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基于ASTER数据的蚀变信息提取方法研究

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围岩蚀变是热液矿床的重要标志，因此研究围岩蚀变矿物有利于解释矿床的成因、可直接或间接地指导找矿。本文总结了ASTER数据特征，并以斑岩铜矿为例总结了斑岩铜矿带中常见典型蚀变矿物白云母、高岭石、明矾石、绿帘石、方解石、绿泥石在ASTER数据的光谱响应特征，对ASTER数据的前期处理进行了研究，对串扰校正、辐射定标、大气校正过程进行较为详细的介绍。最后总结了ASTER常用的蚀变矿物提取方法，从光谱响应特征上看，ASTER数据具备区分蚀变矿物的能力。串扰校正常常在预处理工作中被忽略，然而串扰影响了Band4和Band9,这两个波段对于蚀变矿物的提取较为重要。因此，该处理是预处理工作中必不可少的部分。大气校正对地物光谱影响也较大，因此整个串扰校正-辐射定标-大气校正缺一不可，预处理工作对于蚀变信息的准确识别至关重要。将ASTER蚀变矿物识别方法总结为四类方法，即比值系列算法、主成分分析和增强系列算法、特征匹配系列算法、线性解混系列算法。该四类方法是常见的基于ASTER数据的蚀变矿物提取算法，其中前两种算法将蚀变矿物按照蚀变分带类型的总体光谱特征进行蚀变分带识别，后两种方法可以按照具体蚀变矿物的特征进行相应矿种的识别，这些方法的具体应用效果都可在相关文献看到。

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来源
《中国地质学会2015年学术年会》|2015年|342-346|共5页
会议地点西安
作者
张楠楠; 周可法;
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作者单位

中国地质学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类围岩蚀变;
关键词
热液矿床; 围岩蚀变; 信息提取; 矿物识别;

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