Building a Hyperspectral Library and its Incorporation into Sparse Unmixing for Mineral Identification

Autor: Monique Le Guen, Anne Salaün, Nicolas Maubec, Ali Mohammad-Djafari, Cédric Duée, M.W.N. Buxton, Céline Rodriguez, Thanh Bui, Thomas Wallmach, Henry Pillière, Thomas Lefevre, Dominique Harang, Saulius Grazulis, Beate Orberger, Daniel Chateigner, Antanas Vaitkus, Yassine El Mendili, S. B. Blancher, Xavier Bourrat
Přispěvatelé: Laboratoire des signaux et systèmes (L2S), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Géosciences Paris Sud (GEOPS), Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut des Sciences de la Terre de Paris (iSTeP), Université Pierre et Marie Curie - Paris 6 (UPMC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), ERAMET (ERAMET), Thermo Fisher Scientific Inc., Bureau de Recherches Géologiques et Minières (BRGM) (BRGM), Institut de Recherche Interdisciplinaire sur les enjeux Sociaux - sciences sociales, politique, santé (IRIS), Université Paris 13 (UP13)-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL), UMR 212 EME 'écosystèmes marins exploités' (EME), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Université de Montpellier (UM), Institute of Biotechnology [Vilnius], Life Science Center [Vilnius], Vilnius University [Vilnius]-Vilnius University [Vilnius], École Supérieure d'ingénieurs des Travaux de la Construction (ESITC Caen), Laboratoire de cristallographie et sciences des matériaux (CRISMAT), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU)-Institut de Chimie du CNRS (INC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche sur les Matériaux Avancés (IRMA), Normandie Université (NU)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Rouen Normandie (UNIROUEN), Normandie Université (NU)-Institut national des sciences appliquées Rouen Normandie (INSA Rouen Normandie), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Normandie Université (NU)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université de Rouen Normandie (UNIROUEN), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Normandie Université (NU)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Delft University of Technology (TU Delft), ThermoFisher Scientific, Thermofisher Scientific, ERAMET RESEARCH, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-École des hautes études en sciences sociales (EHESS)-Université Paris 13 (UP13), Vilnius University [Vilnius], École Nationale Supérieure d'Ingénieurs de Caen (ENSICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Institut de Chimie du CNRS (INC), Eramet
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
IGARSS 2018-2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Jul 2018, Valencia, France. pp.4261-4264, ⟨10.1109/IGARSS.2018.8519131⟩
IGARSS
Popis: International audience; The objective of the SOLSA project (EU-H2020) is to develop an analytical expert system for on-line-on-mine-real-time mineralogical and geochemical analyses on sonic drill cores. As one aspect of the system, this paper presents the building of the hyperspectral library and its incorporation into sparse unmixing techniques for mineral identification. Twenty seven spectra representing 14 minerals have been collected for the library. Three sparse unmixing techniques have been investigated and evaluated using simulated data generated from our hyperspectral library, and real hyperspectral data acquired from a serpentinized harzburgite sample. Among the three techniques, the collaborative sparse unmixing by variable splitting and augmented Lagrangian (CLSUnSAL) method provided the best accurate results on the simulated data. In addition, the results of the CLSUnSAL method show high correlation with that of the QEMSCAN® analysis on the harzburgite hyperspectral data.
Databáze: OpenAIRE