一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法技术

本发明专利技术属于地球科学技术领域，具体公开了一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法，包括：步骤(1)、建立样本库；步骤(2)、空间信息提取；步骤(3)、构建深度学习网络结构；步骤(4)、对搭建的深度学习模型进行训练；步骤(5)、根据训练好的模型进行航空高光谱遥感影像矿物填图。本发明专利技术方法从影像上选取比较具有代表性的蚀变矿物样本，建立样本库，然后利用pytorch框架构建空谱结合卷积神经网络对样本库中的样本进行训练，评估模型的精度与鲁棒性，最终实现高光谱蚀变矿物智能填图，具有高效性和可靠性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法


[0001]本专利技术属于地球科学
，具体涉及一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法。

技术介绍

[0002]围岩蚀变主要发生在热液成矿的过程中，是矿体周围的岩石与热液发生化学反应所产生的成分、构造和结构的改变，其分布的面积范围比矿体还要广，并且常常与矿体伴生，所以围岩蚀变是一种寻找热液型金属矿产的重要标志。近年来，高光谱技术在地质勘查领域愈加受到关注和重视，高光谱技术利用光谱分辨率极高的光谱曲线特征差异来实现不同物质组分的区分和识别，目前已经能够实现几十种矿物的识别，其中包括与成矿相关的许多种蚀变矿物类型。
[0003]深度学习作为近年来最火热的新技术，在语音识别、自然语言处理、计算机视觉和自动驾驶等领域应用非常成功。其核心在于让计算机对特征进行深度提取、抽象并加以学习，成为某领域的“专家”。目前，很多学者将深度学习应用于高光谱影像处理中，例如地物分类、混合像元分解等，并在精度方面优于传统的支持向量机、随机森林等算法。深度学习具有“端”到“端”的技术优势，可实现高光谱影像快速填图。鉴于上述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤(1)、建立样本库；步骤(2)、空间信息提取；步骤(3)、构建深度学习网络结构；步骤(4)、对搭建的深度学习模型进行训练；步骤(5)、根据训练好的模型进行航空高光谱遥感影像矿物填图。2.根据权利要求1所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法，其特征在于，所述步骤(1)中样本包括实测光谱样本和图像光谱样本。3.根据权利要求2所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法，其特征在于，所述实测光谱样本的处理方法为：采用地物光谱仪进行实地光谱数据测量，对实测光谱进行光谱分析及矿物归类，并在航空影像上寻找对应的像素位置，制作每种蚀变矿物类别的二值影像标签图。4.根据权利要求3所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法，其特征在于，所述图像光谱样本的处理方法为：对航空高光谱数据进行处理，获得反射率图像进行填图，对填图结果进行逐像元光谱查证，圈出每一类矿物在航空高光谱图像上的范围，制作每一类矿物的二值影像标签图。5.根据权利要求4所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：利用Python将实测光谱样本和图像光谱样本的二值影像文件和预处理后的航空高光谱图像反射率一起读入进行样本提取，生成矩阵数据集，即样本库文件，并按照8∶2的比例划分为训练集和测试集，生成训练集文件和测试集文件。6.根据权利要求5所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：根据步骤(1)已经获取各类蚀变矿物的影像标签图，结合影像主成分分析后空间信息提取的基础影像，即第一主成分影像，利用Python在第一主成分影...

【专利技术属性】
技术研发人员：张川，易敏，叶发旺，
申请(专利权)人：核工业北京地质研究院，
类型：发明
国别省市：