【摘 要】
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高光谱遥感图像(HSI)因其含有丰富的光谱、空间信息,可在紫外到近红外的光谱范围内获得物质的窄带、近似连续的光谱曲线,进而对材料和目标识别提供了有价值的信息,可进行分类识别。为利用遥感技术找矿进行先验性的地质填图工作,本文将岩矿作为研究对象,在分析现有的高光谱遥感岩矿特征分类的算法中发现,它们大多单纯地利用图像光谱维信息进行岩矿的分类(如光谱角填图法(SAM)、支持向量机(SVM)等),其中可能由
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高光谱遥感图像(HSI)因其含有丰富的光谱、空间信息,可在紫外到近红外的光谱范围内获得物质的窄带、近似连续的光谱曲线,进而对材料和目标识别提供了有价值的信息,可进行分类识别。为利用遥感技术找矿进行先验性的地质填图工作,本文将岩矿作为研究对象,在分析现有的高光谱遥感岩矿特征分类的算法中发现,它们大多单纯地利用图像光谱维信息进行岩矿的分类(如光谱角填图法(SAM)、支持向量机(SVM)等),其中可能由于矿石晶体结构变化、掺杂元素含量的多少以及伴生晶体等原因增加了分类的复杂性,导致分类精度不尽如人意。本文通过对矿石的光谱和空间特征的研究,并将其作为后续分类工作的理论依据;同时针对现有的基于光谱特征的高光谱图像分类方法、基于SVM的高光谱图像分类方法展开了研究,并结合实验分析影响其分类精度的原因;最后,本文提出了一种基于深度学习的监督分类算法,该方法利用卷积神经网络结合像素的光谱和空间信息进行深度监督分类,在AVIRIS高光谱数据内对明矾石、高岭石、蒙脱石和玉髓四种矿石进行了分类识别,实验结果为矿石的总体分类精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,算法表现出了优良的分类性能,表明本文提出的算法对于解决高光谱岩矿特征分类问题具有一定的实际意义。
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