CN119493965A 一种黏土型锂矿的勘探方法和装置 （云南大学）

本发明公开一种黏土型锂矿的勘探方法和有技术中黏土型锂矿勘探准确率低的问题。包2获取包含预设地区的地质资料、矿产资料和遥感影像数据；所述遥基于预设的正交化算法和预设的反正交化算法，对所述多光基于所述目标高分辨率多光谱地表反射率数据和所述地表地形地貌的离散化数学表基于所述黏土型锂矿的成矿理论、所述构造解译标志和所述控矿基于所述多光谱地表反射率数据和预设的全色波段光谱响应曲基于预设的正交化算法，对所述全色模拟地表反射率数据和所基于所述全色波段地表反射率数据，采用预设的反正交化算法对对所述初始高分辨率多光谱地表反射率数据进行特征强化，得到所述所述基于预设的正交化算法，对所述全色模拟地表反射率数据和所述将所述全色模拟地表反射率数据确定为第一将所述N个波段的反射率数据中第2个波段的反射率数据至第N个波段的反射率数据中;3;将所述全色波段地表反射率数据确定为所述目标正交分量空间中的第一个目标正交将所述目标正交分量空间中的第2个波段的反射率数据至第N个波段的反射率数据中;从所述多光谱地表反射率数据中提取出第一矿物信息和第二矿物信息，从所述高光谱地表反射率数据中提取出图像像元基于所述矿物异常信息的光谱特点，从预设的参考光谱库中选取出与将所述图像像元光谱向量和所述参考样本光谱;计算得到所述图像像元光谱向量和所述参考样本光谱向量之间相似度的数值；其中，从预处理后的多光谱地表反射率数据中分析得出与所述第一矿物信息对应的多个特4基于所述多个特征波段，对所述多个特征波段对应的反射率数据进行数针对所述降维后的地表反射率数据，采用预设的Spectrum_Area模型去除所述降维后基于波段比值法对所述富Fe硅酸盐矿物和所述富铁镁质矿物进根据所述黏土型锂矿的成矿理论、所述构造解译标志和所述控射率数据至少包括多光谱地表反射率数据和全色波段地融合模块，用于基于预设的正交化算法和预设的反正交化算建立模块，用于基于所述目标高分辨率多光谱地表反射率数据和提取模块，用于从所述光学地表反射率数据中提取出控矿要素；所5的水介质环境和适中的黏土化阶段是Li+在黏土矿物上富集的理想场所，容易形成高品位至少包括多光谱地表反射率数据和全色波段地表反基于所述目标高分辨率多光谱地表反射率数据和所述地表地形地貌的离散化数6将所述全色模拟地表反射率数据确定为第一将所述N个波段的反射率数据中第2个波段的反射率数据至第N个波段的反射率数;前正在处理的波段；j代表已经正交化的波段；(MS,GS)表示Msi和之间的内积；(GS,GS)表示自身的内积；;将所述全色波段地表反射率数据确定为所述目标正交分量空间中的第一个目标将所述目标正交分量空间中的第2个波段的反射率数据至第N个波段的反射率数7得到所述初始高分辨率多光谱地表反射率数从所述高光谱地表反射率数据中提取出图像像元将所述图像像元光谱向量和所述参考样本光谱;中，Ai为第i个图像像元光谱向量；Bi为第i个参考样本光谱向量；表示相似度的数值，量Bi的模；从预处理后的多光谱地表反射率数据中分析得出与所述第一矿物信息对应的多基于所述多个特征波段，对所述多个特征波段对应的反射率数据进行数据降维，针对所述降维后的地表反射率数据，采用预设的Spectrum_Area模型去除所述降基于波段比值法对所述富Fe硅酸盐矿物和所述富铁镁质矿物进8表反射率数据至少包括多光谱地表反射率数据和全色波段地表9米DEM数据是由ALOS的PALSAR传感器采集。该ALOS12.5米DEM数据水平及垂直精度可达12型DEM通过离散化的方法来表达地表地形地貌，即将连续的地表高程数据转换为网格化的X,Y）对应的高程。得例如60km宽幅的166个谱段的高光谱数据。ZY1_02D高光谱数据具有空间光谱分辨率高、假定多光谱地表反射率数据为(MS1,MS2,MS3,…,Msi,…,MSW}，其中，N从多光谱地表反射率数据中选取多个目标波段的地表反射从预设的全色波段光谱响应曲线中确定出每个目标波段,(如红、绿、蓝等)；是权重系数，通常根据PAN波段的光谱响应曲线进行设置(例如第2个波段的反射率数据至第N个波段的反射率数据中每个波段的反射率数据代入预设的在处理的波段；j代表已经正交化的波段；(MS,GS)表示Msi和Gsi之间的内积；(GS,GS)将全色波段地表反射率数据确定为目标正交分量空间中的第一目标正交化分量；量空间的第一个正交分分量PANsim而成为新的第化分量然后对目标正交分量空间剩余的多光谱波段（从第2个波段开始）进行逐步正交Gsf=PAN,i=1提供了高空间分辨率的信息，剩余分量提供了多光谱影像的光谱信光谱地表反射率数据。[0049]步骤140：基于目标高分辨率多光谱地表反射率数据和地表地形地貌的离散化数[0052]褶皱构造在遥感影像上表现为成层的地层条带或条纹的褶曲形态。图像上色调、[0055]步骤150具体可以包括：从多光谱地表反射率数据中提取出第一矿物信息和第二谱重采样至多光谱地表反射率数据波谱并生成基于多光谱地表反射率数据的矿物反射波对多个特征波段对应的反射率数据进行降维的目的是将各波段信息进行重新组ij表示矩阵Z中第i个样本在第j个特征上的标准化值；[0066]协方差矩阵是对称的，能够通过特征值分解得到一组特征值和Cv=入v（8）将原始数据X投影到选择的主成分方向上，从而得到降维后的地表反射率数据Y，Y=ZW(9)X[k]是信号在频域中的表示，x[n]是信号在时间域中的表示，N是信号的采样点band2+band5/band3)主要可用于解译地表出露的富Fe硅酸盐矿物的岩石。band指的是波段比band12/band13在一定程度上与SiO2含量表现出反比趋势，从而用于衡量地表岩石中[0087]在提取矿物异常信息的过程中，以上提取方法将单个图像元素的光谱视为n维空正交化算法，可以将遥感影像的多光谱波段的反射率数据和全色波段的反射率数据融合，融合后又进行了特征强化，这样的处理过程既然既保留了遥感影像的纹理特征与波谱特维后采用预设的Spectrum_Area模型去除降维后的地表反射率数据中的背景信息，得到待射率数据至少包括多光谱地表反射率数据和全色波段