基于光谱和纹理的SVM矿化蚀变信息提取研究

• 作 者: 薛云 戴塔根 杨自安 邹林 刘江龙
• 机 构: 中南大学地学院,湖南城市学院,有色地质调查中心
• 出 处: 地质找矿论丛
• 发表日期: 2008年3期
• 关键词: 支持向量机 矿化蚀变 光谱特征 纹理特征 析界日地区 青海省 support vector machine alteration spectrum tex

针对传统矿化信息提取方法单一，利用光谱或纹理、信息量相对较少、需要大量样本的缺陷，利用基于光谱和纹理的支持向量机（SVM）原理，建立矿化信息提取模型。选择青海泽库县析界日地区作为典型研究区。首先提取研究区光谱和纹理信息，选取训练样本；然后求解最优超平面，进而确定决策函数；最后泛化推广识别其他待识别的样本。通过所提取的遥感蚀变异常信息与重砂异常点叠加分析，叠加基本吻合；从野外实地验证来看，均发现了不同程度的矿化现象，并指出了5个重点异常区。