基于光谱匹配的热红外高光谱数据岩性分类研究

摘要：

从岩石光谱出发，结合光谱谱带强度特征和光谱波形特征，针对机载热红外高光谱数据（TASI），在以往算法基础上，提出一种改进的算法———光谱离散能级波形匹配法（SDEM），并将其运用到岩性分类研究中。SDEM算法能识别岩石光谱间的微小差异，并在充分考虑光谱谱带强度和波形特征的同时，有效减弱数据噪声。与传统的岩性分类方法———高光谱角度制图法（SAM）相比，改进的算法能更精确地区分岩石相似光谱，识别易混淆岩性，对出现“异物同谱”现象的岩石也具有更好的区分能力。将 SDEM、SAM方法应用于甘肃柳园地区 TASI 数据岩性分类研究中，可看出SDEM方法能识别出 SAM未识别或识别错误的岩性。通过研究区野外查证，可知 SDEM方法所得岩性分类结果更符合岩石实际分布情况。可见光谱离散能级波形匹配法具有较好的岩性分类效果，能更好地区分地物。

关键词：热红外高光谱、光谱特征、光谱离散能级波形匹配法、甘肃柳园地区、岩性分类

分类号：P627;TP79(地质、矿产普查与勘探)

资助基金：中国地质调查局项目“热红外高光谱矿化蚀变矿物提取方法研究与应用示范”12120113099600。

在线出版日期：2016-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：239-246