[发明专利]一种泥石流沟细粒堆积物粘聚力高光谱探测方法和系统有效

专利信息
申请号: 202210976524.9 申请日: 2022-08-15
公开(公告)号: CN115290578B 公开(公告)日: 2023-04-28
发明(设计)人: 王钦军;谢静静;杨静怡;刘鹏 申请(专利权)人: 中国科学院空天信息创新研究院;海南空天信息研究院
主分类号: G01N21/25 分类号: G01N21/25;G06F17/15
代理公司: 北京金信知识产权代理有限公司 11225 代理人: 贾然
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 泥石流 细粒 堆积物 粘聚力高 光谱 探测 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种泥石流沟细粒堆积物粘聚力高光谱探测方法,其特征在于,所述方法包括:

步骤S1、确定泥石流沟细粒堆积物粘聚力的研究区域;

步骤S2、获取所述研究区域的背景资料,根据所述背景资料确定泥石流沟细粒堆积物的土壤的采样点的位置;

步骤S3、在所述采样点对土壤进行采样,对样品进行土壤参数测量实验,获得样品的粘聚力的数据;

步骤S4、对所述样品进行高光谱测量实验,获取所述样品的光谱反射率数据;

步骤S5、对所述粘聚力的数据和光谱反射率数据进行标准化处理,得到标准化的粘聚力的数据和光谱反射率数据;

步骤S6、以标准化的粘聚力为因变量,以敏感波段区间范围内的标准化的光谱反射率为自变量,利用最小二乘多因子回归分析方法建立粘聚力预测模型;

在所述步骤S6中,所述敏感波段区间范围包括:

710nm-750nm、1578nm-1618nm、804nm-1844nm和2286nm-2363nm;

在所述步骤S6中,所述以标准化的粘聚力为因变量,以敏感波段区间范围内的标准化的光谱反射率为自变量,利用最小二乘多因子回归分析方法建立粘聚力预测模型的方法包括:

在所述敏感波段区间范围内,利用最小二乘多因子回归分析方法,并结合F检验、T检验和P值优选波长,并建立粘聚力预测模型;所述优选波长包括:750nm、1578nm、1835nm、2301nm、2305nm和2309nm;

所述粘聚力预测模型为:

y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5+a6x6

其中,y为标准化的粘聚力,x1为750nm的标准化的光谱反射率,x2为1578nm的标准化的光谱反射率,x3为1835nm的标准化的光谱反射率,x4为2301nm的标准化的光谱反射率,x5为2305nm的标准化的光谱反射率,x6为2309nm的标准化的光谱反射率,a0、a1、a2、a3、a4、a5和a6为粘聚力预测模型的参数。

2.根据权利要求1所述的一种泥石流沟细粒堆积物粘聚力高光谱探测方法,其特征在于,在所述步骤S1中,所述研究区域面积为130-150km2

3.根据权利要求1所述的一种泥石流沟细粒堆积物粘聚力高光谱探测方法,其特征在于,在所述步骤S2中,所述根据所述背景资料确定泥石流沟细粒堆积物的土壤的采样点的位置的方法包括:获取高分辨率遥感数据,并利用所述高分辨率遥感数据提取沟谷堆积体的发育情况,确定泥石流沟细粒堆积物的土壤的采样点的位置。

4.根据权利要求1所述的一种泥石流沟细粒堆积物粘聚力高光谱探测方法,其特征在于,在所述步骤S3中,所述在所述采样点对土壤进行采样的方法包括:

在每处采样点采样20个样品,每个样品的体积为600ml,重1kg。

5.根据权利要求1所述的一种泥石流沟细粒堆积物粘聚力高光谱探测方法,其特征在于,在所述步骤S6中,利用最小二乘多因子回归分析方法得到所述粘聚力预测模型具体为:

y=22.7+10.36x1-37.32x2+42.57x3-30.34x4+56.15x5-40.42x6

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