1 引言
高光谱遥感是当今国内外遥感领域，特别是遥感地质界重点研究和发展的高科技应用技术之一。传统的多光谱遥感由于波谱分辨率有限，难以区分地物独特而丰富的波谱信息。高光谱遥感图像是由电磁波成像而成的包含非常多且窄的连续型光谱影像，其分辨率可达纳米级范围[2]，成像数据中包含着丰富的信息。近年来，高光谱遥感图像因其自身包含信息丰富的独特性得到了世界各国的重视，并广泛地应用于土地资源调查与管理、环境实时监测、地质灾害评估等多个领域[4]。本文在高光谱遥感数据处理基础上，开展了岩矿分类识别方法的实验分析。
2 研究区及数据情况
本文采用Landsat8 OLI 包括 9 个波段，光谱分辨率为 106nm。为从多光谱和高光谱数据上获取的波谱曲线，更高波谱分辨率的图像可以用于识别物质，而相比多光谱图像，如 TM 只能用于区分物质[3]。以及ENVI自带多种标准波谱库，包括建立在 JPL 波谱库基础上的，从 0.4~2.5μm 三种不同粒径 160 种“纯”矿物的波谱。0.4~2.5μm 包括近 500 种典型的矿物和一些植被波谱[9]。来自 Johns Hopkins University（JHU）的波谱包含 0.4~14μm等多光谱数据[6]。
3 高光谱遥感数据处理
本次实验数据经过配准、校正之后，经过二维散点图和三维散点图可以选择出较纯净的端元，这些纯净像元通过波谱分析可以识别出类型，同时这些端元在高光谱遥感图像上位置是可以确定的[4]，因此，这些与端元对应的像元及其光谱曲线完全可以作为已知的训练样区和样本波谱，为后面的岩矿识别提供依据。
3 高光谱岩矿识别
岩石光谱识别是指通 过 对岩石矿物光谱和实验室测量的参考光谱进行匹 配或岩石矿物光谱与参考光谱数据库进行比较，求出它们之间的相似或差异性，从而直接识别矿物、提取岩性、蚀变、矿化等信息[5]。高光谱遥感的最大优势在于利用有限细分的光谱波段，去再现像元对应物的波谱曲线[7]。利用整个光谱曲线进 行岩石、矿物识别，可以在一定程度上改善单个波形的不确定影响，如光谱漂移、变异等[8]，提高识别精度。基于整个波形的识别技术方法关键是合理选择一定函数来测定实测光谱与参考光谱数据库中对应光谱的相似性。
矿物光谱通常包含一系列特征吸收谱带，这些特征谱带在不同的矿物中具有较稳定的波长位置和较稳定的独特波形，能够指示离子类矿物、单矿物的存在，是利用高光谱进行矿物识别的基础。矿物的位置信息实现了不同矿物分布区域的颜色填充，依据用户选择的矿物类别，显示出各种矿物的区域分布信息．如下图为矿区矿物识别结果。
图1 4种矿物波普 图2 矿物分布情况
4 待测定岩矿类型及位置分析
通过识别带测定矿物的波普信息，将之与波普库的矿物波普信息对比分析，确定岩矿类型（注意x,,y的比例系数），使用 Spectral Angle Mapper 波谱角（它是在 N 维空间将像元与参照波谱进行匹配，通过计算波谱间的相似度，之后对波谱之间 相似度进行角度的对比，较小的角度表示更大的相似度）识别方法分析矿区所在位置分布，且系数需设定适宜，否则会影像最终识别的精度。
图3 待测定矿物波普 图4 矿物分布
5 总结
本文在高光谱遥感图像处理基础上，对基于波谱特征的有关岩矿分类识别方法进行了研究。结果表明：从单个岩矿分类精度来看，分布越集中，诊断性波谱特征越明显，分类精度越高。不足之处在于：对现有波普矿区的识别则更依赖于波普自身的精度。
参考文献
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作者简介：王涛（1993-），男，汉，籍贯：四川南充，学历：硕士在读，研究方向：遥感方向，单位：成都理工大学
