CN106680215B - 一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于遥感信息科学技术领域，具体涉及一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法。本发明的方法包括以下步骤：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含量定量计算经验公式确定；SiO2含量图获取。本发明解决了现有遥感技术对SiO2含量定量计算总体精度不高的技术问题，能够快速精确提取研究区SiO2含量，进而有效寻找高SiO2条带及对应断裂，通过SiO2含量的不同，能够区分出大范围的岩性差异，有利于地质填图的初期工作。
Description
技术领域
本发明属于遥感信息科学技术领域，具体涉及一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法。
背景技术
遥感领域的SiO2定量计算主要应用于地质学科里的硅化带的寻找。硅化带为热液活动形成的蚀变条带的一种，是热液型矿床的找矿标志，包括金、锡等多金属矿床，也包括热液型铀矿床。
目前，使用遥感技术进行硅化带提取主要分为定性提取和定量提取两大类，其中定量提取方法需要在SiO2定量计算的基础上进行。当前遥感数据SiO2定量计算方法只限于多光谱数据，包括Landsat中的TM、ETM数据和ASTER数据，不涉及热红外波段，因此精确度非常低。
遥感技术识别硅化带的关键是识别出Si-O键振动形成的特征吸收谱带。热红外波段对Si-O键的识别具有非常高的精确性。ASTER数据包含5个热红外波段，因此对SiO2含量的计算具有比较高的精确度。但限于光谱分辨率较低，难以发挥热红外遥感的优势，SiO2含量计算精度难以大幅度提高。
热红外高光谱数据具有非常高的光谱分辨率，能够非常精确地表现出与SiO2含量密切相关的波段范围和特征波段。热红外高光谱遥感对SiO2含量的定量计算是目前硅化带提取的前缘技术，也是遥感技术在地质领域应用的重点技术。因此，亟需充分利用热红外高光谱遥感技术覆盖面广、信息获取快、探测精度高及光谱分辨率高的技术优势，结合地球化学分析数据，开发出面向硅化带定量提取的SiO2含量定量计算方法。
发明内容
本发明需要解决的技术问题为：针对现有遥感技术对SiO2含量定量计算总体精度不高的缺陷，提出一种适合于热红外高光谱遥感数据的SiO2含量定量计算方法。
本发明的技术方案如下所述：
一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法，包括以下步骤：
步骤1.热红外高光谱遥感数据预处理；
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；
步骤4.SiO2含量定量计算经验公式确定；
步骤5.SiO2含量图获取。
步骤1中，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；
步骤3中，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包括以下步骤：
步骤4.1
通过JHU光谱库中各种岩性的热红外光谱曲线的观察分析，找出与SiO2含量相关的波段范围；
步骤4.2
采集不同岩性的岩石标本进行热红外光谱数据采集；
步骤4.3
将步骤4.2采集到的热红外光谱数据进行重采样，使其与步骤1采用的热红外高光谱遥感数据相匹配，并结合步骤4.1找出SiO2含量密切相关的波段组合；
步骤4.4
对步骤4.2所述岩石标本进行地球化学测试，获取相应的SiO2含量数据；
步骤4.5
将步骤4.3得到的与SiO2含量密切相关的波段组合在不同组合方式下，进行四则运算、对数运算及指数运算，然后结合步骤4.4得到的SiO2含量进行回归分析，获取相关性最高的波段组合形式，即
|ln[B1×B2÷(B3×B4)]|，
其中，B1＝B8.60μm，B2＝B9.81μm，B3＝B8.45-8.61μm或B8.63-8.75μm，B4＝B9.25-9.81μm。
B8.60μm表示发射峰为8.60μm的波段的发射率；
B9.81μm表示发射峰为9.81μm的波段的发射率；
B8.45-8.61μm表示发射峰为8.45-8.61μm的波段的发射率；
B8.63-8.75μm表示发射峰为8.63-8.75μm的波段的发射率；
B9.25-9.81μm表示发射峰为9.25-9.81μm的波段的发射率。
步骤4.6
使用最小二乘法对公式系数a、b进行统计分析，得出SiO2含量定量计算经验公式，即SiO2％＝a|ln[B1×B2÷(B3×B4)]|+b；
步骤5中，将步骤4.6所述经验公式代入发射率图像，进行波段运算，获取SiO2含量图。
作为优选方案：步骤1中，采用航空热红外高光谱遥感TASI数据。
作为优选方案：步骤4.1中，与SiO2含量相关的波段范围为8.60μm的发射峰和9.25-9.81μm波段范围，其中，8.60μm的发射峰的相对高度与SiO2含量呈正相关关系，9.25-9.81μm波段范围内的曲线上升趋势的大小与SiO2含量呈正相关关系。
本发明的有益效果为：
(1)本发明的一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法，能够快速精确地提取研究区的SiO2含量，进而能够快速有效地寻找高SiO2条带(包括酸性岩脉和硅化带)及对应的一些断裂；
(2)本发明的一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法，通过SiO2含量的不同，区分出大范围的岩性差异，有利于地质填图的初期工作。
附图说明
图1为本发明的一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法的技术流程图；
图2(a)、(b)依次为大气透过率模拟曲线及其重采样后大气透过率曲线；
图3为重采样后上下行辐射模拟曲线；
图4(a)、(b)依次为发射率图像和SiO2含量图像。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法进行详细说明。
本发明的一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法，首先利用JHU光谱库的热红外高光谱遥感数据总结与SiO2含量密切相关的波段范围；之后测量不同岩性岩石标本的热红外光谱数据，结合这些标本的SiO2含量总结SiO2含量定量计算的经验公式；最后将经验公式带入热红外高光谱数据分离出的发射率图像中，进行波段运算，获取SiO2含量图像。
如图1所示，本发明的一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法，具体包括以下步骤：
步骤1.热红外高光谱遥感数据预处理
热红外高光谱遥感数据预处理包括辐射校正、几何校正、图像镶嵌等流程，用于将数个条带拼接成整个研究区遥感图像，具体处理方法为本领域技术人员公知常识。
本实施例中，采用航空热红外高光谱遥感TASI数据，研究区为东准噶尔盆地喀木斯特地区。
步骤2.热红外高光谱遥感数据大气校正
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，得到图2(a)所示研究区大气透过率模拟曲线及图3所示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，得到图2(b)所示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。
本实施例中，步骤2.1中，利用Modtran4.0进行大气透过率曲线、上行辐射和下行辐射模拟；步骤2.2中，按照步骤1采用的航空热红外高光谱遥感TASI数据波段进行重采样。
所述步骤2中，对研究区大气透过率及上下行辐射模拟的精确性直接会影响到步骤3中发射率图像精确性，进而影响到SiO2含量定量计算的精确性。
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，得到图4(a)所示发射率图像。
步骤4.SiO2含量定量计算经验公式确定
步骤4.1
通过JHU光谱库中各种岩性的热红外光谱曲线的观察分析，找出与SiO2含量相关的波段范围，具体为8.60μm的发射峰和9.25-9.81μm范围的光谱特征：其中，8.60μm的发射峰的相对高度与SiO2含量呈正相关关系，9.25-9.81μm范围内的曲线上升趋势的大小与SiO2含量呈正相关关系。
步骤4.2
采集不同岩性的岩石标本进行热红外光谱数据采集。
本实施例中，在研究区喀木斯特及其周边采集得到正长花岗岩、二长花岗岩、流纹斑岩、凝灰质砂岩、硅化带岩石、中基性岩脉及英云闪长岩等不同岩性的岩石标本，采用102f热红外地面光谱测量仪进行热红外光谱数据采集。
步骤4.2中，岩石标本种类越齐全及热红外光谱数据采集越精确，后续步骤中经验公式的系数确定就越准确。
步骤4.3
将步骤4.2采集到的热红外光谱数据进行重采样，使其与步骤1采用的热红外高光谱遥感数据相匹配，并结合步骤4.1找出SiO2含量密切相关的波段组合；
步骤4.4
对步骤4.2所述岩石标本进行地球化学测试，获取相应的SiO2含量数据。
步骤4.5
将步骤4.3得到的与SiO2含量密切相关的波段组合在不同组合方式下，进行四则运算、对数运算及指数运算，然后结合步骤4.4得到的SiO2含量进行回归分析，获取相关性最高的波段组合形式，即
|ln[B1×B2÷(B3×B4)]|。
其中，B1＝B8.60μm，B2＝B9.81μm，B3＝B8.45-8.61μm或B8.63-8.75μm，B4＝B9.25-9.81μm。
B8.60μm表示发射峰为8.60μm的波段的发射率；
B9.81μm表示发射峰为9.81μm的波段的发射率；
B8.45-8.61μm表示发射峰为8.45-8.61μm的波段的发射率；
B8.63-8.75μm表示发射峰为8.63-8.75μm的波段的发射率；
B9.25-9.81μm表示发射峰为9.25-9.81μm的波段的发射率。
步骤4.6
使用最小二乘法对公式系数a、b进行统计分析，得出SiO2含量定量计算经验公式，即SiO2％＝a|ln[B1×B2÷(B3×B4)]|+b；。
步骤5.SiO2含量图获取
将步骤4.6所述经验公式代入发射率图像，进行波段运算，获取SiO2含量图。如图4(b)所示，亮度较高的区带为SiO2含量较高的区域，即硅化带潜在区带。
图4(b)所示SiO2含量图上根据明暗度明显可以分成3大块，很好的对应了地质图上的花岗岩区、凝灰质砂岩区和砂岩区。花岗岩区内有几条高亮区，对应了几条硅化带和石英粗脉；凝灰质砂岩区内有数十条高亮区对应了区内的酸性岩脉。
以上对本发明的方法实施进行了详细说明，且在野外得到了验证。对于研究区喀木斯特，SiO2含量定量计算经验公式为
SiO2％＝280×|ln[B1×B2÷(B3×B4]|+31.8
其中，B1＝B8.60μm，B2＝B9.81μm，B3＝B8.49μm，B4＝B9.26μm。
上述经验公式是针对研究区喀木斯特所取样品反演的最优关系式，该关系式的系数不限于上述实例，根据样品数量的增加会有很小幅度的波动，总体不影响SiO2含量的计算。
Claims (3)
1.一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1.热红外高光谱遥感数据预处理；
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；
步骤4.SiO2含量定量计算经验公式确定；
步骤5.SiO2含量图获取；
步骤1中，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；
步骤3中，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包括以下步骤：
步骤4.1
通过JHU光谱库中各种岩性的热红外光谱曲线的观察分析，找出与SiO2含量相关的波段范围；
步骤4.2
采集不同岩性的岩石标本进行热红外光谱数据采集；
步骤4.3
将步骤4.2采集到的热红外光谱数据进行重采样，使其与步骤1采用的热红外高光谱遥感数据相匹配，并结合步骤4.1找出SiO2含量密切相关的波段组合；
步骤4.4
对步骤4.2所述岩石标本进行地球化学测试，获取相应的SiO2含量数据；
步骤4.5
将步骤4.3得到的与SiO2含量密切相关的波段组合在不同组合方式下，进行四则运算、对数运算及指数运算，然后结合步骤4.4得到的SiO2含量进行回归分析，获取相关性最高的波段组合形式，即
|ln[B1×B2÷(B3×B4)]|，
其中，B1＝B8.60μm，B2＝B9.81μm，B3＝B8.45-8.61μm或B8.63-8.75μm，B4＝B9.25-9.81μm；
B8.60μm表示发射峰为8.60μm的波段的发射率；
B9.81μm表示发射峰为9.81μm的波段的发射率；
B8.45-8.61μm表示发射峰为8.45-8.61μm的波段的发射率；
B8.63-8.75μm表示发射峰为8.63-8.75μm的波段的发射率；
B9.25-9.81μm表示发射峰为9.25-9.81μm的波段的发射率；
步骤4.6
使用最小二乘法对公式系数a、b进行统计分析，得出SiO2含量定量计算经验公式，即SiO2％＝a|ln[B1×B2÷(B3×B4)]|+b；
步骤5中，将步骤4.6所述经验公式代入发射率图像，进行波段运算，获取SiO2含量图。
2.根据权利要求1所述的一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法，其特征在于：步骤1中，采用航空热红外高光谱遥感TASI数据。
3.根据权利要求1所述的一种适合于热红外高光谱遥感的SiO2含量定量计算方法，其特征在于：步骤4.1中，与SiO2含量相关的波段范围为8.60μm的发射峰和9.25-9.81μm波段范围，其中，8.60μm的发射峰的相对高度与SiO2含量呈正相关关系，9.25-9.81μm波段范围内的曲线上升趋势的大小与SiO2含量呈正相关关系。
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