像光谱数据建模与分类识别技术研究

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1、*成像光谱数据建模与分类识别技术研究－以云南腾冲矿区为试验区1,21342张杰林岑长华牛铮陆书宁曹代勇（1.核工业北京地质研究院，北京100029；２.中国矿业大学，北京100083；３.中国科学院遥感应用研究所，北京100101；４.国家卫星应用中心，北京100055）摘要：高分辨率定量化成像光谱测量技术是当代遥感领域的研究前沿之一。本文在系统分析成像光谱数据特征及岩石矿物具有诊断意义的吸收光谱特征形成机理的基础上，采用基于相关系数测度的光谱匹配技术、基于高斯改进型模型的光谱建模技术及人工神经网络分类算法，实现了岩石矿物光谱特征波形对比分析及诊断光谱信息提取与建模，

2、提高了光谱分类识别算法的计算速度和分类精度。采用上述技术对云南腾冲铀矿区进行实验研究，取得良好效果。关键词：成像光谱；光谱建模；光谱匹配；人工神经元网络；分类识别中图分类号：TP790引言[1]成像光谱测量技术与成像雷达技术一起并列为当代遥感发展的两大前沿技术。成像光谱测量[2]技术具有图谱合一的特征，成像光谱测量获得的图像包含了大量的空间、辐射及光谱三重信息，[8]构筑成地物光谱测量的海量数据库。如何有效地充分利用这一海量数据进行地面目标的定量化、自动化识别，从而为地质矿物分类与制图、工程地质、环境地学及军用领域的研究服务，成为当前遥感领域的研究热点。本文重点开展岩

3、石矿物高光谱数据建模、光谱匹配与分类识别技术的研究。1光谱建模技术1.1高斯改进型模型的理论基础利用成像光谱测量技术直接识别岩矿类型的主要依据是岩石、矿物表面与太阳电磁波相互作用而形成的可诊断的光谱吸收特征。大量的理论和实验表明，这种光谱吸收特征的成因主要是在太阳[3，9,10]电磁能量的激发下，矿物、岩石内部的电子跃迁和分子振动过程对电磁能量的吸收作用，具有稳定化学组分和物理结构的岩石矿物则具有较稳定的本征光谱吸收特征。在太阳电磁能量的激发下，岩石矿物表面的吸收能量与高斯分布的平方根成正比，即高斯分布[3，4]作为物质表面能量的函数，与反射率具有一定的比例关系；在晶

4、体场理论中，吸收能量(e)与平n[1，3]均键长(r)存在幂定律关系：e∝r。因此，平均键长的高斯分布能映射成吸收能量的高斯分布。nn2⎡−(r−µ)⎤R=G×exp⎢2⎥（1）⎣2ω⎦其中：G为吸收峰强度，µ为吸收峰波长值，ω为吸收峰宽度(1)式中指数n的变化，相当于改变光谱吸收峰的对称性、即吸收峰两翼相对斜率的变化。采用该模型，可以将具体的矿物吸收光谱曲线分解及拟合成高斯分布曲线。1.2算法实现及模拟结果分析*核工业遥感信息与图像分析技术重点实验室基金项目，编号：遥U66.61为了消除系统误差的影响，突出地物吸收峰特征，在光谱数据建模时，要首先进行数据预处理。主要

5、包括：样本光滑处理、包洛线消除及光谱数据对数变换等。本文采用云南腾冲381矿区砂岩岩芯的高光谱测量数据进行实验分析研究，模拟目标是砂岩铀矿在2.205µm位置的吸收峰特征。从误差曲线图（图1）和误差分析表（表1）中可以看出，在吸收峰位置（2.205µm）及左右肩部（带宽30µm之内，2.19µm-2.22µm），误差值接近于0，实测光谱数据点与模拟曲线非常吻合，表明利用高斯改进型模型模拟地物光谱吸收特征是一种行之有效的技术手段。利用该技术可以将地物光谱曲线分解成一系列的高斯模拟曲线，用确定的函数形式定量化描述地物吸收光谱特征，为光谱数据库编码、建库和查询提供便利工具。

6、误差值0.10误差曲线0.00自然对数-0.10反射率实测数据-0.20模拟曲线-0.302.182.202.222.24波长(um)图1光谱建模结果图Fig.1Resultsofspectralmodeling表1高斯改进型模型模拟结果误差分析表Table1ThesimulationresultsanalysisofGuassianmodifiedmodel波长（µm）自然对数反射率模拟结果误差值2.18-0.129807-0.1706410.0408342.185-0.159274-0.1839880.0247142.19-0.194242-0.2043290.0

7、100872.195-0.222241-0.2240410.00182.2-0.23851-0.238134-0.0003762.205-0.240048-0.2404330.0003852.21-0.226521-0.2266770.0001572.215-0.200378-0.199431-0.0009472.22-0.166123-0.1674830.00136测试时间：2001年９月２０日。22光谱匹配模式2.1光谱二值编码匹配光谱二值编码技术是一种较为常用的光谱匹配方法，其基本原理就是对预处理的光谱数据，首先指定一个阀值T，大于此阀值的数据