岩矿波谱数据分析与信息提取方法研究

岩矿波谱数据分析与信息提取方法研究

论文摘要

高光谱遥感是当今国内外遥感领域,特别是遥感地质界重点研究和发展的高科技应用技术之一。传统的多光谱遥感由于波谱分辨率有限,难以区分地物独特而丰富的波谱信息。上世纪80年代以来,高光谱遥感技术在地质找矿、地物波谱信息提取等方面做了大量工作,取得了许多成果。研究表明,利用纳米级的高光谱遥感数据提取成矿地质体的标识性光谱信息已成为可能。目前,国内外高光谱遥感的地质应用研究主要集中在以下方面:一是岩矿波谱特性分析。大多数岩矿波谱特征研究主要在0.5-2.5μm的可见光—近红外谱段,然而研究表明很多岩矿在此区间波谱特征不明显,而在中—远红外却有明显显示(如铁铝榴石)。因此,有必要对中—远红外波段岩矿波谱特性进行系统的统计和分析研究。其二是岩矿波谱的测试分析。传统的波谱测试受仪器硬件、软件以及测试通行条件等限制,高精度的波谱测试只能在少数几个部门进行。目前,随着高精度便携式波谱仪的引进,波谱测试工作为大多遥感工作者所熟悉和重视,岩矿波谱的测试和研究工作得到推广。三是岩矿波谱信息提取算法和反演模型的研究,虽然目前已发展了较多的岩矿波谱信息提取算法和反演模型,但对于成矿地质体的弱信息提取,已有方法存在缺陷,尚不能解决实际应用中的有些问题,需要提出新的算法和反演模型。纵观国内外遥感地学应用研究,高光谱遥感地质仍处于试验研究阶段,虽然取得一些研究成果,但未进入实用阶段。因此,地物高光谱遥感信息形成机理、波谱测试及其影响因素、高光谱数据处理方法以及高光谱遥感图像处理和信息提取技术与应用在一定程度上还不成熟。本论文综合分析上述研究中的不足,在深入分析研究岩矿中—远红外波谱特性基础上,设计了岩矿波谱室内测试方案并深化现有算法和模型,提出了新的波谱降维和匹配方法,最后通过实例应用,提出高光谱遥感数据岩矿信息提取的技术流程。本文主要研究内容和取得的创新成果如下:(1)重点分析了由矿物分子或晶体的振动过程引起的波谱吸收带,以群论分析为工具,通过矩阵来推算由基频振动引起的岩矿波谱吸收带数目。在此基础上,分析了各类矿物的波谱特点,考虑到中—远红外波段的岩矿波谱特征国内尚无系统统计与分析,论文详细阐述了中—远红外波段的岩矿波谱特征,大大扩展了现有的岩矿波谱研究范围,对以后遥感探测仪波谱设置选择具有现实和指导意义。(2)波谱测试一直是岩矿鉴定和遥感地物识别的基础,随着便携式波谱仪的推广和高光谱遥感技术的发展,岩矿波谱测试愈来愈重要,论文设计了室内岩矿波谱测试方案,应用美国ASD便携式波谱测试仪,完成了试验区典型岩矿的波谱测试。并基于Visual Studio 2005中的C#编程环境以及Microsoft Access数据库技术,初步建立了岩矿波谱数据管理系统,为室内岩矿波谱的获取与管理提供了新的思路。(3)提出基于岩矿波谱特征的混合降维方法。与前人波谱降维方法不同,在波谱子空间分解过程中,该方法将地物独有的波谱特征,尤其是诊断性波谱特征作为一个独立的子空间来考虑,这减少了地物诊断性波谱特征这部分信息的损失。实验分析表明,该方法优于按照波段性质划分子空间的方法。(4)提出基于岩矿波谱比值和差值评价波谱相似性的方法。该方法对波谱求出比值或差值后进行数据统计,根据有关统计指标(如最大、最小偏离度;平均偏离度等)评价波谱匹配程度。这丰富了现有的波谱匹配技术,具有一定的应用前景和推广价值。(5)通过遥感数据在岩矿信息提取中的应用研究,初步形成了实用化的基于波谱数据的高光谱和多光谱遥感影像岩矿信息识别与提取的技术流程。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 第1章 绪论
  • 1.1 选题依据和研究意义
  • 1.1.1 选题依据
  • 1.1.2 研究目的和意义
  • 1.2 高光谱遥感技术研究现状
  • 1.2.1 高光谱遥感技术国外研究现状
  • 1.2.2 高光谱遥感技术国内研究现状
  • 1.3 主要研究内容
  • 1.4 技术路线、研究方案和关键技术
  • 1.4.1 研究方案及技术路线
  • 1.4.2 研究难点与关键技术
  • 1.5 取得的主要成果和创新点
  • 第2章 岩矿波谱特征与成因机理分析
  • 2.1 岩矿波谱吸收特征及形成机理
  • 2.1.1 振动模式及其群论分析
  • 2.1.2 电子迁移
  • 2.2 岩矿波谱特性分析
  • 2.2.1 氢氧化物波谱特点
  • 2.2.2 含氧盐矿物波谱特点
  • 2.2.3 硫化物矿物波谱特点
  • 2.2.4 氧化物矿物波谱特点
  • 2.3 本章小结
  • 第3章 岩矿波谱测试实验和建库
  • 3.1 实验原理和影响因素分析
  • 3.1.1 实验原理
  • 3.1.2 实验影响因素
  • 3.2 实验准备
  • 3.2.1 实验环境
  • 3.2.2 实验设备
  • 3.2.3 实验材料和内容
  • 3.3 实验实施
  • 3.3.1 波谱测定
  • 3.3.2 测试结果分析
  • 3.4 波谱数据库建立
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 波谱数据处理关键技术
  • 4.1 波谱波段降维
  • 4.1.1 波谱波段降维的必要性
  • 4.1.2 波谱波段降维方法
  • 4.2 波谱匹配技术
  • 4.2.1 二值编码匹配(BCM)
  • 4.2.2 波谱角度匹配(SAM)
  • 4.2.3 波谱吸收指数(SAI)
  • 4.2.4 波谱特征拟合(SFF)
  • 4.2.5 波谱匹配滤波(SMF)
  • 4.2.6 波谱比值和差值分析(SRF/SMF)
  • 4.3 混合像元波谱分解
  • 4.3.1 线性波谱混合模型
  • 4.3.2 非线性波谱混合模型
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 基于高光谱遥感图像的岩矿信息提取
  • 5.1 研究区概况与数据情况
  • 5.1.1 研究区概况
  • 5.1.2 数据情况
  • 5.2 辐射校正与波谱重建
  • 5.2.1 大气校正方法
  • 5.2.2 FLAASH模型
  • 5.2.3 校正结果分析
  • 5.3 端元波谱提取与分析
  • 5.3.1 端元波谱提取
  • 5.3.2 波谱分析
  • 5.4 传统监督分类
  • 5.4.1 概述
  • 5.4.2 平行六面体法
  • 5.4.3 最小距离法
  • 5.4.4 最大似然法
  • 5.5 支持向量机(SVM)分类法
  • 5.5.1 SVM理论基础-SLT
  • 5.5.2 SVM思想
  • 5.5.3 SVM分类
  • 5.6 基于波谱特征的分类识别
  • 5.7 精度评价
  • 5.8 本章小结
  • 第6章 ALI多光谱遥感图像中岩矿信息的提取
  • 6.1 影像数据简介
  • 6.2 ALI数据预处理
  • 6.2.1 Level 1R图像镶嵌
  • 6.2.2 定标
  • 6.2.3 反射率反演
  • 6.3 样本数据获取与分析
  • 6.3.1 样本数据提取
  • 6.3.2 样本数据分析
  • 6.4 岩矿信息提取与分析
  • 6.5 本章小结
  • 结论与讨论
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 博士研究生期间参与的主要科研项目
  • 博士研究生期间公开发表的论文
  • 相关论文文献

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