[發明專利]一種基于奇異性理論的高光譜礦物異常信息提取方法

有效

• 申請號: 201811523745.0
• 申請日: 2018-12-13
• 公開（公告）號: CN109580497B
• 公開（公告）日: 2020-01-03
• 發明（設計）人: 于峻川;閆柏琨;李逸川;賀鵬;樊樺
• 申請（專利權）人: 中國自然資源航空物探遙感中心
• 主分類號: G01N21/25
• 分類號: G01N21/25
• 代理公司: 11337 北京市盛峰律師事務所
• 代理人: 梁艷

本發明公開了一種基于奇異性理論的高光譜礦物異常信息提取方法，涉及高光譜遙感礦物識別技術領域。該方法首先獲得目標礦物在光譜影像上的特征吸收位置，然后，通過將影像上的特征吸收位置與標準光譜上的特征吸收位置進行比較，如果兩者一致，而且，高光譜影像數據與標準光譜數據之間的匹配度達到設定的閾值，則認為該光譜影像像元含目標礦物，從而完成礦物信息提取；最后，根據提取出的礦物信息，在整幅的光譜影像上逐像元計算奇異性指數，得到礦物異常信息分布圖。所以，采用本發明提供的方法，強化了對礦物弱信息的提取，而這類具有“突變”特征的礦物異常信息相對于大量背景礦物信息往往與成礦關系更密切，更加利于提取礦物信息。

技術領域

本發明涉及高光譜遙感礦物識別技術領域，尤其涉及一種基于奇異性理論的高光譜礦物異常信息提取方法。

背景技術

隨著遙感技術的發展，以航空高光譜為代表的定量化遙感技術已廣泛應用于各個領域，成為地球觀測的重要手段。與多光譜不同，高光譜具有豐富的光譜信息可用于進行礦物信息的識別。

目前，高光譜礦物識別的主要方法可歸納為兩類：基于光譜相似性匹配的提取方法和基于光譜特征參量的提取方法。光譜相似性匹配法對于光譜特征較相似的礦物很難區分，基于光譜特征參量法需制定十分詳細的提取規則，且實現過程復雜。上述兩種方法均不可缺少專家知識的參與和標準礦物光譜的分析，所以，單純使用某一種方法在應用過程中往往難以實現對礦物信息的精細化提取。

從地質應用角度來講，礦物信息提取的目的在于提供與成礦相關異常信息和線索。然而，與成礦相關的礦物信息往往占少數，大部分礦物信息反映的是區域上的背景礦物信息。如何通過光譜分析反應礦物在空間尺度上的異常信息是目前高光譜地質應用的難點。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于奇異性理論的高光譜礦物異常信息提取方法，從而解決現有技術中存在的前述問題。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案如下：

一種基于奇異性理論的高光譜礦物異常信息提取方法，包括如下步驟：

S1，獲取高光譜影像數據和標準光譜數據，依據礦物光譜特征范圍，分別截取高光譜影像及標準光譜的特征區間反射率數據，得到高光譜影像反射率數據和標準光譜反射率數據；

S2，對S1中得到的反射率數據進行連續統去除，得到去除連續統后的光譜數據；

S3，對S2獲取的去除連續統后的影像光譜數據進行高斯擬合，得到擬合曲線；

S4，根據擬合曲線的最低點獲得影像光譜的特征吸收位置；

S5，計算S3中高斯擬合后的影像光譜數據和S2去除連續統后的標準光譜數據的擬合度；

S6，如果S4中獲得的影像光譜的特征吸收位置與標準光譜中的特征吸收位置一致，且S5中計算獲得的擬合度大于設定的閾值，則確定該像元含目標礦物；

S7，在S6中得到的包含目標礦物信息的整幅光譜影像上逐像元計算奇異性指數，得到礦物異常信息分布圖。

優選地，S2中采用的公式為：

Rcr＝R/Rc

其中，Rcr為去除連續統后的光譜數據，R為原始光譜數據，Rc為原始光譜的連續統。

優選地，S5中，所述匹配度按照如下公式進行計算：

其中，R²表示擬合度，取值范圍在[0，1]之間，R²越接近于1表示擬合度越高，y_i表示去除連續統后的標準光譜數據，是y_i的平均值，為高斯擬合后的影像光譜數據。