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火星高光谱遥感大气校正方法 总被引：1，自引：1，他引：0
高光谱遥感是火星探测的主要技术手段之一,由于火星与地球大气成分的差异,火星高光谱遥感的大气影响与地球有所不同.火星高光谱遥感大气校正可采用平场域法(FF)、内部平均相对反射率法(IARR)、辐射传输算法,解混算法和ETF算法等.文中分析了各算法的主要思路和优缺点,讨论了使用参数的差异及其不同的计算过程,并对火星南极地区一幅影像(ORB0942_2)进行了ETF、FF和IARR三种大气校正试验.通过某些特定矿物(如石膏)的光谱特征拟合分析,认为ETF方法在特征吸收拟合方面效果较好,而FF和IARR在总体拟合度方面效果较好. 相似文献
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《大地构造与成矿学》2020,(2)
在野外地质勘探过程中,矿物识别是一项重要的任务。但是在复杂的地质勘探条件下准确识别矿物是一项极具挑战性的任务。本文首先结合矿物知识,对图像中矿物的颜色和亮度进行判别,从而强化矿物图像的纹理特征,基于强化后的纹理特征,利用深度学习模型和迁移学习方法建立矿物深度学习模型;同时利用K-means算法提取矿物颜色特征,建立颜色特征模型;最终基于矿物识别深度学习模型和颜色特征模型,建立矿物图像的耦合识别模型,提出了一套完整的矿物智能识别分析方法。在深度学习模型建立过程中,共对19类矿物,总计6203张图像进行了训练,同时使用456张图像对耦合模型进行测试,其top-1准确率和top-3准确率分别达到72.2%和91.2%。基于所训练的模型,在Android系统开发了矿物图像智能识别应用系统,主要由矿物识别、矿物知识卡和矿物资料存储三个模块组成,提供矿物实时识别、矿物基础知识及实时储存等功能。作为野外地质勘察的辅助工具,此应用可以减少重复劳动,提升野外地质勘察的数字化和信息化水平。 相似文献
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火星快车OMEGA高光谱探测矿物组成的新进展 总被引：1，自引：0，他引：1
主要介绍"火星快车(Mars Express)"搭载的"可见光及红外矿物制图光谱仪(OMEGA)"及其采集数据的特点、大气校正方法和矿物识别研究的新进展."经验传输函数法"(ETF)是目前O-MEGA数据大气校正普遍采用的方法.OMEGA数据已经成功揭示了火星表面矿物和组成的多样性和复杂性.OMEGA检测到与水蚀变相关的层状硅酸盐矿物绿脱石、绿泥石和蒙脱石等主要分布于古老的诺亚期的露头上,这些层状硅酸盐矿物可能是火成岩矿物长期持续与液态水系统作用的结果.含水硫酸盐类矿物石膏、水镁矾和多水硫酸盐等水合化学沉积矿物在亮色调层状地层区的发现,表明火星表面有大量与水作用相关的蒸发盐的存在.火星表面缓慢风化形成的无水铁氧化物主要分布于北半球铁镁质含量低的低地(lowland)地区.OMEGA可以识别辉石和橄榄石,能够区分高钙辉石和低钙辉石.高钙辉石主要分布于Hesperian期的低反照率的火山岩分布地区、黑色沙丘和撞击坑喷射物分布区;低钙辉石主要分布于老的诺亚期的亮色调露头分布区.OMEGA在反照率变化大的极地冰盖地区可以识别水冰和CO2冰.水冰主要利用1.08 μm、1.25 μm、1.51μm和2.0μm特征吸收波段来识别.水冰各吸收特征波段的吸收强度与水冰的粒度呈正相关.CO2冰主要利用1.43 μm、2.0 μm和2.6 μm特征吸收波段来识别. 相似文献
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ASTER数据包含有从太空测量来自地球表面的多光谱热红外辐射数据。通过对JHU光谱库中岩石矿物热红外光谱特征的分析,以及对ASTER影像TIR波段光谱特征进行分析,利用比值法和光谱角制图法SAM相结合进行石英、砂岩和硅酸盐岩类等造岩矿物识别并在西藏冈底斯东段泽当矿田应用,最后将遥感解译分析结果与该区已的地质资料进行比较。结果表明,ASTER影像TIR波段基本上能识别硅酸盐类造岩矿物,并且对于岩性识别具有很大的应用潜力。 相似文献
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传统高位远程滑坡识别依赖地质专家人工判别,识别效率较低。研究实现一种基于深度学习的滑坡地形自动识别模型,以提高大范围区域潜在滑坡隐患点筛查工作的效率。该模型以目标区域的遥感图像、DEM数据、地质分区、河流水系等地质观测数据为输入,针对不同类型观测数据差异巨大的问题,设计构建特征分支网络,精确提取对应的滑坡特征。对光学影像数据采用深层网络架构提取复杂特征,对海拔、地质构成、河流和断裂带分布等结构化数据采用浅层网络架构提取特征。随后设计特征融合模块,融合两个网络的提取结果获得全面的滑坡灾害特征。模型基于提取的滑坡特征进行滑坡区域语义分割,实现精准的像素级别滑坡地形分类和定位。通过实验验证,该模型对滑坡区域的识别准确率（ACC）达到了0.85,可为滑坡自动识别提供技术支撑。 相似文献
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蚀变矿物虽然在光谱上具有诊断特征,但是和其它地物目标相比属于一种弱信息,需要进行数据挖掘来展现隐含的信息。多年来遥感工作者不断探索蚀变矿物识别的方法,在多光谱中已成功应用比值法、主成分分析法等。但是比值法常针对的是单波段运算,忽略了蚀变矿物的组合光谱特征。本文针对这个问题,在新疆包古图斑岩铜矿Ⅱ号和Ⅴ号矿体中利用Aster数据,探讨其典型蚀变矿物在Aster光谱中的响应特征,利用由比值法原理衍生出的相关吸收波段深度法（RBD）和逻辑算法进行蚀变分带识别研究。结果表明,由于逻辑算法考虑了蚀变矿物组合的整体多个光谱特征, 其识别效果比基于单个光谱特征的RBD法减少了假异常,提高了识别精度。 相似文献
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依据油砂中烃类的微渗漏和油砂组分光谱特征响应原理,利用Hyperion高光谱影像提取和识别与油砂分布相关的波谱信息,进行非常规油气能源--油砂分布的有利区预测。根据油砂所致烃类微渗漏的地表特征可知,低植被覆盖区的异常以矿物异常为主,中、高植被覆盖区的异常以植被异常为主。利用归一化植被指数表征地表植被的不同覆盖程度：当其值为[0.0,0.4）时,采用SAM（spectral angle method）提取矿物异常信息;当值为[0.4,0.7]和（0.7,1.0]时,分别采用LIC（lichenthaler index）和CTR（carter indices）方法提取植被异常信息。同时,为确保提取的矿物和植被异常信息的产生是由油砂中烃类的微渗漏所导致,以野外油砂反射光谱为端元,运用光谱角分类方法提取油砂信息,并将其与获取的矿物和植被异常信息进一步应用空间叠置分析确定油砂分布有利区。结果表明,综合运用野外实测高光谱数据和高光谱影像数据能够较准确地预测出研究区中油砂的分布位置。因此,应用高光谱影像进行油砂分布的有利区预测,可为未来利用遥感技术深入研究油砂可采储量评价提供参考依据。 相似文献
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高光谱遥感是当前遥感技术领域的热点,其“图谱合一”的技术优势使得定量化遥感技术成为实用化技术。目前卫星、航空和无人机的高光谱技术应用热潮兴起,在地质调查、矿产勘查和环境监测中逐步得到深化应用。地质领域中,利用反射光谱,可以识别40余种矿物,对于追索矿化热液蚀变中心和预测铀成矿有利区、分析热液运移的时空演化等具有重要意义。由于复杂地质场景中矿物的紧致、非线性混合,为精确识别其光谱特征和丰度信息带来了挑战。将深度学习技术引入到高光谱地质分析中,能够从高光谱数据中获得更为关键的信息,具有广阔的应用前景。但在实际的地质应用中,很难获得大量高光谱标签数据来训练深度神经网络。文章提出一种针对有限样本铀矿蚀变矿物光谱数据的深度学习方法,采用稀疏降噪自编码神经网络模型提取矿物端元光谱,结合Hapke物理模型进行光谱数据增强,最后利用稀疏全连接的深度神经网络进行矿物含量的提取。实验室和航空高光谱遥感数据实验结果表明,与传统的方法相比,该方法的矿物定量分析精度更高,填图效果更好,为高光谱矿物填图、地质调查和铀矿地质勘查等应用提供了新的技术支持。 相似文献
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三峡库区地质结构复杂,尤其是巫峡高陡岸坡发育区域,历来是滑坡灾害高发区,对三峡库区的安全运行构成威胁。为了厘清巫峡高陡峡谷区滑坡灾害发育的高精度多光谱遥感影像特征,本研究以高精度遥感影像资料为基础,以巫峡高陡峡谷区为研究对象,应用面对对象的分类方法对研究区的高精遥感影像进行分割和分类,结合多尺度分割和ESP(Estimation of Scale Parameter)工具确定最优分割尺度,选取典型的滑坡对象样本进行最近邻分类,探索基于高精度多光谱遥感影像的高陡峡谷区滑坡灾害识别技术方法。经试验得出高陡峡谷区基于高精度多光谱遥感影像的滑坡灾害识别的最优分割尺度为720,形状因子和紧致度为0.5,在分割基础上,进行分类和滑坡信息提取。通过对比已有滑坡灾害资料,基于遥感影像自动识别滑坡灾害技术得到的研究区滑坡灾害分布结果总体精度达到了0.8696。研究结果表明,基于高精度的遥感影像自动识别滑坡灾害技术方法能够较好地进行分割与滑坡识别,精度评价的结果比较符合实际。研究结果为巫峡高陡峡谷区滑坡灾害的识别、调查、预测和防治提供依据,对三峡库区滑坡灾害的早期识别和防灾减灾有重要意义。 相似文献
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对火星高光谱遥感数据进行混合像元分解,有助于获取像元内部火星表面矿物含量。端元光谱提取和光谱解混是混合像元分解的关键技术。以ORB0942_2轨道覆盖的火星南极地区作为研究区,应用纯净像元指数法（PPI）从影像中提取出端元光谱,并利用线性分解模型对影像中混合像元进行了分解,计算出其各端元组分的百分含量,获得了研究区水冰、石膏、钙镁橄榄石及紫苏辉石的相对含量分布图。 相似文献
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基于ASTER的雅鲁藏布江缝合带泽当-罗布莎蛇绿岩套分析和组分识别 总被引：2，自引：0，他引：2
本文通过对西藏雅鲁藏布江缝合带泽当-罗布莎地区蛇绿岩套的主要岩石组成和蚀变矿物的标准波谱吸收特征分析,比较了标准光谱库的相应岩性光谱吸收特征和ASTER数据波段特征之间的关系,采用连续统去除、比值法和光谱角制图法对ASTER影像数据进行处理及相关岩性和矿物提取。结果表明,蛇绿岩组分岩性中亚铁离子和Fe-OH,Mg-OH的可见-短波红外吸收特征显著,而且有一个宽波长范围的Si-O热红外光谱特征,基于这些光谱特征采用ASTER数据和比值法与光谱角制图法可有效地识别蛇绿岩的主要岩性和相关矿物成分及其空间分布,结果与地质资料基本吻合。 相似文献
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《世界地质》2021,(3)
为了提高高光谱影像分类精度,设计了联合空-谱信息的高光谱影像深度森林分类方法。该方法由空间特征提取、多粒度扫描和深度森林分类三部分组成。首先提取高光谱影像的形态学属性剖面特征,将所提取的特征与原始光谱特征进行拼接获得融合后的空-谱特征;然后通过多个尺度的滑动窗口对空-谱特征进行多粒度扫描,以实现特征重用;最后将多粒度扫描后的特征输入到深度森林分类器中进行分类。采用Pavia大学高光谱数据集和Salinas高光谱数据集进行分类试验,所设计的分类方法在两组高光谱数据上分别取得了98.44%和98.47%的总体分类精度。试验结果表明所设计的分类方法能够有效地提高高光谱影像的分类精度。 相似文献
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《地质科技情报》2015,(5)
高光谱影像具有图谱合一的特点,图像空间信息是遥感影像的重要信息,但以往基于最佳波段选择的降维方法中只考虑基于灰度统计的特征空间信息,忽视了图像空间信息,而且计算量大。综合高光谱遥感影像的特征空间与图像空间信息,提出了一种多特征结合的高光谱影像降维方法并应用于矿物填图中。统计分析波段相关性并划分不同特征子空间;计算各波段的分形维数,在各子空间选择分形维数较小的波段作为候选波段;在候选波段中,计算待识别地物光谱间的相关系数,并快速选择出最佳波段组合。经实验,应用该方法选出的最佳波段组合影像清晰、不同蚀变矿物对比明显,根据特征选择提取出的矿物蚀变信息与应用成熟的光谱角制图(SAM)提取结果大致相同,表明结合图像空间和特征空间的降维方法能够选择出理想的波段组合,有效降低高光谱数据的维数,信息提取效果好。 相似文献
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基于岩石图像深度学习的岩性自动识别与分类方法 总被引：8，自引：3，他引：5
岩石岩性的识别与分类对于地质分析极为重要,采用机器学习的方法建立识别模型进行自动分类是一条新的途径。基于Inception-v3深度卷积神经网络模型,建立了岩石图像集分析的深度学习迁移模型,运用迁移学习方法实现了岩石岩性的自动识别与分类。采用此方法对所采集的173张花岗岩图像、152张千枚岩图像和246张角砾岩图像进行了学习和识别分类研究,通过训练学习建立岩石图像深度学习迁移模型,并分别采用训练集和测试集中的岩石图像对模型进行了检验分析。对于训练集中的岩石图像,每组岩石分别用3张图像测试,三种岩石的岩性分类均正确,且分类概率值均达到90%以上,显示了模型良好的鲁棒性;对于测试集中的岩石图像,每组岩石分别采用9张图像进行识别分析,三种岩石的岩性分类均正确,并且千枚岩组图像分类概率均高于90%,但是花岗岩组2张图像和角砾岩组的1张图像分类概率值不足70%,概率值较其他岩石图像低,推测其原因是训练集中相同模式的岩石图像较少,导致模型的泛化能力减小。为了提高识别精确度,对准确率较低的岩石图像进行截取,分别取其中的3张图像加入训练集进行再训练,增加与测试图像具有相同模式的训练样本;在新的模型中,对3张图像进行二次检验,测试概率值均达到85%以上,说明在数据足够的状况下模型具有良好的学习能力。与传统的机器学习方法相比,所提出的岩石图像深度学习方法具有以下优点:第一,模型通过搜索图像像素点提取物体特征,不需要手动提取待分类物体特征;第二,对于图像像素大小,成像距离及光照要求低;第三,采用适当的训练集可获得较好的识别分类效果,并具有良好鲁棒性和泛化能力。 相似文献
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火星表面的古湖泊地貌能够反映火星古气候和古环境的特征及变化,对于研究火星是否曾经存在宜居环境具有重要意义.随着中国火星探测计划的提出和实施,详细了解火星古湖泊的研究进展尤为重要.总结了火星古湖泊的研究现状,重点阐述了当前对火星古湖泊的沉积地貌、矿物成分、形成年龄、分布特征等方面的研究进展.在综合分析前人研究成果的基础上,提出火星古湖泊研究中存在的主要问题,认为未来应着重在古湖泊的详细调查与地质填图、古湖泊的后期改造作用、其他类型古湖泊的识别分析以及火星与地球古湖泊的对比等方面开展研究. 相似文献
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介绍了PNN方法原理及其算法训练学习过程,详细阐述了网络识别岩性参数的选取、岩性识别模型的建立过程.通过对比研究PNN与其他6种岩性识别方法,分析相同条件下预测结果,得到不同识别方法的优劣性.经研究发现,PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、训练识别用时最短.利用人工智能神经网络对测井数据进行自动解释分析,可满足随钻测井时效性及快速解释处理的地质导向需求. 相似文献