[发明专利]一种基于光谱知识的矿物信息智能识别方法

权利要求书

1.一种基于光谱知识的矿物信息智能识别方法，其特征在于：它包含以下步骤：

(1)提取包括光谱波形与光谱特征参数的光谱知识；

(2)读入高光谱图像数据；

(3)根据图像光谱波长对各个参考光谱进行重采样；

(4)对图像光谱及重采样后参考光谱进行连续统去除；

(5)对步骤(4)处理后的图像光谱与各个参考光谱在主次吸收特征波段采用最小二乘拟合方法，得到最初匹配值；

(6)对最初匹配值进行三个约束处理：特征波段光谱角匹配、是否存在特定吸收特征、特征波段反射率阈值设定，从而得到最终匹配值；

(7)步骤(6)得到的各个最终匹配值中的最大匹配值所对应参考光谱即该像元初步识别结果，然后运用矿物空间分布连续性的约束得到高光谱图像最终识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于光谱知识的矿物信息智能识别方法，其特征在于：步骤(1)中所述的光谱波形与光谱特征参数等光谱知识的提取过程如下：选取美国地调局光谱库中常见矿物光谱为参考光谱，提取其光谱波形以及光谱库中各参考光谱在整个波段范围内吸收特征的个数和每个吸收特征的起止波段位置等相关参数作为光谱知识。

3.根据权利要求1所述的一种基于光谱知识的矿物信息智能识别方法，其特征在于：步骤(4)中所述的连续统去除的方法如下：其计算公式如下：

R_cr(λ)＝R(λ)/C(λ)

其中，λ为波长，R_cr(λ)为连续统去除后的反射率值，R(λ)为连续光谱的反射率值，C(λ)为连续统的值；进行连续统去除的具体步骤如下：首先求得光谱曲线上所有极大值点中的最大值，然后以最大值点作为包络线的一个端点计算该点与波长增加的方向各个极大值连线的斜率并以斜率最大点作为包络的下一个端点，再以此点为起点循环直到最后一点，同时以最大值点作为包络的一个端点向波长减小的方向进行类似计算并以斜率最小点为下一个端点，再以此点为起点循环直到曲线上的开始点，最后沿波长增加方向连接所有端点可形成包络线，用实际光谱反射率去除包络线上相应波段的反射率值可得连续统去除曲线。

4.根据权利要求1所述的一种基于光谱知识的矿物信息智能识别方法，其特征在于：步骤(5)中所述的“对步骤(4)处理后的图像光谱与各个参考光谱在主次吸收特征波段采用最小二乘拟合方法，得到最初匹配值”，其最小二乘拟合方法的计算公式如下：

Ftotal=Σi=12CiΣOiLi-(ΣOiΣLi)/ni(ΣLi2-(ΣLi)2/ni)(ΣOi2-(ΣOi)2/ni)]]>

其中，n_i为第i个吸收特征所含的波段数；O_i为第i个吸收特征连续统去除后的图像像元光谱；L_i为第i个吸收特征连续统去除后的参考光谱；C_i为第i个光谱吸收特征所占的权系数，可利用该吸收特征的面积在整个波段主次两个特征的面积之和中所占的比例来得到；F_toal为连续统去除后的图像像元光谱与参考光谱在主次吸收特征区间的加权匹配值，该值作为最初的图像识别结果。