一种高岭土矿物信息提取模型及其建立方法和应用技术

本发明专利技术提供了一种高岭土矿物信息提取模型及其建立方法和应用。本发明专利技术的高岭土矿物信息提取模型的建立方法，包括：步骤一：获取包含高岭土光谱特征的地面矿物信息；步骤二：基于鸟蛋位置编码构建波长组合，采用杜鹃搜索算法对所述地面矿物信息进行优化，获得用以输出最优波长组合的高岭土矿物信息提取模型。本发明专利技术的高岭土矿物信息提取模型能够适应大范围区域高岭土矿物的提取，通过输出最优波长组合即可快速地对机载高光谱信息中的高岭土矿物信息进行识别，高岭土矿物提取精度高。

【技术实现步骤摘要】
一种高岭土矿物信息提取模型及其建立方法和应用
本专利技术涉及矿物信息提取
，尤其是涉及一种高岭土矿物信息提取模型及其建立方法和应用。
技术介绍
遥感信息提取是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用遥感影像数据中提取出蕴涵在其中的大量的对用户有用的信息，例如地物、植被、温度等，并将其形成结构化的数据放入数据库中或以其它形式提供给用户查询使用。目前，基于遥感技术的矿物信息提取方法主要使用的是多光谱影像技术，然而该技术所包含的特征信息相对有限，对于大范围区域的识别精度相对较低。高光谱遥感技术是利用很窄而连续的光谱通道对地物持续遥感成像的技术，通常具有波段多等特点，能够收集到上百个非常窄的光谱波段信息。相对于传统的遥感技术，高光谱遥感在对地观测和环境调查中提供了更为广泛的应用。尽管高光谱遥感技术对地物的分辨识别能力大大提高，并且可以区别属于同一种地物的不同类别，然而由于其主要依赖卫星高光谱影像，因此容易受天气、环境等客观条件影响导致光谱信息存在一定的失真；此外，高光谱影像波段信息丰富，其中包含了一定的冗余信息，从而降低了信息提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高岭土矿物信息提取模型的建立方法，其特征在于，包括：/n步骤一：获取包含高岭土光谱特征的地面矿物信息；/n步骤二：基于鸟蛋位置编码构建波长组合，采用杜鹃搜索算法对所述地面矿物信息进行优化，获得用以输出最优波长组合的高岭土矿物信息提取模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种高岭土矿物信息提取模型的建立方法，其特征在于，包括：
步骤一：获取包含高岭土光谱特征的地面矿物信息；
步骤二：基于鸟蛋位置编码构建波长组合，采用杜鹃搜索算法对所述地面矿物信息进行优化，获得用以输出最优波长组合的高岭土矿物信息提取模型。


2.根据权利要求1所述的建立方法，其特征在于，所述步骤二包括：
步骤a：初始化种群和杜鹃搜索算法所需参数；
步骤b：获取杜鹃搜索算法中鸟蛋的初始位置,将所述初始位置向量解码成初始波长组合，获取所述初始波长组合的适应度值；
步骤c：获取鸟蛋的更新位置,将所述更新位置向量解码成更新波长组合，获取所述更新波长组合的适应度值；
步骤d：对所述初始波长组合和更新波长组合中高岭土矿物的特征波长进行加权，通过比较初始波长组合和更新波长组合的适应度值对种群位置进行更新；
步骤e：获取当前全局最优的鸟蛋位置及其适应度值，确定下一次迭代的更新步长；
步骤f：重复步骤c至步骤e，直至达到预设的最大运行迭代数，获得用以输出最优波长组合的高岭土矿物信息提取模型；
优选地，所述杜鹃搜索算法所需参数包括种群大小N、最大迭代次数T、鸟蛋被发现的概率pa、速度步长控制参数α、列维飞行步长控制参数λ和鸟蛋的初始空间位置中的至少一种；
优选地，对种群位置进行更新的规则包括：若鸟蛋位置向量对应的适应度值高于上一次迭代，则替换上一次迭代的鸟蛋位置；否则，保留上一次迭代的鸟蛋位置；
优选地，所述高岭土矿物特征波长包括主要吸收峰2204-2207nm和次要吸收峰2165-2168nm；
优选地，所述加权的权重为1.2-1.8。


3.根据权利要求2所述的建立方法，其特征在于，将位置向量解码成波长组合的方法包括：将原始算法编码由十进制通过公式(1)转变为二进制，位置每一维度的取值为0或者1，0表示该分量对应的波长不被选择，1表示该分量对应的波长被选择；



其中，tanh(·)表示双正切函数，其中·表示为变量，rand表示一个服从均匀分布的随机数。


4.根据权利要求2所述的建立方法，其特征在于，所述适应度值通过公式(2)获得：



其中，F(i...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄照强，王明威，倪斌，张亚龙，
申请(专利权)人：中国冶金地质总局矿产资源研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11