沈阳城市活断层断层研究 - 图文

沈阳城市活断层断层填图遥感精定位研究

摘要：由于城市和周边面积大，原有的探测手段不可能全区铺开，因此本文把卫星遥感技术引用到沈阳市活断层断层填图精定位研究中。利用福卫－2号卫星和ENVISAT ASAR卫星的遥感数据、地质数据并经野外考察，提取了1:10000的沈阳市东北上满堂－西三环路－二环路一带地质构造解译图和抚顺市东北地质构造解译图。结果表明：在隐伏断层构造地区，利用卫星遥感技术进行活断层探测是可行的。

1.前言

“沈阳城市活断层断层填图遥感精定位研究”属沈阳和抚顺城市活动断层探测详勘阶段的一部分，应用高精度卫星遥感技术和槽探技术进行沈阳城市活动断层详勘阶段的定位。根据初勘结果，通过确定沈阳测区F6东北段的详细位置，判定其与中断和西南段的空间关系；确定抚顺测区及矿区外围活断层的具体位置及其与矿区内活动断层的关系；为1：1万活动断层填图获取必要的实际资料，并开发相关的应用技术。

具体的工作内容为：（1）通过高精度光学遥感信息的分析提取确定断层的精确位置；（2）利用合成孔径雷达遥感技术判定F6东北段与中段的衔接；（3）结合野外详细测量和填图，精确确定断层位置，并选取槽探的位置；（4）进行槽探的样品采集、探槽编录；（5）综合研究，完成测量报告；（6）开发适合沈阳城市活断层精定位的实用技术。具体技术要求是符合城市活动断层探测的规范。

2.目标区地质概况

沈阳目标区地理坐标为： 41°40’00\°54’53″N， 123°15’01″-123°37’26″E，面积约870km2。

沈阳市区所处的构造部位属于沈阳鼻状凸起，这是由浑河断裂和依兰—伊通断裂共同切割而形成的断块。该断块的基底为太古代混合花岗岩，其上的沉积盖为上第三系和第四系。

沈阳鼻状凸起上发育了两组NE和NW向断裂，主要的北东向断裂有：王纲堡—新城子断裂（F2）、永乐—清水台断裂（F3），以上两条断裂为依兰—伊通断裂组成部分，淮河院—五彩新村断裂、铁西八院—北塔断裂（F4）、太吉屯—蒲河断裂（F5）、长白乡—观音阁断裂（F6）。北西向断裂主要有黄泥坎—造化断裂(F10)和榆林堡—石庙子断裂（F11）（图2-1，）。

抚顺目标区的面积约150km，其地理坐标为41°47’-41°56’N， 123°42’-124°06’E(图2-4)。

抚顺市位于浑河断裂上，该断裂自沈阳以南以60°-70°方向穿过抚顺市区，表现为由两条断裂组成的对冲型断陷带。北支断裂（F1A）规模大，连续性好，形迹清楚，为逆冲断裂；南支断裂（F1）连续性较差。浑河断裂在抚顺煤田的垂

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直断距为550-600m，水平错距250-400m，北盘向西移动，具反扭错动性质(图

2-2)。

图2-1 沈阳市目标区目标断层分布图 图2-2 抚顺市目标区目标断层分布图

3.遥感数据的获取与处理

数字图像处理技术是增强和改善图像质量、突出有用信息、获取较好视觉效果的一种手段。主要包括以下几个方面的内容：1）图像的恢复处理，在图像的成像过程中不可避免造成图像的辐射衰减、几何畸变及噪音加入，接收的图像首先要进行辐射校正和几何校正等恢复处理；2）图像增强处理，对数字图像进行各种数学运算、变换，突出或提取某些有用信息，达到改善图像的视觉效果，提高图像解译精确度；3）图像分类处理，利用计算机对图像信息进行自动识别；4）图像融合处理，对不同类型的遥感数据、非遥感数据资料进行综合数据处理分析，结合各种数据的优点，提高图像解释效果。 3.1遥感图像资料获取

在进行数字图像处理前，选择能最大程度地反映出研究区有用的地质信息的数据，有利于提高解译效果。光学遥感影像具有成像清晰、分辨率高的优点，但容易受天气状况、昼夜条件的限制。采用微波遥感技术则可以获取全天时、全天候的图像。对隐伏构造进行探测，最重要的参数就是雷达信号的穿透能力，雷达的穿透能力直接受波长的控制，波长越长，穿透深度越大；雷达波束入射角越陡，则其在地物介质中穿透同样的深度所经过的路径越短，能量损耗越小，相应的穿透深度也越大；同一波长不同极化方式对穿透能力也有很大影响，交叉极化方式（VH和HV）比垂直极化方式（VV）穿透能力强，垂直极化方式又比水平极化方式（HH）穿透能力强。针对研究区的现实情况和各种传感器的成像特点，本次研究采用的遥感数据为福卫－2号卫星遥感数据和ENVISAT ASAR数据。

福卫－2号卫星是在台湾发射的民用遥测卫星，其全色（黑白）影像的分辨率为2米，可以满足本研究中线性地质构造解译的需要。本次研究所选用了两景福卫－2号全色数据，沈阳幅和抚顺幅卫星数据获取日期为2005年8月20日和2005年9月11日。

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ASAR（Advanced Synthetic Aperture Radar）是欧空局发射的环境卫星ENVISAT上装载的微波传感器，卫星运行在太阳同步近极地轨道，高度790Km，轨道倾角98.5°。ASAR工作波段为C波段，具有中等波长（波长为5.6厘米），较小的入射角（15～45°）。其中AP（Alternating Polarization）模式提供同一地区的两种不同极化方式组合（VV/HH，HH/HV，或VV/VH）的图像，这种模式的数据大大提高了同一地区的信息量。本研究采用的APP数据极化组合方式为HH/HV，是Level 1B产品中的精细数字图像，产品的像元尺寸为12.5米，空间分辨率是30米。该产品是单机多视、地距图像，已经经过了相对定标，即天线增益、距离扩散损失因素已经得到了补偿。本研究采用的数据获取日期为2005年3月13日，这时研究区植被覆盖很少，雷达影像上能够准确反映地表信息，对本次研究目的有利。 3.2.图像处理方法 3.2.1. 图像的恢复处理

电磁波在大气层中传输和传感器测量过程中，一方面受到遥感传感器本身特性、地物光照条件（地形影响和太阳高度角影响）以及大气作用等的影响，导致遥感传感器测量值与地物实际的光谱辐射率不一致——辐射失真；另一方面由于遥感传感器方面的原因（例如扫描线速度的不均匀等）、遥感平台方面的原因（例如卫星运行姿态的变化）以及地球本身的原因（例如地球自转的影响）等而造成图像在几何位置上的失真——几何畸变。另外，有时因仪器的故障以及各种干扰等会引起不正常的斑点或条纹等各种噪声。为了消除辐射失真、几何畸变和各种噪声，需要对遥感图像作预处理（一般包括辐射校正、几何校正、噪声去除等）。本次研究中所采用的福卫－2号图像和ENVISAT ASAR图像在地面站提供给用户之前已作了系统校正（包括系统辐射校正和系统几何畸变校正），在进行增强处理之前仍需对图像作大气校正、几何精纠正、去除噪声等预处理。

大气校正：目的就是要消除大气散射效应带来的辐射失真，主要是针对福卫－2号成像波长较短，受大气干扰比较大等原因，根据成像参数和时间，利用ER－Mapper 和ERDAS等专业遥感软件的大气校正软件包进行纠正，经过纠正的图像明显增加了清晰度和对比度，消除了雾霾感，为后期图像增强处理提供高质量的数据源。ENVISAT ASAR数据因为成像波长较长，成像时不受云雨的影响，受大气干扰少，经过系统辐射校正后不用再做大气校正处理。

几何精校正：几何精纠正的实质就是逐像元地将其图像坐标按一定的精度要求变换到所需的地理坐标系中，在这个过程中要按恰当的采样方式对像元重新作亮度赋值。通过选取地面控制点（GCP）对福卫－2号图像和ENVISAT ASAR图像进行几何精纠正，将图像投影统一为通用横轴墨卡托（UTM）投影。经过几何精纠正的图像综合校正所有因素造成的几何畸变，显著地改善了图像的几何精度，其结果不仅为后续的解译制图和几何量算提供高精度的图像，而且也为图

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像的配准和融合奠定了基础（图3-1，3-2）。

消除噪声：对于福卫－2号光学卫星图像，其遥感传感器本身的特点决定了其噪声较小，再经过地面站的预处理，其噪声对于地质解译影响很小，因此处理时可以忽略。但对于SAR图像，由于相干光波引起的雷达图像象元之间的亮度具有浮动性，形成斑点噪声，影响图像的质量，增加图像解译的难度，因此在雷达图像解译和分析之前需要先进行噪声去除。噪声去除方法有多视处理和空间滤波，前者通常在数据获取过程中进行，后者则往往是对获取的图像在计算机等数字化环境下实施。本研究中，采用Lee氏滤波器和Frost滤波器对研究区的SAR图像进行噪声的滤除处理，处理后的图像变得平滑清晰，同时又保留了良好的线性信息。

图3-1 沈阳地区福卫－2号遥感数据经几何 图3-2 抚顺地区福卫－2号遥感数据经几何

校正前（a）后(b)的卫星影像 校正前（a）后(b)的卫星影像

3.3.2.图像增强处理

反差增强：图像象元亮度值的分布特征可用直方图表示。通常情况下，由于成像系统与环境等因素的影响，获取的原始图像亮度值局限在比较窄的范围，信息的主体部分集中在直方图的中部，直方图两端象元数很少，可以通过直方图调整，使图像灰度频率密度函数较

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高的部分得到充分扩展，扩大图像象元亮度值之间的反差（对比度）提高图像的视觉效果。

具体方法是将原图像P（x）通过某一变换函数T（x），变换成直方图P（y），从而达到图像增强的目的。直方图调整的关键是求变换函数T（x）。

P(y)??y?P(x)??x （1）

令 ?x?0?y?0

得：P(y)?dy?P(x)?dx （2）

又 dy?P(x)?dx/P(y)

得：dT(x)?P(x)?dx/P(y) （3）

直方图均衡化是将原图像的直方图形态改变为频率相同的直方图形态，也就是说，每个亮度值有相同的象元数，如果有N个象元，L个亮度等级，那么

P(y)?N （4） L将（4）代入（2）、（3）式有

dT(x)?T(x)?LP(x)?dx （5） NLP(x)?dx （6） ?N（6）式说明直方图均衡变换函数是原图像概率密度函数的积分乘以一个比例系数，这个积分变换恰好是原始图像的累积密度函数，对于离散数据的数字图像，可改写为

Lyi?N?P(k) （7）

k?1j如果图像总象元数为M×N，扩展后给出最大限度数值域在0～255，那么扩展后的象元亮度值应为

255jyi??P(k)M?Nk?1 （8）

（8）式为直方图均衡化变换函数，对于一个连续的概率密度函数，直方图均衡化是使新图像灰度值均匀分布。对于离散的数字图像数据，不可能得到一个频率完全相同的直方图，而是一个（在平均值上的）准频率直方图。

彩色合成：人眼对黑白影像的分辨能力有限，大致只有10个灰度级，而对彩色影像的分辨能力则要高得多。如果以平均分辨率的△λ＝3nm计算，人眼可察觉出上百种颜色差别来。这还仅仅是讨论了色别的一个要素，如果加上颜色的

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