(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221075261 1.6 (22)申请日 2022.06.28 (71)申请人 核工业北京地质研究院 地址 100029 北京市朝阳区小关东里十号 院 (72)发明人 张川　易敏　叶发旺　 (74)专利代理 机构 核工业专利中心 1 1007 专利代理师 陈丽丽 (51)Int.Cl. G06T 11/40(2006.01) G06T 11/20(2006.01) G06T 7/80(2017.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/77(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方 法 (57)摘要 本发明属于地球科学技术领域， 具体公开了 一种航空高光谱遥感影像快速矿物 填图方法， 包 括： 步骤(1)、 建立样本库； 步骤(2)、 空间信息提 取； 步骤(3)、 构建深度学习网络结构； 步骤(4)、 对搭建的深度学习模型进行训练； 步骤(5)、 根据 训练好的模型进行航空高光谱遥感影像矿物填 图。 本发明方法从影像上选取比较具有代表性的 蚀变矿物样本， 建立样本库， 然后利用pytorch框 架构建空谱结合卷积神经网络对样本库中的样 本进行训练， 评估模型的精度与鲁棒性， 最终实 现高光谱蚀变矿物智能填图， 具有高效性和可靠 性。 权利要求书2页 说明书7页 附图5页 CN 115115742 A 2022.09.27 CN 115115742 A 1.一种航空高光谱遥感影 像快速矿物填图方法， 其特 征在于， 所述方法包括以下步骤： 步骤(1)、 建立样本库； 步骤(2)、 空间信息提取； 步骤(3)、 构建深度学习网络结构； 步骤(4)、 对搭建的深度学习模型进行训练； 步骤(5)、 根据训练好的模型进行航空高光谱遥感影 像矿物填图。 2.根据权利要求1所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法， 其特征在于， 所 述步骤(1)中样本包括实测光谱样本和图像光谱样本 。 3.根据权利要求2所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法， 其特征在于， 所 述实测光谱样本的处理方法为： 采用地物光谱仪进行实地光谱数据测量， 对实测光谱进行 光谱分析及矿物归类， 并在航空影像上寻找对应的像素位置， 制作每种蚀变矿物类别的二 值影像标签图。 4.根据权利要求3所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法， 其特征在于， 所 述图像光谱样本的处理方法为： 对航空高光谱数据进 行处理， 获得反射率图像进 行填图， 对 填图结果进行逐像元光谱查证， 圈出每一类矿物在航空高光谱图像上 的范围， 制作每一类 矿物的二 值影像标签图。 5.根据权利要求4所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法， 其特征在于， 所 述步骤(1)具体为： 利用Python将实测光谱样本和图像光谱样本的二值影像文件和预处理 后的航空高光谱图像反射率一起读入进 行样本提取， 生成矩阵数据集， 即样 本库文件， 并按 照8 ∶2的比例划分为训练集和 测试集， 生成训练集文件和 测试集文件。 6.根据权利要求5所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法， 其特征在于， 所 述步骤(2)具体为： 根据步骤(1)已经获取各类蚀变矿物的影像标签图， 结合影像主成分分 析后空间信息提取的基础影像， 即第一主成分影像， 利用Python在第一主成分影像上提取 每个类别像素周围30*30窗口大小的空间信息， 作为步骤(1)提取光谱 数据集对应的空间信 息。 7.根据权利要求6所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法， 其特征在于， 所 述步骤(2)中空间信息提取基础影像的方法为： 基于Python语言实现主成分分析方法对影 像进行正向PC旋转， 用一个线性变换使数据方差达到最大， 变换后获取航空高光谱数据的 多个主成分影像， 从获取的各个主成分影像中选取方差最大的第一主成分影像作为空间信 息提取的基础影 像。 8.根据权利要求7所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法， 其特征在于， 所 述步骤(3)包括： 步骤(3.1)、 利用一维卷积神经网络对光谱信息进行 卷积与池化操作， 提取光谱特 征； 步骤(3.2)、 利用二维卷积神经网络对空间信息进行 卷积与池化操作， 提取空间特 征； 步骤(3.3)、 对提取的空间特 征与光谱特 征进行叠加融合； 步骤(3.4)、 利用全连接网络进行分类。 9.根据权利要求8所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法， 其特征在于， 所 述步骤(4)具体为： 利用Python读取并导入步骤(1)建立的样本库， 基于训练集对搭建的深 度学习模 型进行训练， 基于测试集进 行测试， 损失函数采用交叉熵函数， 计算训练精度和测权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115115742 A 2试精度或者损失， 通过观察测试精度和训练损失曲线， 选择最佳训练次数与模型参数， 最 终 得到模型参数， 保存 模型。 10.根据权利要求9所述的一种航空高光谱遥感影像快速矿物填图方法， 其特征在于， 所述步骤(5)具体为： 利用Python加载训练好的模 型文件， 同时利用Python批量读取需要处 理的航空高光谱影像， 输入模 型中， 得到每景影像的填图结果， 再通过gdal库对结果赋予地 理坐标并导出成图。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115115742 A 3