一种基于遥感影像快速识别盐湖水域隐伏断裂构造的方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于遥感影像快速识别盐湖水域隐伏断裂构造的方法，包括多源、多时相遥感数据源的获取，多源、多时相遥感数据源的预处理，基于ETM、ASTER和SPOT5遥感影像完成盐湖区湖水水际线提取，盐湖ETM和SPOT5遥感影像中不同点位湖水波谱信息提取，盐湖湖水矿化度ETM和SPOT5遥感指数构建，盐湖ETM和SPOT5遥感影像湖水矿化度遥感信息分离，盐湖ETM和SPOT5遥感影像湖水矿化度异常信息分析和隐伏断裂构造定位，盐湖ETM和ASTER遥感影像温度信息反演和验证等步骤。本发明的方法能够快速准确的识别盐湖水域深部隐伏的断裂构造，为盐湖富矿水域的快速定位提供依据。
【专利说明】一种基于遥感影像快速识别盐湖水域隐伏断裂构造的方法
【技术领域】
[0001]本发明属于遥感信息提取领域。具体涉及一种基于遥感影像快速识别盐湖水域隐伏断裂构造的方法。
【背景技术】
[0002]盐湖的形成与演化是地质环境、古气候、沉积物源等诸多因素综合控制作用的结果，其中构造地质环境则是盐湖形成与演化重要的决定性主导因素之一。盐湖各自空间延展的形态特征，也突出显示了湖盆受不同方位断裂控制的事实。另外，盐湖水域隐伏断裂构造可切穿深部地层，使高矿化度水沿断裂构造上升，以泉水或越流补给形式为盐湖提供新的成矿物质来源。因此，识别控制盐湖形成的断裂构造对分析盐湖的形成和演化、盐湖矿产资源富集部位具有重要的意义。
[0003]现今，识别隐伏断裂构造的技术方法多为地质学方法(如岩石学、矿物学方法等)、勘探地球物理(如重力、电磁等)、勘探地球化学(如地气_X荧光_氡气测量、射气测量、成矿元素地球化学法等)、遥感技术(如构造光谱特征、纹理特征、分形特征等)、生物学方法等，这些技术方法在陆地隐伏断裂构造识别中发挥了积极有效的作用。但盐湖区断裂构造隐伏于湖底深部，较深的水体覆盖而无法开展常规地质观察及物化探仪器作业。因此，传统的构造地质学、勘探地球物理、勘探地球化学等方法无能为力，遥感技术方法也一直没有找到有效的突破口。现今可查到的文献中，仅有李永庆等(1990)基于低空间分辨率的卫星LandsatMSS遥感数据对隐伏在水下的地质构造信息进行了提取研究，但其仅仅是依据不同水域图像色调的差异来圈定隐伏构造界线，没有排除水体的深浅对图像色调的影响。而盐湖水体的遥感信息包括深度信息、矿化度信息及可能的微量元素信息等，尤其是水体的深浅对图像色调有着明显的影响。因此，直接依据不同水域图像色调的差异来圈定隐伏构造界线是不准确的，必须开发盐湖水域隐伏断裂构造识别的新发法。
【发明内容】
[0004]本发明的目的是在于针对盐湖水域隐伏断裂构造识别的找矿需求和现有探测技术的缺陷，一种基于遥感影像开发快速识别和验证盐湖水域隐伏断裂构造的新方法。
[0005]为实现上述目的，本发明的技术方案设计如下:一种基于遥感影像快速识别盐湖水域隐伏断裂构造的方法，包括如下步骤:
[0006]步骤1，多源、多时相遥感数据源的获取；选定所用卫星遥感数据源，选取研究区正午时分的中等分辨率多光谱陆地卫星影像ETM、空间分辨率15米，中等分辨率多光谱卫星影像ASTER、空间分辨率15米，高分辨率卫星影像SP0T5、空间分辨率2.5米的遥感数据；
[0007]步骤2，ETM, ASTER和SP0T5遥感影像的预处理；完成ETM、ASTER和SP0T5遥感影像的辐射校正、几何校正和噪声去除；
[0008]步骤3，基于ETM、ASTER和SP0T5遥感影像完成盐湖区湖水水际线提取；ETM数据采用ETM第5波段、ASTER数据采用ASTER第5波段、SP0T5数据采用第4波段，然后采用非监督分类方法，即ISODATA法，实现盐湖水廓线的精确提取；
[0009]步骤4，盐湖ETM和SP0T5遥感影像中不同点位湖水波谱信息提取；
[0010]步骤4.1，依据盐湖ETM遥感影像的亮度值大小，选取一条亮度值由高到低的剖面，在剖面上均匀选取代表遥感影像不同亮度值的多个点，分析每个点的波谱曲线特征；从ETM遥感影像各个点的光谱曲线中，在可见光波段选择影像亮度值最大、谱形变化最大的波段m，在中红外波段选择影像亮度值最小、谱形变化最小的波段n，并选出影像亮度值由高到低的过渡波段i ;其中，m，n，i=l,2,3,4,5,6,7 ；
[0011]步骤4.2，依据盐湖SP0T5遥感影像的亮度值大小，选取一条亮度值由高到低的剖面，在剖面上均匀选取代表SP0T5遥感影像不同亮度值的多个点，分析每个点的波谱曲线特征；从SP0T5遥感影像各个点的光谱曲线中，在可见光波段选择影像亮度值最大、谱形变化最大的波段X，在中红外波段选择影像亮度值最小、谱形变化最小的波段1，并选出影像亮度值由高到低的过渡波段z ;其中，X, y, z=l,2,3,4 ；
[0012]步骤5，构建盐湖湖水矿化度ETM和SP0T5遥感指数:
[0013]步骤5.1构建湖水矿化度的ETM遥感指数SIETM ;将上述步骤获取的盐湖ETM遥感影像亮度值最大、谱形变化最大的波段m，与亮度值最小、谱形变化最小的波段η的比值作为反演湖水矿化度信息的指数，来反映湖水中矿化度信息的变化，即湖水矿化度的ETM指数SIETM，其表达式为:
[0014]SIETM=ETM (m) /ETM (η) (I)
[0015]式中:S IETM为湖水矿化度ETM指数；ETM (m)、ETM (η)为ETM影像第m和第η波段的亮度值；
[0016]在湖水矿化度ETM遥感指数提取的基础上，依据矿化度指数的定义，将矿化度ETM指数推广，得到了盐湖的三维矿化度ETM的遥感指数-ETM (m) /ETM (n)、ETM (ml)/ETM(nl)、ETM (m2) /ETM (n2);其中，m，n，ml, nl，m2，n2=l，2，3，4，5，6，7 ;
[0017]步骤5.2构建湖水矿化度的SP0T5遥感指数SISPOT ;比照步骤5.1，将上述步骤获取的盐湖SPOT遥感影像亮度值最大、谱形变化最大的波段X，与亮度值最小、谱形变化最小的波段y的比值作为反演湖水矿化度信息的指数，其表达式为:
[0018]SISP0T=SP0T5 (x)/SP0T5 (y) (2)
[0019]式中:SISP0T为矿化度指数；SP0T5 (x)、SP0T5 (y)为SP0T5遥感影像第X、第y波段的亮度值。该矿化度指数SISPOT是用SP0T5 (X)与SP0T5 (y)波段比值来定义，其取值范围大于零。为了充分反映SP0T5不同波段对湖水矿化度的反应，依据矿化度指数的定义，将矿化度指数推广，可得到该湖的SP0T5多维矿化度指数，即SP0T5 (x)/SP0T5 (y)、SP0T5(xl) /SP0T5 (yl)、SP0T5 (x2) /SP0T5 (y2);其中，x，y，xl，yl，x2，y2=l，2，3，4 ;
[0020]步骤6，盐湖ETM和SP0T5遥感影像湖水矿化度遥感信息分离；采用PCA方法对步骤5构建的湖水矿化度ETM遥感指数和SP0T5遥感指数进行信息分离，得到ETM—PC1、PC2、PC3和SP0T5—PC1、PC2、PC3，各3个组分的遥感影像；为了进一步排除PCl影像亮度值为湖水深度信息的可能性，引入该湖历史水深实测等深线图进行比较分析，排除PCi影像亮度值为湖水深度信息的可能性，得出PCl亮度值的高低定性的反映了湖水矿化度含量的高低信息，而不是湖水的深度信息的结论；
[0021]步骤7，盐湖ETM和SP0T5遥感影像湖水矿化度异常信息分析和隐伏断裂构造定位；对ETM-PCl和SP0T5-PC1遥感影像按亮度值大小进行彩色密度分割，得到从低到高不同级别的矿化度定性估测图；如果在经上述步骤构建的盐湖矿化度ETM遥感定性估测图和SP0T5定性估测图上，均出现矿化度最高处不在紧靠干盐滩的某侧湖岸，而是位于距离干盐滩湖岸某一距离处，而且距干盐滩湖岸的相对位置一致，且矿化度也能呈现出由高到低逐级递变的环形异常，则说明这种矿化度环形异常长期真实存在，环形异常最高值长轴方位便是湖底隐伏断裂构造的存在位置；反之，如果在盐湖矿化度ETM遥感定性估测图和SP0T5遥感定性估测图上，没有出现矿化度距干盐滩湖岸一定距离处由高到低的环形异常，则说明该盐湖底部没有隐伏的断裂构造；
[0022]步骤8，盐湖ETM和ASTER遥感影像温度信息反演；借助装载ETM和ASTER传感器的陆地卫星过境当天的气象资料，计算出大气透过率、等效大气平均温度，利用ETM和ASTER可见、近红外波段计算出植被覆盖区和裸土区的植被指数，基于线性经验方法计算出地表辐射率，将上述各参数代入普朗克方程和大气辐射传输方程对ETM和ASTER热红外数据进行地表温度信息反演；
[0023]步骤9，盐湖ETM和ASTER遥感影像温度异常信息分析和隐伏断裂构造位置验证；如果在经步骤8得到的ETM温度反演图和ASTER温度反演图上，呈现出紧邻干盐滩一侧的湖岸水体温度不是最高级别，而是温度由低到高的环状异常，则说明此异常长期真实存在；如果低温异常中心带长轴方向的绝对位置与高矿化度异常解译断裂构造的位置一致，则验证了盐湖水域隐伏断裂构造存在的真实性和位置的准确性；如果在ETM温度反演图和ASTER温度反演图上没有出现这种低温环状异常，则表明该水域没有隐伏断裂构造存在。
[0024]所述步骤I中，对上述遥感影像的选取原则为不同影像获取时间间隔越长越好，而且卫星数据的采集时间为研究区正午时分。
[0025]所述步骤2中，用辐射回归分析法完成了 ETM、ASTER和SP0T5遥感影像的辐射校正，基于多项式纠正法完成上述影像的几何校正，通过中值滤波法完成影像的噪声去除。
[0026]所述步骤8中，对基于ETM和ASTER遥感影像反演的温度影像按温度值大小进行彩色密度分割，得到从低到高5个级别的温度反演图。
[0027]本发明的有益效果如下:本发明的方法能够快速准确的识别盐湖水域深部隐伏的断裂构造，它基于多源多时相遥感影像反演盐湖湖水矿化度信息和温度信息，通过提取湖水矿化度环形异常高值的中心区识别隐伏的断裂构造，通过提取湖水表面温度环形异常低值的中心区验证识别的断裂构造，为盐湖富矿水域的快速定位提供依据。
【专利附图】
【附图说明】
[0028]图1为本发明所提供的一种适用于盐湖区隐伏断裂构造识别的新方法技术流程图。
[0029]图2为青海省某盐湖ETM_Band2 (左)、SP0T5_Band2 (右)水域分布图。
[0030]图3为青海省某盐湖ETM (左)和SP0T5 (右)影像不同点位波谱曲线图。
[0031]图4为青海省某盐湖ETM (左)和SP0T5 (右)遥感矿化度指数主成分分析第一主分量图。
[0032]图5为青海省某盐湖2010年实测水深等值线图。
[0033]图6为青海省某盐湖矿化度ETM定性估测图(左)、盐湖矿化度SP0T5定性估测图(右)。
[0034]图7为青海省某盐湖ETM温度反演图(左)和盐湖ASTER温度反演图(右)。
【具体实施方式】
[0035]下面结合附图和实施案例对本发明做进一步描述。
[0036]本发明的研发思路采用逆向推演法，即假设盐湖某一水域湖底深部存在断裂构造，则湖底深部地层中的高矿化度水会持续不断的沿断裂通道上升，融入盐湖水中。以湖底线性断裂带为中心，带入湖水中的深部高矿化度水向周围扩散，则会形成一个矿化度由高到低渐变的环形异常区，呈现出明显的“水隆”现象。通过不同时相、不同数据源的遥感数据反演盐湖水域的矿化度信息，识别出盐湖水矿化度环形异常的中心区，便是盐湖水域深部隐伏断裂构造的存在区域。考虑到现有探测技术实地检验盐湖水域深部断裂构造存在的真实性不太现实，为了验证本发明识别断裂构造的准确性，采用盐湖水域温度异常的间接验证法。具体的研发思路亦采用逆向推演法，如果盐湖水域深部断裂构造真实存在，湖底深部地层中的低温地下水则会持续不断的沿断裂通道上升，融入盐湖水中。在白天持续的阳光照射下，正午时间的湖水温度必然高于深部带入的地下水温，以湖底线性断裂带为中心，带入湖水中的深部低温水向周围扩散，便会形成一个温度由低到高渐变的环形异常区。通过不同时相、不同数据源的遥感数据反演盐湖水域的温度信息，识别出盐湖水温度环形异常的中心区。如果盐湖水温度环形异常的中心区与矿化度环形异常的中心区位置一致，则验证了盐湖水域深部隐伏断裂构造存在的真实性和准确性。
[0037]—种基于遥感影像快速识别盐湖水域隐伏断裂构造的方法，其流程如图1所示，包括如下步骤:
[0038]步骤1，多源、多时相遥感数据源的获取；选用了美国发射的中等分辨率多光谱陆地卫星影像ETM (空间分辨率15米)；日美联合发射的中等分辨率多光谱卫星影像ASTER(空间分辨率15米)；法国发射的高分辨率卫星影像SP0T5 (空间分辨率2.5米)的遥感数据；本方法对上述遥感影像的选取原则为不同影像获取时间间隔越长越好，而且卫星数据的采集时间为研究区正午时分；基于上述原则，本实施例选用了 2000年11月10日12点成像的ETM数据、2006年10月10日12点成像的ASTER数据、2010年I月16日11点成像的SP0T5数据。
[0039]步骤2，ETM, ASTER和SP0T5遥感影像的预处理；本实施例基于辐射回归分析法完成了 ETM、ASTER和SP0T5遥感影像的辐射校正，基于多项式纠正法完成上述影像的几何校正，通过中值滤波法完成影像的噪声去除，辐射校正、几何校正、噪声去除的详细技术内容都是本领域现有技术；
[0040]步骤3，基于ETM、ASTER和SP0T5遥感影像完成盐湖区湖水水际线提取；高浓度盐湖卤水的光谱吸收特征与淡水湖和咸水湖不同，淡水湖与咸水湖在遥感影像的近红外波段呈现出全吸收特性，水体呈黑色而容易实现水廓线的自动提取；但高矿化度卤水在近红外波段仍然呈现高反射特性，在遥感影像中呈高亮色调而容易造成水廓线的错误提取；ETM数据采用ETM第5波段、ASTER数据采用ASTER第5波段、SP0T5数据采用第4波段，本发明设计盐湖水廓线的提取与传统方法不同，然后采用非监督分类方法，即ISODATA法，实现了盐湖水廓线的精确提取；其处理结果第2波段如图2所示；[0041]步骤4，盐湖ETM和SP0T5遥感影像中不同点位湖水波谱信息提取；
[0042]步骤4.1，经过大量的实验研究得出，盐湖的矿化度与湖水的反射率呈明显的正相关(参见Bhargana D S7Ormeci C)。基于这一先验知识,本方法依据盐湖ETM影像的亮度值大小，选取一条亮度值由高到低的剖面，在剖面上均匀选取代表遥感影像不同亮度值的多个点分析每个点的波谱曲线特征。从如图3中左图所示的ETM遥感影像各个点的光谱曲线中可以看出，在可见光波段选择影像亮度值最大、谱形变化最大的波段m，在中红外波段选择影像亮度值最小、谱形变化最小的波段n，并选出影像亮度值由高到低的过渡波段i ;其中，m，n，i=l，2，3，4，5，6，7，其具体含义为ETM遥感影像7个波段中第几个波段。
[0043]步骤4.2，依据盐湖SP0T5影像的亮度值大小，选取一条亮度值由高到低的剖面，在剖面上均匀选取代表SP0T5遥感影像不同亮度值的多个点，分析每个点的波谱曲线特征。从图3中右图所示的SPOT各个点的光谱曲线中，在可见光波段选择影像亮度值最大、谱形变化最大的波段X，在中红外波段选择影像亮度值最小、谱形变化最小的波段1，并选出影像亮度值由高到低的过渡波段z ;其中，X，y，Z=I，2，3，4，其具体含义为SP0T5遥感影像4个波段中第几个波段。
[0044]步骤5，盐湖ETM和SP0T5遥感影像湖水矿化度遥感指数构建；
[0045]本发明设计了用上述步骤获取的盐湖ETM遥感影像亮度值最大、谱形变化最大的波段m，与亮度值最小、谱形变化最小的波段η的比值作为反演湖水矿化度信息的指数，来反映湖水中矿化度信息的变化，即湖水矿化度的ETM指数SIETM(Salinity Index of ETM),其表达式为:
[0046]SIETM=ETM (m) /ETM (η) (I)
[0047]式中:SIETM为湖水矿化度ETM指数；ETM (m)、ETM (η)为ETM影像第m和第η波段的亮度值。该矿化度指数用ETM (m)与ETM (η)波段比值来定义，其取值范围大于零。考虑到ETM有7个波段，而且不同波段对湖水矿化度的高低均有一定的反映，仅靠单一的矿化度指数不能全面准确地反映矿化度信息。
[0048]因此，在湖水矿化度ETM指数提取的基础上，依据矿化度指数的定义，将矿化度ETM指数推广，得到了盐湖的三维矿化度ETM指数-ETM (m)/ETM (n)、ETM (ml)/ETM (nl)、ETM (m2) /ETM (n2);其中，m，n，ml, nl, m2，n2=l，2，3，4，5，6，7，其具体含义为 ETM 遥感影像7个波段中第几个波段。
[0049]同理，用SP0T5最大变化X与最小变化y谱段的比值作为反演湖水矿化度信息的指数，也可以反映湖水中的矿化度信息。本发明建立的SP0T5矿化度指数SISPOT(SalinityIndex of SPOT)为:
[0050]SISP0T=SP0T5 (x)/SP0T5 (y) (2)
[0051]式中=SISPOT为矿化度指数；SP0T5 (x)、SP0T5 (y)为SP0T5图像第x、第y波段的亮度值。该矿化度指数SISPOT是用SP0T5 (X)与SP0T5 (y)波段比值来定义，其取值范围大于零。为了充分反映SP0T5不同波段对湖水矿化度的反应，依据矿化度指数的定义，将矿化度指数推广，可得到该湖的SP0T5多维矿化度指数，即SP0T5 (X) /SP0T5 (y)、SP0T5(xl)/SP0T5 (yl)、SP0T5 (x2) /SP0T5 (y2);其中，x，y，xl，yl，x2，y2=l，2，3，4，其具体含义为即SP0T5遥感影像4个波段中第几个波段；这种多维的矿化度指数提供了比一维指数更丰富的信息，为盐湖矿化度信息的提取奠定良好基础。[0052]步骤6，盐湖ETM和SP0T5遥感影像湖水矿化度遥感信息分离；盐湖卤水的遥感信息包括水体的矿化度信息、深度信息、悬浮物信息以及可能的微量元素信息等，尤其是盐湖水的深浅对水体的光谱反射率有着明显的影响。因此，为了从盐湖卤水的遥感信息中分离出矿化度信息，必须要运用一定的方法对卤水的遥感信息进行分离。本发明采用了 PCA方法，即主成分分析法，对上述三维ETM矿化度指数(ETM (m)/ETM (n)、ETM (ml)/ETM (nl)、ETM (m2) /ETM (n2))和 SP0T5 矿化度指数(SP0T5 (x) /SP0T5 (y)、SP0T5 (xl) /SP0T5(yl)、SP0T5 (x2)/SP0T5 (y2))进行了信息分离，得到了 ETM—PC 1、PC2、PC3 和 SP0T5—PC1、PC2、PC3，各3个组分的遥感影像。。
[0053]从3个组分影像的纹理特征及亮度值大小分析得出:ETM_PC3和SP0T5-PC3图像具有均匀分布、高频、低强度(低亮度)等特性，主要包含了湖水的悬浮物和影像的噪声信息。ETM-PC2和SP0T5-PC2图像具有湖边浅水区色调浅亮度值高(白色)、深水区色调深亮度低(黑色)的特性，反映了湖水水深变化以及水底物质反射所引起的图像色调和亮度值变化。ETM-PCl和SP0T5-PC1包含了影像80%的信息，图像的亮度值变化有明显的层次性，湖东部亮度值最高、湖西部、南部和北部亮度值较低，呈现出了非常典型的阶梯状影像特征。如果把图像的浅色调区认为是高矿化度区，深色调区认为是低矿化度区，那么ETM-PCl和SP0T5-PC1亮度值的高低主要为该湖的矿化度含量高低信息(如图4所示)——优选方案。
[0054]为了进一步排除PCl影像亮度值为湖水深度信息的可能性，引入该湖2010年水深实测等深线图进行分析，如图5所示；从图中可以看出，湖水东部、南部、西部、北部湖岸水深值均匀分布，大约在40cm左右。湖水中部水最深，大约在120cm左右。所以，如果PCl东部湖岸的高亮区反映的是湖水的深度信息，那么按照水体等深线分布，湖水的北部、南部、西部湖岸与东部湖岸水深大致相同，Pd影像上也应该呈现高亮显示。然而，PCl影像上则是呈现出了相反的低亮度值，本方法认为PCl亮度值的高低定性的反映了湖水矿化度含量的高低信息，而不是湖水的深度信息。因此，ETM-PCl和SP0T5-PC1影像值即矿化度定性反演值。
[0055]步骤7，盐湖ETM和SP0T5遥感影像湖水矿化度异常信息分析和隐伏断裂构造定位；为了增强和突出盐湖矿化度高低信息，本发明对ETM-PCl和SP0T5-PC1影像按亮度值大小进行彩色密度分割，得到具有从低到高8个级别的矿化度定性估测图，如图6所示。该盐湖在2000年成像的ETM矿化度定性估测图，以及在2010年成像的SP0T5矿化度定性估测图上，均呈现出了非常典型的盐湖发育演化形成的阶梯状影像特征，特别是在盐湖东部，均形成了一个酷似人耳，宽窄大致相同的椭圆形同心环状影像，以环最中心第8级色调处亮度值最高，由8级?5级?3级?I级显示的八个环向外围扩散，影像亮度值逐渐降低。
[0056]结合盐湖的淡水补给与盐湖演化特征，离补给区越远盐湖水矿化度越高。按照常理推断，盐湖的某一侧部湖水距离干盐滩越近矿化度越高，紧邻干盐滩的湖岸矿化度应该最高。但如果从本发明构建的盐湖矿化度ETM定性估测图和SP0T5定性估测图上，都能够出现矿化度最高处不是在紧靠干盐滩的某侧湖岸，而是位于距离干盐滩湖岸某一距离处，而且距干盐滩湖岸的相对位置一致。另外，矿化度也能呈现出由高到低逐级递变的环形异常，则说明这种矿化度环形异常真实存在，而且不是在某个时期存在，是长期存在的异常。则按照
【发明内容】
中所述的研发思路，环形异常最高值长轴方位便是湖底隐伏断裂构造的存在位置，正是该断裂的长期存在，带入了湖底深部的高矿化度水向周围扩散，形成了矿化度由高到低渐变的环形异常。反之，如果在盐湖矿化度ETM定性估测图和SP0T5定性估测图上，没有出现矿化度距干盐滩湖岸一定距离处由高到低的环形异常，则说明该盐湖底部没有隐伏的断裂构造。
[0057]步骤8，盐湖ETM和ASTER影像温度信息反演；
[0058]本发明借助装载ETM和ASTER传感器的陆地卫星过境当天的气象资料(主要包括气温、水气压等)，计算出大气透过率、等效大气平均温度，利用ETM和ASTER可见、近红外波段计算出植被覆盖区和裸土区的植被指数，基于线性经验方法计算出地表辐射率，将上述各参数代入普朗克方程和大气辐射传输方程对ETM和ASTER热红外数据进行地表温度信息反演。为了增强和突出盐湖温度的高低信息，本发明对反演的温度影像按温度值大小进行彩色密度分割，得到了从低到高5个级别的温度反演图，见图7，图中左图成像时间为2000年11月，右图成像时间为2010年I月，色标1-8表示亮度值由低到高，白线为识别的隐伏断裂构造。
[0059]步骤9，盐湖ETM和ASTER影像温度异常信息分析和隐伏断裂构造位置验证。
[0060]如图7所示，白线为识别的隐伏断裂构造。ETM影像的成像时间是2000年11月10日中午12:00，ASTER影像的成像时间是2006年10月10日中午12:00，正午时刻平静的盐湖水面受到太阳光照射温度较高。按照盐湖淡水补给特征分析，紧邻干盐滩一侧的湖岸水体没有淡水补给为强蒸发区，而且水深较浅，在阳光照射下蒸发量最大，温度应该最高。如果在ETM温度图和ASTER温度图上呈现出紧邻干盐滩一侧的湖岸水体温度不是最高级别，而是温度由低到高的环状异常。则说明此异常真实存在，而且不是在某个时期存在，是长期存在的水温异常。如果低温异常中心带长轴方向的绝对位置与高矿化度异常解译断裂构造的位置一致，则验证了盐湖水域隐伏断裂构造存在的真实性和位置的准确性。如果在ETM温度图和ASTER温度图上没有出现这种低温环状异常，则表明该水域没有隐伏断裂构造存在。
[0061]综合上述分析，多源多时相盐湖遥感数据反演得到的湖水矿化度异常图、水温异常图均证明了湖底隐伏断裂构造的存在，说明了本发明不仅仅适用于某一个盐湖水域隐伏断裂构造识别，而是通用的盐湖区隐伏断裂构造识别的方法。只要盐湖水域存在断裂构造，均可以通过本方法进行快速识别。
[0062]上面对本发明的实施例作了详细说明，上述实施方式仅为本发明的最优实施例，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
【权利要求】
1.一种基于遥感影像快速识别盐湖水域隐伏断裂构造的方法，其特征包括如下步骤:步骤1，多源、多时相遥感数据源的获取；选定所用卫星遥感数据源，选取研究区正午时分的中等分辨率多光谱陆地卫星影像ETM、空间分辨率15米，中等分辨率多光谱卫星影像ASTER、空间分辨率15米，高分辨率卫星影像SP0T5、空间分辨率2.5米的遥感数据；步骤2，ETM,ASTER和SP0T5遥感影像的预处理；完成ETM、ASTER和SP0T5遥感影像的辐射校正、几何校正和噪声去除； 步骤3，基于ETM、ASTER和SP0T5遥感影像完成盐湖区湖水水际线提取；ETM数据采用ETM第5波段、ASTER数据采用ASTER第5波段、SP0T5数据采用第4波段，然后采用非监督分类方法，即ISODATA法，实现盐湖水廓线的精确提取； 步骤4，盐湖ETM和SP0T5遥感影像中不同点位湖水波谱信息提取； 步骤4.1，依据盐湖ETM遥感影像的亮度值大小，选取一条亮度值由高到低的剖面，在剖面上均匀选取代表遥感影像不同亮度值的多个点，分析每个点的波谱曲线特征；WETM遥感影像各个点的光谱曲线中，在可见光波段选择影像亮度值最大、谱形变化最大的波段m，在中红外波段选择影像亮度值最小、谱形变化最小的波段n，并选出影像亮度值由高到低的过渡波段 i ;其中，m，n，i=l,2,3,4,5,6,7 ； 步骤4.2，依据盐湖SP0T5遥感影像的亮度值大小，选取一条亮度值由高到低的剖面，在剖面上均匀选取代表SP0T5遥感影像不同亮度值的多个点，分析每个点的波谱曲线特征；从SP0T5遥感影像各个点的光谱曲线中，在可见光波段选择影像亮度值最大、谱形变化最大的波段X，在中红外波段选择影像亮度值最小、谱形变化最小的波段1，并选出影像亮度值由高到低的过渡波段z ;其中，X, y, z=l,2,3,4 ； 步骤5，构建盐湖湖水矿化度ETM和SP0T5遥感指数: 步骤5.1构建湖水矿化度的ETM遥感 指数SIETM ;将上述步骤获取的盐湖ETM遥感影像亮度值最大、谱形变化最大的波段m，与亮度值最小、谱形变化最小的波段η的比值作为反演湖水矿化度信息的指数，来反映湖水中矿化度信息的变化，即湖水矿化度的ETM指数SIETM，其表达式为:
SIETM=ETM (m)/ETM (η) (I) 式中=SIETM为湖水矿化度ETM指数；ETM (m)、ETM (η)为ETM影像第m和第η波段的亮度值； 在湖水矿化度ETM遥感指数提取的基础上，依据矿化度指数的定义，将矿化度ETM指数推广，得到了盐湖的三维矿化度ETM的遥感指数一ETM (m)/ETM (n)、ETM (ml)/ETM (nl)、ETM (m2) /ETM (n2);其中，m, n, ml, nl, m2, η2=1, 2,3,4,5,6,7 ； 步骤5.2构建湖水矿化度的SP0T5遥感指数SISPOT ；比照步骤5.1，将上述步骤获取的盐湖SPOT遥感影像亮度值最大、谱形变化最大的波段X，与亮度值最小、谱形变化最小的波段y的比值作为反演湖水矿化度信息的指数，其表达式为:
SISP0T=SP0T5 (x)/SP0T5 (y) (2) 式中=SISPOT为矿化度指数；SP0T5 (X)、SP0T5 (y)为SP0T5遥感影像第X、第y波段的亮度值；该矿化度指数SISPOT是用SP0T5 (X)与SP0T5 (y)波段比值来定义，其取值范围大于零；为了充分反映SP0T5不同波段对湖水矿化度的反应，依据矿化度指数的定义，将矿化度指数推广，可得到该湖的SP0T5多维矿化度指数，即SP0T5 (X) /SP0T5 (y)、SP0T5(xl) /SP0T5 (yl)、SP0T5 (x2) /SP0T5 (y2);其中，x，y，xl，yl，x2，y2=l，2，3，4 ; 步骤6，盐湖ETM和SP0T5遥感影像湖水矿化度遥感信息分离；采用主成分分析PCA方法对步骤5构建的湖水矿化度ETM遥感指数和SP0T5遥感指数进行信息分离，得到ETM—PC1、PC2、PC3和SP0T5—PC1、PC2、PC3，各3个组分的遥感影像；为了进一步排除PCl影像亮度值为湖水深度信息的可能性，引入该湖历史水深实测等深线图进行比较分析，排除PCl影像亮度值为湖水深度信息的可能性，得出PCl亮度值的高低定性的反映了湖水矿化度含量的高低信息，而不是湖水的深度信息的结论； 步骤7，盐湖ETM和SP0T5遥感影像湖水矿化度异常信息分析和隐伏断裂构造定位；对ETM-PCl和SP0T5-PC1遥感影像按亮度值大小进行彩色密度分割，得到从低到高不同级别的矿化度定性估测图；如果在经上述步骤构建的盐湖矿化度ETM遥感定性估测图和SP0T5定性估测图上，均出现矿化度最高处不在紧靠干盐滩的某侧湖岸，而是位于距离干盐滩湖岸某一距离处，而且距干盐滩湖岸的相对位置一致，且矿化度也能呈现出由高到低逐级递变的环形异常，说明这种矿化度环形异常长期真实存在，环形异常最高值长轴方位便是湖底隐伏断裂构造的存在位置；反之，如果在盐湖矿化度ETM遥感定性估测图和SP0T5遥感定性估测图上，没有出现矿化度距干盐滩湖岸一定距离处由高到低的环形异常，则说明该盐湖底部没有隐伏的断裂构造； 步骤8，盐湖ETM和ASTER遥感影像温度信息反演；借助装载ETM和ASTER传感器的陆地卫星过境当天的气象资料，计算出大气透过率、等效大气平均温度，利用ETM和ASTER可见、近红外波段计算出植被覆盖区和裸土区的植被指数，基于线性经验方法计算出地表辐射率，将上述各参数代入普朗克方程和大气辐射传输方程对ETM和ASTER热红外数据进行地表温度信息反演； 步骤9，盐湖ETM和ASTER遥感影像温度异常信息分析和隐伏断裂构造位置验证；如果在经步骤8得到的ETM温度反演图和ASTER温度反演图上，呈现出紧邻干盐滩一侧的湖岸水体温度不是最高级别，而是`温度由低到高的环状异常，则说明此异常长期真实存在；如果低温异常中心带长轴方向的绝对位置与高矿化度异常解译断裂构造的位置一致，则验证了盐湖水域隐伏断裂构造存在的真实性和位置的准确性；如果在ETM温度反演图和ASTER温度反演图上没有出现这种低温环状异常，则表明该水域没有隐伏断裂构造存在。
2.如权利要求1所述的一种基于遥感影像快速识别盐湖水域隐伏断裂构造的方法，其特征在于步骤I中，对上述遥感影像的选取原则为不同影像获取时间间隔越长越好，而且卫星数据的采集时间为研究区正午时分。
3.如权利要求1所述的一种基于遥感影像快速识别盐湖水域隐伏断裂构造的方法，其特征在步骤2中，用辐射回归分析法完成了 ETM、ASTER和SP0T5遥感影像的辐射校正，基于多项式纠正法完成上述影像的几何校正，通过中值滤波法完成影像的噪声去除。
4.如权利要求1所述的一种基于遥感影像快速识别盐湖水域隐伏断裂构造的方法，其特征在步骤8中，对基于ETM和ASTER遥感影像反演的温度影像按温度值大小进行彩色密度分割，得到从低到高5个级别的温度反演图。
【文档编号】G01J5/00GK103512661SQ201210526181
【公开日】2014年1月15日 申请日期:2012年12月7日 优先权日:2012年12月7日
【发明者】王俊虎, 赵英俊, 王志明, 张杰林 申请人:核工业北京地质研究院