基於近紅外成像高光譜技術的岩石光譜隨水滲入時間的變化研究

基於近紅外成像高光譜技術的岩石光譜隨水滲入時間的變化研究

江蘇雙利合譜科技有限公司-黃宇

　　一、測試原理及方法：

　　高gao光guang譜pu成cheng像xiang技ji術shu是shi近jin二er十shi年nian來lai發fa展zhan起qi來lai的de基ji於yu非fei常chang多duo窄zhai波bo段duan的de影ying像xiang數shu據ju技ji術shu
，其qi最zui突tu出chu的de應ying用yong是shi遙yao感gan探tan測ce領ling域yu

，並bing在zai越yue來lai越yue多duo的de民min用yong領ling域yu有you著zhe更geng大da的de應ying用yong前qian景jing。它ta集ji中zhong了le光guang學xue、光電子學、電子學、信息處理、計算機科學等領域的先進技術
，是傳統的二維成像技術和光譜技術有機的結合在一起的一門新興技術。

　　高光譜成像技術的定義是在多光譜成像的基礎上
，在從紫外到近紅外（200-2500nm）的(de)光(guang)譜(pu)範(fan)圍(wei)內(nei)，利(li)用(yong)成(cheng)像(xiang)光(guang)譜(pu)儀(yi)
，在(zai)光(guang)譜(pu)覆(fu)蓋(gai)範(fan)圍(wei)內(nei)的(de)數(shu)十(shi)或(huo)數(shu)百(bai)條(tiao)光(guang)譜(pu)波(bo)段(duan)對(dui)目(mu)標(biao)物(wu)體(ti)連(lian)續(xu)成(cheng)像(xiang)。在(zai)獲(huo)得(de)物(wu)體(ti)空(kong)間(jian)特(te)征(zheng)成(cheng)像(xiang)的(de)同(tong)時(shi)
，也(ye)獲(huo)得(de)了(le)被(bei)測(ce)物(wu)體(ti)的(de)光(guang)譜(pu)信(xin)息(xi)。

目標物體-成像物鏡-入射狹縫-準直透鏡-PGP-聚焦透鏡-CCD棱鏡-光柵-棱鏡：PGP

圖1 成像原理圖

　　光譜儀的光譜分辨率由狹縫的寬度和光學光譜儀產生的線性色散確定。最小光譜分辨率是由光學係統的成像性能確定的（點擴展大小）。

　　成像過程為：每次成一條線上的像後（X方向），在檢測係統輸送帶前進的過程中，排列的探測器掃出一條帶狀軌跡從而完成縱向掃描（Y方向）。綜合橫縱掃描信息就可以得到樣品的三維高光譜圖像數據。

圖2 像立方體

　　二、材料與分析：

　　1、實驗設備與材料

　　本文以中國礦業大學（北京）深部岩土力學與地下工程國家重點實驗室提供的砂岩、礫岩為研究對象
，利用江蘇雙利合譜科技有限公司的近紅外高光譜成像儀GaiaField（光譜範圍900 nm - 1700 nm）采集測試對象的高光譜影像數據
，從而分析水滲入岩石時，砂岩、礫岩的光譜反射率隨水滲入時間的變化規律。表1為近紅外高光譜成像儀GaiaField係統參數。

表1  近紅外高光譜成像儀GaiaField係統參數

　　2、高光譜影像數據預處理

　　對成像光譜儀獲取的原始影像數據進行數據的預處理
，預處理過程主要包括兩部分。第一部分是輻射定標；第二部分為噪聲去除。

首先進行輻射定標。輻射定標的計算公式如1所示。

　　其中，Ref_target為目標物的反射率，Ref_panel為標準參考板的反射率
，DN_target為原始影像中目標物的的數值，DN_panel為原始影像中標準參考板的數值，DN_dark為成像光譜儀係統誤差。

　　其次是噪聲去除，常用的方法有小波降噪、S-G降噪
、均值濾波、最小噪聲分離等方法。本研究則運用國外較為常用的最小噪聲分離方法(Minimum Noise Fraction Rotation
， MNF)進行噪聲去除。最小噪聲分離工具用於判定圖像數據內在的維數（即波段數），分離數據中的噪聲，減少隨後處理中的計算需求量。MNF本質上是兩次層疊的主成分變換。第一次變換（基於估計的噪聲協方差矩陣）用於分離和重新調節數據中的噪聲

，這步操作使變換後的噪聲數據隻有最小的方差且沒有波段間的相關。第二步是對噪聲白化數據（Noise-whitened）的標準主成分變換。為了進一步進行波譜處理
，通過檢查最終特征值和相關圖像來判定數據的內在維數。數據空間可被分為兩部分：一(yi)部(bu)分(fen)與(yu)較(jiao)大(da)特(te)征(zheng)值(zhi)和(he)相(xiang)對(dui)應(ying)的(de)特(te)征(zheng)圖(tu)像(xiang)相(xiang)關(guan)

，其(qi)餘(yu)部(bu)分(fen)與(yu)近(jin)似(si)相(xiang)同(tong)的(de)特(te)征(zheng)值(zhi)以(yi)及(ji)噪(zao)聲(sheng)占(zhan)主(zhu)導(dao)地(di)位(wei)的(de)圖(tu)像(xiang)相(xiang)關(guan)。由(you)於(yu)此(ci)次(ci)采(cai)集(ji)的(de)高(gao)光(guang)譜(pu)影(ying)像(xiang)沒(mei)有(you)白(bai)板(ban)校(xiao)正(zheng)，因(yin)此(ci)數(shu)據(ju)預(yu)處(chu)理(li)的(de)第(di)一(yi)步(bu)輻(fu)射(she)定(ding)標(biao)沒(mei)有(you)進(jin)行(xing)分(fen)析(xi)處(chu)理(li)
，直(zhi)接(jie)作(zuo)MNF降噪分析。圖3為MNF降噪前後的成像高光譜數據中DN值的變化。

圖3 MNF變換前(左)後(右)高光譜影像DN值的變化

　　3、特征波段的獲取

　　tezhengboduandexuanzeduiyujianliwendingdeguangpumoxingshizhiguanzhongyaode。caiyongquanboduandeguangpushujujianlimoxingshi，bujinjisuangongzuoliangda，erqiexiaozhengmoxingdeyucejingduyehennandadaozuiyouzhi。yincizaijianlixiaozhengmoxingqianjinxingtezhengboduanxuanzeshihenyoubiyaode。muqian，changyongdetezhengboduanxuanzefangfayouxiangguanxishufa
、方差分析
、逐步多元線性回歸、粒子群算法
、反向區間偏最小二乘法和連續投影算法等。其中連續投影算法是一種新型的波長選擇方法，得到了越來越廣泛的應用(成忠等, 2010; Moreira et al., 2009; Gomes et al., 2013; Talfan et al., 2015; Liu et al., 2009)，本研究也采用該算法進行特征波段的提取。連續投影算法(Successive Projections Algorithm, SPA) (Araujo et al, 2001) 是shi一yi種zhong能neng夠gou從cong光guang譜pu信xin息xi中zhong充chong分fen尋xun找zhao含han有you最zui低di限xian度du的de冗rong餘yu信xin息xi的de變bian量liang組zu，使shi得de各ge變bian量liang之zhi間jian的de共gong線xian性xing達da到dao最zui小xiao。它ta是shi一yi種zhong確que定ding性xing的de搜sou索suo方fang法fa，其qi變bian量liang選xuan擇ze的de結jie果guo是shi可ke重zhong現xian的de，這zhe對dui於yu驗yan證zheng集ji的de變bian量liang選xuan擇ze會hui更geng穩wen健jian，它ta能neng夠gou從cong嚴yan重zhong重zhong疊die的de光guang譜pu信xin息xi中zhong提ti取qu有you效xiao信xin息xi
，極ji小xiao化hua光guang譜pu變bian量liang之zhi間jian的de共gong線xian性xing影ying響xiang
，簡jian化hua校xiao正zheng模mo型xing和he提ti高gao建jian模mo的de速su度du和he效xiao率lv。

　　四、結果與分析

　　1
、 砂岩光譜反射率隨著水滲入時間的變化

　　weilenengjiaoweikeguandelejieshayanguangpufanshelvsuishuishenrushijiandebianhuaguilv，benyanjiuzaigaoguangpuyingxiangshangrenyihuoqushayandelianggexiangyuandian
，guanchaqisuishuishenrushijianguangpubianhuaguilv，xiangyuandianxuanquweizhijiqiguangpufanshelvsuishuishenrushijiandebianhuarutu4所示。從圖4可知
，從900-1700 nm範圍內，隨水滲入時間的推移
，砂岩的光譜反射率總體趨勢為下降，在1420 nm附近較為顯著的水汽吸收穀
，隨後反射率逐漸上升
，在1650 nm後反射率呈指數上升趨勢。

圖4砂岩光譜反射率隨著水滲入時間的變化（左為紅色
，右為綠色）

　　2、礫岩光譜反射率隨著水滲入時間的變化

　　與yu砂sha岩yan分fen析xi相xiang似si
，為wei了le能neng較jiao為wei客ke觀guan的de了le解jie礫li岩yan光guang譜pu反fan射she率lv隨sui水shui滲shen入ru時shi間jian的de變bian化hua規gui律lv，本ben研yan究jiu在zai礫li岩yan的de高gao光guang譜pu影ying像xiang上shang任ren意yi獲huo取qu兩liang個ge像xiang元yuan點dian，觀guan察cha其qi隨sui水shui滲shen入ru時shi間jian光guang譜pu變bian化hua規gui律lv，像xiang元yuan點dian選xuan取qu位wei置zhi及ji其qi光guang譜pu反fan射she率lv隨sui水shui滲shen入ru時shi間jian的de變bian化hua如ru圖tu5所示。從圖5可知，從總體上，兩個像元的光譜反射率隨水滲入時間，礫岩的光譜反射率變化趨勢相一致，不同的是反射率高低不一致（這是因為礫岩每個像元點之間也是存在差異的）。從900-1700 nm範圍內，隨水滲入時間的推移
，礫岩的光譜反射率總體趨勢為下降
，在1430 nm附近較為顯著的水汽吸收穀

，隨後反射率回升。

圖5礫岩光譜反射率隨著水滲入時間的變化（左為紅色，右為綠色）

　　3
、砂岩光譜反射率與水滲入岩石時間的相關性分析

　　圖4分別列舉了砂岩高光譜影像中兩像元點隨水滲入時間的光譜反射率變化規律
，從圖4可知
，隨著水滲入時間的推移，砂岩的光譜反射率呈一定的變化規律。圖6zefenbiefenxishayangaoguangpuyingxiangzhonglianggexiangyuanguangpufanshelvyushuishenrushijiandexiangguanxing

，qizhongzuobianweihongsexiangyuandian
，youbianweilvsexiangyuandiandexiangguanxingfenxitu。congtu6可(ke)知(zhi)，砂(sha)岩(yan)高(gao)光(guang)譜(pu)上(shang)的(de)不(bu)同(tong)像(xiang)元(yuan)點(dian)，其(qi)波(bo)段(duan)相(xiang)關(guan)性(xing)與(yu)水(shui)滲(shen)入(ru)有(you)著(zhe)顯(xian)著(zhu)差(cha)異(yi)
，但(dan)是(shi)相(xiang)關(guan)性(xing)的(de)變(bian)化(hua)趨(qu)勢(shi)及(ji)最(zui)相(xiang)關(guan)波(bo)段(duan)的(de)範(fan)圍(wei)與(yu)相(xiang)關(guan)係(xi)數(shu)等(deng)相(xiang)似(si)。

圖6砂岩光譜反射率與水滲入岩石時間的相關性分析（左為紅色像元，右為綠色像元）

　　4、礫岩光譜反射率與水滲入岩石時間的相關性分析

　　圖5分別列舉了礫岩高光譜影像中兩像元點隨水滲入時間的光譜反射率變化規律，從圖5可知，隨著水滲入時間的推移
，雖然礫岩的像元點光譜反射率高低不太相似
，但是呈現變化規律一致。圖7則ze分fen別bie分fen析xi礫li岩yan高gao光guang譜pu影ying像xiang中zhong兩liang個ge像xiang元yuan光guang譜pu反fan射she率lv與yu水shui滲shen入ru時shi間jian的de相xiang關guan性xing，其qi中zhong左zuo邊bian為wei紅hong色se像xiang元yuan點dian，右you邊bian為wei綠lv色se像xiang元yuan點dian的de相xiang關guan性xing分fen析xi圖tu。從cong圖tu7可(ke)知(zhi)，礫(li)岩(yan)高(gao)光(guang)譜(pu)上(shang)的(de)不(bu)同(tong)像(xiang)元(yuan)點(dian)，其(qi)波(bo)段(duan)相(xiang)關(guan)性(xing)與(yu)水(shui)滲(shen)入(ru)有(you)著(zhe)顯(xian)著(zhu)差(cha)異(yi)
，但(dan)是(shi)相(xiang)關(guan)性(xing)的(de)變(bian)化(hua)趨(qu)勢(shi)及(ji)最(zui)相(xiang)關(guan)波(bo)段(duan)的(de)範(fan)圍(wei)與(yu)相(xiang)關(guan)係(xi)數(shu)等(deng)相(xiang)似(si)。

圖7礫岩光譜反射率與水滲入岩石時間的相關性分析（左為紅色像元，右為綠色像元）

　　5
、砂岩隨水滲入岩石時間的光譜特征波長選擇及模型構建

　　本研究利用Matlab編寫的SPA來提取砂岩基於水滲入時間變化的特征波長，以減少變量的輸入個數簡化後期建模過程。SPA運算過程所設定的特征個數為3-10


，特征波個數根據RMSE確定，如圖8的Figure1所示，RMSE越小，水滲入時間的估算越精確，Figure2為確定特征波段的波段位置。表2分別列出了基於連續投影算法的砂岩隨水侵時間的特征波長的波段位置，越靠前，其特征波段重要性越高，特征波段分別為1552.65、1658.47
、1698.22
、903.28 nm。

圖8砂岩隨水滲入岩石時間的光譜特征波長選擇參數設置及特征波長確定

表2 基於連續投影算法的砂岩隨水侵時間的特征波長

　　根據選取的砂岩特征波段運用逐步多元回歸分析SMR構建模型並運用獨立的數據對模型進行檢驗，實測值與預測值之間的PRESS為207.49
，RMSEP為4.16 min
，SDV為4.13
，BIAS為-1.30
，相關係數r為0.997.

圖9 基於特征波段構建模型及檢驗效果圖

　　6

、礫岩隨水滲入岩石時間的光譜特征波長選擇及模型構建

　　與砂岩研究相似，SPA運算過程所設定的特征個數為3-10，特征波個數根據RMSE確定，如圖10的Figure1所示，RMSE越小，水滲入時間的估算越精確，Figure2為確定特征波段的波段位置。表3分別列出了基於連續投影算法的礫岩隨水侵時間的特征波長的波段位置，越靠前，其特征波段重要性越高，特征波段分別為1381.20、1430.59、909.80、1698.22、903.28 nm。

圖10礫岩隨水滲入岩石時間的光譜特征波長選擇參數設置及特征波長確定

表3 基於連續投影算法的礫岩隨水侵時間的特征波長

　　根據選取的礫岩特征波段運用逐步多元回歸分析SMR構建模型並運用獨立的數據對模型進行檢驗，實測值與預測值之間的PRESS為1672.61
，RMSEP為13.63 min，SDV為13.67
，BIAS為-4.46，相關係數r為0.984。

圖11 基於特征波段構建模型及檢驗效果圖

　　五
、討論

　　本研究運用單個像元點來分析砂岩、liyanshoushuishenruhou，qiguangpufanshelvdebianhuaqushi，bingyunyonglianxutouyingsuanfatiquletezhengbochang，tongshiliyongzhubuduoyuanhuiguifenxigoujianguangpuyushuishenrushijiandemoxing，jieguobiaoming
，wulunshishayanhuozheliyan，suogoujiandemoxingjingdudoujiaogao，qizhongshayandeRMSP為RMSEP為4.16 min，相關係數r為0.997；礫岩的RMSEP為13.63 min，相關係數r為0.984。

　　研究者可根據自己的研究方向，針對局部（整體）砂岩或者礫岩，研究其隨水滲入時間光譜反射率的變化規律。除了逐步多元回歸分析算法
，研究者還可以運用光譜指數、主成分分析
、偏最小二乘法、人工神經網絡、支持向量機、方法有相關係數法
、方差分析、逐步多元線性回歸
、粒子群算法
、反向區間偏最小二乘法和連續投影算法等
，研究者均可嚐試分析。常用的數據處理軟件有ENVI
、ERDAS、MATLAB、excel等，研究者往往不可能隻通過一個軟件就把數據分析的完全徹底，需要綜合幾個軟件進行分析，而且要求研究者有較好的編程能力。