【摘 要】
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矿产资源作为一种不可再生资源,对我国的发展提供了重要物资,随着经济的快速发展,国家对矿产资源需求变得更加紧迫。遥感技术以其时效性强、使用成本低、观测面积广等优点被广泛用于地质找矿。围岩蚀变过程中总是伴随着矿物的产生,因此,利用遥感技术提取矿物蚀变信息成为了遥感找矿的有效方式。本论文以铁矿为研究对象,针对传统蚀变信息提取模型的缺点建立协同围攻策略灰狼算法优化SVM矿物蚀变信息提取模型,对围岩矿物蚀变
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矿产资源作为一种不可再生资源,对我国的发展提供了重要物资,随着经济的快速发展,国家对矿产资源需求变得更加紧迫。遥感技术以其时效性强、使用成本低、观测面积广等优点被广泛用于地质找矿。围岩蚀变过程中总是伴随着矿物的产生,因此,利用遥感技术提取矿物蚀变信息成为了遥感找矿的有效方式。本论文以铁矿为研究对象,针对传统蚀变信息提取模型的缺点建立协同围攻策略灰狼算法优化SVM矿物蚀变信息提取模型,对围岩矿物蚀变信息提取进行了详细的分析,主要研究内容如下:(1)查找研究区的地质资料,确定了研究区的蚀变矿物的类型,之后基于USGS波谱库,对相关的蚀变矿物进行重采样,得出了蚀变矿物的波段的吸收及反射特征,确定了铁离子矿物和羟基矿物的波段组合,进行了主成分变换,再根据蚀变矿物的吸收及反射情况,确定了其对应的主成分影像,并根据研究区的矿产地质图建立了矿物蚀变信息的训练样本。(2)以建立的训练样本数据为载体,使用BP神经网络法和SVM法进行对比实验,利用混淆矩阵法计算出BP神经网络和SVM两种分类法的分类效果,确定SVM分类方法的分类性能强于BP神经网络方法。(3)针对SVM分类器在选取参数上存在的问题和困难,本文提出了协同围攻策略灰狼算法优化SVM的蚀变信息提取模型(改进模型)。为了证明本文提出的蚀变信息提取模型的优越性,本文引用灰狼算法优化SVM的蚀变信息提取模型(传统模型)与之进行对比实验,利用这两种模型将第四系区域内的虚假信息分离开并提取出了铁矿区以及其他成矿带的真实信息,之后建立相关的测试样本,计算出改进模型和传统模型的铁染及羟基蚀变信息的提取精度。实验结果表明,本文提出的改进模型对铁染信息的总体精度和Kappa系数分别为97.68%和0.8540,对羟基蚀变信息的总体精度和Kappa系数分别为99.75%和0.9869,与传统模型相比,改进模型提取的蚀变信息精度较高,且与已知矿点的一致性较强。说明了本论文所提出的改进模型在矿物蚀变信息提取的有效性,为遥感找矿提供了一个新的方法和思路。
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