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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210522085.4 (22)申请日 2022.05.13 (71)申请人 核工业北京地质研究院 地址 100029 北京市朝阳区小关东里十号 院 (72)发明人 叶发旺 张川 易敏 (74)专利代理 机构 核工业专利中心 1 1007 专利代理师 陈丽丽 (51)Int.Cl. G01N 21/3563(2014.01) G06V 20/10(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/30(2022.01) (54)发明名称 一种基于矿区机载中红外高光谱遥感数据 的矿物识别方法 (57)摘要 本发明属于矿物识别技术领域, 公开了一种 基于矿区机载中红外高光谱遥感数据的矿物识 别方法, 包括: 步骤一: 矿区机载中红外高光谱数 据读入; 步骤二: 基于中红外高光谱遥感数据的 矿区地面发射率反演; 步骤三: 最小噪声分离, 去 除数据中的噪声; 步骤四: 计算像元纯净指数, 得 到纯净像元; 步骤五: N维散度分析, 提取端元光 谱; 步骤六: 基于光谱库数据的端元光谱识别; 步 骤七: 混合调制匹配滤波提取矿物信息。 本发明 利用矿区机载中红外高光谱数据, 通过地面发射 率反演和发射率光谱识别技术, 能够在先验信息 较少的情况下, 识别矿区内的矿物信息, 在高光 谱遥感矿物识别领域具有良好的使用价值和应 用前景。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115144357 A 2022.10.04 CN 115144357 A 1.一种基于矿区机载中红外高光谱遥感数据的矿物识别方法, 其特征在于, 所述方法 包括以下步骤: 步骤一: 矿区机载中红外高光谱数据读入; 步骤二: 基于中红外高光谱遥感数据的矿区地面发射率反演, 利用航空中红外高光谱 数据反演得到地表发射 率数据; 步骤三: 最小噪声分离, 去除数据中的噪声; 步骤四: 计算像元 纯净指数, 得到纯 净像元; 步骤五: N维散度分析, 提取端元光谱; 步骤六: 基于光谱库数据的端元光谱识别; 步骤七: 混合调制匹配滤波提取矿物信息 。 2.根据权利要求1所述的一种基于矿区机载中红外高光谱遥感数据的矿物识别方法, 其特征在于, 所述步骤一中通过机载中红外传感器获取航空中红外高光谱遥感数据, 波段 范围覆盖中红外谱段。 3.根据权利要求2所述的一种基于矿区机载中红外高光谱遥感数据的矿物识别方法, 其特征在于, 所述步骤二具体为: 计算所有波段的初始地表温度, 地表温度的局部最优解, 比较地表温度的局部最优解与初始地表温度, 确定反演地表温度和地表发射 率。 4.根据权利要求3所述的一种基于矿区机载中红外高光谱遥感数据的矿物识别方法, 其特征在于, 所述步骤三具体为: 对步骤二得到的矿区地表发射率影像进行最小 噪声分离 MNF变换, 得到影像的MNF信噪比特征值曲线, 以特征值曲线趋于平稳的转折点为界限, 选取 转折点前的波段进行后续处 理。 5.根据权利要求4所述的一种基于矿区机载中红外高光谱遥感数据的矿物识别方法, 其特征在于, 所述 步骤三中最小噪声分离的变换矩阵为: TMNF=PV (12) 其中, TMNF为最小噪声分离的变换矩阵, P为变换矩阵, V为由特 征向量组成的正交矩阵。 6.根据权利要求5所述的一种基于矿区机载中红外高光谱遥感数据的矿物识别方法, 其特征在于, 所述步骤四具体为: 利用步骤三MNF变换排除了噪声成分的中红外发射率数据 计算像元 纯净指数PPI, 得到纯 净像元进行后续处 理。 7.根据权利要求6所述的一种基于矿区机载中红外高光谱遥感数据的矿物识别方法, 其特征在于, 所述步骤四中纯净像元的计算方法为: 通过PPI计算, 生成一幅 “像元纯度图 像”, 在该图像上每个像元的DN值表 示为像元PPI值, 设置PPI最小阈值, 通过迭代将PPI值大 于最小阈值的像元认定为纯 净像元, 提取 纯净像元进行后续处 理。 8.根据权利要求7所述的一种基于矿区机载中红外高光谱遥感数据的矿物识别方法, 其特征在于, 所述步骤五具体为: 使用步骤四提取出来的纯净像元, 将其导入N维可视化器 进行分析, 选取不同的波段进 行旋转, 找到多个点集群和拐角的像素点, 作为端 元光谱进 行 提取。 9.根据权利要求8所述的一种基于矿区机载中红外高光谱遥感数据的矿物识别方法, 其特征在于, 所述步骤六具体为: 将步骤五提取出来的端元光谱作为待识别光谱, , 以光谱 库中的标准光谱作为参考光谱, 计算待识别光谱与参考光谱之间的光谱角, 判定端元光谱 所对应的矿物类型。权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115144357 A 210.根据权利要求9所述的一种基于矿区机载中红外 高光谱遥感数据的矿物识别方法, 其特征在于, 所述 步骤六中光谱角的计算公式为: 其中, α 表示 光谱角; ti和ri分别表示待识别光谱与参 考光谱在i波段 上波段值。 11.根据权利要求10所述的一种基于矿区机载中红外高光谱遥感数据的矿物识别方 法, 其特征在于, 所述步骤七具体为: 利用步骤六确定的代表矿物类型的端元光谱, 经过混 合调制匹配滤波MTMT分析得到MF值和不可行值, 选取MF值范围为0.5到1且不可行值小于30 的像元, 即为识别出来的矿物像元, 最后得到矿区中红外高光谱 矿物信息分类识别结果。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115144357 A 3
专利 一种基于矿区机载中红外高光谱遥感数据的矿物识别方法
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