光谱分析助力随机森林和提升集成树算法，精准探测挪威Tysfjord的NYF伟晶岩 | MDPI Remote Sensing

本文介绍了通过结合光谱分析和机器学习算法（如随机森林、LightGBM和CatBoost）来提高在挪威Tysfjord地区探测NYF伟晶岩的准确性的研究。研究团队利用Sentinel 2卫星数据，通过光谱分析选择最合适的波段，并结合传统的图像处理方法（如波段比率和主成分分析），以提高分类算法的识别能力。研究结果表明，这种方法不仅能够识别已知的伟晶岩区域，还能发现新的勘探潜在地点，为未来的矿产资源开发提供科学依据。研究还指出，尽管存在一些误报和区分花岗岩与伟晶岩的挑战，但该方法在植被覆盖较差的地区表现出色，具有高适应性和广泛的应用前景。