航空高光谱遥感技术在资源勘查评价中的应用探讨

来源 :第三届全国成像光谱对地观测学术研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:Tianzh
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随着社会日益发展,自然资源的需求逐渐加大,资源勘查工作面临严峻挑战.航空高光谱遥感在资源勘查中的作用非常重要,具有明显的高效性和先行性,特别是在一些基础地质工作程度相对落后的地区。将高光谱矿物信息、调查区内成矿地质背景、成矿理论以及各类矿床类型的地质特征有机结合,将会更加有效地发挥出高光谱技术在资源勘查中的应用效果。另外,随着高光谱成像仪的发展和数据处理能力的提高,在矿物化学成分和晶体结构分析方面将会有新的突破,这将使航空高光谱遥感在资源勘查中的应用更加重要和广泛。
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高光谱遥感数据具有光谱分辨率高、图谱合一、光谱波段范围广等优点,在对地观测时可以获得许多连续的波段,携带的地物信息非常丰富,可以更加精细地刻画地物的细节信息,进而准确地识别地物.近年来,如何准确、高效地对高光谱遥感影像进行分类,已经成为了研究热点.半监督分类研究在少量的训练样本条件下,利用大量的未标记样本来提高分类精度成为了一种很好的解决方法.Zhou等提出tri_training算法,该算法与其
In this paper, a new marker selection technique is proposed using SVM over-fitting. The technique is implemented when both spatial and spectral information are extracted for hyperspectral i
本文提出了一种结合混合像元分解与主动学习的半监督分类算法:该算法将高光谱研究中的混合像元分解技术与机器学习领域中的主动学习策略进行有机结合,充分利用了各像元的丰度信息来辅助分类决策;同时,算法中设置了权重系数,用来调节“丰度最均匀”与“最易误分”像元比重。该算法可有效提高分布较少的类别的识别精度,利用更少的标记样本实现更高的总体分类精度,有效减轻样本标记工作量,这对于大尺度的作物识别与监测具有重要
高光谱遥感能够在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和短波红外区域获取上大量的连续光谱数据,具有高光谱分辨率、图谱合一、光谱连续成像等特点.然而,由于空间分辨率的限制、以及地物分布复杂多样,高光谱遥感影像中存在大量混合像元.如何有效识别混合像元中的地物及确定其分布情况成为提高高光谱遥感应用精度的关键问题之一.混合像元分解技术是解决这一问题的有效途径,也是当前高光谱遥感影像处理的研究热点.本文针对传统方法
稀疏解混算法旨在从一个光谱库中寻找最优的端元组合来模拟高光谱图像中像元,从而求得混合像元中各端元的丰度.然而,光谱库的高相关性降低了稀疏解混算法的精度及运算效率.因此本文提出一种光谱库的简化方法,既能减弱光谱库的相关性,又能保证光谱库的相对完备性,进而提高稀疏解混算法的精度及计算速度.
成像光谱仪的出现使遥感跨入高光谱遥感时代.高光谱遥感数据为用户同时提供空间域和光谱域的信息,从而可使用户从影像中获得更多的信息.然而受到地表复杂度以及成像光谱仪分辨率的影响,传感器的一个遥感视场单元内普遍存在多种地物,因此混合像元普遍存在于高光谱影像中.混合像元的存在影响高光谱遥感图像信息提取的精度,因此对混合像元的解译成为国内外研究的热点.本文根据高光谱图像中端元之间的不相关性,利用定义的光谱协
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高光谱遥感技术具有图谱合一的特点,己被用于地物精细分类等领域.然而由于地物的复杂多样性,高光谱遥感影像中普遍存在混合像元现象,严重影响了地物的分类精度.混合像元分解技术能够估计混合像元中含有的地物端元以及组分丰度信息,为解决混合像元问题提供了有效的解决方法.然而,混合像元分解技术仍无法确定各端元地物在混合像元中的空间分布情况.为解决该问题,亚像元制图(Sub-pixel mapping)(又称为亚
由于传感器空间分辨率的限制以及地物分布的复杂多样,遥感影像上存在着大量混合像元.混合像元问题严重影响了遥感对地观测技术向定量化的发展.传统的混合像元分解技术可以通过建立光谱分析模型,获取组成混合像元的物质成分及其丰度含量,实现有效的影像数据分析,但是却无法准确获取各地物端元在混合像元中亚像元级别的具体空间位置.而亚像元制图技术是研究确定地物在亚像元中具体分布情况、真正实现遥感影像处理从像元级深入到
古代绘画是一种重要的艺术表现形式,是中华文明的重要组成部分,是中国艺术的瑰宝.光谱分析方法是文物无损检测的主要技术手段之一.高光谱成像技术,特别是在短波红外波段,可以更深层次、更直观与更清晰的了解古书画病害特征、颜料组成、绘画技法等方面信息,得到其他技术难以发现的文物形貌信息。本研究利用自主集成研发的短波红外地面成像光谱系统,获取古书画高空间分辨率、高光谱分辨率的短波红外成像光谱数据,进行古书画等