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是核心期刊,还是双核心期刊。该刊被以下数据库收录:CA化学文摘(美)(2014)中国科技论文统计源期刊(2015-2016)北京大学《中文核心期刊要目总览》来源期刊:2014年版
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李磊 陈安蜀 杨俊泉 周小希(中国地质调查局天津地质调查中心)摘要 通过划分基础信息类和数据挖掘类两个层次,建立华北重点成矿区带地质调查规划部署服务产品,不但可以快速为项目部署提供基础数据支持,为全国地质调查部署工作的科学化、规范化提供辅助决策,同时也提升了地质资料的潜在价值,扩大了地质资料的应用服务领域。关键词 规划部署 地质资料 数据库 服务产品 数据挖掘0 引言按照《找矿突破战略行动纲要(2011—2020)》和《地质矿产调查评价专项方案(2013—2020)》的总体要求,每年都需要在对华北地区以往工作程度进行梳理的基础上,结合本年度地质调查工作部署方案,围绕重点地区、重点矿种和重点领域任务,分阶段和分层次部署基础地质调查和远景调查工作。基于此任务需求,我们尝试在地质信息资料方面开发综合服务产品,为华北重点成矿带地质矿产调查规划部署提供技术支撑与依据。为此,我们从两个层次来建立规划部署服务产品[1],首先围绕规划部署基本需求,提供基础信息类服务产品,包括各基础数据库、工作程度数据库以及资料查询服务类产品。其次对地质资料中信息进行深加工,提取有用关联信息,提供数据挖掘类服务产品,如找矿远景区综合集成研究、工作程度统计分析和规划部署建议图等。1 基础信息类服务产品1 工作程度数据库服务产品地质调查相关工作程度数据是地质调查工作开展的前提与基础,对于规划部署意义重大。地质调查由于其工作跨度大,参与单位多,专业种类多,具有很大的复杂性。根据数据完备性与现势性原则,我们采用全国地质调查“一张图”数据更新与维护数据成果作为工作程度基础数据。该部分数据涵盖所有地质调查12个大类专业,根据工作方法又划分为57个专业子类,数据资源丰富准确,目前该数据截至2014年,基本涵盖所有中央与地方2014年地质调查新开项目,数据现势性强。根据地质调查项目开设原则,我们对部署项目相关专业的工作程度数据进行加工处理,主要包括区域地质矿产调查(比例尺分别为1:5万、1:20万和1:25万)、战略性矿产远景调查、区域地球物理调查(包括1:5万地磁、1:5万电法和1:5万重力)、区域地球化学调查(1:5万化探)。通过根据项目开展时间(1999年之前,2000~2013年和2014年正在开展)、项目投资情况(中央和地方)等属性进行综合分级渲染[2~4],形成ArcGIS Geodatabase格式和MapGIS格式两种类型的矢量图集提供服务。2 基础数据库服务产品地质调查工作的开展必须依托于该地区的地理与地质条件,所以相关的地质数据库服务产品必不可少,如小比例尺地理、地质图数据与矿产地数据。根据部署工作需要,我们主要提供1:250万全国地理数据、1:200万地质图(华北)数据和矿产地数据库作为规划部署基础数据,同时提供MapGIS和ArcGIS两种格式数据进行服务,数据具体情况如下:1:250万地理底图原始数据为Shapefile格式,为了更好使用,我们将数据进行无损转换为MapGIS格式,同时按照标准对数据进行规范化整饰,作为基础底图数据提供服务。1:200万地质图(华北)数据源为MapGIS格式,为了更好地进行数据挖掘与服务,我们将其无损转换为ArcGIS格式[5],同时建立空间数据库,对外同时提供两种类型的地质底图服务。矿产地数据则是综合国家基础数据库更新与维护中的矿产地数据库(截至2012年)成果与项目新收集到的新增矿产地(2013~2014年)作为基础数据源,为Access格式,故需要对数据进行加工处理。除了提供华北MapGIS格式的矿产地数据,我们也将数据进行转换与符号渲染,提供ArcGIS的华北矿产地分布图数据。3 资料类服务产品地质调查资料作为科技档案,具有知识积累与储备功能,具有重大的开发利用价值[6]。对于工作规划与部署来说,其可以提供该地区的地质信息,便于综合规律研究,提升认识,为部署提供科学依据,提高地质工作效率。对此我们提供两种类型的资料服务产品,一是打包成矿区带成果地质资料相关信息服务,主要包括提供成矿区带成果地质资料目录清单与成矿区带内地质矿产调查资料分布图。二是对馆藏华北区域地质图空间数据库空间数据进行集成,形成空间数据库索引指南提供服务。利用该部分资料,可以对重点地区找矿远景区的地质概况、工作程度、成矿地质背景与矿产分布特征等有了全面了解,便于总结成矿规律与规划部署研究。2 数据挖掘类服务产品1 找矿远景区综合集成研究结合成果地质资料和区域地质图与矿产地数据,对于重点区域找矿远景区的资料开展综合集成,统一认识,对每个找矿远景区的概况、成矿地质背景、区域矿产特征、找矿潜力等进行数据挖掘,形成复合型地质资料信息,使地质资料的潜在价值得到充分发挥。2 工作程度开展情况统计分析通过将成矿区带和找矿远景区矢量图形与一张图工作程度,各专业的数据进行空间相交查询[7],在ArcGIS中可以统计到各找矿远景区面积,各专业在各找矿远景区的工作程度完成面积、完成率等数据,同时提供统计图表,如直方图、饼图等直观数据提供参考[8]。同时利用1:200万地质图ArcGIS空间数据库数据空间查询选择可填图区域,与成矿远景区进行叠加,确认可填图工作面积,精确统计工作程度情况,为部署提供数据支撑。3 规划部署建议图结合部署原则,如区域地质矿产调查工作安排在成矿远景区基岩出露区域,优先安排交通便利、自然地理条件较好的区域,而且要避免重复工作,综合研究部署方案。通过叠加地理底图、地质底图、矿产地和工作程度数据,结合部署方案矢量数据,形成2015~2020年规划部署建议图,为规划部署提供数据支持。3 结论通过分层次、分类别建立规划部署相关信息资料服务产品,可以快速为华北地区重点成矿区带地质矿产调查项目部署提供基础数据支持,为全国地质调查部署工作的科学化、规范化,提供辅助决策,为地质矿产调查评价工作规划部署和对找矿战略行动起到重要支撑作用。同时也扩大了地质资料的应用领域,提高了地质资料的使用效率,使地质资料的潜在价值得到充分发挥,不失为一个双赢的尝试。参考文献[1]颜世强,连健,等地质资料服务在地质找矿中的应用研究[J]中国矿业,2013,22(5)[2]牛芩涛,盛业华基于ArcGIS的地图符号库的设计与实现[J]四川测绘,2003(3)[3]董秀兰,闫琰,李燕,吕磊ArcGIS环境下复杂地质符号的制作[J]陕西煤炭,2011(3)[4]阿衣古力 喀德尔,陈川,韩忠坤基于ArcGIS的地质图的智能标注[J]地矿测绘,2011(4)[5]郭岚,席晶MapGIS数据转换方法研究[J]西安科技大学学报,2011,31(1)[6]颜世强,庞振山,等青藏高原地质资料开发应用[M]北京:科学出版社,2013:39~[7]汤国安,等ArcGIS地理信息系统空间分析实验教程(第2版)[M]北京:科学出版社,2012:33~[8]-cn/home/
作者在学报网站注册后,网上在线投匿名稿件(稿件模板中隐去作者姓名、工作单位、作者简介、联系方式、基金项目名称和编号等所有作者信息)。专家审稿通过并退修定稿后,按照论文模版要求编辑,登录本刊网站在线返回正式署名稿件,并将正式署名稿件打印一份,本校作者直接将打印稿送交学报编辑部,校外作者邮寄《西安电子科技大学学报》编辑部,供编辑和存档用。
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大概就这样了 参考一下吧 基于landsat-TM影像的专题信息提取 学生姓名:XX 学号:20085080079 院系:城市与环境科学学院 专业:XX 指导教师:XX 职称:助教 摘 要:本文以沈阳地区为研究区,利用光谱信息提取水体、植被,采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法,通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵,计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离,得到最终的分类结果。结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类,光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度。 关键词:遥感影像;光谱特征;纹理特征;灰度共生矩阵;分层提取;土地利用 Abstract:Based on the study of shenyang area for using spectral information extraction,water,vegetation,based on gray symbiotic matrix of the texture classification,through the TM5 band extraction graylevel co-occurrence matrix and gray,and joint matrix extraction can reflect the differences between vector-valued texture category will confuse the paddy fields,spectral information structure,separation,with residents of the final results of the Results show that: the texture characteristics will be applied to image classification can distinguish the confusion of spectral spectrum and texture feature combination,the classification accuracy than pure spectral classification Key words:remote sensing image;spectrum feature;texture feature;text gray-level co-occurrence matrix;layered extraction;land-use 引言 遥感图像信息专题特征的提取,需要对TM图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的[1] 。在自然资源调查中,遥感图像已成为重要的空间数据源,其中TM图像信息是进行土地利用/覆盖变化动态监测的重要依据。常规提取TM图像信息主要是利用影像的光谱分辨率进行的,难以正确区分光谱易混淆的地物,例如菜地与其他耕地类型。 提取TM图像中易混淆地物信息,可以充分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信为了息来完成信息提取。纹理分析方法在许多领域都有重要的应用,吴高洪等[2]为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率,提出了一种基于小波变换进行纹理分割的方法。因此,研究地物在影像上的纹理特征,建立和充分应用基于纹理特征的地物分类及信息提取方法,将是今后研究高分辨率遥感影像信息提取的方向之一[3]。图像分析需要用到影像的灰度和纹理信息,灰度即波谱信息,是最基本的信息,纹理反映了灰度的空间变化情况,它由纹理基元按某种确定的规律或者某种统计规律排列组成。为了能用计算机进行纹理分析和形成统一的尺度,需将纹理量化,以定量反映纹理信息,形成纹理变量和纹理图像以便分析[4]。 1 研究区概况 苏家屯是沈阳市的九个市辖区之一,位于沈阳南部,距沈阳市中心15公里,与抚顺、本溪、辽阳三市毗邻。这里气候适宜,雨量适中,年均气温8度,年均降水量700毫米。物产丰富,蕴藏着丰富的煤石油天然气铁矿石和优质矿泉水等自然资源。苏家屯农业发达,盛产水稻、玉米,是国家确定的现代化农业示范区。本文选择数据源所选取的数据是沈阳地区2001年8月11日TM影像区的子区域。根据沈阳地区的农事历,选择10月上旬的遥感资料为宜。 2 光谱信息 地物的光谱一般是指像素的亮度值,地表的各种地物由于物质组成和结构不同而具有独特的波谱反射和辐射特性,在图像上反映为各类地物在各波段上灰度值的差异。地物光谱响应特征是多光谱遥感影像地物识别最直接,也是最重要的解译元素。 3 纹理特征 纹理也是遥感影像的重要信息,它通过色调或颜色的变化表现细纹或细小的纹案,这种细纹或细小的纹案在某一确定的图像区域中以一定的规律重复出现。 目标地物的纹理特征与航空相片的比例尺和太阳高度角有关。另外,它反映了影像的灰度统计信息、地物本身的结构特征和地物空间排列的关系,是进行目视判读和计算机自动解译的重要基础[5]。许多研究表明,除了原始影像光谱信息以外,加上纹理信息就可以使分析准确性和精度提高[6]。遥感图像中多为无规则纹理,一般采用统计方法进行纹理分析,目前用得较多的统计方法有共生矩阵法、分形维法和马尔可夫随机场法。 所谓灰度共生矩阵是由影像灰度级之间二阶联合条件概率密度所构成的矩阵,反映了影像中任意两点间灰度的空间相关性。其方法是先依据影像的灰度级数和灰度变化情况计算出4个方向(右、下、右上和左下)任意两个灰度级相邻出现的概率矩阵,它能提供多个纹理量,可以从多个侧面描述影像的纹理特征,因而在纹理分类中得到广泛的应用[7]。 4 提取方法 1 数据预处理 本文对沈阳地区遥感影像进行光学增强处理,并采用高通滤波来进行滤波处理对影像进行融合将融合后的影像进行几何校正。本文以1∶5万比例尺地形图为底图,选取均匀地分别在整幅图像内的60个控制点,采用二次多项式纠正模型建立两幅影像的对应关系。配准精度在3个像元以内, 2 土地利用分类体系的确定 参考国家土地利用分类体系,结合研究区土地资源的实际情况,TM影像波谱特征及其分辨率等,把研究区土地利用现状分类系统按二级进行分类,一级类型5个,分别为水体、水田、旱地、居民地、植被。 3 遥感信息提取 遥感图像的某些波段往往存在异物同谱和同物异谱现象,如果把多种地物放到一起考虑,由于这些波段的加入,会使信息提取变得非常复杂,这也正是传统上基于统计特征的监督和非监督分类遇到的难题。而对地物进行分层处理,就可以充分利用各类地物在不同波段的特征,收到较好效果[8,9]。对某一地物进行提取,获得该信息层,与原图像进行逻辑与运算,做掩膜处理,从而将该地物像元从原始图像中去除,以避免它对其他地物提取的影响,从而为以后的信息提取创造了纯净的环境。 1基于地物光谱模型的遥感影像分类 为获得光谱知识,在原始图像上进行采样。在采样过程中考虑到同类地物颜色的差异,如水域的深浅等,每一地类进行了多个样本值的合并,得到地物的综合光谱特征值(如图1)。 图1 地物光谱特征 水体的提取:太阳光照射到水面少部分被反射到空中大部分被入射到水体,入射到水体的光,部分被水体吸收,部分被水中的悬浮物反射,少部分透射到水底。被水底吸收和反射。被悬浮物反射和被水体反射的辐射,部分返回水面,折回到空中。因此,遥感器所接收到的辐射就包括水面反射光,悬浮物反射光,水底反射光和天空反射光(如图2)。由于不同水体的水面性质和水体特性的不同,从而形成传感器上接收到的反射光谱就存在差异,为遥感探测水体提供了基础。在可见光范围内,水体的反射率总体比较低,不超过10%,一般为4%~5%,并随着波长的增大逐渐降低,到6μm处约2%~3%,过了75μm,水体几乎成为全吸收体。因此,在近红外的遥感影像上清澈的水体成黑色。因此在提取水体时图面上黑色部分即为水体。 图2 传感器接收到的光谱 植被的提取:健康植物的波谱曲线有明显的特点(如图3),在可见光的55μm附近有一个反射率为10%~20%的小反射峰。在45μm和65μm附近有两个明显的吸收谷。在7~8μm是一个陡坡,反射率急剧增高。在近红外波段8~3μm之间形成一个高的,反射率可达40%或更大的反射峰。在45μm、95μm和6~7μm处有三个吸收谷。它们分别受叶子色素,细胞构造,含水量等的影响。因此,在对TM影像上的植被进行提取时,要考虑以上因素。 图3 健康植被的光谱特征 2基于纹理信息的分类 在图1中容易看到水田、旱地、居民地有很大的光谱相似度,因此需要根据纹理特征进行提取。 本文用水体和植被信息分别对原始影像做掩膜,再结合纹理信息作监督分类提取居民地、水田和旱地。为了突出图像的纹理,提高对图像的解译和分析能力,在对图像进行纹理分析之前,利用ErdasImagine软件对掩膜后的影像进行了增强处理。 为了进行纹理分类,首先必须提取各类的纹理特征。试验中先提取各类样本,统计各种类纹理特征,再找出最大差异的纹理量,作为分类特征量进行分类(如图4)。纹理特征的提取需考虑到窗口的大小、方向和步长。本文利用TM第5波段的纹理特征,采用了3X3大小的窗口、四个方向的均值[10]、步长为1来对纹理值(包括角二阶距、对比度、熵、相关)进行特征统计。 图4 纹理样本图 本文所有的纹理分析均在M0上进行,主要目标是实现对输入遥感影像进行纹理分析,输出纹理分析的结果,以便通过使用结果,以不同的结合方式辅助分类作对比研究。从图5中我们可以看到,3种地类在ASM纹理特征量上差异最大,COR上次之,因此取用ASM、COR特征值,对3种地物加以提取。 图5 3种纹理特征曲线 旱田的提取:从纹理曲线中可以看出旱田的ASM量与水田、居民地有很大的差异,因此通过实验对ASM进行阈值设定来提取旱田。 居民地和水田的区分:采用基于纹理特征和光谱特征相结合的方法,对居民地进行提取。水田和居民地在ASM特征量上,有着较大的差异,但仔细观察可以发现,在去除了旱田的干扰后,水田和居民地在COR特征量上也有着很大的差异。同时一些研究提出了(归一化建筑指数)[11]:NDVI=(TM 5- TM 4)/(TM 5+ TM 4)来对居民地进行提取(见表1)。从表2中可以看出,这种方法并不适合本文的研究区,但是对原始的光谱特征信息进行分析可以发现,在只存有水田和居民地的图像上,两者在TM5上的亮度值差距很大。综上所述,可以对COR和TM5的亮度值进行阈值设定提取居民地,将其与水田相分离。 表1 5种地物的NDVI指数 指标 水体 水田 旱地 居民地 植被 NDVI 0.24271 0.218619 0.380397 0.231489 0.166337 5 精度评价 衡量分类精度最广泛的方法是由Congalton提出的误差矩阵法(error matrix),为了评价分类试验精度,本文采用随机抽样方法抽取400个点作正确率评价,通过对原图的目视判读结合实地考察对结果进行正确率评价,建立混淆矩阵,计算其Kappa系数(见表2),在ERDAS监督分类中总正确率为4 %(见表3),两者相比较可以看出,基于光谱和纹理特征的信息分层提取方法能够很好的对研究区影象进行分类。 表2 光谱纹理信息分类精度% 居民地 水田 旱地` 水体 植被 居民地 水田 旱地 水体 植被 总合 正确率/% 82 4 2 1 1 92 2 7 99 2 1 1 109 8 5 3 113 1 1 123 8 1 0 0 35 1 37 6 1 1 1 1 36 39 3 总正确率=5% Kappa系数=87 表3 EARDS监督分类精度 居民地 水田 旱地` 水体 植被 居民地 水田 旱地 水体 植被 总合 正确率/% 3123 240 107 24 63 3577 88 39 7481 569 176 6 1363 78 81 112 1477 99 32 8723 86 5 1 39 202 1067 4 1801 82 7 0 2 3 379 379 97 总正确率=4 % 6 结语 (1)试验表明,对地物进行分层处理,就可以充分利用各类地物在不同波段的特征。避免已提取地物对其他地物提取的干扰,为后续信息提取创造了纯净的环境;同时还可以有效地减少了漏分和误分,提高分类正确率。本文采用此方法对建设用地信息提取,获得较为满意的效果。 (2)综合运用光谱知识、纹理信息对于仅基于遥感多光谱信息的传统分类方法,能够更有效地提取出土地利用类型信息,精度有了一定提高。 (3)本文在进行纹理分析时,仅使用了单波段的影象数据,对于多波段影象数据未能充分利用; TM全色波段纹理清晰,如能加以利用,会对分类精度的提高有一定的帮助。 参考文献 [1] 梅安新,彭望琭,秦其明遥感导论[M]北京,高等教育出版社, [2] 吴高洪,章毓晋,林行刚等利用小波变换和特征加权进行纹理分割[J]中国图像图形学报,2001,6(4):333- [3] 张禾基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法[J]江汉石油职工大学学报,2007,(4):93-96 [4] 黄桂兰,郑肇葆,杨敏一种基于共生矩阵法的影像纹理分类方法[J]测绘通报,1996,(3):28- [5] 周廷刚,郭达志,盛业华灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述[J]西安科技学院学报,2000,2(4):336- [6] 舒宁关于多光谱和高光谱影像的纹理问题[J]武汉大学学报,2004,29(4):292- [7] 武文波,陈静基于ETM+的遥感影像信息提取研究[J]甘肃农业大学学报2007,43(4) [8] 李四海,恽才兴土地覆盖遥感专题信息的分层提取方法及其应用[J]遥感技术与应用,1999,(4): [9] 柴芸甘肃省沙化土地监测研究[J]甘肃农业大学学报,2003,38(3):296~ [10] Treitz P,Howarth PIntegrating spectral spatial andTerrain variables for forest ecosystem classification[J]Photogrammetric Engineering Remote Sensing,2000,66(3):305- [11] 查勇,倪绍祥,杨山一种利用图像自动提取城镇用地信息的有效方法[J]遥感学报,2003,(1):38- 标题 XXXXXXXXXXXXXX(宋体三号字加黑,居中) 学生姓名:XX 学号:XXX(五号宋体字不加黑,居中) XXXX院(系) XX专业(五号宋体字不加黑,居中) 指导教师:XXX 职称:XXX(五号宋体字不加黑,居中) (空两格)摘 要(黑体小四):具体内容(楷体小四号字不加黑) (空两格)关键词(黑体小四): **;**;** (楷体小四号字不加黑) (空一行) Abstract(Times New Roman小四加黑): 具体内容(Times New Roman小四不加黑) Key Words(Times New Roman小四加黑):**;**;** (Times New Roman小四不加黑) 前言(宋体小三号加黑) 一、政府信息公开制度概述(一级标题宋体四号字加黑) (一)政府信息公开的内涵(二级标题仿宋体小四号字加黑) 1.政府信息公开(三级标题宋体小四号字) 正文内容(宋体小四号不加黑)、图表说明(宋体小五号字不加黑)
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