Hyperion高光谱影像在油砂分布遥感预测中的应用

"基于Hyperion数据的油砂分布遥感研究 (2016年) - 吉林大学学报(地球科学版)" 这篇2016年的科研论文深入探讨了利用Hyperion高光谱影像技术在识别和预测油砂分布方面的应用。油砂是一种非常规油气资源，其分布的探测对于能源开发具有重要意义。文章基于油砂中烃类微渗漏及其光谱特征的原理，通过分析Hyperion数据中的波谱信息来确定油砂的有利分布区域。 研究首先指出，油砂的存在可能导致烃类微渗漏，这种渗漏会在地表产生特定的异常现象。在低植被覆盖地区，这些异常主要表现为矿物异常；而在中高植被覆盖区，则更多地表现为植被异常。作者利用归一化植被指数（NDVI）来量化地表植被的覆盖程度，根据不同NDVI范围，采取不同的异常提取方法。当NDVI值在0.0到0.4之间时，采用光谱角制图法（SAM）来识别矿物异常；在NDVI值位于0.4到0.7及0.7到1.0的区间，分别利用Lichenthaler指数（LIC）和Carter指数（CTR）提取植被异常信息。 为了确保提取的异常信息确实与油砂中的烃类微渗漏有关，研究者采用了野外油砂的反射光谱作为端元，通过光谱角分类方法进一步筛选油砂信息。这种方法有助于提高识别的准确性，减少误判的可能性。 此外，文章还可能涉及了数据预处理、异常检测的优化策略、以及遥感图像分析的统计方法。通过这样的综合分析，论文旨在建立一套有效的油砂分布遥感探测技术，为油砂资源的勘查提供科学依据，并对类似地质条件下的油气资源探测提供参考。 这篇论文展示了Hyperion高光谱数据在地球科学领域的潜力，特别是在非常规能源探测中的应用。通过结合地质知识和先进的遥感技术，研究人员能够更准确地定位和预测油砂分布，从而促进能源的可持续开发。