地质遥感概述

遥感地质，地质学分支学科，又称地质遥感，是综合应用现代遥感技术来研究地质规律，进行地质调查和资源勘察的一种方法。

以下节选《地质遥感：概述》论文的概念与原理、遥感技术关键特征等部分内容，文章题目为《地质遥感：概述》(Geological Remote Sensing: An Overview)。

地质遥感是现代地质调查的重要内容。本章全面概述了遥感技术在地质研究中的原理和应用，重点介绍了先进平台负载利用、智能数据处理方法和地质遥感应用方面的最新突破。此外，它强调了与数据解释、数据限制和操作限制相关的挑战，指出了解决这些问题的进一步研究方向。

地质遥感概念与原理

地质遥感是利用遥感技术研究地球地质特征的交叉学科领域。利用各种遥感传感器，包括卫星、航空遥感、地面测量仪器和地质调查设备，可获得地球表面和地下的信息，帮助科学家了解地质结构、岩石类型和矿产资源。

地质遥感的关键原理是基于电磁频谱，电磁频谱可以涵盖一定范围的电磁辐射频率，包括可见光、红外和微波辐射。不同的地质材料以独特的方式与特定波长相互作用，从而根据其光谱特征识别和区分各种地质特征。有了这些信息，地质学家进一步利用图像处理技术，包括图像增强、分类和特征提取，提取有关地球表面的有价值的信息，实现地质结构、矿物和其他相关特征的识别。

地质研究关键遥感技术

地质研究中使用的遥感技术主要有多光谱和高光谱、雷达、热红外和激光雷达遥感，其原理如下：

• 多光谱遥感使用传感器捕获多个波长范围的表面反射或辐射数据。 不同的岩石和矿物在不同的波长下表现出不同的光谱特征。 例如，铁矿石在可见光和红外光谱范围内具有特定的光谱特征， 可用于检测铁矿床。

• 高光谱遥感是多光谱遥感的进一步发展， 它提供了更多的光谱通道和更精细的光谱分辨率。 这使得科学家能够更准确地识别不同的矿物和岩石类型。

• 雷达遥感利用可以穿透云层和植被的微波辐射来获取地表和地下的更多信息。 这对于研究地质构造和地下地质特征很有用。 雷达遥感还可以检测地表形变， 用于监测地震活动和地质灾害。

• 热红外遥感可用于识别与不同材料和过程相关的温度变化， 从而识别热异常，例如热液活动和火山喷发， 这对于地质研究和灾害评估至关重要。

• 光探测和测距 (LiDAR) 技术使用激光脉冲来测量到地面的距离， 生成地形和表面特征的高精度 3D 表示。 它可用于创建高分辨率数字高程模型（DEM）、分析地表形态和识别地质结构。

地质遥感解译的关键特征

遥感技术主要依赖于提取对表示地质信息至关重要的各种特征，包括地球表面和地下的地质成分、结构和动力学。使用遥感可以提取的关键特征包括：

• DEM特点：雷达遥感可以提供准确的地形数据， 这对于创建DEM和表征地形特征至关重要。 这些信息是识别地貌、地质结构和地表过程的关键特征。

• 光谱特征：光谱特征可以包括不同矿物或岩石类型的特定反射模式， 可以通过多光谱或高光谱遥感技术检测到。

• 点云特征：点云数据提供地球表面 3D 结构的详细表示， 有助于识别悬崖、山谷和其他地形元素等地质特征。 这可用于研究地貌和地质结构的更精细细节， 从而更全面地了解地球表面。

• 温度异常：温度的变化可能表明某些地质现象的存在， 例如热液活动或地下结构。

• 雷达成像特点：雷达反向散射可以捕获反向散射信号， 从而识别表面粗糙度、地下结构和不同的材料特性， 包括地表以下的材料，例如基岩和沉积层。

• 时间序列变化信息：时间序列变化信息可以表征地表形变， 从而可以监测地面沉降、构造运动等地质过程。

地质研究遥感技术体系

岩性研究遥感技术的技术方法体系包括以下几个部分：

• 图像处理：辐射、几何、大气校正、图像融合、滤波等图像预处理技术， 提高遥感图像的质量和可解释性， 实现更准确的岩性分析。

• 影像解译：遥感地质解译是指从遥感影像中提取遥感地质信息的过程， 主要包括岩性地层解译以及构造解译。 遥感地质图像解译包括目视解译、人机交互解译等。 遥感地质解译经历了从人工解译到半自动解译， 正在向全智能解译方向发展。 地质遥感影像智能解译是指利用人工智能技术对遥感影像地质信息进行自动化、智能化解译。

• 图像分析：专家可以利用光谱特征分析和先进的分类算法， 根据各种岩性单元、矿物成分和地质结构独特的光谱特征来识别和绘制地图， 从而对不同的岩石类型和地质构造进行分类。

• 可视化：通过遥感数据和地理空间软件工具的分析， 可将地质信息可视化并分析其空间分布以供进一步应用。

地质遥感应用

基于遥感技术，地质学家可以收集全面、准确的数据，这对于在矿产勘探、环境管理和减轻自然灾害等各个领域做出明智的决策至关重要。

地质遥感空间技术可分为两个尺度：一是针对成矿区带，利用卫星遥感数据，特别是近年来获取的高光谱卫星数据，优化找矿区域；其次，在重点勘查区域，利用航空或无人机遥感数据确定找矿目标区。

充分发挥基础研究优势，在地质遥感解译理论创新和宏观解译技术方法攻关中发挥重要作用，重点研究多模态遥感空间的特殊响应，以及陆地质量聚集和扩散过程中的时间光谱模式。要以专题地质遥感测图为把柄，继续深化对重点成矿区和重点含油气盆地总体框架的认识，着力解决岩石关键基础地质问题陆块聚集和分散过程中的地层学、构造学等。迫切需要着力解决岩石关键基础地质问题，

其主要应用领域的其他详细说明如下：

• 地质结构识别：遥感可以帮助地质学家识别各种地质特征， 如岩层、断层、褶皱和沉积结构，并有效地绘制大面积的空间分布图。

• 矿物勘探和测绘：不同矿物表现出可以使用遥感技术检测到的特征光谱特征， 可用于定位潜在矿产资源并更有效地规划勘探活动。

• 地形分析和测绘：DEM和激光雷达点云等遥感数据可以提供对地形分析和 测绘至关重要的详细地形信息。 地质学家可以创建准确且高分辨率的地球表面地图， 使他们能够详细研究地形特征和地貌。

• 环境影响评估：时间序列遥感可用于监测和评估人类活动（例如采矿）对当地环境的影响， 通过跟踪植被覆盖、土壤成分的变化， 使他们能够评估这些活动随时间推移对环境的影响。

• 自然灾害评估：同样，时间序列遥感可用于分析地表特征和变形模式的变化， 以评估和监测各种自然灾害，包括滑坡、地震和火山爆发， 地质学家可以更好地了解导致这些危险的过程， 并开发预警系统以减轻其潜在影响。

地质遥感研究进展

地质遥感技术是随着遥感技术的发展和地质工作应用和服务范围的不断扩大而迅速发展起来的一门新兴学科。未来地质遥感的发展趋势将集中于高精度先进有效载荷、超轻超小型在轨智能路径，形成全球及重要区域的周期性监测能力。

有效载荷：从单一光学传感器发展到新型多模态传感器

20世纪60年代，美国陆地卫星主要是低分辨率光学卫星。60年来，民用科研和军事应用极大地推动了遥感卫星有效载荷的发展，从单一光学有效载荷发展到高分辨率光学遥感有效载荷（包括甚高分辨率可见光相机技术、极高分辨率光学遥感有效载荷）。高分辨率光学遥感成像技术、可见光/红外/高光谱综合遥感技术、高轨高分辨率卫星遥感技术）、高分辨率微波遥感（包括多极化相控阵系统SAR天线技术、高精度多模式SAR成像技术），具有高、中、低分辨率并存、多元素检测、数据质量稳定等特点。典型卫星已实现业务化、系列化发展，空间分辨率不断提高、重访周期缩短、卫星组网能力不断增强。发展趋势是变得更加轻量、经济、高效、灵活，使得清晰地“看到”所有类型的地面物体成为可能。

数据处理：从“粗”向“精”发展

对于大型光学微波卫星来说，摄动振动和运动成像影响其分辨率和成像质量，决定卫星能否“看得清楚”，而高精度定位、高速海量数据处理和传输共性技术则制约着卫星能否“看得清楚”。既能“定得准”又能“用得好”。因此，世界上许多国家都在推动卫星数据处理技术的发展。例如，欧洲航天局发射的Sentinel-1就是由两颗卫星Sentinel-1A和Sentinel-1B组成的系列。它们共享同一轨道平面，轨道相位差180°，可为地球连续雷达测绘提供独立运行能力。此外，我国在高速图像数据处理、存储与传输技术、高精度目标定位技术、大型遥感卫星运动成像技术、高分辨率遥感卫星摄动与振动等方面也形成了工程化成果。抑制技术，基本实现了数据处理从“粗”到“精”。

地质应用：从人机交互向全要素智能解释发展

20世纪60年代，由于空间分辨率较低，Landsat系列主要用于岩性、断层结构等区域地质背景遥感调查以及矿山环境监测。应用相对简单，判读主要通过视觉判读来实现。近年来，天地一体化对地观测系统和智能计算技术的快速发展，为遥感技术的进步和变革提供了机遇。经历了20世纪60年代至80年代以统计数学模型为核心的数字信号处理时代，以及20世纪90年代至今以遥感信息物理量化为标志的定量遥感时代，遥感信息技术如今正逐步走向成熟，进入以大数据智能分析为特征的遥感数据智能解译时代。

智能信息提取是当前遥感数据方法的必然要求。多源异构海量遥感数据不仅对计算能力提出了更高的要求，也对数据处理方法本身提出了更高的要求。传统的处理方法无法满足大遥感数据的处理精度和效率。为了满足日益增长的地质遥感需求，智能信息提取方法应运而生。近年来，深度学习网络模型不断完善，地质信息提取技术取得突破。在岩土体识别、地质灾害识别等多项任务中的精度已经超过了人工识别的精度。

地质遥感智能解译

地质遥感智能解译涉及应用先进的数据分析技术，包括机器学习和深度学习图像处理算法，从遥感数据中自动提取地质信息并进行预测。它可以通过深度学习、机器学习等技术对遥感影像进行分类、识别和提取地质信息，从而实现遥感影像的自动化解译。各种有监督和无监督的机器学习方法，包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和人工神经网络（ANN），已应用于地质特征的分类和解释。

近年来，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在内的深度学习技术越来越多地应用于地质遥感领域。深度学习方法可以有效地处理大规模数据集并提取高级特征和模式，从而实现更好的识别和分类性能。

地质遥感智能解译技术体系

地质遥感智能解译关键技术体系包括以下流程：

• 数据采集​​和预处理： 首先，需要从各种来源获取与地质研究目标相关的遥感数据， 例如卫星光学、高光谱、SAR图像、航空照片或LiDAR数据， 对遥感数据进行处理以校正大气影响、传感器噪声、和其他文物。 校准对于确保数据的准确性和一致性至关重要， 从而能够可靠地分析地质信息。

• 图像增强与多源数据融合： 应用图像增强技术可以提高遥感数据的质量， 并可以减少有限可用样本的影响。融合光学和雷达图像等多个数据源， 以受益于不同传感器的优势互补，并获得对地质特征的更全面的了解。

• 遥感影像手动分析： 执行手动遥感分析可以为智能模型生成更多标签， 以便更好地从表面特征中识别特定的矿物成分。

• 智能建模： 这一步是利用机器学习和深度学习算法来自动解释复杂的地质数据， 从遥感图像中提取特征并训练模型来识别模式并对岩性进行分类。 特征提取包括识别和提取岩石类型、地貌、植被、水体等地质特征。 特征提取方法可以基于光谱、空间和时间特征， 例如像素的光谱特性、纹理、形状和空间关系。在算法方面， 常用的算法有SVM、RF、CNN等。这些算法可以根据特征提取的结果对地质特征进行分类， 并不断学习和提高解释的准确性。

• 空间分析和 GIS 集成： 将遥感数据与地理信息系统 (GIS) 集成可以帮助执行更好的空间分析。 GIS 工具可用于分析地质单元之间的空间关系， 创建矢量地质图，并通过智能模型为决策提供有价值的见解。

• 光谱分解和矿物测绘： 如果使用高光谱遥感，应用光谱分解技术可以根据不同矿物的光谱特征来识别和制图， 并提取有关矿物成分和分布的详细信息， 以便于准确的地质制图和矿产资源评估。

地质遥感智能解译优势

地质遥感数据的智能解释具有多种优势。首先，它能够实现复杂地质特征的自动分析，利用机器学习和深度学习算法减少人工耗时的任务，地质学家可以高效处理大量遥感数据，从而提高数据分析和解释的效率。此外，智能解译技术可以通过识别传统解译方法无法辨别的地质遥感数据中的微妙模式和关系，显著提高地质特征提取和分类的精度。这为地质学家提供了宝贵的见解和信息，以便在各种地质应用（包括矿产勘探、环境管理和地质灾害评估）中做出明智的决策。

地质遥感面临的挑战和未来方向

地质遥感现状的差距与挑战

虽然地质遥感智能解译在地质研究中取得了重大进展，但该领域的现状仍然存在一些挑战。其中一些包括：

• 缺乏地面真实数据：地面调查仍然是当今地质研究中验证遥感研究的必要步骤。 但获取和验证地面实况数据可能很困难且昂贵， 特别是在偏远或交通不便的地区， 例如高海拔、高坡度和茂密植被覆盖的地区。

• 解释的不确定性：不确定性会影响所得出的地质信息的准确性和可靠性。 造成这种不确定性的因素有多种， 包括数据分辨率的限制、光谱特征的变化以及地质特征的复杂性。 大气干扰、传感器噪声和数据采集错误的存在会进一步增加不确定性。 此外，图像解释的主观性和对专家判断的依赖可能会带来额外的不确定性， 特别是在处理复杂的地质结构和异质地形时。

• 数据集成与融合：由于时空错位、数据源异构等问题， 不同遥感平台和传感器的影像数据集成以及与其他地理空间数据源的融合目前还没有很好地实现等。

• 精度不足：人工智能、机器学习、 深度学习算法等先进数据处理技术在自动特征提取和精确地质解释方面的精度仍不能满足实际应用的需求。开发适合地质遥感应用的更强大、 更高效的算法对于增强数据分析和解释能力至关重要。

地质遥感研究方向

为了更好地开展地质遥感工作并应对上述挑战，未来的方向和机遇可能包括以下内容：

• 开发能够增强数据集成和融合的先进方法非常重要。 通过设计和使用不同的网络层和结构， 可以增强不同数据特征的集成。

• 迁移学习是一种机器学习技术， 它使用从一个领域获得的知识来解决另一个领域的相关问题。 当目标数据集较小或由于计算限制或数据可用性有限而从头开始训练深度学习模型不可行时， 它可能是一种潜在的方法。 迁移学习有助于提高模型在新任务上的性能。

• 关键地质概念、特征、过程、建模参数和现有地质图等先验知识可能有助于遥感数据的有效解释和分析。 利用知识图谱或GIS工具将先验知识融入解释过程中， 可以得出有关地质构造或地质过程的准确结论。

本文内容来源于网站：https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-99-8997-3_1，由小编整理编译。

参考文献和链接：

• [1] Weitao Chen, Xianju Li, Xuwen Qin & Lizhe Wang

• [2]SPRINGER LINK/Geological Remote Sensing: An Overview https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-99-8997-3_1