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高光譜相機(jī)分析礫巖巖石報(bào)告

發(fā)布時(shí)間:2023-03-29
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高光譜相機(jī)應(yīng)用優(yōu)勢在于采集到的圖像信息量豐富,識別度較高和數(shù)據(jù)描述模型多。由于物體的反射光譜具有“指紋”效應(yīng),不同物不同譜,同物一定同譜的原理來分辨不同的物質(zhì)信息。

高光譜相機(jī)技術(shù)應(yīng)用-高光譜對礫巖巖石的分析處理報(bào)告

高光譜相機(jī)技術(shù)具有超多波段(上百個(gè)波段)、高的光譜分辨率(幾個(gè)nm)、波段窄(≤10-2λ)、光譜范圍廣(200-2500nm)和圖譜合一等特點(diǎn)。優(yōu)勢在于采集到的圖像信息量豐富,識別度較高和數(shù)據(jù)描述模型多。由于物體的反射光譜具有“指紋”效應(yīng),不同物不同譜,同物一定同譜的原理來分辨不同的物質(zhì)信息。

物體的光譜特性與其內(nèi)在的理化學(xué)特性緊密相關(guān),由于物質(zhì)成分和結(jié)構(gòu)的差異就造成物質(zhì)內(nèi)部對不同波長光子的選擇性吸收和發(fā)射。完整而連續(xù)的光譜曲線可以更好地反映不同物質(zhì)間這種內(nèi)在的圍觀差異,這也正是成像光譜技術(shù)實(shí)現(xiàn)地物精細(xì)探測的物理基礎(chǔ)。

第一:光譜分辨率高:探測器各波段光譜帶寬,表示探測器對地物光譜的探測能力,它包括探測器總的探測波譜的寬度、波段數(shù)、各波段的波長范圍和間隔。若探測器所探測的波段越多,每個(gè)波段的波長范圍越小,波段間隔越小,則他的光譜分辨率越高。探測器的光譜分辨率高,它取得的圖像能很好地反映出地物光譜性質(zhì),不同地物間的差別在圖像上能很好地體現(xiàn)出來,探測器探測地物的能力就強(qiáng)。高光譜遙感影像數(shù)據(jù)的一個(gè)重要特征是超多波段和大數(shù)據(jù)量,對它的處理也就成為其成功應(yīng)用的關(guān)鍵問題之一?。一般礦物質(zhì)的光譜吸收峰寬度為30nm左右,只有利用光譜分辨率小于30nm的傳感器才能夠識別出來。

第二:影像光譜合一:

主要體現(xiàn)在圖像和光譜同時(shí)呈現(xiàn)出來,而且物質(zhì)的特征光譜是連續(xù)的,研究物體的任何一個(gè)環(huán)節(jié)的信息都可以通過數(shù)據(jù)建模的方式來進(jìn)行分析。

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?高光譜數(shù)據(jù)處理分析

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礦物:具有穩(wěn)定化學(xué)組成份和物理結(jié)構(gòu),所以礦物的光譜主要取決于光譜吸收的特征,決定因素在于:物質(zhì)內(nèi)電子與晶體場的相互作用,還有分子的振動(dòng)。

土壤的光譜特性:土壤的原生礦物:石英、長石、白云母、少量的角閃石、輝石、磷灰石、赤鐵礦、黃鐵礦等。土壤中的石礫、沙粒幾乎全是由原生礦物組成,多以石英為主。粉粒絕大多數(shù)也是由石英和原生硅酸鹽礦物組成。土壤中的次生礦物主要有一下幾類:1、簡單的鹽類,如碳酸鹽、硫酸鹽和氯化物等;2、含水的氧化物,如氧化鐵、氧化鋁、氧化硅等;3、次生層狀鋁硅酸鹽,如高嶺石、蒙脫石和水化云母類等。

土壤水分是土壤的重要組成部分,當(dāng)土壤的含水量增加時(shí),土壤的反射率就會(huì)下降,在水的各個(gè)吸收帶處1400nm、1900nm、2700nm,反射率的下降尤為明顯。對于植物和土壤,造成這種現(xiàn)象顯然是同一種原因,即入射輻射在水的特定吸收帶處被水強(qiáng)烈吸收所致。

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?低含水量土壤的光譜曲線

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?砂巖光譜反射率隨著水侵入時(shí)間的變化

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土壤質(zhì)地是指土壤中各種粒徑的顆粒所占的相對比例。他對土壤光譜反射率特性的影響,主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面:

1.影響土壤持水能力,進(jìn)而影響土壤光譜反射率;  2.土壤顆粒大小本身也對土壤的反射率有很大影響;  對于土壤粒徑較小的粘粒部分,由于其很強(qiáng)的吸濕作用,他在1400nm、1900nm2700nm等處的水吸收帶異常明顯。隨土壤顆粒變小,顆粒間的空間減少,比表面積增大,表面更趨于平滑,使土壤中粉砂粒的反射率比砂粒高,但當(dāng)顆粒細(xì)至粘粒時(shí),又使土壤持水能力增加,反而降低了反射率。

  此外,土壤質(zhì)地影響反射特性的因素不僅是粒徑組合及其表面狀況,還與不同粒徑組合物質(zhì)的化學(xué)組成密切相關(guān)。

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圖 礫巖的RGB圖像R:1112? G:1322? B:1533

礫巖未加水時(shí),對反射率校準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析處理(PCA:PCA是用多波段數(shù)據(jù)的一個(gè)線性變換,變換數(shù)據(jù)到一個(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng),以使數(shù)據(jù)的差異達(dá)到最大。這一技術(shù)對于增強(qiáng)信息含量、隔離噪聲、減少數(shù)據(jù)維數(shù)非常有用。

意義:主成分分析法是使用最為廣泛的線形降維方法之一,在許多降維處理中應(yīng)用都很廣泛。主成分分析法將方差的大小作為衡量信息量多少的標(biāo)準(zhǔn),認(rèn)為方差越大提供的信息越多,反之提供的信息就越少。其基本思想是通過線形變換保留方差大、含信息多的分量,丟掉信息量少的方向,從而降低數(shù)據(jù)的維數(shù)。降維后每個(gè)分量是原變量的線形組合,因此,主成分分析方法本質(zhì)上是一種線形降維的方法。其計(jì)算步驟一般分為以下四步:

1)對原始數(shù)據(jù)樣本集合進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。  2)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣,并對其進(jìn)行正交分解,得出主成分分量。  3)計(jì)算各主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)量,根據(jù)要求的貢獻(xiàn)率閾值選取主成分。  4)針對選取的主成分建立主成分方程,計(jì)算主成分值。  PCA把原自變量映射為含絕大部分信息的少數(shù)潛變量,再用線性的最小二乘法確定這些潛變量系數(shù),建立潛變量和因變量的回歸方程后再轉(zhuǎn)換為原自變量和因變量的回歸方程。其壓縮自變量的效率極高,但其映射過程和因變量無關(guān),因而其預(yù)測精度也難達(dá)到很高。?  Savitzky-golay?(數(shù)字平滑與濾波)

給數(shù)據(jù)以不同的權(quán)重,獲得更為有效的數(shù)據(jù)平滑,是基于最小二乘原理,能夠保留分析信號中的有用信息,消除隨機(jī)噪聲的有效地?cái)?shù)據(jù)平滑方法,利用高次多項(xiàng)式進(jìn)行數(shù)據(jù)平滑,其實(shí)就是一種去卷積運(yùn)算。

由于光譜儀采集得到的光譜信號中既包含實(shí)驗(yàn)所需的有用信息,同時(shí)由于儀器精密度等原因帶來隨機(jī)噪聲,最常用的消除噪聲的方法Savitzky-Golay(SG)卷積平滑法,通過多項(xiàng)式來移動(dòng)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行多項(xiàng)式最小二乘擬合信號平滑,既消除噪聲又保留了光譜輪廓。由于各個(gè)樣本間分布不均勻、樣本大小不一樣、樣本表面散射及光程變化等都會(huì)產(chǎn)生散射影響,采用多遠(yuǎn)散射校正(multiplicative scatter correctionMSC)的方法可以有效的消除這些散射影響。另外,導(dǎo)數(shù)光譜可以有效的消除基線和其他背景干擾,分辨出重疊峰,提高靈敏度和分辨率。針對光譜采集過程中可能存在的噪聲來源,分別利用MSCSG卷積求導(dǎo)方法的不同組合對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行與處理。

獲取并比較經(jīng)歷以下時(shí)間段后,礫巖在吸收水分后,其礫巖的整體影像表現(xiàn)變化。水在巖石或者礫巖在近紅外波段900nm-2500nm波段都表現(xiàn)出強(qiáng)的吸收,上面已經(jīng)敘述。

此次試驗(yàn)采用的相機(jī)光譜波段為900nm-1700nm,水的吸收帶主要集中體現(xiàn)在1400nm左右,而礦物巖石的光譜特征主要集中體現(xiàn)在2000nm-2400nm波段范圍內(nèi)。

下圖為礫巖在未接觸水時(shí),其礫巖經(jīng)過主成分分析(PCA)、Savitzky-golay?(數(shù)字平滑與濾波)、多遠(yuǎn)散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)的方法處理后,在主成分PC-3狀態(tài)下的影像表現(xiàn)。

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?礫巖未加水(PC3)

同樣,選取整個(gè)礫巖數(shù)據(jù)采集的10個(gè)樣本,時(shí)間分別為:11:08、11:17、11:20、11:27、12:00、12:30、12:58、13:36、13:57、14:35共計(jì)10個(gè)時(shí)間段的高光譜影像與未加水的礫巖影像比較。

礫巖在未吸收水時(shí),其整體表現(xiàn)出相同的狀態(tài)。而當(dāng)?shù)[巖開始吸收水分以后,從其礫巖與水接觸部位開始,直至吸收看似包含為止。在此過程中,礫巖表現(xiàn)出非常明顯的對水吸收的一種狀態(tài)。

下圖中,從右到左,能夠看出礫巖隨著時(shí)間的變化,礫巖在不斷的吸收水分,顏色越深,而且越多,說明此區(qū)域吸收水分越明顯,礫巖表現(xiàn)處理的信息是,整個(gè)礫巖在不同程度的吸收著水分,而不是單個(gè)的粒狀成分。

之前給您提供的數(shù)據(jù)分析報(bào)告,是借助其中一個(gè)顆粒來分析其隨著時(shí)間的變化,同一顆粒在吸收水分后其表現(xiàn)出來的特征光譜變化。

11:08? ????????????????????????????11:17

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其光譜變化,我在這里不再進(jìn)行詳細(xì)的分析,因?yàn)榈[巖上的每一個(gè)像素或者每一個(gè)礫巖顆粒均可在高光譜里面作為有效的研究對象。

這樣是高光譜非常重要的一個(gè)技術(shù)優(yōu)勢:把圖像和光譜結(jié)合在一起,一次可以進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)采集,對研究物體或者物質(zhì)整體宏觀表現(xiàn)的技術(shù)應(yīng)用非常的有效,而且也非常的直觀。其他技術(shù)可能在光譜精度上存在一定的優(yōu)勢,但他們不可能一次性的采集如此多的數(shù)據(jù)和影像,精度的分析可以借助分析手段來提供。

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?礫巖光譜反射率隨著水侵入時(shí)間的變化

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一:礫巖未加水的PC狀態(tài)影像:11:08

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二:礫巖加水的PC狀態(tài)影像:時(shí)間間隔:11:17


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三:礫巖加水的PC狀態(tài)影像:時(shí)間間隔:11:20


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四:礫巖加水的PC狀態(tài)影像:時(shí)間間隔:11:27


圖 RGB圖

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五:礫巖加水的PC狀態(tài)影像:時(shí)間間隔:12:00

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六:礫巖加水的PC狀態(tài)影像:時(shí)間間隔:12:30

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七:礫巖加水的PC狀態(tài)影像:時(shí)間間隔:12:58

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八:礫巖加水的PC狀態(tài)影像:時(shí)間間隔:13:36


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九:礫巖加水的PC狀態(tài)影像:時(shí)間間隔:13:57

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十:礫巖加水的PC狀態(tài)影像:時(shí)間間隔:14:35


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