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基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的CRISM影像火星表面礦物識(shí)別方法

發(fā)布時(shí)間:2021-10-23 09:38
  鑒于傳統(tǒng)的光譜特征參數(shù)方法存在不能綜合考慮光譜在整個(gè)波長(zhǎng)范圍內(nèi)的譜形、對(duì)于單一吸收帶相似的不同礦物難以區(qū)分等問題,研究采用深度置信網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)火星專用小型偵察影像頻譜儀(CRISM)高光譜影像中的火星表面礦物進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,該算法具體包括:①預(yù)訓(xùn)練階段。利用非監(jiān)督算法逐層訓(xùn)練受限玻爾茲曼機(jī),自動(dòng)學(xué)習(xí)模型參數(shù),提取光譜特征。②調(diào)優(yōu)階段。將自動(dòng)學(xué)習(xí)的光譜特征輸入分類器,采用反向傳播算法對(duì)模型進(jìn)行監(jiān)督微調(diào),識(shí)別礦物在CRISM影像中的分布。在算法的研究中,采用光譜比值方法降低火星表面灰塵等噪聲對(duì)礦物光譜的影響,并探討樣本數(shù)量、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)、網(wǎng)絡(luò)深度等對(duì)算法識(shí)別精度的影響,試圖構(gòu)建適宜于CRISM影像火星表面礦物識(shí)別的深度置信網(wǎng)絡(luò)模型。以火星表面鎂鐵蒙脫石和氯鹽為例進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法能夠?qū)鹦潜砻娴V物進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別,準(zhǔn)確率達(dá)到85%以上,與光譜參數(shù)法的識(shí)別結(jié)果基本疊合,并能夠探測(cè)光譜參數(shù)法未能識(shí)別的部分礦物分布。 

【文章來源】:地質(zhì)科技通報(bào). 2020,39(04)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:12 頁(yè)

【部分圖文】:

基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的CRISM影像火星表面礦物識(shí)別方法


RBM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

影像,識(shí)別過程,影像,礦物


實(shí)驗(yàn)以鎂鐵蒙脫石和氯鹽為例,基于CRISM影像進(jìn)行識(shí)別,采用的分類識(shí)別模型由多層RBM堆疊組成DBN,并在頂層增加Softmax分類器構(gòu)成。首先,利用表1的光譜特征參數(shù)方法檢測(cè)鎂鐵蒙脫石和氯鹽在兩幅影像中的大致分布,并從中隨機(jī)抽取一定數(shù)量的像元作為光譜候選樣本,然后基于人工判讀,將候選樣本的光譜與CRISM標(biāo)準(zhǔn)光譜庫(kù)中的鎂鐵蒙脫石和氯鹽的光譜進(jìn)行比對(duì)識(shí)別,篩選出正確的鎂鐵蒙脫石以及氯鹽光譜的像元作為訓(xùn)練樣本。訓(xùn)練樣本選取完成后,將CRISM像元光譜輸入DBN模型,自動(dòng)提取鎂鐵蒙脫石和氯鹽的光譜特征,結(jié)合Softmatx分類器,進(jìn)行分類識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型監(jiān)督訓(xùn)練;然后采用訓(xùn)練好的DBN網(wǎng)絡(luò)模型與分類器自動(dòng)識(shí)別鎂鐵蒙脫石與氯鹽在上述影像中的空間分布。具體過程如圖2所示。圖3 CRISM影像鎂鐵蒙脫石與氯鹽光譜曲線示例

光譜曲線,氯鹽,影像,識(shí)別過程


CRISM影像鎂鐵蒙脫石與氯鹽光譜曲線示例

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3452955

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