4.2 分類規(guī)則
根據(jù)以上的分類模型，把屬于同一類但從不同的像元點得到的亮度值，既相應的波譜響應畫在同一平面內(nèi)，把測量空間正確地分割成不同的判決區(qū)域，使每個判決區(qū)域都對應于一個特定的可分類別（見圖3），把任何一個落入某一判決區(qū)域的測量矢量正確地歸屬到與該判決區(qū)域想對應的判決中去[3]。在北山金礦區(qū)干涸河流在遙感圖象中表現(xiàn)的是顯明的白色，所以在分類時不予以考慮，簡單分為礦點和戈壁兩類地物。 由圖3可見，已知礦點和戈壁之間存在明顯的區(qū)別，既我們可以把測量空間中的某些局部區(qū)域與特定的地面覆蓋類型聯(lián)系起來，也就是說北山金礦區(qū)的地面地物類型是可分的。
根據(jù)鑒別函數(shù)的構(gòu)造規(guī)則，建立以下的鑒別函數(shù)：
0.9235x+17.293-y=0
這樣，礦化點的灰度植（x，y）應該滿足以上的方程，但在實際中存在一定的誤差，所以不可能都等于零，我們在這里規(guī)定一個閾值10，若這個差值小于10就屬于礦化點，相反的，若這個閾值大于10則屬于戈壁。
4.3 分類處理技術實施
本次工作的圖象處理過程都是在ENVI軟件中實現(xiàn)的，首先根據(jù)以上的鑒別函數(shù)進行如下的波段匹配（BandMath）運算模型：
在波段運算的基礎上進行密度分割（Density Slice），把研究區(qū)的地物劃分為兩種類型，即：小于、等于10的劃歸為礦化點類，而大于10的劃歸為非礦化點類，后者與本次找礦預測無關，見圖4。 圖4 遙感影像密度分割與解譯圖
1－蝕變帶；2－預測靶區(qū)；3－扭曲帶 5 結(jié)論和建議
5.1 結(jié)論
第一，通過對北山金礦區(qū)礦化點的密度分割圖分析解譯，由圖可見礦化點表現(xiàn)為分布在灰度背景中的紅色不連續(xù)班塊，北山金礦區(qū)的左側(cè)有一個與北山金礦相連的扭曲帶，可能是在成礦過程中受南北向的應力而產(chǎn)生的變形，具體情況還待證明。
第二，在遙感影象中，同物異譜和異物同譜是一種很普遍的現(xiàn)象，如在本次的提取工作中，在暗色背景下也有紅色的斑塊，但比起礦化點來說，分布比較連續(xù)，通過與研究區(qū)的地質(zhì)背景想比，可以排除是礦化點的可能。
第三，通過對比分析，在礦區(qū)共圈定出3個預測靶區(qū)和6個規(guī)模較小的蝕變帶，其中一級靶區(qū)2個，二級靶區(qū)1個，具體見圖4。
5.2 建議
第一，在北山金礦右側(cè)找礦的基礎上，可以嘗試在其左進行找礦。
第二，在提取出的礦化區(qū)作進一步的物、化探工作，為下一步找礦提供依據(jù)。
第三，以Quickbird-2的高分辨率衛(wèi)星影像為基礎，在提取出的已知礦點開展“短、平、快”獲取精定位找礦信息。
第四，在北山地區(qū)開展進一步的工作，在此基礎上作進一步的勘探工作，進行采樣測定，對北山地區(qū)作更詳細分類和提取工作。為下一步的找礦工作提供依據(jù)。
參 考 文 獻
[1] 劉家遠.新疆伊吾縣北山金礦區(qū)次火山斑巖型隱伏金礦預測研究[M].地質(zhì)與勘探，2003.5，176—184
[2] 周宏文、李見為、許盛.基于統(tǒng)計模式識別的彩色圖象分割方法[J].光電工程，1999.10
[3] P.H斯韋恩S.M戴維[美].遙感定量方法[M].科學出版社 1984，1-120 The application of Quickbird-2 image and locating prognosis pattern
recognition in the gold predication of Xinjiang
【Abstrac】 The article is about the pattern recognition in the remote sensing application of North motian of Xinjiagn Yiwu，Based on the Spectrum characteristics ofdifferent geological bodies in different bands,definited discrimination function basis of statistic.Classification of different substancedensity separation basis of pattern recognition.This research Provides new information for 3 goldprospecting targetand 6 gold Alteration；Provide important information for gold prediction.
【Keywords】 pattern recognition；Classification formulate；discrimination function；density separation |
