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岩性和矿物高光谱信息提取研究的综述报告.docx

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岩性和矿物高光谱信息提取研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/15 文件大小:11 KB

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文档介绍:该【岩性和矿物高光谱信息提取研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【岩性和矿物高光谱信息提取研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。岩性和矿物高光谱信息提取研究的综述报告地质学中的岩性和矿物学是研究地球表层岩层及其成分的学科,而高光谱技术作为一种快速获取物质光谱信息的手段,已经被广泛应用于地质探测、矿产资源勘察、环境监测等领域。本文综述了岩性和矿物高光谱信息提取的研究进展和应用。一、。传统方法主要包括样本采集和制备,然后利用光谱仪测量光谱数据并进行数据处理。近年来,计算机科学技术的不断发展使得光谱数据预处理的方法更加高效。常见的预处理方法包括平滑、去噪、波段选择、特征提取等。其中,PCA(主成分分析)和MNF(最大无关分量)是常用的特征提取方法,它们可以通过对多光谱波段进行线性组合得到最小数量的新波段,以保留最大的信息差异。,常用的方法包括光谱匹配、比较分析、反演模型等。光谱匹配是通过比较测试光谱与库光谱相似度来识别测试样品中的物质,比较分析是将样品光谱与代表不同岩性和矿物的标准光谱进行比较。反演模型是应用统计学和物理学原理建立的基于数据的预测和识别模型,通过反演光谱数据得到岩性和矿物信息。基于反演模型的方法包括多元线性回归、支持向量机、神经网络等。多元线性回归方法可以通过建立样品光谱与目标变量(岩性或矿物)的线性关系模型来预测目标变量;支持向量机则是通过将线性不可分数据映射到高维空间来实现分类;神经网络是通过构建具有多个中间层的模型来处理非线性关系。。混合像元分解(HyperspectralUnmixing,HU)是提取高光谱影像中混合像元的分量和比例,并分别将它们与矿物和岩性对应。常用的方法包括线性解混(LinearUnmixing,LU)、非线性解混(NonlinearUnmixing,NU)和盲解混(BlindUnmixing,BU)等。其中,LU是基于像元和各分量的光谱线性叠加关系,NU结合了多元线性回归、支持向量机、神经网络等多种方法,而BU是基于混合信息的潜在分布和统计分析方法。二、岩性和矿物高光谱信息提取应用高光谱技术在岩性和矿物学领域有广泛应用。例如,高光谱数据可以用于探测矿床和勘查矿产资源,主要通过矿物光谱特征的识别来实现,以此判断矿化程度、定量估算矿体大小等。同时,高光谱数据还可以用于划分岩性,对于土地利用规划和环境监测也有实际应用。最后,需要指出的是,高光谱技术的正确应用需要大量的数据和实验,只有建立准确的反演模型和标准的光谱库才能有效提取岩性和矿物信息。同时,由于高光谱数据量大,复杂度高,因此还需要计算机科学和统计学领域的人才进行配合,在实际应用中合理采用各种分析方法和模型,以实现更准确和可靠的数据处理和预测。