《遥感影像线性构造目视解译与自动解译对比研究》-工学论文，软件工程论文-论文范文参考-科学狗论文网

标题

遥感影像线性构造目视解译与自动解译对比研究

范文

徐良龙温兴平徐俊龙章瑞李倩

摘要：线性构造是指遥感图像上直线状或者曲线状的地表线性影像，为了对线性构造目视解译和计算机自动解译结果进行比较，基于高分一号卫星遥感影像进行RGB彩色合成和低通滤波处理，达到图像增强的目的，并分别采用人工目视解译和计算机自动解译方法提取线性构造信息，对得到的数据进行统计分析，分别作相应的雷达图和密度图，并进行非参数检验和相关性分析。结果显示，雷达图所体现的线性构造的最优选方位均为50°;密度图高值区均呈现NE-SW两向延长分布;非参数检验的显著性值为0.843;Pearson相关系数为0.552。研究表明，人工目视解译和计算机自动解译结果一致性较好，并具有较强的内在相关性，因此在线性构造研究中，计算机自动解译可作为对传统人工目视解译的一种辅助和验证手段。

关键词：遥感;线性构造;雷达图;密度图;相关分析

DOI：10. 11907/rjdk. 192565 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

中图分类号：TP317.4 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2020）007-0215-04

Comparative Study on Lineament of Remote Sensing Image by Visual Interpretation and Automatic Interpretation

XU Liang-long1，2， WEN Xing-ping1，2， XU Jun-long1，2， ZHANG Rui1，2， LI Qian1，2

（1. Faculty of Land Resource Engineering， Kunming University of Science and Technology;

2. Mineral Resources Prediction and Evaluation Engineering Laboratory of Yunnan Province，Kunming 650093，China）

Abstract： Linear structure refers to the linear or curvilinear surface image on the remote sensing image. In order to compare the results of visual interpretation of linear structure with the results of computer automatic interpretation， RGB color synthesis and low-pass filtering processing are carried out based on the remote sensing image of high score satellite 1 to achieve image enhancement， and the linear structure information is extracted by artificial visual interpretation and computer automatic interpretation respectively. Statistical analysis on the data is made， corresponding radar map and density map are made respectively， and non parameter test and correlation analysis are carried out. The results show that the optimal azimuth of linear structure reflected in radar map is 50 °; the high value areas of density map show NE-SW two-way extended distribution; the significance value of nonparametric test is 0.843; the Pearson correlation coefficient is 0.552. The research shows that the results of manual visual interpretation and computer automatic interpretation are consistent， and have strong internal correlation. Therefore， in the study of linear structure， computer automatic interpretation can be used as an auxiliary and verification means for traditional manual visual interpretation.

Key Words： remote sensing; lineament; radar map; density map; correlation analysis

0 引言

遙感作为一种对地观测的技术，有着大面积同步观测、时效性强、获取信息量大等优势，已广泛应用于城市规划、生态环境保护、农林业、海洋与湖泊、军事侦察、地质学等领域。其中，在地质方面最有成效的应用为对线性构造的分析研究[1-3]。线性构造是受地质构造作用间接或者直接控制的线性形迹，是地质构造场在地表的反映，在遥感影像上表现为任何形式的天然的线或者线形排列[4]。其通常与地质构造要素有关，又主要与节理、断层等断裂构造有关，其产出方位具有正交特征，并具有优选方位，其展布规律间接地揭示了一个地区构造的基本格局[5-6]。由于线性构造具有数量大、分布随机性强的特点，为阐明其地质构造意义，往往需要运用数学地质知识对其进行统计分析[7]。

查道函等[8]通过ETM+影像对环形和线性构造进行解译和统计分析，并参照地质资料和已有矿点得出4个成矿预测区;蒋科迪等[9]利用OLI影像解译出临沂地区发育的主要断裂;王媛媛等[10]通过ETM+影像提取线性构造并应用定量分析方法圈定出成矿前景区;李琳[11]通过TM影像对福建紫金山地区线性体进行统计分析，为遥感找矿提供了构造依据;赵小星[12]利用桑木岗地区的ETM+影像综合分析了线性构造、蚀变异常、区域地质和已矿化点等信息，圈出了7个3级成矿区;高立东等[13]以ETM+影像为数据，提取出线性构造，解译出断裂位置及活动特征，为野外调查工作提供了有效信息，并深化了对区域构造的认识。

由上可知，目前遥感构造信息提取主要是基于Landsat卫星影像并结合人工目视解译方法实现。然而由于Landsat卫星影像的分辨率较低，并且通过目视解译提取线性构造存在较强主观性，往往无法反映出完全客观的地表构造信息。而随着图像处理技术的发展，边缘检测技术已成为自动提取线性构造信息的重要手段，其在提高工作效率、辨别细微构造、降低主观因素干扰方面较传统人工目视解译有明显优势，而边缘检测中的Canny算法因其检测效果较好，在研究中被广泛使用[14-15]。因此，本文将基于高分一号影像，通过目视解译和计算机自动解译方法提取线性构造，并对解译结果进行对比分析，从而补充和加强线性构造的解译工作。

1 地质概况

研究区为会泽铅锌矿区，矿区位于云南省曲靖市会泽县境内，处于昭通-曲靖隐伏断裂和小江断裂之间的北西向、北东向和南北向构造带的复合部位[16]。此区域岩浆活动强烈，广泛分布着二叠系晚期具有多期喷发特征的基性火成岩，与岩浆活动相伴的含矿热液对形成的铅锌矿床具有积极改造作用[17-18]。地质构造特征为发育NE向大型断裂与褶皱组成的逆冲推覆构造，具有代表性的构造为NE向具有多期活动性特点的矿山厂断裂、麒麟厂断裂和东头断裂，并伴生着近乎垂直于NE向的NW向断裂构造[19]（见图1）。矿区内分布着矿山厂和麒麟厂两个矿床，此地地势险要，但交通便利。

2 线性构造提取

线性构造是指遥感影像上天然的线性形迹，它以两侧区域在图形结构及色调上的差异或者本身的色线显现出来，因此对线性构造进行提取和分析前，要对遥感影像进行图像增强处理，从而有效识别出线性构造。本文采用高分1号卫星影像，高分1号卫星由中国航天科技集团公司所属中国空间技术研究院研制，于2013年4月26日在酒泉卫星发射基地成功发射，作为我国高分辨率对地观测系统的首发星，配置了两台2m分辨率全色/8m分辨率多光谱相机和4台16m分辨率多光谱相机。

2.1 线性构造人工提取

RGB彩色合成是为了扩展单色波段的色彩空间，通过彩色合成得到的彩色图像因其信息携带量大、色彩丰富，提高了地表的可视性，有助于对目标地物进行目视解译。本文对影像数据进行321波段RGB合成（见图2（a）），以此为基础在ARCGIS平台上通过人工目视解译方法进行矢量化线性构造提取，得到线性构造解译图（见图2（b））。

2.2 线性构造自动提取

空间增强指通过对遥感图像单个像元与相邻像元的灰度值进行改变而实现图像增强。本文对影像数据的B4波段进行低通滤波处理，并将处理后的B4波段灰度图像（见图3（a））通过Canny算法，选取0.1和0.04作为高阈值和低阈值，0.3作为高斯滤波器的标准差提取线性构造，并经过长度筛选得到线性构造解译图（见图3（b））。

3 线性构造解译结果分析

3.1 雷达图分析

一般情况下，线性构造多数与构造应力作用有关，是断裂构造在地表的直观表现，并具有一定的展布规律，对其作方位分析有助于揭示其优选方位，从而从不同侧面反映一个地区的基本构造格局。方位分析通常通过雷达图实现，因此以0°为起始，每10°为一个区间，统计每一个区间内线性构造的数量，最终得到线性构造雷达图。

如图4所示，人工目视解译和计算机自动解译方法提取线性构造的最优选方位为50°即NE方向，这与研究区主要发育NE向地质构造的格局基本一致，是构造作用和构造应力场演化特征在地表的反映。线性构造所反映的地质构造格局体系是长期以来构造运动及应力改造的总体趋势，由此形成的具有代表性的深大断裂不仅控制着该区域地质结构特征和演化，往往还控制着成矿作用。

3.2 密度图分析

线性构造密度是指单位面积内的线性构造数量，其高值区往往是褶皱和断裂发育部位，对其作密度图分析有助于了解一个地区断裂发育程度以及构造作用的强弱和规模特征[20]。因此，先用850*850方形网格单元對构造解译图进行划分，统计网格内线性构造的数量，并将每个网格的线性构造数量作为密度属性值，赋予网格中心点，通过SUFFER软件制成密度图。

如图5所示，两种方法提取线性构造的密度图高值区均呈现NE-SW两向延长分布，而两向延长的高值区往往预示着附近有隐伏大断裂的存在，结合地质概况发现，两条高值区都随着该区域具有代表性的NE向矿山厂断裂和麒麟厂断裂附近展布，因此密度图从不同侧面揭示了这些大断裂沿线附近构造变形作用强烈，是构造应力释放地段，常发育密集的断层、节理等地质构造。

3.3 非参数检验

由于目视解译和自动解译结果极其相似，因此对密度图分析中两种方法所对应的密度变量进行两配对变量的非参数检验。两配对变量的非参数检验用于在总体分布未知情况下，对变量来自的两个总体是否具有显著性差异进行检验。而由于两个地质变量原始值的量纲及数值大小不同，为了消除变量间的量纲关系，从而使数据具有可比性，在进行检验前应对原始数据进行标准化处理，再将标准化处理后的数据进行非参数检验。

如表1所示，检验结果显示其双尾显著性值为0.843，大于显著性水平0.05，这表示两个密度变量无系统性差异即来自于相同分布的总体，其表明由同一张影像通过目视解译和自动解译方法提取的线性构造可能具有内在联系。

3.4 相关性分析

由上述分析可知，两种解译结果可能存在内在联系，而在统计学中，通过制作相关图可以直接判断变量之间的大致关系，因此为了直观反映其所在关系，通过两个密度变量制成散点图，如图6所示。散点图除了小部分点偏离趋势线较大外，大部分点都沿着拟合的趋势线附近展布，因此认为两变量之间存在一定相关性。

散点图只能感性地反映出变量间的相关关系，为了更加精确地描述两种解译结果之间的内在相关性，需计算变量之间的相关系数，并探讨其相关方向及相关程度。而当两个变量都服从正态分布时，它们之间的相关程度可用Pearson简单相关系数表示。Pearson简单相关系数区间为[-1，1]，表现为正相关和负相关，相关系数绝对值越大，两个变量的相关程度就越高。因此，以密度（对数）为横坐标，密度（对数）区间内的频数为纵坐标作出直方图，如图7所示。两个直方图的形态大致服从正态分布，因此适合用Pearson简单相关系数表示其相关程度。

对两个变量进行Pearson相关系数计算，得出相关性如表2所示，其相关系数为0.552，双尾显著性值为0，小于显著性水平0.01，表示两者相关性较强，为中度正相关。这也表明了两种方法解译的线性构造存在着内在统一性，人工目视解译结果可以通过计算机自动解译结果进行验证，因而自动解译可以作为对线性构造解译工作的补充和加强。

4 结语

本文基于高分一号影像，通过目视解译和计算机自动解译方法提取线性构造，并对解译结果进行对比分析。经研究可知，人工目视解译和计算机自动解译线性构造最优选方位均为50°即NE方向，并且与区域构造格局相吻合，密度图高值区均呈现NE-SW两向延长分布，两种方法解译结果一致性较好。通过对线性构造解译结果进行对比研究发现，其解译结果具有较强相关性。因此，在后续线性构造研究中，基于边缘检测的计算机自动解译可作为对传统人工目视解译的一种辅助和验证手段。

参考文献：

[1] 温兴平. 遥感技术及其地学应用[M]. 北京：科学出版社，2017.

[2] 尹占娥. 现代遥感导论[M]. 北京：科学出版社，2008.

[3] 徐俊龙，温兴平，张皓楠，等. 遥感线性构造中心对称度的尺度效应研究[J]. 地质科技情报，2019，38（3）：290-298.

[4] 李攀峰，赵铁虎，齐君，等. 利用遥感数据解译蓬莱地区的主要线性构造[J]. 海洋地质前沿，2014，30（12）：36-40.

[5] 李晨伟，曾敏，张自贤，等. 遥感线性构造提取方法及意义——以高燕锰矿区为例[J]. 四川地质学报，2016，36（4）：659-662.

[6] 庄培仁，赵不亿. 遥感技术及地质应用研究[M]. 北京：地质出版社，1986.

[7] 徐俊龙，温兴平，余敏，等. 基于地质统计学原理的会泽铅锌矿遥感线性构造解析[J]. 地质与勘探，2014，50（4）：763-771.

[8] 查道函，刘丙秋，梁军，等. 大瑶山遥感线性构造分形及成矿预测[J]. 国土资源导刊，2015，12（4）：50-53.

[9] 蒋科迪，罗生龍，周立，等. 临沂地区断裂构造遥感解译[J]. 物探化探计算技术，2018，40（2）：269-276.

[10] 王媛媛，李好斌，张廷，等. 灵丘线性体定量分析与成矿预测[J]. 煤炭技术，2017，36（2）：112-114.

[11] 李琳. 福建紫金山TM遥感影像线性构造定量分析[J]. 长沙大学学报，2013，27（2）：10-12.

[12] 赵小星. 西藏桑木岗地区遥感线性构造和蚀变信息提取与找矿预测[J]. 现代地质，2017，31（4）：851-859.

[13] 高利东，赵胜金，杨海星，等. 霍林河地区遥感影像线性构造解译[J]. 西部资源，2017（6）：123-126.

[14] 韩玲，杨军录，陈劲松. 遥感信息提取及地质解译[M]. 北京：地质出版社，2017.

[15] 韩利利，田益民，齐千慧，等. 基于MATLAB数字图像边缘检测算法的研究[J]. 北京印刷学院学报，2019，27（7）：98-101.

[16] 孟贵华. 会泽铅锌矿地质特征及成矿分析[J]. 云南地质，2014，33（3）：380-383.

[17] 张有荣，向龙洲，张小兵，等. 云南会泽铅锌矿地区磁异常推断断裂构造及地质意义[J]. 云南大学学报（自然科学版），2017，39（S2）：151-156.

[18] 刘磊，朱杰勇，祁昌炜. 云南会泽县待补铅锌矿区岩石地球化学特征[J]. 矿产与地质，2012，26（6）：490-496.

[19] 宋煜，李保珠. 云南会泽铅锌矿区地下水化学和同位素分析[J]. 地质学报，2018，92（5）：1081-1089.

[20] 徐俊龙，温兴平，余敏，等. 基于ETM+影像的会泽铅锌矿线性体优势方位研究[J]. 河南科学，2013，31（12）：2217-2221.

（责任编辑：孙娟）

随便看

科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。