【摘 要】
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为了利用遥感影像进行更加精确的找矿预测,本文选择新疆东天山尾亚地区ASTER数据进行矿化蚀变信息提取方法研究。为了提高信息提取精度,本文提出了结合主成分分析(PCA)、多尺度分割和支持向量机(SVM)的遥感矿化蚀变信息提取方法。首先,分析ASTER数据的特征,选取各矿化蚀变信息的特征波段,对组合波段进行主成分分析,获得主分量图像;然后,对各主分量图像进行多尺度分割,并获得分割之后的均值图像;接着,
【机 构】
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长安大学地球科学与资源学院,西安710054;西安财经大学管理学院,西安710100;中国地质调查局西安地质调查中心,西安710054
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为了利用遥感影像进行更加精确的找矿预测,本文选择新疆东天山尾亚地区ASTER数据进行矿化蚀变信息提取方法研究。为了提高信息提取精度,本文提出了结合主成分分析(PCA)、多尺度分割和支持向量机(SVM)的遥感矿化蚀变信息提取方法。首先,分析ASTER数据的特征,选取各矿化蚀变信息的特征波段,对组合波段进行主成分分析,获得主分量图像;然后,对各主分量图像进行多尺度分割,并获得分割之后的均值图像;接着,提取训练样本,利用SVM对训练样本进行训练,采用试验方法求得最优核参数和松弛变量,构造最优SVM模型;最
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