【摘 要】 本文論述了模式識別在新疆伊吾北山地區(qū)遙感影像分類中的應用，根據(jù)不同地質(zhì)體在不同波段上的光譜特征，在數(shù)學統(tǒng)計的基礎上建立鑒別函數(shù)，對礦區(qū)中的主要地物進行分類，在模式識別的基礎上進行密度分割，圈定了3個預測靶區(qū)，6個蝕變帶，給成礦預測提供了重要的基礎資料。
【關鍵詞】 模式識別 分類規(guī)則 鑒別函數(shù) 密度分割
1 引言
遙感技術是最近幾十年發(fā)展起來的新興科學技術。隨著空間科學技術的發(fā)展，各種資源、環(huán)境監(jiān)測衛(wèi)星的發(fā)射與運行，為研究地表動態(tài)變化提供了多時相、大范圍的實時信息，遙感技術不斷與地學、環(huán)境科學相互滲透，成為研究地球資源環(huán)境最有力的技術手段。遙感模式識別也為模式識別這一傳統(tǒng)學科帶來了新的問題與挑戰(zhàn)，注人了研究與探索的活力。
遙感數(shù)據(jù)是根據(jù)不同地物對不同波段電磁波的響應轉化為幅度獲得的，表征了不同地物。它具有以下特點：（1）各類地物的幅度不同；（2）同類地物各波段幅度不同；（3）有時同類地物在同一波段的幅度也不同，不同地物在同一波段幅度相同（即“同物異譜”和“異物同譜”，有環(huán)境、時相上的原因）；（4）遙感數(shù)據(jù)是一種高維信息，數(shù)據(jù)量十分巨大。因此，模式識別方法在遙感模式識別中遇到了許多困難：運算量太大，難以獲得合適的分類特征，無法獲知各類的先驗概率和概率分布函數(shù)的形式，難以形成復雜的判別函數(shù)和分割界面等等。所以模式識別雖然在找礦預測中有一定的應用，但尚未見對高分辨率衛(wèi)星遙感影像的應用。
本文研究表明，通過模式識別技術，可以有效地從Quickbird-2獲得金礦找礦信息。由于Quickbird-2數(shù)據(jù)的高分辨率特征，從而使得模式識別的找礦預測區(qū)不僅具有定性，還具有精定位效果，更加有助于金礦資源勘探開發(fā)。本文擬對作者在這方面的研究情況作介紹。
2 研究區(qū)概況
北山金礦區(qū)大地構造位置處于西伯利亞板塊和布克——三塘湖晚古生代早期島弧東段。構造上處于淖毛湖早期石炭世陸相火山盆地的北部邊緣。礦區(qū)構造形式主要為斷裂，其中NW——NWW組最為突出，與區(qū)域構造線一致，表現(xiàn)為區(qū)域性的壓性斷裂和強烈的劈理化和片理化帶，嚴格控制著以閃長巖類為代表的巖漿巖帶的展布。其次為NE——NNE組、NNW組，三組斷裂奠定了本區(qū)構造的基本格局，其圍限三角區(qū)域控制礦區(qū)，礦區(qū)礦化和異常的展布。容礦斷裂走向復雜多樣，空間分布密集，且多顯示張剪復合性質(zhì)。
礦區(qū)出露地層主要為下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組（ ）、中酸性火山碎屑巖、第三系正常沉積巖和第四系。下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組（）構成礦區(qū)主體地層，主要為（硅化）英安質(zhì)凝灰?guī)r、安山質(zhì)凝灰?guī)r和玄武質(zhì)凝灰礫質(zhì)結晶灰?guī)r，整體上由西向東，由中性向中酸性過度。見圖1伊吾北山金礦區(qū)地質(zhì)簡圖[1]。 圖1 伊吾北山金礦區(qū)地質(zhì)[1]及遙感解譯簡圖  —第一系上新統(tǒng)葡萄溝組，橙黃色粉砂質(zhì)泥巖； —下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組硅化英安質(zhì)凝灰?guī)r； —下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組英安質(zhì)凝灰?guī)r； —下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組安質(zhì)凝灰?guī)r； —下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組玄武質(zhì)晶屑凝灰?guī)r； —下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組泥灰質(zhì)結晶灰?guī)r； —華力西中期第二侵入次花崗巖； —華力西中期第二侵入次石英閃長巖； —華力西中期第二侵入次閃長巖； —華力西中期第二侵入次閃長玢巖 βμ—輝綠玢巖；δμ—中性巖；συ—安山玢巖； —。斜長細晶巖；。q—石英脈；1—扭曲帶；2—遙感預測靶區(qū)；3—蝕變帶；4—遙感影象范圍；5—金礦帶編號；6—斷層。
區(qū)內(nèi)巖漿巖巖石類型按產(chǎn)狀可分為兩大類：即中——深層侵入巖，淺成超淺成侵入巖。中——深成侵入巖，第一次侵入巖規(guī)模小，分布零星，以輝長巖、閃長巖為代表；第二次侵入巖規(guī)模較大，分布較廣，以石英閃長巖，花崗閃長巖為代表；第三次侵入巖規(guī)模較小，主要分布在區(qū)域東南部，以花崗巖為代表。淺成——超淺成侵入巖，以巖體規(guī)模小、出露零星為特點，巖石類型主要有輝綠（玢）巖、閃長玢巖、斜長細晶巖和花崗斑巖等，見圖1。
雖然前人的工作表明該區(qū)具有良好的找礦前景，但只是屬于基于1：5萬比例尺的找礦預測成果，而深入開展礦產(chǎn)地質(zhì)詳查需要1：5000比例尺（甚至更大）的精定位地質(zhì)資料。因此，僅憑已有地質(zhì)資料無法對“九五” 期間提出的金礦蝕變帶開展進一步深入的詳查工作，也無法對外圍地區(qū)的找礦遠景作出預測評價。為盡快查明本區(qū)金礦產(chǎn)資源的分布，有必要采用更能夠適合于該區(qū)開展深入找礦的有效技術方法。但這里人煙稀少，氣候惡劣，在資金有限的情況下，開展任何面積性的礦產(chǎn)地質(zhì)詳查工作都不是一件容易的事情。為此，決定采用21世紀初期最先進的高分辨率衛(wèi)星遙感技術，通過模式識別，開展大比例尺精定位遙感找礦勘查。為下一步找礦提供依據(jù)。
3 遙感圖象分類的原理
遙感圖象分類（Classification）是將圖象的所有像元按其性質(zhì)分為若干個類別的技術過程。多光譜遙感圖象分類是以每個像元的多光譜矢量數(shù)據(jù)為基礎進行的，如圖2，假設多光譜圖象由n個波段，則（i，j）位置的像元在每個波段上的灰度值可以構成一個矢量，X＝ 稱作維為像元的亮度值，包含X的n維空間稱為特征空間，這樣n個波段的多光譜圖象并可以用n維特征空間中的一點來表示。遙感圖象的分類問題，分類圖象中的某一類目標稱為模式，而把屬于該類中的像素稱為樣本，多光譜矢量X＝稱為樣本的觀測值。 如果將多光譜圖象上的每個像素用特征空間中的一點表示出來，這樣多光譜特征并和特征空間中的點集具有等價關系。通常情況下，同一類地面目標的光譜特性比較接近，因此在特征空間中的點聚集在該類的附近，多類目標在特征空間中形成多個點族。我們可以根據(jù)圖象的這種特征把遙感圖象分割開來。
4 圖像處理
4.1 分類數(shù)學模型—最近均值法[2]
新疆伊吾地區(qū)的分類可簡單的看作是二類問題：設類別一為ω1，類別一為ω2；ω1有N1個向量 ，ω2有N2個向量 。它們都是n維向量。則n1及n2的向量的平均值為
假定以向量的平均值 及 分別作為類一和類二的中心，設X為任一象素點若
 則X屬于類一
 則X屬于類二
因此判決邊界為
 由此得
判決函數(shù)則為
判決規(guī)
若 >0， 則X∈ω1；
若<0， 則X∈ω2
而=0的情況比較少，在分類的時候既可以把它歸為類別1，也可以歸為類別2。 |
