⑴ 斷裂、線性構造解譯資料的分析方法
在遙感圖像上解譯出的大量線性構造在研究時需要作進一步的統計和歸納分析,以便正確地認識一個地區的斷裂、線性構造的發育特點和空間分布規律。
(一)線性構造的空間分布規律
同一應力場作用下形成的斷裂線性構造,其空間展布的特點主要表現為:
1.平行等間距分布
在同一地區同一應力場作用下形成的同一規模、同一性質、同一方向的線性構造在空間上具有平行等間距分布的規律,這種分布規律具有區域性特點,與水平擠壓地應力波動傳遞方式有關。線性構造的規模與其間距成正比,規模越大,間距越大。在一定范圍內應用平行等間距分布規律可以預測隱伏斷裂的存在位置,還可以作為推斷線性構造規模大小的依據之一。
2.網格狀分布規律
在小比例尺衛星圖像或其鑲嵌圖上解譯出的區域性或全球性的線性構造常常呈現為網格狀的圖形。有些學者認為,這是由於地球自轉產生的南北向壓應力而形成的具有全球性分布的北西和北東向展布的兩組剪切構造及南北向的張性和東西向的壓性線性軟弱帶。有些學者認為,不同陸塊上北東向和北西向兩組剪切線性構造角度的偏差,可能指示了不同陸塊之間相對的漂移運動。
3.模式組合規律
一些局部的構造的解譯,可能找到類型上一些線性構造組合模式。如果能把這種組合模式與大區域構造應力場所形成的線性構造區分開來,從而能幫助對局部構造的識別,這對隱伏構造解譯尤為有用。如圖8-12所示,小侵入體或火山管道上方常產生放射狀模式;較大的侵入體或大鹽丘頂部可能形成一種空心的環狀-放射狀模式;緊閉背斜軸部可以發育平行的張性斷裂;開闊背斜軸部常產生張性斷陷構造;鹽丘褶皺上的斷裂在其尾部常具有向外張開分叉的趨勢;在時代較新的鹽丘及穹窿構造的邊緣常出現斷續的環狀-放射狀斷裂。
圖8-12 構造模式圖
利用線性構造的平面組合模式可以作應力場分析及斷裂性質、類型、構造形成序次等研究。把線性構造平面組合形態與構造力學結合起來,按照一定的應力模型對線性構造作必要的分類、篩選和賦予相對時代的含義,對正確認識區域構造特徵具有重要意義。
(二)線性構造統計分析方法簡介
為半定量或定量地研究線性構造的空間分布規律,通常基於概率論並應用數理統計的方法來研究線性構造的長度、密度、頻率、方位等特徵。這些統計分析資料,有利於降低目視解譯中主觀任意性帶來的影響,還便於和物化探資料對比分析和進行多源地學數據的綜合處理。線性構造統計分析的基礎資料是遙感圖像線性構造解譯圖或計算機自動檢測提取的線性構造圖,分析所用的基本數據是線性構造的長度、方位和數量等。在分析中一般把線性構造都作為直線段看待。隨著計算機技術的引入,線性構造統計分析的速度和效率得到大大的提高,並且統計方法也越來越多,如方位分析、密度分析、偏差指數分析、方位異常度分析、優益度分析、空間距離測度分析、趨勢面分析等等(庄培仁等,1986;王潤生等,1992)。下面介紹兩種常用的方法:
1.方位分析
方位分析的目的是了解區域或局部線性構造展布方向的特徵。全區方位分析是在全區線性構造解譯圖上統計各方位(角度)區間內線性構造的條數或總長度,根據線性構造數量的多少,角度間距一般以5或10°為宜;局部方位分析是將全區線性構造解譯圖按一定的網格劃分出統計單元,統計每個網格中的上述數據。一般將統計數據用玫瑰花圖或直方圖表示。
玫瑰花圖是在半圓內(180°空間)或圓內(360°空間)按角度區間,以半徑表示線性構造的條數或總長度,從而作出方位-長度玫瑰花圖或方位-頻數(條數)玫瑰花圖。在作玫瑰花圖時,可以按一定間距的規則網格作出規則分區的玫瑰花圖,也可以按地質單元、構造單元或自然地理單元作出不規則分區的玫瑰花圖,用來對比不同單元中構造特徵的差異。直方圖多用來作全區方位分析,其作法是以線性構造方位角為橫坐標,各方位區間內線性構造的頻數(條數)或長度和為縱坐標,可作出方位一頻數直方圖和方位-長度直方圖。上述圖件可以用以確定線性構造方位分組,了解區內線性構造優勢方位,作區域構造應力場分析的輔助資料,區分區域構造和局部構造的關系等。
在方位分析時應注意,在不同比例尺的圖像上或不同尺寸的采樣網格上取得的統計分析結果會有差異的,這可能反映了區域線性構造(大型斷裂構造)和局部線性構造(斷層、節理)之間的序次關系;也可能是不同比例尺遙感圖像對線性構造抽象能力不同有關。
2.密度分析
密度是指每一統計網格單元內線性構造的總長度或總條數或線性構造結點數等,這些統計數據常用等密度圖(密度等值線圖)來表示,還可以藉助圖像處理技術變換成灰度圖像或彩色圖像。線性構造等密度圖反映了線性構造空間密度分布的數字特徵和結構特徵,這些特徵可以提供隱伏構造、深部構造信息和提供找礦線索。
等密度圖的基本作法是以一定的采樣網格(一般採用正方形網格)對線性構造圖采樣,計算每個網格(即單位面積)內線性構造的總長度或總條數或不同方位線性構造交點數,將這些數據置於各網格的中心,然後以這些數據選擇合適的密度間隔插值作出相應的平面等值線圖。如線性構造長度(或條數)等密度圖,線性構造結點(交叉點)等密度圖。在實際工作中既可作全方位線性構造等密度圖,也可以作某一方位線性構造等密度圖(如南北向、東西向、北東向、北西向),用來研究這一方向線性構造的發育規律、分帶特徵等。此外,還可以在同一張線性構造圖上採用不同大小的采樣網格作出一系列等密度圖以分析不同規模的線性構造特徵,一般所劃分的采樣網格的尺寸應與所要研究的線性構造的規模大體相當,如研究斷層、節理等分布特徵時可採用較小的網格,研究區域大型斷裂構造分布特徵時宜採用較大的網格。有時在統計過程中常對大型線性構造賦以一定的加權值,以達到突出區域大型線性構造的目的。
對線性構造統計資料的解釋和分析應用,是遙感構造工作重要內容。解釋和分析一定要:第一,根據地質實際來進行正確解釋;第二,在緊密圍繞研究工作的目的來進行。
線性構造的方位統計資料,通常可以回答研究區的線性構造優勢方位、分組特點。與地面地質配合,有時還可以有助於對區域構造應力場的分析。對密度統計資料的分析應用,隨具體情況而異。通常高密度異常區常代表斷裂或褶皺的發育部位,低密度異常區可能代表構造相對穩定的地塊或第四系覆蓋區,呈面狀分布的高、中、低密度區常與一定的岩性分區有一定的對應關系。其次是進行密度異常區的形態結構分析。按高密度及低密度圈閉區等值線的形態、延伸方向、密度梯度帶的延伸方位等可以確定區內主要線性構造的發育部位及分帶性等。如單向延伸的高密度區或密度梯度帶可能代表著大型斷裂構造或隱伏斷裂構造的分布位置及延伸方向;外圍為低密度區、中間為高密度區或外圍為高密度區、中間為低密度區的環形閉合等值線可能表明隱伏的穹窿構造或等軸狀侵入體、火山機構等環形構造的存在;單向延伸的高密度異常區的相間分布代表了線性構造的分帶性等。此外,對線性構造等密度圖的解釋還應結合所掌握的地質資料和物化探等資料,特別是與相應比例尺的航磁圖、重力資料進行對比,以揭示深部構造特徵,與相應比例尺的化探資料對比,來分析控礦構造和容礦構造的特徵等。
遙感地學分析
遙感與地學各學科-——遙感應用之間的借口
一．遙感信息地學平價
1.遙感信息的屬性：遙感信息的多源性（平台、波段、時間）
遙感信息的物理屬性（空間、波普、時間解析度）
2.遙感研究對象的地學屬性：
空間分布
波普反射和輻射特性
時相變化
二．遙感信息地學評價標准
1.空間解析度：圖像上能夠詳細區分的最小單元的尺寸或大小
表示法：（1）像元：單個像元所對應的地面面積的大小，單位：M
（2）線對數：影像1MM間隔內包含的線對數，單位：線對/mm
（3）瞬時視場：感測器的瞬時時域，單位：mrad
2.波普解析度：遙感器所選用的波段數目、波段波長、波段寬度
3.時間解析度：對同一地區遙感影像重復覆蓋的頻率
遙感地學綜合分析方法
遙感信息地學分析涉及的問題
1.光譜信息是遙感的基礎。地物的波普特徵是復雜的。它受多種因素的控制，而且地物波普的特徵本身也因時因地的變化著。
2.同一地物在影像上，由於它的地理區位不同，表現形式不一；而表現形式相同的，也未必是同一現象或地物。即，存在著「同物異譜、同譜異物」現象，是解譯結果不是唯一的，具有不確定性。
3.對地物識別依賴它們的光譜（亮度、密度）形狀、大小、紋理結構等影像特徵。而且目前計算機圖像處理主要還是依靠波普記錄的色調或亮度信息，而對紋理識別較差，更缺乏機理的認識，因而帶有一定的隨機性、偶然性和片面性
4.地表現象是錯綜復雜的，各個要素之間的關系可以有多種類型。有的具有明顯的規律性，有些具有隨機性、不確定性，增添了影像解譯的難度
5.遙感所獲得的信息並非是自然綜合體的全部信息，而僅僅是自然綜合體里能在二維平面上表現的那一部分信息。僅從遙感得到的瞬時二維圖像所能提取、識別的信息無法滿足各個學科的需要
二．遙感綜合分析方法
1.遙感地學相關分析
充分認識地物之間以及地物與遙感信息之間的相關性，並藉助這種相關性，在遙感圖像上找尋目標是別的相關因子即間接解譯標志，通過圖像處理與分析，提取出這些相關因子，從而推斷和識別目標本身
主導因素分析方法
一個地區的自然環境和特點，是由自然和人為綜合因素決定的。在多種因素中，又會有起主導和決定作用的因素。在對遙感圖像提取某個專題信息時，應當先找出它的主導因素。對於不同的目的，起主導因素是不同的，同一目的中，不等級的分類系統主導因素也可能不一.
土壤自動分類
一般認為自動和可靠的土壤識別技術不能完全基於遙感多光譜分板。這是因為植物覆蓋、大氣條件、感測器的穩定性以及太陽角度引起的數據雜訊都直接影響到多光譜資料識別土壤的精度。另外，農田耕種活動的差別、地表地形起伏等也明顯的改變著表土的光譜輻射通量，造成光譜分析法識別土壤的混亂。而光譜分析法也不能把地標性太這個相當重要的因子作為識別土壤的特徵因子。
探求如何讓在這些復雜多變的因素中選擇關系最密切的特徵因素作為遙感資料自動分類中的直接或間接指標
土壤是岩石的風化物在生物、氣候、地形等因素綜合作用下形成和發展的，是各種因素的綜合反映。
應用傳統的土壤分析法與現代遙感及計算機處理技術相結合的綜合分析方法便可以識別出各種成土因子（如植被、地表溫度、濕度、水系和地形）以及土類的地面信息（如土地利用、質地光譜特徵），在加上環境信息（如地區氣候、地質歷史等）。並且可以通過它們之間的相關關系進一步區分出土類中的細小差別，識別出土壤的類型
把地形因子作為影響土壤的主導因素來考慮
根據數字地形數據計算出定量地形因素，往往是遙感自動識別土壤，建立遙感直接或間接標志的前提，也是地學領域從定性描述向定量化發展的關鍵。因而美國農業部提出了一個運用遙感資料的數字化地形數據所計算得到的棟梁地形因素來自動識別土壤類型的系統方法。
⑶ 什麼叫遙感地學分析地學分析的方法有哪些
遙感地學分析
遙感與地學各學科-——遙感應用之間的借口
一．遙感信息地學平價
1.遙感信息的屬性：遙感信息的多源性（平台、波段、時間）
遙感信息的物理屬性（空間、波普、時間解析度）
2.遙感研究對象的地學屬性：
空間分布
波普反射和輻射特性
時相變化
二．遙感信息地學評價標准
1.空間解析度：圖像上能夠詳細區分的最小單元的尺寸或大小
表示法：（1）像元：單個像元所對應的地面面積的大小，單位：M
（2）線對數：影像1MM間隔內包含的線對數，單位：線對/mm
（3）瞬時視場：感測器的瞬時時域，單位：mrad
2.波普解析度：遙感器所選用的波段數目、波段波長、波段寬度
3.時間解析度：對同一地區遙感影像重復覆蓋的頻率
遙感地學綜合分析方法
遙感信息地學分析涉及的問題
1.光譜信息是遙感的基礎。地物的波普特徵是復雜的。它受多種因素的控制，而且地物波普的特徵本身也因時因地的變化著。
2.同一地物在影像上，由於它的地理區位不同，表現形式不一；而表現形式相同的，也未必是同一現象或地物。即，存在著「同物異譜、同譜異物」現象，是解譯結果不是唯一的，具有不確定性。
3.對地物識別依賴它們的光譜（亮度、密度）形狀、大小、紋理結構等影像特徵。而且目前計算機圖像處理主要還是依靠波普記錄的色調或亮度信息，而對紋理識別較差，更缺乏機理的認識，因而帶有一定的隨機性、偶然性和片面性
4.地表現象是錯綜復雜的，各個要素之間的關系可以有多種類型。有的具有明顯的規律性，有些具有隨機性、不確定性，增添了影像解譯的難度
5.遙感所獲得的信息並非是自然綜合體的全部信息，而僅僅是自然綜合體里能在二維平面上表現的那一部分信息。僅從遙感得到的瞬時二維圖像所能提取、識別的信息無法滿足各個學科的需要
二．遙感綜合分析方法
1.遙感地學相關分析
充分認識地物之間以及地物與遙感信息之間的相關性，並藉助這種相關性，在遙感圖像上找尋目標是別的相關因子即間接解譯標志，通過圖像處理與分析，提取出這些相關因子，從而推斷和識別目標本身
主導因素分析方法
一個地區的自然環境和特點，是由自然和人為綜合因素決定的。在多種因素中，又會有起主導和決定作用的因素。在對遙感圖像提取某個專題信息時，應當先找出它的主導因素。對於不同的目的，起主導因素是不同的，同一目的中，不等級的分類系統主導因素也可能不一.
土壤自動分類
一般認為自動和可靠的土壤識別技術不能完全基於遙感多光譜分板。這是因為植物覆蓋、大氣條件、感測器的穩定性以及太陽角度引起的數據雜訊都直接影響到多光譜資料識別土壤的精度。另外，農田耕種活動的差別、地表地形起伏等也明顯的改變著表土的光譜輻射通量，造成光譜分析法識別土壤的混亂。而光譜分析法也不能把地標性太這個相當重要的因子作為識別土壤的特徵因子。
探求如何讓在這些復雜多變的因素中選擇關系最密切的特徵因素作為遙感資料自動分類中的直接或間接指標
土壤是岩石的風化物在生物、氣候、地形等因素綜合作用下形成和發展的，是各種因素的綜合反映。
應用傳統的土壤分析法與現代遙感及計算機處理技術相結合的綜合分析方法便可以識別出各種成土因子（如植被、地表溫度、濕度、水系和地形）以及土類的地面信息（如土地利用、質地光譜特徵），在加上環境信息（如地區氣候、地質歷史等）。並且可以通過它們之間的相關關系進一步區分出土類中的細小差別，識別出土壤的類型
把地形因子作為影響土壤的主導因素來考慮
根據數字地形數據計算出定量地形因素，往往是遙感自動識別土壤，建立遙感直接或間接標志的前提，也是地學領域從定性描述向定量化發展的關鍵。因而美國農業部提出了一個運用遙感資料的數字化地形數據所計算得到的棟梁地形因素來自動識別土壤類型的系統方法。