【摘 要】
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Hyperion高光谱数据在蚀变矿物填图方面已广泛应用,而在岩性信息提取方面应用较少。本文以河北滦平地区的Hyperion高光谱数据为数据源,通过对预处理后的Hyperion数据进行最小
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Hyperion高光谱数据在蚀变矿物填图方面已广泛应用,而在岩性信息提取方面应用较少。本文以河北滦平地区的Hyperion高光谱数据为数据源,通过对预处理后的Hyperion数据进行最小噪声分离变换(MNF),计算纯净像元指数(PPI),N维光谱空间特征端元采集,结合野外光谱采集进行光谱分析识别端元,最后用光谱角(SAM),光谱信息散度(SID)和二值编码(BE)3种方法进行岩性分类。与已知地质图叠加,通过分类图中不同岩石类型颜色边界与地质图岩性界线吻合程度以及与研究区地质解译分类图的对比来比较3种分类方法。结果表明,SAM方法的分类吻合程度高于其他两种方法,SAM方法是一种有效的高光谱遥感岩性分类方法。
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