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基于光谱分析和机器学习的沉积磷酸盐分类( Sedimentary phosphate classification based on spectral analysis and machine learning )
R Charifi N Es-Sbai Y Zennayi T Hosni A Mansouri
磷酸盐提取过程可显著受益于光谱分析和人工智能的进步，以降低钻井作业的成本。由于不同层之间的明显相似性和现有矿物学蚀变所造成的不明确性，使常规视觉系统对磷酸盐层的圈定变得复杂。本文建立了从摩洛哥Ben Guerir矿床采集的250～2500 nm光谱范围（中紫外至中红外）的代表性样品的光谱特征数据库。目的是建立样品的光谱数据库，选择一个具有较好识别能力的最佳波段集，用于多光谱检测系统中，以便在钻井作业过程中准确地划分土层。首先，采集提取的土壤样品的反射特征。其次，研究了主成分分析(PCA)的加载量，以确定信息最丰富的特征子空间。然后进行Bhattacharyya距离（B距离）可分离性检验，从这些子空间中选择3条带的最分离组合。最后，利用机器学习分类测试来评估所选特征对磷酸盐样本的鉴别能力。结果证明了选择一个信息量较大的约简特征集的影响，并且基于来自紫外(UV)或近红外(NIR)光谱范围的波长的组合信息显示出良好的鉴别率。
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