ASTER數(shù)據(jù)在塔什庫爾干地區(qū)礦化蝕變信息的提取

楊斌，李茂嬌，王世舉，高桂勝，何兆培，汪崢

（西南科技大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，四川綿陽621010）

ASTER數(shù)據(jù)在塔什庫爾干地區(qū)礦化蝕變信息的提取

楊斌，李茂嬌，王世舉，高桂勝，何兆培，汪崢

（西南科技大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，四川綿陽621010）

新疆塔什庫爾干地區(qū)礦產(chǎn)資源豐富，但環(huán)境惡劣地形復(fù)雜其地質(zhì)勘查工作程度不深，傳統(tǒng)地質(zhì)找礦方法難以展開。針對(duì)此問題，該文通過多光譜ASTER遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行最大值、最小值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及協(xié)方差等統(tǒng)計(jì)分析，探索選取礦化蝕變異常信息提取各波段波譜特征，在遙感礦化蝕變異常信息提取機(jī)理研究和已有地質(zhì)資料分析基礎(chǔ)上應(yīng)用主成分分析法，輔助研究區(qū)礦物蝕變指數(shù)（波段比值、運(yùn)算）和掩膜處理模型，提取出該區(qū)域的礦化蝕變異常信息。該研究方法的實(shí)現(xiàn)為地質(zhì)環(huán)境惡劣、傳統(tǒng)找礦難以展開的地區(qū)進(jìn)行成礦預(yù)測(cè)與資源評(píng)價(jià)提供科學(xué)有效的解決途徑。

特征向量；礦物蝕變指數(shù)；主成分分析法；塔什庫爾干；多光譜數(shù)據(jù)

0 引 言

隨著現(xiàn)代遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展，常規(guī)地質(zhì)與遙感相結(jié)合的找礦分析方法已成為遙感地質(zhì)學(xué)的重要研究?jī)?nèi)容之一，而巖石礦化蝕變信息的提取又是遙感地質(zhì)信息提取中一個(gè)重要部分［1］。巖石反射光譜特征的差異性成為遙感礦化蝕變信息提取的本質(zhì)，遙感光譜特征的異常分析和信息提取又成為遙感礦化蝕變信息提取的核心［2］。實(shí)踐研究表明，根據(jù)遙感圖像數(shù)據(jù)的異常識(shí)別，可得到近礦圍巖蝕變信息或礦化高豐度值異常區(qū)信息。因此，遙感圖像蝕變信息的提取已經(jīng)成為遙感找礦的一個(gè)重要方法和理論研究依據(jù)。

隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，基于陸地資源衛(wèi)星（Landsat）以及ASTER數(shù)據(jù)影像遙感異常提取技術(shù)已經(jīng)日趨成熟，Landsat系列數(shù)據(jù)提取礦化蝕變信息技術(shù)在地質(zhì)找礦領(lǐng)域已取得了很好的應(yīng)用效果，并在全國礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)項(xiàng)目中得到推廣應(yīng)用［3］。ASTER數(shù)據(jù)其光譜分辨率高，波譜范圍覆蓋寬，具有分辨某些礦床和礦物的能力，利用這種能力預(yù)期可對(duì)遙感圖像“掃面”所獲得異常進(jìn)行優(yōu)化，并有可能區(qū)分?jǐn)?shù)種礦物和礦床類別，在蝕變異常提取中有著廣闊的應(yīng)用前景［4］。此外，ASTER數(shù)據(jù)比Landsat系列數(shù)據(jù)在空間分辨率和光譜分辨率上有較大優(yōu)勢(shì)，且熱紅外發(fā)射率混合光譜具有線性混合（面積混合）的特點(diǎn)，從而避開了困擾遙感技術(shù)人員的光譜非線性混合的難題，這更利于定量提取分析礦物蝕變信息和礦物種類及含量［5］。

1 研究區(qū)地質(zhì)特征

塔什庫爾干地區(qū)位于新疆維吾爾自治區(qū)西南部塔什庫爾干塔吉克自治縣、葉城縣、莎車縣及阿克陶縣交界處，經(jīng)緯度范圍37°00′N～37°41′N，75°05′E～75°02′E，平均海拔高度4000m，區(qū)內(nèi)山高谷深，人跡罕至，自然環(huán)境和交通條件惡劣，區(qū)域地質(zhì)調(diào)查、礦產(chǎn)資源調(diào)查等研究程度極低。研究區(qū)屬典型的大陸性寒溫帶干旱季風(fēng)氣候，干燥寒冷，晝夜溫差達(dá)15℃以上，年平均氣溫約3.3℃，年平均降水量約為68mm，植被覆蓋率較低，且山體大多裸露，所以蒸發(fā)量較大。長期以來，由于該地區(qū)自然環(huán)境惡劣，地質(zhì)研究程度較低，地面地質(zhì)工作的開展難度大、成本高，區(qū)域地質(zhì)調(diào)查、礦產(chǎn)資源調(diào)查等工作進(jìn)展緩慢。

研究區(qū)地質(zhì)特征較復(fù)雜，以柯崗（可汗）結(jié)合帶（南東段為西昆侖山前逆沖推覆帶前緣斷裂）、康西瓦－瓦恰結(jié)合帶主斷裂為界劃分為3個(gè)地層區(qū)，自北東向西南依次為塔里木地層區(qū)、秦祁昆地層區(qū)和羌北－昌都－思茅地層區(qū)，呈現(xiàn)出多層次、多樣式、多機(jī)制、多階段復(fù)雜構(gòu)造變形的特點(diǎn)。因此，利用遙感蝕變信息提取方法為本地區(qū)進(jìn)行綜合找礦勘探提供了有效的研究手段。

2 數(shù)據(jù)處理與分析

2.1 ASTER遙感數(shù)據(jù)特征

ASTER是Terra衛(wèi)星上的一種高級(jí)光學(xué)傳感器，包括從可見光到熱紅外共14個(gè)光譜通道（表1），它可以為多個(gè)相關(guān)的地球環(huán)境資源研究領(lǐng)域提供科學(xué)、實(shí)用的衛(wèi)星數(shù)據(jù)［6］。ASTER傳感器的波段特征如下：可見光（VNIR）波段個(gè)數(shù)為3個(gè)，可以獲取過渡族金屬元素的特征波譜，如鐵和稀土元素；短波紅外（SWIR）波段個(gè)數(shù)為6個(gè)，光譜范圍內(nèi)可獲取含羥基和碳酸鹽化蝕變礦物的特征光譜；熱紅外（TIR）波段個(gè)數(shù)5個(gè)，可以鑒別巖石主要成分的能力，包括石英、長石和石榴石等礦物。

研究區(qū)礦化蝕變信息分析主要利用可見光和短波紅外光譜特性進(jìn)行信息提取，選取數(shù)據(jù)成像日期2001年10月15日，景號(hào)：pg－PR1B0000－2001101502＿269＿001（由中國西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供下載），區(qū)內(nèi)圖像清晰，云量少，地物層次感強(qiáng)，充分滿足了研究要求。

2.2 數(shù)據(jù)的幾何校正

考慮到蝕變信息提取需使用原始的光譜信息，而幾何校正引起的像元灰度重采樣可能導(dǎo)致光譜信息的損失，故在數(shù)據(jù)前期處理中首先進(jìn)行幾何校正控制點(diǎn)選取，保存控制點(diǎn)信息以便后續(xù)幾何精校正使用。此次幾何校正以高斯－克呂格平面直角坐標(biāo)系、克拉索夫斯基橢球，其中央經(jīng)線為東經(jīng)74°為參數(shù)，采用三次多項(xiàng)式校正方法在ENVI 4.8軟件下進(jìn)行幾何校正，校正過程中地面控制點(diǎn)數(shù)達(dá)25個(gè)，最大誤差≤30m，較好地滿足了1∶25萬研究的幾何精校正工作要求。

2.3 各波段波譜特征分析

根據(jù)遙感影像的特征和成礦研究理論，進(jìn)行與成礦、控制成礦有關(guān)的地層巖性、線性構(gòu)造、環(huán)形構(gòu)造、地貌、水系等地質(zhì)信息的提取，獲得一幅信息量豐富、層次感強(qiáng)烈、色彩飽滿的含有所需目標(biāo)對(duì)象的彩色合成圖像進(jìn)而進(jìn)行遙感地質(zhì)解譯顯得十分重要［7］。由于ASTER遙感數(shù)據(jù)的熱紅外波段（5個(gè)波段），主要是用于研究地球表面熱環(huán)境的變化，而3B波段則是用于研究地球表面高程，因此只需要對(duì)上述波段以外的其他9個(gè)波段進(jìn)行光譜信息的統(tǒng)計(jì)分析。表1、表2是對(duì)可見光和短波紅外各波段基本信息和相關(guān)矩陣的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。

根據(jù)表1和表2數(shù)據(jù)分析得出：

（1）各個(gè)波段的平均值都不大，最大值為49.048581，說明該遙感影像屬于低灰度圖像；而各個(gè)波段的最小值都為0，說明研究區(qū)域中有較低的反射覆蓋物，除了第1、2、3波段外，其余波段的最大值都比較小，這說明研究區(qū)植被、水體、雪、云覆蓋光譜信息量?。粡牟ǘ蔚臉?biāo)準(zhǔn)差比較可以得出，第1波段具有最大的標(biāo)準(zhǔn)差47.827065，這表明波段1擁有最大的光譜信息量，比較適合區(qū)別于各類地物；第1、2、3、4波段有相對(duì)較高的特征值，特別是第1、2波段，說明在這些波段對(duì)地物有著顯著的反映。

表1 研究區(qū)各波段基本信息

表2 研究區(qū)各波段相關(guān)系數(shù)矩陣

（2）9個(gè)波段之間都有著較為密切的相關(guān)關(guān)系，從波段4到波段9，相關(guān)系數(shù)較大；1、2、3波段都與波段8之間的相關(guān)系數(shù)比較小，說明波段8有著比較大信息量；而波段1、2、3相對(duì)來說又具有較好的獨(dú)立性，因此在選取波段的組合時(shí)，波段1、2、3只能選取其中的兩個(gè)波段。在進(jìn)行彩色合成的同時(shí)不僅要根據(jù)統(tǒng)計(jì)特征分析，還要注重其視覺的效果。

3 遙感礦化蝕變信息提取

3.1 理論原理與流程

地物的光譜輻射特征（包括光譜反射、透射、吸收和發(fā)射）是進(jìn)行研究遙感地物分類、識(shí)別和地學(xué)分析的主要依據(jù)［8］。在光譜特性中，只有一些陰離子基團(tuán)在振動(dòng)的過程中使得礦物具有某種特殊的光譜特征，遙感圖像上提取和分類識(shí)別礦物的基礎(chǔ)就是在振動(dòng)過程中產(chǎn)生的電磁波譜信息［9］。在成礦過程中常常會(huì)在礦體圍巖附近發(fā)生蝕變作用，蝕變礦物形成和礦物沉淀過程的范圍往往反映出礦體的規(guī)模和大小，因此熱液成礦作用成為整個(gè)圍巖礦體蝕變的重要環(huán)節(jié)［10］。地球表面所有的物體都有著各自不同的光譜特征，正是利用這種特性通過遙感技術(shù)才能探測(cè)識(shí)別出不同的礦體和地物特征。實(shí)踐表明，中等強(qiáng)度以上的蝕變帶對(duì)于ASTER數(shù)據(jù)的蝕變信息提取和礦體開發(fā)十分有利［11］。

遙感礦化蝕變信息提取流程往往根據(jù)除干擾、礦物蝕變指數(shù)（比值分析、波段運(yùn)算）、主成分分析、信息分級(jí)等環(huán)節(jié)，得到礦化蝕變異常信息圖像［12］，其具體信息提取流程如圖1所示。

3.2 遙感礦化蝕變異常信息提取的波譜依據(jù)

從USGS標(biāo)準(zhǔn)波譜數(shù)據(jù)庫中，選擇方解石族礦物白云石和方解石；層狀硅酸鹽物多水高嶺石、高嶺石、綠泥石、絹云母、伊利石、蒙脫石；鐵的氫氧化物針鐵礦，鐵的氧化物赤鐵礦及明礬石族礦物黃鉀鐵礬，上述礦物常出現(xiàn)于熱液礦床附近的蝕變圍巖中，提取這些礦物具有找礦意義。其中，方解石族礦物含有CO32－離子團(tuán)；層狀硅酸鹽礦物中，均含有Al－OH基團(tuán)；鐵的氫氧化物、鐵的氧化物及明礬石族礦物黃鉀鐵礬中，均含有Fe3＋離子。由于類質(zhì)同像代替廣泛存在，綠泥石、絹云母中Al3＋可以被Mg2＋代替，形成Mg－OH組合。

圖1 遙感蝕變礦化信息提取流程圖

（1）Al－OH基團(tuán)的波譜特征

在ASTER數(shù)據(jù)的1、2、3、4波段中，層狀硅酸鹽礦物反射率隨波長的增長而變大，僅多水高嶺石在4波段具有明顯的吸收特征；在6波段，除綠泥石外，上述礦物均具有明顯的吸收峰特征，這與Al－OH在2.2μm處的吸收峰相一致，而綠泥石在8波段中具有一個(gè)明顯的吸收峰，考慮到Mg－OH在2.3μm處具有一個(gè)穩(wěn)定的吸收峰，認(rèn)為所測(cè)試的綠泥石礦物中，Al 3＋Mg2＋代替，形成Mg－OH組合的特征，而其他礦物在8波段并沒有明顯的吸收峰，認(rèn)為利用ASTER遙感數(shù)據(jù)可以分別提取Al－OH基團(tuán)和Mg－OH基團(tuán)信息（圖2）。

（2）Fe3＋離子的波譜特征

與針鐵礦、黃鉀鐵礬的反射率相比，赤鐵礦反射率總體較低，這是由于赤鐵礦的顏色為鋼灰色或鐵黑色，而針鐵礦的顏色為紅褐色、黃鉀鐵礬為赭黃色。針鐵礦、赤鐵礦在ASTER遙感數(shù)據(jù)的1、2、3和4波段的反射率隨波長的增長而變大，并且由于其在3波段的反射率遠(yuǎn)小于4波段的反射率，從而在3波段形成一個(gè)相對(duì)較弱的吸收峰，并且黃鉀鐵礬在3波段中存在一個(gè)明顯的吸收峰，這個(gè)吸收峰是Fe3＋離子的波譜特征，上述礦物在4波段，均具有明顯的反射峰，把ASTER數(shù)據(jù)與ETM＋數(shù)據(jù)波長對(duì)比分析，研究認(rèn)為利用ASTER遙感數(shù)據(jù)能夠提取Fe3＋離子信息（圖3）。

（3）Co2－離子的波譜特征

方解石族礦物在ASTER遙感數(shù)據(jù)1、2和3波段中，反射率總體呈上升趨勢(shì)，這是由于方解石族礦物多為淺色，在可見光－近紅外波段具有較高的反射率，而其在第4波段反射率略微變小，僅有一個(gè)白云石礦物和一個(gè)方解石礦物反射率在第4波段變大；4波段至8波段，反射率整體上呈下降趨勢(shì)，由于其在第7波段和第9波段的反射率均大于第8波段，因此在第8波段形成一個(gè)明顯的吸收峰，該吸收峰與CO32－離子在2.35μm處的吸收峰相一致；同樣，方解石礦物在5波段有一個(gè)微小的吸收峰，該吸收峰不如CO32－離子在第8波段的吸收峰明顯，并且現(xiàn)有的研究資料表明，CO32－離子不僅在2.35μm處有一個(gè)明顯的吸收峰，而且在2.16μm處也有一個(gè)微小的吸收峰（圖4）。

圖2 含羥基基團(tuán)礦物波譜圖

圖3 含三價(jià)鐵離子礦物波譜圖

圖4 含碳酸根離子礦物波譜曲線圖

3.3 波段比值在礦化蝕變信息提取分析

在提取波譜信息中波段比值是一種比較有效的手段，該方法利用代數(shù)運(yùn)算原理，用兩個(gè)波段相應(yīng)地物像元的亮度值之間的比值或者幾個(gè)波段組合的對(duì)應(yīng)地物像元亮度值之比，求取波譜曲線的坡度，增大不同地物與巖石之間細(xì)微的差異。采用該方法依據(jù)以巖礦光譜特征為運(yùn)算基礎(chǔ)，運(yùn)用掩膜模型剔除干擾因素，選擇合適的波段進(jìn)行比值和光譜合成處理，得出增強(qiáng)后的巖性及蝕變帶信息。利用主成分分析模型對(duì)多種礦化蝕變混合信息進(jìn)行增強(qiáng)和提取，提取研究區(qū)的“鐵染”圖（band 2／band 1）、“羥基”圖（（band 4＋band 6）／band 5）、“碳酸鹽巖異常”圖（（band 7＋band 9）／band 8）、“綠泥石、綠簾石頭、角閃石異?！眻D（（band 6＋band 9）／（band 7＋band 8））、“絹云母、白云母、伊利石、蒙脫石異常”圖（（band 5＋band 7）／（band 6））（圖5），并將以上5種異常圖像信息分別用V1、V2、V3、V4、V5特征向量進(jìn)行描述表達(dá)。

圖5 波段比值礦化蝕變異常信息

3.4 基于主分量門限化的蝕變信息提取

主分量門限化技術(shù)是以主成分分析為基礎(chǔ)，以用礦物蝕變指數(shù)作為輔助，對(duì)蝕變信息的強(qiáng)弱進(jìn)行運(yùn)算和疊加。結(jié)合波段比值分析結(jié)果作為參考，根據(jù)高斯誤差分布定律提取出主分量，再通過變更后的主分量應(yīng)用公式提取出蝕變信息，在該方法應(yīng)用過程中用礦物蝕變指數(shù)可降低對(duì)異常信息切割的任意性，使操作更加規(guī)范化。表3為研究區(qū)利用主分量門限化技術(shù)分析出的特征向量及信息量，其中PC1中V2的因子較大，其次是V3、V5及V1，PC1主要突出了羥基的礦物蝕變信息；PC2中V4的因子較大，其次是V2，且為負(fù)，PC2突出了粘土與羥基的礦物蝕變信息；PC3中V3因子較大，其次是V4與V1，PC3主要反映了鐵染、羥基、碳酸鹽巖的礦物蝕變信息；PC4中V3的因子較大，PC4突出了地形信息；PC5中V4的因子較大，其次是V1，PC5主要反映了泥化信息和羥基的礦物蝕變信息。因此，PC3也能很好反映出研究區(qū)礦物蝕變信息的綜合特性。

表3 主成分特征向量及信息量

利用礦物蝕變指數(shù)作為主分量門限化條件，對(duì)研究區(qū)主分量影像PC3進(jìn)行分割，提取出一級(jí)異常、二級(jí)異常和三級(jí)異常的礦化蝕變區(qū)域（圖6），該區(qū)域呈現(xiàn)出明顯的條狀態(tài)分布。從地層分布情況分析得出，提取出的礦化蝕變信息基本上分布在石炭系、二疊溪、泥盆系地層中，并廣泛存在于圍巖與變質(zhì)巖的接觸帶中；從區(qū)域構(gòu)造情況分析，提取出的礦化蝕變信息的走向大體上與主要的線性構(gòu)造走向一致。

圖6 研究區(qū)礦化蝕變信息提取圖

4 結(jié)束語

通過對(duì)塔什庫爾干地區(qū)ASTER遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像預(yù)處理、波譜特征分析、最佳波段組合、構(gòu)建掩膜模型（剔除水體、陰影、植被、雪等因素干擾）、蝕變信息波段比值運(yùn)算和基于主分量門限化技術(shù)的礦化蝕變異常信息提取分析發(fā)現(xiàn)，ASTER數(shù)據(jù)比傳統(tǒng)的ETM數(shù)據(jù)光譜分辨率更高，提供的礦物信息更加精細(xì)、明確和豐富，特別是主成分分析和礦物蝕變指數(shù)方法能很好提取巖石及礦物信息。研究表明此方法提取出的礦化蝕變信息在地層分布、區(qū)域構(gòu)造等方面基本吻合，從提出的異常區(qū)域可以看出，該地區(qū)成礦規(guī)模呈現(xiàn)出條帶狀分布，礦體分布在圍巖與變質(zhì)巖的接觸帶中，提取分析出的3級(jí)異常區(qū)域?yàn)榈V產(chǎn)資源定量勘查提供了科學(xué)的參考依據(jù)。

［1］ 趙志芳，談樹成，王鋒德，等.ASTER數(shù)據(jù)礦化蝕變異常信息提取方法研究［J］.國土資源科技管理，2012，29（6）：44－50.

［2］ 荊鳳，陳建平.礦化蝕變信息的遙感提取方法綜述［J］.遙感信息，2005，25（2）：62－65.

［3］ 張玉君，曾朝銘，陳薇.ETM＋（TM）蝕變遙感異常提取方法研究與應(yīng)用——方法選擇和技術(shù)流程［J］.國土資源遙感，2003，56（2）：44－49.

［4］ 劉李，向雅莉，蘆雪.基于ASTER數(shù)據(jù)礦化蝕變信息提取的主成分特征向量組合模型研究——以內(nèi)蒙古紅旗山地區(qū)為例［J］.現(xiàn)代地質(zhì)，2010，24（2）：403－408.

［5］ 李建國，毛德寶.基于ETM＋與ASTER數(shù)據(jù)的礦化蝕變信息提取方法研究——以滿都拉地區(qū)為例［J］.地質(zhì)調(diào)查與研究，2007，30（3）：234－240.

［6］ 唐超，陳建平，張瑞絲，等.基于ASTER遙感數(shù)據(jù)的班怒成礦帶礦化蝕變信息提?。跩］.遙感技術(shù)與應(yīng)用，2013，28（1）：122－128.

［7］ 陳江，王安建.利用ASTER熱紅外遙感數(shù)據(jù)開展巖石化學(xué)成分填圖的初步研究［J］.遙感學(xué)報(bào)，2007，11（4）：601－608.

［8］ 陳建平，王倩，董慶吉，等.青海沱沱河地區(qū)遙感蝕變提取［J］.地球科學(xué)——中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，34（2）：314－318.

［9］ 王亞紅，王永，王輝，等.利用ETM數(shù)據(jù)進(jìn)行礦化蝕變信息提取的方法研究——以柴北緣地區(qū)為例［J］.遙感信息，2009，24（6）：68－72.

［10］ 吳德文，朱谷昌，張遠(yuǎn)飛，等.多元數(shù)據(jù)分析與遙感礦化蝕變信息提取模型［J］，國土資源遙感，2006，67（1）：22－30.

［11］ 荊鳳，陳建平.礦化蝕變信息的遙感提取方法綜述［J］.遙感信息，2010，27（4）：502－508.

［12］ 叢麗娟，岑況，朱所，等.利用ASTER數(shù)據(jù)提取蝕變異常方法研究——以內(nèi)蒙古朱拉扎嘎金礦為例［J］.河南理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007，26（6）：652－658，663.

Anomaly Information Extraction of Mineralization Alteration in Taxkorgan with ASTER

YANG Bin，LI Mao－jiao，WANG Shi－ju，GAO Gui－sheng，HE Zhao－pei，WANG Zheng
（College of Environment and Resource，Southwest University of Science and Technology，Mianyang621010）

It is a mineral－rich area in Taxkorgan of Xinjiang that traditional prospecting method for mine is difficult to start with，and geological exploration is still inadequate because of the severe environment and complex terrain.The statistical analysis is given for maximum，minimum，mean，standard deviation and covariance based on multi－spectral data of ASTER remote sensing image，and each band spectrum character is probed into choosing the mineralizing alteration abnormal information.The PCA method based on the mechanism of mineralizing alteration information and the analytical geological structure has been applied in the study area，in which mineralizing alteration information are put forward with the support of mineral alteration index（band ratio，arithmetic）and masking processing model in the research area.It could provide a scientific solution for mineral resource prediction and assessment about serious geologic environment and difficult field without traditional prospecting method.

feature vector；mineralized alteration principal；principal component analysis；Taxkorgan；multi－spectral data

10.3969／j.issn.1000－3177.2015.04.019

TP79；P614

A

1000－3177（2015）140－0109－06

2013－09－09

2015－04－08

四川省教育廳礦產(chǎn)資源發(fā)展研究中心項(xiàng)目（13sd1167）；國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41201541）。

楊斌（1979—），男，博士，副教授，主要從事遙感科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用。

E－mail：xjgis＠126.com