前言

隨著航空航天技術的快速發展，遙感技術也步入了高速發展的時期。遙感技術在國民經濟各行各業中的應用和研究進一步得以發展和深化。作為傳統的遙感應用行業，工程地質遙感更是隨著高速公路、高速鐵路、大型水庫等大型工程建設的高峰期得到廣泛、深入的應用。然而，長期以來工程地質信息的遙感解譯依靠人機交互的方式獲取，費時、費力，且易受人為因素干擾，這種應用模式與目前遙感技術的發展、行業應用的需求都存在著日益嚴重的矛盾。

遙感技術的應用和研究由定性向定量發展，由人機交互向自動識別、解譯發展已成為目前遙感技術發展的重要趨勢，也是目前國內外研究的熱點和難點問題。工程地質地學要素具有復雜的地學特征，要素間存在關聯和制約關系，以及遙感影像的不確定性等特征，造成地學信息遙感自動提取模型難以構建、難以推廣。閾值自動選取算法是遙感信息自動提取面臨的又一個技術難題，阻礙了自動解譯的發展。雖然目前閾值算法有很多，然而針對圖像中地物信息比較混雜、直方圖波峰和波谷非常多的情況，現有算法不能有效地找到合適的閾值并將目標信息從背景中提取出來。

針對上述問題，本書首先研究了各要素的地學特征和地學遙感機理，尤其是重點研究了遙感圖像本底值理論，并將該理論引入到工程地質地學信息的自動提取建模中。能夠反映目標地物與其他地物間差異增大的關鍵指數是本書研究的重點之一，進而研究同向增強的多指數集成計算模型是本書研究的另一個重點。同向增強的多指數集成計算模型可有效拉大目標地物與其他地物間的灰度值差異，且計算后的目標灰度值將向極化（最大閾值或最小閾值）方向發展，從而利于基于現有或改進的閾值自動選取算法，準確地獲取分割值。

其次，本書研究了圖像處理的一些關鍵技術，包括預處理、增強處理、閾值自動選取算法及濾波算法等。閾值自動選取算法是實現目標信息自動提取的關鍵。該算法要能夠解決地物類型復雜、直方圖波峰和波谷較多情況下目標閾值的精確選取問題，而常用的大津法、雙峰法和多峰直方圖法都存在一定缺陷。本書對多峰灰度直方圖閾值算法進行了改進，實現了多源影像數據中要素閾值的準確自動獲取，從而實現了目標信息的遙感自動提取。

再次，基于上述研究，本書構建了水體、沖洪積扇、崩塌、滑坡、泥石流、巖溶、斷裂構造及巖性的遙感自動提取模型，并依托ENVI+IDL研發的實驗系統對構建的自動提取模型、方法和技術進行了驗證和分析。

工程地質地學要素由于自身地學特征的復雜性，造成遙感自動提取算法所涉及的影響因素多，并且存在遙感影像的不確定性及目標要素的空間尺度等問題的干擾，因此，本書構建的模型都是針對特定類型影像構建的，如水體提取是基于TM影像的，崩塌和滑坡提取是基于SPOT5影像的。另外，基于遙感圖像本底值選擇、構建的本底指數和集成方法還不完善，關鍵圖像處理算法有待改進或設計新的算法，因此，提取方法和技術有待進一步補充和完善。

在筆者的項目研究及本書寫作過程中，中國地質大學的薛重生教授、蘭州交通大學的閆浩文教授給予了悉心的指導和幫助，鐵四院的馮光勝高工、高山高工給予了大力支持，尤其是馮光勝高工為本書的撰寫提出了許多寶貴的修改意見。本書的完成還得到諸多同事和學生的熱心支持，他們是李軼鯤、謝飛、劉濤、孫建國、韓惠、張志華、謝飛、姚花琴，在此謹向他們表示誠摯的感謝。

由于作者學識和眼界所限，書中不足之處在所難免，懇請讀者批評指正。

楊樹文

2013年5月于蘭州