滇川黔铅锌成矿区含矿碳酸盐岩遥感解译探析

《滇川黔铅锌成矿区含矿碳酸盐岩遥感解译探析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、滇川黔铅锌成矿区含矿碳酸盐岩遥感解译探析　　摘要：光谱特征和图形特征分别是地物的电磁辐射特征在遥感图像上微观层次和宏观层次的表现形式。滇川黔铅锌成矿区矿床的含矿围岩是碳酸盐岩，广泛分布，但只有特殊的构造位置赋矿。该类矿床的围岩蚀变较弱，环境干扰因素较多，根据光谱特征利用多波段遥感图像提取蚀变异常信息存在较多的不确定性。不同构造位置的相同岩性因遭受不同的风化程度，其形成的地貌、水系以及土壤、植被覆盖等都会有差异，在遥感图像上显示为不同的图形特征，据此可推断岩性以及其结构、构造等特征。图形特征受环境干

2、扰较小，具有较好的稳定性，在滇川黔铅锌成矿区含矿碳酸盐岩的研究中具有实用价值。Abstract：Theelectromagneticradiationcharacteristicofgroundobjectsinremotesensingimagehastwoforms，thespectralsignatureonthemicrolevelandGraphicsfeaturesonthemacrolevel.Thehostrockiscarbonaterockwhichiswidespreadin

3、theYunnan-Sichuan-GuizhoumetallogenicregionofZincandLead，however，thedepositlocatedonlyatthespecialtectonic.Therearemanyuncertainties15ofextractingabnormalinformationofmineralizedalterationusingmultibandremotesensingimaginesfortheRockalterationofthiski

4、ndofdepositsisweak，anddisturbedbymanyenvironmentfactorsalso.Rocksinsamelithologyshowdifferentgraphicfeatureonremotesensingimageatdifferenttectonicpositions，wheredifferentweatheringdegreeformeddifferentlandform，drainagepattern，soil，vegetationcover，ands

5、oon.Conversely，thelithologyandstructureoftherockandtectonicpositionwouldbedeterminedfromgraphicfeaturewhichwereseldemInterferedbytheenvironment，andhaspracticalvalueintheresearchofore-hostingcarbonaterocksintheYunnan-Sichuan-GuizhouPb-Znmetallogenicreg

6、ion.关键词：图形特征；光谱特征；解译标志；铅锌矿床Keywords：graphicsfeature；spectralsignature；interpretationkey；Pb-Zndeposit中图分类号：F407.1文献标识码：A文章编号：1006-4311（2014）08-0008-040引言15地物对不同波长的电磁辐射具有不同反射或发射能力，传感器将接收到的电磁辐射经过量化分级处理记录为灰度值。在有n个波段的图像中，任一个像元A具有n个亮度值（属性值），与在地表实测的地物光谱特征二者之

7、间是映射关系。实测地物光谱特性一般用一条连续曲线表示，称为地物光谱特征曲线。根据图像上像元A在n个波段的亮度值也可形成一条曲线，称之为地物的波谱响应曲线。这二者的变化趋势是一致的，可反映这一像元所对应地物的电磁辐射特征。地物在多波段图像上特有的这种波谱响应就是地物光谱特征的判读标志，是地物电磁辐射特征在微观层次的显示，即通常所指的光谱特征的含义。每一个像元基于其在某波段的亮度值在该波段图像上显示为不同灰度（色彩组合处理后显示为不同色彩）的栅格，多个相邻的栅格组合在一起显示出一定的几何图形和纹理图案

8、，显示出地物电磁辐射强度在平面的分布规律，可以称为地物的图形特征或空间几何特征，这是地物电磁辐射特征在宏观层次的显示，包括地质体和地貌的色调（色彩）、形态、大小、纹理、水系类型、格局、位置及与周围的关系等等，是遥感图像目视解译的判读标志。解译人员据此不仅可判断出地表出露的地层岩性，还可根据地质学专业知识进行推测与判断出岩层结构、产状和构造部位等地质信息[1][2][3]。15计算机用以自动识别和分类的主要依据是物体的光谱特性，图像上的其它信息如大小、形状、纹理等标志尚未充分利用。利