航空高光谱地表氧化铁矿物含量评估技术

针对采用高光谱技术对赤铁矿、针铁矿和褐铁矿等氧化铁矿物含量评估精度不高的问题,提出了一种地表氧化铁矿物含量的航空高光谱定量评估的方法。首先基于大气特征谱线的定标参数进行数据预处理;其次利用连续统去除和二次拟合的方法获取铁离子晶体场转移光谱特征;最后根据地面实测氧化铁含量进行回归分析。应用该方法评估了我国祁连山典型铁矿床区域的地表氧化铁含量,基于研究区的CASI/SASI航空高光谱数据,对地表氧化铁矿物进行了含量评估。研究表明,地表氧化铁航空高光谱定量评估的方法可靠,应用该方法可有效识别出氧化铁蚀变矿物富集区域。     

矿物高光谱解混进展研究综述

由于高光谱传感器低空间分辨率特征,岩石高光谱一般是矿物组分的综合反映。矿物高光谱解混对矿产勘查、矿物含量定量反演和野外地质填图等提供了可行的鉴定方法。首先介绍了2种主要的光谱混合模型;其次基于矿物混合机理特征,从模型驱动法和数据驱动法2个方面,对近年高光谱数据的端元提取和丰度求解算法进行归纳,分析各解混算法的原理和优缺点;然后从实验室实测数据、模拟数据和高光谱影像数据3个方面,对目前已开展的混合矿物高光谱解混实验进行概括,总结各算法的解混效果和适用性;最后针对各解混算法的特点和研究现状指出未来矿物高光谱解混的研究方向。     

成像光谱数据挖掘与矿物填图技术研究

评述了当前成像光谱测量技术的发展和应用现状。以地面高光谱测量、航空成像光谱测量、航天高光谱图像处理分析及室内数据模拟等多维立体研究方式,采用多源空间数据挖掘、弱信息提取、光谱建模及分类识别等关键技术,结合岩石矿物光谱吸收特征形成机理分析,开展成像光谱矿物填图技术的研究。根据实际的成像光谱数据特点与应用需求,提出成像光谱数据挖掘与矿物填图技术应用流程。     

典型金矿床地质-高光谱找矿模型构建及应用

针对各成矿带还未进行高光谱遥感方面的相关研究问题,提出航空成像光谱测量区典型金矿床的地质-高光谱遥感找矿模型构建及应用的研究思路。选择航空成像光谱测量区各成矿带典型金矿床,利用HyMap和CASI/SASI高光谱数据,剖析矿床地质特征、高光谱遥感特征和蚀变矿物分布特征,系统构建典型金矿床地质-高光谱遥感找矿模式,分析找矿模型的独自特点和共同特征,在各成矿带开展找矿预测和应用,圈定风险较低、面积较小、含矿率较高的金多金属找矿靶区,经野外查证,在前人未知盲区新发现品位较高、规模较大的金矿化线索,取得显著找矿效果。该研究方法为航空遥感测量区其他矿种的找矿研究,提供了新的研究思路,是一种成本低廉、效果显著、找矿有效的新技术方法。     

跨数据集评估的高光谱图像分类

目的 随着高光谱成像技术的飞速发展,高光谱数据的应用越来越广泛,各场景高光谱图像的应用对高精度详细标注的需求也越来越旺盛。现有高光谱分类模型的发展大多集中于有监督学习,大多数方法都在单个高光谱数据立方中进行训练和评估。由于不同高光谱数据采集场景不同且地物类别不一致,已训练好的模型并不能直接迁移至新的数据集得到可靠标注,这也限制了高光谱图像分类模型的进一步发展。本文提出跨数据集对高光谱分类模型进行训练和评估的模式。方法 受零样本学习的启发,本文引入高光谱类别标签的语义信息,拟通过将不同数据集的原始数据及标签信息分别映射至同一特征空间以建立已知类别和未知类别的关联,再通过将训练数据集的两部分特征映射至统一的嵌入空间学习高光谱图像视觉特征和类别标签语义特征的对应关系,即可将该对应关系应用于测试数据集进行标签推理。结果 实验在一对同传感器采集的数据集上完成,比较分析了语义—视觉特征映射和视觉—语义特征映射方向,对比了5种基于零样本学习的特征映射方法,在高光谱图像分类任务中实现了对分类模型在不同数据集上的训练和评估。结论 实验结果表明,本文提出的基于零样本学习的高光谱分类模型可以实现跨数据集对分类模型进行训练和评估,在高光谱图像分类任务中具有一定的发展潜力。     

高光谱遥感地物目标识别算法及其在岩性特征提取中的应用

针对高光谱遥感地物识别中存在的问题,从光谱的波形特征、运算速度、空间细节特征的光谱区分性等方面进行了算法的改进,在此基础上提出了分形信号的算法。利用CASI高光谱数据针对算法本身的性能、效率等进行了测试,对工作区的高光谱遥感影像岩性特征进行提取。针对高光谱遥感数据分形信号的初始值、迭代步长等特征进行了讨论。分形信号算法在一定程度上更细化了相似特征高光谱的可区分性,该算法应用在CASI数据的岩性特征提取,实现了基岩裸露区域地表岩性特征精确提取。     

成像光谱钻孔岩芯编录的实现方法

钻孔岩芯高光谱扫描和编录对传统的地质编录具有重要参考价值。针对当前面扫式成像光谱仪在钻孔岩芯编录技术方面研究的不足,提出了一套基于图谱合一成像光谱数据的钻孔岩芯编录技术方法。以Hyspex地面成像光谱仪为数据源,对采集的一个整孔岩芯高光谱图像数据进行图像处理和矿物填图;通过设置岩芯段统计单元,利用图像像元分类统计的方法分段计算岩芯矿物相对含量数据;经过数据滤波处理,最终获得了钻孔垂向空间上各种矿物的相对含量编录曲线,实现了矿物在钻孔垂向空间上的定量化表达。经地质编录验证了结果的合理性,并能够弥补传统地质编录在精细化和定量化程度方面的不足,提高深部蚀变分带的客观性和可靠性。     

中高分辨率遥感数据铁染信息提取及找矿预测

苍山地区铁矿资源丰富,但地表覆盖较重,在区域范围内常规方法提取蚀变信息效果差。针对此问题,结合使用ASTER与GF-1卫星影像数据,从分析典型矿物光谱吸收特性出发,综合影像色彩、波段特征等多种信息采用了"主成分分析+波段比值+假彩色合成"和"主成分分析+密度分割"2种蚀变信息提取模型。方法主要运用了主成分分析思想去除冗余数据,前者辅助波段比值及彩色合成技术突出铁染信息,后者以选取最佳阈值的方式对高分辨率数据进行密度分割,优化了提取效果。2种方法结合有效提取了铁染蚀变信息,综合提取结果与区域控矿断裂特征,圈定了4处成矿靶区。对研究区进行实地采样验证,Kappa系数分别为0.826和0.87,精度较高。该方法的实现为同类地区的找矿工作提供了有利依据。     

高光谱遥感蚀变矿物信息提取研究综述北大核心CSCD

蚀变围岩是热液矿床形成的重要标志之一,围岩蚀变会产生蚀变矿物,其与围岩中的矿物在颜色、结构、化学成分等方面具有明显差异,这些差异可导致蚀变矿物在特定波长区间产生诊断性波谱特征。通常高光谱遥感指的是光谱分辨率在5~15 nm的成像遥感,而绝大多数蚀变矿物的诊断性波谱宽度在20~40 nm,因此利用高光谱遥感技术可以快速地提取蚀变矿物信息,依据蚀变矿物组合及分布特征,划分蚀变分带、圈定矿化异常等具有重要的找矿意义。文章基于现有研究成果,系统总结了典型蚀变矿物的波谱特征、高光谱遥感技术的发展历史、蚀变矿物信息提取方法、不同地表覆盖类型对蚀变矿物信息提取的影响以及蚀变矿物信息提取在不同矿床类型下找矿的应用,最后指出了高光谱蚀变矿物信息提取研究中存在的问题以及未来发展方向。     

基于多源数据的土地盐碱化遥感快速监测

通过分析干旱区土地盐碱化环境的地表景观特征和遥感信息特征，基于SPOT、ASTER多平台多波段遥感数据和DEM、土壤样品分析数据等多源数据，采用光谱角度制图（SAM）的遥感图像分类方法对实验区土地盐碱化程度进行了分级制图。该方法对常规数据的依赖性较小，适于西部干旱地区的土地盐碱化快速监测和评估。     

基于偏最小二乘的土壤重金属铜含量高光谱估算

为探究高光谱数据估算土壤重金属铜含量的可行性,以石家庄市水源保护区褐土为研究对象,对不同光谱变换数据与重金属铜含量做了相关分析,建立了土壤重金属铜的单光谱变换指标偏最小二乘模型和多光谱变换指标偏最小二乘模型。结果表明:光谱反射率(R)经倒数一阶微分(RTFD)变换后与铜含量的相关性有所提高;光谱敏感波段为418、427、435、446、490、673、1 909、1 920和2 221 nm,基本位于土壤氧化铁、粘土矿物的特征吸收区域;对土壤重金属铜含量估算效果最好的单光谱变换指标偏最小二乘模型为RTFD模型,其模型决定系数(R2)为0.649,均方根误差(RMSE)为1.477;多光谱变换指标偏最小二乘模型R2和RMSE分别为0.751和1.162,建模效果优于单光谱变换指标模型。研究结果可为北方地区褐土类型土壤重金属铜的高光谱估算提供借鉴。     

基于光谱混合的大气吸收通道发射率图像模拟

提出了一种基于光谱混合的大气强吸收通道地表发射率图像模拟方法,旨在为全链路图像模拟提供地表基础数据。首先,对数据源图像进行端元选择,获取图像端元光谱;然后,通过光谱匹配将地表测量光谱替代图像端元光谱进行丰度反演;最后,基于线性光谱混合模型,结合替代端元在吸收通道的地表测量发射率,实现发射率图像模拟。利用该方法,以Landsat 8 OLI多光谱图像为数据源,并假设JHU和USGS光谱库数据为数据源的地表测量光谱,进行了模拟试验和精度分析。鉴于真实的吸收通道地表发射率图像无法获得,精度分析采用了比较基于该方法模拟的OLI通道反射率图像与真实反射率图像的方式。获得的模拟图像总体均方根误差分别为0.045和0.049,说明模拟方法可行且具有较高的精度。     

基于EXCEL的高光谱影像光谱响应分析

高光谱遥感侧重于从光谱维角度对影像信息进行分析与处理。由于目前高光谱数据的处理技术跟不上数据获取技术,而已有的成熟的多光谱影像处理技术并不适合于处理高光谱数据,因此利用EXCEL软件展开了高光谱影像的地物光谱重建、光谱特征及其相关性分析、光谱微分计算、光谱向量相似性度量和信息提取等研究,并基于PHI（Pushbroom Hyperspectral Imager）航空高光谱影像像元光谱维矢量进行了光谱响应分析,实现信息监测和识别。     

高光谱遥感技术在油气勘探领域的应用——以鄂尔多斯盆地为例

针对高光谱遥感技术在我国油气勘探领域应用方面的理论研究相对薄弱及技术方法体系不够完善等问题,提出了以鄂尔多斯盆地作为试验工区系统开展星(高光谱遥感)-地(地表物化探)一体化的油气勘探研究思路,建立了高光谱遥感技术在油气勘探领域应用的关键技术体系。通过在已知区开展高光谱遥感数据处理与分析,提取油气微渗漏有关的油气勘探相关信息;通过地表波谱测试及化探工作,检验所提取信息的真伪及特征,建立起星-地油气异常信息相关性;通过地下特征矿物分析,结合地质与油气勘探成果,建立起地表与地下的联系,进而综合预测出油气远景区等工作,完成了鄂尔多斯盆地油气星地一体化立体勘查关键技术体系。通过未知区的试验测试,预测结果与已知油藏位置吻合度较高,达到了预期效果。     

江苏西溪贝丘遗址的高光谱遥感考古研究

针对江苏西溪贝丘遗址,通过样品采集对干净贝壳、自然状况下贝壳、土壤样品和地表裸地进行了光谱测量和分析。研究发现贝壳具有明显的光谱特征吸收峰,中心波长为2288nm处,吸收峰带宽在2098~2335nm范围内,与背景土壤粘土2180nm处的特征吸收峰和大多数碳酸岩类地表矿物质2350nm附近的吸收峰具有很好的可区分性。结合贝壳2288nm处特征吸收峰,利用该贝丘遗址发掘前的空间分辨率为6.6m的128波段OMIS航空高光谱遥感飞行数据成功地对该贝丘遗址信息进行有效地提取和圈定。本研究为利用高光谱遥感进行贝丘遗址考古提供了理论依据和有效技术途径。     

基于多地表特征参数的遥感影像分类研究

地表特征是反映地表信息的重要参数,是了解地表时空多变信息的定量要素。提出基于多地表特征参数的遥感影像分类方法,并利用武汉市的Landsat ETM+影像为例进行试验。试验选择通用植被指数(VIUPD)、地表温度和纹理特征等多地表特征参数,在考虑光谱特征和空间信息的前提下,结合分层思想的决策树方法,对遥感影像进行分类。结果证明利用多地表特征参数的决策树分类方法与传统的基于光谱反射率特征的决策树分类方法和SVM分类方法相比较,分类精度有了明显的提高。     

基于偏最小二乘的土壤重金属铜含量高光谱估算

为探究高光谱数据估算土壤重金属铜含量的可行性,以石家庄市水源保护区褐土为研究对象,对不同光谱变换数据与重金属铜含量做了相关分析,建立了土壤重金属铜的单光谱变换指标偏最小二乘模型和多光谱变换指标偏最小二乘模型。结果表明：光谱反射率（R）经倒数一阶微分（RTFD）变换后与铜含量的相关性有所提高;光谱敏感波段为418、427、435、446、490、673、1 909、1 920和2 221 nm,基本位于土壤氧化铁、粘土矿物的特征吸收区域;对土壤重金属铜含量估算效果最好的单光谱变换指标偏最小二乘模型为RTFD模型,其模型决定系数（R²）为0.649,均方根误差（RMSE）为1.477;多光谱变换指标偏最小二乘模型R²和RMSE分别为0.751和1.162,建模效果优于单光谱变换指标模型。研究结果可为北方地区褐土类型土壤重金属铜的高光谱估算提供借鉴。     

基于改进SIFT算法的无人机航空应急测绘系统设计

针对现有无人机航空应急测绘系统,不能适用于地表特征应急测绘,无法满足无人机航空大比例尺测图的实际应用需求,设计基于改进SIFT算法的无人机航空应急测绘系统;根据不同固定翼无人机产品的性能差异,分析传感器、发动机、无人机平台等硬件结构之间的系统架构,提出一体化的应急测绘系统设计方案,完成系统硬件设计;基于SIFT算法的应用原理,结合BRISK描述子参量,采用改进SIFT算法,对相关测绘特征点进行匹配处理,再联合已知的SIFT算法改进方向,完善测绘处置的基本流程,实现系统软件设计;实验结果表明,该系统的视频数据、光学影像、SAR数据中频率的最大值为7.06 Hz,空频时间的最大值为0.03,与CH-4航空应急测绘系统相比,该系统所获数据能够完全满足人机航空大比例尺测图的实际应用需求,且适用于航空摄影的地表特征,并为其提供了有效的应急测绘保障。     

辅以纹理特征的典型盐渍区地表覆被遥感影像分类

结合实测的盐渍地表光谱数据,采用经验线性法对遥感影像进行大气校正.分析了实测高光谱数据与遥感影像光谱值的关系,然后针对盐生植被光谱的相似性,对影像进行纹理特征提取.结合影像的纹理特征和光谱特征,运用神经网络分类法进行盐渍区地表覆被分类.结果表明辅以纹理特征的分类方法有效提高了盐生植被的分类精度.     

基于空谱分组卷积密集网络的高光谱图像分类

针对高光谱图像分类在特征提取过程中高分辨率信息丢失,导致分类精度下降的问题,提出一种基于空谱分组卷积密集网络的高光谱图像分类方法。设计光谱-空间三维分组卷积密集模块,对光谱与空间特征进行分步提取,利用分组卷积构造的密集网络能减少数据固有信息冗余,使高分辨率的特征进行重用,避免细节特征信息丢失;设计光谱残差注意力模块,该模块通过结合空-谱特征计算注意力权重,对提取到的光谱特征进行权重重分配,对光谱信息富有的区域进行增强。实验结果表明,相比于若干最优的深度网络方法,所提高光谱图像分类方法具有更好的分类性能。