【摘 要】
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着力于充分利用遥感数据的时空特性及软件的智能开发,使在矿物识别中能获得事半功倍的效果。基于ASTER数据在可见光、近红外及热红外波段上的分布特性,利用USGS、JHU、ASU波
【机 构】
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吉林大学地球探测科学与技术学院,吉林建筑工程学院
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着力于充分利用遥感数据的时空特性及软件的智能开发,使在矿物识别中能获得事半功倍的效果。基于ASTER数据在可见光、近红外及热红外波段上的分布特性,利用USGS、JHU、ASU波谱库提供的矿物光谱,针对不同矿物类型的提取设计了特定的矿物识别模式。针对上述识别模式对ENVI进行二次开发利用,方便迅速地对内蒙古萨麦地区进行了矿物填图。研究结果表明:ASTER数据在识别矿物及矿物分类填图中展现出了优良的数据特性。ENVI二次开发功能强大,快捷有效。通过野外的勘探证实,分类效果良好。
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