桂林理工大学学报
桂林理工大學學報
계림리공대학학보
JOURNAL OF GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2010年
1期
41-46
,共6页
碳酸盐岩%岩性识别%遥感
碳痠鹽巖%巖性識彆%遙感
탄산염암%암성식별%요감
由于茂密的植被覆盖,西南岩溶区在遥感图像上反映的大部分是植被覆盖层的光谱信息,而直接的岩性光谱信息很弱,因而利用遥感图像识别岩性,尤其是碳酸盐岩岩性的难度很大.以广西灌江流域为例,在植被茂密的南方岩溶区利用多源遥感数据,如ETM、SPOT、.ASTER数据进行碳酸盐岩的计算机自动岩性识别.结果表明:多源遥感数据的岩性识别效果远大于单一类型的遥感数据;未进行融合的遥感数据的分类效果好于融合后的数据;利用高分辨率遥感数据的纹理图像参与分类,有助于提高分类的精度.最终,采用SPOT的4个多光谱波段、ASTER的14个波段、TM的6个波段3种遥感数据共24个波段加上4个SPOT纹理图像和3个ASIER可见光波段的纹理图像共31个波段组合进行岩性的自动识别分类,取得了82.01%的自动识别总精度.
由于茂密的植被覆蓋,西南巖溶區在遙感圖像上反映的大部分是植被覆蓋層的光譜信息,而直接的巖性光譜信息很弱,因而利用遙感圖像識彆巖性,尤其是碳痠鹽巖巖性的難度很大.以廣西灌江流域為例,在植被茂密的南方巖溶區利用多源遙感數據,如ETM、SPOT、.ASTER數據進行碳痠鹽巖的計算機自動巖性識彆.結果錶明:多源遙感數據的巖性識彆效果遠大于單一類型的遙感數據;未進行融閤的遙感數據的分類效果好于融閤後的數據;利用高分辨率遙感數據的紋理圖像參與分類,有助于提高分類的精度.最終,採用SPOT的4箇多光譜波段、ASTER的14箇波段、TM的6箇波段3種遙感數據共24箇波段加上4箇SPOT紋理圖像和3箇ASIER可見光波段的紋理圖像共31箇波段組閤進行巖性的自動識彆分類,取得瞭82.01%的自動識彆總精度.
유우무밀적식피복개,서남암용구재요감도상상반영적대부분시식피복개층적광보신식,이직접적암성광보신식흔약,인이이용요감도상식별암성,우기시탄산염암암성적난도흔대.이엄서관강류역위례,재식피무밀적남방암용구이용다원요감수거,여ETM、SPOT、.ASTER수거진행탄산염암적계산궤자동암성식별.결과표명:다원요감수거적암성식별효과원대우단일류형적요감수거;미진행융합적요감수거적분류효과호우융합후적수거;이용고분변솔요감수거적문리도상삼여분류,유조우제고분류적정도.최종,채용SPOT적4개다광보파단、ASTER적14개파단、TM적6개파단3충요감수거공24개파단가상4개SPOT문리도상화3개ASIER가견광파단적문리도상공31개파단조합진행암성적자동식별분류,취득료82.01%적자동식별총정도.
