CN108387529A - 基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法 - Google Patents

基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108387529A
CN108387529A CN201810034335.3A CN201810034335A CN108387529A CN 108387529 A CN108387529 A CN 108387529A CN 201810034335 A CN201810034335 A CN 201810034335A CN 108387529 A CN108387529 A CN 108387529A
Authority
CN
China
Prior art keywords
rock
association
spot
collection point
extracting method
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810034335.3A
Other languages
English (en)
Inventor
朱江建
张建国
毛启贵
赵路通
付王伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
BEIJING INSTITUTE OF GEOLOGY FOR MINERAL RESOURCES
Original Assignee
BEIJING INSTITUTE OF GEOLOGY FOR MINERAL RESOURCES
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by BEIJING INSTITUTE OF GEOLOGY FOR MINERAL RESOURCES filed Critical BEIJING INSTITUTE OF GEOLOGY FOR MINERAL RESOURCES
Priority to CN201810034335.3A priority Critical patent/CN108387529A/zh
Publication of CN108387529A publication Critical patent/CN108387529A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands

Abstract

基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，能提高岩石野外预测的可靠性和适用面积，其特征在于，在野外确定某岩石多处代表性采集点，将该岩石各代表性采集点与其在待测区域遥感图上的像元位置进行对应关联，将这些像元的多个光谱特征的交集作为筛选条件确定该岩石在整个待测区域的分布图，以此类推，确定岩石组合中其它岩石在整个待测区域的分布图，进而确定岩石组合在整个待测区域可能的分布区域。

Description

基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法
技术领域
本发明涉及利用遥感信息进行岩石外围分布预测的技术，是一种基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，能提高岩石野外预测的可靠性和适用面积。
背景技术
利用多光谱数据提取铁染、羟基异常是遥感蚀变信息提取的常规方法，且取得了一定的应用效果。但本发明人发现其往往存在三个问题：(1)异常往往表现为多解性，可表现为同谱异质、同质异谱。以同谱异质为例，实际应用过程中除矿化蚀变外，泥滩、盐碱滩、沙堆以及第四纪往往也会引起铁染、羟基异常。虽然目前有一些方法能剔除这些非矿致异常的干扰，但在剔除的过程中可能将矿致异常剔除，而非矿致异常不一定能完全剔除。(2)不适合大面积提取，这是因为非矿致异常的强度与规模往往大于矿致异常的强度与规模。大面积提取异常信息时，很可能导致矿致异常未显示或显得面积小、强度弱而被忽略。(3)常规的铁染、羟基提取主要指示某种岩石特殊部位(如矿化蚀变处)的信息，而不能提取该岩石普遍存在的特征光谱信息。本发明人研究表明，(1)以岩石组合为研究对象可有效排除同谱异质有关的多解性。目前应用较广泛的卫星数据(如landsat 8卫星数据)不同的岩石组成可表现为相同的光谱特征。所以若只提取某种岩石的光谱特征，往往毫无意义。如在广泛分布的中基性火山岩中提取深色辉长岩时，由于部分中基性火山岩表现为与深色辉长岩一致的光谱特征，所以只是以深色辉长岩的光谱特征为研究对象无法实现在中基性火山岩中提取深色辉长岩。若选取深色辉长岩及与其相伴生的斜长岩/浅色辉长岩为研究对象，由于中基性火山岩与斜长岩/浅色辉长岩的光谱特征明显不一致，所以在同时显示深色辉长岩光谱特征与斜长岩/浅色辉长岩光谱特征的区域就可寻找到深色辉长岩与斜长岩/浅色辉长岩。从而实现在中基性火山岩中识别深色辉长岩的目的。(2)实地提取岩石代表性采集点可有效排除同质异谱有关的多解性。大量实践表明，同一岩石，其它成分含量变化较大，是引起同种岩性光谱特征多样性(同质异谱)的重要原因。所以实地提取岩石物质组成一致的代表性采集点(如只采集该岩石含量≥80％，砂、泥及附近其它岩性的小碎块≤20％的代表性采集点)可有效减少同质异谱有关的多解性。(3)岩石光谱特征适合大面积提取。泥滩、盐碱滩、沙堆以及第四纪等引起的铁染、羟基异常往往明显强于、大于矿化蚀变引起的铁染、羟基异常，所以要进行与矿化蚀变有关的铁染、羟基异常提取往往因为这些非矿致异常的干扰而不适合大面积提取。若采用岩石光谱特征进行提取，就不受泥滩等外界因素的影响，因而适合大面积提取。以美国8号陆地卫星数据在新疆东天山的应用为例，用铁染、羟基在面积不到400平方千米的5万图幅提取与矿化蚀变有关的信息时，因受泥滩、盐碱滩、沙堆以及第四纪等的影响，实际应用效果往往较差或不适用。若在面积达36000平方千米的整景美国8号陆地卫星影像图中提取某岩石的光谱特征，因为不受泥滩等外界因素干扰，在提取面积大的情况下应用效果可能还更好。本发明从地质规律研究出发，认为地质作用的规律性决定了同一矿床类型在一定的空间内具有相似的岩石组合，因此可以利用各岩石的光谱特征确定各岩石组合对应的光谱组合，并用该光谱组合预测该岩石组合在外围的分布。鉴于此，本发明人开展了基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法研究，并预测岩石组合的外围分布(简称岩组实提预测法)，从而完成了本发明。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的缺陷，提供一种基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，能提高岩石野外预测的可靠性和适用范围。
本发明技术方案如下：
基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，其特征在于，在野外确定某岩石多处代表性采集点，将该岩石各代表性采集点与其在待测区域遥感图上的像元位置进行对应关联，将这些像元的多个光谱特征的交集作为筛选条件确定该岩石在整个待测区域的分布图，以此类推，确定岩石组合中其它岩石在整个待测区域的分布图，进而确定岩石组合在整个待测区域可能的分布区域。
所述实地提取是指实地确定采集点点位，在室内确定各点位所在像元位置，并提取采集点所在像元的光谱特征。
所述某岩石多处代表性采集点，一般选取该岩石3-5处表现为典型岩石地表物质组成的采集点，其代表该岩石在预测区地表可能的物质组成。如：小山包顶部，砂、泥及附近其它岩性的小碎块一般较少，为典型其它成分较少的部位，常可作为岩石代表性采集点。
所述采集点的点位通过中国地质调查局数字地质调查系统(DGSS)的掌机采集。
所述遥感图为OLI753波段融合全色波段影像图、铁染PC3分布图、铁染PC4分布图、羟基PC3分布图、羟基PC4分布图。所述多个光谱特征包括某岩石多个代表性采集点铁染PC3范围、铁染PC4范围、羟基PC3范围和羟基PC4范围。
所述铁染PC3、铁染PC4是分别指OLI2456波段主成分变换后的第三、第四主成分；羟基PC3、PC4分别指OLI2567波段主成分变换后的第三、第四主成分。
所述多个光谱特征的交集，选用ArcGIS平台系统，使用ArcGIS系统中的intersect选项得到多个光谱特征的相交区域。
所述岩石组合在整个待测区域可能的分布区域，根据遥感特征及野外实地物质组成(表1)排除一些区域，以更加可靠地预测岩石组合在外围的分布。
表1基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法野外记录要素表
本发明能够解决铁染、羟基提取普遍存在的如下3方面的问题：(1)异常往往表现为多解性；(2)不适合大面积提取；(3)不能显示岩石普遍存在的特征光谱信息。本发明技术方案的要点为：(1)以岩石组合为研究对象；(2)实地采集各岩石代表性采集点；(3)用各岩石铁染PC3、铁染PC4、羟基PC3、羟基PC4的范围表示各岩石光谱特征。
本发明通过在吉源铜铅锌多金属矿、白鑫滩铜镍床、土屋-延东-福兴斑岩铜矿带、吉源东铜矿点的试用取得了较好的预测效果。其中，在吉源铜铅锌多金属矿外围应用时，发现距其约95km岩石组合与其一致的彩霞山铅锌矿显示与其一致的光谱组合，指示其有效预测距离可达95km。用铁染、羟基在东天山5万图幅提取与矿化蚀变有关的信息时，因受泥滩、盐碱滩、沙堆以及第四纪等的影响，实际应用效果往往较差或不适用，指示了其预测距离达20km时，适用性往往较差。说明该发明实际预测距离可达常规铁染、羟基提取的5倍。该发明在白鑫滩铜镍矿外围应用时，在白鑫滩实地提取了基性-超基性岩(辉长岩、橄榄辉长岩)的光谱特征，并将其光谱特征应用于外围提取，在其附近的基性-超基性岩(海豹滩1号岩体与海豹滩2号岩体)均显示与白鑫滩基性-超基性岩一致的光谱特征，且其围岩中基性火山岩-火山碎屑岩，基本未显示与其一致的光谱特征。这指示了该方法能在中基性火山岩-火山碎屑岩中寻找基性-超基性岩。基于此用该发明在卡拉塔格一带的中基性火山岩-火山碎屑岩中新发现了2处面积大于400平方米的基性-超基性岩体。该发明在土屋-延东-福兴斑岩铜矿外围预测时，在土屋、延东、福兴实地提取了含酸性岩体/脉(斜长花岗斑岩、钠长斑岩、石英脉等)的中基性火山岩-火山碎屑岩的光谱特征，并将其光谱特征应用于外围预测，结果在企东东铜矿化点、灵龙南铜矿点(均产于含酸性岩体/脉较多的中基性火山岩-火山碎屑岩)显示了与土屋、延东、福兴含酸性岩脉中基性火山岩-火山碎屑岩一致的光谱特征。指示了该发明可以在中基性火山岩-火山碎屑岩中寻找酸性岩体/脉，在土屋一带用该发明预测的3处含酸性岩体/脉的中基性火山岩-火山碎屑岩已经得到验证。该发明在吉源东铜矿点进行应用时，实地提取了矿化蚀变流纹岩与非矿化蚀变流纹岩的光谱特征，并将其光谱特征应用于外围预测，结果在显示矿化蚀变流纹岩光谱特征的区域新发现一处铜矿化点。
总之，本发明以具有研究意义的岩石组合为研究对象，在野外确定各岩石代表性采集点的实地物质组成后，在室内提取岩石代表性采集点所在像元的光谱信息，进而总结出各岩石代表性采集点对应的光谱特征，利用该光谱特征进行该岩石组合及相关矿产的外围预测。实践表明，本发明是一个行之有效的技术解决方案。
附图说明
图1是实施基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法的工作流程示意图。
附图中的相关步骤解释如下：步骤1建立室内数据提取系统，先获得研究区所在景的Landsat8遥感原始数据，再截取研究区OLI24567波段融合全色波段的遥感影像，最后建立室内数据提取系统包括：铁染PC3(OLI2456波段主成分变换后的第三主成分)分布图，铁染PC4(OLI2456波段主成分变换后的第四主成分)分布图，羟基PC3(OLI2567波段主成分变换后的第三主成分)分布图，羟基PC4(OLI2567波段主成分变换后的第四主成分)分布图，以及OLI753波段融合全色波段遥感图。步骤2为将OLI753波段融合全色波段遥感影像导入中国地质调查局野外地质调查系统(即掌机，为2000坐标系高斯投影)，先将遥感影像坐标系由WGS84UTM投影转化为WGS84坐标系高斯投影，再将遥感数据导入中国地质调查局野外地质调查系统，最后将掌机的DX、DY、DZ分别设为0，以确保两种坐标系只有毫米级的偏差。步骤3选取有一定研究意义的岩石组合及各岩石实地代表性采集点，例如岩石组合包括岩石A、岩石B、岩石C等等，每一类岩石实地各取若干个代表性采集点，例如代表性采集点1、代表性采集点2、代表性采集点3等等。步骤4将各岩石各代表性采集点的点位在掌机中标记并记录各岩石各代表性采集点的野外物质组成。步骤5包括利用室内数据提取系统，在OLI753波段融合全色波段遥感影像中找到各岩石各代表性采集点的对应位置即对应的像元位置，依据像元位置在铁染PC3分布图中获取各岩石各代表性采集点的铁染PC3值，在铁染PC4分布图中获取各岩石各代表性采集点的铁染PC4值，在羟基PC3分布图中获取各岩石各代表性采集点的羟基PC3值，在羟基PC4分布图中获取各岩石各代表性采集点的羟基PC4值；步骤6包括总结各岩石的光谱特征值，确定各岩石的铁染PC3范围，铁染PC4范围，羟基PC3范围，羟基PC4范围。步骤7包括在铁染PC3分布图中提取某岩石符合铁染PC3范围的信息提取图，在铁染PC4分布图中提取某岩石符合铁染PC4范围的信息提取图，在羟基PC3分布图中提取某岩石符合羟基PC3范围的信息提取图，在羟基PC4分布图中提取某岩石符合羟基PC4范围的信息提取图。用同样的方法获取其它岩石铁染PC3、铁染PC4、羟基PC3、羟基PC4信息提取图。步骤8包括将某岩石各范围信息提取图导出成SHP文件并将SHP文件导入ArcGIS系统中，使用ArcGIS系统中的intersect选项得到某岩石各范围信息提取图的相交区域，该区域即为该岩石在外围可能的分布区域，用同样的方法得到其它岩石在外围可能的分布区域，实际操作中，可以根据遥感特征及实地物质组成排除一些区域以更加可靠地对岩石分布区域进行预测。
具体实施方式
下面结合附图(图1)对本发明进行说明。
图1是实施本发明的工作流程示意图。如图1所示，基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，其特征在于，在野外确定某岩石多处代表性采集点，将该岩石各代表性采集点与其在待测区域遥感图上的像元位置进行对应关联，将这些像元的多个光谱特征的交集作为筛选条件确定该岩石在整个待测区域的分布图，以此类推，确定岩石组合中其它岩石在整个待测区域的分布图，进而确定岩石组合在整个待测区域可能的分布区域。所述实地提取是指实地确定采集点点位，在室内确定各点位所在像元位置，并提取采集点所在像元的光谱特征。所述某岩石多处代表性采集点，一般选取该岩石3-5处表现为典型岩石地表物质组成的采集点，其代表该岩石在预测区地表可能的物质组成。如：小山包顶部，砂、泥及附近其它岩性的小碎块一般较少，为典型其它成分较少的部位，常可作为岩石代表性采集点。所述采集点的点位通过中国地质调查局数字地质调查系统(DGSS)的掌机采集。所述遥感图为OLI 753波段融合全色波段影像图、铁染PC3分布图、铁染PC4分布图、羟基PC3分布图、羟基PC4分布图。所述多个光谱特征包括某岩石多个代表性采集点铁染PC3范围、铁染PC4范围、羟基PC3范围和羟基PC4范围。所述铁染PC3、铁染PC4是分别指OLI2456波段主成分变换后的第三、第四主成分；羟基PC3、PC4分别指OLI2567波段主成分变换后的第三、第四主成分。所述多个光谱特征的交集，选用ArcGIS平台系统，使用ArcGIS系统中的intersect选项得到多个光谱特征的相交区域。所述岩石组合在整个待测区域可能的分布区域，根据遥感特征及实地物质组成排除一些区域，以更加可靠地预测岩石组合在外围的分布。
在此指明，以上叙述有助于本领域技术人员理解本发明创造，但并非限制本发明创造的保护范围。任何没有脱离本发明创造实质内容的对以上叙述的等同替换、修饰改进和/或删繁从简而进行的实施，均落入本发明创造的保护范围。

Claims (9)

1.基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，其特征在于，在野外确定某岩石多处代表性采集点，将该岩石各代表性采集点与其在待测区域遥感图上的像元位置进行对应关联，将这些像元的多个光谱特征的交集作为筛选条件确定该岩石在整个待测区域的分布图，以此类推，确定岩石组合中其它岩石在整个待测区域的分布图，进而确定岩石组合在整个待测区域可能的分布区域。
2.根据权利要求1所述的基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，其特征在于，所述实地提取是指实地确定采集点点位，在室内确定各点位所在像元位置，并提取采集点所在像元的光谱特征。
3.根据权利要求1所述的基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，其特征在于，所述某岩石多处代表性采集点，一般选取该岩石3-5处表现为典型岩石地表物质组成的采集点，其代表该岩石在预测区地表可能的物质组成。
4.根据权利要求1所述的基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，其特征在于，所述采集点的点位通过野外中国地质调查局数字地质调查系统(DGSS)掌机采集。
5.根据权利要求1所述的基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，其特征在于，所述遥感图为OLI B753波段融合全色波段遥感图、铁染PC3分布图、铁染PC4分布图、羟基PC3分布图、羟基PC4分布图。
6.根据权利要求1所述的基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，其特征在于，所述多个光谱特征包括某岩石多个代表性采集点PC3范围、铁染PC4范围、羟基PC3范围和羟基PC4范围。
7.根据权利要求1所述的基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，其特征在于，所述铁染PC3、铁染PC4分别指OLI2456波段主成分变换后的第三、第四主成分；羟基PC3、PC4分别指OLI2567波段主成分变换后的第三、第四主成分。
8.根据权利要求1所述的基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，其特征在于，所述多个光谱特征的交集，选用ArcGIS平台系统，使用ArcGIS系统中的intersect选项得到多个光谱特征的相交区域。
9.根据权利要求1所述的基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法，其特征在于，所述岩石组合在整个待测区域可能的分布区域，根据遥感特征及实地物质组成排除一些区域，以更加可靠地预测岩石组合在外围的分布。
CN201810034335.3A 2018-01-15 2018-01-15 基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法 Pending CN108387529A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810034335.3A CN108387529A (zh) 2018-01-15 2018-01-15 基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810034335.3A CN108387529A (zh) 2018-01-15 2018-01-15 基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108387529A true CN108387529A (zh) 2018-08-10

Family

ID=63076255

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810034335.3A Pending CN108387529A (zh) 2018-01-15 2018-01-15 基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108387529A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111044477A (zh) * 2019-12-20 2020-04-21 核工业北京地质研究院 一种快速区分硅化带和酸性岩脉的遥感方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2827753A1 (en) * 2012-10-05 2014-04-05 Christian Sasseville Geological sample analysis using size fraction separation
CN104050252A (zh) * 2014-06-12 2014-09-17 核工业北京地质研究院 一种高光谱遥感蚀变信息提取方法
CN104991287A (zh) * 2015-07-27 2015-10-21 中国地质调查局武汉地质调查中心 中南半岛成矿带典型区铜金矿遥感找矿模型建立方法
CN105574621A (zh) * 2016-01-18 2016-05-11 中国地质科学院矿产资源研究所 基于遥感蚀变异常的斑岩铜矿预测系统及方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2827753A1 (en) * 2012-10-05 2014-04-05 Christian Sasseville Geological sample analysis using size fraction separation
CN104050252A (zh) * 2014-06-12 2014-09-17 核工业北京地质研究院 一种高光谱遥感蚀变信息提取方法
CN104991287A (zh) * 2015-07-27 2015-10-21 中国地质调查局武汉地质调查中心 中南半岛成矿带典型区铜金矿遥感找矿模型建立方法
CN105574621A (zh) * 2016-01-18 2016-05-11 中国地质科学院矿产资源研究所 基于遥感蚀变异常的斑岩铜矿预测系统及方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张廷斌 等: "基于ASTER和L8-OLI的多龙矿集区高光谱方法遥感蚀变矿物（组合）提取", 《资源环境与地学空间信息技术新进展学术会议论文集》 *
董双发 等: "甘肃拾金坡金矿床航空高光谱遥感异常信息解析与找矿应用", 《黄金》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111044477A (zh) * 2019-12-20 2020-04-21 核工业北京地质研究院 一种快速区分硅化带和酸性岩脉的遥感方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Singh et al. Evaluation of NDWI and MNDWI for assessment of waterlogging by integrating digital elevation model and groundwater level
AU2020101520A4 (en) Method for identifying exposed and buried fault structures in granite-type uranium province
Crosta et al. Geological mapping using Landsat thematic mapper imagery in Almeria Province, South-east Spain
Bahiru et al. Integrated geological mapping approach and gold mineralization in Buhweju area, Uganda
Lemenkova et al. Mapping Land Cover Changes Using Landsat TM: A Case Study of Yamal Ecosystems, Arctic Russia
CN107392133A (zh) 利用面向对象多源信息融合的荒漠植物遥感识别方法
CN108181664A (zh) 一种伟晶岩型稀有金属矿的识别方法及系统
Ahmed Lineament extraction from southern Chitradurga Schist Belt using Landsat TM, ASTERGDEM and geomatics techniques
CN112329706A (zh) 一种基于遥感技术的采矿用地识别方法
Yazdi et al. Landsat ETM+ imaging for mineral potential mapping: application to Avaj area, Qazvin, Iran
Duan et al. Land use change analysis of Daishan Island using multi-temporal remote sensing imagery
Magliulo et al. Detection of permanently eroded landsurfaces through multitemporal analysis of Landsat data: a case study from an agricultural area in southern Italy
CN108387529A (zh) 基于岩石组合和实地提取的岩石光谱特征提取方法
Liu et al. Monitoring vegetation recovery at abandoned land
Schetselaar et al. Integrated geological interpretation of remotely sensed data to support geological mapping in Mozambique
Singh et al. Change detection of bare areas in the Xolobeni region, South Africa using Landsat NDVI.
Lemenkova Risks of cryogenic landslide hazards and their impact on ecosystems in cold environments
Sadiya et al. Lineaments extraction from remote sensing data for detection of hydrothermal alteration zones in Northern Nigeria
Beiranvand Pour et al. Geolgical structure mapping of the bentong-raub suture zone, peninsular malaysia using palsar remote sensing data
Kotha et al. Land-cover change in Goa–An integrated RS–GIS approach
Simpson Deep weathering, vegetation and fireburn Significant obstacles for geoscience remote sensing in Australia
Pena et al. Remote Sensing Data Fusion to Detect Illicit Crops and Unauthorized Airstrips
Karfakis et al. Use of Landsat TM images for the detection of water outflows in the coastal area of south Attiki Peninsula, Greece
Foonde Change detection: estimating the footprint of the kribi agro-industrial and urban port complex (cameroon) from landsat imagery
Odundun et al. Identification of Groundwater Potential Zones Using Lineament Analysis in Parts of Ilesa Metropolis, Southwestern Nigeria

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20180810

RJ01 Rejection of invention patent application after publication