基于图像分类的矿物含量测定及精度评价

叶润青¹，牛瑞卿¹，张良培²，易顺华³

1. 中国地质大学地球物理与空间信息学院2. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室3. 中国地质大学地球科学学院

摘 要：针对传统矿物含量测定中存在人为误差、缺乏精度评价等问题,提出了基于图像分类的矿物含量测定及精度评价方法,该方法通过统计分类后图像中每种矿物的像元数量测定矿物含量,并采用混淆矩阵评价含量测定精度.根据岩石图像的光谱和纹理特征,提出了两种基本的矿物含量测定方式:1)对于纹理简单、矿物光谱区分度大的岩石图像,采用直接分类方式测定矿物含量,花岗岩手标本照片矿物分类实验表明监督分类效果优于非监督分类,且监督分类中最大似然法分类(MLC)的精度最高,其含量测定精度为94.25%;2)针对复杂纹理(如干涉色、双晶等)的岩石图像,引入了面向对象(矿物或矿物集合体)的多尺度图像分割算法,在分割基础上分类并统计每类矿物含量.白云母二长花岗岩镜下照片矿物分类实验得到其含量测定精度为94.85%.

关键词：矿物含量;精度评价;岩石图像;多尺度分割;