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一种基于分形理论的矿化异常信息挖掘方法,其特征在于，包括以下步骤:1)采集工作区内的高光谱遥感影像和多光谱遥感影像；2)对多光谱数据进行预处理，包括几何校正与辐射校正；根据处理后的多光谱遥感影像数据进行岩石信息提取，得到地质构造线划图，依靠纹理和灰度特征进行岩性识别，并进行控矿构造与蚀变带提取；3)根据高光谱遥感影像数据提取岩石种类，进行矿物识别；3.1)对高光谱数据进行预处理：包括：3.1.1)未定标和受水汽影响波段的去除；3.1.2)坏线修复：对影像数据进行逐波段检查,并记录存在坏线的波段和相对应的列号，参用其相邻的行或列的平均值修复；3.1.3)辐射纠正：采用IAR Reflectance定标工具用于将图像标准化成一景平均波谱；3.1.4)大气纠正；3.2)将矿物识别光谱划分为两个区域，即小于1000nm的光谱区和大于2000nm的光谱区；在这两个光谱区中分别进行不同光谱机制矿物离子化合物的识别；3.3)以整个光谱曲线作参量，利用光谱分解模型进行矿物识别与丰度信息提取，从高光谱数据中提取出造岩矿物在工作区内的分布；所述光谱分解模型是建立在双反射理论以及不同地物对光谱响应的差异之上构造的光谱模型；4)根据矿物识别结果和控矿构造与蚀变带获得岩石矿物种类分布图；5)根据岩石矿物种类分布图进行地质异常信息提取：5.1)根据岩石矿物种类分布图获得含矿元素密度分布图；5.2)利用分形理论，根据含矿元素密度分布图进行局部奇异性分析；5.3)对含矿元素密度分布图进行网格划分，给定某尺度ε，由公式：ρ∝ε<sup>α‑2</sup>，计算网格的奇异性指数α值，可得到一系列的α值，并统计不同α值下的N<sub>α</sub>(ε)数；改变尺度ε，重新确定α值的范围及N<sub>α</sub>(ε)数；对于某一定值α，绘制N<sub>α</sub>(ε)与ε图，若呈现直线，则α满足分形特征,直线的斜率为其分形值；若对于所有的α值均满足直线，则具有多重分形特征，所有直线的斜率组成了多重分形谱函数。 |
