯卷积滤波突出地质体边界轮廓细节，区分纹理差异大的岩体。
(2)傅里叶功率谱纹理增强法
1)取一定大小的窗口图像，分别作行、列傅氏变换。
2)求功率谱矩阵，作对数变换。
3)计算纹理测度，形成纹理图像。
4)纹理图像解译，提取线性体信息和岩性地质界线。
(3)图像纹理统计法
通过纹理特征变化推测断裂活动的差异、岩石成分的变化等，圈定活动断裂带范围，解释断裂活动方式。
(4)线、环状影像特征法
1)对图像进行高通滤波和线状影像增强
2)从22.5°～67.5°、67.5°～112.5°、292.5°～337.5°及337.5°～22.5°四个方向进行方向滤波。
3)计算单位面积(2.5km×2.5km)线状影像密度及等密度图。
4)对线、环状影像平面图进行目视分析，筛除非地质边缘点，并进行叠合与归并，划分线状影像区、带和等级，环状影像之间的空间结构及其组合关系。
5)进行线、环状影像地质属性解译。
(5)线性体自动提取法
1)采用定向滤波法对多波段图像的KL变换第一分量进行边缘梯度增强。
2)对梯度图像进行二值化处理，提取边缘点图像。
3)人机交互去掉干扰和孤立的边缘点。
4)利用Hough变换进行线性体的连接和统计，输出线性体分布图和密度图。
5)线性构造提取与地质分析。
(6)图像亮温法
选择适当季节和时间的热红外遥感图像，以热红外波段图像的亮温分布的极值线为标志，提取构造信息。
(7)多重主成分分析方法
首先应用各种方法，包括一般主成分分析、选择主成分分析(特征主成分选择)、波段比值等，尽可能提取图像中较弱的地质构造信息，然后提取显示最好或较好的专题信息，进行二次处理。处理方法包括两种:一是进行不同的彩色组合或叠加，以突出专题信息;二是选取对专题信息提取最有利的结果和原始波段再次进行主成分分析，进行地质信息的二次提取和增强。
(8)基于融合处理的构造信息提取方法
不同传感器获取同一地区的图像，由于其波长范围不同、几何特性不同、分辨率不同等因素而具有不同的应用特点，基于不同传感器图像的融合处理，可以综合不同传感器图像的优点，提高对构造信息的识别能力。下面以TM和SAR图像融合处理为例进行说明。
1)首先，对SAR图像滤波，进行噪声消除。
2)其次，把单波段SAR图像和多光谱TM图像进行几何配准和融合，TM3、4、5进行IHS变换，用滤波后的SAR图像代替I分量，做IHS反变换，再用TM3、4、5与SAR图像作主成分变换，最后将IHS反变换得到的G分量、TM4波段和主成分变换的第一主分量图像进行彩色合成，作为地质解译图像。
3)融合后的图像可以直观地提取断裂构造信息，利用SAR图像一定的穿透性，可以提取隐伏断裂构造信息。
4.3.2.3 区域地质稳定性的综合处理与遥感信息的辅助提取
1)获取多时相多平台遥感卫星数据，收集地面控制点数据和区域地质环境资料。
2)进行图像几何精校正和配准处理。首先，对地形图进行高精度扫描，形成数字图像;然后，对数字地形图进行投影变换、配准和镶嵌，进行区域图像的合成与镶嵌;最后，建立地质活动区域的DEM和三维地形地貌可视化影像。
进行人机交互解译。以精校正的数字卫星图像为基础，一方面进行增强构造活动带、滑坡及其发育环境信息的各种图像处理;一方面进行目视解译，确定区域地质稳定性信息，在计算机上定位，划分边界、制作图形。获取遥感解译信息，综合其他环境资料和综合处理进行分析、比较和修改。
4.3.2.4 隐伏地质信息提取与增强
利用重磁资料与不同类型的遥感图像复合处理技术提取隐伏地质信息。
1)利用重磁网格数据和三维欧拉反褶积方法确定地下构造位置(边界)和深度。
2)利用遥感图像解译地表的构造特征，将重磁数据提取的相应位置的构造信息叠加到遥感构造图像上，把不同深度的构造在图像上分别表现出来，利用图像上构造的不同深度信息，辅助进行隐伏地质体和构造带信息提取。
4.3.3 遥感地质信息自动提取方法
计算机自动信息提取的目的是把地质专家用于目视解译的知识定量化表达，从根本上实现知识参与的自动提取。现有的计算机自动信息提取方法主要包括:光谱特征模型法、计算机自动分类法和基于空间数据挖掘与知识发现信息提取方法。
4.3.3.1 光谱特征模型法
一般利用统计回归建立一个遥感信息模型，根据具体图像的实际情况不断对模型参数进行调整，最终使模型适用于该影像。遥感信息模型是在现有地面实验基础上提炼出来的地物的反演模型，由于图像数据影响因素很多，因此地物在卫星图像上的反映并非与地面实测数据一一对应，把遥感信息理论和实际图幅影像有效结合在一起来进行专题信息自动提取，应用范围和精度都很有限。岩石地层单元建模技术就是一种光谱特征模型法。具体步骤如下。
1)把一些具有特殊影像特征的矿源层、赋矿地层以及诸如含多元素黑色炭质页岩、蛇绿岩带、混杂岩带和超基性岩体等岩石地层作为一种基本单元，它们的多波段遥感像元灰度值是波段的函数，不同单元具有不同的函数曲线。
2)对有一定地质意义的单元进行光谱特征统计，确定特定单元在各波段的亮度范围和同一单元类别在多维空间的聚集性。
3)根据单元类别的变差参数(均值和标准差)，建立基于遥感图像亮度值区间的岩石地层单元模型，输入的阈值参数和多波段遥感数据，自动提取岩石地层单元信息。
4.3.3.2 分类方法
在遥感信息自动提取方面，分类方法占有重要地位。其核心是对遥感图像进行自动分割。现有的计算机自动分类方法，主要利用的是遥感图像数据，虽然有时可以自动加入其他方面的地学知识，但远没有充分利用人脑在分析图像时所应用的知识，因此很难达到很高的精度。利用分类方法进行岩性自动填图是遥感图像处理中最复杂、最难的一个问题，而对于像植被、水体、土地和冰雪等一些大面积分布均匀的特定目标信息的提取，自动分类可起到良好的应用目的。
4.3.3.3 基于数据挖掘和知识发现技术
基于数据挖掘和知识发现技术理论的遥感专题信息自动提取，其基本内容包括知识的发现、应用知识建立提取模型，利用遥感数据和模型提取遥感专题信息。在知识发现方面包括从单一遥感图像上发现有关地物的光谱特征知识、空间结构与形态知识、地物之间的空间关系知识;从多时相遥感图像中，除了可发现以上知识外，还可以进一步发现地物的动态变化过程知识;从GIS数据库中发现各种相关知识。利用所发现的某种知识、某些知识或所有知识建立相应的遥感专题信息提取模型，利用遥感数据实现从单知识、单模型的应用到多知识、多模型的集成应用，从单数据的使用到多数据的综合使用的自动信息提取。

对断裂构造进行研究，其前提是对图像信息进行提取和增强，以便有效识别。与其他地物遥感影像特征分析一样，在对遥感图像中的断裂信息进行解译和分析之前，也需对数字图像进行针对性的处理以便于高质量影像的获取和相关信息的提取。在遥感影像上提取断裂构造信息的主要方法有光谱信息增强、空间变换、影像纹理分析等。在实际应用中，主要依据遥感影像的地质—地貌—景观背景，选择有效的处理方法和数学模型，针对区域构造线性体影像要素的基本特征进行信息提取，从不同侧面突出不同等级、不同层次、不同形态断裂构造的空间分布信息。

光谱信息增强包括彩色合成、比值运算、主成分分析等，这些图像处理方法也可以看成是断裂构造信息提取的预处理。其中，彩色合成将使图像获得有利于目视判读的视觉效果; 比值运算不仅可以扩大图像的颜色差别，还能消除地形和太阳入射角等因素对图像亮度值的影响; 主成分分析是将遥感图像进行数据集聚和压缩，不同类别的地学信息被归并到不同的主分量中，研究者根据需要选取感兴趣的主分量。

图像的空间变换主要包括图像平滑、定向滤波、霍夫变换和逆霍夫变换等。应用均值或中值滤波器对原图像进行平滑处理，可以滤除噪声和孤立点从而改善图像质量，这其中的关键步骤是选用合理的卷积滤波核。为了提取遥感图像上的断裂构造信息，一般采用定向滤波技术，所谓定向滤波就是对模板矩阵设置一定的权值，使模板增强方向与所要提取的断裂构造的实际走向尽量一致。在经过边缘跟踪处理所得到的二值图像中提取线性体，霍夫变换和逆霍夫变换是行之有效的方法。在霍夫变换后的累加器阵列中采用局部最大值选择，逆霍夫变换后采用剖面分析等人机交互处理方法结合专家知识可以提高线性体信息提取的精度。

影像纹理分析包括基于共生矩阵的纹理参量分析和基于频谱的谱分析等。对于前者，目前用的较多的是马尔柯夫随机场 ( MRF) 。在基于图像纹理特征进行线性构造提取的过程中，马尔柯夫随机场 ( MRF) 有时会比反差增强、空间滤波等常规方法更有效。通过纹理特征 MRF 模型提取构造线性体，就是根据需要求出代表某一方向或某几个方向的MRF 参数，然后增大该方向的 DD 值，达到提取线性构造的目的。

在遥感图像上用计算机自动提取构造线性体方向性特征也是遥感信息提取的重要环节。一些基于在特定方向上进行某种像素运算的常用方法 ( 如边缘增强、卷积滤波和傅氏滤波等) 存在着一些缺陷，往往增强某一方向的特征是以压缩、损失其他方向性特征为代价，可能产生假构造 ( 伪构造) 。如果在线性构造提取过程中遵循 “图像信息的筛选压缩 → 非线性体像元的检测剔除 → 线性体最大可能方向的统计检验 →线性增强处理和合成勾绘图像 →完成整个判读和提取”这样一个程序，则可以避免上述问题的发生，信息提取的精确度自然会得到提高。

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翠云区15545586177： 断裂构造地质特征的遥感解译 - ？
史才肝苏： 在遥感影像上不仅可以通过直接或间接的解译标志判断出断裂构造的存在,还可以利用其中的一些细节进一步区分断裂的性质: 压性、张性或扭性,甚至可以通过解译飞来峰和构造窗来识别像推覆构造这样的大型断裂.遥感图像上断裂构造地质...

翠云区15545586177： 图像处理的方法 - ？
史才肝苏： (1)KL变换 KL变换是遥感图像增强和信息提取中用得最多的线性变换,是对原波段图像进行波谱信息的线性投影变换,在尽可能不减少信息量的前提下,将原图像的高维多光谱空间的像元亮度值投影到新的低维空间,减少特征空间维数,达到数...

翠云区15545586177： 遥感特征及构造解译 - ？
史才肝苏： 一、线性构造 祁连山地区主要存在两组断裂,NW向和NE向,其中NW向的断裂占主导地位,断裂所经过之处,TM图像上都表现为线状负地形或带状负地形,沿断裂带发育着整齐排列的断层三角面,断裂带两边地质体的影像、影纹及水系等标...

翠云区15545586177： 遥感图像的DEM提取原理是什么? - ？
史才肝苏： 1、遥感信息提取方法分类 常用的遥感信息提取的方法有两大类:一是目视解译,二是计算机信息提取.1.1目视解译 目视解译是指利用图像的影像特征(色调或色彩,即波谱特征)和...

翠云区15545586177： 常见的地形要素数据采集方式有哪些? - ？
史才肝苏： 常见的地形要素数据采集方式有以下几种:1. 人工采集:通过人工实地勘测和测量的方式获取地形要素数据.这种方式需要耗费大量的人力和时间,适用于小范围的数据采集.2. 遥感影像解译:利用遥感技术获取地球表面的影像数据,然后通过...

翠云区15545586177： 如何获取遥感影像 - ？
史才肝苏： 遥感影像可以从遥感集市数据中心下载. 的遥感影像有中低分辨率:MODIS(250m)、环境星数据(30m)、高分一号(16m)、planet(3-5m) 收费的遥感影像有高分辨率:高分二号(0.8m)、高分一号(2m)、资源三号(2.3m)、planet(3-5m) 详见:

翠云区15545586177： ERDAS的如何从多波段影像中提取波段值值? - ？
史才肝苏： ERDAS操作:直接在主菜单下面的Utilities下面有个convert pixels to ascii,选择要提取信息的基础遥感数据,提取方式选择:a. AOI; b, points file ; c. subsets 其中对于point file的格式要:仅有坐标信息就可以了( X,Y),不需要ID 这样就可以快速完成了point对应的波段信息: X Y B1 B2 B3 B4 116.0914332000 40.5082809800 100 95 139 61 116.0855960000 40.5055013700 54 84 125 45

翠云区15545586177： 数字图像分析主要内容 - ？
史才肝苏： 遥感影像数字图像处理的内容主要有:1、图像恢复:即校正在成像、记录、传输或回放过程中引入的数据错误、噪声与畸变.包括辐射校正、几何校正等;2、数据压缩:以改进传输、存储和处理数据效率;3、影像增强:突出数据的某些特征,以提高影像目视质量.包括彩色增强、反差增强、边缘增强、密度分割、比值运算、去模糊等;4、信息提取:从经过增强处理的影像中提取有用的遥感信息.包括采用各种统计分析、集群分析、频谱分析等自动识别与分类.通常利用专用数字图像处理系统来实现,且依据目的不同采用不同算法和技术.

翠云区15545586177： 请问如何将一幅遥感影像的经纬度值提取出来? - ？
史才肝苏： 用ENVI4.X的版本打开影像数据,要提取某一点上的dn值只需要在任意窗口点击鼠标右键,点击“Cursor Location/Value”即可.如果要获取一景影像的DN值,在主菜单File-Save file as-ASII,得到的txt数据就是.希望能帮上你.

翠云区15545586177： 如何将遥感影像中的环状信息提取出来？
史才肝苏： 我的思路你试试:首先边缘检测,可以用canny算子,提取的边缘比较完整;然后检测封闭边缘,如果不想自己编程的话用matlab里的imfill命令可以填充封闭孔洞,再轮廓提取,这样就排除了非封闭边缘(姑且认为封闭轮廓都是环状的)