[发明专利]一种植被覆盖区铀矿化蚀变信息遥感识别方法

说明书

本发明属于遥感地质技术领域，具体公开一种植被覆盖区火山岩型铀矿化信息遥感识别方法，如下：步骤1、在植被覆盖区进行遥感数据源选择；步骤2、对所选遥感影像预处理，得到植被覆盖区遥感影像图；步骤3、基于像元二分模型，对遥感影像进行植被覆盖度估算，确定高植被覆盖区和中低植被覆盖区；步骤4、对中低植被和高植被覆盖区，去除植被以外干扰之后，抑制中低植被覆盖区植被，掩膜高植被覆盖区植被，得到去除干扰因素的植被覆盖区影像图；步骤5、针对去除干扰因素的植被覆盖区影像图，采用主成分分析法提取铀矿化蚀变异常信息，完成植被覆盖区铀矿化蚀变信息遥感识别。本发明的方法解决了减轻植被干扰对遥感蚀变信息提取影响的技术问题。

技术领域

本发明属于遥感地质技术领域，具体涉及一种植被覆盖区火山岩型铀矿化信息遥感识别方法。

背景技术

铀矿是具有放射性的国家重要的战略性矿产。火山岩型铀矿是我国乃至全球铀矿资源的主要类型，按照“多探少采”的总体要求，硬岩型铀矿勘查立足“增加储备”，重点围绕已有老铀矿田深部及外围探索。目前，遥感矿化蚀变信息提取的理论方法众多，在裸露地区的矿产资源勘查中遥感技术具有独特的优势。然而，大量植被覆盖区铀矿地质工作程度极低－空白区，其成矿地质构造复杂，成矿条件优越，矿产资源丰富，运用传统遥感蚀变信息提取难度较大。

植物对电磁波辐射的吸收、反射和散射作用构成了植物的特征光谱。研究发现，可见光波段的反射低谷分别位于0.45μm、0.67μm波长处的蓝光、红光；近红外波段形成的“反射高原”位于0.7～1.3μm波长处，波长1.3～2.4μm之间存在2个明显的吸收谷，分别位于1.45μm和1.94μm处。岩石矿物的吸收光谱特征主要由于电子跃迁或振动过程所产生的。矿物在可见光-近红外光谱带，电子跃迁形成的特征谱带主要是受到铁元素的影响，其中占主导地位的是Fe²⁺、Fe³⁺，在振动过程产生的吸收谱带特征主要受水、羟基基团和碳酸根离子的影响。羟基类是对以粘土矿物为特征矿物的蚀变类型的统称，粘土矿物是热液矿床形成过程中形成的蚀变矿物，主要由羟基、水和金属阳离子组成，光谱特征与羟基和水基团的晶体结构有关。该类蚀变的特征矿物较多，与铀矿化相关的有钙蒙脱石和碎片状水云母。该类蚀变矿物的光谱曲线中，强吸收谱带在1.4μm、1.9μm和2.2～2.4μm三个波长区，其中1.4μm的谱带是矿物组成中羟基团引起的，1.9μm的谱带则是矿物水分子的弯曲振动贡献，而2.2～2.4μm之间的谱带也是羟基团产生的。因此，植被光谱曲线与含有羟基基团蚀变矿物光谱曲线在1.4μm、1.9μm附近都有吸收谱带，在2.0～2.4μm波段处植被反射率较低，在1.6～2.4μm之间植被光谱曲线呈现出逐渐下降的特征，而在该区间上粘土矿物矿物的光谱曲线也呈现出了下降的特征，两者在总体特征上具有较大的相似性，所以传感器接收到的蚀变矿物反射光谱受到了植被反射光谱的很大影响。因此，在植被覆盖区提取铀矿化蚀变信息前对该地区的植被干扰进行抑制和去除是很有必要的。

国内外研究者利用遥感数据在低植被覆盖区或基岩裸露区蚀变信息提取已经做了大量的研究，并且取得了良好的效果。然而在植被覆盖区进行蚀变信息提取的研究和应用当前仍是一个难点。

发明内容

本发明的目的在于提供一种植被覆盖区火山岩型铀矿化信息遥感识别方法，该方法基于像元二分模型进行植被覆盖度估算，确定高植被覆盖区和中低植被覆盖区，釆用植被抑制算法抑制中低植被覆盖区，掩膜高植被覆盖区及其他干扰因素，在去除干扰因素的基础上，采用主成分分析方法进行植被覆盖区遥感蚀变信息提取，解决了减轻植被干扰对遥感蚀变信息提取影响的技术问题。

实现本发明目的的技术方案如下：一种植被覆盖区铀矿化蚀变信息遥感识别方法，该方法的具体步骤如下：

步骤1、在植被覆盖区进行遥感数据源选择；

步骤2、针对上述步骤1中得到的遥感影像进行预处理，得到遥感影像图；

步骤3、基于像元二分模型，对上述步骤2中遥感影像进行植被覆盖度估算，确定高植被覆盖区和中低植被覆盖区；