基于最小噪声分量变换的ASTER遥感数据岩性分类

摘要：

遥感岩性分类相较于普通土地利用分类难度更大,其形状或者规模上都不具有特别明显的规律可循,且在边缘的过渡上也存在模糊性,对于常用的监督分类方法在岩性分类中效果都不甚理想.利用ASTER多光谱数据,总结出一套基于最小噪声分量变换的ASTER遥感数据岩性分类技术流程,在ASTER数据最小噪声分量变换的基础上,通过二维散点图几何顶点提取岩性分类样本,利用光谱角技术对西藏日土地区弗野铁矿范围内的岩性进行分类,并通过中值滤波的方法对分类结果进行后处理.结果表明,分类结果与实际岩性有很好的一致性,总体分类精度达到83.33％.

关键词：岩性分类、ASTER、最小噪声分量变换

所属期刊栏目：33

分类号：P627;TP751(地质、矿产普查与勘探)

资助基金：中国地质调查局地质大调查项目12120111213000

在线出版日期：2013-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：259-265