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地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法
| 专利名称： | 地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法 |
| 摘要： | 本申请提供了一种地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法，本方法获取地表岩石的原始光谱数据；对原始光谱数据进行一阶微分处理；将微分后光谱数据进行小波包分解；根据分解后的光谱数据，采用反演模型确定三氧化二铁含量；反演模型中，将相关波段的反射率作为自变量，将三氧化二铁含量作为因变量。本方法对地表岩石的原始光谱数据进行一阶微分处理，然后将微分后光谱数据进行小波包分解，对分解后的光谱数据，通过将相关波段的反射率作为自变量，将三氧化二铁含量作为因变量的反演模型，确定三氧化二铁含量，进而定量地表岩石中三氧化二铁含量。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 申请人： | 吉林大学 |
| 发明人： | 杨长保;朱梦瑶;孟治国;王浩男 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 1900-01-20T00:00:00+0805 |
| 发布日期： | 1900-01-20T08:00:00+0805 |
| 申请号： | CN201911361066.2 |
| 公开号： | CN111122468A |
| 代理机构： | 北京易捷胜知识产权代理事务所(普通合伙) |
| 代理人： | 齐胜杰 |
| 分类号： | G01N21/31;G06F17/13;G;G01;G06;G01N;G06F;G01N21;G06F17;G01N21/31;G06F17/13 |
| 申请人地址： | 130012 吉林省长春市前进大街2699号 |
| 主权项： | 1.一种地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法，其特征在于，所述方法包括： S101，获取地表岩石的原始光谱数据； S102，对所述原始光谱数据进行一阶微分处理； S103，将微分后光谱数据进行小波包分解； S104，根据分解后的光谱数据，采用反演模型确定三氧化二铁含量； 所述反演模型中，将相关波段的反射率作为自变量，将三氧化二铁含量作为因变量。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S102之后，S103之前，还包括： 将所述微分后光谱数据进行去包络线处理； S103包括： 将去包络线处理后的光谱数据进行小波包分解。 3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，小波包分解中的小波包为序列{un(x)}； 其中，un(x)满足如下双尺度方程： gk＝(-1)kh1-k，gk为低通滤波参数，hk为高通滤波参数，n∈Z，Z为尺度空间集合，x为分解变量。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S104包括： 根据所述分解后的光谱数据，采用如下公式，进行enter线性回归分析，确定三氧化二铁含量： Y＝3.946-69.38*b46-92.41*b13+236.61*b50-97.57*b24-40.52*b183-176.84*b194-115.62*b195+175.93*b107-42.78*b27； 其中，Y为因变量，b46、b13、b50、b24、b183、b194、b195、b107、b27为自变量，b46对应分解后的光谱数据中第46波段的反射率，b13对应分解后的光谱数据中第13波段的反射率，b50对应分解后的光谱数据中第50波段的反射率，b24对应分解后的光谱数据中第24波段的反射率，b183对应分解后的光谱数据中第183波段的反射率，b194对应分解后的光谱数据中第194波段的反射率，b195对应分解后的光谱数据中第195波段的反射率，b107对应分解后的光谱数据中第107波段的反射率，b27对应分解后的光谱数据中第27波段的反射率。 5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S104包括： 根据去包络线处理后的光谱数据，采用如下公式，进行偏最小二乘法回归分析，确定三氧化二铁含量： LnY＝0.698+0.099*b12+0.097*b14-0.037*b15+1.435*b29-2.081*b46-3.957*b90-1.541*b96+1.759*b205+1.739*b211； 其中，Y为因变量，b12、b14、b15、b29、b46、b90、b96、b205、b211为自变量，b12对应分解后的光谱数据中第12波段的反射率，b14对应分解后的光谱数据中第14波段的反射率，b15对应分解后的光谱数据中第15波段的反射率，b29对应分解后的光谱数据中第29波段的反射率，b46对应分解后的光谱数据中第46波段的反射率，b90对应分解后的光谱数据中第90波段的反射率，b96对应分解后的光谱数据中第96波段的反射率，b205对应分解后的光谱数据中第205波段的反射率，b211对应分解后的光谱数据中第211波段的反射率。 6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述微分后光谱数据进行去包络线处理，包括： 根据如下公式对所述原始光谱数据进行去包络线处理： 其中，i为微分后光谱数据中的波长标识，λi为微分后光谱数据中第i个波段的波长，R(λi)为微分后光谱数据中第i个波段在吸收谷处的反射率，Rc(λi)为微分后光谱数据中第i个波段对应波长处包络线的值，R'(λi)为微分后光谱数据中第i个波段去包络线之后的光谱值。 7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述微分后光谱数据进行去包络线处理，包括： 根据如下公式对所述原始光谱数据进行去包络线处理： 其中，i为微分后光谱数据中的波段标识，λi为微分后光谱数据中第i个波段的波长，R(λi)为微分后光谱数据中第i个波段在吸收谷处的反射率，Rc(λi)为微分后光谱数据中第i个波段对应波长处包络线的值，RM(λi)为微分后光谱数据中第i个波段在吸收峰处的反射率，W(λi)为微分后光谱数据中第i个波段的吸收宽度，R'(λi)为微分后光谱数据中第i个波段去包络线之后的光谱值。 8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S102包括： 通过如下公式对所述原始光谱数据进行一阶微分处理： 其中，s为原始光谱数据中的波段标识，λs-1为原始光谱数据中第s-1个波段的波长，λs为原始光谱数据中第s个波段的波长，λs+1为原始光谱数据中第s+1个波段的波长，λs-1，λs，λs+1为相邻波段的波长，R1'(λs)为波长为λs的一阶微分光谱，R1(λs+1)为波长为λs+1的原始光谱数据在吸收谷处的反射率，R1(λs-1)为波长为λs-1的原始光谱数据在吸收谷处的反射率。 9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S102包括： 通过如下公式对所述原始光谱数据进行一阶微分处理： 其中，s为原始光谱数据中的波段标识，λs-1为原始光谱数据中第s-1个波段的波长，λs为原始光谱数据中第s个波段的波长，λs+1为原始光谱数据中第s+1个波段的波长，λs-1，λs，λs+1为相邻波段的波长，R1'(λs)为波长为λs的一阶微分光谱，R1(λs+1)为波长为λs+1的原始光谱数据在吸收谷处的反射率，R1(λs-1)为波长为λs-1的原始光谱数据在吸收谷处的反射率。 10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述反演模型的确定方法包括： S201，获取样本光谱数据； S202，将所述样本光谱数据以所有样本光谱数据的中心波长进行重采样； S203，将重采样后的样本光谱数据进行一阶微分处理； S204，对微分后的样本光谱数据进行去包络线处理； S205，将微分后的样本光谱数据进行小波包分解； S206，将去包络线处理后的样本光谱数据进行小波包分解； S205，根据重采样后的样本光谱数据、去包络线处理后的样本光谱数据、小波包分解后的样本光谱数据、小波包分解后的去包络线处理样本光谱数据，分别采用偏最小二乘法回归分析方法和enter线性回归分析方法，确定反演模型。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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