[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

说明书

本发明公开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：步骤一：输入反射率数据；步骤二：计算特征吸收位置，计算GF‑5卫星高光谱数据在2150nm‑2260nm光谱区间的最低吸收位置WL，计算最小反射率值，获得其对应谱段位置；步骤三：计算特征光谱段匹配度，根据特征吸收位置WL，分别计算所述各端元与GF‑5高光谱数据的匹配度S；步骤四：计算特征吸收深度D；步骤五：白云母矿物识别。本发明方法提高了光谱匹配度的精准度，去除高岭石、地开石和蒙脱石等矿物的影响，提高了白云母矿物识别准确度；可快速获取地表宏观、连续的白云母及其光谱端元信息，同时操作自动化高、信息识别准确度高。

技术领域

本发明涉及高光谱矿物识别技术领域，具体是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，属于遥感地质领域。它适用于所有高光谱遥感数据白云母及其端元光谱识别。

背景技术

白云母是一种自然界较为常见矿物，同时也是一种对找矿预测非常重要的蚀变矿物。另外白云母中Si、Al元素含量的相对变化，往往与其形成地质环境密切相关，可通过白云母成分变化信息指示其形成时的地质环境。由此可见，能够获得地表白云母及其相关成分变化信息对基础地质研究和找矿预测应用意义重大。

高光谱遥感数据纳米级的光谱分辨率可获得连续的光谱曲线，可实现对矿物识别。白云母在短波红外光谱区间具有独特的光谱特征曲线，且根据白云母Si、Al含量的不同，在2210nm附近的光谱特征吸收位置会随着Al含量的增加(Si相对减少)，向短波方向漂移，反之，则向长波漂移。随着成像光谱仪技术的成熟和发展，通过高光谱遥感数据快速获得地表宏观、连续的白云母及其相关成分信息成为了可能。

GF-5卫星高光谱数据是目前光谱分辨率最高的，利用其对白云母的识别技术优势明显。根据GF-5数据光谱通道设置，富Al(贫Si)白云母向贫Al(富Si)白云母的成分变化，在光谱上表现为其特征吸收位置由2193nm→2201nm→2209nm→2218nm→2226nm逐渐变化，也就是其可实现白云母五种光谱端元区分，这也是目前能够区分白云母端元最多的高光谱数据。

传统的白云母及其成分识别多是采用野外实地样品采集、实验室分析测试的方法，测试方法主要有电子显微镜镜下观察、电子探针分析等。其中电子显微镜镜下观察主要是根据白云母的岩相学特征进行识别；电子探针分析是以聚焦的高速电子来激发出样品表面组成元素的特征X射线，对白云母Si、Al成分进行定性或定量分析。

传统的白云母及其成分识别方法，需要耗费大量的人力、物力、财力，且实验测试要求较高。同时也无法获得地表连续样品，所采样品均是离散孤立分布，代表性相对不够。

发明内容

目的：本发明的目的提供一种基高光谱遥感数据的白云母及其光谱端元识别方法，实现快速获取地表宏观、连续的白云母及其光谱端元信息，利用高光谱数据超高光谱分辨率的优势，针对GF-5卫星数据特点，制定针对GF-5高光谱数据的白云母及其光谱端元识别方法，实现利用GF-5卫星高光谱数据快速填绘出地表宏观、连续白云母及其光谱端元分布范围。

技术方案：为了实现上述技术方法，本发明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整体技术方案见附图1，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高光谱数据反射率数据是经过辐射定标、大气校正等预处理后获得的短波红外范围数据，白云母标准光谱端元数据是从USGS光谱库和TSG光谱库中获取。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。由于目前USGS光谱库和TSG光谱库中，没有2226nm端元光谱，分析发现白云母特征吸收位置在2200nm以后，白云母端元的特征光谱谱形变化逐渐变小，并趋于一致，所以本发明中2226nm端元光谱采用最接近的端元4。白云母光谱端元见附图2。