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题名高光谱遥感岩矿端元提取与分析方法研究
被引量:11
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作者
刘汉湖
杨武年
杨容浩
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机构
成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室
成都理工大学国土资源部地学空间信息技术重点实验室
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出处
《岩石矿物学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期213-220,共8页
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基金
国家自然科学基金(41102225)
地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室自主课题(SKLGP2011Z013)
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文摘
端元提取是高光谱遥感信息提取与分析的基础,也是解决高光谱图像混合像元分解的关键。本文针对研究区高光谱遥感数据特点,进行了辐射校正、最小噪声分离变换(MNF)及纯净像元指数(PPI)处理,在此基础上,应用二维散点图和三维散点图分别提取了端元波谱,并开展了端元属性的判别研究。岩矿端元的提取与分析为后续岩矿种类识别奠定了基础,直接影响最终成果的准确度。
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关键词
高光谱遥感
端元
最小噪声分离变换
纯净像元指数
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Keywords
hyperspectral remote sensing
end-member
minimum noise fraction (MNF)
pixel purity index (ppi)
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分类号
P575.4
[天文地球—矿物学]
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题名ALI遥感数据在岩矿信息提取中的应用研究
被引量:6
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作者
刘汉湖
杨武年
杨容浩
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机构
成都理工大学遥感与GIS研究所院
成都理工大学地球科学学院
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出处
《地质与勘探》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期456-461,共6页
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基金
成都理工大学青年基金(编号:2006QJ17)
科技部科技创新基金项目(编号:04026215100796)
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文摘
论文对研究区ALI数据进行了纯净像元提取,在此基础上,对纯净像元进行N-D散点图分析,选择出不同端元并进行归类分析,作为后期分类识别的样本。这里采用决策树方法对研究区岩矿进行识别,研究发现:样本区在MNF变换后图像上的波谱(前几个波段)可分性远远大于其在变换前图像上的波谱可分性,基于此的决策树分类方法能够识别出岩矿。
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关键词
Advanced
LAND
Imager(ALI)
端元
纯净像元指数(ppi)
决策树
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Keywords
ALI(Advanced Land Imager) ,end member, pixel purity index(ppi) ,decision tree
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分类号
P627
[天文地球—地质矿产勘探]
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