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一种蚀变矿物遥感定量识别方法、系统及电子设备 

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申请/专利权人:云南大学

摘要:本发明提供了一种蚀变矿物遥感定量识别方法、系统及电子设备,属于遥感地质调查领域,方法包括:获取研究区内高分五号卫星采集的高光谱遥感数据及待识别蚀变矿物的标准光谱曲线;根据高光谱遥感数据及待识别蚀变矿物的标准光谱曲线,定性识别蚀变矿物区域,以得到蚀变矿物遥感数据;提取蚀变矿物遥感数据的目标特征波段对应的像元值;根据目标特征波段对应的像元值,基于定量识别模型,确定研究区内的蚀变矿物含量;定量识别模型为预先采用训练样本集对卷积神经网络进行训练得到的;训练样本集中包括多个样本像元的蚀变矿物含量及对应目标特征波段的像元值。本发明在定性识别蚀变矿物区域的基础上,能够准确识别研究区内的蚀变矿物含量。

主权项:1.一种蚀变矿物遥感定量识别方法,其特征在于,所述蚀变矿物遥感定量识别方法包括:获取研究区内高分五号卫星采集的高光谱遥感数据及待识别蚀变矿物的标准光谱曲线;根据所述高光谱遥感数据及所述待识别蚀变矿物的标准光谱曲线,定性识别蚀变矿物区域,以得到蚀变矿物遥感数据;提取所述蚀变矿物遥感数据的目标特征波段对应的像元值;根据所述目标特征波段对应的像元值,基于定量识别模型,确定研究区内的蚀变矿物含量;所述定量识别模型为预先采用训练样本集对卷积神经网络进行训练得到的;所述训练样本集中包括多个样本像元的蚀变矿物含量及对应目标特征波段的像元值;所述定量识别模型的训练过程包括:获取高分五号卫星采集的样本高光谱遥感数据及待识别蚀变矿物的标准光谱曲线;根据所述样本高光谱遥感数据及所述待识别蚀变矿物的标准光谱曲线,定性识别蚀变矿物区域,以得到样本蚀变矿物遥感数据;确定所述样本蚀变矿物遥感数据中各像元的高光谱遥感影像光谱曲线及实测光谱曲线,具体包括:针对所述样本蚀变矿物遥感数据中的任一像元,获取所述像元的高光谱遥感影像光谱曲线,并确定所述像元的5个样品点;5个样品点分别为所述像元的四个角点及中心点;采集所述像元的5个样品点的地面光谱实测值;根据所述像元的5个样品点的地面光谱实测值,确定所述像元的实测光谱曲线;根据各像元的高光谱遥感影像光谱曲线及实测光谱曲线,从所述样本蚀变矿物遥感数据中选取样本像元,具体包括:针对所述样本蚀变矿物遥感数据中的任一像元,计算所述像元的实测光谱曲线与所述像元的高光谱遥感影像光谱曲线的相似性系数;若相似性系数小于设定阈值,则舍弃所述像元,否则将所述像元作为样本像元;采用X-射线衍射分析方法测量各样本像元的蚀变矿物含量,具体包括:针对任一样本像元,采用X-射线衍射分析方法测量所述样本像元的5个样品点的蚀变矿物含量;取所述样本像元的5个样品点的蚀变矿物含量的平均值作为所述样本像元的蚀变矿物含量;根据所述样本蚀变矿物遥感数据,确定各样本像元在各特征波段下的像元值;计算各样本像元的蚀变矿物含量与各样本像元在各特征波段下的像元值的皮尔逊相关系数;将皮尔逊相关系数大于设定阈值的特征波段作为目标特征波段;基于各样本像元的蚀变矿物含量及对应目标特征波段的像元值,对卷积神经网络进行迭代训练,以得到定量识别模型。

全文数据:

权利要求:

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