读书报告基于分形理论的遥感蚀变信息提取与分级探讨解析.docx
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读书报告基于分形理论的遥感蚀变信息提取与分级探讨解析
基于分形理论的遥感蚀变信息提取与分级探讨
通过最近这一阶段的学习,我掌握了运用遥感技术找矿和分形以及多重分形理论在找矿以及遥感蚀变信息提取中应用的一些基本知识,在阅读了大量遥感影像的蚀变信息提取和分形理论相关的研究论文下,写了这篇读书报告,以下我就基于分形理论在遥感蚀变信息提取与分级中的应用进行一些探讨。
(备注:
我报告中用到的遥感数据,是由师兄提供的,而在进行遥感蚀变信息提取时我说明了我学到的提取和分级的方法与过程,并最终给出了相应的遥感蚀变图与相应的分级结果图)
1分形理论简介
分形理论创立于20世纪70年代中期。
分形的概念是由曼德布罗特(BBMandelbort)在1975年首先提出的解决非线形现象的一种方法,其研究对象为自然界和社会活动中广泛存在的无序(无规则)而具有自相似性的系统。
分形理论是研究自然界空间结构复杂性的一门学科,可从复杂的看似无序的图案中,提取出确定性、规律性的参量。
既可以反演分形结构的形成机制,又可以从看似随机的演化过程(时间序列)中推测体系演化的结果,近年来倍受地球科学家的注意。
多重分形是当今分形理论的一个主旋律。
多重分形研究一种物理量在一个支撑上的分布状况,换句话说,多重分形理论是定义在分形上的、多个标度指数奇异测度所组成的无限集合。
简单分形只能用一个维数来描述整体特征,不能完整地刻画大自然的复杂性和多样性。
许多复杂的现象往往包含多个层次,每个层次具有不同的统计特征,因此需要多个维数来全面刻画事物的特征。
多重分形就是针对这类情况提出的新概念。
分形是局部和整体以某种方式相似的形。
在实际问题中为了考察一个事物是否存在局部和整体的相似性,只要检测该事物是否存在无标度区即可。
检测无标度区的方法如下:
以尺度r把事物划分成N个相似的部分,对变化的r画出logN-logr曲线,然后检查曲线上是否有明显的直线段,直线段对应的r的区域即是无标度区。
分形方法已经广泛应用于确定地球化学背景值及其异常,我们可以借鉴已有的化探异常提取的方法,将分形应用于遥感蚀变异常的确定(相关研究如2009年王倩,陈建平基于分形理论的遥感蚀变异常提取和分级)。
2遥感蚀变信息提取与分级的国内外研究现状
国外的研究主要有,1989年,Crosta利用LandsatTM图像数据成功地圈定了巴西MinaisGerais半干旱地区铁染和泥化现象;1991年,Loughin也利用主成分分析法进行了蚀变岩的研究。
2003年,Crosta利用具有更高分辨率的ASTER数据对阿根廷巴塔哥尼亚地区的热液型金矿床蚀变进行了研究。
在我国,1997年,马建文提出了TM掩模+主成分变换+分类识别提取矿化弱信息方法;1999年,张远飞等利用“多元数据分析+比值+主成份变换+掩膜+分类(分割)”的方法在新疆、内蒙古及江西、云南成功的提取了金矿化蚀变信息;2005年,毛晓长、刘文灿等利用ETM+和ASTER数据在安徽铜陵凤凰山矿田进行了蚀变信息提取;2007年,张玉君等利用自己提出的“去干扰异常主分量门限化技术”很好的验证了蒙古国欧玉陶勒盖铜金矿床的存在位置,并提出三个新的有希望的羟基异常矿点。
近年来,随着高分辨率遥感数据的不断应用,蚀变信息提取的方法也由定性、半定量到定量的方向发展。
所以将分形理论应用于遥感蚀变异常的确定具有很大的研究价值。
3遥感蚀变信息提取的理论基础
3.1蚀变异常指示找矿的地质依据
近矿围岩蚀变是矿化的一个主要特征,是找矿的一个直接标志。
热液流体在运移过程中由于温度等物理、化学条件以及围岩组分差异,形成不同的蚀变矿物,按照围岩组分可以分为三类:
中酸性岩的蚀变(云英岩化、绢云母化、钠长石化、钾长石化)、基性超基性岩的蚀变(蛇纹石化、绿泥石化、青盘岩化、碳酸盐化)、石灰岩及其他碳酸盐类的蚀变(矽卡岩化、硅化、重晶石化、白云岩化)。
近矿围岩蚀变形成的蚀变岩石与其周围的正常岩石在矿物种类、结构、颜色等方面都有差异,这些差异导致了岩石反射光谱特征的差异,并且在某些特定的光谱波段形成了特定蚀变岩石的光谱异常。
光谱异常为用遥感图像的异常信息提取提供了理论依据。
根据遥感图像数据的异常识别,可得到近矿围岩蚀变信息或矿化高丰度值异常区信息。
3.2蚀变异常信息提取的波谱依据
地面上的各种岩石、土壤、植被及水体等均有各自独特的光谱特征,作为指示矿床和矿带存在的蚀变岩及蚀变带,也具有其独特的光谱特征。
地物光谱特征的差异,是遥感技术识别各类地物的主要依据。
近四十年来,中外学者进行了岩石和矿物波谱特性的大量研究工作,对大量粒状矿物进行了波谱测试,形成了矿物波谱专门数据库(USGS数字光谱库)。
在各种常见矿物中:
①含铁矿物,其波谱特征主要取决于铁离子的价态及矿物的含水性和透明度等。
铁矿物以次生氧化物为主,部分作为热液蚀变带的原生矿物,如常见的褐铁矿、针铁矿、赤铁矿、黄钾铁矾等含大量Fe3+,也有少量Fe2+的铁氧化矿物,它们在ETM+1和ETM+4波段有强吸收带;②含羟基基团和含水的矿物,如高岭石、绿泥石、绿帘石、蒙脱石、明矾石及云母类等次生蚀变矿物,在2.2—2.3μm(相当于ETM+7波段)附近有较强的吸收谱带,使得这类含羟基和水的矿物及其所组成的岩石(蚀变岩)在ETM+7波段产生低值,而在ETM+5波段有相对的高值;③含碳酸根(CO32-)的矿物,如方解石、白云石、菱铁矿、石膏等,在1.8—2.5μm和2.55μm附近为较强吸收谱带。
这些矿物的特征谱带正是进行遥感矿化蚀变异常信息提取的波谱依据(见表3-1)。
表3-1铁蚀变和羟基蚀变的波谱依据
离子或基团
特征吸收波谱中心(μm)
对应ETM+波段
异常提取依据
典型矿物分子式
Fe3+
吸收较强
0.45
0.55
0.85
0.90
0.94
ETM+1
ETM+2
ETM+4
利用ETM+1、2、4波段的吸收特征
赤铁矿Fe2O3
针铁矿Fe(OH)
黄钾铁矾KFe3[(OH)6|(SO4)2]
羟基(OH-)(Al—OH)
(Mg—OH)
2.20
2.30
ETM+7
利用ETM+7波段的吸收特征
高龄石Al4[Si4O10](OH)8
叶蜡石Al2[Si4O10](OH)2
白云母KAl2[AlSi3O10](OH)2
滑石Mg3[Si4O10](OH)2
蛇纹石Mg6[Si4O10](OH)8
3.3ETM+遥感影像的波谱特征
ETM+是NASA(美国国家航空和宇宙航行局)于1999年4月15日成功发射的美国陆地卫星LandSat7携带的对地观测传感器,是一台8波段的多光谱扫描辐射计,工作于可见光、近红外、短波红外和热红外波段。
LandSat7平台轨道是近极地圆形太阳同步轨道,轨道高度705km,倾角98.22°,穿越赤道时间为上午10点,扫描带宽185km,地面重复访问周期为16天。
表3-2ETM+遥感数据基本参数及各波段主要应用领域
波段序号
波段
波长范围/μm
地面分辨率/m
主要应用领域
1
蓝色
0.45—0.52
30
对水体有透射能力,能够反映浅水水下特征,可区分土壤和植被、编制森林类型图、区分人造地物类型。
2
绿色
0.52—0.6
30
探测健康植被绿色反射率、可区分植被类型和评估作物长势,区分人造地物类型,对水体有一定的透射能力。
3
红色
0.63—0.69
30
这个波段为红色区,在叶绿素吸收带内,在可见光中这个波段是识别土壤边界和地质界线的最有利的光谱区。
4
5
6
近红外
短波红外
热红外
0.76—0.90
1.55—1.75
10.4—12.5
30
30
60
测定生物量和长势,区分植被类型,绘制水体边界、探测水中生物的含量和土壤湿度。
水的吸收率较高,区分不同类型的岩石,区分云、地面冰和雪。
探测地球表面不同物质的自身热辐射的主要波段,可用于地热绘制,热惯量制图。
7
PAN
短波红外
全色波段
2.08—2.35
0.50—0.90
30
15
用于地质制图,特别是热液蚀变制图。
根据前人工作经验,结合蚀变矿物的波谱特性,ETM+数据在1、3、4、5、7波段对矿化蚀变信息具有良好的指示作用。
ETM+1:
位于铁离子由晶体场和电荷转移所产生的吸收波段,因而,可用于增强铁离子信息。
ETM+3:
位于含铁离子矿物的高反射波段,因而,被广泛应用于增强铁染信息。
ETM+4:
拉大了植被与含铁离子矿物信息之间的区别。
同时该波段处于水体的强吸收区,对区分土壤湿度及寻找地下水、识别与水有关的地质构造、地貌、土壤岩石类型等均有利。
ETM+5:
蚀变矿物在该波段具有高反射的特点,因此该波段对于蚀变矿物的判定具有重要意义。
此外,该波段雪比云反射率低,色调暗而形成较大反差,易于区分雪和云,可用来去除雪、云干扰。
ETM+7:
包含了粘土化蚀变矿物吸收谷(2.2μm附近)及碳酸盐化蚀变矿物吸收谷(2.35μm),对岩石、特定矿物反映敏感,有利于区分主要岩石类型、岩石的水热蚀变、探测与交代岩石有关的粘土矿物等,该波段增加ETM+数据在地质探矿方面的应用。
各类岩石在TM7波段的光谱特征是由阴离子基团中的羟基、碳酸根引起的。
因此,ETM+第7波段可以作为蚀变信息提取的波段。
4遥感图像处理
4.1遥感数据的选择
根据需要选择合适的遥感影像(选择时主要考虑成像时间和云量多少)。
本次研究所采用LandSatETM+遥感数据景号为123/030,数据时间为2001年7月6日。
4.2子区切取
根据研究需要,对经过大气校正和几何校正等预处理之后的图像切割以选择研究区。
4.3遥感图像的波段选择
经过几何校正和子区切取后,研究区范围已经确定,但是开展遥感地质工作,首先需要获取一幅信息量丰富、层次分明、色彩饱和度适中且含有目标地物特征信息的彩色合成图像作为基础图像。
为了充分利用彩色在遥感图像判读中的优势,常常利用彩色合成的方法对多光谱图像进行处理,以得到彩色图像。
由于不同波段反映的地质现象不同,选择最佳波段组合进行彩色合成显得尤为重要。
选择ETM+合成图像组合波段的一般原则是:
1.各波段的标准差要尽可能的大。
ETM+数据各波段的标准差显示了各自所含信息的离散程度,即信息量的丰富程度,标准差越大的波段信息量越丰富。
2.各波段的相关系数要尽可能的小。
如果相关性很强,各波段的信息就会出现大量的重复和冗余,导致合成图像的总信息量不高。
同时还影响合成图像的色彩饱和度,三波段相关性越强,图像饱和度越差。
3.各波段的均值大小不能相差太悬殊。
如果均值相差太大,会导致合成图像严重偏色。
选用含有目标物特征谱带的波段。
综合文献中的组合方式常选取ETM+741最为最佳波段组合,该组合可以反映较多的地物信息。
5研究区遥感蚀变异常信息提取
5.1提取方法研究
通过对自己阅读文献了解到的遥感蚀变异常信息提取的国内外研究进展,通过对比分析和归纳,目前主要使用的图像处理及提取方法有以下几种:
5.1.1比值变换法
波段比值法(BandRatio)是根据代数运算的原理,当波段间差值相近但斜率不同时,利用反射波段与吸收波段的比值处理增强各种岩性之间的波谱差异,抑制地形的影响,并显示出动态的范围。
因而,以矿物的特征光谱为基础,选用适当的波段比值进行彩色合成,可增强弱信息。
对于蚀变矿物就是分析蚀变矿物的波谱曲线,找出斜率变化最大的区间和曲线中的反射峰和吸收谷,确定波谱范围,作比值增强处理,形成突出蚀变信息的图像。
根据野外光谱测量,理论上能被ETM+图像资料识别的蚀变矿物有三类:
(1)铁的氧化物,氢氧化物和硫酸盐,包括褐铁矿,赤铁矿,针铁矿和黄钾铁矾,这类矿物在ETM+1,2,3波段,光谱反射率曲线上升梯度较大,而在ETM+4波段附近有一个较强的光谱吸收带。
(2)羟基类矿物,包括粘土矿物和云母,其反射光谱的典型特征表现在ETM+7波段存在有较强的光谱吸收。
(3)水合硫酸盐矿物(石膏和明矾石)和硫酸盐矿物(方解石和白云石)在ETM+7波段,均有较强的光谱吸收,而前者ETM+4大于ETM+5,后者ETM+4与ETM+5相近。
识别热液蚀变常用的波段比值有:
ETM+3/1,用于识别褐铁矿;ETM+5/7,识别含羟基矿物,水合硫酸盐和碳酸盐;ETM+7/4,区分云母、石膏与明矾石;ETM+3/4,识别植被和区分褐铁矿化岩石。
5.1.2主成分分析法
主成分分析法(PCA—principalcomponentsanalysis)(又称K-L变换)是现在广泛采用的提取岩石蚀变信息的方法。
这种方法是对图像数据的集中和压缩,它将多光谱图像中各个波段那些高度相关的信息集中到少数的几个波段,并且尽可能的保证这些波段的信息互不相干。
即用几个综合性波段代表多波段的原图像,使处理的数据量减少。
对于ETM+图像,通常PC1、PC2、PC3就包含了95%以上的信息,而后面的主成分几乎多数是噪音。
主成分分析基于变量之间的相互关系,在信息总量守恒的前提下,利用线性变换的方法来实现去相关性。
由于所获各主分量之间不相关,故各主分量之间信息没有重复或冗余。
蚀变异常信息的提取正是利用了主成分分析的这一基本性质。
ETM+多波段数据通过PCA所获每一主分量常常代表一定的地质意义,且互不重复,即各主分量的地质意义有其独特性。
文献中最早(1989年)报道的提取岩石蚀变信息的方法crosta法就是利用主成分分析法,该方法通过(TM1、TM3、TM4、TM5)和(TM1、TM4、TM5、TM7)两组主成分分析提取铁质成分和OH-,CO32-蚀变信息。
用TM1、TM3、TM4、TM54个波段进行PCA,对代表铁染物主分量的判断准则是:
构成该主分量的特征向量,其TM3系数应与TM1及TM4的系数符号相反,TM3一般与TM5系数符号相同。
依有关地物的波谱特征,铁染信息包含于符合这一判断准则的主分量内,将该主分量称之为铁染异常主分量。
避免TM5,TM7波段同时参加运算,主要是为了排除粘土类矿物蚀变信息干扰。
用TM1、TM4、TM5、TM74个波段进行PCA,对代表羟基化物主分量的判断准则是:
构成该主分量的特征向量,其TM5系数应与TM7及TM4的系数符号相反,TM1一般与TM5系数符号相同。
依有关地物的波谱特征,羟基信息包含于符合这一判断准则的主分量内,故此主分量可称为羟基异常主分量。
删去TM2,TM3波段,是为了避免可见光波段同时参加运算,主要是为了排除铁氧化物的干扰。
由于异物同谱现象的存在,这些异常主分量还可能包含着非蚀变的地质因素,有待于用其它计算方法乃至借助地质知识经目视解译加以区分。
5.1.3光谱角填图法
光谱角度填图法(SAM-SpectralAngleMapper)将光谱数据视为多维空间的矢量,利用解析方法计算像元光谱与光谱数据库光谱或像元训练光谱之间矢量的夹角,根据夹角的大小来确定光谱间的相似程度,以达到识别地物的目的。
我们可以选取高光谱数据运用SAM方法来提取蚀变信息。
该方法基于整个谱形特征的相似概率的大小,能有效避免因岩石矿物光谱漂移或光谱变异而造成的单个光谱特征的不匹配,并能充分综合利用弱的波谱信息。
与此同时,辅之以其他的图象处理方法,提取矿化蚀变信息分布。
光谱角识别方法(又称光谱角度填图技术)是在由光谱组成的多维光谱矢量空间,利用一个角度测度函数(θ)求解参考光谱端元矢量(r)与图像像元光谱矢量(t)的相似程度,
即θ=arccos
参考端元光谱可来自实验室、野外测量或已知类别的图像像元光谱。
当用实验测量光谱与图像光谱比较时,须将测量光谱按照图像光谱的波长进行重采样,使得两个光谱具有相同的维数。
θ介于0和π/2之间,其值愈小,说明二者的相似程度愈高,识别与提取的信息也就愈可靠。
通过合理的阈值选择,可以获取蚀变信息的二值图像。
5.1.4对应分析法
因子分析是把一些具有错综复杂关系的因子(样品或变量)归结为数量较少的几个综合因子的一种多元统计方法。
通过一系列坐标旋转变换,能够在n个变量中,提取出几个主要的因子,反映n个变量的主要信息,通常也叫降维分析。
因子分析分为R型和Q型两种因子分析。
Q型因子分析提取出主因子后,分析各个样品的主因子得分,从中研究各个样品间的相互关系。
根据因子得分的情况,对样品进行分类;R型因子分析,也叫做主成分分析,对变量进行归纳整理,获得各个变量的主因子得分。
从而分析变量之间的关系,对变量进行必要的分类。
对应分析(CorrespondenceAnalysis)(R-Q型因子分析法)是在R型和Q型因子的基础上发展起来的,又称R-Q型因子分析,是由法国巴黎科学院统计研究室Benzeci教授于1970年首次提出的。
对应分析提供以下信息:
(1)变量(波段)间的关系:
在主成分空间,邻近的一些变量(波段)点,表示这些变量(波段)紧密相关。
(2)样品间的关系:
在主成分空间,邻近的样品具有相似的光谱特征,属于同一种地物类型。
(3)变量(波段)与样品间的关系:
同一类型的样品点将为邻近的变量(波段)点所表征。
具体到图像就是说,这些波段是这些样品的特征波段。
同时各个主成分的物理含义也得到明确。
对应分析与主成分相比不仅能提供原始图像各波段与对应分析后各成分的关系,还能清晰表达原始图像各波段与图像中主要地物的关系、对应分析后各成分与图像中主要地物的关系,更重要的是所需岩性信息在对应分析后三成分的假彩色合成图像上得到了更加清晰地展现,图像局部细节被挖掘。
5.1.5混合像元分解法
一个像素只包含了一种地物的信息,这种像素叫做纯像素(purepixel)。
然而在遥感图像中,通常一个像素包含了多种地物的信息,这种像素称为混合像元(mixedpixel)。
根据每个像素中某种地物所占百分比对像素进行分解,这一过程叫混合像元的分解(MixedPixelDecomposition)。
人们已经建立了多种模型用于混合像元的分解,这些模型包括:
线性模型,概率模型,几何光学模型,随即几何模型,模糊模型等。
将混合像元分解模型用于蚀变信息提取的目的是通过计算每个像元中各典型地物(如植被)的丰度,除去植被等干扰信息,为后续提取矿化蚀变信息提供可靠的基础数据。
刘成等(2003年)利用混合像元线性分解模型提取卧龙泉地区粘土蚀变信息取得了较好的效果。
他建立的混合像元线性分解模型为:
Ri
i=1,2,3,…n公式
(1)
公式
(2)
其中m代表地物类别的总数,n代表波段的总数;Ri代表像元在第i波段的灰度值。
Fj代表像元中第j类地物的丰度,Reij代表第j中地物在i波段的光谱反射值,ei是服从正态分布的随机噪声。
Fj为待求值,Ri和Reij为已知值,ei本文忽略不计。
当公式
(1)在公式
(2)的约束下求解完毕后,设某点植被的丰度为Ft,则清除植被信息后的像元中其他各地物的丰度应为
Fj=
,j=1,2,3…m,j≠t公式(3)
则消除植被影响后的第i波段的灰度值为
Ri-new=
公式(4)
确定哪种典型地物是植被后,就可以按照公式(3)和(4),对原始的图像进行“除植被”处理,得到新的、认为不含有植被信息的图像。
对于新的图像可以采用常规的蚀变信息提取方法来提取矿化蚀变信息。
5.1.6MPH技术
MPH技术(MaskPCAandHSI)是排除临边效应影响和提取矿化弱信息的一种数字图像处理技术。
该技术有机地组合了三种传统的数字图像处理方法:
掩膜技术(MASK)、主成分变换(PCA)以及弱信息色度与饱和度调整(HSI)。
掩膜技术就是去除遥感图像中的干扰信息(如水体、云、阴影等),掩膜后图像像元灰度值的均值有所下降,而标准差有较大提高。
将去除干扰信息的图像作主成分变换,即在信息总量守恒的前提下,利用线性变换的方法来实现去相关性。
由于所获各主分量之间不相关,故各主分量之间信息没有重复或冗余。
TM多波段数据通过PCA所获每一主分量常常代表某一特定的地质意义。
对做完主成分变换的彩色合成图像作从RGB空间到HIS空间的彩色空间变换。
HIS空间是采用H(色调)I(饱和度)S(亮度)来定义颜色。
H、S、I三者之间相关系数很小,对3个成分作增强处理信息量损失较小。
常用该方法进行遥感图像中色调定量解释,图像增强及含矿信息提取,多源遥感数据的融合,以及对地质信息中的岩性识别和构造解译。
5.2基于ETM+数据的蚀变信息提取
在基于ETM+数据的蚀变信息提取时主要采取主成分分析的方法,辅助波段比值,同时还结合了彩色空间变换,阈值分割,中值滤波等手段对研究区的矿化蚀变信息进行了提取,可以取得较好的效果。
5.2.1ETM数据检查
ETM各波段数据在全景中起止列数不一致,ETMl起始列数最左,ETM5终止列数最右。
为了获得精确的统计和处理结果,把东西两头数据不齐的像素去除,使之不参与PCA处理。
具体做法是通过乘法形成边框二值图像:
ETMl×ETM5(0,1,0,255)。
括弧中四个参数的意义是,从运算后的Min=0,Max≥l;拉伸为边框二值图像的Min=0,Max=255。
5.2.2掩膜生成
掩膜技术是指对混合像元中去除干扰信息的影响,使其不影响或者使其不参与后续的图像处理。
其原理为:
首先在对ETM+数字图像预处理的基础上,再进行比值处理、主成分分析等,然后选择一定的阈值圈定图像中的需要剔除的部分,并置这部分像元灰度值为0,其余的像元灰度值为1,即形成所谓的二值图像。
(1)阴影区
地形起伏常常遮挡阳光的照射,形成阴影区,阴影区可分为全阴影区和半阴影区,其间可有临界阴影区。
根据阴影区的反射光谱特征,采用(ETM7/ETMl) (2)植被掩膜 图5-1植被的波谱曲线图5-2ETM+数据植被掩膜 根据图5-1所示植被在红光波段具有强吸收,在近红外波段有强反射的特点,植被的去除采用了传统的比值植被指数(RVI)的方法(DNNIR/DNR),即ETM+4/ETM+3,此处取灰度值大于等于1的为植被覆盖区。 (3)水体掩膜 水体的反射率在整个波段范围内都很小,从蓝光段的15%降至红光段的2%,进入红外波段后几乎等于零。 影响水体反射率的主要因素是水的混浊度、水深、以及波浪起伏、水面污染、水中生物等。 在这里主要采用主成分分析的方法提取水体,对ETM+数据6个波段进行主成分分析,在主成份2中,水体信息以高亮度明显显示,对PC2选取一定的阈值进行分割后在进行图像二值化,得到水体的掩膜。 图5-4ETM+数据水体掩膜图5-5ETM+数据干扰信息掩膜图 为得到干扰信息综合掩膜图,对水体和植被掩膜图像相乘得到如图5-5所示掩膜图。 5.2.2铁染蚀变信息提取 根据铁蚀变异常信息提取的波谱依据,选取采用把ETM+6个波段组合进行主成分分析以提取铁蚀变异常信息。 因为铁氧化物的特征光谱信息集中在了ETM+1—4波段,在ETM+4和ETM+1波段有吸收峰,在ETM+3波段无特征吸收而呈高反射,判断铁染蚀变异常的依据是在第3波段的特征值最大。 对ETM+1-5和7波段应用掩膜做主成分分析,统计分析可以看出,PC4分量中暗色调部分表征了铁染信息。 5.2.3羟基蚀变信息提取 选取ETM+1、ETM+4、ETM+5、ETM+7共4个波段作为组合波段做主成分分析。 这是因为粘土类矿物(含羟基矿物)的特征光谱信息集中在ETM5和ETM+7波段,在ETM+7波段为特征吸收带,在
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