【摘 要】
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广袤的大洋海底蕴藏着丰富的矿产资源。近年来,随着多金属结核、热液硫化物等矿产资源战略地位的不断提高,国内外愈加重视海洋矿产勘探工作。高光谱成像技术将光谱技术和成像技术结合在一起,具有“图谱合一”的特点,可以同时获取目标的空间信息和光谱信息。将这项技术扩展到水下场景,能够为水下矿产探测应用提供一个新的选择。本论文面向水下高光谱成像技术在海洋矿产探测方面的需求,开展了水下高光谱成像系统研究和基于高光谱
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广袤的大洋海底蕴藏着丰富的矿产资源。近年来,随着多金属结核、热液硫化物等矿产资源战略地位的不断提高,国内外愈加重视海洋矿产勘探工作。高光谱成像技术将光谱技术和成像技术结合在一起,具有“图谱合一”的特点,可以同时获取目标的空间信息和光谱信息。将这项技术扩展到水下场景,能够为水下矿产探测应用提供一个新的选择。本论文面向水下高光谱成像技术在海洋矿产探测方面的需求,开展了水下高光谱成像系统研究和基于高光谱图像的矿物分类识别研究。详细研究内容如下:1、从高光谱成像仪主要部件的选型与装配、水密耐压壳体结构方案的确定以及图像采集应用程序的开发等方面开展工作,完成了一套适用于水下环境的推扫型高光谱成像系统。该系统在400-800nm的工作波长范围内的光谱分辨率优于5nm,在水下1.5 m成像距离处沿狭缝方向和推扫方向分别可分辨1 mm和2 mm的目标,耐压深度为5000 m级,可以满足大深度水下高光谱探测的要求。2、以4种常见岩石以及两组从深海采集的锰结核矿石作为研究对象,在实验室水箱的模拟水下环境中实现了高光谱图像数据的采集并可从中提取出矿物样品的反射光谱。对比发现,部分矿物样品水下的反射光谱会发生变化,其在系统工作波长范围内均低于空气中的反射光谱曲线。3、基于光谱角制图（Spectral Angle Mapper,SAM）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）两种监督分类方法进行了不同矿物间的分类研究。结果表明,SAM和SVM-RBF（Radial Basis Function,径向基函数）均能实现矿物的分类,但SAM分类的精度低于SVM-RBF。4、基于不同核函数的SVM对两组不同地点采集的锰结核样品进行分类研究。相比于RGB图像,高光谱图像可以得到更好的分类结果,这两组锰结核样品各分类精度指标都超过60%。采用线性核函数时,单一锰结核类别的制图精度和用户精度可分别达到 88.05%和 96.9%。综合以上分类研究的结果,本文初步验证了水下高光谱成像在水下矿产探测中进行识别应用的可行性。
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