前言 1
第一章 研究现状与趋势 1
第一节 概述 1
目录 1
第二节 岩矿光谱学机理研究进展 2
一、岩矿光谱机理 2
二、岩石矿物光谱内部化学机制 4
三、岩石矿物光谱外在物理机制 5
第三节 遥感岩矿光谱应用基础研究进展 10
一、岩石矿物物化属性与光谱特征相关性分析 10
二、物理数学模型研究 11
一、多光谱 12
第四节 遥感岩矿信息提取技术方法研究进展 12
二、高光谱 13
小结 15
第二章 数据与数据预处理 16
第一节 数据特征 16
一、ETM+数据 16
二、MAIS数据 16
三、AVIRIS数据 17
四、PHI数据 17
五、Hyperion数据 17
三、Hyperion数据 18
二、MAIS和PHI数据 18
第二节 数据预处理 18
一、AVIRIS数据 18
第三章 遥感岩矿识别的光谱特征 19
第一节 矿物基团和离子光谱的敏感性研究 19
一、基团和离子光谱特征 20
二、矿物多样性光谱特征 30
第二节 矿物光谱蚀变效应分析 33
一、标型矿物蚀变 34
二、中低温围岩蚀变 35
第三节 蚀变带中矿物的组合光谱特征 36
一、波段吸收深度 36
三、高温围岩蚀变 36
二、蚀变带矿物组合波谱表征 37
三、蚀变带中矿物的组合光谱 38
小结 42
第四章 多光谱遥感岩矿信息提取 43
第一节 基于小波包变差的蚀变分带 43
一、引言 43
二、图像的小波变换 44
三、基于小波包变差的岩相分带算法 47
四、试验研究 48
二、光谱匹配滤波 51
第二节 基于光谱匹配滤波的蚀变信息提取 51
一、引言 51
三、蚀变信息提取试验 54
第五章 高光谱岩矿信息提取 57
第一节 基于波谱组合的图像识别 57
一、基于波谱组合特征信息提取机理 57
二、基于波谱组合特征信息提取流程 58
三、试验研究 60
四、方法评价 63
第二节 基于特征谱带的矿物分层谱系识别 66
一、谱系识别规则基础 66
二、谱系识别规则 67
三、Cuprite矿区地质概况 68
四、矿物信息提取 69
五、技术评价 72
第三节 卫星高光谱Hyperion数据岩矿信息提取 73
一、数据预处理 73
二、驱龙斑岩铜矿区 73
三、蚀变矿物像元波谱与矿物典型波谱的对应分析和矿物的初步识别 75
第六章 高光谱植物理化信息定量提取 81
第一节 高光谱植物信息提取的主要方法 81
第二节 植冠的反射光谱特征和变异性状 83
二、工作方法 84
第三节 高光谱植物生物理化信息提取 84
一、试验区概况 84
三、试验区RARS的计算 85
四、植物色素浓度的区域分析 86
第四节 基于物谱关联的地化信息探测 89
一、植被可见近红外区域吸收深度与土壤地球化学异常的关系 89
二、试验研究 90
三、方法应用评价 92
第七章 遥感矿物组合识别模型与技术集成 96
第一节 遥感矿物组合识别模型 96
一、基于单矿物识别的组合模型 97
二、基于矿物混合光谱识别的组合模型 99
第二节 遥感岩矿识别技术集成 101
一、基于岩矿识别技术体系集成 101
二、基于岩矿识别谱系技术集成 103
三、多源遥感数据分层识别集成 105
第八章 总结与讨论 107
一、总结 107
二、讨论 108
三、尚需解决的基础和关键技术问题 108
参考文献 110
附表 119