为了利用遥感影像进行更加精确的找矿预测，本文选择新疆东天山尾亚地区ASTER数据进行矿化蚀变信息提取方法研究。为了提高信息提取精度，本文提出了结合主成分分析（PCA）、多尺度分割和支持向量机（SVM）的遥感矿化蚀变信息提取方法。首先，分析ASTER数据的特征，选取各矿化蚀变信息的特征波段，对组合波段进行主成分分析，获得主分量图像；然后，对各主分量图像进行多尺度分割，并获得分割之后的均值图像；接着，提取训练样本，利用SVM对训练样本进行训练，采用试验方法求得最优核参数和松弛变量，构造最优SVM模型；最后，运用最优SVM模型完成矿化蚀变信息的提取。进行主成分分析时，铁染蚀变信息选择Band 1、2、3、4组合，Al-OH基团蚀变信息选择Band 1、4、6、7组合，OH和CO32-基团蚀变信息采用Band 1、2、8、9组合。在运行SVM时采用了序列最小优化算法（SMO）进行求解，速度提高了12%。实验结果表明，与波段比值法、主成分分析法及基于光谱角和SVM的方法等3种方法相比，本文方法提取铁染蚀变信息、Al-OH基团蚀变信息及OH和CO32-基团蚀变信息的总体精度可达到87.98%、 90.01%及88.93%，Kappa系数分别为0.8011、0.8134及0.8023，与成矿区带、已知矿点和已有不同地质背景成矿特征相关性较好。
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结合PCA、多尺度分割及SVM的ASTER遥感蚀变信息提取
本站小编 Free考研考试/2022-01-03
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