安徽钟姑山地区位于扬子准地台下扬子台坳带宁芜火山岩盆地南段，属长江中下游铁矿成矿带，多以隐伏矿床为主。以陆地卫星遥感影像为基础通过遥感构造解译发现了一批新的隐伏断裂构造。通过遥感蚀变信息和地磁异常信息的叠置分析，共圈定 Ａ 级预测区４个，Ｂ级预测区２个，Ｃ级预测区１个，为当前钟姑山铁矿资源勘查提供了有价值的新的依据。
根据目视解译遥感图像中的各种地物目标的不同特征信息，识别目标或现象的目的。根据空间数据、矿点信息、遥感影像资料，可以进行构造信息的目视解译。
研究区域第四纪松散沉积层较厚，植被发育，岩体裸露少，隐伏断裂发育较强。
隐伏断裂处理需要图像增强技术：密度分割、纹理分析、比值增强、定向和非定向滤波。
本文采取纹理分析和定向滤波对图像进行增强处理
纹理分析反映灰度在空间上的变化，他是纹理单元按照某种确定下的规律或某种统计规律排列组成的。在构造断裂提取时，高频信息主要反映的是边缘及线条特征。
选用方差概率统计的滤波来增强影像的边缘信息，使得影像地物边缘特征更直观，地貌纹理差异更明显，且有效的提取到3条线性构造信息
使用Occurrence Measures选项可以应用五个不同的基于概率统计的纹理滤波。概率统计滤波可以利用的是数据范围（Data Range）、平均值（Mean）、方差（Variance）、信息熵（Entropy）和偏斜(skewness)。概率统计把处理窗口中每一个灰阶出现的次数用于纹理计算。下面为操作过程：
（1）在主菜单中，选择Filters- > Texture -> Occurrence Measures。在Texture Input File对话框选择图像文件。
（2）在Occurrence Measures Parameter面板中，通过 “Textures to Compute”部分纹理类型旁的复选框中点击，选择要创建的纹理图像。
（3）在“Rows”(Y)和“Cols”(X)文本框中，键入处理窗口的大小。
（4）选择输出路径及文件名。点击“OK”，开始处理。所选的纹理图像将计算出来，并被放置在可用波段列表中。
使用Co-occurrence Measures选项可以应用八个基于二阶矩阵的纹理滤波，这些滤波包括均值（Mean）、方差（Variance）、协同性（Homogeneity）、对比度（Contrast）、相异性（Dissimilarity）、信息熵（Entropy）、二阶矩（Second Moment）和相关性（Correlation）。
二阶概率统计用一个灰色调空间相关性矩阵来计算纹理值，这是一个相对频率矩阵，即像元值在两个邻近的由特定的距离和方向分开的处理窗口中的出现频率，该矩阵显示了一个像元和它的特定邻域之间关系的发生数。例如，下图所示的二阶概率矩阵是在一个3x3的窗口中，由每一个像元和它的水平方向的邻域生成的（变换值x=1,y=0）。一个3×3基窗口中的像元和在水平方向变换了一个像元的3×3窗口中的像元被用来生成二阶概率矩阵。下面为操作过程。
（1） 选择Filters -> Texture- > Co-occurrence Measures，在Texture Input File对话框选择图像文件。
（2） 在Co-occurrence Texture Parameters对话框中。通过 “Textures to Compute”部分纹理类型旁的复选框中点击，选择要创建的纹理图像。
（3） 在“Rows”(Y)和“Cols”(X)文本框中，键入处理窗口的大小。
（4） 键入X、Y变换值（Co-occurrence Shift），用于计算二阶概率矩阵。
（5） 选择灰度量化级别（Greyscale quantization levels）：None、64、32或者16。
（6） 选择输出路径及文件名。点击“OK”，开始处理。所选的纹理图像将计算出来，并被放置在可用波段列表中。
选择某种滤波矩阵对图像进行卷积运算，从而突出某个方向的线性构造体。区域内NE和NW向断裂构造发育延伸好，是重点的找矿方向，所以对
SN,EW,NE,NW向进行卷积滤波处理。再处理定向滤波完成后采用线性拉伸方法，调制最佳可视效果，提取21条线性构造
1、ConvolutionFiltering (卷积滤波)
卷积是一种滤波方法，它产生一幅输出图像（图像上，一个给定像元的亮度值是其周围像元亮度值加权平均的函数） 。
用户选择变换核用于图像列卷积生成一个新的空间滤波图像。
（1）选择 Filter > Convolutions > 一种滤波类型。
（2）出现对话框时，设置卷积参数 卷积滤波需要选择一个变换核的大小。多数滤波变换核呈正方形，默认的变换核大小是 3×3，在 “Size” 文本框里改变
变换核的大小。
出现 Kernel Edit 对话框时，每一个变换核的值显示在各自的可编辑的文本框里，改变任何数值，点击要改变的值，键入新值，点击enter。
注意：一些特别的滤波（如 Sobel 和 Roberts）有自己的默认值，是不能改变的。选择这些滤波时，不会出现变换核大小的选项。原始图像卷积结果中“Adding back” 部分有助于保持空间联系，代表性地被处理成尖锐化的图像。对原始图像的 “Add Back” 部分，在 “Add Back” 文本框里，键入一个 0.0 与 1.0之间的数（与原始图像的 0 到 100% 相对应）。
（1）点击Quick Apply出现对话框时，选择输入波段
点击“OK”。在“Available Band List可用波段列表”出现临时文件，同时出现新的display窗口，显示滤波结果。
（3）或者点击Apply to file选择输入文件，点击“OK”，选择输入波段，输出方式，可选择输出到memory。在“availableBand List可用波段列表”出现memory文件，创建新的display窗口，显示滤波结果。
2、High Pass Filter (高通滤波器)
高通滤波在保持高频信息的同时，消除了图像中的低频成分。可以用来增强不同区域之间的边缘，犹如使图像尖锐化。通过运用一个具有高中心值的变换核来完成（典型地周围是负值权重）。ENVI 默认的高通滤波用到的变换核是 3×3的（中心值为“8”，外部像元值为“-1”）。高通滤波变换核的大小必须是奇数。·实现这一功能，选择 Filters>Convolutions > High Pass。
3、Low Pass Filter (低通滤波器)
低频滤波保存了图像中的低频成分。 ENVI 的低通滤波是通过对选择的图像运用 IDL“SMOOTH”函数进行的。这一函数用到了boxcar 平均，盒子的大小由变换核的大小决定，默认的变换核的大小是3x3。·实现这一功能，选择 Filters > Convolutions > LowPass.
4、Laplacian Filter (拉普拉斯滤波器)
拉普拉斯滤波是第二个派生的边缘增强滤波，它的运行不用考虑边缘的方向。拉普拉斯滤波强调图像中的最大值，它用到的变换核的南北向与东西向权重
均为负值，中心为“0”。ENVI 中默认的拉普拉斯滤波用的是一个大小为3x3的，中心值为“4”，南北向和东西向均为“-1”的变换核。所有的拉普拉斯滤波变换核的
大小都必须是奇数。
5、Directional (直通滤波)
直通滤波是第一个派生的边缘增强滤波，它选择性地增强有特定方向成分的图像特征。直通滤波变换核元素的总和是零。结果在输出的图像中有相同像元值
的区域均为0，不同像元值的区域呈现为亮的边缘。
实现直通滤波：
（1）选择 Filters >Convolutions > Directional.
（2）除了 ConvolutionParameters 对话框中的标准的滤波调整项目以外，
ENVI 直通滤波需要你在标有 “Angle” 的文本框里键入需要的方向（单位是度）。正北方是 0 度，其他角度按逆时针方矢量度。
6、Gaussian Filter (高斯滤波器)
高斯滤波通过一个指定大小的高斯卷积函数对图像进行滤波。默认的变换核大小是3×3，且变换核的大小必须是奇数。选择“Gaussian High Pass” 或
“Gaussian Low Pass” 滤波。
7、Median Filter (中值滤波器)
中值滤波在保留比变换核大的边缘的同时，平滑图像。ENVI 的中值滤波用一个滤波器大小限定的邻近区的中值（不要与平均值混淆）代替每一个中心像元
值。默认的变换核大小是3x3。 ·实现这一功能，选择Filters > Convolutions >Median。
8、Sobel 滤波器
Sobel 滤波器是非线性边缘增强，它特别地用到了 Sobel 函数的近似值， 是一个预先设置了3×3的，非线性边缘增强的算子。滤波器的大小不能更改，也无
法编辑变换核的大小。实现这一功能，选择 Filters > Convolutions > Sobel。
9、Roberts 滤波器
罗伯特滤波器是一个类似于 Sobel 的边缘探测器滤波。是一种特殊的滤波，运用 Roberts 函数预先设置的2×2的近似值。是一个简单的两维空间的差分方
法，用于边缘尖锐化和隔离。滤波器的大小不能被更改，也不能编辑变换核的大小。实现这一功能，选择 Filters > Convolutions > Roberts。
10、User Defined Convolution Filters (用户自定义的卷积滤波)
可以通过选择和编辑一个用户变换核，定义习惯上用到的卷积变换核。选择 “Edit Kernel” 按钮，交互式地编辑默认值，改变个别滤波器的权重。
ETM+的热红外波段为第六波段，分为低增益和高增益波段。实验发现，低增益波段经过密度分割后显示效果强于高增益波段，提取环形构造1个，线性构造3个。
密度分割是一种单波段图像彩色变换的方法，它是把单波段的黑白遥感图像按照亮度来分层，对于每一层赋予不同的颜色，使之成为一幅彩色图像，其中每一层包含的亮度值范围可以不同。如果分层方案与地物光谱差异对应的很好，我们通过这种方法就可以区分出各种地物的类别。
密度分割的具体操作步骤如下：
（1）在显示菜单中选择Tools → Color Mapping →Density Slice或Overlay →Density Slice。出现Density Slice Band Choice对话框。
（2）选择你所要进行灰度值范围定义的波段。缺省的8个范围列在Defined Density Slice Ranges下面。这个缺省的数据的最小和最大值是从Scroll窗口计算出来的。可以输入你所需要的最大和最小值改变密度分割的范围。（要想回到初始的状态，点击Reset）,在对话框的下面选择密度分割的应用范围，是image窗口、scroll窗口还是全部窗口。
（3）在Density Slice对话框中我们可以对已经划分好的灰度值范围区间属性进行编辑，删除，修改，改变颜色等操作。只需要你点击 Edit Range 、Delete Range、Clear Range 选项框进行操作。
（4）我们用ENVI默认的灰度值范围进行密度分割（或者根据自己调整后），点击Apply应用。
裸露基岩区采用目视解译
无岩体和第四纪区域，应用纹理分析、定量滤波、目睹分割进行隐伏构造信息进行提取，发现一批新的隐伏构造
铁染和羟基蚀变，采用主成分成分+去干扰+门限法，属于成矿晚期或成矿后的蚀变，以磁铁矿填充、胶结隐蔽爆发角砾岩三维方式大规模沉淀后发生的。研究区上下盘的辉石闪长岩均遭受硅化高岭石化辉石闪长岩说明下面有可能有矿体。但是普遍强烈多期的硅化、高岭石化甚至碳酸盐化致使本为磁铁矿石的铁矿床不断发生假象赤铁化，而假象赤铁矿化的程度又与上述蚀变强度有关，但并不全是找矿标志。因此有必要结合物探数据对研究区蚀变信息进行筛选，寻找有利的矿区预测。
（1）同时拥有位于遥感解译构造交汇处、地磁异常高值区、遥感铁染异常和黄马青、周冲村地层或两地层的位置特点区域，定义为A级找矿预测区。
（2）同时拥有四种成矿预测要素中的3个要素的区域，定义为B级找矿预测区。