基于光谱和纹理的SVM矿化蚀变信息提取研究

• 作者: 刘江龙 戴塔根 杨自安 薛云 邹林
• 来源期刊: 地质找矿论丛
• 学科: 地球科学
• 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
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 遥感地质
• 页码范围: 254-259
• 页数: 6页
• 分类号: P627
• 字数: 5226字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴塔根	中南大学地学院	200	2568	27.0	37.0
2	薛云	中南大学地学院	13	65	4.0	7.0
6	刘江龙	中南大学地学院	12	124	7.0	11.0
7	杨自安		1	3	1.0	1.0
8	邹林		2	6	2.0	2.0