[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

摘要

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。

主权项

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：/nS1，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；/nS2，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；/nS3，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；/nS4，根据拟合曲线的最低点获得影像光谱的特征吸收位置；/nS5，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；/nS6，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；/nS7，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；/nS2中采用的公式为：/nRcr＝R/Rc/n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；/nS7具体为：设定一系列滑动窗口，窗口大小L依次递增，L