高光譜遙感的地質(zhì)應用很大程度上要依賴于相關(guān)的信息處理、分析方法與技術(shù)的進展，這些方法一方面要借助于一般的信息處理、分析技術(shù)及相關(guān)的數(shù)學方法，同時也要緊密結(jié)合地質(zhì)應用本身的特點。因此，高光譜地質(zhì)應用的技術(shù)具有其獨特的特點。在此，將從幾個主要的方面對高光譜地質(zhì)應用的主要技術(shù)進行概括。

（1）光譜微分技術(shù)（spectralderivative）：光譜微分技術(shù)包括對反射光譜進行數(shù)學模擬和計算不同階數(shù)的微分(差分)值，以確定光譜彎曲點和最大最小反射率的波長位置。光譜微分強調(diào)曲線的變化和壓縮均值影響。一般認為，可用一階微分去除部分線性或接近線性的背景、噪聲光譜對目標光譜（須為非線性的）的影響。

（2）光譜匹配技術(shù)（spectralmatching）：光譜匹配技術(shù)包括圖像光譜對參考光譜的匹配，或圖像光譜與光譜庫的比較，以求出它們之間的相似性或差異性。

CCSM（crosscorrelogramspectralmatching）交叉相關(guān)光譜匹配考慮圖像光譜和參考光譜之間的相關(guān)系數(shù)、偏度和相關(guān)顯著性標準。通過計算圖像光譜（包括測試光譜）和參考光譜（實驗室或已知像元光譜）在不同光譜位置的交叉相關(guān)系數(shù)，繪制交叉相關(guān)曲線圖。

（3）混合光譜分解技術(shù)（spectralunmixing）：這類技術(shù)主要分析光譜數(shù)據(jù)以確定在同一像元內(nèi)不同成分（目標）所占的比例或識別在已知端元組分（endmember）分析中其它的組分。由于圖像分辨率的限制，圖像中存在大量的混合像元?；旌舷裨纸饧夹g(shù)就是提取像元中不同地物類別（端元組分）豐度的方法。已被廣泛應用于許多地質(zhì)制圖中。

此外，光譜吸收指數(shù)（Spectralabsorptionindex）可進行高光譜遙感圖像處理和識別光譜吸收特征，也可進行混合光譜的分解。

（4）光譜分類技術(shù)(spectralclassification)：在高光譜遙感的地質(zhì)應用中，光譜分類技術(shù)也很重要，可用于有關(guān)礦物成分或巖性的識別與制圖。主要的方法包括傳統(tǒng)的最大似然方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法、支持向量機方法和光譜角制圖方法（SpectralAngelMap-per,SAM）。

（5）光譜特征提取（spectralfeatureextraction）：特征是對象所表現(xiàn)出來的各種屬性和特點。這里的特征提取包括：按照一定的準則直接從原始空間中選出一個子集，即波段選擇；另一類是在原始特征空間和新特征空間之間找到某種映射關(guān)系，在新特征空間中選擇子集（子空間）。

（6）模型方法（modeling）：即基于礦物和巖石的散射和吸收光譜性質(zhì)模擬反射光譜的各種模型方法，是從物理原理入手、從本質(zhì)上理解認識巖石礦物光譜的物理機制與物理過程，建立光譜數(shù)學物理模型，識別并定量提取巖石礦物信息。

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