專利名稱：高光譜礦物分層譜系識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種礦物分層譜系的識(shí)別方法，尤其是涉及一種高光譜的礦物分層譜系的識(shí)別方法。
背景技術(shù)：
高光譜具有圖譜合一的特點(diǎn)，其區(qū)別于多光譜的優(yōu)勢(shì)在于可以利用光譜特征實(shí)現(xiàn)對(duì)地物或地物組分進(jìn)行直接的識(shí)別。礦物識(shí)別和礦物填圖是高光譜技術(shù)最成功的也是最能發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)的應(yīng)用領(lǐng)域。目前，高光譜遙感地物光譜識(shí)別的技術(shù)方法主要有以下方面(1)對(duì)端元礦物的單個(gè)診斷性吸收特征如波形、對(duì)稱性等進(jìn)行增強(qiáng)處理后進(jìn)行巖礦類型識(shí)別；(2)基于光譜特征的光譜匹配識(shí)別；(3)混合光譜分解模型。在了解和掌握實(shí)際工作區(qū)可能存在的礦物類別和已知地物光譜時(shí)，利用這些技術(shù)方法進(jìn)行地物識(shí)別更為有用。但明顯不足的是由于實(shí)際地物光譜變異、獲取數(shù)據(jù)受觀測(cè)角以及顆粒大小的影響而造成光譜變化或變異，準(zhǔn)確匹配比較困難，同時(shí)難以確定混合光譜分解端元，造成巖礦識(shí)別與分析上的混淆和誤差。另一方面，在實(shí)際操作中，需要科技人員或工作人員具有礦物學(xué)與光譜學(xué)的知識(shí)背景，限制了高光譜地學(xué)的工程化應(yīng)用，難以滿足高光譜遙感大范圍區(qū)域性礦物填圖的需求。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為了推動(dòng)高光譜遙感技術(shù)的工程化、實(shí)用化、智能化以及規(guī)?；l(fā)展，在對(duì)礦物離子或離子基團(tuán)、礦化蝕變類型與蝕變分帶、蝕變礦物共生組合三個(gè)層次光譜特征研究、分析和總結(jié)的基礎(chǔ)之上，根據(jù)礦物光譜或礦物混合光譜中不同級(jí)次特征光譜參量的數(shù)理邏輯關(guān)聯(lián)，建立“礦物大類—礦物類型—具體礦物—礦物變種”的礦物識(shí)別分層譜系；歸納并評(píng)價(jià)了一些常用的光譜參量的穩(wěn)定性和在礦物識(shí)別中的相對(duì)權(quán)重，建立20余種蝕變礦物的光譜識(shí)別規(guī)則以及光譜識(shí)別規(guī)則庫(kù)。從而在有效解決光譜變化或變異的基礎(chǔ)之上，將專業(yè)人員的礦物光譜知識(shí)融入礦物識(shí)別中，設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了高光譜礦物分層譜系識(shí)別方法，提高了礦物識(shí)別的可靠性，并使一般操作人員也可以進(jìn)行礦物的識(shí)別，實(shí)現(xiàn)高光譜遙感礦物識(shí)別的智能化、批處理以及礦物面積性填圖的規(guī)模化應(yīng)用。
本發(fā)明高光譜礦物分層譜系識(shí)別方法的具體步驟是(1)光譜特征增強(qiáng)處理對(duì)已進(jìn)行大氣校正和光譜重建的數(shù)據(jù)，進(jìn)行去殼處理，消除背景影響，增強(qiáng)光譜的特征吸收，尤其是一些次級(jí)特征；(2)礦物大類識(shí)別在(1)處理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，根據(jù)礦物識(shí)別光譜規(guī)則，與光譜識(shí)別庫(kù)緊密結(jié)合，利用一些診斷性光譜特征進(jìn)行礦物大類的識(shí)別，如含F(xiàn)e2+礦物、Fe3+礦物、Mn2+和礦物、碳酸鹽礦物、含Al-OH鍵礦物、含Mg-OH鍵礦物等；(3)區(qū)域分割處理分別對(duì)(1)處理數(shù)據(jù)和(2)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行矩陣運(yùn)算，分割出(2)結(jié)果的分布的數(shù)據(jù)塊區(qū)域；(4)礦物種類識(shí)別對(duì)(3)的處理的不同大類結(jié)果分布數(shù)據(jù)，與光譜識(shí)別庫(kù)緊密結(jié)合，分別利用礦物識(shí)別光譜規(guī)則，進(jìn)行礦物種類識(shí)別，如在Al-OH鍵礦物大類分布區(qū)域進(jìn)行明礬石類、蒙脫石類、白云母類、高嶺石類等的識(shí)別。對(duì)于易于混淆的礦物，如白云母和伊利石，需結(jié)合光譜的全局特征、光譜強(qiáng)度以及波段比值等進(jìn)行區(qū)分；(5)礦物變種的識(shí)別利用(1)與(4)結(jié)果進(jìn)行類似(3)的運(yùn)算，分割出礦物種類分布的數(shù)據(jù)塊區(qū)域，然后再針對(duì)不同的類型分布，根據(jù)譜帶的精細(xì)特征，如譜帶的精確位置、對(duì)稱度等進(jìn)行礦物變種的識(shí)別。如在白云母類礦物分布區(qū)，可以進(jìn)一步識(shí)別富鋁白云母和貧鋁白云母；(6)識(shí)別結(jié)果的表現(xiàn)采用黑白圖象或彩色圖象進(jìn)行處理。
本發(fā)明高光譜礦物分層譜系識(shí)別方法，其中將礦物分成礦物大類、礦物類型、具體礦物、礦物變種，4個(gè)類型。
本發(fā)明高光譜礦物分層譜系識(shí)別方法，其中每一類型的礦物根據(jù)其吸收光譜的特性和相對(duì)權(quán)重再進(jìn)一步細(xì)分。
本發(fā)明高光譜礦物分層譜系識(shí)別方法的優(yōu)點(diǎn)是，能夠?qū)Χ喾N礦物進(jìn)行識(shí)別，使即使不是本領(lǐng)域的技術(shù)人員也能夠進(jìn)行光譜的識(shí)別。并具有可識(shí)別的智能化、批量化以及規(guī)?；幚砟芰?，能適應(yīng)區(qū)域性礦物填圖的需要。
本發(fā)明高光譜礦物分層譜系識(shí)別方法的其他細(xì)節(jié)和特點(diǎn)可通過(guò)閱讀下文結(jié)合附圖詳加描述的實(shí)施例即可清楚明了。


圖1是利用美國(guó)Cuprite地區(qū)的AVIRIS識(shí)別結(jié)果；圖2是利用新疆哈密東天山地區(qū)AL-OH類礦物淺色礦物航空Hymap數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果；圖3是利用新疆哈密東天山地區(qū)Mg-OH類礦物暗色礦物航空Hymap數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果；圖4、圖5分別是根據(jù)本發(fā)明利用新疆哈密東天山地區(qū)航空Hymap數(shù)據(jù)識(shí)別白云母(圖4)和綠泥石(圖5)的影像波譜(圖中虛線部分)、標(biāo)準(zhǔn)光譜(圖中點(diǎn)劃線部分)與野外實(shí)測(cè)光譜(圖中實(shí)線部分)的對(duì)照分析；圖6是利用西藏驅(qū)龍地區(qū)航天Hyperion數(shù)據(jù)礦物識(shí)別結(jié)果與光譜對(duì)照分析；
圖7是礦物分層識(shí)別譜系。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明的數(shù)據(jù)是方法，是基于(1)礦物分層識(shí)別譜系的建立在對(duì)礦物離子或離子基團(tuán)、礦化蝕變類型與蝕變分帶、蝕變礦物共生組合三個(gè)層次光譜特征研究、分析和總結(jié)的基礎(chǔ)之上，歸納并評(píng)價(jià)了一些常用的光譜參量的穩(wěn)定性和在礦物識(shí)別中的相對(duì)權(quán)重；根據(jù)礦物光譜或礦物混合光譜中不同級(jí)次特征光譜參量的數(shù)理邏輯關(guān)聯(lián)，建立“礦物大類—礦物類型—具體礦物—礦物變種”的礦物分層識(shí)別譜系，具體如圖7所示。
上述譜系并非嚴(yán)格意義上的礦物學(xué)上的分類，而是根據(jù)礦物的光譜識(shí)別光譜特征進(jìn)行分類，具有可擴(kuò)展性。
(2)礦物光譜識(shí)別規(guī)則①以光譜的吸收譜帶特征為主，其它光譜特征為輔；②分別以主要吸收譜帶、譜帶組合特征、譜帶精細(xì)特征和譜帶變異特征為基礎(chǔ)，對(duì)礦物進(jìn)行分層識(shí)別；③識(shí)別規(guī)則建立中充分考慮混合光譜的影響；④根據(jù)不同光譜特征參量在礦物識(shí)別中的作用，給予其相應(yīng)的權(quán)重，并充分考慮不同級(jí)次特征光譜參量的數(shù)理邏輯關(guān)聯(lián)。
(3)礦物識(shí)別規(guī)則庫(kù)給定礦物(M)光譜不同吸收譜帶位置的權(quán)重為W＝{ω1，ω2，ω3，…，ωj}j＝1，2，……，n這里ω1＞ω2＞ω3……。利用IF-THEN規(guī)則可以建立礦物識(shí)別的邏輯關(guān)聯(lián)，在此基礎(chǔ)之上，建立礦物光譜識(shí)別規(guī)則庫(kù)。下列為部分礦物光譜識(shí)別規(guī)則庫(kù)。
對(duì)于礦物大類if ω1∈[2165，2230]then M is Al-OHif ω1∈[2315，2330]then M is Mg-OHif ω1∈[2335，2386]then M is CO32+if ω1∈[1000，1100]then M is Fe2+if ω1∈[600，900]then M is Fe3+if ω1∈[450，600]then M is Mn2+對(duì)于含礦Al-OH礦物大類可以進(jìn)一步細(xì)分礦物種類if(ω1∈2165 or 2175)and ω2∈2440 then M is Aluniteif ω1∈2205 and ω2∈2386 then M is Halloysite or Smeckaolite
if ω1∈2205 and ω2∈2386 and ω3∈2315 then M isSmeckaoliteif(ω1∈2205 or 2215) and ω2∈2440 then M is Montmorillite orMuscoviteif(ω1∈2205 or 2215) and ω2∈2440 and ω3∈2355 then M isMuscoviteif(ω1∈2205 or 2215) and ω2∈2355 and ω3∈2440 then M isIllite本發(fā)明高光譜礦物分層譜系識(shí)別方法的具體步驟是(1)光譜特征增強(qiáng)處理對(duì)已進(jìn)行大氣校正和光譜重建的數(shù)據(jù)，進(jìn)行去殼處理，消除背景影響，增強(qiáng)光譜的特征吸收，尤其是一些次級(jí)特征；(2)礦物大類識(shí)別在(1)處理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，根據(jù)礦物識(shí)別光譜規(guī)則，與光譜識(shí)別庫(kù)緊密結(jié)合，利用一些診斷性光譜特征進(jìn)行礦物大類的識(shí)別，如含F(xiàn)e2+礦物、Fe3+礦物、Mn2+和礦物、碳酸鹽礦物、含Al-OH鍵礦物、含Mg-OH鍵礦物等；(3)區(qū)域分割處理分別對(duì)(1)處理數(shù)據(jù)和(2)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行矩陣運(yùn)算，分割出(2)結(jié)果的分布的數(shù)據(jù)塊區(qū)域；(4)礦物種類識(shí)別對(duì)(3)的處理的不同大類結(jié)果分布數(shù)據(jù)，與光譜識(shí)別庫(kù)緊密結(jié)合，分別利用礦物識(shí)別光譜規(guī)則，進(jìn)行礦物種類識(shí)別，如在Al-OH鍵礦物大類分布區(qū)域進(jìn)行明礬石類、蒙脫石類、白云母類、高嶺石類等的識(shí)別；(5)礦物變種的識(shí)別利用(1)與(4)結(jié)果進(jìn)行類似(3)的運(yùn)算，分割出礦物種類分布的數(shù)據(jù)塊區(qū)域，然后在針對(duì)不同的類型分布進(jìn)行礦物變種的識(shí)別。如在白云母類礦物分布區(qū)，可以進(jìn)一步識(shí)別富鋁白云母和貧鋁白云母；(6)識(shí)別結(jié)果的表現(xiàn)采用黑白圖象或彩色圖象進(jìn)行處理。
其中，圖1是利用美國(guó)Cuprite地區(qū)的AVIRIS識(shí)別結(jié)果，圖中對(duì)比度淺的區(qū)域?yàn)樽R(shí)別的礦物分布區(qū)。
圖2是利用新疆哈密東天山地區(qū)AL-OH類礦物淺色礦物航空Hymap數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果，與圖1相似，圖中對(duì)比度淺的區(qū)域?yàn)樽R(shí)別的礦物分布區(qū)。
圖3是利用新疆哈密東天山地區(qū)Mg-OH類礦物暗色礦物航空Hymap數(shù)據(jù)的識(shí)別結(jié)果；與圖1相似，圖中對(duì)比度淺(即亮度較高的區(qū)域)的區(qū)域?yàn)樽R(shí)別的礦物分布區(qū)。
圖4、圖5分別是根據(jù)本發(fā)明利用新疆哈密東天山地區(qū)航空Hymap數(shù)據(jù)識(shí)別白云母(圖4)和綠泥石(圖5)的影像波譜、標(biāo)準(zhǔn)光譜與野外實(shí)測(cè)光譜的對(duì)照分析；圖中最上部分曲線代表野外驗(yàn)證波譜、中間曲線代表綠泥石的影像波譜、最下面曲線代表標(biāo)準(zhǔn)光譜。
圖6是利用西藏驅(qū)龍地區(qū)航天Hyperion數(shù)據(jù)礦物識(shí)別結(jié)果與光譜對(duì)照分析。
其中上圖識(shí)別的礦物(灰白色)分布中圖標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)波譜；下圖影象波譜經(jīng)驗(yàn)證，識(shí)別結(jié)果與在野外實(shí)況相當(dāng)吻合，波譜曲線也相當(dāng)匹配。因此，本發(fā)明具有普適性，適用于航天和航空不同儀器的高光譜數(shù)據(jù)，識(shí)別的礦物種類已達(dá)到20種以上，并具有礦物識(shí)別的智能化、批量化以及規(guī)?；幚砟芰Γ苓m應(yīng)區(qū)域性礦物填圖的需要。
權(quán)利要求
1.一種高光譜礦物分層譜系識(shí)別方法，包括如下步驟(1)光譜特征增強(qiáng)處理對(duì)已進(jìn)行大氣校正和光譜重建的數(shù)據(jù)，進(jìn)行去殼處理，消除背景影響，增強(qiáng)光譜的特征吸收，尤其是一些次級(jí)特征；(2)礦物大類識(shí)別在(1)處理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上，根據(jù)礦物識(shí)別光譜規(guī)則，與光譜識(shí)別庫(kù)緊密結(jié)合，利用一些診斷性光譜特征進(jìn)行礦物大類的識(shí)別，如含F(xiàn)e2+礦物、Fe3+礦物、Mn2+和礦物、碳酸鹽礦物、含Al-OH鍵礦物、含Mg-OH鍵礦物等；(3)區(qū)域分割處理分別對(duì)(1)處理數(shù)據(jù)和(2)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行矩陣運(yùn)算，分割出(2)結(jié)果的分布的數(shù)據(jù)塊區(qū)域；(4)礦物種類識(shí)別對(duì)(3)的處理的不同大類結(jié)果分布數(shù)據(jù)，與光譜識(shí)別庫(kù)緊密結(jié)合，分別利用礦物識(shí)別光譜規(guī)則，進(jìn)行礦物種類識(shí)別，如在Al-OH鍵礦物大類分布區(qū)域進(jìn)行明礬石類、蒙脫石類、白云母類、高嶺石類等的識(shí)別；(5)礦物變種的識(shí)別利用(1)與(4)結(jié)果進(jìn)行類似(3)的運(yùn)算，分割出礦物種類分布的數(shù)據(jù)塊區(qū)域，然后在針對(duì)不同的類型分布進(jìn)行礦物變種的識(shí)別；(6)識(shí)別結(jié)果的表現(xiàn)采用黑白圖象或彩色圖象進(jìn)行處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高光譜礦物分層譜系識(shí)別方法，其中將礦物分成礦物大類、礦物類型、具體礦物、礦物變種，4個(gè)類型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的高光譜礦物分層譜系識(shí)別方法，其中每一類型的礦物根據(jù)其吸收光譜的特性和相對(duì)權(quán)重再進(jìn)一步細(xì)分。
全文摘要
本發(fā)明為了推動(dòng)高光譜遙感技術(shù)的工程化、實(shí)用化、智能化以及規(guī)模化發(fā)展，在對(duì)礦物離子基團(tuán)、礦化蝕變類型與蝕變分帶、蝕變礦物共生組合三個(gè)層次光譜特征研究、分析和總結(jié)的基礎(chǔ)之上，根據(jù)礦物混合光譜中不同級(jí)次特征光譜參量的數(shù)理邏輯關(guān)聯(lián)，建立“礦物大類—礦物類型—具體礦物—礦物變種”的礦物識(shí)別分層譜系；歸納并評(píng)價(jià)了一些常用的光譜參量的穩(wěn)定性和在礦物識(shí)別中的相對(duì)權(quán)重，建立20余種蝕變礦物的光譜識(shí)別方法以及光譜識(shí)別庫(kù)。從而在有效解決光譜變化或變異的基礎(chǔ)之上，將專業(yè)人員的礦物光譜知識(shí)融入礦物識(shí)別中，開(kāi)發(fā)了高光譜礦物分層譜系識(shí)別方法，使一般操作人員也可以進(jìn)行礦物的識(shí)別，實(shí)現(xiàn)高光譜遙感礦物識(shí)別的智能化、批處理以及礦物面積性填圖的規(guī)模化應(yīng)用。
文檔編號(hào)G01V8/10GK1595203SQ20041004834
公開(kāi)日2005年3月16日 申請(qǐng)日期2004年6月29日 優(yōu)先權(quán)日2004年6月29日
發(fā)明者王潤(rùn)生, 甘甫平 申請(qǐng)人:中國(guó)國(guó)土資源航空物探遙感中心