[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

说明书

本发明公开了一种基于奇异性理论的高光谱矿物异常信息提取方法，涉及高光谱遥感矿物识别技术领域。该方法首先获得目标矿物在光谱影像上的特征吸收位置，然后，通过将影像上的特征吸收位置与标准光谱上的特征吸收位置进行比较，如果两者一致，而且，高光谱影像数据与标准光谱数据之间的匹配度达到设定的阈值，则认为该光谱影像像元含目标矿物，从而完成矿物信息提取；最后，根据提取出的矿物信息，在整幅的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。所以，采用本发明提供的方法，强化了对矿物弱信息的提取，而这类具有“突变”特征的矿物异常信息相对于大量背景矿物信息往往与成矿关系更密切，更加利于提取矿物信息。

技术领域

本发明涉及高光谱遥感矿物识别技术领域，尤其涉及一种基于奇异性理论的高光谱矿物异常信息提取方法。

背景技术

随着遥感技术的发展，以航空高光谱为代表的定量化遥感技术已广泛应用于各个领域，成为地球观测的重要手段。与多光谱不同，高光谱具有丰富的光谱信息可用于进行矿物信息的识别。

目前，高光谱矿物识别的主要方法可归纳为两类：基于光谱相似性匹配的提取方法和基于光谱特征参量的提取方法。光谱相似性匹配法对于光谱特征较相似的矿物很难区分，基于光谱特征参量法需制定十分详细的提取规则，且实现过程复杂。上述两种方法均不可缺少专家知识的参与和标准矿物光谱的分析，所以，单纯使用某一种方法在应用过程中往往难以实现对矿物信息的精细化提取。

从地质应用角度来讲，矿物信息提取的目的在于提供与成矿相关异常信息和线索。然而，与成矿相关的矿物信息往往占少数，大部分矿物信息反映的是区域上的背景矿物信息。如何通过光谱分析反应矿物在空间尺度上的异常信息是目前高光谱地质应用的难点。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于奇异性理论的高光谱矿物异常信息提取方法，从而解决现有技术中存在的前述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于奇异性理论的高光谱矿物异常信息提取方法，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，则确定该像元含目标矿物；

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。

优选地，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。

优选地，S5中，所述匹配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。