利用光谱吸收深度定量反演碳酸盐矿物的影响因素及应用分析

光谱吸收特征是矿物识别与定量反演的重要指标。为提高利用光谱吸收特征定量反演矿物精度,以方解石为代表,以线性混合光谱模型与连续统去除方法为基础,以连续统去除吸收深度(CRBD)为分析对象,按端元光谱在2.33 μm附近有无吸收特征对光谱进行分类,并分析每类数据与方解石混合光谱CRBD随丰度、反射率以及光谱特征等影响因素的变化规律,进而非线性拟合其变化范围并提出一种新的矿物含量表示方法。研究结果表明,端元丰度对CRBD值影响较大,方解石丰度越大,吸收特征越明显,CRBD值越大。同样,混合端元反射率与光谱特征对混合光谱CRBD值影响也较明显,当混合端元光谱在2.33 μm附近为无特征时,端元光谱反射率越小,CRBD随碳酸盐丰度变化上凸越明显,为反射峰特征时,端元光谱反射率越大,下凹越明显;混合端元在2.33 μm附近为吸收谷特征时,CRBD随碳酸盐丰度接近线性变化。通过交叉分析与多端元混合光谱CRBD变化分析发现,混合光谱CRBD随碳酸盐矿物丰度及混合端元反射率变化受限于一定范围,其上限拟合方程满足指数函数变化,下限拟合方程为三次多项式函数,且拟合精度较高,R2均高于0.99,RMSE低于0.005。为实现矿物含量的精确预测,根据拟合方程提出一种以变化范围替代定量值来表示碳酸盐矿物丰度分布的方法,实现碳酸盐矿物含量反演的范围表示。通过影响因素分析及范围表示法可为矿产监测、定量评估等提供新的表达方法,为建立具有普适性的地物定量反演模型提供理论参考。     

月表橄榄石含量分布制图

全月表橄榄石作为月球形成演化的指示矿物,其含量分布是月球探测研究的热点。月球卫星多光谱或高光谱数据,为利用反射光谱反演全月表橄榄石含量提供了可能。利用51组由月壤特征协会(LSCC)得出的月壤反射波谱及相应的实验室实测橄榄石含量,建立了4个反射波谱与橄榄石含量回归模型,其余6组LSCC数据作为模型验证数据。在分别解算不同模型系数的基础上,结合LSCC验证数据,比较评价不同模型标准偏差和相关系数,以及橄榄石含量分布散点图,优选出利用光谱反射率数据反演月表橄榄石含量的模型。从而利用Clementine卫星UV/VIS/NIR 5个波段的反射光谱数据反演了全月表橄榄石含量分布,通过与Apollo登月采样点实际测量橄榄石含量进行比较,验证了其结果可靠性。     

两种光谱混合分析模型的比较

为了分析与对比线性光谱混合分析模型(LSMA)和约束线性光谱混合分析模型(CLSMA)在光谱混合分解中的优势与劣势,我们设计了混合光谱分解实验。反演结果表明,当利用所有光谱数据进行端元百分含量反演时,LSMA的总误差比CLSMA小0.075。当利用波段选择后的数据进行端元百分含量反演时,前者的总误差比后者小0.017。这样,不论是利用所有光谱波段数据还是利用波段选择后的数据,LSMA在混合光谱分解的效果上都优于CLSMA;此外,LSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它利用所有波段数据的总误差小0.02,CLSMA利用波段选择数据反演端元百分含量的总误差比它用所有波段数据的总误差小0.077。这主要是因为波段选择大大减少了端元光谱间的相关性,所以,利用波段选择数据进行混合光谱分解优于不加选择的光谱混合分解。     

基于地面试验的嫦娥五号月球矿物光谱分析仪数据质量分析

探月工程三期项目将完成“绕、落、回”三个阶段中的采样返回任务,将在未来发射嫦娥五号(CE-5)探测器,执行月面着陆、采样并返回地球的任务。嫦娥五号月球矿物光谱分析仪(LMS)是探月工程三期重要的数据来源,通过LMS光谱数据分析识别月球表面物质的矿物组成,包括含水矿物,同时有助于判断岩石类型,辅助地层学分析。为月球的形成过程、月球地质演变及岩石-水交互作用的研究提供数据支撑。相比于嫦娥三号红外成像光谱仪,LMS将光谱范围从450～2 400 nm扩展到了480～3 200 nm,除了能探测月球表面主要矿物辉石、橄榄石等,还可以探测3 000 nm附近的羟基吸收峰特征,为月球表面是否存在“水”提供强有力的证据。此外,嫦娥五号月面工作任务将获取月表以下物质,LMS可以对月表采样前后的采样区域进行光谱探测,比较不同深度、不同风化程度下的月壤光谱特征,且与后期返回样品的实验室光谱对比分析。为保证LMS月面数据的可靠性,在探测器发射之前开展了LMS地面验证试验,采用多种矿物及矿物混合样品,在不同试验环境下获取LMS的探测数据,分析研究LMS的矿物成分探测能力,并结合标准比对仪器光谱进行光谱质量分析。计算了所有实验样品的光谱不确定度参数。除了具有低反射率的钛铁矿外,所有样品都具有高质量的光谱数据。同时,在相同条件下,LMS光谱特征与标准比对仪器得到的光谱数据相一致,表明LMS整体数据质量高。     

不同粒度条件下矿物光谱变化分析

矿物粒度是影响矿物光谱特征的一个重要因素,探索不同粒度下矿物光谱曲线的变化情况以及相同粒度下不同矿物的光谱差异,不仅是高光谱矿物遥感信息识别的关键,也为研究矿物随着粒度变化而产生的光谱差异提供理论基础。利用地物光谱仪对采集的六种矿物进行观测,获取了不同粒度下的反射率光谱曲线,同时生成一阶微分光谱曲线,进而分析了不同粒度下各种矿物的光谱变化特征,对比了相同粒度下不同矿物的光谱差异,探索高光谱遥感识别矿物的可能波段。结果表明：各种矿物的光谱曲线均会随着粒度的改变而产生较大的差异,但变化规律不尽相同,紫苏辉石的整条光谱曲线都会随着粒度的增加而下降,叶蛇纹石、赤铁矿、高岭石、绿泥石的光谱曲线在特定的波长范围内随着粒度的增加而下降,橄榄石的光谱与粒度大小不存在直接的相关性;相同粒度下,不同矿物的光谱反射率在大部分波段范围内差异较大,为实现矿物高精度识别提供了可能;叶蛇纹石、高岭石、绿泥石具有较多的宽度较窄、强度较小的吸收峰,而赤铁矿、橄榄石、紫苏辉石的光谱曲线相对平滑,吸收和反射峰的数量较少。本研究旨在为矿物光谱库的构建以及矿物的高光谱技术识别提供基础数据和理论支撑。     

基于岩石光谱吸收特征的白云母含量反演

岩石是由多种矿物组成,其反射率光谱吸收特征与矿物含量之间存在紧密联系,矿物光谱在特定波段处的光谱吸收特征是定量估算含量的重要指标之一。为提升岩石光谱吸收特征定量反演矿物含量的准确度与精度,以白云母为研究对象,分析岩石光谱在2.2 μm附近的光谱吸收特征及其白云母含量,采用Savitzky-Golay平滑滤波和连续统去除法对岩石光谱反射率进行处理,进而提取光谱吸收特征参数（吸收深度、吸收宽度、吸收面积）,分析岩石光谱在2.2 μm附近吸收特征与白云母含量之间的相关性。研究中采用单一吸收特征建立统计模型、多维吸收特征建立偏最小二乘法（PLS）和多层感知器（MLP）模型,对岩石中白云母含量与光谱吸收特征参数进行分析,进而提出一种非线性预测岩石中矿物含量的方法。研究结果表明,岩石光谱在2.2 μm附近的光谱吸收特征中,吸收深度与白云母含量之间的相关性最高。基于单一吸收特征的统计模型中,二次曲线模型对吸收深度拟合的效果最佳,R2为0.935 0,RMSE为0.063 0,岩石光谱的吸收深度随白云母丰度满足二次曲线变化,岩石中白云母的含量越高,岩石光谱吸收深度值越大;基于多维光谱吸收特征的PLS模型相较于MLP模型拟合的效果更佳,其R2为0.947 7高于MLP的0.901 2,RMSE为0.002 7低于MLP的0.005 1;整体上,多维模型优于单一维度模型,PLS模型反演能力最佳,该模型在预测白云母含量上具有运算量小、精度高的特点。通过分析岩石在诊断特征处的光谱吸收特征,为其矿物组分的含量等进行定量反演提供理论参考,为矿产资源监测与评估提供快速高效便捷的方法。     

火成岩光谱吸收深度与矿物组分黑云母含量关系研究

岩石的矿物组成成分是影响其反射光谱特征的主要因素之一,是产生各类岩石特征谱带的重要原因。本文选择美国喷气推进实验室提供的岩石样本(包括组成岩石样本的各类矿物百分含量和用Analytical Spectral Devices (ASD)地物光谱仪测得0.35～2.50 μm波长范围内岩石样本光谱反射率)、岩石所包含的各类矿物的光谱反射率为基础数据,根据岩石和所含矿物的光谱线性混合模型,首先进行了岩石及其矿物成分线性混合模拟实验,实验结果表明基于线性混合光谱理论的岩石矿物模拟模型能够较好的模拟岩石光谱曲线,并且能够保留各个矿物组分的吸收特征。然后从火成岩的岩石光谱中选出含有黑云母矿物的八个样本,研究岩石样本中黑云母含量及其在2.332 μm处反射光谱吸收深度的特征,用线性和非线性等多种常用统计模型拟合了岩石光谱吸收深度与矿物组分黑云母含量之间的响应关系,最后本文将增长型(Growth)和指数曲线型(Exponential)两个模型相结合获得新的拟合模型,利用该模型拟合了岩石光谱吸收深度与矿物组分黑云母含量之间的统计响应关系,拟合结果表明二者的相关系数达到0.998 4,标准偏差为0.57 2,虽然利用Growth和Exponential模型拟合的标准偏差小于两个模型结合后的新模型拟合的标准偏差,但新模型的相关系数有了显著提高,这说明新模型拟合效果更接近样本的实测值。     

火成岩光谱吸收深度与矿物组分黑云母含量关系研究（英文）

岩石的矿物组成成分是影响其反射光谱特征的主要因素之一,是产生各类岩石特征谱带的重要原因。本文选择美国喷气推进实验室提供的岩石样本(包括组成岩石样本的各类矿物百分含量和用Analytical Spectral Devices(ASD)地物光谱仪测得0.35~2.50μm波长范围内岩石样本光谱反射率)、岩石所包含的各类矿物的光谱反射率为基础数据,根据岩石和所含矿物的光谱线性混合模型,首先进行了岩石及其矿物成分线性混合模拟实验,实验结果表明基于线性混合光谱理论的岩石矿物模拟模型能够较好的模拟岩石光谱曲线,并且能够保留各个矿物组分的吸收特征。然后从火成岩的岩石光谱中选出含有黑云母矿物的八个样本,研究岩石样本中黑云母含量及其在2.332μm处反射光谱吸收深度的特征,用线性和非线性等多种常用统计模型拟合了岩石光谱吸收深度与矿物组分黑云母含量之间的响应关系,最后本文将增长型(Growth)和指数曲线型(Exponential)两个模型相结合获得新的拟合模型,利用该模型拟合了岩石光谱吸收深度与矿物组分黑云母含量之间的统计响应关系,拟合结果表明二者的相关系数达到0.998 4,标准偏差为0.57 2,虽然利用Growth和Exponential模型拟合的标准偏差小于两个模型结合后的新模型拟合的标准偏差,但新模型的相关系数有了显著提高,这说明新模型拟合效果更接近样本的实测值。     

火成岩中长石含量与其特征光谱间响应关系研究

长石是地表岩石最重要的造岩矿物,在地壳中的比例高达60%,几乎是所有火成岩的主要矿物成分。随着高光谱技术的发展,国内外众多学者研究主要造岩矿物含量与其特征光谱的响应关系,对遥感岩矿识别以及矿化蚀变信息提取提供了多种可能性。该研究以USGS光谱库里18个火成岩样本为基础数据,研究长石的特征光谱及其与含量之间的定量关系。通过原始光谱反射率及其变换(包括小波三层分解高频分量、小波二层分解、去包络线后光谱、去包络线后小波三层分解高频分量及去包络线后小波二层分解),研究其与长石的含量之间的相关关系,结果表明：(1)分析六种光谱反射率的变换,去包络线后小波三层分解高频分量的光谱反射率与长石含量的相关关系最好,且相关系数正负不断变化,根据相关系数极值获得长石的特征谱带为431,570,972,1 456,1 856,2 292.9和2 481 nm;(2)原始光谱反射率与长石含量的相关性曲线趋势较为平缓,而经小波分解得到的高频分量后,趋势明显,经去包络线及小波分解得到高频分量后,相关性曲线的变化趋势愈加明显,由此可见,自变量的微小变化就会引起因变量变化,当岩石中长石的含量极小时,小波分解处理能够提高模型的精度。将长石含量与特征光谱的关系量化,运用多元逐步线性回归分析以及最小二乘法建模,建立6个线性回归模型和6个最小二乘法回归模型,结果表明：(1)去包络线后的光谱比原始光谱建立的回归模型精度更高,经过小波二层分解后的低频分量建模的回归模型精度优于未进行小波分解的光谱,其中去包络线后小波二层分解低频分量建立的回归模型效果最佳。(2)多元线性回归建立的模型精度优于最小二乘法,同时筛选对因变量影响较大的自变量,972,1 456,1 856,2 292.9以及2 481 nm。因此选择去包络线后的光谱进行多元线性回归法进行分析长石含量与光谱反射率之间关系,考虑到不同的特征吸收波段对长石含量的影响因子不同,可以利用长石的特征光谱定量反演某一区域内的长石的含量,对识别矿物具有重要意义。     

虹湾地区橄榄石的光谱特征及其镁数(Fo#)分析

研究橄榄石的分布和成分,对于估测如月球类的火成岩行星体的地质演化有重要的意义。以嫦娥系列卫星探测区域虹湾地区为例,基于M3高光谱数据采用波谱特征拟合方法调查橄榄石物质的分布情况。虹湾地区橄榄石主要分布在北部坑壁和侏罗山脉山脚,且周围伴生辉石及少量斜长石。所处地层单元为撞击产生的溅射物和弹射物,地质年龄较老。以月球橄榄石样品镁数为因变量,经改进高斯模型(MGM)拟合得到的月球橄榄石样品光谱吸收中心参数为自变量,利用多元线性回归的统计方法建立月球橄榄石物质的镁数(Fo#)反演模型。在此基础上,通过MGM模型提取虹湾18个橄榄石富集点光谱的吸收中心参数,利用镁数反演模型反演虹湾橄榄石的镁数。反演结果表明,虹湾橄榄石物质的镁数较高,均值为Fo~80.84,而富镁橄榄石指示了深源特性,因此虹湾地区的橄榄石绝大多数来自于月幔。     

基于反射光谱吸收特征勘探天然气的方法研究

反射光谱学提供了一种高效和低成本的鉴别物质成分和结构的方法;油气微渗漏理论则建立了油气藏与其上部地表的特定异常之间的因果关系。因此,可以通过检测地表异常的反射光谱来勘探油气。野外实地测量和高光谱遥感均能够实现反射光谱的检测。文章通过对青海某地区野外测量的反射光谱的分析,首先提出了典型气田区测点的光谱曲线的宏观吸收特征;然后,完成了反射光谱中的吸收特征的提取,包括吸收波段深度、位置、宽度和对称度,以此分析测区采集的样品光谱,建立了该地区的特征光谱库;提出了检测地表烃类物质的方法;最后基于线性解混模型,实现了半定量地提取测区主要蚀变矿物的丰度信息。     

有机和无机国画颜料漫反射光谱和吸收光谱特征研究

国画颜料解混一直是古画颜料研究的重要内容,其中光纤反射光谱（FORS）是无损化探测颜料类别的常用手段。通过CCD光纤光谱系统,从光谱线型对国画颜料进行了分类,分别探测了两种有机植物颜料藤黄和胭脂在不同比例混合下的漫反射光谱与吸收光谱,并获取了不同色系无机矿物质颜料混合后的漫反射光谱。分析了单一颜料和混合颜料的光谱特征峰值,运用多元线性回归（MLR）以及一阶导数光谱法（FDS）,通过全波段线性解混获得了各组分颜料的比例。经过实验与理论分析,藤黄与胭脂的漫反射光谱为S型,混合颜料一阶导数光谱中两特征峰的位置分别为536和649 nm,在漫反射光谱中多元线性回归基本适用于该混合颜料的解混并显示出一定的线性规律,但无法精确地解混。而混合颜料的吸收光谱与单色光谱之间存在较好的线性关系,解混误差在5%左右。无机矿物质颜料中的漫反射光谱有S型（石黄和赭石）和钟型（石青和石绿）两种。首先,对于S型（石黄）与S型（赭石）混合颜料漫反射光谱,赭石的一阶导数光谱出现明显的“三峰”现象,并且混合颜料一阶导数光谱在534 nm处出现新的特征峰。多元线性回归理论虽适用于该混合颜料的解混,但由于不同颜料解混的权重因子不同,无法形成较为精准的线性模型。其次,对于S型（赭石）与钟型（石绿）混合颜料的反射光谱需要多元线性回归与导数光谱法共同判断混合比例的基本趋势,该光谱在400～800 nm范围内仅有一个交叉点。最后,利用钟型（石青）与钟型（石绿）混合颜料反射光谱的特征峰位置,即可判断出颜料混合比例的特征,随着混合比例的变化,反射光谱特征峰在457～524 nm出现了明显的横向移动,并且混合颜料光谱的峰值强度有明显的减弱。     

Lunar terrain and mineral's abundance automatic analysis

The image is the important data in the lunar exploration. The main objective of this work is to detection lunar craters with the multi-information fuzzy logic method, and to quantify the image's terrain and the abundance of lunar surface minerals based on crater distribution law and soil characterization consortium data set with lunar surface reflectance. We implement image processing to recognize lunar crater and analysis lunar terrain; use lunar reflectance model to solve mineral reflectance question; joint commonly used look-up lunar reflectance tables and least squares to solve lunar surface reflectance questions; and calculate the minerals reflectance, region reflectance, and then estimate abundance of lunar surface soil minerals. An actual lunar image (Apollo 15 landsite, Clementine mission) of Mare region as an example, this method analysis results of the terrain and mineral's abundance are basically same with published literature. In the future, this method can be simple rapid in-time implemented in real-time lunar exploration.     

基于Top-Hat变换的高光谱吸收特征增强方法

对地物高光谱进行特征分析是高光谱影像用于目标识别和地物分类的基础.基于数学形态学的Top-Hat变换提出了一种光谱吸收峰增强算法.该方法在增强吸收峰的同时还保持了吸收谱带的波形特征.从美国地质调查局USGS光谱数据库选取的11条不同矿物的反射光谱曲线,对其吸收峰增强曲线和原始光谱曲线进行了K-means聚类分析.结果表明:吸收峰增强曲线的聚类结果在波形上和地质背景上都优于原始光谱曲线;且将吸收峰增强曲线的聚类的结果用矿物光谱的ASTER影像采样光谱曲线显示时,能总结出各组矿物的ASTER光谱典型特征.说明吸收峰增强曲线很好地增强了矿物光谱的吸收特征,提高了高光谱的可分性,同时还能为基于多光谱数据的遥感信息提取提供参考,是十分有用的高光谱分析方法.     

模拟月壤发射率光谱测量实验及精度评定

基于月球样品反射光谱的月表矿物识别和成分反演能力受到月球环境的严重影响,仅限于月球表面5％的成熟度较低的区域。相比之下,包含大量硅酸盐矿物的月球样品发射光谱不仅光谱特征明显,而且受月表大气、温差和真空等环境的影响较小,是研究月表成分和物理特性的新途径。因此,对于嫦娥五号月球探测器采集的月球实地样品的发射光谱测量不仅可用于月表硅酸盐类矿物的成分分析,而且可以作为遥感研究中可见光-近红外光谱的有效补充。但是,实验室发射光谱测量中最大的难题是寻找最佳的实验方法和仪器,以便获得准确可靠的光谱数据。研究以模拟月壤样品为测量对象,分别在实验室大气、氮气冷背景和模拟真空环境中,利用TurboFT 102F和Bruker VERTEX 70V两种仪器,设计和实施了傅里叶光谱法、独立黑体法和反射率法三种发射率测量实验,并利用误差传播定律和已有Apollo样品发射率光谱对实验获得的发射率光谱进行了精度分析与评定。发现在异常复杂和困难的模拟月球真空测量环境构建完成之前,密闭实验室环境中的反射率法发射率光谱特征最明显,测量精度最高,可以作为目前月球样品发射率光谱测量的最佳选择。研究希望能为嫦娥五号采集的月球样品发射率光谱测量实验提供理论基础和技术参数。     

Absolute calibration of the Chang’E-1 IIM camera and its preliminary application

The interference imaging spectroradiometer (IIM) onboard the first lunar satellite of China “Chang’E-1” can now provide approximately global high spectral and spatial resolution reflectance spectra of the Moon. It is the essential instrument with which to accomplish one of the four missions of the first lunar satellite of China. As the current data provided by the Lunar Exploration Program Center and National Astronomical Observatories (NAOC) are not reflectance and the sensor response is inhomogeneous in the line direction, users can not use the current data directly. Moreover, due to the narrow band range, IIM data cannot cover the absorption peak of the mafic minerals of the Moon completely, which limits its ability for identifying minerals. The main objective of this study is to describe the methods for absolute calibration, correction and acquiring the absorption center of minerals for IIM data. The results from our study show that in the space domain the sensor response decreases toward the left, and in the spectral domain the response of the longer bands is more inhomogeneous than that of the shorter bands. After the calibration and correction, the reflectance of IIM matches the earth-based telescopic spectra well, which suggests the possible use of the processed data in the geological research. A high correlation was found between the absorption center and the wavelength at which the first derivative equals 0, i.e., the so-called Stagnation Point in the mathematical sense. In the end, we show a preliminary applied study of the two craters with diameter larger than 35 km using the calibrated data. The spectra of IIM data show that the lunar crust has compositional diversity within the km scale. Pure anorthosite may be found on the wall and floor of the Aristarchus crater with the map of absorption center, which indicates that anorthosite is ubiquitously present within the lunar crust. IIM, with its capacity to acquire lunar composition at the regional and global scale, will contribute to the research of lunar origin and evolution.     

用于月球风化层遥感的光谱分离技术研究

为了解决混合像元问题,发展了一门新的技术——光谱分离技术,线形混合模型是目前应用最成功的方法,但是当应用到月球风化层遥感时,其存在两个内在的缺陷: 一是由于充分混合引起的非线性,二是纯光谱的不“纯”性.对于第一个缺陷,从 Hapke理论出发,充分考虑了数据的特点,大大简化多重散射模型来提高充分混合的线形性,同时降低了原模型计算的复杂度;对于后一个问题,提出用修正线形混合模型来弥补“纯”光谱中的误差.该方法通过Relab数据库中的模拟月壤的光谱数据进行了验证,试验结果表明,这种方法具有很好的性能.     

混凝土硫酸钠腐蚀产物的高光谱检测方法研究

目前混凝土化学腐蚀损伤程度的检测主要是扫描电镜、能谱、XRD衍射等方法,这些方法对于在役的混凝土结构来说,易造成破坏,检测时间长,连续性差。提出了一种基于高光谱的混凝土腐蚀产物无损检测新方法。高光谱检测具有非接触、方便快捷、连续无损的优点,但是受腐蚀混凝土实测光谱的解混模型和分析方法是实际应用的难点。该研究根据混凝土遭受硫酸钠侵蚀生成产物的特点,将硫酸钠侵蚀后混凝土的光谱划分成两个组分光谱的线性混合,一个组分是水泥的水化产物光谱反射率,另一个组分是硫酸钠侵蚀下生成主要产物钙矾石和石膏的光谱反射率。在光谱比值导数模型的基础上,建立混凝土腐蚀产物的光谱解混模型。以在清水和10%Na₂SO₄溶液中连续浸泡的混凝土试块为研究对象,按照15 d的采集周期,在30～120 d连续测量两组混凝土的反射光谱。数据经过平滑、包络线去除后,利用混凝土腐蚀产物的光谱解混模型进行处理。数据一次解混后,分析解混后光谱曲线光谱特征和变化规律,与钙矾石和石膏混合物的标准光谱曲线进行SFF匹配拟合分析。并结合扫描电镜和X射线衍射方法检测此次试验中钙矾石和石膏腐蚀产物的生成情况。利用混凝土比值后的光谱曲线除以石膏光谱曲线,完成了实测光谱的二次解混处理,分析了钙矾石的生成量在30～120 d腐蚀过程中变化趋势。试验结果表明,（1）试验中清水和10%Na₂SO₄溶液中不同龄期的两组混凝土,反射光谱特征随着腐蚀时间的增加区分度明显。两组试块均在1 445和1 945 nm附近有较强吸收特征,但吸收深度不同,10%Na₂SO₄溶液混凝土光谱曲线的吸收深度、吸收面积明显大于清水中的混凝土;（2）实测光谱曲线经过混凝土光谱解混模型一次处理后的曲线,在1 450和1 945 nm左右处有明显的吸收深谷,与石膏和钙矾石混合物标准光谱的光谱特征一致,两者光谱曲线的SFF匹配拟合数值达到了0.96;（3）利用比值后的光谱除以石膏光谱后的曲线很好的突出了腐蚀产物钙矾石的光谱特征。发现随着腐蚀龄期的增长,钙矾石在30～120 d生成量的丰度呈现先降后升趋势。（4）根据混凝土试块腐蚀状态下的高光谱数据分析、扫描电镜和X射线衍射的检测结果,验证了混凝土光谱解混模型在混凝土检测中能够正确解算出腐蚀产物的类型和丰度,为混凝土高光谱无损检测提供了理论基础。     

水稻分蘖期无人机高光谱影像混合像元特征分析与分解

开展水稻无人机高光谱解混,获取水稻植株的高光谱反射率信息,对于提高水稻理化参量的反演模型精度具有重要意义。目前大多基于高光谱遥感影像自身数据进行解混,运用算法模型进行高光谱数据解混,将高光谱图像和可见光图像进行优势互补,提出一种基于无人机高清影像与高光谱遥感影像融合的稻田无人机高光谱解混方法,解决单一数据局限性问题,增强光谱数据对地物的描述能力。为了更好的计算端元丰度,将同一目标区的高清数码正射影像与无人机高光谱遥感影像利用经纬度信息进行空间配准,使得不同传感器获得的图片在几何位置上对齐,通过SVM分类器的监督分类方法对可见光的数码正射影像进行地物分类,利用地物分类的结果对应高光谱的一个像元,从而得到一个像元内的端元丰度。设相邻区域内的水体端元是相同的,利用线性解混模型（LSMM）对相邻区域的混合像元进行解混,最终获取水稻高光谱反射率信息。结果表明对两种图片进行空间配准丰富了数据源信息,有利于像元的端元丰度计算,其中水稻端元丰度在70%以上解混效果最好,丰度在50%以上解混效果一般,丰度在30%以下解混效果较差;选择监督分类方法进行地物分类,精度达到99.5%,面向对象方法分类精度为98.2%,监督分类方法优于面向对象分类方法;最终得到的混合像元分解反射率高于原混合像元反射率,减少了水体混合部分对光谱数据的影响,使得分解后水稻的光谱反射率更加准确,为水稻理化参量无人机成像高光谱遥感反演提供更加准确的科学依据。     

土壤矿物对松嫩平原主要土壤类型反射光谱特征的影响机理

尽管纯矿物的反射光谱特征分析与数据库建设工作已经开展,但土壤中各原生矿物、粘土矿物的测试主要是定性的,即能测定土壤中含有何种矿物,但难以测定准确的矿物组分含量。土壤矿物是土壤学与地质学的交叉点,易被忽视,特别是已有研究忽略了土壤矿物对土壤反射光谱曲线的影响。探讨了土壤矿物在可见光-近红外光谱部分(400~2 500 nm)对土壤反射光谱特征的影响,明确影响土壤反射光谱特征的主要机理。土壤样本于2014年采集于松嫩平原黑龙江部分,包括4个土类和7个土属,共54个土壤样本。土壤样本通过研磨、过筛后,在室内暗室中测得反射光谱数据,土壤矿物的反射光谱数据在2017美国地质调查局(USGS)最新矿物光谱库Spectral Library Version 7中获得,对反射光谱数据进行九点平滑、10 nm重采样和去包络线处理。土壤矿物含量测试采用荷兰Philip X’ Pert Pro 型X射线衍射仪分析样品的矿物组成,测试了土壤中石英、长石、方解石和闪石等原生矿物和蒙脱石、伊利石和高岭石等粘土矿物的含量。首先分析7个土属的反射光谱特征,明确每个土属反射光谱曲线的形状特征和吸收位置,其次分析土属的矿物含量情况,找出不同土属各矿物含量的共性和差异;再次分析不同粘土矿物和原生矿物的反射光谱特征,确定不同土壤矿物反射光谱曲线的形状特征和特征吸收的位置;最后将不同土属的反射光谱特征、不同土属的矿物含量情况和土壤矿物的反射光谱特征结合,得到如下结论：(1)土壤矿物决定了土壤反射光谱的骨架特征,土壤矿物对土属的反射光谱影响最明显,由于土类存在多种反射光谱特征,土壤矿物对土类的影响不明显。(2)粘土矿物对土壤反射光谱特征的影响大于原生矿物,主要受蒙脱石和伊利石等粘土矿物的影响,但砂性土受部分原生矿物的影响,主要是长石类矿物和高岭石的影响。(3)蒙脱石和伊利石分别决定土壤反射光谱的第一个吸收谷和第二个吸收谷特征,高岭石决定1 400和1 900 nm前的两个小吸收谷特征,钾长石和钠长石决定了砂性土的前两个吸收谷特征。(4)蒙脱石含量足够高时,会完全掩盖高岭石和长石类的反射光谱特征,部分掩盖伊利石的反射光谱特征;随着蒙脱石含量降低,伊利石的反射光谱特征逐渐体现;蒙脱石和伊利石的含量降到很低时,高岭石和长石类矿物的反射光谱特征逐渐体现出来。研究结果揭示了不同土属反射光谱特征差异的原因,可以为土壤反射光谱分类、土壤精细制图和基于高光谱图像的矿物分布研究等提供理论依据。