基于PLS模型的高光谱遥感地质岩性成分反演分析

发布时间：2021-08-27 11:19

　　以高光谱遥感数据为基础,采用偏最小二乘法（PLS）进行建模,对某地区出露玄武岩和花岗岩的岩性成分进行反演分析,结果表明:基于偏最小二乘法高光谱遥感地质岩性反演分析流程更加简便且精度较高,可为研究区地层岩性判别和矿产勘查提供借鉴。 

【文章来源】：矿山测量. 2020,48(06)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

研究区地理及地质概况

偏最小二乘法（Partial Least Square，简称PLS）是众多多元统计方法中的一种，可以对多因变量对多自变量的问题进行回归分析，是集多元线性回归、典型相关分析和主成分分析三种方法优缺点为一体的方法，通过建立变量数据组之间的回归模型，实现遥感数据的降维处理，其基本原理为：假设经ASD岩石样本数量为n个，岩石主量元素成分数为m，岩石样品在不同波段处的数据为p，分别构建标准化变量矩阵X和Y:

选定主成分个数之后，分别对玄武岩和花岗岩进行PLS建模分析，其中，玄武岩的ASD样本个数为26个，花岗岩的ASD样本个数为30个。通过建模分析分别获得研究区玄武岩和花岗岩的氧化物预测值和实测值的相关关系，如图3所示。从图中可以看到：玄武岩和花岗岩岩性成分的实测值和预测值的拟合度较高（拟合度R>0.8），其中，玄武岩采用PLS模型反演分析的岩性各氧化物成分含量平均拟合度达到0.91，花岗岩采用PLS模型反演分析的岩性各氧化物成分含量平均拟合度达到0.93，表明本文提出的PLS回归模型反演分析法具有较高的计算精度，可在实际地质勘探工程中予以合理应用；玄武岩的Si成分含量最高，约为50%左右，Ti成分含量最低，约为1%左右，花岗岩的Si成分含量最高，达到70%,Mg和Ti成分含量最低，仅为0.5%左右。4.3 岩性成分分布情况

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3366251