随着我国经济的快速发展ˋ我国对矿产资源的需求日益增大ˋ但是ˋ矿产资源的供应却不能及时的保障众所周知ˋ遥感技术能够有效的进行地物信息探测ˋ我国的高光谱成像系统的发展始于20世纪80年代中后期ˋ我国成像光谱仪的发展ˋ先后经历了多波段扫描仪成像光谱扫描光机扫面阵CCD探测器固态扫描阶段航空成像光谱仪获取的高光谱遥感图像ˋ具有光谱分辨力高波段众多ˋ能够获取地物精细的光谱特征曲线高光谱遥感极大的增强了遥感对地物的辨别能力利用高光谱遥感技术探测矿产资源是遥感技术应用的主要方向之一目前ˋ高光谱遥感蚀变矿物识别算法主要有两类ˋ一类是各种高光谱遥感匹配算法ˋ主要是通过计算未知矿物的光谱曲线与已知矿物光谱曲线的距离来识别矿物ˋ这种距离可以是欧氏距离马氏距离以及光谱角度等现如今ˋ运用比较广泛的高光谱遥感填图算法有光谱角度匹配ξSAM光谱相关系数匹配ξSCM光谱信息散度光谱波形匹配以及光谱特征拟合等另一类主要依赖于矿物成分的吸收特征ˋ研究表明ˋ具有稳定的矿物离子组合就一定具有稳定的矿物光谱吸收特征利于蚀变矿物的共生组合的光谱吸收特征来识别矿物分层识别谱系就是基于此种方法而建立的ˋ目前ˋ分层识别在地质找矿领域已经取得了有目共睹的成效ˋ而如何更好的利用矿物离子稳定的吸收特征来识别矿物仍然需要进一步的研究本文研究了高光谱遥感蚀变矿物的各种识别算法ˋ并在此基础上提出了一种新的高光谱遥感蚀变矿物识别算法—多特征自组织竞争网络分类识别算法ˋ本文提出的新的高光谱遥感蚀变矿物识别算法主要依赖于提取和分析蚀变矿物共生组合的光谱特征ˋ然后利用自组织竞争网络对这些光谱吸收特征加以分类识别本文最后一部分是对各种高光谱遥感蚀变矿物识别算法进行对比验证分析ˋ得出结论