基于深度置信網絡的CRISM影像火星表面礦物識別方法

作者：張緒冰,王賢敏,王凱,岳橋兵,張良

摘要：鑒于傳統的光譜特征參數方法存在不能綜合考慮光譜在整個波長范圍內的譜形、對于單一吸收帶相似的不同礦物難以區分等問題,研究采用深度置信網絡方法對火星專用小型偵察影像頻譜儀(CRISM)高光譜影像中的火星表面礦物進行自動識別,該算法具體包括:①預訓練階段。利用非監督算法逐層訓練受限玻爾茲曼機,自動學習模型參數,提取光譜特征。②調優階段。將自動學習的光譜特征輸入分類器,采用反向傳播算法對模型進行監督微調,識別礦物在CRISM影像中的分布。在算法的研究中,采用光譜比值方法降低火星表面灰塵等噪聲對礦物光譜的影響,并探討樣本數量、隱含層節點數、網絡深度等對算法識別精度的影響,試圖構建適宜于CRISM影像火星表面礦物識別的深度置信網絡模型。以火星表面鎂鐵蒙脫石和氯鹽為例進行測試,實驗結果表明:該方法能夠對火星表面礦物進行自動識別,準確率達到85%以上,與光譜參數法的識別結果基本疊合,并能夠探測光譜參數法未能識別的部分礦物分布。

發文機構：中國地質大學（武漢）地理與信息工程學院 中國地質大學（武漢）地球物理與空間信息學院 武漢大學資源與環境科學學院

關鍵詞：識別深度置信網絡火星礦物CRISM影像recognitiondeep belief networksmartian mineralsCRISM image

分類號： P627[天文地球—地質礦產勘探]