CN109740452A - 一种适合于dem高程数据的火山口识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于遥感信息科学技术和地理信息系统应用相结合的领域，具体涉及一种适合于DEM高程数据的火山口识别方法；本发明的方法包括以下步骤：DEM数据预处理；等高线提取；火山口的初步预判；DEM数据三维显示；结合遥感图像等相关资料进行筛选；本发明通过DEM数据对火山这等海拔高度突变且形状特殊的地形识别，具有快速、有效的特点。
Description
技术领域
本发明属于遥感信息科学技术和地理信息系统相结合领域，具体涉及一种适合于DEM高程数据的火山口识别方法。
背景技术
火山口是火山岩相重要的一部分，是火山岩型铀矿成矿的重要地质环境。火山岩区地形复杂，对地质工作者的实地勘查增加的很大的工作负担，在铀矿勘查工作之前，快速有效的确定火山口，对地质勘查工作的目的性和准确性提供很大的帮助。
DEM数据属于遥感数据一种，是反映地形高程的数据，具有涉及面积大、数据处理迅速的特点。通过DEM数据提取的等高线信息，可以有效的判断地形高差变化急缓情况。而且，等高线的圈闭形状也能直观的反映山体的形状，有利于特殊山体的识别。
ArcGIS平台是一个功能非常强大的操作平台，具有非常强大的数据库功能，可以处理遥感、物探、地质等一系列与坐标相关的数据及其成图。另外，ArcGIS平台中可以对DEM数据进行三维显示，可以更直观的表现出地形变化。同时，ArcGIS是多图层操作，可以综合处理多种数据，极大的方便了不同数据的同时处理和叠加处理。
因此，ArcGIS和DEM结合使用，能够更迅速、更有效的识别火山口这等形态特殊的地形。
发明内容
本发明需要解决的技术问题为：针对火山地形中铀矿地质勘探对火山口岩相针对性勘查，提出一种适合于DEM高程数据的火山口识别方法。
本发明的技术方案如下所述：
一种适合于DEM高程数据的火山口识别方法，包括以下步骤：
步骤1.DEM数据预处理；
步骤2.工作区等高线提取；
步骤3.火山口的初步预判；
步骤4.DEM数据三维显示；
步骤5.结合相关资料进行筛选。
步骤1中，选择合适的DEM数据，进行预处理，包括DEM数据的镶嵌和裁剪等，用于将工作区涉及的多幅DEM图像整合成一幅完整的图像；
步骤2中，使用ArcGIS平台中的等值线提取工具，对工作区按照不同密度进行提取多幅等高线图，以遥感数据为底图进行对比，选择合适于火山口识别的等高线图；
步骤3中，选择等高线密集，闭合形状呈圆形、椭圆形为火山口的初选目标；
步骤4中，在ArcGIS平台中的ArcScene中，加载工作区DEM数据和工作区的遥感真彩色图像，调整遥感图像的基本高度属性和渲染属性，使其更好展现三维效果；
步骤5中，将步骤3的结果和步骤4的结果进行对比，结合工作区相关的遥感、地质等相关资料，确定火山口的位置和范围。
作为优选方案：步骤1中，选择的DEM数据的精度和遥感数据的空间分辨率越高，对步骤4的三维显示效果越好。
本发明的有益效果为：
本发明的一种适合于DEM高程数据的火山口识别方法，能够快速准确地识别工作区的火山口位置和范围，为地质勘查做好前期准备。
附图说明
图1为本发明的一种适合于DEM高程数据的火山口识别方法的技术流程图；
图2工作区的等高线图；
图3DEM数据和遥感真彩色数据叠加三维显示图。
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DEM高程数据的火山口识别方法进行详细说明。
本发明的一种适合于DEM高程数据的火山口识别方法，首先选择合适的DEM数据，进行镶嵌和剪切；然后对预处理完的DEM数据进行等高线提取，获取工作区的等高线图；通过等高线图，根据等高线的密度和闭合性的形状对火山口进行初判；对DEM数据和遥感真彩色图像进行叠加和三维显示；对比分析等高线图和三维显示图，结合其他相关资料进行火山口位置和范围的最终确定。
如图1所示，本发明的一种适合于DEM高程数据的火山口识别方法，具体包括以下步骤：
步骤1.DEM数据预处理
DEM数据预处理包括图像镶嵌和图像裁剪等流程，用于将工作区涉及的数个DEM图像拼接裁剪成整个研究区DEM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，采用分辨率为30m的DEM数据，工作区为沙特阿拉伯王国哈伊勒省Nibwan地区。
步骤2.工作区等高线提取
使用ArcGIS平台中的等值线提取工具，对工作区按照不同密度进行提取多幅等高线图，以遥感数据为底图进行对比，选择合适于火山口识别的等高线图(如图2)；
步骤3.火山口目标初选，
选择等高线密集，闭合形状呈圆形、椭圆形为火山口的初选目标；
步骤4.工作区地形三维显示以及与遥感图像叠加
在ArcGIS平台中的ArcScene中，加载工作区DEM数据和工作区的遥感真彩色图像，调整遥感图像的基本高度属性和渲染属性，使其更好展现三维效果(如图3)，其中基本高度调到10-20m，渲染中的栅格影像的质量增强调到最高；
步骤5.火山口最终确定
将步骤3的结果和步骤4的结果进行对比，结合工作区相关的遥感、地质等相关资料，确定火山口的位置和范围。遥感图像根据颜色、纹理和形状等特征，地质资料以岩性来辅助火山口的确定。本工作区识别的是新生代玄武岩喷发的火山口，形态呈圆状或近似圆状，颜色为黑色(中心或为暗红色)，可见流动状的形态。
本次选择数据为工作合适数据，其他地区或是研究项目选择数据要具体问题具体选择。总体上，选择数据的精度越高，显示效果越好，火山口的确定越精确。
Claims (4)
1.一种适合于DEM高程数据的火山口识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1.DEM数据预处理；
步骤2.工作区等高线提取；
步骤3.火山口的初步预判；
步骤4.DEM数据三维显示；
步骤5.结合相关资料进行筛选。
2.根据权利要求1所述的一种适合于DEM高程数据的火山口识别方法，其特征在于：
步骤1中，选择合适的DEM数据，进行预处理，包括DEM数据的镶嵌和裁剪等，用于将工作区涉及的多幅DEM图像整合成一幅完整的图像；
步骤2中，使用ArcGIS平台中的等值线提取工具，对工作区按照不同密度进行提取多幅等高线图，以遥感数据为底图进行对比，选择合适于火山口识别的等高线图；
步骤3中，选择等高线密集，闭合形状呈圆形、椭圆形为火山口的初选目标；
步骤4中，在ArcGIS平台中的ArcScene中，加载工作区DEM数据和工作区的遥感真彩色图像，调整遥感图像的基本高度属性和渲染属性，使其更好展现三维效果；
步骤5中，将步骤3的结果和步骤4的结果进行对比，结合工作区相关的遥感、地质等相关资料，确定火山口的位置和范围。
3.根据权利要求2所述的一种适合于DEM高程数据的火山口识别方法，其特征在于：步骤2中，采用DEM数据提取等高线的方法初选火山口的位置。
4.根据权利要求2所述的一种适合于DEM高程数据的火山口识别方法，其特征在于：步骤5中，将步骤3的结果和步骤4的结果进行对比，结合工作区相关的遥感、地质资料，确定火山口的位置和范围。
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| CN201811551751.7A CN109740452A (zh) | 2018-12-19 | 2018-12-19 | 一种适合于dem高程数据的火山口识别方法 |
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| CN (1) | CN109740452A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110188214A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-08-30 | 南京泛在地理信息产业研究院有限公司 | 一种锥状火山自动识别方法 |
| CN111582217A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-08-25 | 南京师范大学 | 一种基于等高线的锥状火山自动识别方法 |
| CN112464834A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-03-09 | 核工业北京地质研究院 | 一种白岗岩铀成矿区不同期次岩体的多源遥感识别方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101038680A (zh) * | 2007-04-29 | 2007-09-19 | 中国地质大学（北京） | 基于三维建模的立方体预测模型找矿方法 |
| US20170365094A1 (en) * | 2016-04-04 | 2017-12-21 | University Of Cincinnati | Localized Contour Tree Method for Deriving Geometric and Topological Properties of Complex Surface Depressions Based on High Resolution Topographical Data |
-
2018
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101038680A (zh) * | 2007-04-29 | 2007-09-19 | 中国地质大学（北京） | 基于三维建模的立方体预测模型找矿方法 |
| US20170365094A1 (en) * | 2016-04-04 | 2017-12-21 | University Of Cincinnati | Localized Contour Tree Method for Deriving Geometric and Topological Properties of Complex Surface Depressions Based on High Resolution Topographical Data |
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| LIU,JIN KING,SHIH,TIAN YUAN,CHAN,YU G: "Lidar DEM for characterizing the volcanic landforms of Tatun Volcanoes in metropolitan Taipei", 《EEE INTERNATIONAL GEOSCIENCE & REMOTE SENSING SYMPOSIUM.IEEE》 * |
| 姜传金,冯肖宇,詹怡捷,张元高: "松辽盆地北部徐家围子断陷", 《大庆石油地质与开发》 * |
| 尹海伟，孔繁花: "《城市与区域规划空间分析实验教程》", 15 December 2014 * |
| 柳林: "《海洋地理信息系统分析与实践》", 31 January 2018 * |
| 王晓利，马大喜: "基于ArcScene的遥感影像三维可视化技术研究与应用", 《计算机与现代化》 * |
| 钱程，崔天日，江斌，李林川，陈会军: "长白山地区晚新生代火山地貌形态研究及其地质应用", 《第四纪研究》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110188214A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-08-30 | 南京泛在地理信息产业研究院有限公司 | 一种锥状火山自动识别方法 |
| CN110188214B (zh) * | 2019-05-15 | 2021-01-26 | 南京泛在地理信息产业研究院有限公司 | 一种锥状火山自动识别方法 |
| CN111582217A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-08-25 | 南京师范大学 | 一种基于等高线的锥状火山自动识别方法 |
| CN111582217B (zh) * | 2020-05-18 | 2023-04-28 | 南京师范大学 | 一种基于等高线的锥状火山自动识别方法 |
| CN112464834A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-03-09 | 核工业北京地质研究院 | 一种白岗岩铀成矿区不同期次岩体的多源遥感识别方法 |
| CN112464834B (zh) * | 2020-12-02 | 2024-02-13 | 核工业北京地质研究院 | 一种白岗岩铀成矿区不同期次岩体的多源遥感识别方法 |
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