[发明专利]面向岩矿的特征窗口加权相关光谱匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种岩矿类型的识别方法，具体地说，是高光谱遥感领域的一种面向岩矿的特征窗口加权相关光谱匹配方法。

背景技术

当前，基于高光谱遥感数据，利用光谱匹配技术进行岩矿信息提取以达到识别岩矿类型的方法主要有：光谱角分类法、光谱曲线拟合方法、混合调制匹配滤波等。这些方法的技术核心都是利用实验室测量得到的样本光谱或者从图像上选取的样本光谱，与遥感影像上拟判定的地物光谱进行对比判定。但是，由于遥感数据是遥感传感器在自然环境状态下接收的地物对太阳光反射和辐射的能量信息，而自然环境因素对太阳辐射影响因素（云雾、温度、湿度）复杂多变，目前的技术水平尚不能精确地消除这些因素引起的误差。即使是当前主流技术对这些误差使用全球普适模型（如：6S大气校正模型）进行消除处理，也存在全球统一模型缺乏区域和时间上的针对性问题，因此，其应用结果的精度和准确度仍然欠佳。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向岩矿的特征窗口加权相关光谱匹配方法，解决现有技术中光谱匹配方法受自然环境因素影响大、针对性弱等问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

面向岩矿的特征窗口加权相关光谱匹配方法，包括以下步骤：

（1）假设自然环境引起的误差为随机的正态分布，将高光谱的遥感影像中每个象元的光谱曲线进行正态扩展计算，即以每个波段为基准，在反射率范围内，将每个波段的反射率按照正态分布规律扩展到0到1区间，形成矩阵数据集X；

（2）将标准光谱曲线以每个波段为基准，在反射率范围内，将每个波段的反射率按照正态分布规律扩展到0到1区间，形成矩阵数据集Y；

（3）在全波长范围内，依据标准光谱曲线对岩矿进行敏感性区间划分，形成特征窗口，并设置预定的权重系数；

（4）计算特征窗口相关系数r，并与步骤（3）中的权重系数结合，得到综合相关系数K_综合；

（5）利用综合相关系数K_综合作为识别岩矿类型的最终依据。

进一步地，所述步骤（1）执行之前，还通过全球普适模型先对遥感影像进行自然环境因素误差的错略消除处理。 

再进一步地，所述步骤（2）执行之前，还包括以下操作：将标准光谱曲线进行重采样，使其与遥感影像的光谱曲线进行匹配比较时数量保持一致。

准确地说，所述步骤（3）中敏感性区间是指对电磁波具有反射或吸收能力的光谱区间。

再进一步地，所述步骤（4）中特征窗口相关系数r的计算方法如下：将步骤（1）得到的矩阵数据集X与步骤（2）得到的矩阵数据集Y进行相关性计算，得到全窗口相关系数r。

而所述综合相关系数K_综合的计算方法如下：

K_综合=K₁r₁ +K₂r₂ +K₃r₃+…. K_nr_n

其中，K_n、r_n分别为特征窗口n的权重系数和相关系数，且K₁+K₂+K₃+…+K_n=1。

更进一步地，所述步骤（5）具体是指：综合相关系数K_综合越大，则遥感影像的光谱与标准光谱越接近，两者的匹配度越高，地物类型越相似。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

（1）本发明以假定自然环境因素引起的误差为随机误差、具有正态分布规律为基础，通过对遥感影像采用大气校正的方式进行误差处理，从而提高了匹配分析时的准确率；

（2）本发明利用岩矿对电磁波的吸收和发射特征对岩矿的诊断意义，来对岩矿进行敏感性区间划分，并设定权重系数，从而提高了岩矿分析的科学性，使岩矿分析的结果更加合理、准确；

（3）本发明顾及了电磁波由于自然环境因素影响的不稳定和不确定性，具有更强的针对性；

（4）本发明大大提高了对自然环境因素引起误差的消除能力，进而提高了遥感影像的光谱与标准光谱的匹配精度和准确度。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

图2为本发明中遥感影像中的任一点的光谱曲线示意图。

图3为图2中以a点为顶点的正态分布曲线图。