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申请/专利权人：西昌学院
摘要：本发明公开了一种定量反演钍元素含量的方法，涉及遥感高光谱技术领域，包括如下步骤：采集若干样品；地物光谱仪样品进行多次测量，测量值经算数平均后作为样品的实际反射光谱数据；将实际反射光谱数据以纳米级间隔进行重采样；然后分别对经重采样得到多个光谱数据分别依次进行多种光谱变换处理；采用连续投影算法进行筛选，得到若干个特征波段；采用偏最小二乘回归进行模型建立反演模型；进行钍元素含量的定量计算。本发明对光谱数据进行了多种光谱变换处理，能够有效消除原始光谱中的噪声并有效增强光谱特征信息，同时采用连续投影算法进行特征波段筛选，有效消除冗余的波段信息，极大地减少了数据量，有效提高了运算效率和模型精度。
主权项：1.一种定量反演钍元素含量的方法，其特征在于，包括如下步骤:S1、在研究区采集若干矿石样品，并将其分成A、B两份样品，A份样品用于化学分析测试，B份样品用于室内高光谱测量；S2、利用电感耦合等离子体质谱法对步骤S1中处理得到的A份样品进行测定，得到A份样品中钍元素的含量；S3、使用地物光谱仪对步骤S1中处理得到的B份样品进行测量，测量多次，经算数平均后作为A份样品的实际反射光谱数据；S4、将步骤S3中的实际反射光谱数据以纳米级间隔进行重采样，选取多个光谱数据作为研究对象；S5、然后分别对步骤S4中经重采样得到多个光谱数据分别依次进行一阶导数处理、SG滤波处理、标准正态变量变换处理、多元散射校正处理、以及标准正态变量变换后再进行SG滤波处理；S6、对经过步骤S5处理的光谱数据采用连续投影算法进行筛选，得到若干个特征波段；S7、采用偏最小二乘回归进行模型建立，以步骤S6中筛选出的若干个特征波段作为自变量，钍元素含量作为因变量；S8、根据步骤S7中得到的拟合结果，选取决定系数较大和均方根误差较小的模型作为最终的反演模型；S9、根据步骤S8中筛选出的反演模型，基于面积性高光谱数据进行钍元素含量的定量计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西昌学院 一种定量反演钍元素含量的方法
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