基于高光谱遥感的露天矿分层识别

作者：董元; 汪金花^*; 吴兵; 张恒嘉

来源：矿业研究与开发, 2020, 40(12): 164-168.

DOI：10.13827/j.cnki.kyyk.2020.12.031

• 露天矿
• 高光谱遥感
• 分层识别

露天矿的矿区环境是生态监控的重点区域。针对露天铁矿小区域目标精准提取的问题,以河北滦州地区的珠海一号OHS高光谱图像为数据源,建立了遥感分类与光谱识别相结合的露天矿区小目标分层识别的技术流程。遥感分类试验选取采用最大似然、马氏距离、最小距离和随机森林4种方法,对露天铁矿高光谱信息进行提取和对比分析;在优选的露天矿影像上提取端元光谱,结合铁矿区实测光谱进行光谱特征拟合,实测光谱与分类提取光谱拟合度高,结果精确度高,同时使用实测光谱进行光谱角匹配进一步识别。试验结果表明:在高光谱图像分类试验中,随机森林法分类的识别结果明显优于传统分类方法的识别结果,总体识别精度达到了89.6572%,其中矿业用地的识别精度达到了78.60%;在二次识别中,光谱角匹配识别有效地剔除了约8.49%的像元,提高露天矿识别的精确度。这种方法识别速度快,运算量小,可以为矿业环境遥感的实时快速监测提供新思路。

• 单位
  华北理工大学