一种用于数字岩性填图的新算法——以斯里兰卡矿产勘探为例
图像与视频处理
2024-05-07 v2
摘要
通过野外调查进行的传统人工岩性填图（MLM）耗费大量资源且耗时。利用遥感光谱成像技术的数字岩性填图（DLM）为简化MLM的目标定位提供了一种有效策略，或作为MLM的高效替代方案。DLM依赖于实验室生成的矿物通用端元特征进行光谱分析。因此，由于特定场地杂质的存在，DLM的精度可能受到限制。本文提出了一种基于机器学习与信号处理混合算法的策略，以解决特定场地杂质的问题。此外，本文还提出了一种土壤像素对齐策略，用于可视化目标矿物的相对纯度。所提出的方法通过斯里兰卡的案例研究得到了验证，包括Jaffna的石灰岩矿床、Pulmoddai和Mannar的钛铁矿矿床以及Murunkan的蒙脱石矿床的填图。基于卫星的光谱成像分析结果与通过野外调查从这些地点采集的土壤样品的X射线衍射（XRD）和磁选（MS）分析结果相印证。矿物的相对含量与XRD和MS结果之间存在良好的对应关系。特别是，Pulmoddai和Jaffna地点的相关系数分别为0.8115和0.9853。
引用
@article{arxiv.2404.00896,
title = {A Novel Algorithm for Digital Lithological Mapping-Case Studies in Sri Lanka's Mineral Exploration},
author = {R. M. L. S. Ramanayake and D. C. Dammage and I. Z. M. Zumri and K. A. R. S. Rodrigo and A. A. P. Perera and D. Fernando and G. M. R. I. Godaliyadda and H. M. V. R. Herath and M. P. B. Ekanayake and A. Senaratne and Fadi Kizel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.00896},
year = {2024}
}