CN111141708B - 一种岩石高光谱图像数据增强方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于地质勘查领域，具体涉及一种岩石高光谱图像数据增强方法，该方法包括以下步骤：步骤(1)采集高光谱图像中有地面岩石分析测试验证的像元光谱为数据增强的样本；步骤(2)计算出每种矿物端元的光谱反射率x；步骤(3)计算每种矿物端元的单次散射反照率；步骤(4)计算混合矿物的单次散射反照率；步骤(5)将步骤(4)构建的混合矿物光谱转换为图像中的光谱反射率；步骤(6)将不同角度的混合矿物光谱反射率进行合并，制作数据增强后的岩石高光谱图像。本发明针对花岗岩、碳酸岩等岩石光谱做过大量实验研究，构建可用于深度学习的光谱样本数据集，适用性较强，对于其他地物的识别和分析工作也具有借鉴意义。

Description

一种岩石高光谱图像数据增强方法
技术领域
本发明属于地质勘查领域，具体涉及一种岩石高光谱图像数据增强方法。
背景技术
利用高光谱技术对地表矿物含量的精确反演对于地质调查和矿产勘查具有 重要作用。虽然已有许多基于模型和机器学习的方法应用与高光谱矿物识别和 含量评估，但是，由于受非线性混合，传感器噪声，大气、地形等因素影响， 传统的反演模型不可避免的带来了误差。而随着深度学习的广泛应用，深度神 经网络作为非线性的分析方法已经大量应用于矿物光谱分析，但是目前的应用 存在的主要问题是可用于训练的数据较少，深层的神经网络需要大量已知成分 的光谱样本数据，过少的样本数据容易使网络陷入局部最优解和过拟合的现象。
因此，需要根据岩石矿物光谱的机理和反演特征，建立可以快速、准确进 行岩石高光谱数据增强方法，构建可用于深度学习的光谱样本数据集。
发明内容
本发明的目的在于提供一种岩石高光谱图像数据增强方法，构建可用于深 度学习的光谱样本数据集。
实现本发明目的的技术方案：
一种岩石高光谱图像数据增强方法，该方法包括以下步骤：
步骤(1)采集高光谱图像中有地面岩石分析测试验证的像元光谱为数据增 强的样本，并标识出每条光谱所对应的矿物组合、矿物端元及其所占含量；
步骤(2)基于不同端元下的二维散点图，搜索散点图的端点，计算出每种 矿物端元的光谱反射率x；
步骤(3)根据Hapke模型计算每种矿物端元的单次散射反照率；
步骤(4)采用线性混合模型，计算混合矿物的单次散射反照率；
步骤(5)根据Hapke模型，通过设置不同的入射角和出射角，将步骤(4) 构建的混合矿物光谱转换为图像中的光谱反射率；
步骤(6)将不同角度的混合矿物光谱反射率进行合并，按照图像的像元大 小和排列顺序，制作数据增强后的岩石高光谱图像，同时标注出每个像元的矿 物组合、矿物端元及其所占含量。
所述的步骤(2)采用纯净像元指数的方法PPI。
所述的步骤(3)中按照传感器和太阳均垂直向下，入射角余弦值和出射角 余弦值都设为1。
所述的步骤(3)中采用的公式为：
Figure BDA0002349438720000021
其中：ω为所求的单次散射反照率，x为步骤2求出的端元光谱反射率。
所述的步骤(4)中利用蒙特卡洛随机数法生成矿物丰度矩阵y∈RK，K 是矿物端元的个数，将端元矿物单次散射反照率构建为波段和矿物端元的矩阵， 采用线性混合模型，计算出混合矿物的单次散射反照率。
所述的步骤(4)中采用的公式为：
r＝Ay (2)
其中：A∈XM×K为矿物单次散射反照率矩阵，M是波段数，K是矿物端元 数。
所述的步骤(5)中采用的公式为：
Figure BDA0002349438720000031
其中：Xm为所求的混合光谱反射率，μ0入射角余弦值，μ出射角余弦值，r 为单次散射反照率，设置不同μ0和μ的值，获得不同角度的混合矿物光谱反射 率。
本发明的有益技术效果在于：
本发明提出的基于Hapke模型的岩石高光谱图像数据增强方法，针对花岗 岩、碳酸岩等岩石光谱做过大量实验研究，构建可用于深度学习的光谱样本数 据集，适用性较强，对于其他地物的识别和分析工作也具有借鉴意义。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步详细说明。
本发明提供了一种岩石高光谱图像数据增强方法，该方法具体包括以下步 骤：
(1)选择甘肃北山柳园2015年获取的航空高光谱数据，根据7个地面采 样点，在图像中选取地面点对应的像元，并根据分析测试结果，标识出每条光 谱所对应的矿物组合、矿物端元及其所占含量，主要包括石英、绿泥石、白云 母和碳酸盐四种矿物。
(2)采用纯净像元指数的方法(PPI)，参考矿物光谱库的标准光谱，从岩 石光谱中计算出石英、绿泥石、白云母和碳酸盐矿物端元的光谱反射率，获得 白云母反射率数据Smus，方解石反射率数据Scal，白云石反射率数据Sdol，长石 反射率数据Sort。
(3)根据公式(1)，计算石英、绿泥石、白云母和碳酸盐矿物矿物端元的 单次散射反照率。x为石英、绿泥石、白云母和碳酸盐端元光谱反射率，计算出 四种端元光谱的单次散射反照率ωcal，ωmus，ωdol，ωort。
Figure BDA0002349438720000041
其中：ω为所求的单次散射反照率，x为矿物端元光谱反射率。
(4)根据7个地面采样点的矿物组合，4个端元矿物单次散射反照率，每 个地面采样点对应的矿物组合增强光谱数为n＝10000。根据矿物丰度的约束条 件：端元丰度之和为1和丰度是非负的，利用蒙特卡洛随机数法生成7×10000 矿物丰度矩阵y，石英、绿泥石、白云母和碳酸盐端元单次散射反照率构建矿物 单次散射反照率矩阵A∈XM×K为矿物单次散射反照率矩阵，M＝101是波段数， K＝4是矿物端元数。采用线性混合模型公式r＝Ay，计算出70000个混合矿物 的单次散射反照率r。
(5)转换光谱单次散射反照率为光谱反射率，将通过矿物丰度扩展增强的 混合矿物单次散射反照率数据转换为图像中的光谱反射率。并在此转换公式中， 通过对不同角度的设置，进一步增强。设置μ0入射角为0-10度，μ出射角为0 度。
Figure BDA0002349438720000042
其中：Xm为所求的混合光谱反射率，μ0入射角余弦值，μ出射角余弦值，r 为单次散射反照率。
设置10个不同μ0值，获得了10个不同角度的混合矿物光谱反射率数据集， 每个集合有70000条光谱。
(6)将10个不同角度的混合矿物光谱反射率数据集进行合并，构建了 700000个光谱数据集，按照图像的像元大小和排列顺序，制作数据增强后的岩 石高光谱图像，同时标注出每个像元的矿物组合、矿物端元及其所占含量。
上面结合实施例对本发明作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施例， 在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前 提下作出各种变化。本发明中未作详细描述的内容均可以采用现有技术。

Claims (5)

1.一种岩石高光谱图像数据增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤（1）采集高光谱图像中有地面岩石分析测试验证的像元光谱为数据增强的样本，并标识出每条光谱所对应的矿物组合、矿物端元及其所占含量；
步骤（2）基于不同端元下的二维散点图，搜索散点图的端点，计算出每种矿物端元的光谱反射率x；
步骤（3）根据Hapke模型计算每种矿物端元的单次散射反照率；
所述的步骤（3）中采用的公式为：
Figure 443554DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中：ω为所求的单次散射反照率，x为步骤(2)求出的矿物端元光谱反射率；
步骤（4）采用线性混合模型，计算混合矿物的单次散射反照率；
步骤（5）根据Hapke模型，通过设置不同的入射角和出射角，设置入射角为0-10度，出射角为0度，将步骤（4）构建的混合矿物的单次散射反照率转换为图像中的光谱反射率；所述的步骤（5）中采用的公式为：
Figure 95115DEST_PATH_IMAGE002
（3）
其中：
Figure 609273DEST_PATH_IMAGE003
为所求的混合矿物光谱反射率，μ0为入射角余弦值，μ为出射角余弦值，r为单次散射反照率，设置不同μ0和μ的值，获得不同角度的混合矿物光谱反射率；
步骤（6）将不同角度的混合矿物光谱反射率进行合并，按照图像的像元大小和排列顺序，制作数据增强后的岩石高光谱图像，同时标注出每个像元的矿物组合、矿物端元及其所占含量。
2.根据权利要求1所述的一种岩石高光谱图像数据增强方法，其特征在于：所述的步骤（2）采用纯净像元指数的方法PPI。
3.根据权利要求2所述的一种岩石高光谱图像数据增强方法，其特征在于：所述的步骤（3）中按照传感器和太阳均垂直向下，入射角余弦值和出射角余弦值都设为1。
4.根据权利要求1所述的一种岩石高光谱图像数据增强方法，其特征在于：所述的步骤（4）中利用蒙特卡洛随机数法生成矿物丰度矩阵y∈RK ，K是矿物端元的个数，将矿物端元单次散射反照率构建为波段和矿物端元的矩阵，采用线性混合模型，计算出混合矿物的单次散射反照率。
5.根据权利要求4所述的一种岩石高光谱图像数据增强方法，其特征在于：所述的步骤（4）中采用的公式为：
r = Ay （2）
其中：A∈XM×K为矿物单次散射反照率矩阵，M是波段数，K是矿物端元数，r为单次散射反照率。
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基于Hapke模型的矿物红外发射光谱随粒度与发射角的变异规律;闫柏琨等;《地球科学(中国地质大学学报)》;20091115(第06期);第946-954页 *
基于单次散射反照率的矿物高光谱稀疏解混;林红磊等;《遥感学报》;20160125(第01期);第53-61页 *
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