地球化学景观的异常圈定方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种地球化学景观的异常圈定方法、装置、电子设备和存储介质，涉及卫星遥感图像分析技术领域，包括：确定地面指定区域的数字高程数据、采样点并构建样本集水区；进行三维背景元素含量校正得到去除不同岩石单元中的背景元素含量；计算上游沉积物贡献区域面积、地形的粗糙度指数和平均坡度，计算上游沉积物贡献潜力，对样本集水区进行下游稀释校正得到各个样本集水区的元素含量残差，结合浓度

【技术实现步骤摘要】
…
, m）；为由第j个岩性单元贡献的加权平均元素含量；为第i个SCB的实测元素含量；为经过校正的该单元背景元素含量。
[0007]在可选的实施方式中，根据上游沉积物贡献区域面积、地形的粗糙度指数和平均坡度计算各个样本集水区的上游沉积物贡献潜力，包括：基于地形的粗糙度指数计算上游贡献面积的平均加权系数；根据上游沉积物贡献区域面积、上游贡献面积的平均加权系数和平均坡度计算各个样本集水区的上游沉积物贡献潜力。
[0008]在可选的实施方式中，基于地形的粗糙度指数计算上游贡献面积的平均加权系数，包括：其中，W为上游贡献面积的平均加权系数；RI为指定地面区域的粗糙度指数；RI
MAX
为指定地面区域粗糙度指数的最大值。
[0009]在可选的实施方式中，根据上游沉积物贡献区域面积、上游贡献面积的平均加权系数和平均坡度计算各个样本集水区的上游沉积物贡献潜力，包括：其中，D
up
为上游沉积物贡献潜力；A为上游贡献面积（m2）；为上游贡献面积的平均加权系数；为平均坡度（m/m）。
[0010]在可选的实施方式中，基于所述背景元素含量和所述上游沉积物贡献潜力对样本集水区进行下游稀释校正，得到各个样本集水区的元素含量残差，包括：通过以下下游稀释校正公式进行下游稀释校正为：其中，为下游稀释校正后的元素含量残差；为第i个样本集水区的上游贡献面积；K为上游沉积物贡献潜力系数，上游沉积物贡献潜力系数与所述上游沉积物贡献潜力具有对应关系；为第i个样本集水区的实测元素含量，为经过校正的样本集水区的背景元素含量。/>[0011]第二方面，本专利技术提供一种地球化学景观的异常圈定装置，所述装置包括：影像处理模块，用于采集多景卫星遥感影像，基于所述多景卫星遥感影像确定地面指定区域的数字高程数据；样本集水区构建模块，用于根据所述数字高程数据确定采样点，并基于所述采样点构建样本集水区；背景元素含量校正模块，用于对所述样本集水区进行三维背景元素含量校正，得到去除不同岩石单元中的背景元素含量；第一计算模块，用于基于所述数字高程数据计算上游沉积物贡献区域面积、地形的粗糙度指数和平均坡度；第二计算模块，用于根据上游沉积物贡献区域面积、地形的粗糙度指数和平均坡度计算各个样本集水区的上游沉积物贡献潜力；下游稀释校正模块，用于基于所述背景元素含量和所述上游沉积物贡献潜力对样本集水区进行下游稀释校正，得到各个样本集水区的元素含量残差；拟合模块，用于将所述元素含量残差与浓度
‑
面积分型模型进行拟合，将拟合线的断点作为识别河流沉
积物化学异常分类的阈值；异常圈定模块，用于根据所述阈值圈定河流沉积物地球化学景观的单一元素异常区。
[0012]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机可执行指令，所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现前述实施方式任一项所述的地球化学景观的异常圈定方法。
[0013]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现前述实施方式任一项所述的地球化学景观的异常圈定方法。
[0014]本申请提供的地球化学景观的异常圈定方法、装置、电子设备和存储介质的有益效果：通过卫星遥感图像获取地貌图像，集合下游稀释校正公式，圈定的异常区域范围更精准，与已知矿点的重合率更高，具有更高的含矿概率；利用卫星遥感图像分析方法，和传统地球化学分析方法相比，具有方便、快捷、精准等优势，可以节省实地测量地形数据的人力和物力资源。基于立体像对获取的数字高程数据对于中小范围研究区来说效率更高，分辨率更高，数字化分析的结果更准确。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1为本申请实施例提供的一种地球化学景观的异常圈定方法的流程图；图2为本申请实施例提供的DEM数据获取流程图；图3为本申请实施例提供的另一种地球化学景观的异常圈定方法的流程图；图4为本申请实施例提供的研究区位置、地质情况和样品位置示意图；图5为本申请实施例提供的一种河流上游与下游连通性示意图；图6为本申请实施例提供的研究区域的数字地形分析结果图；图7为本申请实施例提供的校正后的残差与C
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A模型的拟合对数图；图8为本申请实施例提供的绘制的河流沉积物地球化学异常图；图9为本申请实施例提供的结果的预测
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面积（P
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A）图；图10为本申请实施例提供的一种地球化学景观的异常圈定装置的结构图；图11为本申请实施例提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
[0017]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0018]因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护
的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0019]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0020]识别河流沉积物地球化学数据中的异常点是矿产勘探中最热门的话题之一。从河流沉积物的地球化学数据中识别地球化学异常可以为仍处于初级阶段的矿产勘探提供重要信息。
[0021]河流沉积物地球化学数据可以根据流域和地貌的不同分为离散场或连续场。连续场的河流沉积物地球化学数据是基于各种插值技术获得的，如反距离加权法、克里金法和多分形插值法等。为了区分连续场河流沉积物地球化学数据中的异常和背景，前人提出了空间域的浓度
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面积（C
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A）分形模型、频率域的频谱
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面积（S
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A）多分形模型等。近年来，各种机器学习和深度学习算法也被广泛开发并应用于地球化学异常的测绘。然而，河流沉积物的化学成分多来自于集水盆地上游岩石和土壤的风化和侵蚀。因此，上述基于内插法的技术忽视了地貌和流体力学因素，即运输和沉积的过程。针对这一问题，有学者提出通过绘制离散的河流沉积物地球化学数据异常图来解决。绘制方法包括通过样本集水盆地（SCB）、河流顺序、扩展样本流域（ESCB）和加权排水流域（WDCB）等进行分析。在这些方法中，与相邻样本相连的离散区域内的浓本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种地球化学景观的异常圈定方法，其特征在于，所述方法包括：采集多景卫星遥感影像，基于所述多景卫星遥感影像确定地面指定区域的数字高程数据；根据所述数字高程数据确定采样点，并基于所述采样点构建样本集水区；对所述样本集水区进行三维背景元素含量校正，得到去除不同岩石单元中的背景元素含量；基于所述数字高程数据计算上游沉积物贡献区域面积、地形的粗糙度指数和平均坡度；根据上游沉积物贡献区域面积、地形的粗糙度指数和平均坡度计算各个样本集水区的上游沉积物贡献潜力；基于所述背景元素含量和所述上游沉积物贡献潜力对样本集水区进行下游稀释校正，得到各个样本集水区的元素含量残差；将所述元素含量残差与浓度
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面积分型模型进行拟合，将拟合线的断点作为识别河流沉积物化学异常分类的阈值；根据所述阈值圈定河流沉积物地球化学景观的单一元素异常区。2.根据权利要求1所述的地球化学景观的异常圈定方法，其特征在于，采集多景卫星遥感影像，基于所述多景卫星遥感影像确定地面指定区域的数字高程数据，包括：通过高分辨率卫星搭载的传感器对地面指定区域以同轨或者异轨的方式进行立体观测，采集多景卫星遥感影像，并确定同一地面景物的立体像对；根据相机模式构建影像金字塔；基于预设地面控制点在所述影像金字塔进行外定向，并通过光束平差区域网法进行空中三角测量；提取地面指定区域的数字高程数据。3.根据权利要求1所述的地球化学景观的异常圈定方法，其特征在于，采用以下公式对所述样本集水区进行三维背景元素含量校正：所述样本集水区进行三维背景元素含量校正：其中，为第i个SCB中第j个岩性单元的三维表面积（i=1, 2,
ꢀ…
, n; j=1, 2,
ꢀ…
, m）；为由第j个岩性单元贡献的加权平均元素含量；为第i个SCB的实测元素含量；为经过校正的该单元背景元素含量。4.根据权利要求1所述的地球化学景观的异常圈定方法，其特征在于，根据上游沉积物贡献区域面积、地形的粗糙度指数和平均坡度计算各个样本集水区的上游沉积物贡献潜力，包括：基于地形的粗糙度指数计算上游贡献面积的平均加权系数；根据上游沉积物贡献区域面积、上游贡献面积的平均加权系数和平均坡度计算各个样本集水区的上游沉积物贡献潜力。
5.根据权利要求4所述的地球化学景观的异常圈定方法，其特征在于，基于地形的粗糙度指数计算上游贡献面积的平均加权系数，包括：其中，W为上游贡献面积的平均加权系数；RI为指定地面区域的粗糙度指数；RI
MAX
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【专利技术属性】
技术研发人员：向杰，邹谢华，王宇翔，颜秋宇，严煦，邢凯，温鹏飞，陈志勇，
申请(专利权)人：中国矿业报社，
类型：发明
国别省市：