摘要

高光谱数据波段数多且波段间存在强相关性,采用光谱角制图(spectral angle mapper,SAM)算法进行信息提取容易受光谱信号噪声的影响,在一定程度上影响地物识别的精度。针对这一问题,提出一种基于小波包变换和权重SAM的岩心高光谱蚀变信息提取方法。其基本思路为:在对原始高光谱数据进行辐射校正、反射率转换和小波去噪等预处理的基础上,选择daubechies4作为小波基,分别对高光谱图像像元光谱与参考光谱进行8层小波包分解,基于子分量系数构建小波包信息熵矢量来刻画原始光谱曲线特性,并找到像元光谱与参考光谱信息熵矢量差异较大的特征区间,对其设置权重,最后依据SAM算法原理进行蚀变矿物匹配...

  • 单位
    核工业北京地质研究院