多源数据融合论文介绍模板

地质特征、地球物理、地球化学和遥感等信息都是区域地质及成矿作用不同侧面的反映，因此在它们之间进行成矿信息的融合是必然的。矿产勘查中的多源数据融合包括: ①定性和定量数据的融合; ②相同分辨率的不同平台测量数据的融合; ③不同分辨率不同平台测量数据的融合。

目前，大多数融合主要是在多源遥感信息之间进行，如进行多传感器、多时相和多频谱的图像融合，还无法在图像处理中自动将非图像数据加入进去，在具体操作中只能通过GIS 数据库的数据综合叠加来实现对多源数据进行图像对图像的融合。以下将就矿产勘查中多源地学图像的融合过程进行介绍。

1. 物化探数据生成图像

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，插值的方法有双三次样条、双线性插值，后者是最简单实用的一种。经过插值后的图像可以是二值、灰度或彩色的，为了进一步处理，通常将其处理成灰度图像，根据具体应用，灰阶可以为 16 或 256。离散数据可以先进行网格化再插值，当然也可以直接用三角网插值。对于矢量 GIS 地质数据，例如地层、岩性、断裂等，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。

2. 图像的配准和镶嵌

目前，大多数 GIS 和图像软件都实现了这两项功能，基本原理是在两幅图像上找出若干个同名地物，利用坐标变换将需要配准的图像坐标变换为标准坐标，把分幅图像拼接为一幅图像，以便于下一步处理。

3. 图像的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，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; 地球化学数据处理的目的是要找出化探异常区，关键问题是确定异常下限，通过多种计算方法，得到异常区的分布图像。

4. 多源地学数据的融合

矿产勘查中所用的信息源有遥感信息和地、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，对地面地质特征 ( 地层、岩性、构造等) 、地形地貌和岩石裸露、水系分布均可直接提取; 地质与物化探信息则对具体目标有指示能力，可以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方法可采用 HIS 变换、K-L 变换、像元加权融合等方法来实现。

复习思考题

1. 遥感矿产解译应遵循的原则是什么?

2. 遥感常见的找矿解译标志有哪些?

3. 在遥感图像上如何识别矿体露头?

4. 在遥感图像上如何利用铁帽及氧化露头追索矿体?

5. 地质构造对找矿的控制作用有哪些?

6. 在遥感图像上如何利用围岩蚀变进行找矿?

7. 地貌标志在遥感找矿中有哪些?

8. 如何利用植物特征进行示矿信息的提取?

9. 如何应用 TM / ETM + 遥感影像识别蚀变矿物?

10. 简述 TM / ETM + 遥感影像的矿化蚀变信息提取的处理方法。

11. 如何建立区域遥感找矿模式?

12. 地质找矿中多源地学数据有何特点?

13. 简述矿产勘查中多源地学数据融合过程。