權利要求
1.一種基于AI探礦技術的遙感勘測圖像處理系統,其特征在于,包括遙感圖像處理中心,所述遙感圖像處理中心通信連接有圖像采集模塊、像元分組模塊、分組驗證模塊、光譜匹配模塊以及標準礦物光譜庫;
所述圖像采集模塊用于采集待識別區域的遙感圖像:采用傳感器獲取待識別區域的遙感圖像,對遙感圖像進行預處理操作得到處理圖像;處理圖像的基本單元為像元,每個像元中均存儲著像元所對應地面區域的光譜數據;
所述像元分組模塊用于對遙感圖像中的像元進行分組:獲取處理圖像中像元的光譜數據,根據像元的光譜數據將像元分為若干個像元組;
所述分組驗證模塊用于對像元分組的結果進行驗證:根據像元的光譜數據對像元的分組進行驗證,剔除不屬于像元組的像元并標記為獨立像元;
所述光譜匹配模塊用于將像元與標準礦物進行匹配:將處理圖像中的像元與標準礦物光譜庫進行匹配,匹配方法包括標準匹配和快速匹配;對獨立像元采用標準匹配,對像元組中的像元采用快速匹配。
2.根據權利要求1所述的一種基于AI探礦技術的遙感勘測圖像處理系統,其特征在于,預處理操作包括輻射校正、幾何校正以及噪聲去除;輻射校正的目的是消除因傳感器本身特性、大氣傳輸以及光照因素導致的輻射誤差;幾何校正的目的是糾正因地形起伏以及大氣折射因素引起的幾何形變;噪聲去除的目的是降低干擾并提高圖像質量。
3.根據權利要求2所述的一種基于AI探礦技術的遙感勘測圖像處理系統,其特征在于,光譜數據包括波段BDn以及波段BDn所對應的光譜反射率FSn,其中波段BDn為一段波長范圍[a,b],n為波段數。
4.根據權利要求3所述的一種基于AI探礦技術的遙感勘測圖像處理系統,其特征在于,根據光譜數據對像元進行分組的具體過程包括:
步驟一:對波段BDn的波長范圍[a,b]進行取平均值計算得到中間波長ZBn,將單個像元的所有中間波長ZBn與對應光譜反射率FSn的乘積結果進行求和計算得到該像元的光譜表現值BX;
步驟二:將處理圖像中的所有像元按照光譜表現值BX從大到小的順序進行排列得到像元序列;按照像元序列的先后順序依次計算相鄰兩個像元之間光譜表現值BX的差值并標記為光譜差值;
步驟三:將所有的光譜差值與預設的光譜差值閾值進行
聲明:
“基于AI探礦技術的遙感勘測圖像處理系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)