礦山地質資源綜合調查方法研究

鄒常偉，任傳濤，郭文科，牟福權

（中國地質調查局牡丹江自然資源綜合調查中心，黑龍江 牡丹江 157021）

1 礦山地質資源綜合調查方法

1.1 輻射定標

借助傳感器將礦山地質資源所輻射或反射出的電磁能量進行實時記錄，從傳感器中獲得的檢測值與礦山地質資源的光譜反射率或光譜輻射程度等物理量之間存在一定差別[1]。傳感器上傳的電磁波能量包括了因為太陽運動位置、大氣環(huán)境等引發(fā)的各種失真，這些失真數(shù)據(jù)對最終資源影像的使用會產生一定程度的影響，在后續(xù)需要用到其具體的光譜信息時，這些失真數(shù)據(jù)有必要加以修正。輻射定標指的就是將傳感器每個探測模塊所記載的無量綱的輻射值轉變?yōu)榫邆鋵嶋H物理意義的具體地物輻射程度的過程[2]。將影像數(shù)據(jù)實行量化以前，有必要將輻射定標詳加處理。將高射程一號衛(wèi)星所負載的通道檢測值轉變?yōu)樾l(wèi)星承載入瞳處等直接表觀輻射程度數(shù)據(jù)的公式公布如下：

上列公式中，L為轉換后的輻射程度，單位為W·m·sr·μm；Gain代表輻射定標的基本傾斜率，單位為W·m·sr·μm；DN代表遠程衛(wèi)星負載檢測值；Bis代表輻射定標的基本截距；輻射定標實現(xiàn)以后，有必要對定標影像的具體數(shù)據(jù)進行詳細編輯，將每一個波頻的中心波長和半峰全寬進行適當修改。

1.2 影像分割

面向對象分類的具體分類單元屬于影像對象，因而有必要先行將影像信息劃分為不同對象。eCognition軟件可以提供多項分割算法，本文研究選擇多尺度分割算法。多尺度分割算法主要是秉持圖像異質性最小原則將相鄰像元或對象融合為影像對象，其分割后形成的對象大小、尺寸主要是由分割尺度所決定。其能夠將某一區(qū)域影像同時劃分為多個影像所屬對象層。不同對象層間具備的分割尺度也各不相同，可卻存在著一定的內在聯(lián)系。分割尺度較大的對象層適合目標區(qū)域較大、地質類型較為簡單的礦山類型，而目標區(qū)域較小、地質類型較為復雜的礦山類型一般在分割尺度較小的對象層中進行具體分類。

1.3 影像融合

常用比較普遍的影像融合方法有HIS轉換、主分量轉變、加法、加權相加等多種方法。按照不同數(shù)據(jù)的組合情況、不同地形的分布狀況、不同區(qū)域選取不同的影像融合方法。融合前有必要對數(shù)據(jù)影像進行色調糾正，一方面，有利于提高高分辨率影像的圖像亮度，強化局部反差，突出圖像紋理，盡最大限度降低噪聲；另一方面，有利于對多光譜數(shù)據(jù)進行色彩調整，加大不同地質之間的色彩反差，突出其影像的光譜信息。影像融合后必須對圖像是否出現(xiàn)重影等現(xiàn)象進行嚴格檢查，一旦出現(xiàn)圖像配準問題，必須立刻返回糾正，核實影像的紋理細節(jié)及其色彩對照，判斷融合之前的處理流程是否無誤，一旦發(fā)現(xiàn)問題，立刻返回加工。如果融合后的影像亮度較低、暗階較窄，就需要通過線性延伸、亮度對比、顏色均衡、色度調差、飽和度和明度調整等方式將其進行修正。為了形成完整的調查區(qū)影像融合文件，有必要對分塊融合的影像集中進行色調統(tǒng)一歸類和鑲嵌。在進行色差調整時必須考慮到不同使用目的，以適應信息變化提取時影像色差調整偏重于保留光譜影像信息以及多色影像的紋理細節(jié)，進而實現(xiàn)地質資源的全面有效分析。

2 實驗與效果分析

為了更加清楚、具體的看出此方法的實際應用效果，特與傳統(tǒng)的礦山地質資源綜合調查方法進行對比，作為實驗對比，對其工作精度進行比較。

圖1 實驗結果對比圖

2.1 實驗準備

為保證試驗的準確性，將兩種調查方法設計置于相同的試驗環(huán)境之中，進行工作精度的相關試驗。

2.2 實驗結果分析

實驗過程中，通過兩種不同的調查方法同時在相同環(huán)境中進行工作，分析其工作精度的變化。根據(jù)實驗結果的對比可知，本文設計的綜合調查方法相比與傳統(tǒng)方法而言，在調查精度方面占有較大的優(yōu)勢，可以全面、精準的繪制出礦山地質類型和資源分布，具有較大的實用性。

3 結語

本文對礦山地質資源綜合調查方法進行分析，根據(jù)礦山地質資源的調查要求和實際工作過程中的難題，結合多項技術，對調查方法進行調整，實現(xiàn)本文設計。實驗論證表明，本文設計的方法具備極高的有效性。希望本文的研究能夠為礦山地質資源綜合調查方法提供理論依據(jù)。