[发明专利]一种基于高光谱遥感数据的白云母及其光谱端元识别方法

权利要求书

1.一种基于高光谱遥感数据的白云母及其光谱端元识别方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：

步骤一：输入反射率数据

反射率数据包括GF-5卫星高光谱数据和白云母标准光谱端元数据，其中GF-5卫星高光谱数据反射率数据是经过辐射定标、大气校正的预处理后获得的短波红外范围数据，白云母标准光谱端元包括特征吸收位置在2193nm即端元1、2201nm即端元2、2209nm即端元3、2218nm即端元4；2226nm同端元4；

步骤二：计算特征吸收位置

计算GF-5卫星高光谱数据在2170nm-2240nm光谱区间的特征吸收位置WL，通过计算最小反射率值，获得其对应的谱段位置：

WL＝where(Sref＝Smin)；

Sref为高光谱数据反射率值；Smin为最小反射率值；

步骤三：计算特征光谱段匹配度，即根据步骤二计算出的特征吸收位置WL，判断并分别计算各端元与GF-5卫星高光谱数据的匹配度S；

步骤四：计算特征吸收深度D

为进一步提高白云母识别的准确度，降低误识别率，通过计算2142nm-2184nm光谱段特征吸收深度D1和2294nm-2403nm光谱段特征吸收深度D2，分别降低高岭石、地开石和蒙脱石对白云母识别的影响，提高白云母识别的准确度；特征吸收深度计算过程为：首先对光谱段进行连续统去除，连续统定义为反射光谱曲线中反射峰之间的连线；连续统去除即以反射光谱除以连续统光谱，去连续统的计算方法为：Scr＝Sref/Sh；

其中，Scr为去连续统后的光谱数据，Sref为高光谱数据反射率值，Sh为原始光谱的连续统；

特征吸收深度D计算公式如下：

D＝1-Scrmin

Scrmin为去连续统后光谱最小值；

步骤五：白云母矿物识别

为所述的步骤三计算出的每一个匹配度S、步骤四计算出的2142nm-2184nm光谱段特征吸收深度D1和2294nm-2403nm光谱段特征吸收深度D2分别设置阈值，同时满足阈值条件的即为白云母识别结果；

步骤六：白云母端元光谱识别

将步骤五获得的白云母矿物信息分别与步骤二计算的不同特征吸收位置信息求交集，即求两者分布范围的交集，最终获得各个白云母光谱端元信息；

其中，步骤三的具体过程如下：

1)如果WL＝2193nm,计算端元1的光谱与GF-5卫星高光谱数据在2150nm-2252nm范围内的匹配度S；匹配度算法采用光谱角-相关系数方法，计算结果越接近0相似度越高，计算公式如下：

S＝SA*0.5+R*0.5

SA为光谱角；R为相关系数；Sref_i为高光谱数据反射率值；S1_i为端元光谱反射率值；Smean为GF-5卫星高光谱数据在2150nm-2252nm之间的平均值；S1mean为端元光谱数据在2150nm-2252nm之间的平均值；

2)如果WL＝2201nm,计算端元2的光谱与GF-5卫星高光谱数据在2150nm-2260nm范围内的匹配度S；匹配度算法同样采用1)中公式；

3)如果WL＝2209nm,计算端元3的光谱与GF-5卫星高光谱数据在2159nm-2277nm范围内的匹配度S；匹配度算法同样采用1)中公式；

4)如果WL＝2218nm,计算端元4的光谱与GF-5卫星高光谱数据在2159nm-2285nm范围内的匹配度S；匹配度算法同样采用1)中公式；

5)如果WL＝2226nm,计算端元4的光谱在2159nm-2285nm光谱段与GF-5卫星高光谱数据在2167nm-2294nm范围内的匹配度S；匹配度算法同样采用1)中公式；

6)如果WL不等于上述值，则匹配度为1；

其中，步骤五所述的阈值设置均以匹配度S结果为参考，首先查看匹配度S从低到高变化时与其对应的高光谱光谱谱型变化情况，当变化到高光谱光谱谱型已基本无法确定是否含有白云母时，该匹配度S对应的值即为匹配度S的阈值；确定匹配度S阈值后，查看2142nm-2184nm光谱段特征吸收深度D1和2294nm-2403nm光谱段特征吸收深度D2在匹配度S阈值范围内的变化情况，进而确定D1和D2的阈值范围。