[发明专利]一种岩心高光谱蚀变信息提取方法

说明书

本发明属于遥感地质调查技术领域，具体涉及一种基于小波包变换和权重光谱角制图的岩心高光谱蚀变信息提取方法。本发明包括如下步骤：步骤1、岩心高光谱影像数据的读入；步骤2、数据预处理；步骤3、蚀变矿物端元光谱获取；步骤4、应用小波包变换分解每个像元的高光谱曲线；步骤5、计算蚀变矿物端元光谱和每个像元光谱的信息熵特征矢量；步骤6、利用权重光谱角制图算法计算信息熵特征矢量夹角；步骤7、输出岩心高光谱影像蚀变信息提取结果。本发明能够有效去除岩心高光谱数据的波段相关性，降低数据冗余，减小原始光谱波段数多、波段相关性强对信息提取精度的影响，适用范围广泛。

技术领域

本发明属于遥感地质调查技术领域，具体涉及一种基于小波包变换和权重光谱角制图的岩心高光谱蚀变信息提取方法。

背景技术

高光谱遥感具有光谱分辨率高，“图谱”合一的特点，是21世纪遥感领域重要的研究方向之一。近年来，高光谱技术在我国地质勘查领域应用越发广泛，利用高光谱数据进行矿物填图，提取蚀变矿物信息，为快速圈定成矿远景区和优选靶区发挥重要作用。与多光谱遥感数据相比，高光谱数据具有数据量大、波段数多且波段间存在强相关性特点，这为直接对高光谱数据进行处理带来一定的困难。

小波包分解是一种比小波分解更为精细的分解方法，能同时对低频和高频信息进行分解，而且这种分解既无冗余，也无疏漏。从物理意义上看，小波包变换通过伸缩和平移等运算对信号进行多尺度分析，继承发展了窗口傅里叶变换的局部化思想，同时克服了窗口大小不随频率变化等不足，提供了一个随频率改变的时频窗口，解决了傅里叶变换不能解决的许多问题。光谱角制图算法(spectral angle mapper,SAM)是一种基于光谱曲线整体相似性的算法，要求地物的整体光谱均参与计算，致使非特征光谱及噪声的比重会压制诊断性特征光谱对分类的影响。而权重光谱角制图算法(weight spectral angle mapper,WSAM)是在图像像元光谱与参考光谱差异较大的特征区间进行权重设置，再计算权重设置后的光谱角，能够突出局部特征差异。

发明内容

本发明解决的技术问题：本发明提供一种基于小波包变换和权重光谱角制图的岩心高光谱蚀变信息提取方法，能够有效去除岩心高光谱数据的波段相关性，降低数据冗余，减小原始光谱波段数多、波段相关性强对信息提取精度的影响，适用范围广泛。

本发明采用的技术方案：

一种基于小波包变换和权重光谱角制图的岩心高光谱蚀变信息提取方法，包括如下步骤：

步骤1、岩心高光谱影像数据的读入；步骤2、数据预处理；步骤3、蚀变矿物端元光谱获取；步骤4、应用小波包变换分解每个像元的高光谱曲线；步骤5、计算蚀变矿物端元光谱和每个像元光谱的信息熵特征矢量；步骤6、利用权重光谱角制图算法计算信息熵特征矢量夹角；步骤7、输出岩心高光谱影像蚀变信息提取结果。

所述步骤1中，对读入的任一高光谱像元X，X＝(x₁,x₂,…,x_k)，其中k是岩心高光谱数据的波段总数，x_i(i＝1，2，…，k)代表第i个波段的光谱响应值。

所述步骤2包括如下步骤：

步骤2.1、对Hyspex系统的定标参数对测量得到的岩心高光谱原始数据进行辐射定标，实现图像DN值到辐射值的转换；

步骤2.2、采用经验线性法进行反射率计算，实现辐射值到反射率的转换；

步骤2.3、运用小波变换方法对反射率数据进行光谱去噪，减弱或消除锯齿噪声的影响。

所述步骤3中，对步骤2中预处理后的数据进行MNF变换，通过降维去噪处理实现信号噪声分离；利用纯净像元指数方法提取图像中的“纯”像元；通过N维散度分析得到各“纯”像元的光谱曲线，对照标准矿物光谱库及理论分析确定最终的矿物端元光谱。