0引言

在地學(xué)信息化中，遙感數(shù)據(jù)可以直接作為可視化信息來源。遙感數(shù)據(jù)蘊含著豐富的、不易被肉眼直接觀測到的地學(xué)信息，這需要開發(fā)并發(fā)展一些算法來提取遙感圖像可視信息之外的隱含信息，提高遙感信息的利用率。高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展使利用宏觀技術(shù)（遙感）進(jìn)行微觀信息（礦物）探測成為可能，其海量的數(shù)據(jù)和豐富的信息己使傳統(tǒng)的遙感數(shù)據(jù)處理及分析方法難以滿足實際應(yīng)用的需要。同時，由于目前已有高光譜礦物識別技術(shù)操作的復(fù)雜性，以及遙感處理技術(shù)人員對地物光譜普遍缺乏認(rèn)識與深入的理解，需要“傻瓜”型的高光譜礦物識別技術(shù)，促進(jìn)高光譜礦物識別的全面應(yīng)用；另一方面，在實際應(yīng)用中極為迫切需要的是實現(xiàn)實時快速的信息提取與可視表達(dá)，如環(huán)境污染監(jiān)測等。這二者需求的結(jié)合，需要開發(fā)滿足不同用戶需求的、智能型的快速高光譜礦物識別技術(shù)，增強高光譜數(shù)據(jù)礦物識別的智能化、自動化、規(guī)模化以及批處理，實現(xiàn)高光譜技術(shù)的“高科技”開發(fā)，“低門欄”應(yīng)用，“低風(fēng)險” 運行。

因此，本文在對礦物光譜特征深入研究的基礎(chǔ)之上，基于礦物光譜的相似性準(zhǔn)則或邏輯關(guān)系，以ENVI軟件為平臺，利用IDL語言，充分使用其內(nèi)部庫函數(shù)以及封裝的一些常用算法，研發(fā)高光譜 礦物識別模塊，實現(xiàn)礦物識別的自動智能識別，改善了高光譜遙感批量信息提取與應(yīng)用能力，提高了高光譜地學(xué)應(yīng)用的效率。

1礦物自動識別算法

1.1 算法設(shè)計

在對美國地調(diào)局（USGS）礦物光譜數(shù)據(jù)庫中礦物光譜綜合分析的基礎(chǔ)之上，以光譜的吸收譜帶特征為主，其它光譜特征參量為輔，基于礦物光譜的相似性準(zhǔn)則或邏輯關(guān)系，構(gòu)建了礦物識別譜系，建立礦物識別規(guī)則，采用IF-THEN語句進(jìn)行決策判別，逐層開展礦物識別，開發(fā)了礦物分層譜系自動識別模塊（MAIM-SIT）。MAIM-SIT語句是對礦物光譜特征分析結(jié)果和 經(jīng)驗知識的歸納性總結(jié)和表達(dá)過程，每一個MAIM-SIT語句相當(dāng)于一種礦物或礦物組合的光譜識別規(guī)則。其基本表達(dá)式為：

對于給定不同光譜特征參量Ｗ的礦物M，其礦物光譜S可以進(jìn)行知識化，并表示為W＝｛ω1，ω2，ω3，…，ωj｝（j＝1,2,3……，n）。其中j表示診斷性光譜特征參量的數(shù)目；ωj表示診斷性光譜特征參量的位置與相對權(quán)重，并隨j的增大而遞減。因此，對于光譜特征類似的礦物，ωj的位置序次關(guān)系非常重要。在上述IF-THEN語句中，［μj，μj+1］表示光譜區(qū)間。根據(jù)其特征參量之間內(nèi)在的邏輯關(guān)系，其判別規(guī)則有3種表達(dá)方式：

①唯一性判別（存在性判別）。對于符合規(guī)則條件的像元判為某種礦物或礦物組合存在，否則判為否；

②否定性判別。如某個或某些特征出現(xiàn)，則不是某種礦物或礦物組合；

③似然性判別（模糊判別）。將所有規(guī)則條件根據(jù)其在判別決策過程中的重要性賦予一定的權(quán)值， 通過對每個規(guī)則判別結(jié)果的綜合處理，得出像元與待識別礦物的似然性測度。

1.2 部分礦物類或礦物識別舉例

在礦物分層譜系自動識別模塊（MAIM-SIT） 中，首先將0.4~2.5μｍ光譜區(qū)間劃分為兩個區(qū)域， 即小于1μｍ的光譜區(qū)和大于2μｍ的光譜區(qū)，其中，小于1μｍ光譜區(qū)域的譜帶為電子躍遷吸收譜帶，用 于識別含F(xiàn)e2+、Fe3+和 Mn2+等礦物或礦物類；大于２μｍ光譜區(qū)域的譜帶為絡(luò)陰離子振動的合頻或倍 頻，用于識別含Al-OH、Mg-OH和碳酸根等礦物或礦物類。然后，根據(jù)主要譜帶的位置將礦物劃分為含F(xiàn)e2+、Fe3+和 Mn2+礦物，碳酸鹽礦物、含Al-OH鍵礦物及含Mg-OH鍵礦物等大類。以主吸收譜帶和次要吸收譜帶的組合特征，并考慮到吸收譜帶在不同巖石中的變異，識別礦物類別。如對Al-OH鍵礦物可分為明礬石類、蒙脫石類、白云母類、高嶺石類等；含Mg-OH礦物可分為綠泥石類、黑云母類 等；碳酸鹽礦物礦物包括方解石類、白云石類等。對于礦物大類：

IF ω1[2165,2230]THEN M is Al-OH 

IF ω1[2315,2230]THEN M is Mg-OH 

IF ω1[2335,2386]THEN M is CO32+ 

IF ω1[1100,1100]THEN M is Fe2+

IF ω1[600,900]THEN M is Fe3+

IF ω1[450,600]THEN M is Mn2+

對于含Al-OH 礦物大類，可以進(jìn)一步細(xì)分礦物種類：

IF（ω1∈2165 or 2175）and ω2∈2440 THEN M is 明礬石

IF ω1∈2205 and ω2∈2386THEN M is 多水高嶺石 or 微晶高嶺石

IF ω1∈2205 and ω2∈2386 THEN M is 微晶高嶺石

IF（ω1∈2205 or 2215）and ω2∈2440 THEN M is 蒙脫石 or 白云母

IF（ω1∈2205 or 2215）and ω2∈2440 and ω3∈2355 THEN M is 白云母

IF（ω1∈2205 or 2215）and ω2∈2355 and ω3∈2440 THEN M is 伊利石

2、應(yīng)用

考慮到ENVI遙感圖像處理系統(tǒng)為目前國際上 高光譜數(shù)據(jù)處理的主流軟件系統(tǒng)，也是最常用的遙 感圖像處理工具，故選擇以ENVI為依托，以ENVI/IDL可視化開發(fā)語言為主，輔助以C++語言，開發(fā)成像光譜礦物識別模塊。

該模塊可以應(yīng)用于新疆東天山哈密地區(qū)HyMap數(shù)據(jù)、西藏驅(qū)龍地區(qū)Hyperion數(shù)據(jù)以及美國 Cuprite地區(qū)AVIRIS數(shù)據(jù)礦物或礦物組合的識別。

在數(shù)據(jù)處理中，一方面，可以直接輸入原始數(shù)據(jù)，按模塊處理順序逐步進(jìn)行處理，以致最終識別出礦物并進(jìn)行制圖；另一方面，也可以直接輸入經(jīng)過大氣校正的視反射率數(shù)據(jù)，直接利用礦物識別子模塊進(jìn)行礦物識別。下面以新疆東天山黃山地區(qū)的HyMap數(shù)據(jù)為例進(jìn)行礦物智能識別。黃山雜巖體侵位于干墩—雙岔溝復(fù)式背斜的軸部附近，受北北東向康古爾塔格深大斷裂及其次級 斷裂構(gòu)成的斷裂帶所控制。黃山雜巖體呈近EW 向展布，在平面上呈似鐮刀狀，在剖面上呈盆狀。該巖體長3.8km，寬0.45km，出露面積1.71km2，巖體兩部延深＞1km，向東翹起（圖1）。黃山地區(qū)高光譜數(shù)據(jù)于2022年10月租用澳大利亞的成像光譜儀HyMap航空飛行獲取。利用所開發(fā)的礦物自動識別模塊MAIM-SIT，一次性地識別出該區(qū)可能存在的礦物組合或礦物，如Al-OH、Mg-OH、Mg-Fe、貧Al云母、富Al云母、方解石、綠泥石、綠簾石、蛇紋石和滑石（插頁彩片13）。

圖1 新疆哈密黃山銅鎳礦床地質(zhì)略圖

1-下石炭統(tǒng)干墩組；2-干墩組第一巖性段；3-干墩組第二巖性段；4-干墩組第三巖性段；

5-干墩組第五巖性段；6-斜長角閃橄欖巖體；7-角閃二輝橄欖巖相；8-角閃二輝輝石巖相；

9-輝長蘇長巖相；10-輝長巖相；11-輝長閃長巖相；12-輝長閃長巖體；13-矽卡巖；

14-角巖化；15-蛇紋巖化；16-角巖；17-正斷層；18-逆斷層；

19-平移斷層；20-巖體界線；21-推測地質(zhì)界線；22-礦體及編號

結(jié)合該區(qū)地質(zhì)圖（圖1）分析，所識別的結(jié)果與該區(qū)的巖相展布基本一致，并從空間信息分布的角 度提供礦物的展布情況。

3 結(jié)語

本文在礦物光譜庫中礦物光譜特征綜合分析的基礎(chǔ)之上，將光譜特征參量進(jìn)行知識化，基于知識化礦物光譜特征參量之間的相似性準(zhǔn)則或邏輯關(guān)系，采用IF-THEN語句進(jìn)行決策判別，開發(fā)了高光譜影像礦物識別模塊MAIM-SIT，基本實現(xiàn)高光譜遙感數(shù)據(jù)礦物的智能識別與批量處理，極大地提高了遙感數(shù)據(jù)快速高效的應(yīng)用能力，初步解決了高光譜遙感微觀信息的實時快速提取與可視表達(dá)。由于該模塊僅僅是高光譜礦物自動識別的雛形，是基于ENVI軟件二次開發(fā)與IDL語言的結(jié)合，今后還需結(jié)合軟件工程進(jìn)一步完善。

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