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高分辨率遥感图像几何精校正在高山峡谷区1:5万地质填图中的应用

程三友, 陈静, 林海星, 辜平阳, 庄玉军

程三友, 陈静, 林海星, 辜平阳, 庄玉军. 2021: 高分辨率遥感图像几何精校正在高山峡谷区1:5万地质填图中的应用. 地质通报, 40(4): 520-526.
引用本文: 程三友, 陈静, 林海星, 辜平阳, 庄玉军. 2021: 高分辨率遥感图像几何精校正在高山峡谷区1:5万地质填图中的应用. 地质通报, 40(4): 520-526.
CHENG Sanyou, CHEN Jing, LIN Haixing, GU Pingyang, ZHUANG Yujun. 2021: Application of geometric precision correction based on high-resolution Remote Sensing Image in 1:50000 geological mapping. Geological Bulletin of China, 40(4): 520-526.
Citation: CHENG Sanyou, CHEN Jing, LIN Haixing, GU Pingyang, ZHUANG Yujun. 2021: Application of geometric precision correction based on high-resolution Remote Sensing Image in 1:50000 geological mapping. Geological Bulletin of China, 40(4): 520-526.

高分辨率遥感图像几何精校正在高山峡谷区1:5万地质填图中的应用

基金项目: 

中国地质调查局项目《商丹-大柴旦地区区域地质调查二级项目》 DD20190069

中央高校基本科研业务费专项资金《基于Landsat遥感影像的红碱淖水量变化及其对气候和人类活动响应研究》 300102279105

详细信息
    作者简介:

    程三友(1977-), 女, 博士, 副教授, 从事遥感地质应用方面的研究。E-mail: chengsanyou@126.com

  • 中图分类号: P62

Application of geometric precision correction based on high-resolution Remote Sensing Image in 1:50000 geological mapping

  • 摘要:

    高山峡谷区海拔高、切割深,穿越条件极差,借助高分辨率遥感图像开展1:5万区域地质填图工作具有非常重要的意义。然而市场购置的遥感图像产品与实地位置信息和地形图等工作底图不匹配,其几何精度严重制约地质填图野外调查工作。为解决这一现实问题,采用高分辨率遥感图像SPOT7,以青藏高原柴达木盆地北缘赛什腾山为例开展研究,提出一套高分辨率遥感图像几何精校正技术方法。该方法在高分辨率遥感图像融合配准的基础上,创新半自动化人机交互式地面控制点选取方法,以及典型特征控制点海量选取、空间均匀分布等技术,通过对校正后遥感图像几何精度的反复检查提升,实现了高分辨率遥感图像的几何精校正。该方法校正后的遥感图像充分发挥了遥感技术的先导作用,极大地提高了野外地质填图的工作效率,可为地形复杂地区高分辨率遥感图像几何精校正提供技术参考。

    Abstract:

    The high resolution remote sensing images can play an important role in the 1:50000 geological mapping in the alpine-gorge area with high altitude, deep cutting and poor crossing conditions.However, the remote sensing image products provided by the current market cannot match the working base maps such as field position information and topographic maps, and their geometric accuracy seriously restricts the field investigation of geological mapping.In order to solve this practical problem, a set of geometric precision correction techniques for high resolution remote sensing images is proposed by using high resolution remote sensing image SPOT7 and exemplifying Saishiteng Mountain in the northern margin of Qaidam Basin in Qinghai-Tibet Plateau as an example.Based on the fusion registration of high-resolution remote sensing images, this method innovates the semi-automatic man-machine interactive ground control point selection method, as well as the techniques of mass selection and spatial uniform distribution of typical feature control points.Through repeatedly checking and improving the geometric accuracy of corrected remote sensing images, the geometric precision correction of high-resolution remote sensing images is realized.The corrected remote sensing images give full play to the leading role of remote sensing technology, greatly improve the efficiency of field geological mapping, and can provide technical reference for geometric precision correction of high resolution remote sensing images in complex terrain areas.

  • 图  1   研究区Google earth卫星遥感图

    Figure  1.   Google earth satellite remote sensing map in the study area

    图  2   基于1:50000地形图对遥感图进行几何精校正

    Figure  2.   Remote sensing map precisely corrected based on topographic map(1:50000)

    图  3   校正前(a)和校正后(b)SPOT7图像

    Figure  3.   SPOT7 images before correction(a) and after correction(b)

    图  4   研究区野外典型露头点处校正后SPOT7遥感图像

    Figure  4.   Corrected SPOT7 remote sensing image of typical outcrops in the field of the study area

    图  5   SH03点处校正前的SPOT7图像(a)、SH03点处野外露头(b)和SH03点处校正后的SPOT7图像(c)

    Figure  5.   SPOT7 image before correction(a), photo of outcrop SH03(b)and after correction(c) at outcrop SH03

    图  6   SH04点处校正前的SPOT7图像(a)、SH04点处野外露头(b)和SH04点处校正后的SPOT7图像(c)

    Figure  6.   SPOT7 image before correction(a), photo of outcrop SH04(b)and after correction(c) at outcrop SH04

    图  7   SH05点处校正前的SPOT7图像(a)、SH05点处野外露头(b)和SH05点处校正后的SPOT7图像(c)

    Figure  7.   SPOT7 image before correction(a), photo of outcrop SH05(b)and after correction(c) at outcrop SH05

    表  1   研究区野外典型露头点坐标

    Table  1   Coordinates of the typical outcrops in the study area

    点号 X Y 典型露头
    SH01 E93°48′33.8652" N38°36′34.488" 灰绿色中细粒辉长-闪长岩脉宏观特征
    SH02 E93°53′16.0152" N38°39′11.898" 灰色中粗粒片麻状石英闪长岩及其中发育的浅肉红色中细粒正长花岗岩脉
    SH03 E93°55′22.6344" N38°36′15.6888" 中粗粒钾化花岗岩脉,晚期的细粒辉长岩侵入其中
    SH04 E93°55′44.436" N38°34′57.36" 灰白色花岗细晶岩脉宏观特征
    SH05 E93°57′22.1436" N38°36′54.7056" 灰白色细晶花岗岩脉特征
    SH06 E93°57′40.8024" N38°35′5.928" 灰黑色石英片岩与大理岩接触部位
    SH07 E93°58′30.2484" N38°35′21.1884" 黄色云母片岩夹灰绿色绿泥石英片岩
    SH08 E93°59′43.8432" N38°38′34.5444" 灰黑色中粒辉长岩及其中发育的大理岩透镜体
    SH09 E93°59′40.1172" N38°32′21.3036" 灰褐色黑云斜长片麻岩中的浅色脉体,发育揉流褶皱
    SH10 E93°59′53.4876" N38°35′55.5252" 灰绿色中细粒闪长岩宏观(硅化、褐铁矿化强烈)
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图(7)  /  表(1)
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-09-25
  • 修回日期:  2021-04-19
  • 网络出版日期:  2023-08-15
  • 刊出日期:  2021-04-14

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