高光谱遥感影像矿物自动识别与应用

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1、第4期,总第66期国土资源遥感No.4,20052005年12月15日REMOTESENSINGFORLAND&RESOURCESDec.,2005高光谱遥感影像矿物自动识别与应用1,2221周强,甘甫平,王润生,陈建平(1.中国地质大学地球科学学院,北京100083;2.中国国土资源航空物探遥感中心,北京100083)摘要:在对矿物光谱特征理解与归纳的基础之上,对矿物光谱特征进行知识化表达,利用数理逻辑和一定的判别规则实现对高光谱遥感影像矿物的自动识别与批量化信息提取。在ENVI平台上,利用IDL语言开发了高光谱遥感影像矿物分层自动识别模块(MineralAuto-ide

2、ntificationModuleBasedonSpectralIdentificationTree:MAIM-SIT)。该模块已经在新疆东天山哈密地区利用HyMap数据、西藏驱龙地区利用Hyperion数据以及美国Cuprite地区利用AVIRIS数据成功地进行了矿物识别,可识别的矿物或矿物组合可达10种以上,基本实现了高光谱矿物信息提取的智能化与批处理能力。关键词:高光谱遥感;矿物自动识别;矿物光谱数据;IDL中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1001-070X(2005)04-0028-04础之上,基于矿物光谱的相似性准则或逻辑关系,以0引言ENVI

3、软件为平台,利用IDL语言,充分使用其内部[O,P]库函数以及封装的一些常用算法,研发高光谱在地学信息化中,遥感数据可以直接作为可视矿物识别模块,实现矿物识别的自动智能识别,改善化信息来源。遥感数据蕴含着丰富的、不易被肉眼了高光谱遥感批量信息提取与应用能力,提高了高直接观测到的地学信息,这需要开发并发展一些算光谱地学应用的效率。法来提取遥感图像可视信息之外的隐含信息,提高遥感信息的利用率。高光谱遥感技术的发展使利用1矿物自动识别算法宏观技术(遥感)进行微观信息(矿物)探测成为可[1]能,其海量的数据和丰富的信息己使传统的遥感1.1算法设计[4]数据处理及分析方法难以满足实际

4、应用的需要。同在对美国地调局(USGS)矿物光谱数据库中时,由于目前已有高光谱矿物识别技术操作的复杂矿物光谱综合分析的基础之上,以光谱的吸收谱带性,以及遥感处理技术人员对地物光谱普遍缺乏认特征为主,其它光谱特征参量为辅,基于矿物光谱的[3,5]识与深入的理解,需要“傻瓜”型的高光谱矿物识别相似性准则或逻辑关系,构建了矿物识别谱系,技术,促进高光谱矿物识别的全面应用;另一方面,建立矿物识别规则,采用IF-THEN语句进行决策[5]在实际应用中极为迫切需要的是实现实时快速的信判别,逐层开展矿物识别,开发了矿物分层谱系自息提取与可视表达,如环境污染监测等。这二者需动识别模块(Mi

5、neralAuto-identificationModule求的结合,需要开发满足不同用户需求的、智能型的BasedonSpectralIdentificationTree:MAIM-SIT)。快速高光谱矿物识别技术,增强高光谱数据矿物识IF-THEN语句是对矿物光谱特征分析结果和别的智能化、自动化、规模化以及批处理,实现高光经验知识的归纳性总结和表达过程,每一个IF-谱技术的“高科技”开发,“低门栏”应用,“低风险”THEN语句相当于一种矿物或矿物组合的光谱识别运行。规则。其基本表达式为:[2,3]因此,本文在对矿物光谱特征深入研究的基收稿日期:2005-10-26;修订

6、日期:2005-10-27基金项目:国土资源部“百名优秀青年科技人才计划”、国家自然科学基金(40201034)和国土资源部科研项目(2002206)资助。OPRSI,ENVI3.5OnlineGuide;RSI,IDL5.5OnlineGuide©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net第4期周强,等:高光谱遥感影像矿物自动识别与应用·29·3+对于给定不同光谱特征参量W的矿物M,其矿IFω1[600,900]THENMisFe2

7、+物光谱S可以进行知识化,并表示为W={ω1,ω2,IFω1[450,600]THENMisMnω3,⋯,ωj}(j=1,2,3,⋯⋯,n)。其中,j表示诊断对于含Al-OH矿物大类,可以进一步细分矿性光谱特征参量的数目;ωj表示诊断性光谱特征参物种类:量的位置与相对权重,并随j的增大而递减。因此,IF(ω1∈2165or2175)andω2∈2440THENM对于光谱特征类似的矿物,ωj的位置序次关系非常is明矾石重要。IFω1∈2205andω2∈2386THENMis多水高岭对于某一矿物光谱S1,IFω1<[

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