基于权重光谱解混方法的高光谱矿物填图

提出了一种基于Fisher权重分析的迭代光谱解混方法(WLSMA),该方法首先对高光谱图像进行区域分割,在分割后的各子块中自动提取端元;再次对提取的端元进行聚类,从光谱的整体特征上将不同类别的端元区分开,针对聚类结果中的每一类别各选取几个具有代表性的端元光谱,并对最优光谱进行窗口卷积处理,结合In_CoB指标构建端元光谱样本库;最后对图像进行迭代光谱解混处理,在丰度反演过程中引入基于Fisher准则的补偿权值矩阵以提高反演精度。AVIRIS高光谱数据实验证明,WLSMA不需要大量先验信息,利用Fisher准则和迭代光谱分析理论增强了相似性矿物的可分性,为加强对矿区地表岩性的认识和模拟提供了更大的灵活性和可能性,对高光谱矿物填图有一定的借鉴意义。     

机载高光谱热红外数据的地表温度和发射率反演与应用

机载高分辨率遥感是高分对地观测的重要部分,其中高分辨率高光谱热红外数据的光谱发射率可以用于矿物识别,是对可见光遥感地物识别的有效补充。机载高光谱热红外传感器TASI（Thermal Airborne Hyperspectral Imager）在8—11.5 μm范围内设置了32个波段,在国内外常被用于地表热辐射信息、矿产资源探测等领域。本文利用2018-10在新疆富蕴县研究区的TASI航空飞行数据,首先基于再分析大气廓线NCEP数据与MODTRAN实现了TASI高光谱热红外数据的大气校正,并在基础上发展了温度与发射率分离方法TES（Temperature and Emissivity Separation method）反演研究区地表温度与发射率,采用多波段热辐射计CE312测量的地面发射率对反演结果进行了有效验证,结果表明波长大于9.6 μm的波段的发射率误差约为0.01。最后,结合反演的TASI发射率光谱曲线,采用光谱角度匹配方法提取了研究区高岭石的空间分布。研究工作涉及的相关算法与应用成果可为星载高分辨率热红外载荷数据的应用提供了相关参考。     

成象光谱图象光谱吸收鉴别模型与矿物填图研究

本文提出了一种光谱吸收鉴别模型，拟通过矿物光谱吸收特征的鉴别，在成象光谱上实现矿物直接识别与填图。该模型的核心是光谱吸收指数技术（ＳＡＩ）。从理论上探讨了ＳＡＩ的本质，应用Ｈａｐｋｅ光谱模型讨论了ＳＡＩ与光谱吸收系数（ｄ）以及单散射反照率（ｗ）之间的函数关系，并从成象光谱图象辐射信息传递过程分析了图象ＳＡＩ与光谱吸收深度的关系，而光谱吸收深度与岩石矿物成分含量之间具有定量关系，这显示了ＳＡＩ提取矿物定量遥感信息能力。ＳＡＩ已经成功地应用于ＦＩＭＳ、ＭＡＩＳ和ＧＥＲＩＳ图象处理与矿物填图，本文通过哈图、塔里木、以及澳大利亚松谷的实例研究，表明ＳＡＩ是一种有效的提取矿物类型与丰度信息的方法。     

基于单次散射反照率的矿物高光谱稀疏解混

矿物的混合多属于致密型混合,在可见光—短波红外波段的混合呈现非线性特征,同时由于矿物混合的复杂性以及图像中完全纯净的像元可能不存在等原因,使得从图像上提取端元具有较大不确定性。本文根据矿物单次散射反照率的线性可加性,提出一种基于矿物单次散射反照率光谱库的稀疏解混算法,利用Hapke模型将矿物反射率转换成矿物单次散射反照率,构建矿物单次散射反照率光谱库,以半监督的方式通过稀疏回归的方法从光谱库中寻找最优端元组合,并估算混合像元中各端元的丰度。利用RELAB矿物混合光谱库进行算法验证,结果表明,丰度反演的平均绝对误差为3.12%;将本文方法应用于美国内华达州铜矿区的AVIRIS高光谱图像数据,所得丰度图与美国地质勘探局USGS矿物识别结果具有较好的一致性。本文算法不需要从图像提取端元,并且考虑到了矿物的非线性混合特征,能够得到较高的反演精度,在近地行星和卫星表面岩矿成分的探测等领域具有较好的应用前景。     

高光谱矿物填图技术与应用研究

回顾和总结了"九五"以来,中国国土资源航空物探遥感中心在高光谱矿物识别和矿物填图领域所取得的成果,包括主要岩矿光谱特征与影响因素分析;矿物的种类识别、丰度反演和成分识别;中—热红外多/高光谱的数据处理和矿物识别;高光谱矿物识别的地质应用模式、矿物填图的工作方法和技术流程、矿物填图的技术体系;矿物填图在区域地质找矿、矿区勘查和成矿与找矿模型、植物地球化学探测、矿山环境监测以及月球和行星探测等方面的应用示范。最后,提出了高光谱矿物填图近期的研究方向。     

矿物和岩石的介电性质研究及其遥感意义

本文依据实验室的测量结果讨论了各类矿物岩石的介电特征。在微波段,矿物的ε＇差值达2个数量级,ε″达4个数量级。在低频段,这种差值更大。硫化物矿物的ε′和ε″变化最大,其次为氧化物矿物。在火成岩中,随着从基性超基性岩到中性酸性岩的过渡,ε′和ε″逐渐降低。沉积岩和变质岩的介电性质与火成岩类似,但更为复杂。 实验表明,矿物的结构水对介电特性影响不大。吸附水和ε′之间有关系。离子类型、离子半径、离子极化率的差异,可引起ε′和ε″有规律的变化,晶体结构方向、原子配位数、键型、密度、变质程度、地质产状等也对介电性质有很大影响。 文中分析了介电常数在微波遥感中的应用。指出了岩石或土壤的介电常数(ε′和ε″)与地物的亮度温度和SIR-A图像的灰度之间存在明显的相关性。     

光谱解混下耕地土壤铬含量GMDH模型反演

针对遥感影像反射率与重金属元素间的光谱响应弱,土壤重金属经典反演模型精度较低等问题,本文以Sentinel-2号遥感影像为数据源,利用像元二分模型进行影像光谱解混,筛选出相关性较高的特征光谱作为光谱参量,构建基于像元线性解混和不同光谱变换下土壤反射率与重金属Cr含量的PLS模型和GMDH模型.研究结果表明,解混后的光谱...     

基于二次散射非线性混合模型的矿物填图方法

传统的遥感地质填图方法较少考虑到一个像元中多种地物共生存在的情况,因此所填图件难以反映矿物的分布特征。针对线性混合模型解混精度不高的问题,使用二次散射非线性混合模型对高光谱数据进行光谱解混,并在此基础上,提出了k(k≥2)类地物的填图规则。采用美国内华达州Cuprite地区AVIRIS数据进行填图实验,将其结果与Clark等的填图结果进行对比。实验结果表明:与线性模型的矿物填图相比,基于二次散射非线性混合模型所填图件更加接近矿物的真实分布;使用k(k≥2)类矿物填图规则的填图结果细节丰富,与Clark等人的填图结果吻合度高。     

成像光谱和热红外多光谱技术地质制图研究

根据高光谱分辨率的航空成像光谱（ＭＡＩＳ）和热红外多光谱（ＴＩＭＳ）图像数据中遥感信息特点，即可从其数据获得成像地物光谱，利用航空成像光谱图像处理和分析方法，可有效和精确地对地物特性进行识别和提取。此次以调查沉积岩地区地质地层单元、岩性识别为研究内容的中日联合遥感研究所采用的图像数据，是由中国科学院上海技术物理研究所新开发的ＭＡＩＳ和ＴＩＭＳ获取的。研究结果表明，利用计算机图像处理方法，对ＴＩＭＳ图像进行主成分分析（ＰＣ），ＭＡＩＳ的短波红外（ＳＷＩＲ）图像的假彩色合成图（ＦＣＣ），以及可见近红外（ＶＮＩＲ）图像波段差值处理，可将研究区内出露的白云岩、灰岩以及红色砂岩、绿色砂岩等岩性识别出来，同时圈出了研究区内出露的各个时代的地层，证明了ＭＡＩＳ和ＴＩＭＳ在地质制图方面有较大的潜力。     

航空高光谱热红外数据的两种发射率反演方法对比

本文在介绍航空高光谱热红外的两种发射率反演算法——ARTEMISS算法和ASTER TES算法基础上,以甘肃柳园地区的热红外高光谱TASI数据为基础,对实验区进行了发射率反演,结合野外实测结果,对两种算法的图像质量和精度进行了对比分析。结果显示,两种算法均能满足反演精度要求,ASTER TES算法图像质量好,精度较高;ARTEMISS步骤简单,反演结果能很好地体现出岩性差异。在实际应用中应结合不同的应用要求来选择不同的反演算法。     

The potential of spectral mixture analysis to improve the estimation accuracy of tropical forest biomass

A main limitation of pixel-based vegetation indices or reflectance values for estimating above-ground biomass is that they do not consider the mixed spectral components on the earth's surface covered by a pixel. In this research, we decomposed mixed reflectance in each pixel before developing models to achieve higher accuracy in above-ground biomass estimation. Spectral mixture analysis was applied to decompose the mixed spectral components of Landsat-7 ETM+ imagery into fractional images. Afterwards, regression models were developed by integrating training data and fraction images. The results showed that the spectral mixture analysis improved the accuracy of biomass estimation of Dipterocarp forests. When applied to the independent validation data set, the model based on the vegetation fraction reduced 5–16% the root mean square error compared to the models using a single band 4 or 5, multiple bands 4, 5, 7 and all non-thermal bands of Landsat ETM+.     

相山铀矿田地面光谱测量数据处理与分析

遥感光谱研究是遥感地质的基础研究工作之一,主要用于地质领域中岩石、矿物、地质构造、地质演变过程[1]的研究以及找矿勘查(确定蚀变矿化带)。结合研究课题,本文主要介绍了相山铀矿田地面光谱测量数据的处理与分析方法,从定性和定量两个方面确定蚀变矿物的特征光谱,建立相应的识别光谱模型,为利用高光谱成像技术圈定热液矿化蚀变带,分析蚀变矿物组合,圈定找矿靶区打下基础。     

南方丘陵地区路域植被光谱处理与分析

以长沙—湘潭高速公路路域植被为研究对象,进行植被实地调查和野外光谱测定,分析主要植被类型光谱曲线,健康植被与非健康植被光谱差异,对植被光谱数据进行一阶微分和微分增量处理对比研究。研究表明:光谱反射率一阶微分和微分增量处理对消除土壤背景对地物光谱影响均有效,但微分增量处理更能突出植被信息。研究对遥感植被光谱分析具有一定参考价值。     

赫尔默特方差分量估计方法在嫦娥一号卫星测角计算中的应用

在我国探月工程嫦娥一号卫星测轨中,需要对测距观测和VLBI时延观测进行综合解算,以确定卫星的角位置时间序列,因而需要考虑不同类型观测资料之间的权重分配问题。本文通过仿真计算,具体比较了不同情况下最小二乘平差方法与赫尔默特(Helmert)方差分量估计方法下测角计算的精度。虽然通常情况下观测资料都提供误差估计,但此估计却不一定能够准确反映实际的观测精度。仿真计算表明,此时应用Helmert求解方法,能够显著提高解算的精度。相比于最小二乘平差方式,Helmert求解方式在计算量上略有增加,但这对于现代计算设备几乎可以忽略。     

海底基岩高程测量中浅地层剖面仪数据处理方法研究

本文从浅地层剖面仪在海洋地球物理探测中的应用为出发点,介绍了浅地层剖面仪采集数据的构成后,提出了一种基于ESRI公司ArcGIS平台数据处理方法,并结合某跨海大桥工程桥墩附近基岩高程测量的实例,证明了该方法的快速、有效性,最后提出了对于浅地层剖面数据处理方法的结论与展望。     

基于ASTER数据的蚀变矿物信息提取——以哈密黄山铜镍矿区为例

在分析哈密黄山铜镍矿区典型地物波谱特征的基础上,设计了基于ASTER数据的蚀变信息提取流程,详细论述了对4组含不同离子或基团的常见蚀变矿物应用主成分分析(PCA)进行蚀变信息提取、采用光谱角制图法(spectral angle mapper,SAM)进行干扰异常筛选的“SAM去干扰异常主分量门限技术”.4组(9种)蚀变矿物包括:含Fe离子的矿物(针铁矿、赤铁矿)、含CO23-基团的矿物(方解石、白云石)、含Al - OH基团的矿物(白云母、蒙脱石、高岭石)以及含Mg - OH基团的矿物(绿泥石、绿帘石).蚀变矿物信息提取结果表明,“SAM去干扰异常主分量门限技术”方法可行,对ASTER数据的应用效果与实际情况比较吻合,充分证明ASTER在短波红外范围内具有很强的矿物刻画能力.     

精度鉴定试验中航显地图的不标准修正

针对GPS精度鉴定试验中航显地图制作上不够精密,导致制作出来的航显地图不标准,影响航显精度的问题,通过对航显地图文件(通常为BMP格式图像)数据格式的分析,设计出满足要求的算法,最后利用VC+ +实现了对不标准航显地图的修正并自动生成了满足任务要求的新图像。     

利用卫星ETM与样方统计数据研究西鄂尔多斯珍稀濒危植物种群分布规律

使用1999年8月30m分辨率的ETM遥感数据、DEM数据和25个典型的4^4m^2的地面实测样方统计数据、数字化了1994年的珍稀淑危植物分布图，用遥感技术西鄂尔多斯珍稀濒危植物群落进行了水平和垂直带分布规律的研究。图像处理采用遥感弱信息提取技术，识别了建群植物及其种群组合特征；并结合三维景观影像对珍稀植物种群生存生境的地貌、土壤等条件的相关性进行了分析，揭示了垂直、水平地带分异规律，建立了相关分析模型。研究结果为珍稀濒危植物动态监测和物种多样性保护提供了新的技术方法和分析决策依据。     

训练样本对TM尺度小麦种植面积测量精度影响研究(Ⅱ)——样本质量对小麦测量精度的影响分析

本文以小麦为例,在构建标准训练样本数据集的基础上,引入欧式距离、马氏距离和纯度三个指标对训练样本数据进行质量评价和分等定级。然后将相同样本数量,但不同质量等级的训练样本输入到最小距离、最大似然和支持向量机三种分类器中进行影像分类和冬小麦提取,并对小麦识别结果进行分析和比较。研究结果显示:同一分类器和不同分类器对相同指标划分的不同质量等级的训练样本响应不同,对不同指标划分的相同质量等级的训练样本响应也不同;相同分类器,面积误差最小和总体像元精度最高所对应的训练样本的质量等级不一样。     

基于光谱特征的雅鲁藏布江源区草地类型识别

以雅鲁藏布江源区为研究对象,以Landsat5 TM图像为数据源,根据不同草地类型的波段组合特征,结合源区1∶100万植被类型图、DEM和NDVI数据,构建草地判别规则,利用决策树分类法对雅鲁藏布江源区草地类型进行遥感识别。研究结果表明:①不同类型草地因其生境不同,利用不同波段组合特征进行草地类型识别能够达到较好的效果;②与传统的监督分类法相比,基于波段组合特征的决策树分类法具有较高的识别精度(总体精度提高了15.4%,Kappa系数提高了0.225);③在海拔4 400～5 000 m区域内,固沙草草原面积最大,其次为矮嵩草和小嵩草混生草甸,再次为变色锦鸡儿和金露梅灌丛,藏北嵩草草甸面积最小。