摘要: 蚀变矿物信息提取是高光谱遥感在地质方面的重要应用,如何快速精确地进行蚀变矿物信息提取一直是一个难点.随机森林是近年来发展起来的一种新算法,在分类与回归方面具有优异的表现.但蚀变矿物信息提取不同于一般的遥感分类,针对这一算法在高光谱蚀变矿物信息提取中的适用性问题,提出了一种将随机森林算法与光谱角匹配技术相结合的提取方法.实验中通过光谱角匹配选取训练样本,然后构建随机森林分类模型,并利用美国内华达州Cuprite铜矿区的AVIRIS高光谱影像提取了明矾石与高岭石2种矿物的分布分范围,获得了较好的效果.
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