基于相位锁定信噪比选取的矿物信号检测——针对荒淡岩矿区遥感图像

遥感成像提供了矿物制图的详细光谱信息;然而，弱矿物特征常被噪声和冗余波段掩盖，从而限制了检测性能。为此，我们提出了一个用于增强荒淡岩矿区矿物检测的两阶段集成框架。第一阶段，我们计算每个光谱波段的信噪比(SNR)，并应用相位锁定阈值技术以剔除低SNR波段，从而有效地消除冗余性并抑制背景噪声。随后采用 Savitzky-Golay 滤波进行光谱平滑，该滤波在波段选择期间稳定趋势，同时在预处理阶段保留细粒度光谱特征。第二阶段，将精炼后的 HSI 数据重新输入模型，其中使用 KMeans 聚类提取 12 个端成员光谱(W1 自定义)，随后采用非负最小二乘(NNLS)进行比例分解。最终端成员与实验室光谱(W1 原始)采用余弦相似度和 RMSE 指标进行量化比较。实验结果表明，我们提出的流程提高了分解精度并增强了弱矿物区的检测。该两遍策略为地质 HSI 应用中的光谱维数缩减和分解提供了一种实用且可重复的解决方案。