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刘爱霞1 王静1 刘正军2
（1.国土资源部土地利用重点实验室，中国土地勘测规划院，北京，100035；2.中国测绘科学研究院，北京，100039）
摘要：本文主要讨论基于 MODIS 16 天合成的 NDVI 时间序列数据、8 天合成 LST 数据、1∶5 万DEM数据以及其他辅助数据相结合，进行北京西北部地区土地资源现状调查和土地利用及植被覆盖多年变化的研究。首先选取适合于 MODIS 数据分类的土地覆盖分类系统，用 PCA 方法对NDVI 时间序列数据进行信息增强与压缩处理，结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据，利用模糊K－均值非监督分类法，进行研究区的土地覆盖分类，得到土地资源现状情况。然后利用变化矢量（CVA）分析方法对北京西北部地区的土地利用及植被覆盖的多年变化状况进行了分析。结果表明，MODIS 数据能很好地应用于大范围的土地资源监测中，并能得到较好的结果。
关键词：北京西北部；MODIS；土地资源现状；土地利用及植被覆盖变化
随着“人口－资源－环境”之间的矛盾日益尖锐，为了实现可持续发展的战略目标，世界各国政府都在大力加强资源与生态环境监测系统的建设。我国《全国生态环境建设规划》和《全国生态环境保护纲要》也明确提出要完善生态环境监测和信息服务体系。国土资源部《科技发展“十五”计划纲要》强调大力推进国土资源管理工作的信息化，强调努力实现国土资源调查评价工作的现代化。其中，土地资源调查与监测是其主要内容之一。
随着现代遥感技术的迅速发展，适合于不同空间尺度土地资源调查监测的各种遥感数据相继出现。目前，SPOT5、Landsat TM/ETM＋遥感数据是土地资源调查的主要数据源，适合于乡级、县级、区域级等不同尺度，但是应用于较大空间尺度的土地资源调查时，耗费大量人力、物力，且不经济。近年出现的中空间分辨率、高时间分辨率的 MODIS 数据为大尺度的土地资源调查提供了更好的数据源。Tucker 等人研究表明［1］，归一化植被指数 NDVI 实际反映了植被生物量、覆盖度和叶绿素含量三方面的生物物理化学性质，利用不同时相条件下的 NDVI序列，可以比较准确地反映植被的生长季相变化的规律。这成为利用遥感数据进行大区域范围植被和土地覆盖制图的基本思路［2～4］。
本文尝试以MODIS的NDVI时间序列数据集为主要数据源，结合MODIS LST、DEM、降雨、温度等辅助数据，首先选取适合的土地覆盖分类系统，通过 PCA 等数据处理方法，使用模糊K－均值非监督分类法，进行北京西北部地区的土地覆盖自动分类研究；然后利用变化矢量（CVA）分析方法对该区的土地利用及植被覆盖的多年变化状况进行分析，以便为大尺度土地资源的调查监测提供一种快速便捷的方法。
1 研究区概况
北京西北部地区是我国生态环境建设部门重点关注和投资的地区，本研究区主要包括北京市西北部的风沙源区，涉及河北、山西、内蒙古三省 8个市（地、盟）的 51个县（市、旗），土地总面积为22.83×104 km2。该区范围西起内蒙古的四子王旗，东至内蒙古的敖汉旗，南起山西的代县，北至内蒙古的阿鲁克尔沁旗，地理坐标为东经 110°20′～121°01′，北纬38°51′～45°25′。
研究区地处内蒙古高原中部、黄土高原的北端，位于内蒙古、山西和河北三省交界处，区内地表形态主要由高原、山地、丘陵和盆地几大部分组成，地势呈中间高、南北低趋势。研究区跨中温带和寒温带，属干旱、半干旱大陆性季风性气候，气候变化较为明显。冬春季节受西伯利亚和蒙古冷高压控制，气候干燥少雨，主导风向为西北风，风力强劲，风蚀型外营力地质作用极为强烈，研究区北部的浑善达克沙地和科尔沁沙地，生态环境极为脆弱，是北京西北部地区的主要风沙源区。区域夏秋季节受太平洋副热带高压控制，多东南风，风力较弱，水汽补给较少，气候炎热少雨。区域年均气温 12.6℃以下，年降雨量为200～750mm，但降雨集中，降雨强度大，外加区域地势比降大，土质疏松，水蚀型外应力地质作用和重力侵蚀作用强烈，水土流失严重，而且容易发生滑坡和泥石流。
2 数据及预处理
2.1 遥感数据
本文所用遥感数据是美国EROS数据中心提供的MODIS影像。NDVI数据是2001～2004年16日合成的时间序列数据，共23个时相，空间分辨率为250m。陆面温度（LST）是2002年的8日合成时间序列数据，共46个时相，空间分辨率为1 km。
在 MODIS 数据处理中，用 MRT 几何纠正与镶嵌软件完成了图像的几何纠正和镶嵌。然后用最大合成法（MVC）对同一区域内植被指数、陆面温度等多时相的数据进行合成预处理，即图像中每一像元用j天中的最大像元值来代替，该处理的目的是为了减少大气的云、颗粒、阴影、视角以及太阳高度角的影响（Brent，N.H.，1986）。虽然最大合成过程（MVC）减少了大气的云、颗粒等的影响，但是云污染仍存在，接着采用改进的 BISE （the best index slope extraction）方法进行 NDVI 的多时相去云处理。尽管所用 MODIS 的LST 数据都是8 天合成数据，但 Ts 数据质量非常差，为了解决数据残缺的问题，我们利用线形回归来模拟这些数据。地表温度是高度空间相关的，相邻时相同一区域内的 Ts 在空间上存在某种相同的相关性，用线性关系来拟和这种关系；用相同大小的模板同时在被修复图像和参考图像上滑动，如果处于被修复图像模板中心值是零值或异常值，则用最小二乘法求出两个模板内有效数据间的线性回归系数，然后用该系数和参考图像模板中心值求出新值替代原来的零值或异常值。
2.2 其他辅助数据
辅助数据主要有通过 ETM＋数据目视解译得到的 2002年北京西北部地区土地利用现状图，北京西北部地区 1∶50000 DEM 数据，北京西北部地区的降水、温度数据。利用北京西北部地区各气象站点资料先计算各站点的年平均积温、年平均降水量，然后利用Kriging 插值方法获得北京西北部地区栅格的年平均气温、年平均降水量分布图。
3 研究方法
3.1 土地覆盖分类
（1）选取适合于 MODIS 数据分类的土地覆盖分类系统，本研究采用《基于遥感数据的土地利用/土地覆被分类体系》［5］。该分类体系最重要的特色在于，针对不同空间尺度和所对应的遥感数据源，都具有其相应的分类，而且分类类型逐渐细化。对于一级分类和二级分类，侧重于土地覆被的分类，即对于中、低空间分辨率遥感数据，以土地覆被分类为主。
（2）用 PCA 方法对 NDVI 时间序列数据进行信息增强与压缩处理，以排除各种干扰因素，提高分类精度。采用 PCA变换可以将原有的12个月中有用的NDVI信息中的绝大部分压缩到少量的前几个主分量中，同时排除了部分由于数据质量等原因引起的噪声。因此，利用 PCA变换可以有效保证分类精度不受损失。实际结果的研究也表明，PCA 在对于抑制噪声影响和保证分类精度起到了重要的作用［6］。
（3）结合 LST 数据、DEM 数据及降雨温度数据，利用模糊K－均值非监督分类法，进行研究区的土地覆盖分类［7］，经过分类后处理，对分类发生明显错误的图斑进行更正，得到北京西北部地区的土地覆盖分类图。
3.2 土地利用及植被覆盖多年变化分析
变化向量（CVA）分析是一种非常有潜力的植被比较分析方法，根据变化矢量的强度和方向判定变化的区域和类型［8］。变化矢量分析技术用指示参数年时序中的每个数据值作为时序空间的一点，时序空间连续几年的点连接成变化矢量。变化矢量的方向确定了变化的推进，矢量的大小表征了变化的强度。
例如，用连续多年12个月的数据来进行变化矢量分析，则变化矢量空间由每年的12个变化监测指示因子图像构成，故全年指示因子对应于一个12 维的时间矢量：
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
P （i，x）表示像元i对应于x年的矢量，x （t）为像元i在时间t1到tn的指示因子值，n表示时间维数。矢量的模‖P‖ 代表了全年指示因子累积，矢量的方向为全年指示因子的时间曲线形状的综合反映。
任意两年间指示因子的任何变化都会表现在这12维空间中，这种变化可用变化矢量描述如下式：
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ΔP （i）是像元i从x年到y年的变化矢量。ΔP （i）包含了（y－x）年间，像元i在每一时间维上的变化信息。变化矢量的模‖ΔP （i）‖，由欧氏距离（Enclidean distance）决定，表示了指示因子变化的强度。
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
当‖ΔP （i）‖超过某一阈值时，往往对应着植被覆盖类型从一种类型转变成另一种类型。ΔP （i）的方向由一系列的角度定义，决定了指示因子的变化过程。
对计算出变化矢量强度，依据图像的直方图特征和地面资料可以采用阈值分割的方法划分不同的矢量变化强度等级。
借助于指示因子累计值的变化率来判断矢量变化类型。变化率的定义如下：
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
4 结论与讨论
4.1 土地资源现状调查
通过对研究区2002年12个月的NDVI时间序列数据进行主成分分析得到的前四个主分量，基于1 km 分辨率的 MODIS 8 天合成 LST 数据得到的研究区年均 LST 数据，1∶5 万DEM数据，然后结合降雨温度数据，采用模糊K－均值非监督分类法，得到北京西北部地区的土地覆盖分类结果。然后，对分类结果进行分类后处理，对分类发生明显错误的图斑进行更正，最后得到2002年北京西北部地区的土地覆盖分类图（图1）。
图1 2002年北京西北部地区土地覆盖分类图
通过图1和图2可以看出，北京西北部地区土地覆盖类型中草地的覆盖面积所占比例最大，约占总面积的53%，内蒙古高原的浑善达克沙地和丘陵区及研究区东部的科尔沁草原南缘地带呈集中连片分布；中西部坝上高原地区的低洼处和河湖滩地的周边、阴山山脉东部及周边地区的丘陵地区也比较集中。牧草地总面积的60%以上分布在沙质甚至沙砾质干旱草原区。农用地占研究区总面积的21%，主要分布在研究区西南部高原和盆地中，多呈条带状沿河谷和河流冲积平原分布。林地占研究区土地总面积的13%，主要分布在大兴安岭、燕山、恒山、阴山山脉地区，在研究区的东部和西南部山区是林地集中分布地区，且大多分布在山体的上部。裸地占研究区总面积的8%，主要分布在北部浑善达克沙地和东部的科尔沁沙地。研究区中，湿地、水域和建设用地所占面积比例最小。
图2 2002年北京西北部地区各土地覆盖类型所占比例
4.2 土地利用与植被覆盖多年变化
用变化矢量分析法对北京西北部地区2001～2004年NDVI 的变化进行监测。所用数据是北京西北部地区2001～2004年的每月的最大 NDVI 时间序列值，首先计算 NDVI的变化矢量模，然后采用对变化矢量模进行图像分割的技术来生成 NDVI 的变化强度。图像分割满足：①相似性原则，即同一区域内像元应相似；②非连续原则，即从一个区域向另一个区域搜索，像元一定有某些变量特征（梯度等特征）发生突变，从而确定边界。
4.2.1 变化强度
NDVI 变化强度反映了植被覆盖的变化情况。综合考虑植被覆盖度变化矢量模的直方图、均值和方差来确定每个分割点，对变化矢量模进行分割得到变化强度。
表1 矢量变化强度不同等级阈值
从图3和图4中可以看出，2001～2004年4年间，北京西北部绝大部分地区土地利用/植被覆盖状况没有发生大的变化，生态系统基本维持平衡。无变化和低变化地区占北京西北部地区总面积的92.3%。
无变化区面积最大，占总面积的53.7%，主要分布于北京西北部地区的赤峰市、敖汉旗、翁牛特旗、巴林右旗和阿鲁科尔沁旗，北部的锡林郭勒盟和四王子旗等地，表明5年间三峡库区的植被覆盖在水平方向上很少变化。
低变化区面积占总面积的 38.6%，主要分布在北京西北部地区的察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼前旗、克什克腾旗、正镶白旗、正蓝旗和太仆寺旗的交界处等地区。
中变化区的面积比较小，主要集中在北京西北部地区的凉城地区。
剧烈变化区，主要集中在北京西北部地区的西部地区、浑善达克沙地周围、克什克腾旗北部和四王子旗等地。
图3 北京西北部地区 2001～2004年植被指数 （NDVI） 变化强度
图4 植被覆盖度矢量变化强度面积比例
4.2.2 变化类型
以上计算了北京西北部地区4年间NDVI矢量变化强度。矢量变化强度反映了2001～2004年4年间北京西北部地区NDVI的变化程度，但无法判断这4年间植被覆盖度到底是增加还是减少了。因此可以同时借助 NDVI 变化强度和 NDVI 累计值的变化率来判断ND-VI 矢量变化类型［9］。
取变化强度的无变化和低变化的界值作为阈值 M，变化强度小于 M 的像元，被认为其变化为平稳型，当变化强度大于 M 时，再根据累计变化率来确定其变化类型。具体参数如下：
土地信息技术的创新与土地科学技术发展：2006年中国土地学会学术年会论文集
根据计算出NDVI的累积变化率，再考虑公式（5）可以得到NDVI矢量变化类型图。
从图5和图6可以看出，2001～2004年北京西北部地区的植被覆盖总体上表现为稳中增加的趋势。归纳起来的变化特征为：
图5 北京西北部地区 2001～2004年植被覆指数 （NDVI）
图6 植被覆盖度矢量变化强度面积比例
（1）植被覆盖变化类型中以平稳型为主，占整体面积的56.9%，主要分布于北京西北部地区的东北、西北等地区。
（2）增加型占的比重也比较大，占北京西北部地区面积的30.2%，主要分布在北京西北部地区中南部地区。
（3）减少型代表植被覆盖度有一定的减少，所占比重很小，主要分布在北京西北部地区的北部零散地区。
（4）波动型占北京西北部地区面积的10.9%，主要分布在北京西北部地区的东北部地区。植被覆盖的波动是正常的自然现象，它是植被正常生长、长期的气候变化等自然作用和各种人类经济活动共同作用的结果。
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2015年12月5日《遥感学报》收到EI Compendex评估办公室的正式通知，经过评估中心的严格评审，《遥感学报》自2016年起被EI Compendex数据库收录，成为迄今国内唯一一本被EI Compendex数据库收录的遥感类期刊，专业认可度很高！
一、实验目的
学习运用ENVI软件的相关功能从TM 多波段遥感影像数据中提取地表植被遥感信息——归一化植被指数NDVI、比值植被指数RV I和增强植被指数EVI的实际操作，以及对植被指数计算器的使用，加深对定量遥感植被信息类型及获取方式的了解。
二、实验内容
①归一化植被指数NDVI提取；②比值植被指数RVI提取；③增强植被指数EVI提取；④植被指数计算器操作。
三、实验要求
①掌握植被指数概念及意义；②了解归一化植被指数（NDVI）、比值植被指数（RVI）和增强植被指数（EVI）的计算公式及意义；③利用植被指数计算器对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行植被指数计算。编写实验报告。
四、技术条件
①微型计算机：②桂林市Lands ta-5 TM 遥感影像；③ENVI软件；④ACDSee软件（ver.4.0以上）。
五、实验步骤
植被指数（Vegetation Indices，简称VI），是一种通过多波段遥感数据组合运算获得的，能够定量反映地面植被综合信息分布状况的数字参数。按照不同的数学物理模型设计，有多种植被指数算法，因而有不同的植被指数。它们各有其应用侧重面。本次实验只做三种用得较为普遍的植被指数，即归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI和增强植被指数EVI。这三种植被指数的公式已在“遥感地质学”课程中讲过，在此不赘述。在学习和使用植被指数时必须有一些基本的认识。
（1）健康的绿色植被在NIR 和R的反射差异比较大（图23-1），原因在于R对于绿色植物来说是强吸收的，NIR则是高反射、高透射的；
图23-1 植被光谱特征
（2）建立植被指数的目的是有效地综合各有关的光谱信号，增强植被信息，减少非植被信息；
（3）植被指数有明显的地域性和时效性，受植被本身、环境、大气等条件的影响。
所有的植被指数要求从高精度的多光谱或者高光谱反射率数据中计算，未经大气校正的辐射亮度或者量纲为一的DN值数据不适合计算植被指数。本次实验选择桂林市Landsat-5 TM遥感影像，对比较常用的几种植被指数进行计算，具体操作步骤如下。
1.辐射校正
对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行辐射校正，辐射校正方法参考本书“实验十九遥感图像辐射校正”。
2.归一化植被指数（NDVI）
归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，简写为NDVI），增加在近红外波段范围绿叶的散射与红色波段范围叶绿素吸收的差异，在植被茂密时灵敏度会降低，常用于检测植被生长状态、植被覆盖度等，计算公式为
NDVI=（NIR-R）/（NIR+R） （23-1）
式中：NIR为近红外波段的反射率；R为红光波段的反射率。NDVI值的范围是－1～1，负值表示地面覆盖有云、水、雪等，对可见光高反射；0 表示有岩石或裸土等，NIR 和R 近似相等；正值表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大，一般绿色植被区的范围为0.2～0.8。
对于Landsat-5 TM 遥感影像TM3 0.62～0.69μm为红波段，TM4 0.76～0.96μm为近红外波段。
3.比值植被指数（RVI）
比值植被指数（Ratio Vegetation Index，简写为RVI），在近红外波段范围绿叶的散射与红色波段范围叶绿素吸收的比值，在植被茂密时灵敏度会降低，其计算公式为
RVI=NIR/R （23-2）
RVl值的范围是0～30，绿色健康植被覆盖地区的RVI远大于1，而无植被覆盖的地面（裸土、人工建筑、水体、植被枯死或严重虫害）的RVI在1附近。一般绿色植被区的范围为2～8。
对于Landsat-5 TM 遥感影像TM3 0,62～0,69μm 为红波段，TM4 0.76～0.96μm 为近红外波段。
4.增强植被指数（EVI）
增强植被指数（Enhanced Vegetation Index，简写为EVI），通过加入蓝波段以增强植被信号，解决土壤背景和大气气溶胶散射对茂密植被的影响，常用于植被茂密区域，计算公式为
遥感地质学实验教程
EVI值的范围是－1～1，一般绿色植物区的范围为0.2～0.8。
对于Landsat-5 TM 遥感影像TM3 0.62～0.69μm 为红波段，TM 4 0.76～0.96μm 为近红外波段，TM1 0.45～0.52μm 为蓝波段。
5.植被指数计算器
ENVI提供植被指数计算器，它可以根据输入图像的波段情况，选择能够计算的植被指数，并提供生物物理学交叉检验功能，能够提高植被指数的计算精度。
输入的图像必须包含中心波长信息，必须经过辐射校正。由于阴影区没有足够光能量，阴影区域的植被指数往往不准确。对于经过FLAASH 大气校正的桂林市Landsat-5 TM 遥感数据，植被指数计算器的操作如下：
（1）在ENVI主菜单栏中选择“Spectral>Vegetation Analysis>Veget ation Index Calcularot”，在数据输入对话框中选择经过了FLAASH大气校正的桂林市Landsat-5 TM 遥感数据，点击【OK】按钮，打开“Vegetation Indices Parameters”对话框（图23-2）。
图23-2 植被指数参数设置对话框
（2）在“Vegetation Indices Parameters”对话框中，“Select Vegetation Indices”列表中显示这个数据能够计算的所有植被指数，可以根据实际需要进行选择。
（3）生物物理学交叉检验功能（Biophysical Cross Checking）：默认为“On”，如果要将计算得到的植被指数用于植被分析工具，则选择“Off”。
（4）选择输出路径及文件名，单击【OK】按钮，执行植被指数计算。
6.结果记录
利用植被指数计算器对桂林市Landsat-5 TM 遥感影像进行植被指数计算，比较几种植被指数模型对植被信息提取效果，用W ORD文档记录，取名为《不同植被指数模型对植被提取效果比较》，存入自己的工作文件夹。
六、实验报告
（1）简述实验过程。
（2）回答问题：①辐射校正在植被指数计算中有何作用？不进行辐射校正就进行植被指数计算可以吗？为什么？②根据归一化植被指数NDVI、比值植被指数RVI和增强植被指数EVI的数学模型，并结合其图像，分析这三种遥感植被信息的差异与特点。
实验报告格式见附录一。
《遥感学报》的前身是1986年创刊的《环境遥感》，她诞生于中国遥感事业的初创时期，是随着中国遥感事业的发展而成长起来的第一本遥感刊物。创刊以来，《遥感学报》结合中国遥感事业不同时期的重点和需要，刊登了大量国内最新科研成果和国家重点支持的研究项目的成果论文，对中国遥感科学技术的发展和人才培养发挥了巨大作用，成为目前中国遥感和地理信息科学领域最有影响的学术期刊。作为中国遥感领域唯一一本国家级综合性学术期刊，《遥感学报》致力于报道遥感领域及其相关学科具有国际、国内先进水平的研究报告和阶段性研究简报以及高水平的述评。着重反映本领域的新概念、新成果、新进展。内容涉及遥感基础理论，遥感技术发展及遥感在农业、林业、水文、地矿、海洋、测绘等资源环境领域和灾害监测中的应用，地理信息系统研究，遥感与GIS及空间定位系统（GPS）的结合及其应用等方面。《遥感学报》已被中国以下数据库收录为来源期刊或核心期刊：国际：l 斯高帕斯数据库（Scopus）l 俄罗斯文摘杂志（AJ）l 波兰哥白尼索引（IC）l 日本科学技术文献数据库（JST）l 美国乌利希期刊指南(UPD)l 美国剑桥科学文摘（CSA）l 中国科技论文统计与分析(年度研究报告)l 中国科学引文数据库(CSCD)l 中国学术期刊网络出版总库(CAJD)l 中国学术期刊文摘l Chinese Science Abstracts(A辑)l 中国电子科学文摘l 中文核心期刊要目总览l 中国学术期刊(光盘版)l “中国学术期刊综合评价数据库”通俗点说就是既是国家核心期刊也是sci检索期刊资料来源：
《遥感学报》是中国科学院遥感应用研究所、中国地理学会遥感分会主办的专业学术性期刊，《中文核心期刊要目总览》（2011版）收录，《中国科学引文数据库》（CSCD）（2013-2014）收录。属于高层次的核心期刊。
性质不一样，遥感学报四国内中文期刊中遥感类最好的期刊，测绘通报则是测绘方面较强，侧重点不一样，如果你是高遥感的，建议遥感学报，这个在遥感方面认可度很高的。
测绘学报、测绘通报
按中文核心期刊目录介绍，测绘学类的期刊排序如下：1.测绘学报 2.武汉大学学报.信息科学版 3.测绘通报 4.测绘科学5.地球信息科学6.大地测量与地球动力学7.遥感学报 8.测绘学院学报 (改名为:测绘科学技术学报)
三个都是北大中文核心期刊遥感学报是被SCI收录的。算是这三个中最好的吧中国图像图形学报，好像计算机图像处理方面投的比较多吧，三个中第二吧遥感技术与应用，三个当中比较一般吧，但也是中文核心期刊
杂志分为：核心期刊（也有双核心期刊）、国家级期刊、省级期刊，但是没有省级核心期刊这一说法 核心期刊对作者有一定要求，一般不接受本科生论文发表，如果是国家级期刊，倒是可以发表
杨大志
（河南省国土资源厅信息中心 郑州 450016）
摘 要：本文采用面向对象分类的方法，使用专业遥感图像分类软件 eCognition 4.0，以河南省临颍县为研究区，对处理后的临颍县 SPOT 5 影像进行多层次分割及合并，根据分类体系定义相应知识库，进行土地利用信息提取研究，探讨该方法在高空间分辨率遥感影像应用于土地利用 / 土地覆被自动分类中的应用潜能，为高分辨率影像用于土地利用分类信息提取提供新的技术手段。
关键词：eCognition SPOT5 自动分类 土地利用
土地资源利用状况调查、土地资源动态监测是土地管理工作的一个重要内容。近年来，随着空间遥感技术的发展，高分辨率遥感影像在土地资源调查、土地资源动态监测等领域中的应用日益广泛。高分辨率遥感数据与多光谱和高光谱分辨率数据相比，具有空间信息丰富、地物几何结构和纹理信息更加明显，波段较少的特点。对于高分辨率的遥感影像来说，利用传统的面向像元的图像分类方法来提取土地利用分类信息，易造成分类精度低，空间数据大量冗余以及资源的浪费。实际上，靠传统的面向像元的遥感图像分类法来提取土地利用信息已不能满足实际运用的要求。因此，基于高分辨率遥感影像土地利用分类信息提取必须根据其特点采取新的技术方法，建立起图像数据与目标特性之间的物理—机理联系，而不仅仅是统计联系，才能充分挖掘高分辨率遥感影像所包含的信息，这是高分辨率卫星影像信息处理成败的关键。面向对象分类技术作为一种新的遥感影像很好地解决了这个问题，而 eCognition 软件正是基于面向对象方法的影像分类技术。本文就是基于该软件以河南省临颍县土地利用分类信息提取为例对该方法进行了探讨。
1 研究区概况和资料收集
研究选取河南省临颍县作为研究区。临颍县位于河南省中部，颍河上游，属漯河市，面积821 km2，人口 65.76 万，辖 15 个乡（镇），362 个行政村。临颍县地处颍河冲积平原，西北部较高，东南部稍低。图 1 是河南省临颍县 SPOT 5 遥感影像图。
本研究主要收集了如下资料：
（1）影像数据。本次遥感图像分类采用数据为 SPOT 5（2.5 m 分辨率）影像数据，景带号为279/281 和 279/282，接收时间为 2004 年 9 月。两景数据采用 ERDAS 8.7 软件进行处理，通过配准校正融合，选择克拉索夫斯基椭球体和高斯－克吕格投影，通过裁切，得到临颍县遥感影像数据。
（2）矢量数据。近年的土地利用数据库数据。
（3）其他资料。与研究区有关的行政区划、农、林等方面的文献资料。
通过近年的土地利用数据库数据和影像数据研究可以发现临颍县土地利用类型较丰富，主要以农用地为主，地物类型比较全面，是研究土地利用 / 土地覆被的较好选择。
图1 河南省临颍县 SPOT 5 遥感影像图
2 面向对象分类方法简介
面向对象的分类方法是一种智能化的自动影像分析方法，它的分析单元不再是单个像素，而是由若干个像素组成的像素群，即目标对象。目标对象比单个像素更具有实际意义，特征的定义和分类均是基于目标对象进行的。通常面向对象的分类方法包括两个步骤：多分辨率分割和模糊逻辑分类。
eCognition 软件采用面向对象的遥感影像解译思想，首先根据像元光谱信息、局部区域纹理信息以及形状和尺度参数自动将影像分割为若干相对同质的区域，称为影像对象（ImageObjects），为下一步分类提供信息载体和构建基础，所有后续的分类工作都基于这些影像对象进行，分类结果避免了斑点噪声而具有很好的整体性，改变了以往面向像素进行分类的传统。同时，软件提供最邻近法和模糊隶属度函数两种解译方法。
本研究就是采用面向对象的分类方法，以 eCognition 中 membership functio（n隶属度函数）为主，模仿目视解译过程，从遥感信息机理与地学规律的综合分析入手，综合其他辅助信息进行分类。通过对辅助资料、外业调查成果以及软件的学习得到了临颍县各类典型地物分类的知识，并以相应的形式表示这些知识，集成影像亮度值、亮度值关系和几何形状以及纹理、邻近关系等特征，对试验区土地利用 / 覆被进行分类。
3 分类体系和技术流程
3.1 分类体系
根据临颍县土地利用实际情况，参照历年土地利用分类标准，本次信息提取分类采取的分类体系如图 2 所示。
图2 研究区地物类型
3.2 技术流程
使用 eCognition 软件对研究区 SPOT 5 影像数据进行土地利用信息提取研究分如下几步进行：首先是把处理好的影像数据输入到软件中，定制分割参数，对其执行分割，生成影像对象；其次是根据研究区地物类型创建分类层次结构；再次是确定合适的分类方法（包括最邻近法和模糊隶属度函数两种方法），选取相应地物类型样本或者分类特征，构建知识库，执行分类，并可根据目视解译结果和事先准备的调查区资料对分类结果进行人工干预，进一步提高分类精度；接着对分类结果进行分类精度评价；最后是把分类结果输出，输出的格式可以为所需要的相应的矢量格式或栅格格式。本研究的技术流程图如图 3 所示。
图3 研究技术流程图
4 主要分类过程
4.1 定制分割参数
分割参数的定制相当重要，它关系到每一个分类对象的大小，直接影响到最后的分类结果。通过多次试验，本次分类决定采用多层次分割的方法进行：水体和非水体信息的提取以分割参数为 80 进行，其他参数均为默认；分类体系中其他类别信息的提取在首次分割基础上，以分割参数为 65，其他参数也为默认对非水体进行多重分割，来进行其他地物类型的分类。
4.2 制定分类策略，创建类层次结构
在进行分类之前，首先要参照研究区地物类型，分析每种地物类型特征及其相互之间的关系，制定合适的分类策略，创建类层次结构。可利用的研究对象属性特征包括色调、形状、面积 / 大小和纹理等特征，各对象之间关系包括与父对象之间、与子对象之间以及与邻对象之间的关系三种类型。对象属性特征选取正确与否及其在多大程度上被正确表达对分类结果有着重要影响，它决定了最后分类正确与否和其精度。面向对象的分类方法可以模仿人类大脑认知过程，充分利用每种地物类型特征，按照由简单到困难的顺序逐步剥离提取分类体系中每种地物信息。通过研究本次分类所要提取信息自身特征及其相互之间的关系，制定本次分类的分类策略，创建了类层次结构，如图 4 所示。
图4 类层次结构示意图
4.3 分类特征的选取
根据创建的类层次结构，选取合适的对象属性，对对象属性进行定义，提取出相应对象的土地利用信息。本次分类采用以下几步进行：
第一步是提取水体信息。分割参数设为 80，对影像进行分割，分割后，在整个研究区均匀选取样本，采用标准最邻近方法（standard nearest neighbor）对遥感影像进行分类（类似于监督分类），提取水体信息。在此基础上，依据水体的形状特征，把水体分为河流水面和坑塘水面两类。根据实验，长宽比大于 3 是河流，小于 3 的是坑塘。
● 河流（Length/width ＞ 3）
● 坑塘（Length/width ＜ 3 或者 not 河流）
第二步是提取植被信息，并进一步把植被分为耕地和林地。首先把提取出的水体信息保护起来，在首次分割的基础上对非水体进行再分割，分割参数设为 65，其他参数为默认值，把非水体分为植被和非植被两类，然后根据耕地和林地的不同特征把其信息提取出来。
植被和非植被信息提取依据：
● 非植被（Stdde（v1）＞ 11）
● 植被（not 非植被）
林地和耕地信息提取依据：
● 林地（Max.Diff ＞ 0.62）
● 耕地（not 林地）
第三步是对非植被信息进一步细分，从中提取出主要交通道路、城镇居民点工矿和裸地（已收获耕地）信息。首先从非植被信息中提取出交通道路和非交通道路信息，然后把非交通道路细分为裸地（已收获耕地）和城镇居民点工矿两类。
交通道路和非交通道路信息提取依据：
● 交通道路（Length/width ＞ 6）
● 非交通道路（not 交通道路）
裸地（已收获耕地）和城镇居民点工矿提取依据：
● 裸地（Rel.border to 植被 neighbour objects ＞ 0.7）
● 城镇居民点工矿（not 裸地）
此时，分类体系中的所有类别信息已经全部提取出来，可根据实际情况对分类结果进行手工编辑，进一步删除一些过小对象和纠正一些错分信息。当分得的各类信息结果都比较满意后，进行基于分类的融合，把小对象合并为大的对象，通过手工编辑和基于分类的融合后，得到最终分类结果，如图 5 所示。
图5 遥感影像分类结果图
4.4 分类精度评价
得到分类结果后，要根据分类得到的结果进行分类精度评价。评价采用如下方法进行：在分割后的影像上均匀随机选取每个地类的目标对象，选取的目标对象数目根据分类结果得到的每个地类的目标对象数目而定，进行自动统计，得到统计结果。统计结果见表 1。
表1 分类结果精度评价表
续表
通过分类结果精度评价表可以发现，自动分类的最后分类精度超过了 80%，这对于研究区来讲，分类结果还是比较令人满意的。同时，根据统计结果可以得到如下结论：耕地、城镇居民点、坑塘、河流信息提取的效果较好，相对而言，裸地和道路信息提取比较困难，林地信息由于同耕地信息相近，提取起来也有相当的难度，还有待于今后进一步研究。
5 总结和讨论
通过研究表明，采用面向对象方法进行图像解译和信息的自动提取与面向像元方法相比具有较强优势。面向对象的分类方法可以灵活运用地物本身的几何信息和结构信息，纹理信息以及上下层关系信息、邻近关系信息等，更主要的是可以加载人的思维，构建知识库，从而提高了分类的精度，为各种不同地物的分类提供了更多的依据，比如通过影像的形状和纹理特征可以有效地识别河流、道路、建筑物的形状。利用 eCognition 对高分辨率遥感图像进行土地利用自动分类，快速简便，而且能够达到较高精度，节省了大量的人力物力，为大面积土地利用调查和监测提供了新的科学方法。
参 考 文 献
eCognition 3 Made in German［yZ］
Sun Xiaoxia.2004.An object-oriented classification method on high resolution satellite dat［aZ］.Istanbul
丁晓英.2005.eCognition 在土地利用项目中的应用［J］.测绘与空间地理信息，2（86）：116～120
杜凤兰.2004.面向对象的地物分类方法分析与评价［J］.遥感技术与应用，1（91）：20～23
刘亚岚，阎守邕，王涛，等.2002.遥感图像分区自动分类方法研究［J］.遥感学报，（65）：357～362
孙晓霞，张继贤，刘正军.2006.利用面向对象的分类方法从 IKONOS 全色影像中提取河流和道路［J］.测绘科学，3（11）：62～63
（2006 年度中国土地学会年会大会交流）
杨大志 付洛玲 段嵘峰 曹千红 管相荣
（河南省国土资源厅信息中心，郑州，450003）
摘要：本文采用面向对象分类的方法，使用专业遥感图像分类软件eCognition4.0，以河南省临颍县为研究区，对处理后的临颍县SPOT5影像进行多层次分割及合并，根据分类体系定义相应知识库，进行土地利用信息提取研究，探讨该方法在高空间分辨率遥感影像应用于土地利用/土地覆被自动分类中的应用潜能，为高分辨率影像用于土地利用分类信息提取提供新技术手段。
关键词：eCognition；SPOT5；自动分类；土地利用
土地资源利用状况调查、土地资源动态监测是土地管理工作的一个重要内容。近年来，随着空间遥感技术的发展，高分辨率遥感影像在土地资源调查、土地资源动态监测等领域中的应用日益广泛。高分辨率遥感数据与多光谱和高光谱分辨率数据相比，具有空间信息丰富、地物几何结构和纹理信息更加明显、波段较少的特点。对于高分辨率的遥感影像来说，利用传统的面向像元的图像分类方法来提取土地利用分类信息，易造成分类精度低，空间数据大量冗余以及资源的浪费［1～2］。实际上，靠传统的面向像元的遥感图像分类法来提取土地利用信息已不能满足实际运用的要求。因此，基于高分辨率遥感影像土地利用分类信息提取必须根据其特点采取新的技术方法，建立起图像数据与目标特性之间的物理—机理联系，而不仅仅是统计联系，才能充分挖掘高分辨率遥感影像所包含的信息，这是高分辨率卫星影像信息处理成败的关键［3］。面向对象分类技术作为一种新的遥感影像很好地解决了这个问题，而eCognition软件正是基于面向对象方法的影像分类技术。本文就是基于该软件以河南省临颍县土地利用分类信息提取为例对该方法进行了探讨。
1 研究区概况和资料基础
研究选取河南省临颍县作为研究区。临颍县位于河南省中部，颍河上游，属漯河市，面积821km2，人口65.76 万，辖15个乡镇，362个行政村。临颍县地处颍河冲积平原，西北部较高，东南部稍低。图1是河南省临颍县SPOT5遥感影像图。
本研究主要以下述资料为研究基础。
1.1 影像数据
本次遥感图像分类采用数据为SPOT5 （2.5 m分辨率）影像数据，景带号为279/281和279/282，接收时间为2004年9月。两景数据采用Erdas 8.7软件进行处理，通过配准校正融合，选择克拉索夫斯基椭球体和高斯—克吕格投影，通过裁切，得到临颍县遥感影像数据（见图1）。
图1 河南省临颍县 SPOT5 遥感影像图
1.2 矢量数据
近年的土地利用数据库数据。
1.3 其他资料
与研究区有关的行政区划、农、林等方面的文献资料。
通过近年的土地利用数据库数据和影像数据研究可以发现临颍县土地利用类型较丰富，主要以农用地为主，地物类型比较全面，是研究土地利用/土地覆被的较好选择。
2 面向对象分类方法简介
面向对象的分类方法是一种智能化的自动影像分析方法，它的分析单元不再是单个像素，而是由若干个像素组成的像素群，即目标对象［4］。目标对象比单个像素更具有实际意义，特征的定义和分类均是基于目标对象进行的。通常面向对象的分类方法包括两个步骤：多分辨率分割和模糊逻辑分类［5］。
eCognition软件采用面向对象的遥感影像解译思想。首先根据像元光谱信息、局部区域纹理信息以及形状和尺度参数自动将影像分割为若干相对同质的区域，称为影像对象（Image objects），为下一步分类提供信息载体和构建基础［6］，所有后续的分类工作都基于这些影像对象进行，分类结果避免了斑点噪声而具有很好的整体性，改变了以往面向像素进行分类的传统。同时，软件提供最邻近法和模糊隶属度函数两种解译方法。
本研究就是采用面向对象的分类方法，以eCognition 中membership function （隶属度函数）为主，模仿目视解译过程，从遥感信息机理与地学规律的综合分析入手，综合其他辅助信息进行分类。通过对辅助资料、外业调查成果以及软件的学习得到了临颍县各类典型地物分类的知识，并以相应的形式表示这些知识，集成影像亮度值、亮度值关系和几何形状以及纹理、邻近关系等特征，对试验区土地利用/覆被进行分类。
3 分类体系和技术流程
3.1 分类体系
根据临颍县土地利用实际情况，参照历年土地利用分类标准，本次信息提取分类采取的分类体系如图2所示。
3.2 技术流程
使用eCognition软件对研究区SPOT5影像数据进行土地利用信息提取研究分如下几步进行：①把处理好的影像数据输入到软件中，定制分割参数，对其执行分割，生成影像对象；②根据研究区地物类型创建分类层次结构；③确定合适的分类方法（包括最邻近法和模糊隶属度函数两种方法），选取相应地物类型样本或者分类特征，构建知识库，执行分类，并可根据目视解译结果和事先准备的调查区资料对分类结果进行人工干预，进一步提高分类精度；④对分类结果进行分类精度评价；⑤把分类结果输出，输出的格式可以为所需要的相应的矢量格式或栅格格式。本研究的技术流程如图3所示。
图2 研究区地物类型
图3 研究技术流程图
4 主要分类过程
4.1 定制分割参数
分割参数的定制相当重要，它关系到每一个分类对象的大小，直接影响到最后的分类结果。通过多次试验，本次分类决定采用多层次分割的方法进行：水体和非水体信息的提取以分割参数为80进行，其他参数均为默认；分类体系中其他类别信息的提取在首次分割基础上，以分割参数为65，其他参数也为默认对非水体进行多重分割，来进行其他地物类型的分类。
4.2 制定分类策略，创建类层次结构
在进行分类之前，首先要参照研究区地物类型，分析每种地物类型特征及其相互之间的关系，制定合适的分类策略，创建类层次结构。可利用的研究对象属性特征包括色调、形状、面积/大小和纹理等特征，各对象之间关系包括与父对象之间、与子对象之间以及与邻对象之间的关系三种类型。对象属性特征选取正确与否及其在多大程度上被正确表达对分类结果有着重要影响，它决定了最后分类正确与否和其精度。面向对象的分类方法可以模仿人类大脑认知过程，充分利用每种地物类型特征，按照由简单到困难的顺序逐步剥离提取分类体系中每种地物信息。通过研究本次分类所要提取信息自身特征及其相互之间关系，制定本次分类的分类策略，创建了类层次结构，如图4所示。
图4 类层次结构示意图
4.3 分类特征的选取
根据创建的类层次结构，选取合适的对象属性，对对象属性进行定义，提取出相应对象的土地利用信息。本次分类采用以下几步进行：
（1）提取水体信息 分割参数设为80，对影像进行分割，分割后，在整个研究区均匀选取样本，采用标准最邻近方法（Standard Nearest Neighbor）对遥感影像进行分类（类似于监督分类），提取水体信息。在此基础上，依据水体的形状特征，把水体分为河流水面和坑塘水面两类。根据实验，长宽比大于3是河流，小于3的是坑塘。
（2）提取植被信息，并进一步把植被分为耕地和林地 首先把提取出的水体信息保护起来，在首次分割的基础上对非水体进行再分割，分割参数设为65，其他参数为默认值，把非水体分为植被和非植被两类，然后根据耕地和林地的不同特征把其信息提取出来。
（3）对非植被信息进一步细分，从中提取出主要交通道路、城镇居民点工矿和裸地（已收获耕地） 信息 首先从非植被信息中提取出交通道路和非交通道路信息，然后把非交通道路细分为裸地（已收获耕地）和城镇居民点工矿两类。
此时，分类体系中的所有类别信息已经全部提取出来，可根据实际情况对分类结果进行手工编辑，进一步删除一些过小对象和纠正一些错分信息。当分得的各类信息结果都比较满意后，进行基于分类的融合，把小对象合并为大的对象，通过手工编辑和基于分类的融合后，得到最终分类结果如图5所示。
图5 遥感影像分类结果图
4.4 分类精度评价
得到分类结果后，要根据分类得到的结果进行分类精度评价。评价采用如下方法进行：在分割后的影像上均匀随机选取每个地类的目标对象，选取的目标对象数目根据分类结果得到的每个地类的目标对象数目而定，进行自动统计，得到统计结果。统计结果如表1所示。
表1 分类结果精度评价表
通过分类结果精度评价表可以发现，自动分类的最后分类精度超过了80%，这对于研究区来讲，分类结果还是比较令人满意的。同时，根据统计结果可以得到如下结论：耕地、城镇居民点、坑塘、河流信息提取的效果较好；相对而言，裸地和道路信息提取比较困难；林地信息由于同耕地信息相近，提取起来也有相当的难度，还有待于今后进一步研究。
通过研究表明，采用面向对象方法进行图像解译和信息的自动提取与面向像元方法相比具有较强优势。面向对象的分类方法可以灵活运用地物本身的几何信息和结构信息，纹理信息以及上下层关系信息、邻近关系信息等，更主要的是可以加载人的思维，构建知识库，从而提高了分类的精度，为各种不同地物的分类提供了更多的依据，比如通过影像的形状和纹理特征可以有效地识别河流、道路、建筑物的形状。利用eCognition对高分辨率遥感图像进行土地利用自动分类，快速简便，而且能够达到较高精度，节省了大量的人力物力，为大面积土地利用调查和监测提供了新的科学方法。
参考文献
丁晓英.eCognition在土地利用项目中的应用［J］.测绘与空间地理信息，2005，28 （6）：116～120
刘亚岚，阎守邕，王涛等.遥感图像分区自动分类方法研究［J］.遥感学报，2002，6 （5）：357～362
孙晓霞，张继贤，刘正军.利用面向对象的分类方法从IKONOS全色影像中提取河流和道路［J］.测绘科学，2006，31 （1）：62～63
eCognition 3 Made in Germany ［Z］
Sun Xiaoxia.An object－oriented classification method on high resolution satellite data ［Z］.ACRS2004，Istanbul
杜凤兰.面向对象的地物分类方法分析与评价［J］.遥感技术与应用，2004，19 （1）：20～23
杨武年朱章森
（成都理工大学遥感与GIS研究所，成都610059）
摘要遥感图像显现的地质构造形迹是地史以来地壳运动的综合结果，包含有历次构造变动和有关矿化的特征标识信息，因此，遥感信息场分层解析是无模型矿床预测中有效地进行成矿信息分离的重要手段。无模型矿床预测法的理论依据是，矿床的形成是多种地质因素发生变异的综合结果，特殊地质环境中多期次构造运动复合叠加区具备形成大型、超大型矿床的条件，巨大矿源体的存在势必导致其与周围环境（背景）在物质成分、结构构造等方面的显著差异，包括诸如成矿岩石组合、构造式样、矿化蚀变以及地球物理、地球化学场甚至由深部矿源异常体引起其上方地球生物圈、大气圈等发生变异的信息特征。因而该法不需要事先有已知有矿模型或已知无矿模型作为预测的基础，而以分解和提取上述致矿异常信息建立控矿地质体的自然源模型作为科学找矿的重要途径。由于此法不需要事先有已知有矿模型或已知无矿模型作为预测的基础，因此它不仅对研究程度较低的新区矿床预测，而且对研究程度较高的老区寻找新类型和大型、超大型矿床都具有重大理论意义和实用价值。
关键词遥感地质数学地质遥感信息场分层解析遥感图像分层解析法无模型矿床预测法
1引言
当前国内外成矿预测研究中，传统的基于相似类比理论的矿床模型预测法，通过数十年的实践日趋完善，在地质找矿中取得显著成效。然而这类方法的应用前提是必须有一定数量的已知有矿模型和无矿模型作为类比的基础，因此，它受资料水平、已知矿床模型及研究人员水平的限制，主要适用于地质研究程度较高、矿床模型易于建立的地区；而且因受相似类比理论限制，它只能找到与已知矿床类同的具相当规模的矿床，而难于发现新类型矿床或点状大型、超大型矿床。因此，在找矿难度日益增大的情况下，如何使多学科结合，应用新技术新方法和新思维开拓新区，寻找隐伏矿床和新类型矿床，特别是大型、超大型矿床，已成为现在和今后地质找矿工作中急需解决的重大理论和方法问题。为此，我们通过长期的找矿实践，提出了在求异理论和求同理论指导下的无模型矿床预测法的新思路[1,2]，后进一步发展，提出了遥感信息场分层解析与无模型矿床预测的方法理论[3]，经在云南、四川、新疆等地找矿实践，取得明显效果[1～5.11～14]。
2理论依据
遥感图像显现的地质构造形迹是地史以来地壳运动的综合结果，包含有历次构造变动和有关矿化的特征标识信息，因此，遥感信息场分层解析是有效地进行成矿信息分离的重要手段[2～6]。无模型矿床预测法的理论依据是，矿床的形成是多种地质因素发生变异的综合结果，特殊地质环境中多期次构造运动复合叠加区具备形成大型、超大型矿床的条件，巨大矿源体的存在势必导致其与周围环境（背景）在物质成分、结构构造等方面的显著差异[15]，包括诸如成矿岩石组合、构造式样、矿化蚀变以及地球物理、地球化学场甚至由深部矿源异常体引起其上方地球生物圈、大气圈等发生变异的信息特征。因此，应用无模型矿床预测法不需要事先有已知有矿模型或已知无矿模型作为预测的基础，而以分解和提取上述致矿异常信息、建立控矿地体的自然源模型作为科学找矿的重要途径。由于此法不需要事先有已知有矿模型或已知无矿模型作为预测的基础，所以它不仅对研究程度较低的新区矿床预测，而且对研究程度较高的老区寻找新类型和大型、超大型矿床都具重大理论意义和实用价值。
3方法技术
3.1遥感图像处理和信息提取
遥感图像是地面景观物体按一定比例缩小了的立体模型，地质构造形迹及地质现象的总体和个体的地表几何形态（纹形图案）以及物理特征（电磁波辐射特征）被真实、客观、连续、全面地记录，具有高度的概括性；同时含有大量地下一定深度隐伏地质构造的信息特征。遥感图像上的这些信息特征（解译标志）反映的是地物在内外动力作用过程中，在一定地质、地理条件下物质成分、结构构造、物理性质等方面的差异。隐伏构造信息则通过地壳的机械变形以及地表的地球物理场和地球化学场改造乃至生物圈、大气圈发生异常等方式而显示出来。而且，多波段遥感图像信息特征中除可见光波谱部分外，许多波段的信息特征位于人的肉眼光敏区以外，如红外、微波图像信息等。这类图像揭示了大量肉眼看不见的地物信息特征，大大增加了鉴别地物属性特征的信息量。因此，采用遥感图像处理能有效地提取成矿信息，尤其是提取那些微弱的矿化信息，通过地质解译、分析构造形迹特征及空间分布规律和应力状态，不但真实、客观，而且克服了常规地质方法有时由于点线观测的局限性，大大开拓视野，获得连续、系统、大量的信息特征，有助于将破裂系统与区域构造变形乃至地质建造等有机地联系起来进行深入的分析研究，得出与客观实际相吻合的结论。
3.2遥感构造信息场分“层”解析与致矿异常信息提取
遥感图像显现的地质构造形迹是地史以来地壳运动的综合结果，包含有历次构造变动和有关矿化的标识信息特征。因此，如何通过构造“分层”解析和应用数学方法去描述，实现线性体场的演译和分解，研究线性体场与其它地质异常的关系，找出其控岩控矿规律和提取矿化信息也就成了线性体场研究和成矿预测的主要内容。需要指出的是，以前大多数研究者注意到了线性构造的规模大小及空间尺度在构造解析和成矿预测中的重要性，但并未形成有效解决问题的方法。特别是在对线性构造量化处理时往往主次不分，把不同规模尺度和不同构造层次和期次的线性、环形构造混为一体进行处理，以致不仅使问题复杂化，而且很难确切找到线性、环形构造与相关地质体及有关矿产的内在联系，所得结论令人质疑。由控矿理论可知，特殊地质环境多期次构造复合叠加区具备形成大型、超大型矿床的条件，而这些地区线性体场的研究与分解，各期次构造变形场的建立及其构造应力场反演，在一定程度上是成矿预测的关键。因为构造应力场不仅控制着地壳岩石的机械变形、构造的成生演化及其组合形式，而且在一定程度上控制着沉积建造、岩浆活动及有关矿床的形成与分布。笔者经多年的科研攻关，根据遥感图像信息量大，对地质构造形迹显示的宏观性、信息连续性以及遥感大节理与宏观构造具有成生联系的性质；在理论上提出遥感大节理总是在野外构造小节理优势方位上发育发展的新论点，并提出了将宏观构造和相对微观构造（特别是遥感横张大节理）有机结合进行地质构造的“分层”解析，根据构造变形场特征反演应力场的新方法——“遥感图像分层解析法”及其相应理论[6,7]。该方法经在不同构造复合区试用，取得显著效果[5～7,10～13]。
例如，笔者在四川、贵州等地的构造复合变形区研究中，应用“遥感图像分层解析法”，通过遥感图像处理和褶皱断裂特别是横张大节理系统分层解析，结合野外调研，建立了研究区多期次构造变形场并反演了各时期构造应力场[10～12]，获得了与众不同的新认识。
笔者在黔西郎岱地区构造解析和成矿预测中[12]，应用航、卫片选择性地解译了该区主要褶皱及与其有关的横张大节理系统，结合野外调研，对该区构造变形特征进行了深入分析。根据该区宏观构造与横张大节理空间分布规律等特征建立了郎岱三角形构造格局的变形场，并据此反演得出该区燕山期在三角形边界条件（大断裂）控制下三边同时受力的联合应力场。其特点是应力和变形强度自三角形边部和顶点向三角形中心呈弧形递减，岩石变形严格按所得应力网络发生，在不同部位形成不同量级的褶皱并伴生相应的节理；三角形边部和顶点褶皱变形强烈，扩展到三角形中部褶皱趋于平缓。九条不同方位的褶皱相互嵌接，总体联系，局部复合，协调统一，控制着本区不同类型的矿床形成与分布。例如，在该三角形构造的北西和南西两个角点附近，集中分布了一系列铁矿床和铅锌矿床及矿化点（成因上与热液活动有关）；而煤矿则相对集中分布在三角形构造的内部。这是因为三角形顶点处应力强度最大，断裂发育，为热液活动和矿化富集提供了有利的空间条件，从而形成了一系列金属矿床，但对煤和天然气富集起了破坏作用，未形成具工业价值的矿床。而在三角形构造内部，由于应力减弱，褶皱平缓，断裂不发育，缺乏导矿储矿构造，对金属矿化不利，但褶皱变形有利于煤矿富集。从区域含矿层分布分析，铁矿和铅锌矿的矿源层（泥盆系和石炭系）在区内广泛分布。根据本区三角形构造变形场和应力场特征及北西、南西两个角点处成矿富集规律，可以预测，在三角形构造东部顶点处有望找到相同类型的工业矿床。其次，区域上黔西古生界具备生油气的地质条件，测区南西侧盘县三角形构造内已有煤成气发现，本区地质和构造条件与之类似，因而有望在该三角形构造中部构造平缓处或穹窿构造中找到具工业价值的气田。
3.3遥感线性体信息场的分“层”和相关信息组合量化解析与成矿预测
线性体场的分“层”量化即在前述线性构造分层解析结果基础上，采用网格法等方法分别对各期次各层次线性构造（成矿分析时结合环形构造等组合）进行量化处理和统计分析，以找出各层次各期次线性、环形构造的统计规律性及其与成矿作用的内在联系，定量、半定量地提取有用信息。不同的研究目的采用不同的量化处理方法。笔者在西昌地区有利含油气构造遥感解析和油气远景预测中[13]，在全区线性构造和环形构造系统解译基础上，首先对区域性断裂系统进行量化处理，建立了该区区域线性体场（断裂系统）的二维和三维彩色量化解析模式，结合其它资料，在构造活动区中确定了有利于油气生成环境的相对稳定的构造区块（小相岭—米市断块中的二级构造单元——米市断陷）；然后再对所选定区进行专题图像处理，提取有关信息，在此基础上，采用环形构造及与其密切相关的环状、放射状大节理有机结合的组合量化处理方法（环形构造采用自环心向环外缘反距离测度加权），结合物探地震、航磁重力及野外调研资料选定有关参数，通过图像图形处理并结合GIS建立了重要构造区块局部构造的二维和三维彩色定量解析自然模型。通过信息场的特征分析和求异，确定了局部构造隆起（异常）和背景的界线，定量提取了地腹隐伏构造的有关信息，作为评价局部构造和油气远景预测的依据。最后，通过综合分析，进行了油气远景预测。
3.4遥感线性体场的背景与异常数学解析
遥感线性体场中包含有许多非地质信息及其它无关的信息。数学分析的目的在于采用数学地质的方法确定线性体场的背景，提取和增强微弱的有用信息，压抑噪声干扰，找出具有地质找矿指示意义的（异常）标志。
异常是针对背景而言的。所谓背景是指研究区空间变量在其分布区域内的空间趋势，它代表了该变量在研究区内的总体分布特征。对线性体场来说，线性构造的区域变化趋势就是背景，反映局部构造存在的环形、线性体是异常，如环状、放射状大节理密集区。确定背景的方法很多，如常用的滑动平均法、趋势分析法、克里格法等。趋势分析将观测值分解为趋势和剩余两部分，前者即为背景，后者代表局部变化的异常特征。也可用矿化标志变量与多个其它变量的自相关分析研究背景场，然后分解不同背景场中的异常。
背景条件按地质总体的多少可以分为单一背景和多背景两种，前者指那些只经历了一次地质作用的地区，各种因素的取值来自于一个总体；后者指经历了多次地质作用的地区，各种因素取值来自于多个总体。多背景的确定方法复杂，但对于多期次构造运动造成的线性体场而言，若采用前述分层解析的方法，先将多期次线性体按“层”分解，那么确定每个层次的线性体场的背景及其求异就可按单背景处理，然后，对各层次（期次）的背景进行综合分析，这样可使问题大大简化，且能有效提高分析精度。
遥感信息场的空域和频域滤波处理是分解和提取线性构造的有效方法。一般而言，低通滤波得出的低频信息能反映遥感信息场中的深部（隐伏地质构造）的信息特征，高通滤波得到的高频信息则能反映地表及浅部有关地质构造的特征信息。不同方位的线性体场可以分别采用不同的定向滤波模板进行处理分解[8]。经滤波处理的图像再经锐化和二值处理，经统计分析或采用特殊的表达方式，如线性体的空间频数图和密度图、中心对称度图、优益度图、变异系数图、空间距离测度图以及各种参数类型的直方图等[9]，能减少人为干扰因素，有效地反映、提取地质构造和成矿异常具指示意义的特征参数。
信息熵是复杂程度和非均一化的数学度量，用它来查明或定量表征遥感信息场中的某种控矿因素的地质变异特征和统一性。以相对熵研究线性体场特征，若地质变量取线性体的长度或频数（或长度/频数），则所得空间密度熵能表征线性体密度场在空间内分布上的差异，若变量为线性体的方位，则所得方位熵可以揭示线性体场在方位分布上的非均匀变化程度。线性体的熵异常可以反映构造的多期次活动性和空间叠加等特征。
其次，分形理论等方法也是研究遥感信息场的有用工具。用分形理论研究线性构造和环形构造的空间特征，有助于查明构造活动性及与成矿作用关系，定量描述有关的自然地质指示标志空间变化的规律性。
3.5三“S”支持下的多源信息综合与复合图像处理和找矿靶区快速评价优选
在大区域范围的成矿预测研究中，对于大量地、物、化、遥资料，采用多源信息综合与复合图像处理技术，能快速提取有用信息并得到形象直观的成果图像表达，已在地质找矿中取得较好效果。然而，这一方法存在的问题是，目前一般应用的遥感图像系粗纠正产品，地物点在空间上存在一定畸变（像点位移）；而且，物化探信息本身存在一定的空间漂移。如果将这种变了形的图像和移了位的信息异场叠合在一起，将产生虚假的综合异常，有时会致人误入歧途。解决的办法是，采用三“S”支持下的多源信息综合与复合图像处理技术，先在GIS和GPS控制点控制下对遥感图像进行精纠正（尤其是投影差改正），制做正射投影遥感影像图，尔后通过区域化变量的结构分析，找出各种地学信息在不同尺度与水平的结构关联性，建立统一的随机场概念模型，并通过GIS实现各类信息在空间上精确匹配，充分利用计算机的可视化技术建立矿源体的自然信息源模型，定量提取综合找矿信息，达到找矿靶区快速评价优选的目的。笔者利用这一方法在南江区调成矿（金）预测中取得显著效果[14]。
南江地区地处特殊的地质构造环境，成矿地质条件较好，矿种较多，矿点星罗棋布。但相对而言，对金矿床的研究，前人研究程度很低，只在西部万金山和坪河发现沙金矿化点两处。本次研究中利用所研制的遥感正射影像，通过信息提取及金、银、铜等14个化探数据的数据处理、地、物、化、遥多源信息综合、复合图像处理有所新发现，并圈定了找矿远景区，经野外调研发现沿图像处理中识别出的构造带河谷中沙金矿化现象普遍，在金化探异常与遥感图像复合信息图上的较高异常地段采样化验分析，金矿化现象明显，已有数个样品达到金的工业品位，将来通过进一步工作，有望取得较大的进展。
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[15]赵鹏大，池顺都.初论地质异常.地球科学，1991,16（3）:241～248.
吴凤鸣
(全国科学技术名词审定委员会)
一、引言
中国地质事业起步较晚，基本上是从西方引进而来。具有两大特点：一是典型半殖民地性质；二是民族矿业基础薄弱，发展缓慢，生产技术落后，规模不大。
早期中国地质矿产事业发展进程中，突出三个特点：①近代的学理论思想的引入；②借鉴与吸收外国地质学家来华进行地质调查的经验和成果；③派留学生去国外“取经”，以“他山之石可以攻玉”，起到了“名师出高徒”效应。
截至1949年新中国成立前，仅有 2～3 种矿已探明储量，地质矿产专家近 200～300人。
新中国成立后，随着国民经济恢复，实施与连续完成《宏伟的国民经济发展规划》经过半个世纪的艰苦努力，在20世纪中期，中国地质矿产事业已从弱到强，发生了突飞猛进的变化，形成了各学科配套、各兵种齐全的百万大军；在自然矿产利用方面，截至20世纪末，我国已发现矿产170余种，其中已探明储量的有160余种，拥有矿产基地12万多处，创建矿业城市300余座；其中A、锡、锑，以及稀土元素矿等居世界储量第一位，矿产开采总量居世界第二位；而铁、铜、铅、锌、铝土矿等金属矿虽然也比较丰富，但人均占有量仅为世界水平的58%，多为贫矿，实际利用率偏低；在能源方面：煤炭产量是我国突出优势，已早有共识，石油产量，在20世纪60年代就从“贫油国”进入产油大国，据我国第三次油气资源评价资料：全国石油资源总量1086亿t，天然气56万亿m3，由于我国目前研究程度和勘探程度较低，估计可找到的石油量为650亿t，的资源量25万亿m3，探明率仅为24.6 %。
在地质科学理论研究方面：中国大地构造学理论的创立及其学派的形成，早为国际同行所共识，近期在令人瞩目的地球第三极青藏高原的大陆动力学，造山带深部构造演化等都有突破性的成就；在中国成矿理论方面，新的区域成矿论，指导与促进找矿的突破，中国陆相生油理论，为石油地质学理论的发展增添了强劲活力……
在野外地质调查与勘探技术方面，早已实施引进与创新相结合，实现运用先进科技成果：航空遥感、卫星、GPS、红外光谱、远程会商等现代技术的广泛应用。
综观上述，当前我国地质事业已从地质大国向地质强国跨越，在展示辉煌成就的同时，深切缅怀曾为中国地质事业快速发展，呕心沥血、筚路蓝缕，乃至“殉难”捐躯的老一辈地质学家英勇事迹，以A继承和发扬他们的艰苦奋斗，勇于牺牲的精神，就更具有历史意义与现实意义。笔者基于这一目的，花费近半年的时间查寻史料，选定10位“殉难”的地质学家作如下的简介，限于所掌握史料，敬请同行补充和指正!
二、1912年“北方革命军”参谋长《地学杂志》主编白雅雨
白雅雨(1868～1912)(照片1)是近代地理学家、中国地学会的创建人之一(1909)、《地学杂志》主编。
照片1 白雅雨(1868～1912)
白雅雨1868年生于南通，1904年投身于辛亥革命，1908年在天津高等女师学堂北洋法政学堂任教，是李大钊同志在法政学堂的老师，多有影响；武汉起义后在北方发起“滦州起义”成立北方革命军政府，担任北方革命军参谋长，进军京津途中被叛徒出卖，在古冶被捕，坚贞不屈，惨遭杀害，1912年1月7日殉难，享年44岁。
1915年工商部主持，由张謇书写墓志铭：“白烈士雅雨之墓”，1936年在北京西北郊显龙山滦州革命纪念园内，建有白雅雨烈士衣冠冢，1937年国民政府授予国葬，追赠为上将，并决定在北京和泰山建造纪念碑。
三、中国著名地质古生物学家、区域地质学家赵亚曾
照片2 赵亚曾(1898～1929)
赵亚曾(1898～1929)(照片2)，字予仁，生于河北蠡县，1923年毕业于北京大学地质系，学习期间勤奋努力，思想进步，深得葛利普、李四光教授等的赏识。在校期间，“五四”新文化运动，在当时进步刊物《晨报》副刊“科学世界”专栏上，连续发表地质古生物基本理论知识25篇论文，显示出才华“初露锋芒”。1923年进入地质调查所，历任调查员、技师、古生物研究室主任等，在所6年间，遍及大江南北以及边远山区，进行野外地质调查与研究，取得优异成绩，获得中华教育文化基金一等科学研究奖励金。6年间发表论文和专著20余篇(部)，共百余万字，主要有：《中国长身贝科化石》，《中国石炭纪及二叠纪石燕化石》，《中国北部太原系之瓣鳃类化石》等，被古生物学同行奉为奠基性经典之作；在地层方面：专著《华北古生代煤地层的分类和对比》，对建立华北含煤的层序、时代归属和对比奠定了基础；《扬子江峡谷的中生代》、《中国北部太原群的时代》、《秦岭及四川之地质研究》(与黄汲清合作)等都是开创性的成就；在大地构造方面，发现阿尔卑斯型“飞来峰”构造，揭开了龙门山深断裂的奥秘。
1929年，由丁文江组织的“川广铁路沿线地质考察”大型专业考察队，同黄汲清由陕西越秦岭入四川，明知沿途土匪猖狂，路途艰险，老一辈地质学家们为中国地质事业，不畏艰险，显现出勇于牺牲的精神。赵亚曾11月15日进入昭通县境25里闸心场住入佛德盛客栈，夜间遭遇土匪抢劫，为保护已获得的沿途考察地质矿产资料和图件，与匪徒进行了周旋和斗争，不幸惨遭杀害，献出了年仅31岁年轻有为的生命。噩耗传出，地质学界一片悲愤，许多老一辈地质学家，诸如：李四光、丁文江、翁文灏等，都为这位颇有造诣的年轻地质学家的不幸牺牲，痛心而惋惜，并留下许多挽词与诗篇！中国地质学会为表彰与纪念赵亚曾为地质考察殉难，特设赵亚曾研究补助基金，奖给对中国的质古生物学作出贡献的学者，从1932～1949年，已有22人获得奖金，其中包括黄汲清院士等十余名院士在内。
赵亚曾殉难后，在原地质调查所旧址(北京兵马司15号院内)树立有“赵亚曾墓碑”；2007年10月5日在辽宁本溪市标准地层剖面前树立“赵亚曾汉白玉雕像”，以缅怀他在1926年创建的本溪牛毛岭中石炭统本溪组地层剖面。
四、中国地质事业创建者、多维学者丁文江
丁文江(1887～1936)(照片3)是一位多维科学家，地质学界誉为“地学泰斗”；1934～1936年出任中央研究院总干事，对中国早期科学建设多有贡献，特别是在“五四”新文化运动“科学与玄学论战”中，以4篇《科学与玄学》战斗性论文战胜玄学派，为弘扬科学思想，捍卫科学精神作出贡献。
照片3 丁文江(1887～1936)
丁文江(1887～1936)江苏泰兴人，字在君，5岁时进私塾馆，寓目成诵，喜爱诗词，11岁撰成《汉高祖明太祖优劣论》，13岁时以一篇《汉武帝通西南论》考得秀才。1901赴日本留学，1904年转赴英国，1908年考入格拉斯哥大学，学习动物学和地质学，1911年毕业回国，获得“格致科进士”；1913～1916年任地质科长，创办地质研究所和地质调查所，建造了培育出中国第一代地质学家的摇篮，拉开中国地质矿产调查的序幕。
他是中国地质矿产调查早期的先驱者，1911年回国途中，进入云南，取道滇黔湘驿道进行地质矿产考察，1913年对正太铁路沿线附近地质矿产作了系统调查，发表《调查正泰路附近的质矿务报告》；1914年再去西南边缘地区进行地质矿产考察，重点考察了个旧锡矿和东传统矿区；1928年受铁道部的委托，对川广铁路线地质做过调查；1929年组织大规模考察队，进行更系统的考察，取得丰硕成果。1935年，按照南京政府紧急矿藏勘探计划，受铁道部部长顾梦余的特别邀请，对粤汉铁路沿线煤矿资源状况进行调查，12月份抵达湖南，湖南地质调查所派王晓青协同，连续在长沙、衡阳一带进行野外地质调查，坚持亲下矿井，直到矿洞勘测，特别是对湘潭谭家山煤矿进行了更细致的勘测；在这次考察中，勘测了南岳的高度，凭吊了恩师龙璋纪念亭(咏诗一首)。当晚住入粤汉株韶段路局宾馆，由于连日野外勘察，过度劳累，又患伤风感冒，睡前服了安眠药片，壁炉烟筒不畅，不幸煤气中毒，治疗过程，肋骨骨折，化脓后，引起发烧，经20余天的抢救与治疗，终无回天之力，于1936年1月5日，一代宗师丁文江英年早逝，享年49岁。噩耗传出后学界一片哀悼，一些学界名流在不同报刊上发表激情悼念文章，特别是地学界《地理学报》、《地质论评》发表了悼念专刊，其中作为中国地质调查所所长的翁文灏《追念丁在君先生》长诗，感人肺腑，激动人心!
由于丁文江是地学界的一代宗师，早有《丁文江传》、《丁文江年谱》等专辑出版；在100岁诞辰、120岁诞辰时都举办过隆重的纪念会和学术讨论会，2009年，中国地质学史专业委员会学术年会，专门举办了丁文江120 岁诞辰学术研讨会，笔者在会上作了《丁文江在新文化运动中是科学派的主将》学术报告，编入《地质学史论丛》第5号，地质出版社，2009出版这里就不再赘述。
值得追记的是，初步认定：湖南煤资源丰富，尤以谭家山、耒阳马田墟、宜章杨梅山、粤之乐昌狗牙洞等最有价值。其中谭家山为烟煤，可炼焦，而马田墟一带为华南最大煤田，均为无烟煤，杨梅山和狗牙洞两处煤田尚待进一步勘查，这些煤田距路线较远，运输不便。虽然是短短数日，基本上解决了粤汉铁路沿线煤矿资源分布情况，为此“殉难”，他也付出了年仅49岁的宝贵的生命!
五、西南地质矿产学者吴希曾
吴希曾(1910～1938)(照片4)，字亦鲁，江苏淮阴人，1931年考入中央大学，初攻农业化学，一年后转入地质系，主攻矿物学和矿床学，1935年毕业，考入实业部地质调查所，同年，随同王曰伦、熊永先借调于贵州地质调查所，曾入巫峡，溯綦江，以至黔中；登梵浄，涉乌江，深入苗寨，遍历黔东各县，除沿途测制路线图与地质考察外，更侧重于金属矿藏的勘测，经他研究过的有：溪万山场、大喇峒，晃县酒店塘、八寨、三河等处的朱砂矿，独山苗林、三河苗龙场、榕江八蒙、江口梵浄山等处之锑矿；下江宰便之磁黄铁矿，三合野竹、丹江蜂塘寨、镇远等处的铅锌矿，清溪、平远、八寨、独山、三合永从等之铁矿，梵浄山之金矿，以及卢山翁项之油田。相继进行南岭地质调查，两涉融江、沅水，又赴桂北和湘西进行地质矿产考察。
照片4 吴希曾(1910～1938)
1938年，奉命赴湘西辰溪芷江一带开发煤田，2月8日他偕资源委员会专门委员王德森、测绘员李玉，从长沙出发，乘公路局客车，偱京滇国道前往。不意行至益阳县境山青铺(西距长沙约80km)，军车横冲直撞，客车竟被颠覆，燃起大火，吴等三人，同归殉难，年仅29岁，以逾花甲老父地质噩耗，痛不欲生。
逝世后，地调所所长翁文灏、黄汲清等，特在《地质论评》撰写悼念专文，并高度评价他长期在西南边缘地区进行地质调查，对贵州东部地质矿产，特别是对震旦纪及下古生代变质岩研究，多有贡献。
在王曰伦先生指导下，总结有关贵州地质矿产资源考察报告多篇：诸如《贵州东部地质矿产简报》，《贵州东部锑矿报告》(1938)，《贵州东部铅锌矿报告》，《贵州东部铁矿报告》，《贵州东部朱砂矿》，《贵州梵浄山金矿》，以及《贵州炉山翁顶之油田初勘报告》等；还参与了贵州汞矿的调查与研究，湘西地质矿产调查等。
六、著名地矿师王德森
王德森(1859～1938)，湖南岳阳人，自幼勤苦，岳阳中学毕业后，考入公立工业专门学校采矿科，1921年毕业，考入东南大学，专攻地质学，从师湛溪矿师。1928年创“中华矿学社”主编《矿业周刊》，筚路蓝缕，多遇艰难，而成效斐然。1930年出任湖北农矿厅技师，主掌湖北矿产，以煤铁矿为主，兼任象鼻山铁矿处长，终日锐意操劳，成绩尤佳。1935年反对湖北当局出售铁砂给日本，辞职而去，仪表抗议，可见其高风亮节之美德。后受老师湛溪先生之邀，出任贵州公路处处长，风餐露宿于曫烟瘴雨之境，虽非自己专业特长，工作勤奋努力，深得谌先生之嘉奖。
1936年夏，受资源委员会之聘，以专门委员之名，担任湖北灵乡铁矿探矿与开发之责，在任期间，常困于匪，几遭不测，均不顾自己安危，勘探开发工作中，充分发挥自己的特长，成绩卓然。
1938年灵乡铁矿工作结束后，奉资委会之命，赴湖南筹备辰溪煤矿，经长沙，同吴希曾等乘公路局汽车赴常德，行至益阳山青铺，被军车撞翻起火，同吴希曾等一齐“殉难”，终年43岁。
王德森从事地质矿业十年，公而忘私，勤奋廉洁，充分发挥了地勘专业特长，受到广泛尊重。
七、我国少数地质矿产与矿冶采矿兼优的知名专家闫增才
闫增才(1901～1940)，字立三，河南淇县人，自幼勤奋好学，性格爽朗、坦荡，最早考入焦作福中矿务大学，后转入南开大学，专攻矿床学、采矿学、冶金学，1926年毕业，获得矿冶工程学士学位。先后在六河沟煤矿、山东华实煤矿、汉口扬子铁矿任工程师、总工程师；1929年参与创办东北大学采冶系。1931年赴比利时，就读于列日大学(Universite de Lige)，从师Formarier P.和Lenier教授，专攻地质学与古生物学，1935年毕业，在我国矿冶采矿与地质矿产兼优者实属凤毛麟角。
回国后，先在中福公司任职，后为开发焦作新煤井做了地层与构造的调查与研究，“七七”事变后，随同孙越琦在湖南湘潭煤矿从事煤矿开采，1938年在四川勘查犍为煤田，为嘉阳煤矿开发奠定了基础。1939年任西南经济建设研究所矿业研究员，拟定《西南煤铁研究计划》偕同李邦华、赵家骧调查川康煤铁矿产，足迹遍及宜宾地区28个县，编撰成《大宜宾区煤铁矿产调查报告》。
野外调查归来，身患重病未愈，由于公务需要，急赴重庆，船行至中途翻覆，遂不幸殉难，终年39岁。综其短短39年的一生，学贯中西，学识超群，勤奋努力，任劳任怨，是我国矿冶界与地质界不可多得的英才，而竟赉志以殁，实可惋惜。
八、我国早期工程地质专家林文英
林文英(1910～1942)，祖籍中原，数度南迁，后居广东蕉岭，祖父辈两世侨居爪哇巴达维岛(今雅加达)，经商，1910年生于巴达维岛，三岁丧母，送回原籍，由祖母抚养，梅县广益中学毕业后，入上海暨南大学，后转入南京中央大学，专攻地质学，1933年毕业，获得理学学士学位。由于喜爱游览祖国的大山大川，在校期间，遍及宁镇山脉，考察了地层与构造；攀登过太行太华，以及一些地质胜境。
毕业后，在全国经济委员会公路处任职，从事于工程地质工作，最早参加四川地质考察团，相继参加西北考察团，赴陕、甘、宁、青、绥五省公路沿线地质工作；1937年，参加京滇公路周览团，1938年，调查滇缅公路沿线地质，考察伊洛瓦底江之航运，皖町八莫间之陆运；1939年勘查宜宾昆明间沿线地质矿产，1940年沿川滇东路(滤县至曲靖)及乐西公路(乐山至西昌)调查地质，1941年调查黔桂铁路沿线地质，对河池、南丹、独山等县境内隧道及涵洞施工计划，多有贡献。
同年，参加中印勘测队，由西昌出发经由云南之中甸入藏，顺探南墩之石油。
1942年，出任宝天铁路局专员亲赴宝鸡天水间研究隧道工程地质工作，行至徽县遭遇车祸，不幸殉难，年仅32岁。
值得提及的是，早年我国铁路线和公路线的勘测选线，沿线的桥梁与隧洞的设计，多半都处于他的手，是一位颇具潜力的工程地质的开拓者。同时对理论地质学也颇有造诣，如对全国12个自然区域的划分，河流袭夺与气候变迁的探讨，岩石与土壤之物理性质研究等。
林先生著述共约50种，1938年在《地质论评》上发表的《中国公路地质概论》，是其代表作，文中涉及朔漠区域、江淮平原、鲁东丘陵、黄土高原、长江中下游、闽浙山区、四川盆地、云贵高原、横断山区、青藏高原等各区域的工程地质特征；就是考察报告，也是十分精湛，诸如《甘新公路地质调查报告》等。
林先生毕生喜爱旅游，走遍全国23个省区，行程30余万里，是一位独具风格的年轻地质学家，英才早逝，实乃地质学界的一大损失，更是工程地质学界的损失!
九、我国著名地质古生物学家许德佑
许德佑(1908～1944)(照片5)，江苏丹阳人，苏州中学毕业(1927)，青年时代爱好文艺活动，曾参加田汉、洪深主办的“南国剧社”并担任导演和编剧。1930年毕业于上海复旦大学外文系，获得文学学士；旋即赴法国巴黎留学，1931年进入巴黎蒙伯里大学地质系，从师著名古生物学家乔纳德(Jolend)专攻甲壳化石，从师门契柯夫(Men-hikoff)专攻珊瑚化石，成绩尤佳，被吸收为法国地质学会会员，1935年毕业，并获得硕士学位。在校期间，在法国地质学会会刊上就已发表两篇论文，受到称赞。
照片5 许德佑(1908～1944)
1935年学成归国，进入实业部地质调查所，任技士，兼任中央研究院地质研究所助理研究员，专事古生物研究，1936年晋升为技正，专攻三叠纪地层古生物研究，颇有造诣。
曾被选为中国地质学会助理书记(1942)，《会志》编辑(1937～1944)，1941年兼任复旦大学史地系教授等职。
1944年4月，偕同陈康、马以思到黔西从事地质调查途中，在贵州盘县啨隆黄厂附近不幸遇匪，三位地质学家同时“殉难”，许德佑年仅36岁。
中国地质学会特在《地质论评》上刊出《许德佑陈康马以思纪念专刊》，以示沉痛哀悼，三位地质学家的灵柩，运往贵阳，安葬于贵阳市花溪公园内，并建立许德佑陈康马以思纪念奖金，奖给作出贡献的地质学家，1945～1949年获奖者有：赵金科(院士)、米泰恒、赵家骧、顾知微(院士)、黄懿。
许德佑短短十年间，足迹谝及江苏、湖北、湖南、广西、云南、四川，特别对贵州有关地质古生物调查与研究更深，著述丰厚，达74种(89篇)之多，其主要成就为地层古生物，诸如：《中国南部三叠纪化石新材料》(1938)《中国南部海相三叠纪化石之研究》(1939)《贵州之三叠纪地层》等。
2006年9月30日，在贵州关岭化石群国家地质公园开园会上，特别追念了1944年许德佑、陈康、马以思在关玲发现化石群，找到海百合化石标本，1949年经穆恩之院士鉴定后，定名“许氏创孔海百合化石”。
十、年轻有为的地质学家陈康
陈康(1916～1944)(照片6)，字劻之，广东番禺人。1941年毕业于广东省文理学院博物系，其毕业论文《广东连县东部地质》，曾受聘于两广地质调查所，随同莫柱荪等赴乐昌九峰一带进行地质调查，发表《乐昌九峰地质》，经杨钟健审阅，特加赞赏，又经黄汲清、李承三的推荐，1942年进入中央地质调查所，随同许德佑研究贵州西南之三叠系，发表《贵州西南部三叠纪》、《贵州青岩化石之探讨》等。1943年响应黄汲清的倡导，参与了地质调查所化石标本的整理，做了大量而艰巨的工作。1944年在贵阳参加了第20届中国地质学会年会后，随同许德佑等赴黔西进行地质调查，中途遇匪惨遭杀害，年仅29岁。
照片6 陈康(1916～1944)
中国地质学会特在《地质论评》上刊出《许德佑陈康马以思纪念专刊》，以示沉痛哀悼，三位地质学家的灵柩，运往贵阳，安葬于贵阳市花溪公园内，并建立许德佑陈康马以思纪念奖金，奖给作出贡献的地质学家，1945～1949年获奖者有：赵金科(院士)、米泰恒、赵家骧、顾知微(院士)、黄懿。
十一、在校期间曾获得“朱森”奖学金的女地质学家马以思
马以思(1919～1944)(照片7)，原籍四川成都，生于黑龙江，“九一八”后迁回内地——上海。自幼好学聪慧，就读于同济高中，抗战后，随母返川。1939年中学毕业，以优异成绩进入重庆中央大学地质系。1943年以全班之冠的优异成绩毕业，考入中央地质调查所，在尹赞勋、许德佑的指导下，从事地质古生物研究，曾发表《黔北桐榟县三叠纪动物群》。
照片7 马以思(1919～1944)
马以思女士自幼学习日文，通晓英、德、法、俄几国文字，经历学校考试，有28次获得第一名，实堪称著。因此，曾获得上海银行奖学金，林 森(主席)奖学金，是一位出类拔萃女杰。1944年随同许德佑等赴黔西进行地质矿产考察，中途遇难，年仅25岁。
中国地质学会特在《地质论评》上刊出《许德佑陈康马以思纪念专刊》，以示沉痛哀悼，三位地质学家的灵柩，运往贵阳，安葬于贵阳市花溪公园内，并建立许德佑、陈康、马以思纪念奖金，奖给作出贡献的地质学家(其中突出女地质学家)，从1944年起获得殊荣的女地质学家有：侯佑堂、池际尚(院士)、郝诒纯(院士)，以及唯一男性刘东生(院士)。
十二、兼具地矿和管理才能的地质学家张莘夫
张莘夫(1898～1946)(照片8)，原名张春恩，出生于吉林德惠(今九台县六台村)，其父张雅南贡生出身，攻读宪政学院法律专业，民国肇兴年间，追随孙中山先生革命。后曾任徐世昌总统府顾问、国会众议院议员、国务院议员。受家庭影响，1919年到北平就读于北京大学文学系，曾与在北京大学图书馆工作的毛泽东相识，常在一起畅谈救国的道理，“五四”运动中，他积极参与北平青年学生上街游行示威，执旗领队，带头呼喊口号，颇有气势。1920年通过留美官费考试合格，赴美进入芝加哥大学学习经济，后又进入密歇根工科大学专攻矿冶，毕业后获得地质学博士学位。
照片8 张莘夫(1898～1946)
1929年学成归国，由于热爱设家乡，主动要求去吉林穆棱煤矿(今属黑龙江)，出任矿长兼总工程师，由于他的地矿理论和管理才能，使俄国人撤离后几乎停产的煤矿，得以很快地恢复生产，日益振兴。1931年“九一八”事变，被迫流亡关内，历任河北唐山工程学院教授，河南焦作煤矿总工程师，甘肃天水煤矿矿长兼总工程师、河南中福公司李河煤矿矿长、山西大学校长、中央实业部长、经济总署副主任等职；抗战期间，出任金属矿产管理处处长等职务，主持内地汞、锡、A等的金属生产，成绩卓越，展现出是一位颇有才能的地质学家。
1945年日本投降后，张莘夫被国民党政府任命为经济部东北行营工矿处副处长，负责东北工矿接收事宜，1946年1月16日带领技术人员(7人)赴抚顺，交涉接收抚顺煤矿，当时抚顺由民主联军管辖，接收未成，在返回沈阳途中，行至抚顺以西李二石寨车站被劫往南山枪杀，终年48岁。
有资料说：毛主席得知张莘夫被害后，曾惋惜地说：张是世界上少数地质专家中之一(大意)。张莘夫在1919年“五四”运动时，多次去北大图书馆共同探讨救国之道。
事件发生后，苏联、国民党政府、民主政府各有完全相反的说法，由于当时东北地区处于苏军占领，内地各界对苏军拆迁工矿设备、机械行为，早有不满，加之，又揭露出损害中国利益的《雅尔塔协定》的秘密签订，于是在2月11日内地各大城市：重庆、上海、南昌、北平、汉口、杭州等举行反俄示威大游行，要求苏军如期撤军。
张莘夫之子 张立刚现为美国国家科学院院士、台湾中央研究院院士、香港工程院院士、中国科学院外籍院士，经常在国内进行学术交流。
另有一位著名的地质学家朱森(1902～1942)虽然不是死于地质矿产考察途中，但从追悼会上的众多挽联和挽词，以及悼念文中反映出有被迫害因素，笔者也就借此对他做点滴介绍。
十三、朱森
朱森(1902～1942)(照片9)，湖南郴县，自幼聪慧，喜读中国古典诗词，奠定下良好的文学素养。1928年以优异的成绩毕业于北京大学地质系，在校期间学习到李四光教授的岩石学与构造地质学，葛利普教授的古生物学和的史学，教师中还有何杰、王烈、赵亚曾等，指导地质实习的还有著名地质学家翁文灏教授，得到了良好的地质基础教育。在校三年级时，发表了处女作《湖南郴县瑶林之古生代地层及动物群》(《会志》)，博得好评。
照片9 朱森(1902～1942)
1928年北京大学毕业后，以优异的成绩，进入中央研究院地质研究所，在研究所六年间，曾去鄂北、豫北考察秦岭东段地质，南岭地质，南京附近地质，相继发表10余篇论文。
1934年，得到中华文化教育基金会的资助，赴美哥伦比亚大学进修，在地文学方面从师约翰逊(D.W.Johson)，在地史学方面，从师凯伊(G.M.Kay)，利用暑假，去耶鲁大学，从师舒赫特(C.Schuchert)，学习古生物学。1936年获得理学硕士学位，同张更结伴，自驾车“汽车地质”历时两月，行程19560km，他们横穿阿巴拉契亚山脉，考察了大半个美国，了解认识各地地层与构造，还特别研究了科罗拉多大峡谷、黄石公园、大盐湖等地质名胜。
十四、结语
以上12位地质学家(除朱森外)，都是在地质矿产考察中不幸被害遇难的，其中有的是年仅20余岁的初露头角地质学家，为国家勘查矿产资源，献出了宝贵的生命。
在回顾我国地质矿产事业近百年发展史之际，用最简要的文字，介绍一下他们的事迹，一方面表达对他们的深切缅怀，更重要的是传承他们当年艰苦创业精神，发扬他们勇于承担任务，不怕牺牲的美德。这也是笔者花费近半年的时光，搜集史料，撰成此文的中心目的。