[发明专利]一种利用热红外高光谱遥感进行酸性岩脉的识别方法

说明书

本发明属于遥感信息技术和构造地质学相结合技术领域，具体涉及一种利用热红外高光谱遥感进行酸性岩脉的识别方法，包括以下步骤：热红外高光谱遥感数据预处理；热红外高光谱遥感数据大气校正；热红外高光谱数据温度/发射率分离；SiO₂含量图获取；石英矿物含量图获取；酸性岩脉信息的获取。本发明针对酸性岩脉和凝灰质砂岩以及硅质脉的物理化学性质的不同，利用遥感技术对其进行SiO₂和石英含量的定量计算，能够快速精确提取凝灰质砂岩区内酸性岩脉的分布信息，确定酸性岩脉的位置和形态。

技术领域

本发明属于遥感信息技术和构造地质学相结合技术领域，具体涉及一种利用热红外高光谱遥感进行酸性岩脉的识别方法。

背景技术

酸性岩脉是大地构造运动和酸性岩浆活动等地质活动的综合作用下形成的，因此精确地识别和确定酸性岩脉的位置和分布形态，对分析、模拟大地构造运动的方向、力学性质及岩浆活动的性质作用极大。

而遥感的快速识别和大范围覆盖等性质，能够快速有效的将大范围分布的酸性岩脉进行快速识别。但是遥感数据有很多种，而热红外遥感是对酸性岩脉进行识别的最佳波段范围。目前多数方法皆是使用ASTER等具有少数热红外波段的遥感数据对SiO₂含量进行定性或定量提取，进而判断硅化带(非酸性岩脉)的分布范围。但这些方法对酸性岩脉的提取具有很大的局限性，其一是光谱的精细度不够，仅是对SiO₂含量的提取精度就很差；其二空间分别率太低，对很多细脉信息在空间尺度上提取精度极差；其三对提取的高SiO₂条带，无法判断其是否是酸性岩脉。

因此，需要设计一种利用高空间分别率和高光谱分辨率的热红外高光谱遥感数据识别方法，利用可识别的特征波段进行甄别，对研究区凝灰质砂岩区的酸性岩脉进行提取，从而精确的提取出酸性岩脉的位置和分布形态。

发明内容

针对上述现有技术的不足，提供一种利用热红外高光谱遥感进行酸性岩脉的识别方法，用于解决现有技术中对酸性岩脉提取精度差、空间分别率低、光谱精细度不足的技术问题

本发明的技术方案如下所述：

一种利用热红外高光谱遥感进行酸性岩脉的识别方法，包括以下步骤：

步骤1.热红外高光谱遥感数据预处理，包括辐射校正、几何校正、图像镶嵌流程，用于将数个条带拼接成整个研究区遥感图像；

步骤2.热红外高光谱遥感数据大气校正；

步骤3.热红外高光谱数据温度/发射率分离，利用归一化法进行温度/发射率分离，得到发射率图像；

步骤4.SiO₂含量图获取，利用SiO₂含量定量计算公式获取SiO₂含量图；

步骤5.石英矿物含量图获取，利用石英含量定量计算公式获取石英矿物含量图；

步骤6.酸性岩脉信息确定。

所述步骤2还包括以下步骤：

步骤2.1：对热红外高光谱遥感数据进行大气透过率曲线、上行辐射和下行辐射模拟，得到研究区大气透过率模拟曲线及上下行辐射模拟曲线；

步骤2.2：按照步骤1所采用的热红外高光谱遥感数据波段进行重采样，得到重采样后大气透过率曲线，进而得到热红外高光谱遥感数据大气校正图像；

所述步骤4还包括：将如下SiO₂含量定量计算经验公式(1)代入发射率图像，进行波段运算，获取SiO₂含量图；

SiO₂＝10.2ln|lg[B2×B4/(B1×B3)]|+107.78 (1)