基于光谱相似尺度的支持向量机蚀变信息提取  

EXTRACTING ALTERED AND MINERALIZED ROCK INFORMATION FROM REMOTE SENSING IMAGE BASED ON SUPPORT VECTOR MACHINES AND SPECTRAL SIMILARITY SCALE

作　　者：傅文杰[1] 洪金益[1] 朱谷昌[2] 

机构地区：[1]中南大学地学与环境工程学院 [2]有色金属矿产地质调查中心,北京100814

出　　处：《地质与勘探》2006年第2期69-73,共5页Geology and Exploration

基　　金：国家"十五"科技攻关计划项目(编号:2003BA612A-04)资助

摘　　要：文章提出一种基于光谱相似尺度(spectral sim ilarity scale-SSS)的支持向量机(supportvectorm ach ines-SVM)遥感数据矿化蚀变信息提取的新方法。该方法选择青海两兰地区作为遥感矿化蚀变信息典型研究区,利用该区域的Landsat7ETM遥感影像结合地面实况调查数据,从图像上选取少量具有代表性的样本点的光谱作为参考光谱,利用SSS方法提取训练样本,然后应用SVM算法进行遥感矿化蚀变信息提取。试验结果经野外检查和验证,效果良好。A new method for extracting mineralization information from remote sensing image based on support vector machines （SVM） and spectral similarity scale （SSS） is presented. Based on the Landsat 7 ETM data and ground truth data, Lianlan area in Qinghai Province is taken as a typical region to select training size of main reck types with the method of SSS. Then SVM algorithm was applied to extract mineralization information from remote sensing image. Practice has proved that such a method is effective in extracting mineralization information.

关 键 词：光谱相似尺度 支持向量机 矿化蚀变信息 遥感数据 

分 类 号：P627[天文地球—地质矿产勘探]