【摘 要】
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高光谱数据波段数多且波段间存在强相关性,采用光谱角制图(spectral angle mapper,SAM)算法进行信息提取容易受光谱信号噪声的影响,在一定程度上影响地物识别的精度。针对这
【机 构】
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核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室,德州农工大学土木工程系
【基金项目】
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国防重点实验室基金项目“深度学习在高光谱蚀变矿物识别中的应用研究”(编号:遥ZJ2019-2);中核集团集中研发项目“南方重点花岗岩型铀矿基地遥感评价技术研究”(编号:LTD1602-7)和中核集团龙灿示范工程项目“相山铀矿田重点矿床钻孔岩心蚀变矿物高光谱三维填图”(编号:LCD116-4)共同资助
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高光谱数据波段数多且波段间存在强相关性,采用光谱角制图(spectral angle mapper,SAM)算法进行信息提取容易受光谱信号噪声的影响,在一定程度上影响地物识别的精度。针对这一问题,提出一种基于小波包变换和权重SAM的岩心高光谱蚀变信息提取方法。其基本思路为:在对原始高光谱数据进行辐射校正、反射率转换和小波去噪等预处理的基础上,选择daubechies4作为小波基,分别对高光谱图像像元光谱与参考光谱进行8层小波包分解,基于子分量系数构建小波包信息熵矢量来刻画原始光谱曲线特性,并找到像元光谱与
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