基于奇异值分解的岩心高光谱数据降噪研究

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• 英文论文题名：A New Denoising Method About Core Hyperspectral Data Based on Singular Value Decomposition
• 论文作者：杨浩 ; 柳炳利 ; 张二喜 ; 郭科
• 英文论文作者：YANG Hao ; LIU Bing-li ; ZHANG Er-xi ; GUO Ke ; Chengdu University of Technology The Key Laboratory of Geomathematics
• 年：2016
• 作者机构：成都理工大学数学地质四川省重点实验室;
• 论文关键词：奇异值分解 ; 奇异值下降率 ; 岩心高光谱 ; 降噪
• 英文论文关键词：Singular value decomposition ; Singular value decrease rate ; Core hyperspectral data ; Denoising
• 会议召开时间：2016-10-21
• 会议录名称：第十五届全国数学地质与地学信息学术研讨会论文集
• 英文会议录名称：Proceedings of the 15th National Workshop on Mathematical Geosciences and Geoinformatics
• 语种：中文
• 分类号：P628
• 学会代码：ZSYD
• 会议名称：第十五届全国数学地质与地学信息学术研讨会
• 会议地点：中国湖南长沙
• 主办单位：中国地质学会数学地质与地学信息专业委员会、中南大学、湖南省国土资源厅、湖南省地质学会
• 学会名称：中国地质学会数学地质与地学信息专业委员会
• 页数：1
• 文件大小：758k
• 原文格式：D
• 会议级别：全国

摘要

为了更有效地消除岩心高光谱数据中的噪声,提出了基于奇异值分解的岩心高光谱数据降噪方法,引入奇异值下降率的概念,利用奇异值下降率单调性的突变点来确定表征信号有用奇异值的个数。用该方法对地物光谱仪ASD Field Spec®4实地采集到的岩心高光谱数据进行降噪处理,并与依据奇异值相对强度确定奇异值突变点的降噪方法进行了对比,利用均方根误差(RMSE)、信噪比(SNR)两项指标对降噪效果进行评价,结果表明,该方法更能提高信噪比,降低均方根误差,更能有效保持原始岩心高光谱曲线的吸收特征,消除高光谱曲线上的毛噪现象。
In order to eliminate the noise in the core hyperspectral data more effectively, proposed a new denoising method about core hyperspectral data based on singular value decomposition. introduced the concept of singular value decline rate. The number of useful signal singular value is determined by the abrupt change point of the singular value decline rate. The core hyperspectral data collected by ASD Field Spec ® 4 was denoised by this method. Compared with the singular value mutation point determined by singular value relative strength, evaluating the effect of noise reduction with the root mean square error(RMSE) and the signal to noise ratio(SNR). The results show that, this method can improve the signal-to-noise ratio, reduce the root mean square error, keep the original core absorption characteristics of core hyperspectral curve more effectively,eliminate the frizz phenomenon of core hyperspectral curve.

引文