高光谱遥感技术在地质调查中的应用分解

无人机遥感技术在地质调查中的运用随着科技的不断发展和进步，无人机遥感技术在各个领域得到了广泛应用，其中地质调查是其中之一。

无人机遥感技术通过无人机搭载的传感器，能够实现对地质环境进行高精度、高分辨率的观察和测量，为地质调查提供了全新的方式和技术手段。

一、无人机遥感技术的基本原理和优势无人机遥感技术是通过将传感器安装在无人机上，利用无人机的飞行能力，对地表进行遥感观测的一种方法。

其基本原理是利用无人机在空中飞行时，通过载荷设备搭载的传感器获取地表的信息，并将其转化为数字数据。

这些数据可以包括地形高程、地表覆盖、地下水性质等相关信息。

相比传统的地质调查方法，无人机遥感技术具有以下优势：1. 高分辨率：无人机遥感技术搭载的传感器能够以高分辨率获取地表的信息，对于地表细节的捕捉能力更加出色，能够满足地质调查中对于细微变化的观测需求。

2. 高效性：无人机的机动性和快速响应能力使得地质调查工作可以更加迅速地完成。

相对于传统的人工调查或者使用有人驾驶飞机进行遥感观测，无人机可以在更短的时间内获得更多的数据。

3. 安全性：无人机遥感技术可以减少地质调查人员在复杂、危险环境中的工作风险。

遥感技术的使用可以使得地质调查人员能够从较远的距离进行观测和测量，减少了人员接触危险区域的风险。

二、无人机遥感技术在地质调查中的应用1. 地质构造和地貌分析：无人机遥感技术可以通过获取地表数据，实现对于地质构造和地貌形态的分析。

采用高分辨率的遥感数据，结合数字地形模型（DTM）和数字表面模型（DSM），可以对地表的坡度、坡向以及地形变化等进行详细分析，帮助地质调查人员更好地理解地质构造和地貌演化。

2. 矿产资源勘探：无人机遥感技术在矿产资源勘探中有着广泛的应用。

通过搭载多光谱和高光谱传感器，无人机可以获取矿物的光谱特征和矿床地质背景，进而判断地下含矿物质的存在与分布情况。

同时，无人机可以快速勘测大面积区域，对于矿产资源的发现和储量评估具备较强的能力。

高光谱成像在遥感中的应用1. 引言遥感技术是通过对地球表面的光谱、热力、电磁辐射等信息进行测量和分析，从而获取地表信息的一种手段。

高光谱成像是遥感技术中的一项重要技术，它能够获取被观测物体在数百个连续的光谱波段上的信息。

本文将探讨高光谱成像在遥感中的应用及其优势。

2. 高光谱成像的原理高光谱成像利用一个连续的光谱范围，将被观测物体的反射、辐射或发射光谱信息以光谱图像的形式记录下来。

相比于传统的彩色图像，高光谱图像包含了更丰富的光谱信息，能够提供更多种类的地表特征。

高光谱成像技术主要依赖于高光谱成像仪器，其通过分光光栅将光分成不同的波段，然后通过具有高灵敏度和高空间分辨率的光学传感器捕捉每个波段的图像。

3. 高光谱成像在地质勘探中的应用地质勘探是指通过对地质构造、矿产资源等进行调查和研究的一种手段。

传统的地质勘探通常依赖于地质样品的采集和实地勘探，而高光谱成像技术能够通过对地表光谱数据的分析，准确识别出不同的地质类型。

例如，高光谱成像可以用于矿产资源的预测和探测，通过识别不同波长下矿物质的光谱特征，可以定量地评估矿床分布和矿床类型。

此外，高光谱成像还可以用于确定地下水资源的分布情况，为地下水的开发利用提供信息支持。

4. 高光谱成像在农业中的应用农业是一个多因素综合作用的复杂系统，对农作物的监测和管理需要全面的信息支持。

高光谱成像技术可以通过对农田的高光谱图像进行分析，提供精准的作物信息。

例如，高光谱成像可以用于农作物的远程监测和应力识别。

通过分析不同波段下植被的光谱反射率，可以测量植被的生理指标，如叶绿素含量、叶面积指数等，进而判断作物生长状态和营养状况。

此外，高光谱成像还可以用于病虫害的预警和监测，通过识别不同病虫害对植物的光谱特征影响，及时发现问题并采取措施。

5. 高光谱成像在环境监测中的应用环境监测是指对环境污染、资源利用和环境质量等进行监测和评价的活动。

高光谱成像技术具有高灵敏度和高空间分辨率的特点，可以对大范围的地区进行高精度的环境监测。

高光谱遥感在土壤质地识别中的应用研究概述：土壤是地球上非常重要的资源之一，对于农业生产、生态环境和水资源管理具有重要的意义。

而土壤的质地是土壤的基本特性之一，对于农业生产和土地利用规划起着至关重要的作用。

传统的土壤质地识别方法需要进行大量的野外调查和实验室测试，耗时耗力且成本高昂。

而高光谱遥感技术能够获取土壤光谱信息，可通过对光谱数据的分析，实现对土壤质地的自动、快速、准确识别。

一、高光谱遥感技术简介高光谱遥感是指利用遥感卫星或航空遥感平台获取地物连续光谱的技术。

与传统遥感技术相比，高光谱遥感能够提供地物更丰富、更准确的光谱信息，有效地提高了对地物的识别能力。

高光谱遥感数据通常包含了成百上千个窄带的光谱波段，覆盖了可见光、近红外和短波红外等范围。

二、高光谱遥感在土壤质地识别中的应用1. 土壤光谱特征分析高光谱遥感技术通过获取土壤的光谱特征，能够发现土壤质地与光谱之间的关系。

对土壤光谱数据进行分析可以获得不同波段对土壤质地的敏感性信息。

例如，通过对可见光和近红外波段的反射率进行分析，可以发现不同质地土壤在光谱曲线形状上的差异，从而实现对土壤质地的初步区分。

2. 光谱指数方法光谱指数是一种通过计算光谱波段间的比值或差值来表征地物特征的方法。

在土壤质地识别中，常用的光谱指数包括归一化差异植被指数（NDVI）、土壤调查等级指数（SCI）等。

这些指数通过光谱数据进行计算，能够从土壤光谱中提取出与土壤质地相关的特征，达到快速准确识别土壤质地的目的。

3. 光谱分类方法光谱分类方法是利用计算机算法对高光谱遥感数据进行处理和分析，将地物进行分类。

其中最常用的方法是基于支持向量机（SVM）算法的分类。

该方法通过训练样本对土壤质地进行分类器的训练，然后使用训练好的分类器对未知样本进行分类，即可以对土壤质地进行自动识别。

光谱分类方法能够在较高的精度下对土壤质地进行分析，实现了对大规模土地的快速识别。

三、高光谱遥感在土壤质地识别中的优势与挑战1. 优势（1）高光谱遥感技术可以快速获取大面积土地的光谱信息，提供了便捷的数据来源。

生态地质环境调查航空高光谱遥感技术规程本规程适用于生态地质环境调查中的航空高光谱遥感技术，旨在规范技术应用过程，提高调查数据质量和效率。

一、调查区域划分
根据调查目的和需求，将调查区域进行合理划分，确定调查范围、边界和分区。

二、数据获取
1、飞行计划编制
根据调查目的和需求，编制飞行计划，包括飞行线路、高度、速度、相机参数等。

2、数据采集
按照飞行计划进行数据采集，确保数据质量和稳定性。

3、数据处理
对采集的数据进行预处理、辐射校正、大气校正、几何校正等处理，生成多光谱图像和数字高程模型等数据产品。

三、数据解译
1、光谱特征提取
根据调查目的和需求，提取关键光谱特征，如植被指数、土壤指数、水体指数等。

2、信息提取
基于光谱特征，提取调查区域的地质、地貌、植被、水体等信息。

3、数据分析
对采集的数据进行统计分析和空间分析，得出定量和定性信息。

四、数据应用
根据调查结果，提出科学建议和对策，支持生态环境保护和资源管理决策。

五、质量控制
1、数据质量检查
对采集的数据进行质量检查，发现问题及时纠正。

2、实地验证
结合实地调查验证遥感数据结果，进一步提高数据可靠性和精度。

六、安全管理
1、飞行安全保障
遵守航空安全规定，制定飞行保障计划，确保飞行安全。

2、数据保密
遵守信息安全规定，保护数据机密性和完整性。

七、环境保护
遵守环境保护法律法规，减少调查对环境的影响，保护生态环境。

高光谱遥感在矿产资源调查中的应用综述摘要：本文简要介绍了高光谱遥感技术矿物光谱识别机理，较详细地介绍了高光谱数据处理和分析技术及发展程度，并系统地阐述了国内外高光谱遥感技术在矿产资源调查应用方面的发展概况，最后指出了高光谱在矿产资源调查领域中的应用及其发展方向。

关键字：高光谱遥感，数据处理技术，矿产资源调查0 引言所谓高光谱遥感，即高光谱分辨率遥感，指利用很多很窄的电磁波波段（通常<10nm）从感兴趣的物体获取有关数据；这种数据能够以足够的光谱分辨率区分出那些具有诊断性光谱特征( Diagnostic Spectral Feature )的地表物质，这一点在地质矿物分类及成图上具有广泛的应用前景[1]。

目前，常用的高光谱探测的波长区间一般为0.4~2.5μm，包括了整个可见光区(0.4~0.7μm)、近红外区（0.7~1.1μm）与短波红外区（1.1~2.5μm），共有几百个波段，所有波段排列在一起能形成一条连续的完整的光谱曲线；高光谱数据是一个光谱图像的立方体，其空间图像维描述地表二维空间特征，其光谱维揭示图像每一像元的光谱曲线特征，由此实现了遥感数据图像维与光谱维信息的有机融合[2]。

矿物光谱研究表明，岩石矿物在0.4~2.5μm之间具有一系列可诊断性光谱特征信息，这些特征的带宽多在10~20μm之间[3]，而且不同岩石矿物和矿化蚀变具有不同的光谱特征。

由于高光谱分辨率遥感系统获得的连续波段宽度一般在10 nm以内，因此这种数据能够以足够的光谱分辨率分出那些具有诊断性光谱特征的岩石矿物。

区域地质制图和矿产勘探是高光谱遥感技术主要的应用领域之一，各种岩石和矿物在电磁波谱上显示的诊断性光谱特征可以帮助人们识别不同的矿物成分。

因此,从高光谱遥感数据中提取矿物的光谱信息，然后直接根据其诊断性光谱特征区分矿物或自动判别矿物类型是一种有效的遥感技术方法[4]。

矿产资源调查的主要目的是寻找及探明矿产资源和调查评价区域矿产资源潜力，而利用高光谱遥感技术完全能确定某一或某些矿物在地表上的分布及其相对含量变化，从而直接提供与成矿有关的矿物分布及丰度信息。

遥感技术在地球科学中的应用研究遥感技术是一门应用于地球观测和环境监测的科学技术，对于地球科学的研究以及自然资源的管理和保护都具有重要意义。

本文将介绍遥感技术在地球科学中的应用研究，包括应用领域、技术方法、研究进展以及未来发展方向。

一、应用领域遥感技术在地球科学中的应用范围十分广泛，包括但不限于以下几个方面：1. 气象学遥感技术可用于气象卫星的观测，获取大气的温度、湿度、云量、降水等数据，进而进行天气预报、气候变化研究等工作。

2. 海洋学通过遥感技术，可以获取大洋中海水的温度、盐度、海表温度等数据，对于海洋生态、海洋环境和渔业资源的管理都有着非常重要的作用。

3. 地质学遥感技术可以获取地形、地貌、地质构造等数据，对于矿产资源的勘探和地质灾害的预警都具有十分重要的意义。

4. 生态学通过遥感技术可以获取植被覆盖情况、生物多样性等数据，能够为生态保护和生态环境的监测提供精确的数据支持。

二、技术方法遥感技术主要包括感知、传输、处理和解译四个环节。

感知是指利用遥感器获取地球表层信息的过程，其关键是选用合适的遥感数据。

传输是指将遥感数据传输至地面处理中心的过程，目前绝大部分遥感数据都采用卫星传输。

处理是将遥感数据进行合成、增强、校正等处理，得到可视化的图像和数据。

解译是将遥感数据转化为地表地貌、植被、水文等信息，应用于相关领域研究的过程。

三、研究进展随着遥感技术的不断发展，其在地球科学中的应用也在逐步拓展深入，研究进展取得了很大的成果。

1. 遥感技术在环境监测中的应用遥感技术最广泛的应用之一是环境监测。

随着全球环境变化的日益严重，环境监测变得越来越重要。

遥感技术可以提供大范围、高时空分辨率、多特征、多参数的信息，这使得其在环境变化与生态系统评估、环境污染监测、生境质量评价和碳循环研究等方面具有得天独厚的优势。

2. 遥感技术在矿产勘探中的应用矿产资源是国家经济的重要支柱，而遥感技术对于矿产勘探的支持也越来越受到重视。

高光谱遥感影像数据处理与分析技术研究遥感技术是指利用航空、航天等手段对地球表面进行观测和记录，以获取地表信息的一种手段。

其中，高光谱遥感影像数据处理与分析技术是遥感技术中的一个重要分支。

高光谱遥感影像数据具有丰富的光谱信息，能够提供更多细节和特征，因此在农业、地质、环境等领域有着广泛的应用。

本文将从数据处理和数据分析两个方面对高光谱遥感影像数据进行研究，探讨其应用前景和方法。

一、高光谱遥感影像数据处理技术1. 数据获取和预处理高光谱遥感影像数据的获取主要通过卫星、飞机等平台进行，包括可见光和红外光谱。

首先，需要对获取的原始数据进行预处理，如图像去噪、辐射校正、几何校正等。

这些步骤能够提高数据质量，为后续分析提供可靠的基础。

2. 光谱信息提取和分析高光谱遥感影像数据的独特之处在于其具有连续的光谱信息。

在光谱信息的提取和分析过程中，可以采用一些常用的算法和方法。

例如，主成分分析(PCA)能够提取影像中的主要特征，并减少数据维度，帮助人们理解数据的空间分布；线性混合模型(LMM)可用于定量分析影像中的不同物质的含量。

此外，还可以结合光谱库和分类器进行分析，以提高分类和识别的准确性。

3. 特征提取和目标检测高光谱遥感影像数据中的每个像元都包含大量的光谱信息，因此可用于进行特征提取和目标检测。

人们可以基于已知目标的光谱特征，利用聚类、分类、分割等方法，对影像中的目标进行准确识别和提取。

这些特征可以用于农作物生长监测、病害检测、水质评估等领域。

二、高光谱遥感影像数据分析技术1. 植被指数分析植被指数可以通过高光谱遥感影像数据的光谱信息计算得出，例如归一化植被指数(NVI)、修正的归一化植被指数(MNVI)等。

植被指数可以用来评估植被的生长状况、叶绿素含量、土壤水分等因素。

通过对高光谱遥感影像数据进行植被指数分析，可以提供农作物的生产效率评估、植被变化监测等重要信息。

2. 土地覆盖分类高光谱遥感影像数据能够提供更多的光谱细节，因此在土地覆盖分类中有着广泛的应用。

高光谱遥感技术在农林植被调查方面的应用高光谱分辨率遥感（简称高光谱遥感），是20世纪末迅速发展起来的一项集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机和信息处理技术于一体的全新遥感技术。

它能够获得地物的连续光谱信息，实现地物图像信息与光谱信息的同步获取，因而在地质、林业、农业、生态环境、海洋、军事等领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。

植被作为遥感观测和记录的第一表层，是遥感数据反映的最直接信息。

目前，多光谱遥感已被广泛应用于植被的长势研究、沙漠化研究、气候演变规律分析等方面，但传统的多波段遥感数据对于植被的研究和应用仍仅限于一般性的红光吸收特征与近红外的反射特征及中红外的水吸收特征波段，由于受波段宽度和波段数以及波长位置的限制，往往对植被类型不敏感，对植被长势反映不理想，而高光谱遥感在对目标的空间特征成像的同时，对每个像元可在更宽范围上，形成几十个乃至几百个窄波段连续的光谱覆盖，使更深入地考察植被光谱的响应机制和物理机制成为可能，因此成为植被和林业方面监测的强有力工具。

1. 高光谱遥感在植被调查方面的优势高光谱遥感在光谱分辨率方面的提高，使地物目标的属性信息探测能力有所增强，因此，较之全色和多光谱遥感，高光谱遥感有以下显著优势：（1）成像光谱仪所获取的地物连续光谱比较真实，能全面反映自然界各种植被所固有的光谱特征以及其间的细节差异性，从而大大提高地物分类的精细程度和准确性，使得高光谱图像数据与光谱仪地面实测光谱曲线数据之间的直接匹配成为可能。

（2）高光谱图像数据提高了根据混合光谱模型进行混合像元分解的能力，减少了土壤等植被生长背景地物的影响，从而能够获取最终光谱端元的真实光谱特性曲线数据。

（3）高光谱分辨率的植被图像数据将对传统的植被指数运算予以改进，大大提高了植被指数所能反演的信息量，使人们可以直接收获诸如植被叶面积指数、生物量、光合有效吸收系数等植被生物物理参量。

（4）提高遥感高定量分析的精度和可靠性，基于高光谱分辨率的光谱吸收特征信息提取可以完成部分植被生物化学成分（如植被干物质和水分含量等）定量填图。

遥感技术在矿产资源勘探中的应用在当今的矿产资源勘探领域，遥感技术正发挥着日益重要的作用。

它犹如一双“千里眼”，让我们能够在广袤的大地之上，更高效、更精准地探寻那些隐藏在地下的宝藏。

遥感技术，简单来说，就是不直接接触目标物体，通过接收来自目标物体反射或发射的电磁波信息，来获取有关目标物体的特征和状态。

这一技术在矿产资源勘探中的应用，为地质工作者提供了全新的视角和强大的工具。

遥感技术能够帮助我们快速、大面积地进行地质填图。

传统的地质填图方法往往需要地质人员亲自到野外进行实地考察和测量，工作强度大，效率低下，而且受地形、气候等自然条件的限制。

而遥感技术则可以通过卫星或飞机搭载的传感器，获取大面积的地表图像，这些图像包含了丰富的地质信息，如地层、岩石类型、地质构造等。

地质工作者通过对这些图像的解译和分析，可以快速绘制出地质图，大大提高了工作效率，并且能够覆盖一些难以到达的地区。

在矿产资源的勘查中，遥感技术对于识别地质构造尤为关键。

地质构造通常控制着矿产的形成和分布。

通过遥感图像，我们可以清晰地看到褶皱、断层等地质构造的形态和展布特征。

例如，大型的断裂带往往是成矿流体运移和聚集的通道，在其附近容易形成矿床。

此外，遥感技术还能够发现一些隐伏的地质构造，为寻找深部矿产提供重要线索。

遥感技术在找矿工作中的另一个重要应用是提取矿化蚀变信息。

当矿床形成时，周围的岩石会发生一系列的化学变化，形成蚀变带。

这些蚀变带在遥感图像上会表现出独特的光谱特征。

通过对遥感数据的处理和分析，利用多光谱、高光谱等技术，可以准确地识别和提取这些蚀变信息。

例如，铁染、泥化等蚀变在遥感图像上会呈现出特定的颜色和纹理特征。

一旦发现了这些蚀变信息，就意味着在其附近可能存在矿床，从而大大缩小了找矿的范围。

除了上述直接的找矿应用，遥感技术还能够为矿产资源勘探提供环境背景信息。

矿产资源的形成和分布往往与特定的地理和生态环境密切相关。

通过遥感技术，可以获取地形地貌、植被覆盖、土壤类型等信息，帮助我们了解成矿的环境条件，分析矿产资源的潜在分布区域。

利用高光谱数据进行土地利用分类研究高光谱遥感是一种广泛应用于土地利用分类的技术，它使用多光谱图像对地表物质进行识别和分类。

高光谱图像包含了数百个连续光谱波段，每个波段的反射率代表了地表不同物质的光谱响应。

因此，利用高光谱数据进行土地利用分类研究可以为土地利用规划、生态保护和资源管理等方面提供重要的信息和支持。

从模型选择到特征提取：高光谱分类的流程土地利用分类研究的流程一般包括四个步骤：模型选择、特征提取、分类器设计和精度评价。

模型选择方面，可以根据不同地区、不同光谱数据和应用目标选择适合的分类模型。

特征提取是对高光谱遥感图像进行预处理和特征提取的过程，有效的特征提取可以显著提高分类精度。

在特征提取中，可以采用光谱特征和空间特征相结合的方法提取高光谱数据的有效特征。

分类器设计的目的是寻找一种合适的方法将图像分类，如分类算法有最大似然分类法、支持向量机分类法等。

最后，根据分类结果对分类精度进行评估。

不同土地利用分类研究的应用需求对分类器模型的选择和步骤流程有所不同。

但是，特征提取作为流程中最重要的一步，直接影响了分类的效果。

常用的特征提取方法包括如下六种：（1）统计特征法：使用各种统计量：如最大值、最小值、平均值、中位数、标准差、极差等。

（2）变换特征法：通过某些变换来确定特征空间，并以特征空间作为分类基础。

（3）光谱特征法：根据不同波段反射率的大小，提取出适合不同植被类别的反射率特征值。

（4）组合特征法：通过线性或非线性组合，提取出有效特征。

（5）时空特征法：通过时间、空间和颜色等因素共同影响，提取出更为有效的特征。

（6）卷积神经网络特征法：利用卷积神经网络技术，提取到高光谱遥感图像中的更高阶特征。

利用高光谱数据进行土地利用分类的具体应用利用高光谱数据进行土地利用分类的应用涉及到许多领域。

在土地资源管理方面，高光谱遥感技术可以用于土地利用动态变化监测，土地利用变化分析和土地利用强度分析等。

通过分析和比较不同时间段遥感图像，可以根据土地利用变化的程度确定相应优化的措施。

高光谱技术的原理和应用原理高光谱技术是一种用于获取和分析广谱波长范围上的光谱数据的技术。

它与传统的光谱技术相比，能够提供更丰富和详细的信息，因为它可以在每个波长点上获取光谱数据。

高光谱技术的原理可以简单地描述如下：1.光源发射：在高光谱技术中，首先需要一个光源来发射光线。

这可以是白炽灯、激光器或其他类型的光源。

2.光线传播：发射的光线通过样本或被测对象，并传播到其中。

样本可以是土壤、植物、水体或其他材料。

3.样本反射或散射：样本对入射光的不同波长的光线进行反射、散射或吸收。

这个过程会导致光线在不同波长上的强度发生变化。

4.光谱数据采集：在经过样本后，光线被检测器接收，并将光谱数据转换成电信号。

这些信号可以是连续的或离散的，取决于检测设备的类型。

5.数据处理和分析：经过采集的光谱数据需要进行处理和分析。

这可以包括去噪、校正和模式识别等步骤。

根据应用需求，可以采用不同的处理算法和方法。

6.数据解释和应用：最后，根据处理和分析的结果，可以对数据进行解释，并将其应用到不同的领域，如农业、环境监测、医学等。

应用高光谱技术在许多不同领域中都有广泛的应用。

以下是一些常见的应用领域：1.农业：高光谱技术可以用于农作物的生长监测和疾病诊断。

通过分析植物在不同波长上的反射光谱，可以获取植物的生长状态和健康状况。

这对于农作物的管理和灾害监测非常重要。

2.环境监测：高光谱技术可以用于环境中的污染物检测和监测。

通过分析光谱数据，可以识别出水体中的有害物质、土壤中的重金属或空气中的污染物。

这对于环境保护和污染治理非常重要。

3.地质勘探：高光谱技术可以用于地质勘探和矿产资源的探测。

通过分析地表或地下的光谱数据，可以找到矿藏的迹象，并进行资源储量估计。

这对于矿业公司和勘探团队非常重要。

4.医学：高光谱技术可以用于医学成像和疾病诊断。

通过分析组织或血液样本的光谱数据，可以获取关于疾病发展和组织结构的信息。

这对于疾病的早期诊断和治疗至关重要。

浅析遥感技术在地质找矿中的应用郑显定辽宁省第三地质大队,辽宁朝阳122000摘要:近年来,科学技术飞速发展,计算机技术的运用也越来越广泛,在许多施工现场都能见到诸多智能化设备的身影,尤其是对遥感技术的运用,为广大地质工作者在进行地质勘探以及找矿工作中带来了极大的便利。

但是,遥感技术在运用中相对比较复杂,其涉及面较广,在进行地质勘探工作时受到诸多因素的影响,勘探质量容易出现偏差。

本文就遥感技术在地质找矿工作中的实际应用进行分析,以望为广大的地质勘探工作者提供借鉴与参考。

关键词:遥感技术地质找矿应用引言:随着找矿相关技术的快速发展,地质找矿事业得到了蓬勃发展。

遥感技术是找矿过程中的常用现代信息化技术,大幅度提高了找矿的质量以及效率,因此,被相关行业人士大力认可。

为了更好地帮助人们认识遥感技术在找矿过程中的作用,对遥感技术在找矿中的应用进行了分析。

1遥感技术的基本特征遥感技术在地质找矿工作中的应用,被测地质的地貌形态、地表情况等信息均可以通过影像进行传输从而进行深入分析,然后得出结果,实现远程的观测以及判断。

遥感技术的运用更加省时,可以更加准确、快速的分析出矿产资源在地表下的位置,很大程度上减少了工作人员的投入量,有效的提高了地质找矿的工作效率。

遥感技术也就是指通过电磁波、红外线以及可见光等来对目标物进行探测,从而对远距离的数据信息进行采集。

而且随着科学技术的不断发展,人们也将许多先进的科学技术应用到遥感技术当中,这就使得遥感技术的应用效果得到进一步的提高。

其中计算机信息技术的应用,已成为现代遥感技术的主要应用手段之一,它有机的将传统的地质调查方法和遥感技术相结合,这就使得人们在矿产调查的过程中,其应用效果得到了进一步的提升,进而促进了我国矿产行业的发展。

2遥感技术在地质找矿中的应用遥感技术在地质方面的应用一般都是以地质制图为主,对当地的地质情况进行详细地再现,从而为地质找矿提供重要的探寻数据。

通常状况下,遥感技术在找矿中的应用主要分为两类。