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(1) 多光谱数据处理及地质单元识别
在Okma-Wadi Umm Beckol地区，利用Landsat-8 OLI和ASTER多光谱数据进行处理，旨在识别不同的岩性单元，提取构造线条，以及检测热液蚀变带。首先，通过对Landsat-8 OLI数据进行波段组合，分别使用波段7、5和3创建融合颜色复合图像（FCC），以增强岩石类型之间的对比度。这种组合特别适用于区分不同类型的岩石和土壤，因为波段7、5和3分别对应近红外、短波红外和红光波段，能够有效突出植被、水体和裸露岩石等地物特征。此外，还利用波段7、6和5创建了另一种颜色复合图像，以进一步优化岩性增强效果，特别是对于识别研究区域内的不同地质单元。这两种颜色复合图像的结合使用，为后续的地质解译和分析提供了坚实的基础。

(2) 热液蚀变带的绘制和构造线条的提取
为了更准确地识别热液蚀变带和构造线条，本研究采用了多种图像处理技术。首先是Landsat-8 OLI波段比值法，通过计算特定波段之间的比值来突出热液蚀变矿物的特征。例如，通过计算波段5和波段7的比值，可以有效地识别出高岭石和伊利石等含羟基矿物的分布。此外，主成分分析（PCA）技术也被应用于Landsat-8 OLI数据，以提取构造线条。PCA技术通过将多波段数据转换为一组正交的主成分，能够有效去除噪声并增强有用信息，使得构造线条更加清晰可见。对于ASTER数据，同样采用了波段比值法和PCA技术，重点检测氧化铁、含羟基矿物、泥质、层状和丙基基变化等蚀变带。这些技术的综合应用，不仅提高了热液蚀变带的识别精度，还为构造线条的提取提供了可靠的数据支持。

(3) 基于GIS的模糊逻辑合成热液蚀变带和构造线条图层
在完成了热液蚀变带和构造线条的识别后，本研究利用GIS平台进行了进一步的综合分析。基于GIS的模糊逻辑方法被用于合成热液蚀变带和构造线条的图层，从而预测潜在的矿化区域。具体来说，首先将识别出的热液蚀变带和构造线条图层导入GIS系统，然后定义每个图层的权重和隶属度函数。权重反映了不同图层在成矿预测中的重要性，而隶属度函数则描述了每个图层中像元属于矿化区域的可能性。通过模糊叠加分析，生成了成矿远景预测图（Mineral Prospectivity Map, MPM）。MPM图显示了Okma-Wadi Umm Beckol地区潜在的浅成热液金矿化区域，为后续的地质勘探提供了重要的参考依据。为了验证MPM图的准确性，本研究还进行了野外测绘和实验室分析。对42个样品进行了金含量检测，结果显示，这些样品的金含量与MPM图预测的矿化区域高度一致。此外，对4个样品进行了显微镜分析，进一步确认了不同类型的蚀变特征，证明了基于GIS的模糊逻辑方法在预测矿化区域方面的有效性。

 

import numpy as np
import rasterio
from rasterio.plot import show
from sklearn.decomposition import PCA
from scipy.ndimage import gaussian_filter
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

def load_raster(file_path):
    # 加载遥感图像
    with rasterio.open(file_path) as src:
        image = src.read()
    return image

def create_fcc(image, bands=[7, 5, 3]):
    # 创建融合颜色复合图像
    fcc = np.stack([image[b-1] for b in bands], axis=-1)
    fcc = np.clip(fcc, 0, 1)
    return fcc

def band_ratio(image, band1, band2):
    # 计算波段比值
    ratio = image[band1-1] / (image[band2-1] + 1e-10)
    return ratio

def apply_pca(image, n_components=3):
    # 应用主成分分析
    shape = image.shape
    image_2d = image.reshape(shape[0], -1).T
    pca = PCA(n_components=n_components)
    pca_result = pca.fit_transform(image_2d)
    pca_result = pca_result.T.reshape(n_components, shape[1], shape[2])
    return pca_result

def fuzzy_overlay(layers, weights):
    # 模糊叠加分析
    scaler = MinMaxScaler()
    normalized_layers = [scaler.fit_transform(layer.flatten().reshape(-1, 1)).reshape(layer.shape) for layer in layers]
    weighted_sum = sum(w * layer for w, layer in zip(weights, normalized_layers))
    return weighted_sum

def main():
    # 加载Landsat-8 OLI和ASTER数据
    landsat_8_path = 'path_to_landsat_8_data.tif'
    aster_path = 'path_to_aster_data.tif'
    
    landsat_8_image = load_raster(landsat_8_path)
    aster_image = load_raster(aster_path)
    
    # 创建融合颜色复合图像
    fcc_1 = create_fcc(landsat_8_image, bands=[7, 5, 3])
    fcc_2 = create_fcc(landsat_8_image, bands=[7, 6, 5])
    
    # 计算波段比值
    ratio_1 = band_ratio(landsat_8_image, 5, 7)
    ratio_2 = band_ratio(aster_image, 5, 7)
    
    # 应用主成分分析
    pca_1 = apply_pca(landsat_8_image, n_components=3)
    pca_2 = apply_pca(aster_image, n_components=3)
    
    # 模糊叠加分析
    layers = [ratio_1, ratio_2, pca_1[0], pca_2[0]]
    weights = [0.3, 0.3, 0.2, 0.2]
    mineral_prospectivity_map = fuzzy_overlay(layers, weights)
    
    # 显示结果
    show(mineral_prospectivity_map)

if __name__ == "__main__":
    main()