基于多类型光谱特征参数协同的矿物类型遥感识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多类型光谱特征参数协同的矿物类型遥感识别方法，其包括步骤：a、对高光谱数据进行光谱重建；b、针对不同的高光谱数据，按照不同的采样间隔对典型矿物波谱数据进行波谱重采样；c、首先对高光谱数据和典型矿物波谱进行包络线去除处理，然后再分别提取其多类型光谱特征参数；d、通过最佳指数因子计算不同类型光谱特征参数组合的信息量，确定最佳光谱特征参数组合，基于模式识别方法进行矿物填图实验；e、首先对典型矿物波谱的多类型光谱特征参数进行统计分析，然后参照高光谱数据中矿物端元对应的光谱特征参数值构建研究区矿物类型识别决策树模型，进行矿物填图实验。本发明中的矿物类型遥感识别方法整体矿物识别精度高。

主权项

基于多类型光谱特征参数协同的矿物类型遥感识别方法，其特征在于，包括如下步骤：a高光谱数据预处理对高光谱数据进行光谱重建；b典型矿物波谱处理针对不同的高光谱数据，按照不同的采样间隔对典型矿物波谱数据进行波谱重采样；c多类型光谱特征参数解算首先对高光谱数据和典型矿物波谱进行包络线去除处理，然后再分别提取其多类型光谱特征参数；d监督分类法矿物填图实验通过最佳指数因子计算不同类型光谱特征参数组合的信息量，确定最佳光谱特征参数组合，基于模式识别方法进行矿物填图实验；e决策树分类法矿物填图实验首先对典型矿物波谱的多类型光谱特征参数进行统计分析，然后参照高光谱数据中矿物端元对应的光谱特征参数值，构建研究区矿物类型识别决策树模型，进行矿物填图实验。