利用高光谱遥感绘制铝土矿床分布图

"这篇论文详细探讨了如何利用高光谱遥感技术绘制富铝红土矿床图。研究地点位于印度奥里萨邦的科拉普特特地区，通过辐射校正的一级数据获取反射光谱，以识别和区分频谱相近的特征。在进行大气校正模型FLAASH处理前，先对数据集进行了预处理，特别是针对容易产生噪声的频带进行了局部去条纹处理。应用3*3局部均值滤波器改善受影响频段的图像质量。" 研究中，光谱特征被提取自处理后的数据，然后与该地区的卫星图像关联，以便确定每个特征的空间分布，从而生成矿物丰度图。为了评估地图的准确性，研究人员使用了代表性的地质单位作为训练集。在ENVI软件中，通过N维可视化工具收集端成员，包括红土、铝土矿、富含铁和二氧化硅的红土铝土、冲积层和森林等，这些是根据地质学理解及反射图像分析选定的最终成员。 在多种映射技术中，如线性光谱解混、混合调相匹配滤波、光谱特征拟合和光谱角映射器，被用来生成矿物丰度的最终分类图。结果证明，高光谱遥感数据能有效地识别和描绘出铝土矿和相关的水热变质矿石，这为地质勘探提供了有力的工具。这项技术有望在未来的矿产资源勘查和环境监测等领域得到更广泛的应用。 论文发表在《国际地球科学期刊》(International Journal of Geosciences)2018年第九卷，第93-105页，由M.J. Ratnakanth Babu、E.N. Dhanamjaya Rao、Lalitha Kallempudi和Das Iswar Chandra共同撰写。该研究强调了高光谱遥感在地球科学领域的潜力，特别是在复杂地质环境中对矿产资源的探测和制图方面。