[发明专利]一种基于奇异性理论的高光谱矿物异常信息提取方法

权利要求书

1.一种基于奇异性理论的高光谱矿物异常信息提取方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1，获取高光谱影像数据和标准光谱数据，依据矿物光谱特征范围，分别截取高光谱影像及标准光谱的特征区间反射率数据，得到高光谱影像反射率数据和标准光谱反射率数据；

S2，对S1中得到的反射率数据进行连续统去除，得到去除连续统后的光谱数据；

S3，对S2获取的去除连续统后的影像光谱数据进行高斯拟合，得到拟合曲线；

S4，根据拟合曲线的最低点获得影像光谱的特征吸收位置；

S5，计算S3中高斯拟合后的影像光谱数据和S2去除连续统后的标准光谱数据的拟合度；

S6，如果S4中获得的影像光谱的特征吸收位置与标准光谱中的特征吸收位置一致，且S5中计算获得的拟合度大于设定的阈值，则确定像元含目标矿物；

S7，在S6中得到的包含目标矿物信息的整幅光谱影像上逐像元计算奇异性指数，得到矿物异常信息分布图；

S2中采用的公式为：

Rcr＝R/Rc

其中，Rcr为去除连续统后的光谱数据，R为原始光谱数据，Rc为原始光谱的连续统；

S7具体为：设定一系列滑动窗口，窗口大小L依次递增，L_min＝L₁<L₂…<L_n＝L_max，在矿物信息的整幅影像上某一点滑动窗口，并计算每个窗口内的平均矿物密度，通过拟合矿物密度与窗口大小L之间的函数关系，按照如下公式计算奇异性指数：

<ρ(A)>＝cA^-Δα

其中，c为分形密度；Δα为奇异性指数；<ρ(A)>为一片大小为L，面积为A的区域中某种物矿密度。

2.根据权利要求1所述的基于奇异性理论的高光谱矿物异常信息提取方法，其特征在于，S5中，所述拟合度按照如下公式进行计算：

其中，R²表示拟合度，取值范围在[0,1]之间，R²越接近于1表示拟合度越高，y_i表示去除连续统后的标准光谱数据，是y_i的平均值，为高斯拟合后的影像光谱数据。

3.根据权利要求1所述的基于奇异性理论的高光谱矿物异常信息提取方法，其特征在于，S4中还包括步骤，利用如下公式计算所述特征吸收位置的吸收深度：

Depth_min＝1-Rcr_min

其中，Depth_min表示吸收深度，Rcr_min表示拟合曲线最低点的数值。

4.根据权利要求3所述的基于奇异性理论的高光谱矿物异常信息提取方法，其特征在于，S6中还包括步骤，如果S4中获得的影像光谱的特征吸收位置与标准光谱中的特征吸收位置一致，且S5中计算获得的拟合度大于设定的阈值，则确定该像元含目标矿物，吸收位置对应的吸收深度则代表目标矿物的相对丰度。

5.根据权利要求1所述的基于奇异性理论的高光谱矿物异常信息提取方法，其特征在于，S6还包括步骤：基于专家知识对影像光谱像元进行二次核对，如果通过，则完成目标矿物信息的提取，否则，继续调节阈值直至提取结果满足应用需求。