基于机器学习的深海矿产高光谱分类方法

本发明涉及深海探测技术领域，具体涉及基于机器学习的深海矿产高光谱分类方法，通过深海探测设备获取目标区域的高光谱图像数据，利用自适应小波变换技术进行数据预处理，有效去除噪声并进行归一化处理，采用主成分分析方法提取主要特征向量，并构建多样化的海底矿产高光谱样本库，以支持XGBoost算法进行分类模型的训练与优化；经过模型训练后，将其应用于待分类的高光谱图像，生成矿产类型分类结果图，并通过条件随机场进行后处理，以增强分类结果的空间连贯性和准确性；最后，将分类结果及相关数据系统存储于数据库中，并采用云存储技术实现数据的高可用性与共享；本发明，能够有效解决现有深海矿产分类中的技术瓶颈，提升资源的勘查和开发效率。