可見(jiàn)光—近紅外光譜礦物信息提取預(yù)處理技術(shù)

摘 要：地物光譜特征研究是高光譜圖像處理的基礎(chǔ)，受觀測(cè)環(huán)境的影響，野外測(cè)量的光譜數(shù)據(jù)中包含有噪聲，不利于光譜礦物信息提取工作的進(jìn)行。本文從光譜礦物信息提取的角度出發(fā)，探討出一套光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理流程。比較了小波降噪和Savitzky-Golay降噪的優(yōu)缺點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)表明，Savitzky-Golay方法更適合光譜降噪處理。在實(shí)際應(yīng)用中，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前常用包絡(luò)線算法存在一些局限性，在此基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的包絡(luò)線算法。

關(guān)鍵詞：光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理 光譜降噪 包絡(luò)線算法

中圖分類號(hào)：P631 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2014）08（a）-0004-03

Abstract： Research on spectral characteristics was the basis of hyperspectral image processing， due to the influence of the environment， spectral data contained the noisy， it was not conducive to the work of spectral minerals information extraction. From the viewpoint of spectrum minerals information extraction， this paper discussed a set of spectral data pretreatment process. Compared the advantages and disadvantages of the wavelet and Savitzky - Golay noise reduction， and experiments showed that the Savitzky - Golay method was more suitable for spectrum noise reduction processing. In practice， found the current commonly envelope algorithm had some limitations， on this basis， gave out an improved envelope algorithm.

Key Words：Spectral Data Preprocessing； Noise Reduction；Envelope Algorithm

地物波譜技術(shù)地質(zhì)行業(yè)中的應(yīng)用，起源于20世紀(jì)60年代[1]。物質(zhì)對(duì)電磁波輻射能量的吸收引發(fā)離子能級(jí)的躍遷，從而產(chǎn)生光譜吸收特征，不同巖石礦物組成不同，而礦物是由金屬陽(yáng)離子和陰離子基團(tuán)組合而成，這就為利用地物波譜技術(shù)提取識(shí)別巖石礦物提供了理論依據(jù)。然而，實(shí)際測(cè)量中所處的環(huán)境條件較為復(fù)雜，除儀器噪聲和大氣水汽吸收的影響外，巖石的風(fēng)化程度以及巖石和周圍土壤中有機(jī)質(zhì)產(chǎn)生的光譜“淬火效應(yīng)”[2～3]，都對(duì)光譜吸收和反射強(qiáng)度具有一定強(qiáng)度的壓抑。因此，須要對(duì)測(cè)量光譜進(jìn)行預(yù)處理，達(dá)到消除儀器噪聲、水汽吸收和特征增強(qiáng)的目的，為巖石礦物信息提取提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源。

1 光譜預(yù)處理技術(shù)

1.1 光譜絕對(duì)反射率轉(zhuǎn)換

常用的野外地物光譜儀（如ASD，HR-768）輸出的地物光譜數(shù)據(jù)為相對(duì)反射率數(shù)據(jù)，而進(jìn)行巖礦蝕變信息提取與分析時(shí)，常用USGS參考光譜庫(kù)中的數(shù)據(jù)為絕對(duì)反射率數(shù)據(jù)。

1.2 光譜噪聲去除

常用的地物光譜噪聲去除方法有：小波變換[4]、傅里葉變換、Savitzky-Golay等，在此，對(duì)常用的小波變換和Savitzky-Golay方法進(jìn)行對(duì)比分析。

小波變換是一種新型的信號(hào)處理方法，可以將信息在時(shí)間域和頻率域進(jìn)行處理[5～6]，對(duì)含有噪聲的數(shù)據(jù)逐級(jí)分解從而達(dá)到分離噪聲的目的，被譽(yù)為數(shù)學(xué)上的顯微鏡。

小波變換對(duì)變化幅度不大，上下擺動(dòng)不劇烈的數(shù)據(jù)，小波變換能較好地去除毛刺現(xiàn)象，使數(shù)據(jù)細(xì)微處變得平滑的基礎(chǔ)上更多地保存了原光譜信息。但對(duì)上下擺動(dòng)幅度大的數(shù)據(jù)，小波變換基本上保留了其數(shù)據(jù)，降噪效果不理想（圖1）。

Savitzky-Golay平滑是一種優(yōu)秀的噪聲處理方法，根據(jù)最小二乘法原理采用多項(xiàng)式近似法，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)作平均化計(jì)算，使誤差重新分配，達(dá)到降低數(shù)據(jù)噪聲的目的[4]。其特點(diǎn)是需要選擇不同的奇數(shù)平滑級(jí)數(shù)。以5點(diǎn)為例說(shuō)明其處理過(guò)程：

取第1～5數(shù)據(jù)點(diǎn)的反射率平均值作為第3個(gè)點(diǎn)反射率；取第2～6數(shù)據(jù)點(diǎn)的反射率平均值作為第4個(gè)點(diǎn)的反射率；取第3～7數(shù)據(jù)點(diǎn)反射率平均值作為第5個(gè)點(diǎn)的反射率；依次類推······

實(shí)驗(yàn)表明，Savitzky-Golay方法光譜平滑方法較大程度的抑制了光譜噪聲，特別是對(duì)儀器噪聲有較好的降噪效果，很好地保存了光譜整體形態(tài)（圖2）。這種方法將光譜各數(shù)據(jù)點(diǎn)處于同一置信水平進(jìn)行處理，并不考慮吸收峰與吸收谷處數(shù)據(jù)點(diǎn)的差別。這種平滑方法對(duì)系統(tǒng)和環(huán)境噪聲較為敏感，對(duì)其有很好地抑制作用，所取級(jí)數(shù)愈高，信噪比的改善程度逾大，但光譜特征峰變形也愈嚴(yán)重，峰值位移也愈大，一定程度上降低了光譜分辨率。因此，選擇適當(dāng)?shù)钠交?jí)數(shù)優(yōu)為重要。此外，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，相對(duì)提高光譜分辨率，在減少噪聲的同時(shí)可以最大可能地保留有用信息。

1.5 包絡(luò)線去除歸一化

由于礦物信息在光譜曲線中屬于弱信息，許多礦物光譜特征波段較為集中，直接從中提取礦物光譜特征不便于計(jì)算與區(qū)分，需要對(duì)光譜曲線進(jìn)行處理以突出光譜的吸收特征。包絡(luò)線去除是一種比較常見(jiàn)、有效的光譜特征增強(qiáng)處理方法，將光譜反射率歸一化到0～1.0，光譜的吸收特征也歸一到一個(gè)一致的光譜背景上，有利于和其它光譜曲線進(jìn)行特征參數(shù)值的比較。

常用包絡(luò)線算法存在一定缺陷：容易造成包絡(luò)線節(jié)點(diǎn)選取的遺漏或錯(cuò)誤；沒(méi)有考慮首尾兩點(diǎn)附近的點(diǎn)是否為包絡(luò)線節(jié)點(diǎn)，容易造成首尾處的包絡(luò)線與曲線交叉（見(jiàn)圖4）；未考慮極值點(diǎn)之間還有包絡(luò)線節(jié)點(diǎn)的情況，容易漏點(diǎn)，造成包絡(luò)線與光譜曲線相交的情況出現(xiàn)（圖4點(diǎn)p）。

2 結(jié)論

光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理為光譜礦物信息提取提供可靠的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源，是提取信息準(zhǔn)確性的有利保障。本文詳細(xì)論述了一套光譜數(shù)據(jù)處理流程，包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)噪聲去除、包絡(luò)線歸一化。實(shí)驗(yàn)表明，Savitzky-Golay方法其算法簡(jiǎn)單易用，對(duì)光譜噪聲的抑制效果好于小波變換。針對(duì)常用包絡(luò)線算法的一些缺陷，提出了一種改進(jìn)的包絡(luò)線算法，在實(shí)際應(yīng)用中取得了較好的效果。

參考文獻(xiàn)

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