文档介绍：密级——学号:——答辩委员会主席缉叁丛成都理工大学硕士学位论文高光谱遥感图像光谱特征提取与匹配技术研究分类号学校代码:指导教师姓名及职称申请学位级别论文提交日期学位授予单位评阅人二零一一年五月一夸一一,牛血月
学位论文作者签名:艺蕴独创性声明学位论文版权使用授权书盛都堡王太堂或其他教借阅。本人授权成都堡王态堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的人员对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。年本学位论文作者完全了解盛都堡王太堂有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文作者签名:学位论文作者导师签名:
高光摘要我国经济的可持续高速发展对矿产资源与能源需求极大。但是,当前我国主要矿产资源保障形势非常严峻。遥感技术作为有效的对地观测手段,先后经历了全色摄影,彩色摄影、多光谱遥感,高光谱遥感等不同历史阶段。从世纪年代起,遥感技术就被广泛的应用于国土资源调查和监测领域,并取得了丰硕的成果。高光谱遥感极大地增强了遥感对地观测能力和对地物的鉴别能力,提高了遥感技术的定量化水平,使遥感从对地物的鉴别发展到对地物的直接识别阶段,利用高光谱遥感技术探测矿产是遥感技术应用的主要方向之一。目前高光谱遥感影像矿物识别分类方法主要分成两种,一种是基于数学变换进行图像降维的数理统计,如主成分分析法。另外一种则根据矿物的光谱形成物理机制,直接利用高光谱遥感数据光谱分辨率高的特点,通过选择吸收谱段,计算光谱吸收特征等方法实现对岩矿识别,如光谱特征拟合法。将这两类方法有效结合起来实现矿物识别分类,从矿物光谱形成的物理机理出发,研究分析地物的诊断光谱特征,并利用数理统计的相关理论方法实现特征匹配达到矿物识别精细与分类填图成为本文研究重点。多特征匹配决策树矿物识别与分类填图技术是一个知识发现与表达、规则定义、建立和运行决策树的过程。现有各类矿物识别决策树要么仅仅使用单一特征绻馄字魑辗逦恢锰卣和相同的分类算法进行矿物识别,要么使用不同的特征却使用相同的算法,但是这两种决策树都在一定程度上限制了识别精度的提高。为改善矿物识别精度,本文根据各类典型蚀变矿物的光谱吸收特征建立了多变量决策树:首先计算了研究区典型蚀变矿物的主要光谱吸收特征,并将这些特征以知识的形式表达出来。然后分别计算了光谱特征影像的信息熵,根据信息熵的大小选择了光谱吸收指数、光谱吸收深度、光谱斜率、左区域面积等类特征并结合矿物本身的主要吸收特征完成了矿物识别规则的定义。最后在规则定义基础上构建和运行了决策树,得到了分类填图结果。该结果与中国地质大学浜黄定华等人和中国国土资源航空遥感中心的填图结果基本一致,尤其是绿帘石和蛇纹石填图结果吻合的较好。而对于白云母、绿泥石、方解石矿物,三类结果稍
有差异。这说明了用知识表达与规则定义的方法对模拟数据进行矿物填图是可行的、有效地,在一定程度上它可以实现矿物种类及分布填图,同时也说明本文建立的多特征混合决策树分类识别树分类能力强。为定量评价决策树分类精度,本文将构建的多特征决策树和椒ǚ直鹩τ糜诟軺馄卓馑婊傻模拟图像:结果显示多特征决策树识别正确率为.%,而椒ㄕ仿饰.%。这说明了决策树在研究区地物先验知识部分缺失的情况下仍然可以有效的保持较好的健壮性。但是,本文的研究成果主要针对常见典型蚀变矿物,不断拓展其它类别的蚀变矿物,提高识别的准确率将是今后研究的重点。关键词:高光谱吸收特征决策树匹配成都理工大学硕士学位论文
,.,瑂’,瑂瓹瑂..疭
,,.琧琧甌猟琤..%,成都理工大学硕十学位论文琣.’,琣瑂’.瓵,.%.,.,琹甌琫,產.
,.:
——