高光谱数据挖掘技术在资源勘查中的应用研究

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1、高光谱数据挖掘技术在资源勘查中的应用研究11，212张杰林刘德长曹代勇1.核工业北京地质研究院遥感中心，北京100029）（2.煤炭资源教育部重点实验室（中国矿业大学），北京100083；摘要在系统分析数据挖掘技术概念内涵和高光谱数据特征参数的基础上，基于Hyperion卫星高光谱影像，充分利用现代信息技术与海量数据处理方法，开展高光谱数据辐射校正、几何校正与影像镶嵌以及地质填图工作，探讨高光谱遥感技术在资源勘查与评价中的作用与应用潜力。实际研究表明：高光谱遥感技术在地层识别、岩石分类等方面应用效果显著。关键词：高光谱；数据挖掘；资源勘查；地质填图中图分类号：TP79[1]利用星载

2、高光谱遥感传感器获得的成像光谱影像，具有图谱合一的特征，即影像中每个像元既包含确定地物成分的精细光谱信息，又蕴涵描述地物空间属性的精确的几何信息，这就为利用高光谱影像直接识别地物并准确圈定其空间分布范围提供了可能。但同时，由于高光谱影像具有波段数众多、信息冗余度大等海量数据特点，基于传统的多光谱遥感影像的数据处理方法，已不能满足高分辨率定量化成像光谱测量系统的数据处理需求，高光谱数据挖掘技术成为从海量的高光谱数据中提取模式和发现知识的重要手段。1数据挖掘技术的概念内涵数据挖掘（DataMining，DM）是指利用现代信息技术手段，从海量数据中提取有效信[2~5]息，并形成能被人理解

3、的知识模式的多阶段数据处理过程。具体到遥感领域，高光谱数据挖掘与知识发现是指通过数据处理分析，从高光谱图像或高分辨率光谱曲线中提取目标的特征信息（光谱信息、空间信息以及时相信息等），从而获得有关矿产资源、生态环境与社[5]会发展等方面的知识。目前，在资源勘查遥感应用领域，以高光谱测量系统提供的大尺度、超高维的高光谱影像数据和高分辨率的地物光谱数据为基础，开展信息挖掘和弱信息提取技术研究，将使我们获得对地物分类与识别具有指导性的光谱知识。在此基础上，基于大量的地面实测光谱信息与模式识别技术（改进型高斯模型、人工神经网络、数据融合技术等），结合高光谱数据的特点与相关特征参数，开发适合于

4、高光谱数据处理及应用的光谱建模、光谱匹配、最优波段选择和地质填图技术，是当前资源勘查高光谱遥感研究重点，亦是研究热点。本次工作主要是采用美国Hyperion卫星高光谱数据开展高光谱数据挖掘技术研究，探索高光谱遥感数据作者简介：张杰林（1970—），男，高级工程师，在职博士研究生，从事高光谱遥感研究。1在地层识别，断裂带特征提取等方面的应用潜力。2Hyperion高光谱数据技术参数Hyperion高光谱成像仪是美国NASA研制的新一代遥感传感器，于2000年11月，由EarthObserving－1（EO—1）地球观测卫星搭载升空，其轨道高度705km，倾角98.7°，并[6~7]与

5、太阳轨道同步。在中国境内，其成像时间为北京时间上午10点左右。Hyperion高光谱遥感传感器的主要技术指标见表1。表1Hyperion传感器的主要技术指标Table1PerformanceofHyperionsensor总视场0.63°瞬时视场0.043mrad光谱范围0.43－2.4µm光谱分辨率10nm空间分辨率30m波段数220个2幅宽7.7×185km数据量化16bit2数据类型辐射校正，单位：W/(m⋅sr⋅µm)Hyperion高光谱数据的分发由美国地质调查所EROS数据中心负责，用户可以根据需求，自行设计测线地理位置、数据采集时间以及传感器定位模式。本次工作中，在研

6、究区共设计四条测线，相邻测线间数据重叠率>20％，数据采集时间为2003－2004年，传感器定位模式为NadirOnly（机下点图像）。3高光谱数据预处理技术高光谱数据预处理技术主要包括辐射校正、几何校正和影像镶嵌等研究内容。3.1辐射校正技术辐射校正技术主要研究大气辐射传输问题，即通过传感器的辐射定标、大气校正模型计算等，反演地物真实反射率。实际工作中，首先利用Hyperion数据提供的传感器辐射校正参数，将16位编码的影像灰度值转换为卫星高度传感器入瞳辐亮度数据。然后，根据研究区地质、地理及大气环境等实际状况，选取气溶胶模式和大气校正模型，进行大气辐射校正。最后，利用地面实测的

7、高分辨率的地物光谱数据，计算高光谱影像中每个像元的反射率值。图1较为全面地显示了整个反射率的计算过程以及各个阶段成果图。其中，图1中的E子图为大气校正完成后，从高光谱影像中直接提取的地物光谱反射率曲线；F子图为地面实测的该地物的真实反射率数据。将两者对比分析可知，通过反演计算，从影像中得到的地物光谱曲线与其实际光谱曲线十分吻合，相应的可诊断光谱吸收特征亦都得到很好的体现。由此看出，精确的大气校正技术是开展高光谱数据挖掘技术及专题信息提取的前提和基础。2图1大气校正前后