專利名稱：基于光譜混合組成的高光譜礦物極大相關(guān)識(shí)別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種識(shí)別礦物的方法，具體地說，涉及一種基于光譜混合組成的高光譜礦物利用其相關(guān)系數(shù)，識(shí)別礦物的方法。
背景技術(shù)：
礦物種類識(shí)別是高光譜技術(shù)應(yīng)用的最成功領(lǐng)域之一。巖石礦物單個(gè)診斷性吸收特征可以利用吸收波段位置(λ)、吸收深度(H)、吸收寬度(W)、吸收面積(A)、吸收對(duì)稱性(d)、吸收的數(shù)目(n)和排序參數(shù)作一完整地表征。根據(jù)端元礦物的單個(gè)診斷性吸收波形，從高光譜數(shù)據(jù)中提取并增強(qiáng)這些參數(shù)信息，可直接用于識(shí)別巖礦類型。高光譜的特征是在于利用有限細(xì)分的光譜波段，去再現(xiàn)像元對(duì)應(yīng)物的波譜曲線，從而利用影象波譜與礦物參考光譜進(jìn)行匹配識(shí)別礦物，這樣可以在一定程度上改善單個(gè)波形的不確定性影響(如光譜漂移、變異等)，提高識(shí)別的精度。由輻射傳輸理論，可以根據(jù)不同地物或者不同像元光譜反射率響應(yīng)的差異建立物理光譜模型進(jìn)行礦物種類識(shí)別。利用模型不僅可以進(jìn)行地物的識(shí)別，同時(shí)也可以量化物質(zhì)組成，但是對(duì)參數(shù)的要求較為苛刻。
對(duì)于地表地物分布或?qū)τ谀壳跋裨叨却笮〉牡匚锒裕鄬?duì)純的端元組成是不存在的，而是由不同具有內(nèi)在聯(lián)系的端元成分有機(jī)結(jié)合而成，使地物的譜特征綜合了不同組分的光譜效應(yīng)而更加復(fù)雜多變。上述的基于整個(gè)光譜特征進(jìn)行光譜匹配和分解算法，如光譜角技術(shù)、線性混合光譜分解等，在一定條件下具有一定的應(yīng)用效果。但是，在生產(chǎn)中，純的像元基本不存在，匹配與分解中不確定性因素較多。同時(shí)由于實(shí)際地物光譜的變異、獲取數(shù)據(jù)的噪聲、光譜重建誤差的影響，準(zhǔn)確匹配比較困難，造成巖礦識(shí)別與分析上的混淆和誤差。
自然界混合光譜特征復(fù)雜。但是，對(duì)于任何混合而言，往往居于主導(dǎo)地位的組成或端元卻在其屬性的反映中具主要地位，尤其是一些特征明顯的組成或端元更具優(yōu)勢。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是解決實(shí)際中混合像元的識(shí)別問題，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的因素分析原理，從個(gè)性與共性的關(guān)系的探討中分析混合不同組成端元與混合物的相關(guān)性，達(dá)到對(duì)地物尤其是混合物中居于主導(dǎo)性地物的識(shí)別。
對(duì)于混合光譜以及單礦物光譜可以理解為二者是兩組離散的數(shù)據(jù)分別有機(jī)的構(gòu)成，二者數(shù)據(jù)間的關(guān)系除了數(shù)學(xué)的、表面的關(guān)系外，還可能存在潛在的因果性(Causality)和等級(jí)性(Hierarchy)；不論是因果性還是等級(jí)性都可以通過對(duì)這兩組離散數(shù)據(jù)間關(guān)系的分析進(jìn)行探索，尋找?guī)r石/集合體(混合)與單礦物之間潛在的共同因素與本質(zhì)的聯(lián)系，而達(dá)到對(duì)單礦物的識(shí)別和信息的提取。
本發(fā)明的礦物極大相關(guān)識(shí)別方法，包括如下步驟(1)獲取某地區(qū)的高光譜圖像數(shù)據(jù)；(2)在光譜庫中選擇與該區(qū)域可能分布的礦物光譜作為參考光譜；(3)計(jì)算每一像元光譜與在光譜庫中所選擇的礦物的參考光譜之間的相關(guān)系數(shù)；(4)確定與光譜庫中所選擇的礦物光譜的相關(guān)系數(shù)最大的一個(gè)或者多個(gè)像元；(5)判定該一個(gè)或者多個(gè)像元中是否存在所選擇的礦物或者該所選擇的礦物居于主導(dǎo)性地位；(6)利用不同色階表示礦物分布的相對(duì)趨勢。
本發(fā)明的礦物極大相關(guān)識(shí)別方法，其中在步驟(3)中利用下述公式S_R=Σi=0N-1(Rxi-R‾x)(Ryi-R‾y)Σi=0N-1(Rxi-R‾x)2Σi=0N-1(Ryi-R‾y)2]]>Rxi、Ryi分別為變量組X和Y的秩，Rx、Ry分別為X和Y的均秩；X和Y分別為參考光譜和像元光譜；計(jì)算斯皮爾曼(Spearman R)相關(guān)系數(shù)。
本發(fā)明的礦物極大相關(guān)識(shí)別方法，其中在步驟(3)中，利用公式τb=P-Q(P+Q+Tx)(P+Q+Ty)]]>P為X和Y一致的配對(duì)總數(shù)，Q為X和Y不一致的配對(duì)總數(shù)；Tx為與變量X配對(duì)組相等數(shù)，Ty為與變量Y配對(duì)組相等數(shù)；X和Y分別為參考光譜和像元光譜；計(jì)算肯德爾(Kendall tau)系數(shù)。
本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于利用混合物與單礦物的光譜之間潛在的共同因素與本質(zhì)聯(lián)系，在不考慮變量之間排序的關(guān)聯(lián)的條件下，通過計(jì)算斯皮爾曼(Spearman R)或者肯德爾(Kendall tau)相關(guān)系數(shù)，從而確定所選擇地區(qū)是否存在某種礦物或者該礦物是否居于主導(dǎo)性地位。
基于光譜混合組成的高光譜礦物極大相關(guān)識(shí)別方法的其他細(xì)節(jié)和特點(diǎn)可通過閱讀下文結(jié)合附圖詳加描述的實(shí)施例即可清楚明了。


圖1是本發(fā)明基于混合組成，通過計(jì)算斯皮爾曼(Spearman R)和肯德爾(Kendall tau)相關(guān)系數(shù)得到的滑石的相關(guān)識(shí)別圖；
圖2是本發(fā)明基于混合組成，通過計(jì)算斯皮爾曼(Spearman R)和肯德爾(Kendall tau)相關(guān)系數(shù)得到的高嶺石的相關(guān)識(shí)別圖；圖3是本發(fā)明基于混合組成，通過計(jì)算斯皮爾曼(Spearman R)和肯德爾(Kendall tau)相關(guān)系數(shù)得到的白云母的相關(guān)識(shí)別圖；圖4是本發(fā)明基于混合組成，通過計(jì)算斯皮爾曼(Spearman R)和肯德爾(Kendall tau)相關(guān)系數(shù)得到的方解石的相關(guān)識(shí)別圖；圖5是本發(fā)明基于混合組成，通過計(jì)算斯皮爾曼(Spearman R)和肯德爾(Kendall tau)相關(guān)系數(shù)得到的綠泥石的相關(guān)識(shí)別圖；圖6是本發(fā)明基于混合組成，通過計(jì)算斯皮爾曼(Spearman R)和肯德爾(Kendall tau)相關(guān)系數(shù)得到的綠簾石的相關(guān)識(shí)別圖；圖7是根據(jù)本發(fā)明滑石的影像波譜與標(biāo)準(zhǔn)光譜的對(duì)照分析；圖8是根據(jù)本發(fā)明高嶺石的影像波譜與標(biāo)準(zhǔn)光譜的對(duì)照分析；圖9是根據(jù)本發(fā)明白云母的影像波譜與標(biāo)準(zhǔn)光譜的對(duì)照分析；圖10是根據(jù)本發(fā)明方解石的影像波譜與標(biāo)準(zhǔn)光譜的對(duì)照分析；圖11是根據(jù)本發(fā)明綠泥石的影像波譜與標(biāo)準(zhǔn)光譜的對(duì)照分析；圖12是根據(jù)本發(fā)明綠簾石的影像波譜與標(biāo)準(zhǔn)光譜的對(duì)照分析。
具體實(shí)施例方式
如上所述，對(duì)于混合光譜以及單礦物光譜可以理解為二者是兩組離散的數(shù)據(jù)分別有機(jī)的構(gòu)成，二者數(shù)據(jù)間的關(guān)系除了數(shù)學(xué)的、表面的關(guān)系外，還可能存在潛在的因果性(Causality)和等級(jí)性(Hierarchy)；不論是因果性還是等級(jí)性都可以通過對(duì)這兩組離散數(shù)據(jù)間關(guān)系的分析進(jìn)行探索，尋找?guī)r石/集合體(混合)與單礦物之間潛在的共同因素與本質(zhì)的聯(lián)系，而達(dá)到對(duì)單礦物的識(shí)別和信息的提取。本發(fā)明采用了斯皮爾曼(Spearman R)和肯德爾(Kendall tau)，對(duì)上述二者關(guān)系進(jìn)行探討。
因?yàn)?，Spearman R和Kendall tau系數(shù)并不需要所研究的變量成正態(tài)分布，所以這正好滿足光譜數(shù)據(jù)的非正態(tài)性，計(jì)算的相關(guān)系數(shù)從理論上以及實(shí)際混合的角度更好地描述混合物中主導(dǎo)地物屬性的分布趨勢。在實(shí)際的地學(xué)應(yīng)用中，往往并不需要特別地給出端元所處的具體位置，而是識(shí)別出其分布的基本趨勢，這樣可以認(rèn)識(shí)端元在空間的賦存狀態(tài)和理解端元礦物在空間量變的物理和化學(xué)作用過程，獲取相應(yīng)的地學(xué)信息。
在不考慮變量之間排序的關(guān)聯(lián)的條件下，Spearman R相關(guān)系數(shù)，以方差解釋比例來說明關(guān)聯(lián)的程度。在巖礦波譜中，其數(shù)據(jù)順序構(gòu)成對(duì)巖礦光譜屬性的描述。在Spearman R假設(shè)中，所研究的變量具有排序的性能(Siegel andCastellan；1988)。因此，巖石/混合與礦物/端元可以構(gòu)成兩個(gè)有序的系列進(jìn)行研究。對(duì)有序數(shù)據(jù)間進(jìn)行相關(guān)性分析與顯著性假設(shè)檢驗(yàn)，從而達(dá)到對(duì)二者共同因素的認(rèn)同，以這種認(rèn)同感知的程度大小作為對(duì)端元分割的依據(jù)。在滿足顯著性假設(shè)的條件下，愈高的相關(guān)性(認(rèn)同感知程度)體現(xiàn)二者共同的特征愈多，混合物為所依賴的參考端元的程度愈大，從而根據(jù)一定的原則進(jìn)行分割出純端元。在自然因素的綜合下以及在目前遙感所研究的像元尺度(幾米至幾十米)中，自然界難以存在較純的端元。在二者達(dá)到一定程度的共同特值時(shí)可以認(rèn)為該混合像元為二者間具有最大相關(guān)性的端元。誠然，該混合像元內(nèi)可能并非為識(shí)別的端元一種，但至少所識(shí)別的端元物質(zhì)組成主宰了該混合像元光譜特征。
本發(fā)明的方法包括如下步驟(1)獲取某地區(qū)的高光譜圖像數(shù)據(jù)；(2)在光譜庫中選擇與該區(qū)域可能分布的礦物光譜作為參考光譜；(3)計(jì)算每一像元與在光譜庫中所選擇的礦物光譜之間的相關(guān)系數(shù)；(4)確定與光譜庫中所選擇的礦物光譜的相關(guān)系數(shù)最大的一個(gè)或者多個(gè)像元；(5)判定該一個(gè)或者多個(gè)像元中是否存在所選擇的礦物或者該所選擇的礦物居于主導(dǎo)性地位。
本發(fā)明的礦物極大相關(guān)識(shí)別方法，其中在步驟(3)中利用下述公式S_R=Σi=0N-1(Rxi-R‾x)(Ryi-R‾y)Σi=0N-1(Rxi-R‾x)2Σi=0N-1(Ryi-R‾y)2]]>Rxi、Ryi分別為變量組X和Y的秩，Rx、Ry分別為X和Y的均秩；X和Y分別為參考光譜和像元光譜；計(jì)算斯皮爾曼(Spearman R)相關(guān)系數(shù)。
本發(fā)明的礦物極大相關(guān)識(shí)別方法，其中在步驟(3)中，利用公式τb=P-Q(P+Q+Tx)(P+Q+Ty)]]>P為X和Y一致的配對(duì)總數(shù)，Q為X和Y不一致的配對(duì)總數(shù)；Tx為與變量X配對(duì)組相等數(shù)，Ty為與變量Y配對(duì)組相等數(shù)；X和Y分別為參考光譜和像元光譜；計(jì)算肯德爾(Kendall tau)系數(shù)。
其中，Kendall tau在本質(zhì)上與Spearman R一樣。從統(tǒng)計(jì)的角度兩者是不相上下的。但所構(gòu)成的邏輯及計(jì)算的方程不同。更為重要的是，Kendall tau與Spearman R內(nèi)涵有著不同的解釋Spearman R可認(rèn)為是排序變量的普通Pearson時(shí)間效應(yīng)相關(guān)系數(shù)；而Kendall tau是概率，是兩變量實(shí)際數(shù)據(jù)處于相同順序的概率以及與處于不同順序的概率差別的綜合。因此Spearman R與Kendall tau數(shù)值大小是不一致的。二者間的數(shù)值關(guān)系用可用如下不等式表達(dá)(Siegel and Castellan；1988)-1≤3×Kendall tau-2×Spearman R≤1在尋求混合與端元光譜之間的內(nèi)在聯(lián)系時(shí)，不僅僅數(shù)據(jù)間相同順序的聯(lián)系比較重要，同時(shí)數(shù)據(jù)間順序的差異也非常重要。
附圖1-6分別為本發(fā)明基于混合組成，通過計(jì)算斯皮爾曼(Spearman R)和肯德爾(Kendall tau)相關(guān)系數(shù)得到的蛇紋石、高嶺石、白云母、方解石、綠泥石和綠簾石的相關(guān)識(shí)別圖；它們是選擇新疆東天山土墩銅鎳礦床的HyMap數(shù)據(jù)進(jìn)行示例。該礦床由不同大小的礦體和礦化體組成，產(chǎn)于超基性巖中并受一定的巖相控制。含礦巖石蝕變強(qiáng)烈，常具有滑石化、透綠泥石化、葉蛇紋石化。尤其礦體的頂部巖石蝕變更加強(qiáng)烈，巖石往往蝕變成片狀、粉沫狀。具較強(qiáng)的粘土化、高嶺土化。這些蝕變分布具有明顯的面型風(fēng)化和線型風(fēng)化分帶特征。根據(jù)成礦理論與蝕變與礦的關(guān)系，選擇綠簾石、綠泥石、蛇紋石、方解石、高嶺石和白云母作為參考光譜識(shí)別。每一附圖中左邊為斯皮爾曼(Spearman R)系數(shù)，右邊為肯德爾(Kendall tau)系數(shù)。圖中黑色分布區(qū)表示該處存在所檢測礦物，或者該礦物居于主導(dǎo)性地位。
圖7-12是根據(jù)本發(fā)明蛇紋石、高嶺石、白云母、方解石、綠泥石和綠簾石的影像波譜與標(biāo)準(zhǔn)光譜的對(duì)照分析。從高光譜影象中提取不同層次的色階所對(duì)應(yīng)的影象光譜與標(biāo)準(zhǔn)礦物光譜對(duì)應(yīng)分析，相關(guān)系數(shù)較大的部分(圖中虛線部分)的光譜與端元的標(biāo)準(zhǔn)波譜(圖中點(diǎn)劃線部分)非常一致。隨著相關(guān)系數(shù)的降低，其像元波譜(圖中實(shí)線部分)與標(biāo)準(zhǔn)波譜的差異性也隨之增大，尤其是一些特征的次級(jí)特征已經(jīng)明顯消失。這表明相關(guān)系數(shù)的較小的像元與該端元礦物存在較弱的內(nèi)在聯(lián)系，或根本無關(guān)聯(lián)。此像元為該端元礦物的可能性也非常小，或根本不是該端元礦物。
表1與表2分別為Spearman與Kendall系數(shù)分布的相關(guān)參數(shù)Spearman R等級(jí)相關(guān)系數(shù)絕大多數(shù)界于0.6～0.9之間，而Kendall tau系數(shù)界于0.4～0.7之間。從表1和表2可知，顯著性檢驗(yàn)p＜0.06，絕大多數(shù)處于0.001附近。因此，所計(jì)算的相關(guān)系數(shù)符合顯著性檢驗(yàn)，具有較大相關(guān)性。
表1 Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)分布礦物 系數(shù)最小值 最大值 均值方差方解石 R 0.4472130.9345940.81256 0.032227p 0 0.013219 00.000014綠泥石 R 0.4847610.8718580.7894670.019424p 0 0.0066300.000012綠簾石 R 0.3497610.8703970.6985770.042139p 0 0.0581380.0000450.000139高嶺石 R 0.5421580.9381540.7767930.031374p 0 0.0019690.0000020.000008白云母 R 0.4593990.9359290.7536150.036218p 0 0.0106530.0000070.000032葉蛇紋石R 0.4371520.8358180.7391260.025418p 0 0.0157090.0000060.000029
表2 Kendall和諧系數(shù)分布礦物 系數(shù) 最小值 最大值 均值方差R0.3176070.7839080.6188440.037760方解石 p 00.0137050.0000040.000019R0.3011490.6965520.5215540.038770綠泥石 p 00.0194300.0000940.000118R0.2511520.7134640.5442430.041325綠簾石 p 00.0512770.0000570.000151R0.3931030.7977010.5974790.032225高嶺石 p 00.0022820.0000080.000022R 0.319540.8022990.5382600.034176白云母 p 00.0131420.0000630.000140R0.2643680.6413790.4973740.031543葉蛇紋石p0.0000010.0401970.0001740.00020權(quán)利要求
1.一種基于光譜混合組成的高光譜礦物極大相關(guān)識(shí)別方法，包括如下步驟(1)獲取某地區(qū)的高光譜圖像數(shù)據(jù)；(2)在光譜庫中選擇與該區(qū)域可能分布的礦物光譜作為參考光譜；(3)計(jì)算每一像元光譜與在光譜庫中所選擇的礦物光譜之間的相關(guān)系數(shù)；(4)確定與光譜庫中所選擇的礦物光譜的相關(guān)系數(shù)最大的一個(gè)或者多個(gè)像元；(5)判定該一個(gè)或者多個(gè)像元中是否存在所選擇的礦物或者該所選擇的礦物居于主導(dǎo)性地位。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高光譜礦物極大相關(guān)識(shí)別方法，其特征在于在上述步驟(3)中利用下述公式S_R=Σi=0N-1(RXi-R‾x)(Ryi-R‾y)Σi=0N-1(Rxi-R‾x)2Σi=0N-1(Ryi-R‾y)2]]>Rxi、Ryi分別為變量組X和Y的秩，Rx、Rx分別為X和Y的均秩；X和Y分別為參考光譜和像元光譜；計(jì)算斯皮爾曼(Spearman R)相關(guān)系數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述高光譜礦物極大相關(guān)識(shí)別方法，其特征在于在上述步驟(3)中，利用公式τb=P-Q(P+Q+Tx)(P+Q+Ty)]]>P為X和Y一致的配對(duì)總數(shù)，Q為X和Y不一致的配對(duì)總數(shù)；Tx為與變量X配對(duì)組相等數(shù)，Ty為與變量Y配對(duì)組相等數(shù)；X和Y分別為參考光譜和像元光譜；計(jì)算肯德爾(Kendall tau)系數(shù)。
全文摘要
一種基于光譜混合組成的高光譜礦物極大相關(guān)識(shí)別方法，包括如下步驟獲取某地區(qū)的高光譜圖像數(shù)據(jù)；在光譜庫中選擇與該區(qū)域可能分布的礦物光譜作為參考光譜；計(jì)算每一像元與在光譜庫中所選擇的礦物光譜之間的相關(guān)系數(shù)；確定與光譜庫中所選擇的礦物光譜的相關(guān)系數(shù)最大的一個(gè)或者多個(gè)像元；判定該一個(gè)或者多個(gè)像元中是否存在所選擇的礦物或者該所選擇的礦物居于主導(dǎo)性地位。利用混合物與單礦物的光譜之間潛在的共同因素與本質(zhì)聯(lián)系，在不考慮變量之間排序的關(guān)聯(lián)的條件下，通過計(jì)算斯皮爾曼(Spearmam R)或者肯德爾(Kendall tau)相關(guān)系數(shù)，從而確定所選擇地區(qū)是否存在某種物質(zhì)或者該物質(zhì)是否居于主導(dǎo)性地位。
文檔編號(hào)G01N21/27GK1595109SQ20041004834
公開日2005年3月16日 申請(qǐng)日期2004年6月29日 優(yōu)先權(quán)日2004年6月29日
發(fā)明者甘甫平, 王潤生, 周強(qiáng) 申請(qǐng)人:中國國土資源航空物探遙感中心