遥感数字图像处理技术在地热资源预测中的应用研究

【摘要】：目前，经遥感数字图像处理技术得到的地热预测图像仅作为地热资源勘查时的参考，并没有用遥感数字图像处理技术直接进行地热资源填图。在参考的过程中也存在许多问题。例如，商业软件和相关方法在进行遥感数字图像预处理时，存在像素灰度丢失等问题，造成图像原始信息无法完整被提取，最终影响到地热资源预测的实施和可信度；过度依赖热红外遥感波段图像，忽视了遥感波段图像的组合对地热资源特征的呈现；非地热异常干扰因素排除效果不理想等。这些问题都会导致在地热资源预测区域圈定时出现较大的偏差，最终影响到地热资源预测的效率和质量。 本文通过研究遥感数字图像波段的选取对地热异常信息的呈现效果，发现研究区域的纬度高低、地表植被覆盖和地表水系多少、岩石裸露情况等因素，直接影响波段组合的选择。基于这些综合因素，本文提出了如何选取合适的波段组合来呈现预测区域的岩石特性及地质构造特征的方法，并总结了如下规律：高纬度、低植被覆盖、少地表水系和岩石裸露区域，适合选取ETM+5、4、3波段来做假彩色合成；低纬度、高植被覆盖、多地表水和岩石少裸露区域，适合选取ETM+7、4、1波段来做假彩色合成；并借助ETM+61波段图像对假彩色合成波段选取进行了验证。其次，本文尝试提出一种在假彩色合成增强时尽量减少像素灰度丢失的算法即无损平移双向对比度拉伸(LPBCS)算法，对以往的遥感数字图像合成增强进行了改进，为后续地热资源预测工作提供完整的数据基础；然后，通过研究主成分分析法，尝试对造成地表热异常的干扰因素进行去除；最后，通过研究离散哈尔小波变换得到的边缘检测图像，尝试圈定地热异常区域，并与传统地热图对比，通过实验证明本文预测方法的可行性。 运用遥感数字图像处理技术直接进行地热资源预测和填图仍然是世界性难题。既然不能完全用计算机技术来代替地面勘探，那就更好的提高预测的准确性，圈定地面工作区域，尽可能的减少地面勘探范围和工作量。本文仅选取地热资源较丰富的美国黄石公园区域和云南省瑞滇-腾冲-梁河区域为实验及方法有效性验证对象，尝试做出自己的研究贡献。 【关键词】：遥感数字图像处理技术 地热资源 地热预测 目视判读 无损平移双向对比度拉伸
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.1.1 研究背景9
• 1.1.2 研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11
• 1.3 课题来源11-12
• 1.4 论文结构12-13
• 第二章 遥感数字图像收集及研究区域地学概述13-21
• 2.1 遥感数字图像收集13-16
• 2.1.1 遥感数字图像概述13
• 2.1.2 遥感数字图像收集13-16
• 2.2 研究区域地学概述16-21
• 2.2.1 黄石公园区域地学概况16-19
• 2.2.2 云南省瑞滇-腾冲-梁河区域地学概况19-21
• 第三章 基于遥感数字图像处理技术的地热资源预测方法21-45
• 3.1 地热异常信息提取所需波段选择21-25
• 3.2 基于 LPBCS 算法的遥感数字图像假彩色合成增强改进25-32
• 3.2.1 假彩色合成增强存在的问题25-27
• 3.2.2 无损平移双向对比度拉伸(LPBCS)算法的提出27-29
• 3.2.3 对比实验29-32
• 3.3 基于 PCA 的非地热异常干扰因素去除32-38
• 3.3.1 算法思想32-33
• 3.3.2 对比实验33-37
• 3.3.3 小结37-38
• 3.4 基于离散哈尔小波变换的边缘检测38-45
• 3.4.1 算法思想38-43
• 3.4.2 小结43-45
• 第四章 实验结果分析45-53
• 4.1 美国黄石公园区域实验45-49
• 4.1.1 实验结果45-46
• 4.1.2 实验对比46-49
• 4.2 云南省瑞滇-腾冲-梁河区域实验49-51
• 4.2.1 实验结果49-50
• 4.2.2 实验对比50-51
• 4.3 实验小结51-53
• 第五章 总结与展望53-55
• 5.1 总结53
• 5.2 展望53-55
• 参考文献55-57
• 致谢57

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