《人工智能-机器学习-高光谱遥感资源探测算法设计与软件实现》这篇文献主要探讨了如何利用人工智能和机器学习技术来优化高光谱遥感数据处理,以提高矿产资源探测的效率和准确性。作者崔之熠在导师王茂芝副教授的指导下,对这一领域进行了深入研究。
高光谱遥感技术是现代资源探测的重要工具,它能够提供丰富的地表信息,尤其是在矿产资源探测中。然而,高光谱数据的处理是一项复杂的任务,因为它通常包含大量信息且信噪比低。因此,文章首先介绍了数据预处理的重要性。预处理过程包括去除坏波段和噪声大的波段,进行辐射定标和线性修复,消除垂直条纹和SMILE效应,以及大气和几何校正,以获得更纯净的光谱数据。
接着,文章重点讨论了光谱特征提取。由于高光谱数据的海量和冗余信息,直接处理可能导致效率低下。因此,通过数据挖掘技术,如光谱吸收指数、吸收宽度、吸收面积、吸收深度、斜率、波谷和波峰的位置与数量等,可以提取关键特征,这有助于后续的分析和匹配。
在特征提取后,文章提到了数据掩模技术,用于清除影响匹配精度的干扰数据,如植被和水体覆盖下的地物信息,以提高匹配的精确度。然后,文章详细探讨了几种光谱匹配算法,包括经典的光谱角度匹配、光谱相关系数匹配、波形匹配、信息散度匹配,以及基于多特征决策树的光谱匹配方法。这些算法的使用能更有效地识别和定位矿产资源。
最后,文章讲述了高光谱遥感资源探测软件的实现与系统集成。作者参与了两款自主研发的系统,即“高光谱遥感尾矿分布与类型自动识别系统”和“矿产资源高光谱遥感探测子系统”的研发,这些系统集成了地学专家的知识和经验,提高了匹配精度,并能对结果进行客观评价。
通过以上步骤,该文展示了理论研究、算法实现和实际应用的结合,通过软件系统验证了方法的有效性和可行性。整篇论文不仅提供了高光谱遥感资源探测的理论框架,还提供了实际操作的指导,对于推动该领域的技术发展具有重要意义。
关键词:高光谱,数据预处理,特征提取,匹配,软件系统