광물과 암석 스펙트럼 특징에 대한 대량의 실험실 연구에 따르면 천연 광물이 가시광선에서 단파 적외선 스펙트럼 (0.325 ~ 2.5μ m) 중 가장 흔한 스펙트럼 특징 (표 8- 1) 은 다양한 형태의 철 (Fe3+, Fe2+), 물 때문이다.
표 8- 1 대역 범위 및 광물 식별
(타라닉 J V, 1988 에 따르면)
ETM 데이터의 밴드 범위가 비교적 넓기 때문에 변경 유형을 식별하는 데 한계가 있습니다. 금속 광화와 관련된 변화는 종종 철화 (예: 갈철광) 와 진흙 (예: 탄산염화, 점토화, 녹석화) 으로 나뉘며, 서로 다른 띠의 조합 변환을 통해 증강될 수 있다. 철 변경 광물에는 Fe3+ 와 Fe2+가 풍부하게 함유되어 있어 ETM3 에서 강한 반사를 나타내고 ETM 1, ETM2 및 ETM4 에서 ETM3 에 비해 다양한 정도의 흡수 특성을 나타냅니다. 진흙 변경 광물은 물 (H2O), 수산기 (OH-) 또는 탄산염 (CO2-3) 등의 기단이 풍부하며, ETM7 밴드에는 강한 흡수대가 있고, ETM5 밴드에는 높은 반사가 있습니다. 즉, 이 두 밴드 사이에는 희미한 스펙트럼 대비가 있습니다.
TM 스펙트럼 세그먼트의 표현 (표 8-2) 에 따르면 비교 분석을 통해 주요 구성 요소 분석을 통해 변경 정보를 추출합니다. 주요 구성 요소 분석은 다차원 직교 선형 변환 방법이기 때문에 밴드 간 상관 관계를 제거합니다. 이렇게 하면 주요 구성 요소 간의 정보가 중복되거나 중복되지 않으며 각 주요 구성 요소는 종종 고유한 지질 의미를 나타냅니다. 정보 추출에서 간섭 요인의 영향을 최소화하기 위해 원격 감지 데이터 소스를 선택할 때 주로 추상을 사용합니다. 금속 광화와 관련된 변경 정보를 추출할 때, 먼저 이러한 영역을 적절히 마스킹한 다음, 특정 스펙트럼 정보와 관련된 밴드를 입력 밴드로 선택하는' Crosta 방법' 을 사용하여 간섭 요인을 줄이고 대상 피쳐를 강조하여 변경 정보 이상 추출을 향상시킵니다.
표 8-2 TM 밴드의 주요 용도