遙感影像線性構(gòu)造目視解譯與自動解譯對比研究

徐良龍 溫興平 徐俊龍 章瑞 李倩

摘 要：線性構(gòu)造是指遙感圖像上直線狀或者曲線狀的地表線性影像，為了對線性構(gòu)造目視解譯和計算機自動解譯結(jié)果進行比較，基于高分一號衛(wèi)星遙感影像進行RGB彩色合成和低通濾波處理，達到圖像增強的目的，并分別采用人工目視解譯和計算機自動解譯方法提取線性構(gòu)造信息，對得到的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，分別作相應(yīng)的雷達圖和密度圖，并進行非參數(shù)檢驗和相關(guān)性分析。結(jié)果顯示，雷達圖所體現(xiàn)的線性構(gòu)造的最優(yōu)選方位均為50°;密度圖高值區(qū)均呈現(xiàn)NE-SW兩向延長分布;非參數(shù)檢驗的顯著性值為0.843;Pearson相關(guān)系數(shù)為0.552。研究表明，人工目視解譯和計算機自動解譯結(jié)果一致性較好，并具有較強的內(nèi)在相關(guān)性，因此在線性構(gòu)造研究中，計算機自動解譯可作為對傳統(tǒng)人工目視解譯的一種輔助和驗證手段。

關(guān)鍵詞：遙感;線性構(gòu)造;雷達圖;密度圖;相關(guān)分析

DOI：10. 11907/rjdk. 192565 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

中圖分類號：TP317.4 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-7800（2020）007-0215-04

Comparative Study on Lineament of Remote Sensing Image by Visual Interpretation and Automatic Interpretation

XU Liang-long1，2， WEN Xing-ping1，2， XU Jun-long1，2， ZHANG Rui1，2， LI Qian1，2

（1. Faculty of Land Resource Engineering， Kunming University of Science and Technology;

2. Mineral Resources Prediction and Evaluation Engineering Laboratory of Yunnan Province，Kunming 650093，China）

Abstract： Linear structure refers to the linear or curvilinear surface image on the remote sensing image. In order to compare the results of visual interpretation of linear structure with the results of computer automatic interpretation， RGB color synthesis and low-pass filtering processing are carried out based on the remote sensing image of high score satellite 1 to achieve image enhancement， and the linear structure information is extracted by artificial visual interpretation and computer automatic interpretation respectively. Statistical analysis on the data is made， corresponding radar map and density map are made respectively， and non parameter test and correlation analysis are carried out. The results show that the optimal azimuth of linear structure reflected in radar map is 50 °; the high value areas of density map show NE-SW two-way extended distribution; the significance value of nonparametric test is 0.843; the Pearson correlation coefficient is 0.552. The research shows that the results of manual visual interpretation and computer automatic interpretation are consistent， and have strong internal correlation. Therefore， in the study of linear structure， computer automatic interpretation can be used as an auxiliary and verification means for traditional manual visual interpretation.

Key Words： remote sensing; lineament; radar map; density map; correlation analysis

0 引言

遙感作為一種對地觀測的技術(shù)，有著大面積同步觀測、時效性強、獲取信息量大等優(yōu)勢，已廣泛應(yīng)用于城市規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境保護、農(nóng)林業(yè)、海洋與湖泊、軍事偵察、地質(zhì)學(xué)等領(lǐng)域。其中，在地質(zhì)方面最有成效的應(yīng)用為對線性構(gòu)造的分析研究[1-3]。線性構(gòu)造是受地質(zhì)構(gòu)造作用間接或者直接控制的線性形跡，是地質(zhì)構(gòu)造場在地表的反映，在遙感影像上表現(xiàn)為任何形式的天然的線或者線形排列[4]。其通常與地質(zhì)構(gòu)造要素有關(guān)，又主要與節(jié)理、斷層等斷裂構(gòu)造有關(guān)，其產(chǎn)出方位具有正交特征，并具有優(yōu)選方位，其展布規(guī)律間接地揭示了一個地區(qū)構(gòu)造的基本格局[5-6]。由于線性構(gòu)造具有數(shù)量大、分布隨機性強的特點，為闡明其地質(zhì)構(gòu)造意義，往往需要運用數(shù)學(xué)地質(zhì)知識對其進行統(tǒng)計分析[7]。

查道函等[8]通過ETM+影像對環(huán)形和線性構(gòu)造進行解譯和統(tǒng)計分析，并參照地質(zhì)資料和已有礦點得出4個成礦預(yù)測區(qū);蔣科迪等[9]利用OLI影像解譯出臨沂地區(qū)發(fā)育的主要斷裂;王媛媛等[10]通過ETM+影像提取線性構(gòu)造并應(yīng)用定量分析方法圈定出成礦前景區(qū);李琳[11]通過TM影像對福建紫金山地區(qū)線性體進行統(tǒng)計分析，為遙感找礦提供了構(gòu)造依據(jù);趙小星[12]利用桑木崗地區(qū)的ETM+影像綜合分析了線性構(gòu)造、蝕變異常、區(qū)域地質(zhì)和已礦化點等信息，圈出了7個3級成礦區(qū);高立東等[13]以ETM+影像為數(shù)據(jù)，提取出線性構(gòu)造，解譯出斷裂位置及活動特征，為野外調(diào)查工作提供了有效信息，并深化了對區(qū)域構(gòu)造的認識。

由上可知，目前遙感構(gòu)造信息提取主要是基于Landsat衛(wèi)星影像并結(jié)合人工目視解譯方法實現(xiàn)。然而由于Landsat衛(wèi)星影像的分辨率較低，并且通過目視解譯提取線性構(gòu)造存在較強主觀性，往往無法反映出完全客觀的地表構(gòu)造信息。而隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，邊緣檢測技術(shù)已成為自動提取線性構(gòu)造信息的重要手段，其在提高工作效率、辨別細微構(gòu)造、降低主觀因素干擾方面較傳統(tǒng)人工目視解譯有明顯優(yōu)勢，而邊緣檢測中的Canny算法因其檢測效果較好，在研究中被廣泛使用[14-15]。因此，本文將基于高分一號影像，通過目視解譯和計算機自動解譯方法提取線性構(gòu)造，并對解譯結(jié)果進行對比分析，從而補充和加強線性構(gòu)造的解譯工作。

1 地質(zhì)概況

研究區(qū)為會澤鉛鋅礦區(qū)，礦區(qū)位于云南省曲靖市會澤縣境內(nèi)，處于昭通-曲靖隱伏斷裂和小江斷裂之間的北西向、北東向和南北向構(gòu)造帶的復(fù)合部位[16]。此區(qū)域巖漿活動強烈，廣泛分布著二疊系晚期具有多期噴發(fā)特征的基性火成巖，與巖漿活動相伴的含礦熱液對形成的鉛鋅礦床具有積極改造作用[17-18]。地質(zhì)構(gòu)造特征為發(fā)育NE向大型斷裂與褶皺組成的逆沖推覆構(gòu)造，具有代表性的構(gòu)造為NE向具有多期活動性特點的礦山廠斷裂、麒麟廠斷裂和東頭斷裂，并伴生著近乎垂直于NE向的NW向斷裂構(gòu)造[19]（見圖1）。礦區(qū)內(nèi)分布著礦山廠和麒麟廠兩個礦床，此地地勢險要，但交通便利。

2 線性構(gòu)造提取

線性構(gòu)造是指遙感影像上天然的線性形跡，它以兩側(cè)區(qū)域在圖形結(jié)構(gòu)及色調(diào)上的差異或者本身的色線顯現(xiàn)出來，因此對線性構(gòu)造進行提取和分析前，要對遙感影像進行圖像增強處理，從而有效識別出線性構(gòu)造。本文采用高分1號衛(wèi)星影像，高分1號衛(wèi)星由中國航天科技集團公司所屬中國空間技術(shù)研究院研制，于2013年4月26日在酒泉衛(wèi)星發(fā)射基地成功發(fā)射，作為我國高分辨率對地觀測系統(tǒng)的首發(fā)星，配置了兩臺2m分辨率全色/8m分辨率多光譜相機和4臺16m分辨率多光譜相機。

2.1 線性構(gòu)造人工提取

RGB彩色合成是為了擴展單色波段的色彩空間，通過彩色合成得到的彩色圖像因其信息攜帶量大、色彩豐富，提高了地表的可視性，有助于對目標(biāo)地物進行目視解譯。本文對影像數(shù)據(jù)進行321波段RGB合成（見圖2（a）），以此為基礎(chǔ)在ARCGIS平臺上通過人工目視解譯方法進行矢量化線性構(gòu)造提取，得到線性構(gòu)造解譯圖（見圖2（b））。

2.2 線性構(gòu)造自動提取

空間增強指通過對遙感圖像單個像元與相鄰像元的灰度值進行改變而實現(xiàn)圖像增強。本文對影像數(shù)據(jù)的B4波段進行低通濾波處理，并將處理后的B4波段灰度圖像（見圖3（a））通過Canny算法，選取0.1和0.04作為高閾值和低閾值，0.3作為高斯濾波器的標(biāo)準(zhǔn)差提取線性構(gòu)造，并經(jīng)過長度篩選得到線性構(gòu)造解譯圖（見圖3（b））。

3 線性構(gòu)造解譯結(jié)果分析

3.1 雷達圖分析

一般情況下，線性構(gòu)造多數(shù)與構(gòu)造應(yīng)力作用有關(guān)，是斷裂構(gòu)造在地表的直觀表現(xiàn)，并具有一定的展布規(guī)律，對其作方位分析有助于揭示其優(yōu)選方位，從而從不同側(cè)面反映一個地區(qū)的基本構(gòu)造格局。方位分析通常通過雷達圖實現(xiàn)，因此以0°為起始，每10°為一個區(qū)間，統(tǒng)計每一個區(qū)間內(nèi)線性構(gòu)造的數(shù)量，最終得到線性構(gòu)造雷達圖。

如圖4所示，人工目視解譯和計算機自動解譯方法提取線性構(gòu)造的最優(yōu)選方位為50°即NE方向，這與研究區(qū)主要發(fā)育NE向地質(zhì)構(gòu)造的格局基本一致，是構(gòu)造作用和構(gòu)造應(yīng)力場演化特征在地表的反映。線性構(gòu)造所反映的地質(zhì)構(gòu)造格局體系是長期以來構(gòu)造運動及應(yīng)力改造的總體趨勢，由此形成的具有代表性的深大斷裂不僅控制著該區(qū)域地質(zhì)結(jié)構(gòu)特征和演化，往往還控制著成礦作用。

3.2 密度圖分析

線性構(gòu)造密度是指單位面積內(nèi)的線性構(gòu)造數(shù)量，其高值區(qū)往往是褶皺和斷裂發(fā)育部位，對其作密度圖分析有助于了解一個地區(qū)斷裂發(fā)育程度以及構(gòu)造作用的強弱和規(guī)模特征[20]。因此，先用850*850方形網(wǎng)格單元對構(gòu)造解譯圖進行劃分，統(tǒng)計網(wǎng)格內(nèi)線性構(gòu)造的數(shù)量，并將每個網(wǎng)格的線性構(gòu)造數(shù)量作為密度屬性值，賦予網(wǎng)格中心點，通過SUFFER軟件制成密度圖。

如圖5所示，兩種方法提取線性構(gòu)造的密度圖高值區(qū)均呈現(xiàn)NE-SW兩向延長分布，而兩向延長的高值區(qū)往往預(yù)示著附近有隱伏大斷裂的存在，結(jié)合地質(zhì)概況發(fā)現(xiàn)，兩條高值區(qū)都隨著該區(qū)域具有代表性的NE向礦山廠斷裂和麒麟廠斷裂附近展布，因此密度圖從不同側(cè)面揭示了這些大斷裂沿線附近構(gòu)造變形作用強烈，是構(gòu)造應(yīng)力釋放地段，常發(fā)育密集的斷層、節(jié)理等地質(zhì)構(gòu)造。

3.3 非參數(shù)檢驗

由于目視解譯和自動解譯結(jié)果極其相似，因此對密度圖分析中兩種方法所對應(yīng)的密度變量進行兩配對變量的非參數(shù)檢驗。兩配對變量的非參數(shù)檢驗用于在總體分布未知情況下，對變量來自的兩個總體是否具有顯著性差異進行檢驗。而由于兩個地質(zhì)變量原始值的量綱及數(shù)值大小不同，為了消除變量間的量綱關(guān)系，從而使數(shù)據(jù)具有可比性，在進行檢驗前應(yīng)對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再將標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進行非參數(shù)檢驗。

如表1所示，檢驗結(jié)果顯示其雙尾顯著性值為0.843，大于顯著性水平0.05，這表示兩個密度變量無系統(tǒng)性差異即來自于相同分布的總體，其表明由同一張影像通過目視解譯和自動解譯方法提取的線性構(gòu)造可能具有內(nèi)在聯(lián)系。

3.4 相關(guān)性分析

由上述分析可知，兩種解譯結(jié)果可能存在內(nèi)在聯(lián)系，而在統(tǒng)計學(xué)中，通過制作相關(guān)圖可以直接判斷變量之間的大致關(guān)系，因此為了直觀反映其所在關(guān)系，通過兩個密度變量制成散點圖，如圖6所示。散點圖除了小部分點偏離趨勢線較大外，大部分點都沿著擬合的趨勢線附近展布，因此認為兩變量之間存在一定相關(guān)性。

散點圖只能感性地反映出變量間的相關(guān)關(guān)系，為了更加精確地描述兩種解譯結(jié)果之間的內(nèi)在相關(guān)性，需計算變量之間的相關(guān)系數(shù)，并探討其相關(guān)方向及相關(guān)程度。而當(dāng)兩個變量都服從正態(tài)分布時，它們之間的相關(guān)程度可用Pearson簡單相關(guān)系數(shù)表示。Pearson簡單相關(guān)系數(shù)區(qū)間為[-1，1]，表現(xiàn)為正相關(guān)和負相關(guān)，相關(guān)系數(shù)絕對值越大，兩個變量的相關(guān)程度就越高。因此，以密度（對數(shù)）為橫坐標(biāo)，密度（對數(shù)）區(qū)間內(nèi)的頻數(shù)為縱坐標(biāo)作出直方圖，如圖7所示。兩個直方圖的形態(tài)大致服從正態(tài)分布，因此適合用Pearson簡單相關(guān)系數(shù)表示其相關(guān)程度。

對兩個變量進行Pearson相關(guān)系數(shù)計算，得出相關(guān)性如表2所示，其相關(guān)系數(shù)為0.552，雙尾顯著性值為0，小于顯著性水平0.01，表示兩者相關(guān)性較強，為中度正相關(guān)。這也表明了兩種方法解譯的線性構(gòu)造存在著內(nèi)在統(tǒng)一性，人工目視解譯結(jié)果可以通過計算機自動解譯結(jié)果進行驗證，因而自動解譯可以作為對線性構(gòu)造解譯工作的補充和加強。

4 結(jié)語

本文基于高分一號影像，通過目視解譯和計算機自動解譯方法提取線性構(gòu)造，并對解譯結(jié)果進行對比分析。經(jīng)研究可知，人工目視解譯和計算機自動解譯線性構(gòu)造最優(yōu)選方位均為50°即NE方向，并且與區(qū)域構(gòu)造格局相吻合，密度圖高值區(qū)均呈現(xiàn)NE-SW兩向延長分布，兩種方法解譯結(jié)果一致性較好。通過對線性構(gòu)造解譯結(jié)果進行對比研究發(fā)現(xiàn)，其解譯結(jié)果具有較強相關(guān)性。因此，在后續(xù)線性構(gòu)造研究中，基于邊緣檢測的計算機自動解譯可作為對傳統(tǒng)人工目視解譯的一種輔助和驗證手段。

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（責(zé)任編輯：孫 娟）