【技术实现步骤摘要】
一种基于铜元素光谱指数反演的铜元素丰度预测方法
[0001]本专利技术属于铜元素丰度预测领域,具体涉及一种基于铜元素光谱指数反演的铜元素丰度预测方法。
技术介绍
[0002]随着20世纪80年代高光谱技术的发展,对地观测技术发展到一个新的阶段,高光谱获得的连续光谱特征直接识别地物类型、组成以至地物的成分,使遥感技术发生了质的飞跃,从鉴别(分类)发展到对地物的直接识别,从探测宏观地物发展到探测地物的组分以至化学组成,其中,矿物识别就是高光谱遥感技术在地质应用最成功的领域之一。
[0003]进入二十一世纪以后,随着高光谱技术的发展与成像光谱仪的研制成功,多层次的高光谱信息获取体系得以形成。丹麦和格陵兰地质调查所的Enton,在Sarfartoq碳酸盐综合区采用HyMap高光谱数据进行岩性填图,成功地得到了白云石碳酸盐、霓长岩、黑云碳酸盐的空间分布。甘普平等分析和总结了矿物光谱特征,如Al
‑
OH矿物、CO2
‑
3矿物、Fe2+矿物、Fe3+矿物和Mn2+矿物等含离子大类矿物,建立的矿物 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于铜元素光谱指数反演的铜元素丰度预测方法,其特征在于,所述方法包括:S1、获取目标铜矿区的样品,并在预设的光谱指数集合中确定出最佳光谱指数;S2、判断所述最佳光谱指数对应的最佳波段是否在预设区间内,若是,则执行步骤S3,若否,则执行步骤S4;S3、通过所述最佳光谱指数建立回归模型,同时通过哈普克模型构建反演函数,并通过所述回归模型和所述反演函数进行铜元素丰度预测;S4、通过哈普克模型构建反演函数,并通过所述反演函数进行铜元素丰度预测。2.如权利要求1所述的基于铜元素光谱指数反演的铜元素丰度预测方法,其特征在于,所述光谱指数集合包括反射率光谱指数、一阶导数光谱指数、第一简单比值光谱指数、第二简单比值光谱指数、第一归一化差值光谱指数和第二归一化差值光谱指数。3.如权利要求2所述的基于铜元素光谱指数反演的铜元素丰度预测方法,其特征在于,所述光谱指数集合中各光谱指数通过如下公式进行表示:反射率光谱指数:pλ1;一阶导数光谱指数:pλ1
‑
pλ2;第一简单比值光谱指数:pλ2/pλ1;第二简单比值光谱指数:(pλ1
‑
pλ2)/(pλ1+pλ2
‑
2pλ3);第一归一化差值光谱指数:(pλ1
‑
pλ2)/(pλ1+pλ2);第二归一化差值光谱指数:(pλ1
‑
pλ3)/(pλ2
‑
pλ3);式中,p为波段值,λ1为第一波段,λ2为第二波段,λ3为第三波段。4.如权利要求2所述的基于铜元素光谱指数反演的铜元素丰度预测方法,其特征在于,确定所述最佳光谱指数包括以下分步骤:S11、确定出每一个光谱指数与所述样品中铜元素之间的最佳波段;S12、基于每一个光谱指数对应的最佳波段确定出所述最佳光谱指数。5.如权利要求4所述的基于铜元素光谱指数反演的铜元素丰度预测方法,其特征在于,所述步骤S12是通过判定系数和均方根误差来进行确定所述最佳光谱指数的,所述判定系数R2和所述均方根误差RMSE通过如下公式进行表示:和所述均方根误差RMSE通过如下公式进行表示:式中,为铜元素估计值,y
j
为铜元素的测量参考值,为铜元素的测量平均值,n为所述样品的数量。6.如权利要求1所述的基于铜元素光谱指数反...
【专利技术属性】
技术研发人员:王珊珊,周可法,王金林,周曙光,陈艺超,杜茜诗慧,吴梦娟,唐超,刘盈娣,
申请(专利权)人:中国科学院新疆生态与地理研究所,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。