發(fā)布時(shí)間：2023-05-25 00:52

　　高光譜最早是由地質(zhì)學(xué)家在研究礦物與巖石的光譜特性時(shí)提出來的,高光譜遙感圖像包含了豐富的空間、輻射和光譜三重信息。在地表覆蓋地區(qū),由于巖性在遙感影像上表現(xiàn)為小目標(biāo)弱信息,因此覆蓋區(qū)巖性弱信息提取模型的研究,是目前高光譜巖性識別研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。本文總結(jié)了近幾十年來高光譜遙感地質(zhì)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀,并著重對高光譜遙感巖礦信息提取技術(shù)和常見蝕變及其所含主要礦物的光譜特征進(jìn)行了總結(jié)。在此基礎(chǔ)上對比研究了各種異常信息提取方法。本文主要選用SAM、RXD、ICA三種經(jīng)典算法,深入分析了以上方法探測的原理和算法效能的影響因素,從而提出改進(jìn)策略。提出了適合我國植被覆蓋區(qū)衛(wèi)星高光譜巖性弱信息提取算法和模型,并針對黑龍江植被覆蓋區(qū)Hyperion影像,提取蝕變并形成成果圖。論文的主要研究內(nèi)容和成果如下:1、研究了傳統(tǒng)的SAM方法,并從兩個(gè)方面研究了改進(jìn)的光譜角填圖方法:修改類中心的計(jì)算方法;修改分類準(zhǔn)則,利用樣區(qū)的統(tǒng)計(jì)參數(shù)。利用該方法對多寶山區(qū)域進(jìn)行礦化蝕變填圖,結(jié)合USGS光譜庫中的已有光譜作為樣本,設(shè)定合適的角度閾值,進(jìn)行選定礦物的填圖。2、在編程并實(shí)現(xiàn)經(jīng)典的RXD算法的基礎(chǔ)上,針對項(xiàng)目實(shí)際需要,改進(jìn)出新...

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 引言
    1.1 研究的目的和意義
    1.2 國內(nèi)外發(fā)展概況和趨勢
        1.2.1 高光譜遙感地質(zhì)應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 目標(biāo)探測算法及其地質(zhì)應(yīng)用研究進(jìn)展
        1.2.3 存在的問題
    1.3 研究內(nèi)容和技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 完成工作及主要成果
        1.4.1 完成工作
        1.4.2 主要成果
第二章 巖礦光譜識別基礎(chǔ)
    2.1 高光譜遙感巖礦信息提取技術(shù)
        2.1.1 高光譜數(shù)據(jù)的巖礦信息識別提取
        2.1.2 地面光譜數(shù)據(jù)的光譜特征分析
    2.2 常見蝕變及其所含主要礦物的光譜特征
        2.2.1 標(biāo)型礦物蝕變
        2.2.2 中低溫蝕變
        2.2.3 高溫蝕變
第三章 實(shí)驗(yàn)區(qū)地質(zhì)概況與實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
    3.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)地質(zhì)概況
        3.1.1 簡介
        3.1.2 地層
        3.1.3 構(gòu)造
    3.2 星載高光譜數(shù)據(jù)
    3.3 實(shí)驗(yàn)區(qū)地區(qū)數(shù)據(jù)預(yù)處理
第四章 高光譜巖性弱信息提取
    4.1 SAM
        4.1.1 方法介紹
        4.1.2 處理流程
        4.1.3 結(jié)果分析
    4.2 ICA探測
        4.2.1 方法介紹
        4.2.2 處理流程
        4.2.3 結(jié)果分析
    4.3 RX探測
        4.3.1 RX方法
            4.3.1.1 RX方法介紹
            4.3.1.2 處理流程
            4.3.1.3 結(jié)果分析
        4.3.2 改進(jìn)RX方法
            4.3.2.1 改進(jìn)RX方法介紹
            4.3.2.2 處理流程
            4.3.2.3 結(jié)果分析
        4.3.3 異常區(qū)域分級
        4.3.4 異常區(qū)域評價(jià)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 未來研究發(fā)展展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄



本文編號：3822612