基于最小噪声分量变换的ASTER遥感数据岩性分类

遥感岩性分类相较于普通土地利用分类难度更大,其形状或者规模上都不具有特别明显的规律可循,且在边缘的过渡上也存在模糊性,对于常用的监督分类方法在岩性分类中效果都不甚理想。利用ASTER多光谱数据,总结出一套基于最小噪声分量变换的ASTER遥感数据岩性分类技术流程,在ASTER数据最小噪声分量变换的基础上,通过二维散点图几何顶点提取岩性分类样本,利用光谱角技术对西藏日土地区弗野铁矿范围内的岩性进行分类,并通过中值滤波的方法对分类结果进行后处理。结果表明,分类结果与实际岩性有很好的一致性,总体分类精度达到83.33%。