以高光譜遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用偏最小二乘法（PLS）進(jìn)行建模,對(duì)某地區(qū)出露玄武巖和花崗巖的巖性成分進(jìn)行反演分析,結(jié)果表明:基于偏最小二乘法高光譜遙感地質(zhì)巖性反演分析流程更加簡(jiǎn)便且精度較高,可為研究區(qū)地層巖性判別和礦產(chǎn)勘查提供借鑒。 

【文章來(lái)源】：礦山測(cè)量. 2020,48(06)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

研究區(qū)地理及地質(zhì)概況

偏最小二乘法（Partial Least Square，簡(jiǎn)稱PLS）是眾多多元統(tǒng)計(jì)方法中的一種，可以對(duì)多因變量對(duì)多自變量的問題進(jìn)行回歸分析，是集多元線性回歸、典型相關(guān)分析和主成分分析三種方法優(yōu)缺點(diǎn)為一體的方法，通過建立變量數(shù)據(jù)組之間的回歸模型，實(shí)現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)的降維處理，其基本原理為：假設(shè)經(jīng)ASD巖石樣本數(shù)量為n個(gè)，巖石主量元素成分?jǐn)?shù)為m，巖石樣品在不同波段處的數(shù)據(jù)為p，分別構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化變量矩陣X和Y:

選定主成分個(gè)數(shù)之后，分別對(duì)玄武巖和花崗巖進(jìn)行PLS建模分析，其中，玄武巖的ASD樣本個(gè)數(shù)為26個(gè)，花崗巖的ASD樣本個(gè)數(shù)為30個(gè)。通過建模分析分別獲得研究區(qū)玄武巖和花崗巖的氧化物預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系，如圖3所示。從圖中可以看到：玄武巖和花崗巖巖性成分的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值的擬合度較高（擬合度R>0.8），其中，玄武巖采用PLS模型反演分析的巖性各氧化物成分含量平均擬合度達(dá)到0.91，花崗巖采用PLS模型反演分析的巖性各氧化物成分含量平均擬合度達(dá)到0.93，表明本文提出的PLS回歸模型反演分析法具有較高的計(jì)算精度，可在實(shí)際地質(zhì)勘探工程中予以合理應(yīng)用；玄武巖的Si成分含量最高，約為50%左右，Ti成分含量最低，約為1%左右，花崗巖的Si成分含量最高，達(dá)到70%,Mg和Ti成分含量最低，僅為0.5%左右。4.3 巖性成分分布情況

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]礦山地質(zhì)測(cè)繪信息的遙感影像處理方法[J]. 孫鳳娜.  世界有色金屬. 2019(23)
[2]遙感技術(shù)在川西螺髻山地區(qū)水文地質(zhì)環(huán)境調(diào)查中的應(yīng)用[J]. 陳富強(qiáng),鄧國(guó)仕,姬星怡,張?jiān)品?焦超衛(wèi),馮淳.  國(guó)土資源遙感. 2019(04)
[3]熱液流體活動(dòng)規(guī)律高光譜遙感分析示范研究——以新疆白楊河鈾礦床為例[J]. 葉發(fā)旺,張川,徐清俊,孟樹,邱駿挺,王建剛.  礦床地質(zhì). 2019(06)
[4]航空高光譜遙感在重金屬土壤污染檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 劉昭賢,孟亞賓.  礦山測(cè)量. 2019(06)
[5]陸地高光譜遙感數(shù)據(jù)的大氣校正算法分析[J]. 付海龍,劉永海.  青島大學(xué)學(xué)報(bào)(工程技術(shù)版). 2019(04)
[6]基于雙邊濾波的最優(yōu)波段子空間高光譜異常目標(biāo)檢測(cè)[J]. 成寶芝,張麗麗.  液晶與顯示. 2019(09)
[7]基于礦山地質(zhì)工程的遙感信息勘探綜合技術(shù)研究[J]. 王成國(guó).  世界有色金屬. 2019(07)
[8]基于主成分分析法與Bayes判別法組合應(yīng)用的火山巖巖性定量識(shí)別:以渤海海域中生界為例[J]. 葉濤,韋阿娟,黃志,趙志平,肖述光.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(地球科學(xué)版). 2019(03)
[9]基于Agisoft PhotoScan的低空無(wú)人機(jī)航測(cè)在找礦中的應(yīng)用[J]. 雒金泉.  中國(guó)金屬通報(bào). 2018(05)
[10]主成分分析與模糊識(shí)別在巖性識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 馬崢,張春雷,高世臣.  巖性油氣藏. 2017(05)



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