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基于光譜匹配的高光譜遙感露天礦物識(shí)別方法研究

萊森光學(xué) ? 來源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2022-09-28 09:07 ? 次閱讀
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礦產(chǎn)資源是不可再生資源,非法開采、破壞性開采會(huì)造成礦產(chǎn)資源嚴(yán)重破壞,導(dǎo)致國家利益受損。遙感技術(shù)可用于礦產(chǎn)資源監(jiān)測(cè),高光譜遙感技術(shù)增強(qiáng)了對(duì)地觀測(cè)能力,可對(duì)蝕變礦物、巖礦類別進(jìn)行探測(cè),從而為礦產(chǎn)資源開發(fā)利用、違法開采監(jiān)測(cè)等提供可靠、便利的遙感分析結(jié)果。高光譜影像記錄了豐富的光譜信息,從光譜特征信息可知,露天開采的礦區(qū)一般呈現(xiàn)某種典型礦種為主的光譜特征?;诖颂卣?,可進(jìn)行典型礦物識(shí)別,利用光譜特征分辨礦物成分。目前,光譜相似性測(cè)度、光譜特征局部匹配、混合像元分解、基于光譜知識(shí)的智能識(shí)別等方法是國內(nèi)外較成熟的礦物信息識(shí)別方法。光譜匹配將重建光譜與參考光譜相比較,以某種測(cè)度函數(shù)度量它們的相似性或相關(guān)性,從而對(duì)礦物進(jìn)行識(shí)別。相似性測(cè)度函數(shù)可以是距離函數(shù)(歐氏距離、馬氏距離)、相似系數(shù)、相關(guān)系數(shù)、光譜信息散度和光譜矢量夾角等;參考光譜既可以是光譜數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)光譜(典型光譜),也可以是野外或?qū)嶒?yàn)室實(shí)測(cè)的工作區(qū)巖礦光譜,還可以是從圖像中提取的已知區(qū)域圖像光譜。某學(xué)者提出的光譜角填圖法是最廣泛使用的光譜匹配技術(shù),角度越小越匹配參考光譜,但容易忽略局部特征的變化,產(chǎn)生“同物異譜”和“異物同譜”的現(xiàn)象。后續(xù)相關(guān)學(xué)者提出了一些新的改進(jìn)算法。局部特征匹配方法是以光譜吸收特征參數(shù)為基礎(chǔ)的識(shí)別方法,對(duì)光譜間微小差異比較敏感,但特征選擇比較單一,穩(wěn)定性較差。針對(duì)單一方法存在的識(shí)別問題,本文結(jié)合實(shí)踐情況,提出了以光譜相似性度量為基礎(chǔ)的光譜匹配方法和光譜特征參量匹配相結(jié)合的露天礦物識(shí)別方法,并利用廣東省北部某地的露天礦區(qū)礦物數(shù)據(jù)進(jìn)行方法驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以有效實(shí)現(xiàn)露天礦物的識(shí)別,具有一定的準(zhǔn)確率可達(dá)到礦物開采利用的監(jiān)測(cè)目的,為礦產(chǎn)資源監(jiān)測(cè)提供借鑒方法。

1研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)情況

廣東省礦產(chǎn)儲(chǔ)量豐富,擁有高嶺土、石英、硫鐵礦、陶瓷土等礦產(chǎn)資源。本文研究建立的廣東省典型礦物光譜庫中的礦物主要針對(duì)高嶺石族黏土礦物。本次實(shí)驗(yàn)研究區(qū)域位于廣東省北部地區(qū),實(shí)驗(yàn)面積約200平方千米,試驗(yàn)區(qū)地形以山區(qū)為主,包含高嶺土、石英、水泥粗面巖為主要成分的礦產(chǎn)資源,多為露天礦區(qū)。

2研究方法

2.1總體思路

首先,本研究提取礦產(chǎn)數(shù)據(jù)的空間位置信息和必要的屬性信息,獲取研究區(qū)域的高光譜原始影像數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理,得到研究區(qū)域的高光譜地表反射率數(shù)據(jù)。然后,基于高光譜數(shù)據(jù)提取礦物光譜,構(gòu)建典型礦物光譜庫。最后,結(jié)合高光譜地表反射率數(shù)據(jù)和典型礦物光譜庫,利用光譜匹配和光譜特征參量匹配相結(jié)合的方法進(jìn)行典型露天礦物識(shí)別,對(duì)結(jié)果精度進(jìn)行驗(yàn)證,提取露天礦物范圍。具體技術(shù)路線如圖1所示。

2.2理論方法

2.2.1光譜角匹配與歐式距離

光譜匹配一般采用光譜角匹配的方式,將待匹配光譜和樣本光譜看作空間內(nèi)的兩個(gè)向量,計(jì)算兩個(gè)向量之間的余弦距離進(jìn)而衡量兩個(gè)光譜的相似性。光譜之間夾角的余弦值越小,說明光譜的相似性越高。光譜角匹配夾角余弦公式如公式(1)所示。

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式中:α為光譜向量夾角,n為波段數(shù),X、Y為不同像元的n維光譜向量,xi、yi為光譜向量第i波段的值。

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圖1…技術(shù)路線

2.2.2光譜特征參數(shù)選取

根據(jù)物質(zhì)的電磁波理論,物質(zhì)的光譜產(chǎn)生均有其物理機(jī)制。各種巖石礦物的不同晶體結(jié)構(gòu)導(dǎo)致其振動(dòng)產(chǎn)生不同的光譜特征,光譜特征可以用來分辨礦物成分。這些光譜特征主要包括光譜中吸收波段的波長位置、吸收深度、對(duì)稱度等特征。通過吸收特征參數(shù)可提取得到高光譜影像吸收位置、深度、對(duì)稱性圖,結(jié)合光譜庫中的參考光譜特征參數(shù)可進(jìn)行匹配和分類。本研究采用包絡(luò)線消除法對(duì)原始光譜進(jìn)行歸一化處理,這樣可有效地突出光譜曲線的吸收反射特性,并可減少礦物背景光譜的影響,有利于比較光譜特征。包絡(luò)線消除前后地表反射率曲線如圖2所示。

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圖2…包絡(luò)線消除前后地表反射率曲線

3實(shí)驗(yàn)與結(jié)果討論

3.1高光譜遙感影像數(shù)據(jù)預(yù)處理

高光譜遙感影像主要來源于ZY1E衛(wèi)星數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)預(yù)處理根據(jù)ZY1E衛(wèi)星的參數(shù)特征與光譜特點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計(jì),主要包括輻射定標(biāo)、云掩膜、大氣校正等步驟。預(yù)處理后的ZY1E衛(wèi)星數(shù)據(jù)真彩色結(jié)果如圖3所示。

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圖3…預(yù)處理后的ZY1E衛(wèi)星數(shù)據(jù)真彩色顯示

3.2典型礦物光譜庫構(gòu)建

3.2.1典型礦物光譜提取

本文結(jié)合高光譜地表反射率數(shù)據(jù)和典型礦物資源圖斑,基于高光譜地表反射率數(shù)據(jù)獲取典型礦物的分布范圍,利用空間分析和光譜分析的方法,提取典型礦物的光譜信息。

(1)高光譜數(shù)據(jù)和礦物資源圖斑數(shù)據(jù)分析整理。高光譜數(shù)據(jù)屬于光學(xué)影像,易受云和云影的影響。為了保證初步提取光譜的準(zhǔn)確性和數(shù)量,本研究盡量選擇云影響較小的礦區(qū)影像用于光譜庫提取。對(duì)礦產(chǎn)資源圖斑進(jìn)行分析,將露天開采的礦山確定為光譜庫提取對(duì)象。

(2)典型礦物光譜提取和篩選。ZY1E衛(wèi)星的高光譜數(shù)據(jù)空間分辨率為30米,通過典型礦產(chǎn)圖斑范圍提取的像元需篩選確定礦物光譜特征,主要包括空間分析和光譜分析兩個(gè)方面的篩選。在空間分析方面,假定礦區(qū)像元在礦區(qū)邊緣更容易受其他地物的干擾,在影像上提取礦產(chǎn)范圍時(shí)可利用圖像腐蝕手段排除周圍地物。在光譜分析方面,利用礦區(qū)范圍內(nèi)典型礦物的光譜相似程度,排除離群光譜,提升光譜庫精度。

3.2.2礦物光譜庫構(gòu)建與驗(yàn)證

(1)礦物光譜庫構(gòu)建。本研究基于2017年、2018年和2019年違法礦區(qū)圖斑,確定用于提取光譜的礦區(qū)范圍,通過歸一化植被指數(shù)(NDVI)和歸一化水體指數(shù)(NDWI)剔除礦區(qū)內(nèi)植被和水體像元,計(jì)算每個(gè)礦區(qū)所有礦產(chǎn)像元的平均光譜。對(duì)每種礦物建立一個(gè)文件夾,以礦物編碼為文件名,如81170(陶瓷土編碼)。每個(gè)文件夾包含礦區(qū)光譜文本文件、標(biāo)記影像、礦區(qū)真彩色影像3類數(shù)據(jù)。礦區(qū)光譜文本文件記錄了用于提取光譜的資源影像時(shí)間、礦區(qū)位置、礦區(qū)主礦物編碼及波長反射率。標(biāo)記影像為礦區(qū)最小外接矩形范圍,該范圍內(nèi)像元若是礦區(qū)像元?jiǎng)t被賦值為1,反之為0。礦區(qū)真彩色影像主要展示礦區(qū)在影像中的情況,方便目視查看。

(2)構(gòu)建光譜庫驗(yàn)證。礦物光譜庫中的礦物主要以高嶺石族黏土礦物成分為主,其他光譜特征用于比對(duì)排除非高嶺土成分礦物。光譜庫根據(jù)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)構(gòu)建,為驗(yàn)證光譜庫構(gòu)建成果的準(zhǔn)確性,本研究利用光譜儀進(jìn)行了實(shí)地光譜測(cè)量,高嶺土礦區(qū)實(shí)地光譜測(cè)量反射率如圖4所示。

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圖4…高嶺土礦區(qū)樣本及反射率曲線

利用當(dāng)天過境的高光譜衛(wèi)星遙感影像光譜反射率進(jìn)行實(shí)地光譜反射率匹配,結(jié)果如圖5所示。由圖5可知,高光譜衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)構(gòu)建的光譜庫與實(shí)地測(cè)量結(jié)果具有較強(qiáng)的一致性,與實(shí)際地物的光譜特征匹配,可基于該特征通過光譜匹配方式進(jìn)行露天礦物識(shí)別。

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圖5…實(shí)地測(cè)量光譜與高光譜影像光譜反射率對(duì)比

3.3試驗(yàn)結(jié)果

3.3.1光譜角匹配與歐氏距離

光譜角閾值與歐氏距離閾值對(duì)礦區(qū)初步提取結(jié)果具有很大的影響,為了保證粗提取階段所有礦區(qū)被提取出來,本研究設(shè)置了較低的光譜角閾值和歐氏距離閾值。經(jīng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試,光譜角閾值設(shè)為0.9,歐氏距離閾值設(shè)為8,即像元光譜與參照光譜的光譜角大于0.9且歐氏距離小于8時(shí),該像元被判定為礦區(qū)像元。

3.3.2基于光譜特征的礦區(qū)提取

本研究提取光譜中吸收波段的波長位置、吸收深度、相對(duì)吸收深度等光譜特征參數(shù)。參考高嶺土類礦物在2200nm波段處的吸收帶,利用光譜特征參數(shù)進(jìn)一步篩選礦區(qū)提取結(jié)果,光譜特征處理后得到初步礦區(qū)結(jié)果。采用形態(tài)學(xué)處理,消除提取結(jié)果中分散獨(dú)立像元的影響,需進(jìn)一步進(jìn)行腐蝕膨脹處理,最終得到礦區(qū)提取結(jié)果,如圖6所示。

3.3.3結(jié)果與討論

疑似違法露天開采礦區(qū)提取結(jié)果以JPG或TIFF格式展示,疑似違法開采礦區(qū)的礦物主成分是陶瓷土(礦物編號(hào)81170)。本研究將高光譜高分辨率融合提取結(jié)果與采礦權(quán)圖斑疊加,紅色像元為確定邊界的遙感提取礦區(qū),黃色矢量圖斑為采礦權(quán)圖斑。研究區(qū)域的右上和中上部分存在疑似違法開采礦區(qū),礦物集中的中上部分存在疑似越界違法開采礦區(qū),如圖7所示。

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圖6…高光譜提取礦區(qū)結(jié)果

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圖7…疑似違法露天開采礦區(qū)提取結(jié)果

本研究結(jié)合已有的礦區(qū)資料分布情況,將試驗(yàn)區(qū)劃分為3個(gè)區(qū)域,區(qū)域1主要為已有的較密集礦區(qū),區(qū)域2為較零散分布的礦區(qū),區(qū)域3為較少的礦區(qū)。對(duì)3個(gè)區(qū)域的識(shí)別提取結(jié)果進(jìn)行光譜匹配,對(duì)比識(shí)別礦區(qū)與已知礦區(qū)的資料,逐一檢查采礦權(quán)圖斑內(nèi)是否存在礦區(qū)像元,計(jì)算提取精度。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1…高光譜礦區(qū)提取結(jié)果與礦區(qū)圖斑匹配情況

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由以上結(jié)果可知,本研究基于高光譜衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)可識(shí)別提取高嶺土類礦區(qū)。按已有資料情況,提取結(jié)果查全率為66%以上,準(zhǔn)確率約50%。

審核編輯 黃昊宇

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    <b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>相機(jī)在防火材料<b class='flag-5'>研究</b>與應(yīng)用

    如何利用光譜相機(jī)實(shí)現(xiàn)精確的光譜分析?

    光譜相機(jī)是一種能夠獲取物體在連續(xù)多個(gè)窄波段上反射或輻射信息的先進(jìn)成像設(shè)備。與普通RGB相機(jī)僅記錄紅、綠、藍(lán)三個(gè)寬波段不同,光譜相機(jī)可以捕獲數(shù)百個(gè)連續(xù)的窄波段,形成所謂的"
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    如何利用<b class='flag-5'>高</b><b class='flag-5'>光譜</b>相機(jī)實(shí)現(xiàn)精確的<b class='flag-5'>光譜</b>分析?

    凝視式光譜相機(jī):光譜成像技術(shù)與多元化應(yīng)用

    隨著科技的不斷進(jìn)步, 凝視式光譜相機(jī) 逐漸成為科學(xué)研究領(lǐng)域的重要工具。本文將為大家科普 凝視式光譜相機(jī) 的工作原理、技術(shù)特點(diǎn)及其在實(shí)際中
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