[发明专利]一种基于波谱沙漏工具的多光谱遥感蚀变信息成矿预测方法

权利要求书

1.一种基于波谱沙漏工具的多光谱遥感成矿预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：基于波谱沙漏工具的多光谱遥感影像数据提取遥感蚀变矿物的波谱；所述波谱是指通过最小噪声分离(Minimum Noise Fraction，以下简称：MNF)、纯净像元指数(PixelPurity Index，以下简称：PPI)、光谱角填图(Spectral Angle Mapper，以下简称：SAM)获取的矿物波谱；

步骤2：将得到所述波谱用MTMF法进行结果分析，确定最终的端元波谱；

步骤3：依据端元波谱利用MF的方法进行单矿物和矿物组合的提取且根据提取结果圈定异常范围，再结合遥感底图圈定成矿预测区；

所述遥感蚀变矿物为：Fe³⁺矿物、Mg-OH矿物、Al-OH矿物。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在基于波谱沙漏工具的多光谱遥感影像数据提取遥感蚀变矿物波谱之前需要对选用的Landsat8的OLI数据以及ASTER遥感影像数据进行预处理，具体包括：

Landsat8的OLI数据：

对下载的Landsat8的OLI数据进行辐射定标；

辐射定标后的Landsat8的OLI数据进行大气校正；

大气校正后对OLI数据的可见光、近红外-短波红外波段与全色波段进行融合；

融合后的图像进行拼接，裁剪；

ASTER数据：

ASTER数据的可见光、近红外-短波红外波段图层叠加；

叠加后的影像数据进行辐射定标；

辐射定标后的ASTER数据进行大气校正；

大气校正后的ASTER数据进行拼接，裁剪。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，基于波谱沙漏工具的多光谱遥感影像数据提取遥感蚀变Fe³⁺矿物波谱，具体包括以下措施：

启动ENVI5.1，对选用的OLI数据进行波谱重采样；

打开波谱沙漏工具，选择OLI数据作为所述的遥感影像数据；

数据维数判断：MNF，计算数据维数可以实现数据的降维，分离噪声，减少计算量；

端元波谱选择：PPI计算，通过n维可视化器对PPI的结果进行波谱端元的提取；

波谱识别：利用SHW工具、选用SAM、MTMF、Unmixing三种分析方法的任意一种进行波谱分析；

所述SAM法得到的是分类结果，每个像元值表示端元波谱的名称；

MTMF法得到的结果是每个端元波谱的MF匹配度和Infeasibility值，可利用散点图选择较好的识别结果；

Unmixing法得到的结果是丰度图像，像元值表示端元波谱所占的比重。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，基于波谱沙漏工具的多光谱遥感影像数据提取遥感蚀变Mg-OH矿物波谱，具体包括以下措施：

启动ENVI5.1，对选用的ASTER数据进行波谱重采样；

打开波谱沙漏工具，选择多光谱数据；

数据维数判断：MNF，计算数据维数可以实现数据的降维，分离噪声，减少计算量；

端元波谱选择：PPI计算，通过n维可视化器对PPI的结果进行波谱端元的提取；

波谱识别：利用SHW工具、选用SAM、MTMF、Unmixing三种分析方法的任意一种进行波谱分析；

所述SAM法得到的是分类结果，每个像元值表示端元波谱的名称；

MTMF法得到的结果是每个端元波谱的MF匹配度和Infeasibility值，可利用散点图选择较好的识别结果；

Unmixing法得到的结果是丰度图像，像元值表示端元波谱所占的比重。