[发明专利]一种地质矿产勘查提取数据的方法在审
申请号: | 202010752250.6 | 申请日: | 2020-07-30 |
公开(公告)号: | CN111881201A | 公开(公告)日: | 2020-11-03 |
发明(设计)人: | 夏立献;刘恒 | 申请(专利权)人: | 夏立献 |
主分类号: | G06F16/25 | 分类号: | G06F16/25;G06F16/29;G06T7/90;G06T3/40;G06T7/33 |
代理公司: | 保定运维知识产权代理事务所(普通合伙) 13133 | 代理人: | 张会会 |
地址: | 276006 *** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 地质矿产 勘查 提取 数据 方法 | ||
1.一种地质矿产勘查提取数据的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、数据采集与整理,对地质矿产勘查中需要使用的大范围数据进行资源采集与整理;
S2、将物化探数据生成图像,将采集与整理得到的地质矿产勘查数据通过插值技术生成对应的图像;
S3、对生成的图像进行配准和镶嵌,把分幅图像拼接为一幅图像,以便于对其进行下一步处理;
S4、对生成的图像进行地学专业化处理及信息提取,基于地学目标对不同类型的空间数据进行各种预处理,通过数值处理,提取目标体不同特征的结构信息;
S5、对多源地学数据进行融合,对于地质与物化探信息采用HIS变换方法进行融合,同时对地面地质的地层、岩性、构造等特征,地形地貌和岩石裸露、水系分布均可直接提取;
S6、对数据进行提取,排除上述中提取的数据,对需要的其他特征数据进行提取。
2.根据权利要求1所述的一种地质矿产勘查提取数据的方法,其特征在于,所述步骤S1中,直接与GIS数据库进行连通,通过GIS数据库初步提取大范围的数据。
3.根据权利要求1所述的一种地质矿产勘查提取数据的方法,其特征在于,所述步骤S2中,物化探数据在空间结构上有网格化数据和不规则数据两种,对于网格化数据,根据所需像素密度应用插值技术生成图像,采用双线性插值方法对其进行处理,经过插值后的图像是二值、灰度或彩色的,然后对其进行进一步处理,将其处理成灰度图像,不规则数据可以先进行网格化再进行插值,同时还可以直接用三角网进行插值,对于矢量GIS地质数据,由于其属性的复杂性,可进行二次开发,按照属性意义生成图像。
4.根据权利要求1所述的一种地质矿产勘查提取数据的方法,其特征在于,所述步骤S3中,首先将生成的图像的面分别在X、Y方向上进行逐步细化等分为线,当等分至无穷大时,线的宽度将无限趋近于无穷小,此时再对每个单独的X方向上的线进行Y方向上的逐步细化等分,当等分至无穷大时,X方向上的线将无线趋近于无穷小直径的点,同时再对每个单独的Y方向上的线进行X方向上的逐步细化等分,当等分至无穷大时,Y方向上的线将无线趋近于无穷小直径的点,最后将得到的点按照坐标排列组成即可得到匹配的坐标图像,在两幅图像上找出若干个同名地物,利用X、Y坐标变换将需要配准的图像拆分为若干个分幅图像,并记录坐标点,然后把分幅图像拼接为一幅图像,以便于下一步处理。
5.根据权利要求1所述的一种地质矿产勘查提取数据的方法,其特征在于,所述步骤S4中,基于地学目标对不同类型的空间数据进行各种预处理,如遥感数据的光谱信息和空间信息提取、空间滤波、频率滤波、主成分分析、分形分析和纹理分析等处理,对于物探数据进行专业化的化极、延拓、匹配滤波等数值处理,提取目标体不同特征的结构信息。
6.根据权利要求1所述的一种地质矿产勘查提取数据的方法,其特征在于,所述步骤S5中,矿产勘查中所用的信息源包括遥感信息和地、物、化探信息,遥感信息具有高的光谱信息,色彩鲜艳,视域广,直观性强和综合信息丰富的特点,对地面地质的地层、岩性、构造等特征,地形地貌和岩石裸露、水系分布数据均可直接进行提取,地质与物化探信息则对具体目标有指示能力,将其看作一种影像的强度,参与图像的融合,基于原始数据的融合可采用HIS变换的方法来实现。
7.根据权利要求3所述的一种地质矿产勘查提取数据的方法,其特征在于,所述插值技术首先采用预变换将输入图像变换到两个相互平行的视平面上,然后采用直接的视图插值技术生成新图像,插值得到的新图像只是一个中间结果,最后还要经过一个后变换,变换到新视点的图像平面。
8.根据权利要求3所述的一种地质矿产勘查提取数据的方法,其特征在于,所述灰度图像根据具体应用,灰阶为16或256,所述矢量GIS地质数据包括地层、岩性、断裂等。
9.根据权利要求6所述的一种地质矿产勘查提取数据的方法,其特征在于,所述原始数据的融合采用HIS变换的方法计算公式为:
Gi(i,j)=∑w(m,n)Gl-1(2i+m,2j+n)
源图像G0作为底层,对其进行低通滤波和隔行隔列的下采样,得到图像第二层Gi,不断重复这个过程就构成原始数据图像,原始数据图像中的每级图像都是前一级图像通过低通滤波得到的,用Reduce函数表示,其中w(m,n)为具有低通特性的5x5窗口函数;
相对于原始数据图像变换的Reduce函数,定义它的逆运算用Expand函数表示,即增频采样,则:
Expand(Gl)=4∑w(m,n)Gl【(i+m)/2,(j+m)/2】
LPi=Gi-Expand(Gi+1)(0≤iN)
LPN=GN(i=N)
其中Gi为原始数据图像的第i层图像,LPi为原始数据图像分解的第i层图像,N为原始数据图像的层数,得到的LP0,LP1,...,LPN所构成的数据图像即为原始数据图像,它的每一层图像是原始数据图像本层图像与其高一层图像通过插值放大后图像的差,相当于带通滤波印,因此原始数据图像的各层,除顶层外,均保留和突出了图像的重要特征信息,如边缘信息。
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