植被覆盖区高光谱遥感蚀变矿物提取方法技术

本发明专利技术涉及一种植被覆盖区高光谱遥感蚀变矿物提取方法。用探测枪对准宽叶植物的页面直接测量叶面反射光谱，草本植物测量冠层的反射光谱，土壤测试其新鲜面的反射光谱；对Hyperion数据进行未定标和受水汽影像波段的去除、绝对辐射值转换、坏线修复和大气校正；依据主成分分析特征值，找出绝对值较大而符号相反的两个主分量，根据两个主分量做2-D散点图；再根据散点图圈定异常。通过对上述光谱特征匹配方法和矿物提取模型的比较，采用背景、干扰、异常信息的多层信息分离，重点在于选择最佳的波段进行空间特征分析。通过对高光谱数据特征、植被覆盖区地域特征分析，优化空间特征时所用的最佳波段选择，更好的抑制植被信息，增强蚀变信息的特征。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种遥感影像在地质上的应用，尤其是在植被覆盖区利用高光谱遥感影像提取蚀变矿物的方法。
技术介绍
高光谱遥感具有非常连续的波段，光谱分辨率达到纳米级，可通过不同矿物间的微小光谱差别来识别不同种类的矿物，目前高光谱遥感矿物定性识别通过基于光谱相似性和波段去相关的波谱沙漏模型在岩石裸露地区得到了很好的验证。但是，在植被覆盖区，岩石和矿物在遥感图像上表现为弱信息、小目标，难以识别，如何利用遥感数据提取这些弱信息是现代遥感地质应用技术的难题。高光谱遥感在植被覆盖区常用的技术方法主要是利用多元回归分析将地表数据和光谱特征参数结合的方法，提取矿物信息，这种方法的缺陷在于地表特征参数的随机选择，没有普适性，在不同地区需要分别进行统计分析，而且由于遥感数据都是混合像元，利用地表参数计算误差很大。另外，针对遥感数据处理常用的主成分分析法和去包络线波谱匹配等，都受到植被的影响较大。Crosta A P,Review in Economic Geology,2009,16:59-82.Crosta and Moore针对巴西热带雨林区植被、土壤发育，地质填图受限的特点，以及标准主成分方法（Standard PCA）不能将矿物光谱与主成分变换对应起来的缺陷，发展了特征导向的主成分选择（Feature Oriented Principal Component Selection）技术。该方法成功应用到巴西热带雨林区矿化蚀变岩填图、伊朗植被区斑岩铜矿矿化蚀变岩填图等地区的蚀变信息填图中。张婷婷等《矿物学报》2011，922-926，“高光谱遥感在斑岩矿床蚀变信息提取中的应用”，在利用高光谱对斑岩矿床蚀变信息提取中，利用研究区实测光谱数据通过光谱特征吸收位置匹配的方法对研究区进行蚀变信息提取，并结合研究区的地质矿化带对蚀变信息进行分类及整理，完成矿区深部蚀变的高光谱模型。常睿春等《国土资源科技管理》2012,29(6),84-87“蚀变矿物信息与构造在高光谱遥感找矿中的应用初探”利用矿物提取模型中MNF变换、PPI指数计算纯端元，在HyMap遥感图像中经过光谱角（SAM）分类成功提取矿物，充分证明这种方法适用的广泛性。此方法在裸岩地区提取效果很好，但是在植被覆盖区，PPI纯净像元计算时计算出的“纯像元”数量极少，而且包含植被信息。马超飞等《地质科学》2002,37(3):365-371.“应用多源数据提取高植被覆盖地区岩性信息”以湖南黔阳地区为例：通过对不同植物微量元素和植物光谱的一阶导数的相应关系研究，结合岩石和土壤地球化学数据、植物叶片成像数据、生化成分数据等建立所提取成分、光谱、特征波段之间的关系，在遥感图像中对植被覆盖区进行大面积异常信息划分，得到较好的填图效果，缺陷在于需要大面积的研究区实测植物地化数据，在实际应用中实测的地化数据精确度对结果影响很大。罗文斐等《光谱学与光谱分析》2010（30）1628-1633“高光谱遥感图像光谱解混的独立成分分析技术”，在高光谱遥感图像数据处理中，深入研究了低概率出露目标存在的主要形式，通过对线性混合光谱模型与ICA模型的比较，提出基于抗噪声和部分约束ICA的混合像元分解方法，实现了目标快速提取。此方法针对在矿物组分较少时适合。张远飞等《国土资源遥感》2011,04，6-13，“遥感蚀变信息多层次分离技术模型与应用研究”，在研究多光谱遥感蚀变信息提取时，重点研究了“背景”和“干扰”的多层次分离技术，总结了关于背景、干扰和蚀变异常的多种规律。文章的方法特征在于，首先选择遥感数据中的最佳波段，将数据投影在二维空间内，通过在光谱特征空间内不同物质的空间分布，尽可能地去除干扰留下蚀变异常信息。去干扰矿物提取方法使用多光谱、高光谱数据，在低植被覆盖区、裸岩区域都有比较好的效果。在使用高光谱数据时，高光谱数据波段间隔较密，数据在二维空间的特征差别小，提取效果反而不如多光谱数据。而在植被覆盖区，提取的蚀变异常中，其中含有植被信息无法有效去除。使用高光谱数据在植被地区，提取的效果相对较差。综上，已有方法模型多采用经验和逐个实验来选择波段，随意性强，缺少波段选择参考的依据，而且这样没有彻底抑制植被光谱就不能很好地在高反射植被背景中分离出矿物的弱信息。
技术实现思路
本专利技术的目的就是针对上述现有技术的不足，提供一种基于植被抑制的植被覆盖区高光谱遥感蚀变矿物提取方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：1、一种植被覆盖区高光谱遥感蚀变矿物提取方法，其特征在于，包括以下步骤：a、在太阳高度角大于45°的时间段，首先测量白板的反射率，并观察其波谱曲线，直到曲线近似成为在100%反射率附近的一条直线，校正完毕；b、然后用探测枪对准宽叶植物的页面直接测量叶面反射光谱，草本植物测量冠层的反射光谱，土壤测试其新鲜面的反射光谱，并保存所测植物和土壤的波谱曲线；c、对测定的植物反射光谱与土壤反射光谱进行比较，选出植物反射率与土壤反射率差较大的一对不同波段，且这两个波段的植物反射率相同，选出的每两个波段作为一对；d、对EO-1Hyperion数据进行预处理，包括对Hyperion数据进行未定标和受水汽影像波段的去除、绝对辐射值转换、坏线修复和大气校正；e、从预处理后的数据中找出步骤c中对应的波段，对每一对波段都进行波段差分计算：计算公式：b=b1-b2式中：b为波段差值计算得到的新波谱发射率，b1、b2为选出的每一对用来植被抑制的波谱反射率；f、以植被抑制后的波段为一组，通过公式： C ( i , j ) = E { ( x i ( k , l ) - x ‾ i ) ( x j ( k , l ) - x ‾ j 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种植被覆盖区高光谱遥感蚀变矿物提取方法，其特征在于，包括以下步骤：a、在太阳高度角大于45°的时间段，首先测量白板的反射率，并观察其波谱曲线，直到曲线近似成为在100%反射率附近的一条直线，校正完毕；b、然后用探测枪对准宽叶植物的页面直接测量叶面反射光谱，草本植物测量冠层的反射光谱，土壤测试其新鲜面的反射光谱，并保存所测植物和土壤的波谱曲线；c、对测定的植物反射光谱与土壤反射光谱进行比较，选出植物反射率与土壤反射率差较大的一对不同波段，且这两个波段的植物反射率相同，选出的每两个波段作为一对；d、对EO?1Hyperion数据进行预处理，包括对Hyperion数据进行未定标和受水汽影响波段的去除、绝对辐射值转换、坏线修复和大气校正；e、从预处理后的数据中找出步骤c中对应的波段，对每一对波段都进行波段差分计算：计算公式：b=b1?b2式中：b为波段差值计算得到的新波谱反射率，b1、b2为选出的每一对用来植被抑制的波谱反射率；f、以植被抑制后的波段为一组，通过公式：C(i,j)=E{(xi(k,l)-x‾i)(xj(k,l)-x‾j)??①求协方差矩阵的特征值和特征向量|λE?C|=0????②A=CT????③Y=AX????④其中，xi(k,l)为像素点所在行列号（κ,ι）在i波段处的值，为i波段的数据平均值，C(i,j)为协方差矩阵，A是X空间的协方差矩阵C的转置矩阵(T)，Y为新的主分量矩阵，X为原始矩阵，做主成分分析，得到主分量，求得主分量之后，根据公式：αn=λn/Σn=1mλn??⑤求得主成分分析特征值；其中，αi是原变量X的第n个主成分的特征值，λi表示协方差矩阵C的第n个特征值，这两个n是一样的；g、依据主成分分析特征值，找出绝对值较大而符号相反的两个主分量，根据两个主分量做2?D散点图；h、选择散点图拐点处的数据为圈定的端元波谱，每一处拐点标记为不同的颜色，当一个拐点需要确定范围时，首先需要先圈定最外层的异常设定为一级异常，通常用红色表示。通过公式：X‾=Σq=1NXqN????⑥求出一级异常的平均波谱；其次再往内圈定二级异常，通常用绿色表示，通过公式⑥求出二级异常的平均波谱；然后对两个波谱进行波谱匹配，分数为0.8以上则判定为同一类型波谱，说明此拐点处的一级异常与二级异常为同一类型异常，否则为不同类型异常。其中是平均波谱值，q……N是像元个数，Xq是第q个像元的波谱曲线；i、选定全部异常信息后，经USGS标准光谱库进行波谱匹配，波谱匹配时通过ENVI软件中波谱分析工具处理，确定异常信息的矿物类型。FDA00003260096800012.jpg,FDA00003260096800023.jpg...

【技术特征摘要】
1.一种植被覆盖区高光谱遥感蚀变矿物提取方法，其特征在于，包括以下
步骤：
a、在太阳高度角大于45°的时间段，首先测量白板的反射率，并观察其波
谱曲线，直到曲线近似成为在100%反射率附近的一条直线，校正完毕；
b、然后用探测枪对准宽叶植物的页面直接测量叶面反射光谱，草本植物测
量冠层的反射光谱，土壤测试其新鲜面的反射光谱，并保存所测植物和土壤的波
谱曲线；
c、对测定的植物反射光谱与土壤反射光谱进行比较，选出植物反射率与土
壤反射率差较大的一对不同波段，且这两个波段的植物反射率相同，选出的每两
个波段作为一对；
d、对EO-1Hyperion数据进行预处理，包括对Hyperion数据进行未定
标和受水汽影响波段的去除、绝对辐射值转换、坏线修复和大气校正；
e、从预处理后的数据中找出步骤c中对应的波段，对每一对波段都进行波
段差分计算：计算公式：b=b1-b2式中：b为波段差值计算得到的新波谱反射率，b1、b2为选出的每一对用来
植被抑制的波谱反射率；
f、以植被抑制后的波段为一组，通过公式：
C ( i , j ) = E { ( x i ( k , l ) - x ‾ i ) ( x j ( k , l ) - x ‾ j ) ]]>  ①
求协方差矩阵的特征值和特征向量
|λE-C|=0    ②
A=CT    ③
Y=AX   ...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈圣波，刘彦丽，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：