हायपरस्कोरल इमेजिंग द्वारा समूह चट्टानों का विश्लेषण और उपचार

अल्ट्रा बहु बैंड, उच्च वर्णक्रमीय संकल्प (कई एनएम), एक संकीर्ण बैंड (≤10-2λ), व्यापक वर्णक्रम सीमा (200-2500nm) और एकता विशेषताओं नक्शे के साथ हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग तकनीक। हासिल कर ली छवियों लाभ जानकारीपूर्ण, और मान्यता अधिकता डाटा मॉडल की एक उच्च डिग्री। एक 'फिंगरप्रिंट' प्रभाव पड़ रहा वस्तु का प्रतिबिंब स्पेक्ट्रम के बाद से, विभिन्न स्पेक्ट्रम अलग था, विभिन्न प्रजातियों के बीच भेद करने के लिए स्पेक्ट्रम जानकारी के कुछ सिद्धांतों के साथ ही था।

वस्तु और अपने निहित भौतिक और रासायनिक गुणों के वर्णक्रमीय विशेषताओं बारीकी से विभिन्न तरंगदैर्य और उत्सर्जन की फोटॉनों की आंतरिक चयनात्मक अवशोषण के कारण सामग्री संरचना और सामग्री की संरचना में अंतर के कारण, संबंधित। पूरा और सतत वर्णक्रम घटता बेहतर प्रदर्शित कर सकते हैं विभिन्न प्रजातियों में इस तरह के दर्शकों निहित अंतर है, जो एक अच्छा फीचर का पता लगाने के लिए स्पेक्ट्रोमीटर इमेजिंग के भौतिक आधार है।

सिचुआन के उच्च लाभ के रूप में इमेजिंग प्रयोग बीआईएस स्पेक्ट्रम प्रौद्योगिकी कंपनी लिमिटेड स्पेक्ट्रोमीटर निष्कर्ष निकालने के लिए परीक्षण करें।

पहली: उच्च वर्णक्रमीय संकल्प: डिटेक्टर प्रत्येक बैंड के वर्णक्रमीय बैंडविड्थ, स्पेक्ट्रल डिटेक्टर पर पता लगाने के लिए, एक चौड़ाई डिटेक्टर शामिल कुल स्पेक्ट्रम, बैंड की संख्या, प्रत्येक बैंड रिक्ति और गति की तरंग दैर्ध्य रेंज का पता चला है पता लगाने की क्षमता का प्रतिनिधित्व करता है। अधिक बैंड का पता चला है, छोटे प्रत्येक बैंड के लिए तरंग दैर्ध्य की सीमा, बैंड अंतराल छोटा होता है, स्पेक्ट्रोमीटर का संकल्प डिटेक्टर की। उच्च वर्णक्रमीय संकल्प, छवि है जो अच्छी तरह से प्राप्त कर लिया वर्णक्रमीय सुविधा प्रदर्शित कर सकते हैं उच्च गुण, छवि में अलग सुविधा के बीच का अंतर अच्छी तरह से परिलक्षित होता है, सुविधा डिटेक्टर का पता लगाता है क्षमता मजबूत है। हाइपरस्पेक्ट्रल छवि डेटा की एक महत्वपूर्ण विशेषता, बहु बैंड और डेटा की अल्ट्रा बड़ी राशि है इसके प्रसंस्करण यह सफलता का मुख्य आवेदन में से एक के बारे में 30nm के आम तौर पर खनिज वर्णक्रमीय अवशोषण शिखर चौड़ाई, केवल सेंसर के 30nm वर्णक्रमीय संकल्प से भी कम समय के उपयोग से पहले पहचाना जा सकता है बन गया है।

दूसरा: वर्णक्रमीय छवि एक:

मुख्य रूप से एक छवि और वर्णक्रमीय में एक साथ प्रस्तुत किया, और सामग्री के वर्णक्रमीय विशेषताओं निरंतर है, किसी भी लिंक जानकारी का अध्ययन की वस्तु डेटा मॉडलिंग के माध्यम से विश्लेषण किया जा सकता।

चित्रा Hyperspectral डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण

खनिज: रासायनिक संरचना और शारीरिक संरचना के स्थिर भागों, खनिज अवशोषण स्पेक्ट्रम के वर्णक्रमीय विशेषताओं के आधार पर, निर्धारित करने कारक है: इलेक्ट्रॉनिक सामग्री के क्रिस्टल क्षेत्र, और आणविक कंपन के साथ बातचीत।

मिट्टी के वर्णक्रमीय विशेषताओं: मिट्टी देशी खनिज: शि यिंग, स्फतीय, अभ्रक, एम्फिबोल, पाइरॉक्सीन, एपेटाइट, हेमटिट, पाइराइट मिट्टी बजरी की एक छोटी राशि, लगभग पूर्ण रेत। इस तरह के कार्बोनेट के रूप में 1, सरल लवण,: खनिज, ज्यादातर कणों की क्वार्ट्ज बहुमत का वर्चस्व की मूल रचना है क्वार्ट्ज और सिलिकेट खनिजों देशी माध्यमिक खनिज मिट्टी की संरचना एक कम मुख्य श्रेणियों है कर रहे हैं लवण, क्लोराइड और sulfates, 3, माध्यमिक एल्यूमीनियम स्तरित ऐसे kaolinite, montmorillonite और हाइड्रेशन micas के रूप में सिलिकेट, इस तरह के लोहे के आक्साइड, एल्यूमीनियम ऑक्साइड, सिलिकॉन ऑक्साइड के रूप में 2, जलीय आक्साइड, और इतने पर।

मिट्टी की नमी मिट्टी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, मिट्टी जब पानी की मात्रा बढ़ जाती है, मिट्टी के परावर्तन पानी में 1400nm पर छोड़ देंगे, संबंधित अवशोषण बैंड, 1900nm, 2700nm, विशेष रूप से पौधों और मिट्टी के लिए परावर्तन में गिरावट, जाहिर है, यह घटना जाहिरा तौर पर उसी कारण से उत्पन्न होती है कि घटना विकिरण पानी के विशिष्ट अवशोषण बैंड में पानी से अत्यधिक अवशोषित हो जाती है।

चित्रा कम नमी मिट्टी वर्णक्रमीय वक्र

बलुआ पत्थर की वर्णक्रमीय प्रतिबिम्ब पानी के घुसपैठ के समय के साथ बदलता रहता है

मृदा बनावट विभिन्न कण आकार के मिट्टी के कणों के अनुपात को को संदर्भित करता है मिट्टी के वर्णक्रम परावर्तन गुणों पर अपने प्रभाव पर कब्जा कर लिया, मुख्य रूप से दो पहलुओं के बारे में:

1. मिट्टी की पानी की क्षमता को प्रभावित करना, जिससे मिट्टी की वर्णक्रमीय प्रतिबिंबित को प्रभावित करना;

2. मृदा कण आकार का भी मिट्टी की पलटवता पर एक बड़ा प्रभाव पड़ता है;

छोटे कण मिट्टी मिट्टी भाग के लिए, अपनी मजबूत हीड्रोस्कोपिक प्रभाव के कारण, वह 1400nm, 1900nm, 2700nm, जल अवशोषण बैंड के आदि में विसंगतियाँ। मिट्टी के कणों छोटे हो जाते हैं के साथ, कणों के बीच अंतरिक्ष को कम करने, विशिष्ट सतह क्षेत्र में वृद्धि बड़े, अधिक चिकनी सतह हो जाता है, गाद मिट्टी में परावर्तन रेत की तुलना में अधिक है, लेकिन मिट्टी के महीन कणों, और मिट्टी पानी धारण क्षमता वृद्धि हुई जब, लेकिन परावर्तन कम कर देता है।

इसके अलावा, कारक है कि मिट्टी की बनावट को प्रतिबिंबित करता गुणों को प्रभावित न केवल कण आकार और सतह की स्थिति का एक संयोजन है, लेकिन यह भी बारीकी से सामग्री के विभिन्न आकार के संयोजन की रासायनिक संरचना से संबंधित है।

आरजीबी समूह की संगठित आर: 1112 जी: 1322 बी: 1533

जब समूह पानी जोड़ा जाता है नहीं है, डेटा अंशांकन प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) के परावर्तन के बाद: पीसीए एक रेखीय परिवर्तन बहु बैंड डेटा का उपयोग कर रहा है, और इतना है कि अंतर डेटा बड़ा किया गया है, एक नया समन्वय प्रणाली के लिए डेटा धर्मान्तरित। यह तकनीक जानकारी की जानकारी बढ़ाने, शोर अलग करने और डेटा आयामों की संख्या को कम करने के लिए उपयोगी है।

अर्थ: प्रमुख घटक विश्लेषण कितनी जानकारी है कि अधिक से अधिक विचरण प्रदान करता है की राशि का एक उपाय के रूप में विचरण के आकार के व्यापक प्रमुख घटक विश्लेषण के आयाम को कम करने के कई अनुप्रयोगों में, रैखिक आयाम कमी विधि के सबसे बड़े पैमाने पर इस्तेमाल में से एक है। अधिक जानकारी के विपरीत करने के लिए कम जानकारी। मूल विचार रैखिक परिवर्तन द्वारा बड़े विचरण बनाए रखने के लिए है, कई घटकों से युक्त जानकारी, जानकारी खो दिशा की एक छोटी राशि है, जिससे डेटा के आयामों की संख्या आयाम कमी के प्रत्येक घटक को कम करने। मूल चर का एक रैखिक संयोजन है, इसलिए, प्रमुख घटक विश्लेषण विधि अनिवार्य रूप से एक विधि गणना करता है कि एक रेखीय आयाम कमी कदम आम तौर पर निम्नलिखित चार चरणों में बांटा गया है है:

1) कच्चे डेटा नमूनों के संग्रह का मानकीकरण।

2) सामान्यीकृत डेटा मैट्रिक्स के सहसनी मैट्रिक्स की गणना करें और मुख्य घटकों को प्राप्त करने के लिए ओर्थोगोनियल करें।

3) प्रत्येक प्रमुख घटक के संचयी योगदान की गणना, आवश्यक योगदान दर थ्रेशोल्ड के अनुसार मुख्य घटक का चयन करें।

4) प्रमुख घटक समीकरण को स्थापित करने के लिए चयनित प्रमुख घटकों के लिए, मुख्य घटक मूल्य की गणना करें।

पीसीए मूल तर्क करने के लिए कुछ अव्यक्त जानकारी का सबसे युक्त चर मैप किया गया है, और फिर रैखिक निर्धारित इन अव्यक्त चर के कम से कम वर्गों गुणांक, अव्यक्त चर और चर प्रतिगमन समीकरण को परिवर्तित स्थापित क्योंकि तब मूल स्वतंत्र चर और निर्भर चर प्रतिगमन समीकरण में स्वतंत्र चर को संपीड़ित करने की एक उच्च क्षमता है, लेकिन इसकी मैपिंग प्रक्रिया का निर्भर चर के साथ कुछ नहीं करना है, इसलिए इसकी भविष्यवाणी सटीकता भी बहुत अधिक तक पहुंचने में मुश्किल है।

सविट्की-गोल (डिजिटल चौरसाई और फ़िल्टरिंग)

प्राप्त करने के लिए डेटा विभिन्न वजन के साथ और अधिक प्रभावी डेटा समरेखण कम से कम वर्गों के सिद्धांत पर आधारित है, उपयोगी जानकारी संकेत के विश्लेषण में बनाए रखा जा सकता है, प्रभावी रूप से विधि चौरसाई उच्च आदेश बहुपद डेटा समरेखण का उपयोग कर, वास्तव में यादृच्छिक शोर डेटा को नष्ट करने, एक प्रकार का डिकोनिवोलेशन ऑपरेशन है

क्योंकि स्पेक्ट्रोमीटर द्वारा एकत्र की गई वर्णक्रमीय संकेत में प्रयोगात्मक और उपयोगी जानकारी दोनों के कारण एक ही समय में होता है साधन प्रेसिजन और अन्य कारणों से यादृच्छिक शोर, शोर Savitzky-Golay (एसजी) चौरसाई घुमाव को दूर करने का सबसे आम तरीका है, एक बहुपद कम से कम वर्गों एक बहुपद संकेत समरेखण, जो बनाए रखने शोर समाप्त फिटिंग से खिड़की के भीतर डेटा को स्थानांतरित करने के लिए लाया प्रत्येक नमूने नमूना आकार के बीच नमूने के असमान वितरण के कारण वर्णक्रमीय प्रोफाइल, और नमूने के बिखरने सतह, बदलता है प्रकाश पथ को बिखरने की प्रभाव पड़ेगा दूर बिखराव सुधार का उपयोग कर (गुणक बिखराव सुधार, एमएससी) विधि बिखरे हुए को नष्ट करने में प्रभावी हो सकता है अलग अलग प्रभाव। इसके अलावा, व्युत्पन्न स्पेक्ट्रा प्रभावी रूप से आधारभूत और अन्य पृष्ठभूमि शोर शोर के लिए समाप्त कर सकते हैं, अतिव्यापी चोटियों भेद, संवेदनशीलता और संकल्प में सुधार होगा। दौरान वर्णक्रमीय अधिग्रहण सूत्रों मौजूद हो सकता है, और प्रत्येक एमएससी घुमाव के व्युत्पन्न विधि एसजी का उपयोग कर वर्णक्रमीय डेटा और प्रसंस्करण का संयोजन

प्राप्त करने और निम्नलिखित समय अवधि के अनुभवों की तुलना करने के बाद, नमी को अवशोषित करके समूह, रॉक या निकट अवरक्त 900nm-2500nm बैंड में बजरी में अपनी समूह छवि परिवर्तन पानी के समग्र प्रदर्शन को मजबूत अवशोषण से पता चला है, यह ऊपर वर्णित किया गया है।

परीक्षण 900nm-1700nm के एक कैमरा वर्णक्रमीय बैंड का उपयोग करता, जल अवशोषण बैंड मुख्य रूप से 1400nm के आसपास सन्निहित है, जबकि खनिज और रॉक के वर्णक्रमीय विशेषताओं मुख्य रूप से 2000nm-2400nm तरंगदैर्ध्य रेंज में सन्निहित है।

निम्न चित्र से पता चलता पानी में समूह संपर्क में नहीं है प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए), प्रक्रिया की विधि Savitzky-golay (डिजिटल smoothing और छानने), दूर बिखराव सुधार (गुणक बिखराव सुधार, एमएससी), मुख्य में के माध्यम से जो समूह घटक पीसी -3 में छवि प्रदर्शन की स्थिति में।

पानी के बिना चित्रा समूह (पीसी 3)

इसी तरह, 10 नमूने एकत्र किए गए आंकड़ों के पूरे समूह का चयन करें, कई बार इस प्रकार थे: 11:08, 11:17, 11:20, 11:27, 12:00, 12:30, 00:58, 13:36, 13 : 57, 14:35 कुल 10 हाइपरस्पेट्रल छवियों की तुलना uncoated समूह छवियों के साथ की गई थी।

जब जल अवशोषण समूह है, जो समग्र प्रदर्शन में एक ही राज्य। जब समूह नहीं है और पानी के साथ शुरू साइट समूह संपर्क से नमी को अवशोषित करने के लिए प्रतीत होता है के अवशोषण अब तक निहित जब तक शुरू होता है। इस प्रक्रिया में, कंपनियों के संगठन के प्रदर्शन पानी अवशोषण की एक बहुत स्पष्ट स्थिति

आंकड़ा, सही से छोड़ दिया करने के लिए, यह समय समूह से अधिक देखा जा सकता है, समूह लगातार नमी, गहरे रंग, और अधिक जानकारी के लिए इस क्षेत्र में वर्णित अधिक महत्वपूर्ण पानी को अवशोषित अवशोषित, प्रदर्शन प्रसंस्करण समूह , एक भी कण रचना के बजाय, जल अवशोषण की डिग्री बदलती के साथ पूरे समूह।

इससे पहले कि आप के लिए प्रदान की डेटा विश्लेषण रिपोर्ट, समय के साथ अपने स्पेक्ट्रम परिवर्तन की विशेषताओं का विश्लेषण करने के लिए है, कण में से एक के माध्यम से अपने प्रदर्शन से बाहर नमी को अवशोषित करके एक ही कणों।

11: 08 11: 17

11: 20 11: 27

12: 00 12: 30

12: 58 13: 36

13: 57 14: 35

वर्णक्रमीय परिवर्तन, मैं यहाँ एक विस्तृत विश्लेषण के बाहर ले जाने नहीं होगा, क्योंकि समूह या एक समूह के कणों में से प्रत्येक पर प्रत्येक पिक्सेल के अंदर एक वैध अध्ययन के रूप में hyperspectral में पाया जा सकता।

हाइपरस्पेट्रल का यह एक बहुत ही महत्वपूर्ण तकनीकी लाभ है: छवियों और स्पेक्ट्रा का संयोजन बहुत सारे डेटा अधिग्रहण हो सकता है, वस्तुओं या पदार्थों के समग्र मैक्रो-प्रदर्शन के अध्ययन के लिए बहुत प्रभावी, लेकिन यह भी बहुत सहज है। अन्य तकनीकों वर्णक्रमीय सटीकता में कुछ लाभ हो सकते हैं, लेकिन वे एक बार में इतने सारे आंकड़ों और छवियों को एकत्र नहीं कर सकते, और विश्लेषण के माध्यम से सटीकता का विश्लेषण प्रदान किया जा सकता है।

समूह के स्पेक्ट्रल प्रतिबिंब में पानी घुसपैठ के समय के साथ भिन्न होता है

ए: पानी पीसी के बिना एकजुट छवि छवि: 20160408 11: 08

पीसी -1 पीसी -2

पीसी -3 पीसी -4

पीसी -5 पीसी -6

दूसरा: समूह जल की पीसी स्थिति छवि: समय अंतराल: 20160408 11:17

नवाही-संचयी-समूह-1 पानी-1_फ

पीसी -1 पीसी -2

पीसी -3 पीसी -4

पीसी -5 पीसी -6

तीन: कॉरपोरेटेड पानी स्टेट ऑफ पीसी छवि: समय अंतराल: 20160408 11:20

नवाही-समूह-समूह -1-क्लैंप वॉटर -10_एफ़

पीसी -1 पीसी -2

पीसी -3 पीसी -4

पीसी -5 पीसी -6

चार: पीसी छवि के समूह राज्य: समय अंतराल: 20160408 11: 27

20160408112703 परीक्षा:

आरजीबी छवि

पीसी -1 पीसी -2

पीसी -3 पीसी -4

पीसी -5 पीसी -6

पांच: पीसी छवि के समूह राज्य: समय अंतराल: 20160408 12: 00

20160408120014

पीसी -1 पीसी -2

पीसी -3 पीसी -4

पीसी -5 पीसी -6

छठी: पानी के साथ समूह की पीसी स्थिति छवि: समय अंतराल: 20160408 12: 30

newrawfile20160408123032_ref

पीसी -1 पीसी -2

पीसी -3 पीसी -4

पीसी -5 पीसी -6

सात: पीसी छवि के जल अवस्था: समय अंतराल: 20160408 12: 58

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पीसी -1 पीसी -2

पीसी -3 पीसी -4

पीसी -5 पीसी -6

आठ: पीसी छवि के समूह राज्य: समय अंतराल: 20160408 13: 36

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पीसी -1 पीसी -2

पीसी -3 पीसी -4

पीसी -5 पीसी -6

नौ: संघीय जल की पीसी स्थिति छवि: समय अंतराल: 20160408 13: 57

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पीसी -1 पीसी -2

पीसी -3 पीसी -4

पीसी -5 पीसी -6

दस: पीसी छवि के समूह राज्य: समय अंतराल: 20160408 14: 35

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पीसी -1 पीसी -2

पीसी -3 पीसी -4

पीसी -5 पीसी -6