[發(fā)明專(zhuān)利]基于多類(lèi)型光譜特征參數(shù)協(xié)同的礦物類(lèi)型遙感識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510547254.X
• 申請(qǐng)日: 2015-08-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105606537A
• 公開(kāi)（公告）日: 2016-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 明艷芳;韋晶;賈臣;米雪婷;田信鵬
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 山東科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G01N21/25
• 分類(lèi)號(hào): G01N21/25
• 代理公司: 濟(jì)南舜源專(zhuān)利事務(wù)所有限公司 37205
• 代理人: 朱玉建

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于多類(lèi)型光譜特征參數(shù)協(xié)同的礦物類(lèi)型遙感識(shí)別方法，適用于多種高 光譜數(shù)據(jù)的區(qū)域礦物填圖領(lǐng)域。

背景技術(shù)

由于高光譜遙感數(shù)據(jù)具有波段連續(xù)、波譜分辨率高的特點(diǎn)，可以在礦物類(lèi)型識(shí)別中發(fā)揮 重要作用，且已經(jīng)在局部區(qū)域礦物填圖等工作中得到逐步廣泛的應(yīng)用。利用遙感手段可以從 廣域空間、多時(shí)相尺度下實(shí)現(xiàn)礦物信息的快速識(shí)別和提取，縮短礦物填圖時(shí)間，提高效率。 然而由于地表結(jié)構(gòu)復(fù)雜、混合像元及大氣環(huán)境背景影響等因素的限制，致使利用遙感技術(shù)進(jìn) 行礦物識(shí)別的精度不高。因此，研究高精度的礦物信息識(shí)別方法具有重要的意義。

當(dāng)前的高光譜遙感數(shù)據(jù)識(shí)別礦物類(lèi)型的方法主要分為兩類(lèi)：

一類(lèi)是基于光譜匹配的方法，使用連續(xù)的高光譜遙感數(shù)據(jù)與地表測(cè)量的具體類(lèi)型的礦物 光譜數(shù)據(jù)匹配，依據(jù)二者匹配的相似性或距離差異確定礦物類(lèi)型。該方法的限制性主要有兩 個(gè)方面：(1)由于受當(dāng)前技術(shù)條件及環(huán)境背景、大氣參數(shù)等因素的影響，即使對(duì)高光譜遙感 數(shù)據(jù)進(jìn)行地表反射率的恢復(fù)重建等處理，仍然不能完全消除大氣對(duì)地表真實(shí)光譜的影響；(2) 混合像元對(duì)光譜有明顯的影響，地表的礦物光譜是測(cè)量的純凈礦物光譜信息，而遙感測(cè)量的 是礦物及周?chē)尘耙鼐C合作用的光譜，二者匹配有較大困難。以上因素使得直接用光譜匹 配技術(shù)識(shí)別礦物類(lèi)型存在明顯的不確定性。

另一類(lèi)是基于特定礦物光譜特征參數(shù)的識(shí)別方法，不同的礦物類(lèi)型，在不同的光譜波段 體現(xiàn)出獨(dú)特的光譜特征，依據(jù)特定類(lèi)型礦物的光譜特征參數(shù)可以識(shí)別出該類(lèi)型的礦物。在礦 物類(lèi)型單一的區(qū)域，該方法能體現(xiàn)出較高的精度，而在礦物類(lèi)型復(fù)雜的區(qū)域，由于礦物的光 譜特征主要集中在短波紅外這一非常窄的波長(zhǎng)區(qū)域，單一的光譜特征參數(shù)很難區(qū)分出不同類(lèi) 型的礦物。因此，當(dāng)前技術(shù)方法的局限，限制了高光譜遙感技術(shù)在礦物類(lèi)型識(shí)別中的應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出一種基于多類(lèi)型光譜特征參數(shù)協(xié)同的 礦物類(lèi)型遙感識(shí)別方法，能夠有效提高區(qū)域的礦物填圖精度。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

基于多類(lèi)型光譜特征參數(shù)協(xié)同的礦物類(lèi)型遙感識(shí)別方法，包括如下步驟：

a高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜重建；

光譜重建包括壞線修復(fù)、絕對(duì)輻亮度值轉(zhuǎn)換、大氣校正、條紋去除及光譜平滑處理；

b典型礦物波譜處理

針對(duì)不同的高光譜數(shù)據(jù)，按照不同的采樣間隔對(duì)典型礦物波譜數(shù)據(jù)進(jìn)行波譜重采樣；

c多類(lèi)型光譜特征參數(shù)解算

首先對(duì)高光譜數(shù)據(jù)和典型礦物波譜進(jìn)行包絡(luò)線去除處理，然后再分別提取其多類(lèi)型光譜 特征參數(shù)；

其中，光譜特征參數(shù)包括吸收波谷位置、吸收反射率、吸收深度、吸收寬度、吸收斜率、 吸收對(duì)稱度、吸收面積、光譜吸收指數(shù)、吸收左肩位置及吸收右肩位置；

d監(jiān)督分類(lèi)法礦物填圖實(shí)驗(yàn)

通過(guò)最佳指數(shù)因子計(jì)算不同類(lèi)型光譜特征參數(shù)組合的信息量，確定最佳光譜特征參數(shù)組 合，基于模式識(shí)別方法進(jìn)行礦物填圖實(shí)驗(yàn)；

e決策樹(shù)分類(lèi)法礦物填圖實(shí)驗(yàn)

首先對(duì)典型礦物波譜的多類(lèi)型光譜特征參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，然后參照高光譜數(shù)據(jù)中礦物 端元對(duì)應(yīng)的光譜特征參數(shù)值，構(gòu)建研究區(qū)礦物類(lèi)型識(shí)別決策樹(shù)模型，進(jìn)行礦物填圖實(shí)驗(yàn)。

本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)：

本發(fā)明中的礦物類(lèi)型遙感識(shí)別方法是基于多類(lèi)型光譜特征參數(shù)的協(xié)同，能夠有效降低或 減弱混合光譜、光譜畸變、大氣及復(fù)雜環(huán)境背景等因素的影響，保持較高的穩(wěn)定性，具有較 高的整體礦物識(shí)別精度。本發(fā)明為高光譜礦物識(shí)別提供了一種新思路，可為以后使用高光譜 遙感手段進(jìn)行礦物類(lèi)型識(shí)別中不同信息的綜合應(yīng)用提供借鑒。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例中基于多類(lèi)型光譜特征參數(shù)協(xié)同的礦物類(lèi)型遙感識(shí)別流程框圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例中光譜特征參數(shù)計(jì)算示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖以及具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明：

如圖1所示，基于多類(lèi)型光譜特征參數(shù)協(xié)同的礦物類(lèi)型遙感識(shí)別方法，包括如下步驟：

a高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

為準(zhǔn)確獲取地物的真實(shí)地表反射率信息，需要對(duì)高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜重建。光譜重建包 括壞線修復(fù)、絕對(duì)輻亮度值轉(zhuǎn)換、大氣校正、條紋去除及光譜平滑處理。