1.一种基于遥感技术的矿化带快速圈定方法，其特征在于，所述方法包括：获取待圈定区域的遥感影像数据并进行预处理；

基于所述待圈定区域内目标矿物的标准光谱数据及干扰物质的干扰光谱数据计算所述遥感影像数据中各波段的矿物表征系数，并基于所述矿物表征系数确定所述目标矿物的特征波段；

基于标定样本的实际矿含量及其在所述特征波段处的光谱值构建第一评估模型，并基于所述第一评估模型确定所述遥感影像数据中各像素点的第一矿含量估计值；所述标定样本为所述待圈定区域内已知所述目标矿物的所述实际矿含量的点位；

确定所述第一矿含量估计值大于第一预设阈值的像素点为目标像素点，基于所述目标像素点处各波段与所述特征波段的相关系数确定伴生物质波段；

基于所述标定样本的所述实际矿含量及其在所述伴生物质波段处的光谱值构建第二评估模型，并基于所述第二评估模型确定所述遥感影像数据中各像素点的第二矿含量估计值；

基于各像素点的邻域像素点处的所述第一矿含量估计值、单位矿物含量梯度向量及单位方向向量确定所述目标矿物的延展性，并基于所述延展性动态调整所述第一矿含量估计值及所述第二矿含量估计值的占比，得到各所述像素点的最终矿含量估计值；

基于所述最终矿含量估计值在所述待圈定区域中圈定所述目标矿物的矿化带；

所述基于所述待圈定区域内目标矿物的标准光谱数据及干扰物质的干扰光谱数据计算所述遥感影像数据中各波段的矿物表征系数，包括：获取实验室条件下测定的所述目标矿物对应的纯矿物或标准矿物样品的光谱反射率数据，记为所述标准光谱数据；

基于所述遥感影像数据确定所述干扰物质在所述待圈定区域的分布位置，并采集所述分布位置处的所述干扰物质作为测量样品，获取所述测量样品的光谱反射率数据，记为所述干扰光谱数据；

针对所述遥感影像数据中的各波段，计算当前波段与各所述干扰光谱数据中各吸收峰所在波段的差值绝对值，并将其中的最小值记为所述当前波段与对应的所述干扰光谱数据的第一最小波段距离；

计算所述当前波段与所述标准光谱数据中各吸收峰所在波段的差值绝对值，并将其中的最小值记为所述当前波段与所述标准光谱数据的第二最小波段距离；

基于各所述第一最小波段距离之和与所述第二最小波段距离确定所述当前波段的所述矿物表征系数；

所述基于所述矿物表征系数确定所述目标矿物的特征波段，包括：

基于各所述当前波段与所述矿物表征系数的数据对构建波长‑矿物表征系数曲线；

获取所述波长‑矿物表征系数曲线中的各第一局部极大值点，并将所述第一局部极大值点对应的所述当前波段确定为所述特征波段；

所述基于各像素点的邻域像素点处的所述第一矿含量估计值、矿物含量梯度向量及方向向量确定所述目标矿物的延展性，包括：针对所述遥感影像数据中的各像素点，基于预设距离阈值确定当前像素点的所述邻域像素点；

提取所述邻域像素点在所述特征波段处的光谱值并进行标准化处理，并经过标准化处理的光谱值输入所述第一评估模型，得到所述邻域像素点的所述第一矿含量估计值；

将所述邻域像素点在所述遥感影像数据平面中所述目标矿物含量增长最快的方向确定为所述单位矿物含量梯度向量的方向，将所述邻域像素点指向所述当前像素点确定为所述单位方向向量的方向，并计算所述单位矿物含量梯度向量及所述单位方向向量的余弦相似度；

基于各所述邻域像素点对应的所述第一矿含量估计值及所述余弦相似度确定所述当前像素点处所述目标矿物的所述延展性；

所述基于所述延展性动态调整所述第一矿含量估计值及所述第二矿含量估计值的占比，得到各所述像素点的最终矿含量估计值，包括：对所述当前像素点处所述目标矿物的所述延展性进行归一化处理，得到权重调节因子；

将1减去所述权重调节因子的差值作为第一权重，基于所述第一权重及所述当前像素点的所述第一矿含量估计值确定第一最终矿含量因子；

将所述权重调节因子作为第二权重，基于所述第二权重及所述当前像素点的所述第二矿含量估计值确定第二最终矿含量因子；

基于所述第一最终矿含量因子及所述第二最终矿含量因子确定所述当前像素点处的所述最终矿含量估计值。

2.根据权利要求1所述的基于遥感技术的矿化带快速圈定方法，其特征在于，所述基于标定样本的实际矿含量及其在所述特征波段处的光谱值构建第一评估模型，包括：提取各所述标定样本在所述特征波段处的光谱值并进行标准化处理，得到所述特征波段光谱值；

获取所述标定样本的所述实际矿含量并进行标准化处理；

基于偏最小二乘回归法，将所述标定样本的所述特征波段光谱值作为自变量，将所述标定样本的所述实际矿含量作为因变量，构建所述第一评估模型。

3.根据权利要求1所述的基于遥感技术的矿化带快速圈定方法，其特征在于，所述基于所述目标像素点处各波段与所述特征波段的相关系数确定伴生物质波段，包括：提取所述目标像素点在所述遥感影像数据的全波段光谱值；

基于所述目标像素点在全波段中非特征波段及所述特征波段的光谱值确定各所述非特征波段的伴生物质波段概率；

基于所述非特征波段及所述伴生物质波段概率的数据对构建波长‑伴生物质波段概率曲线；

获取所述波长‑伴生物质波段概率曲线中的各第二局部极大值点，并将所述第二局部极大值点对应的所述非特征波段确定为所述伴生物质波段。

4.根据权利要求3所述的基于遥感技术的矿化带快速圈定方法，其特征在于，所述基于所述目标像素点在全波段中非特征波段及所述特征波段的光谱值确定各所述非特征波段的伴生物质波段概率，包括：针对各所述非特征波段，确定所述目标像素点在当前非特征波段的第一光谱值序列；

获取所述目标像素点在各所述特征波段的第二光谱值序列；

计算所述当前非特征波段的所述第一光谱值序列与各所述第二光谱值序列的皮尔逊相关系数，并计算所述皮尔逊相关系数的平均值，记为所述当前非特征波段的所述伴生物质波段概率。

5.根据权利要求1所述的基于遥感技术的矿化带快速圈定方法，其特征在于，所述基于所述标定样本的所述实际矿含量及其在所述伴生物质波段处的光谱值构建第二评估模型，包括：提取各所述标定样本在所述伴生物质波段处的光谱值并进行标准化处理，得到所述伴生物质波段光谱值；

获取所述标定样本的所述实际矿含量并进行标准化处理；

基于偏最小二乘回归法，将所述标定样本的所述伴生物质波段光谱值作为自变量，将所述标定样本的所述实际矿含量作为因变量，构建所述第二评估模型。

6.根据权利要求1所述的基于遥感技术的矿化带快速圈定方法，其特征在于，所述基于所述最终矿含量估计值在所述待圈定区域中圈定所述目标矿物的矿化带，包括：将所述最终矿含量估计值大于第二预设阈值的像素点确定为圈定像素点，并确定所述圈定像素点构成的连通区域，得到所述目标矿物的矿化带。