基于改进的SVM技术和高光谱遥感的标准矿物定量计算

摘要：

基于支持向量机(SVM)统计理论,并对其从核函数构造方面进行改进,通过主成分分析、包络线去除、光谱导数变换等对原始Hyperion高光谱数据进行降维、变换与特征提取,分析比较了这些变换后不同的回归效果,并将其应用在内蒙古霍林郭勒地区岩石中氧化物质量分数的反演中.同时,鉴于某些重要矿物本身并没有明显的特征光谱曲线,提出一种新的矿物定量方法.首先,基于高光谱遥感数据,利用改进的SVM回归技术反演矿物中的化学成分,然后通过标准矿物计算(CIPW)推导岩石中标准矿物的质量分数.研究结果表明:基于改进核函数后的SVM回归精度有所提高,其中导数变换后的反演精度达74.87％,比原始光谱反演精度提高了4.11％.CIPW应用于高光谱遥感地质填图效果良好,为岩性鉴定和评价提供了科学依据.

关键词：支持向量机、岩石、标准矿物计算、矿物

所属期刊栏目：42

分类号：P627;TP79(地质、矿产普查与勘探)

资助基金：国家十一;国家科技支撑计划

在线出版日期：2012-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：864-871