前言

随着航空航天技术的快速发展，遥感技术也步入了高速发展的时期。遥感技术在国民经济各行各业中的应用和研究进一步得以发展和深化。作为传统的遥感应用行业，工程地质遥感更是随着高速公路、高速铁路、大型水库等大型工程建设的高峰期得到广泛、深入的应用。然而，长期以来工程地质信息的遥感解译依靠人机交互的方式获取，费时、费力，且易受人为因素干扰，这种应用模式与目前遥感技术的发展、行业应用的需求都存在着日益严重的矛盾。

遥感技术的应用和研究由定性向定量发展，由人机交互向自动识别、解译发展已成为目前遥感技术发展的重要趋势，也是目前国内外研究的热点和难点问题。工程地质地学要素具有复杂的地学特征，要素间存在关联和制约关系，以及遥感影像的不确定性等特征，造成地学信息遥感自动提取模型难以构建、难以推广。阈值自动选取算法是遥感信息自动提取面临的又一个技术难题，阻碍了自动解译的发展。虽然目前阈值算法有很多，然而针对图像中地物信息比较混杂、直方图波峰和波谷非常多的情况，现有算法不能有效地找到合适的阈值并将目标信息从背景中提取出来。

针对上述问题，本书首先研究了各要素的地学特征和地学遥感机理，尤其是重点研究了遥感图像本底值理论，并将该理论引入到工程地质地学信息的自动提取建模中。能够反映目标地物与其他地物间差异增大的关键指数是本书研究的重点之一，进而研究同向增强的多指数集成计算模型是本书研究的另一个重点。同向增强的多指数集成计算模型可有效拉大目标地物与其他地物间的灰度值差异，且计算后的目标灰度值将向极化（最大阈值或最小阈值）方向发展，从而利于基于现有或改进的阈值自动选取算法，准确地获取分割值。

其次，本书研究了图像处理的一些关键技术，包括预处理、增强处理、阈值自动选取算法及滤波算法等。阈值自动选取算法是实现目标信息自动提取的关键。该算法要能够解决地物类型复杂、直方图波峰和波谷较多情况下目标阈值的精确选取问题，而常用的大津法、双峰法和多峰直方图法都存在一定缺陷。本书对多峰灰度直方图阈值算法进行了改进，实现了多源影像数据中要素阈值的准确自动获取，从而实现了目标信息的遥感自动提取。

再次，基于上述研究，本书构建了水体、冲洪积扇、崩塌、滑坡、泥石流、岩溶、断裂构造及岩性的遥感自动提取模型，并依托ENVI+IDL研发的实验系统对构建的自动提取模型、方法和技术进行了验证和分析。

工程地质地学要素由于自身地学特征的复杂性，造成遥感自动提取算法所涉及的影响因素多，并且存在遥感影像的不确定性及目标要素的空间尺度等问题的干扰，因此，本书构建的模型都是针对特定类型影像构建的，如水体提取是基于TM影像的，崩塌和滑坡提取是基于SPOT5影像的。另外，基于遥感图像本底值选择、构建的本底指数和集成方法还不完善，关键图像处理算法有待改进或设计新的算法，因此，提取方法和技术有待进一步补充和完善。

在笔者的项目研究及本书写作过程中，中国地质大学的薛重生教授、兰州交通大学的闫浩文教授给予了悉心的指导和帮助，铁四院的冯光胜高工、高山高工给予了大力支持，尤其是冯光胜高工为本书的撰写提出了许多宝贵的修改意见。本书的完成还得到诸多同事和学生的热心支持，他们是李轶鲲、谢飞、刘涛、孙建国、韩惠、张志华、谢飞、姚花琴，在此谨向他们表示诚挚的感谢。

由于作者学识和眼界所限，书中不足之处在所难免，恳请读者批评指正。

杨树文

2013年5月于兰州