一种红外光谱免疫计算的矿物组分定量提取方法

近红外/短波红外光谱的矿物组分快速鉴定技术可以大大提高野外矿产勘查、遥感矿物填图、岩芯矿物组分分析等工作的效率,成为目前高光谱技术研究的热点之一。文章给出了一个基于光谱相似度评价约束的联合目标岩石样品光谱和矿物光谱端元库进行矿物组分光谱反演的统一模型,然后以矿物光谱线性混合模型和光谱夹角相似度评价为例,建立了一个具体的组分反演模型;针对模型求解过程中的组合优化问题,提出了一种人工免疫克隆选择计算的矿物组分光谱(ICSFSLIM)识别方法;利用在中国新疆包古图地区选取的22个野外岩石样品的实测近红外/短波红外光谱进行了矿物组分提取试验,以样品薄片鉴定结果为准,将ICSFSLIM识别结果与组合特征光谱线性反演模型(CFSLIM)识别结果进行了定量的对比分析。结果表明：ICSFSLIM比CFSLIM的识别正确率提高了2.26%,有效率提高了18.6%,并且具有更高的识别稳定性。     

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。     

基于实测高光谱数据的矿物含量提取方法研究

针对利用线性模型提取矿物含量精度较低的问题,以波长范围为350～2 500 nm的岩石光谱为数据源,基于光谱匹配方法进行矿物识别,应用简化的Hapke模型将岩石样品反射率转换为单次反照率,利用线性模型分解单次反照率进行含量提取,并通过分段滤波及建立区域光谱库的方法提高识别精度,建立了一种基于实测光谱数据的矿物含量提取方法。通过对包古图V号岩体光谱数据的分析,与X射线衍射结果相比,该方法对长石类矿物的识别精度为100%,含量提取精度为80.5%;对粘土类蚀变矿物的识别精度为92.2%,含量提取的精度为92.36%。该方法将矿物学共生关系加入到矿物识别方法中,保证了结果的可靠性;提出了分段滤波的预处理思路,避免了滤波算法对光谱波形及吸收特征的影响,并且据有较好的去噪效果;应用Hapke模型进行实测的岩石光谱解混,能避免复杂的光谱非线性分解计算,从理论上提高矿物含量提取的精度和计算的效率。该方法对快速分析蚀变信息等工作具有一定的指导意义。     

应用区域光谱库及分段滤波方法改进矿物识别精度的研究

针对当前利用高光谱数据进行矿物识别精度较低的问题,根据研究区地质背景建立区域端元光谱库,提出了对原始光谱进行分段滤波的预处理方法。首先应用连续统快速傅里叶变换方法分别去除2 000～2 200 nm,2 250～2 300 nm,2 350 ～2 500 nm范围内的随机噪声,之后利用加入区域端元库的矿物快速定量提取模型提取预处理后光谱中的矿物类型。本方法识别矿物的最高有效率为80%,正确率最高可达67%。与未滤波的光谱识别结果对比,平均正确率提高了17.7%,平均有效率提高了5.1%;与全波段滤波的光谱识别结果对比,平均正确率提高了5.8%,平均有效率提高了39.8%,可保证在尽量多识别出正确矿物的基础上有效减少结果中的错误组分数,改进了矿物识别的精度,对野外快速提取矿物信息等工作有重要意义。     

矿物组分快速定量提取模型及其应用

矿物成分快速鉴定是提高遥感矿产勘探、遥感矿物填图以及诸多地学研究等工作效率的关键。由于技术等各方面的限制,国内外针对矿物快速分析的模型和软件较少。20世纪90年代以来近红外光谱仪在技术上的突破和计算机的发展使得近红外光谱技术在矿物快速识别领域的应用变得可行,先后出现了基于吸收位置的反演模型(模型一)和基于波形匹配的反演模型(模型二)。文章提出了特征光谱线性反演模型。经美国地质调查局矿物光谱库(USGS)端元混合实验数据验证,该模型精度接近100%,远优于模型一和二。对新疆包古图地区地表随机所采23个样本分析,该模型平均精度为64.6%,另外两模型分别为：33.8%和8.1%,优于模型一和二。虽精度尚低于传统镜下鉴定方法,该模型具有高效、方便、工作量小、人为误差小等优点,已初步应用于新疆包古图地区遥感矿产勘探工作,有较好的推广前景。     

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。     

绿泥石矿物成分与光谱特征关系研究

绿泥石矿物广泛发育于各种岩石和地质环境中,其化学成分的变化,可反映出其形成时的物理化学条件及其光谱特征的变化。为了探索矿物光谱特征与其矿物化学成分间的内在关联性,为利用高光谱技术探测矿物微观信息提供基础依据。通过薄片显微分析,鉴定了岩石样品中的矿物种类及矿物组合特征,圈定出典型的绿泥石矿物颗粒和划分了绿泥石的产状特征;并利用现代电子探针微区分析技术,测定了16件岩石样品中共146个具有典型代表性的绿泥石矿物颗粒的化学成分,据此计算了其n(AlⅣ),n(AlⅥ),n(Fe),n(Mg)与Fe/(Fe+Mg)比值等相关化学参数;此外对测量的岩矿光谱进行分析,提取了岩石样品中绿泥石矿物的特征光谱参量。在以上基础上,对绿泥石矿物的光谱特征参量和其主要晶体化学参数的关系进行分析研究,研究表明绿泥石矿物的诊断性特征吸收波长位置随绿泥石中Fe离子含量的增加而向长波方向移动。研究结果对于利用高光谱遥感技术进行蚀变矿物及造岩矿物种类、成分及结构特征的识别和探测具有重要的指导意义。     

面向高保真印刷的特征光谱提取与匹配方法研究

快速、准确的进行光谱重建是高保真印刷复制研究的难点。针对多个基色参与复制造成颜色在光谱表征和油墨配比之间转换模型复杂的问题,提出了一种用于高保真印刷的特征光谱提取和匹配方法。该方法利用光谱的导数变换对印刷基色油墨的特征光谱波段进行了筛选和提取,在此基础上提出了特征光谱的多阈值编码算法;针对高保真印刷中的分区判断问题,利用导数平均特征光谱表示各分区特征,并通过目标光谱与各分区的导数平均特征光谱的光谱匹配算法,解决了高保真印刷中的分区判断问题。实验结果表明,提取的特征光谱波段能够显著代表各个基色的光谱特征,基于特征光谱的色彩转换模型精度高于基于全波段的色彩转换模型;光谱匹配算法在判断分区上达到了很高的精度,极大的提高了效率,具有较高的实用性。     

一维空洞卷积神经网络的矿物光谱分类

矿物光谱综合反映了岩矿的物理化学特性、组分和内部结构特征,已被应用于岩矿识别研究。传统的矿物光谱分类方法需要先对矿物光谱进行预处理,再采用不同方法分析光谱特征,从而实现分类目的。但同时也会造成部分光谱信息丢失,导致最终分类精度不高且操作过程繁琐、效率低下,难以应对日益增长的大数据处理需求。因此,建立一个准确、高效的矿物光谱自动分类模型意义重大。卷积神经网络是应用最广泛的深度学习模型之一,它通过逐层抽取数据特征并组合形成高层语义信息,具有极强的模型表达能力,在光谱数据分析方面应用潜力巨大。针对矿物光谱数据的特点,提出了基于一维空洞卷积神经网络（1D-DCNN）的矿物光谱分类方法,利用空洞卷积神经网络提取光谱特征,采用反向传播算法结合随机梯度下降优化器调整模型参数,输出光谱分类结果,实现了矿物类别的端到端检测。该网络包含1个输入层、3个空洞卷积层、2个池化层、2个全连接层和1个输出层,采用交叉熵为损失函数,引入空洞卷积扩大滤波器感受野,有效避免光谱细节特征丢失。实验采集了白云母、白云石、方解石、高岭石四种矿物光谱,并通过添加噪声的方式进行数据增强,构建数量充足的矿物光谱样本用于神经网络模型训练与测试;探讨了卷积类型、迭代次数对模型分类结果的影响,并与多种传统矿物光谱分类方法进行对比,评价模型性能。实验结果表明,提出的1D-DCNN模型可实现矿物光谱快速准确分类,分类准确率达到99.32%,优于反向传播算法（BP）和支持向量机（SVM）,说明所提方法能够充分学习矿物光谱特征并有效分类,且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。该方法也可推广到煤炭、油气、月壤等其他领域光谱分类应用中。     

顾及土壤类型的土壤Zn含量高光谱遥感反演

目前针对土壤重金属的高光谱反演方法大多集中在单一的研究区域或未考虑土壤类型对反演结果的影响,而土壤类型和成土因素的不同会对土壤属性参数的高光谱反演模型的普适性产生一定程度影响。该研究提出一种顾及土壤类型的重金属高光谱遥感反演方法,根据研究区土壤类型,从土壤样本的实验室光谱中提取对重金属起主要吸附作用的土壤光谱活性物质的特征谱段,分别建立基于土壤光谱活性物质特征谱段的重金属含量估算模型。使用改进的遗传算法(IGA)对特征谱段进行波段优选,使用偏最小二乘回归算法(PLSR)建模,使用决定系数(R²)、相对偏差(RPD)和预测均方根误差(RMSEP)三个指标对不同的建模方法进行评价。以湖南省郴州市东河流域铅锌矿矿区的黄壤和红壤样本数据为例,采集38个黄壤样本和35个红壤样本,从土壤样本的实验室光谱中提取对Zn起主要吸附作用的土壤有机质和黏土矿物的特征谱段,均采用IGA+PLSR方法进行建模。结果表明：不考虑土壤类型即利用全部土壤样本进行建模时,与全谱段建模结果相比,基于土壤有机质和黏土矿物特征谱段的重金属Zn含量反演精度的R²由0.624提升到0....     

基于实测端元光谱的多光谱图像光谱模拟研究

地物光谱特性是遥感应用的基础。然而,在基于野外实测端元光谱的遥感应用中,由于测量尺度不同,导致同一地物光谱形态和反射率值存在很大差异,为遥感信息的定量反演带来困难。文章以新疆塔里木盆地北缘渭干河-库车河绿洲为研究区,选取裸土、植被两类地物作为研究对象,首先通过AVNIR-2传感器的光谱响应函数,实现了将野外实测端元光谱拟合为多光谱离散光谱,通过实例数据表明,拟和的多光谱与AVNIR-2像元光谱具有很好的相关性,在此基础上,采用线性算法建立端元光谱与遥感图像像元光谱的转换模型,实现了从实测端元光谱尺度向遥感多光谱像元尺度的定量光谱转换,为遥感定量分析奠定了一定基础。     

高光谱成像砖红壤中石油烃含量的可视化研究

高光谱成像具有快速无损和图谱合一的特点,每个波段都会呈现一幅图像,每个像素点都显示一条光谱曲线,不仅可以获取样本的光谱信息,还可以表征物体的空间信息,目前在诸多领域展现出极大的应用价值。采用高光谱成像实现土壤中石油烃含量分布的可视化。制备不同石油烃含量的砖红壤样本,分为建模样本和预测样本。采集高光谱图像,为避免图像背景的干扰,采用掩膜的方法进行背景剔除。之后提取建模样本中感兴趣区域的平均光谱,采用连续投影算法筛选特征变量,基于提取的特征变量,一方面建立MLR预测模型,另一方面从预测样本中提取特征波段的高光谱图像。最后,将特征图像上像素点的数据代入模型,得到石油烃的含量分布情况。通过图像处理的方法,不同的含量赋予不同的颜色,实现砖红壤中石油烃含量分布的可视化。研究结果表明,采用高光谱成像与图像处理方法能够初步实现砖红壤中石油烃含量分布的可视化,为以后大范围地识别和反演土壤中石油烃含量提供了基础。     

从散射谱反演颗粒尺寸分布的测试方法改进

针对从散射谱反演颗粒尺寸分布测量中,由于衍射近似要求近前向取值而带来的反演噪声问题,提出了一种改进的方法.在Chin-Shifrin(C-S)积分变换反演中,插入一种调节函数使得噪声基本消失,又不至于影响反演谱的分布峰位置.对理想单分散颗粒群的模拟效果说明了该法的可行性.对以线阵CCD为接受器件的实验测量和反演结果显示...     

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。     

面向浑浊水体叶绿素a浓度遥感反演的光谱基线校正

根据浑浊水体中悬浮物的光学性质,提出使用线性基线校正方法来削弱水体光谱中的悬浮泥沙贡献。线性基线定义为450和750 nm的反射率值连线,基线校正为光谱反射率减去基线。2010年3月和2011年4月太湖梅梁湾水体的实测数据验证结果表明,光谱线性基线校正可以较好的提高叶绿素a浓度的反演精度,改进反演模型的诊断性。3月数据建立的波段比值反演模型中,校正前模型RMSE为4.11 mg·m-3,基线校正后模型RMSE为3.58 mg·m-3,同时,基线校正后模型残差的方差齐性和正态分布均有明显的改善。4月模型有类似结果,数据校正后的模型具有更小的误差。在没有水华发生的浑浊水体中,线性基线校正可以作为提高水体叶绿素a浓度反演精度的光谱数据处理方法。     

动态应力场作用下线性啁啾光栅光谱特性研究

目前柔性结构损伤检测需多个传感器,且需要探测器具有极高的采集频率。光纤光栅具有动态响应快、易实现分布式测量等特点,为解决上述问题提供了有效的途径,提出采用线性啁啾光栅(LCFBG)实现动态应力场探测。首先,用传输矩阵理论建立了LCFBG反射光谱应变传感模型,用衰减正弦函数模拟沿LCFBG分布的动态应力场。通过仿真实验,详细研究了LCFBG反射光谱对不同振幅、不同衰减系数与不同传播速度动态应力场的响应特性。实验结果表明,LCFBG反射光谱的反射率、波长变化与光谱形状均与动态应力场上述参数有关,但是LCFBG反射光谱对动态应力场不同参数的响应规律不同。在一定范围内,LCFBG反射光谱的最大反射率随动态应力场幅值与速度的增大而增大,最终趋于一稳定值,但其随阻尼系数增大而减小。最后,研制了以LCFBG为敏感元件的传感器,并构建了动态应力场实验平台,实验结果与仿真实验数据基本一致。提供了一种通过实时采集LCFBG全光谱信息探测动态应力场的新方法。     

基于改进非线性拟合的核磁共振T2谱多指数反演

核磁共振T₂谱多指数反演算法是开展复杂体系样品核磁共振(NMR)弛豫研究最重要的数学工具. 常用的T₂谱多指数反演算法一般都是事先给出弛豫时间T₂分布的布点, 然后转化为线性拟合问题进行求解. 在求解的T₂谱较为分散的时候, 反演得到的T₂谱精确度不高, 分辨率较低. 非线性拟合是解决这个问题的有效办法. 本文针对分散T₂谱反演利用非线性拟合时遇到的初值依赖及运算复杂问题, 利用线性回归最小二乘方法, 改进了其中的带非负约束非线性优化模型, 将搜索的反演参数从T₂, f 减少为T₂, 加快了收敛速度, 减少了对初值的依赖, 提高了反演精度, 使算法更加稳健. 通过用改进的Levenberg-Marquardt算法和差分进化算法进行计算机模拟反演及实验数据反演, 验证了改进方法在核磁共振T₂ 谱反演中的有效性.     

红外光谱分析技术在浮选过程中的应用研究进展

随着浮选研究的深入发展,以捕收剂为核心的浮选药剂作用机理的研究逐渐成为研究焦点。红外光谱以速度快、成本低、无损等特点成为浮选药剂作用机理研究最为重要的手段之一。首先从文献报道数量和比例说明红外光谱在该研究中的重要地位,并总结了常见浮选药剂的红外光谱特征,最后分别阐述了红外光谱在捕收剂、抑制剂、活化剂等浮选药剂作用机理中的应用研究进展。归纳出红外光谱用于判定捕收剂在矿物表面作用三种机制的判据： 如果捕收剂作用后的矿物表面有新的吸收峰,则捕收剂在矿物表面发生了化学反应;如果仅有吸收峰的位置发生移动,并超过测试设备本身误差范围的移动量,则捕收剂在矿物表面形成的是化学吸附;排除上述产生的新红外特征吸收峰和红外特征峰的移动,且通过反复水洗即可清除表面沾染的捕收剂分子,则捕收剂在矿物表面发生的是物理吸附。并指出红外光谱在浮选过程中的应用研究存在的两大问题,一是将捕收剂与矿物表面的化学反应和化学吸附机理混淆;二是忽视红外光谱仪器吸收峰位移2～4 cm-1背景误差。展望未来红外光谱在浮选过程中的应用研究应该着眼于多种药剂混合用药在矿物表面作用机理的研究,该领域内红外光谱的定量分析研究及红外光谱吸收峰位移的背景误差分析等三方面。     

Optimized fuzzy C-means clustering algorithm for the interpretation of the near-infrared spectra of rocks

The rock near-infrared spectrum contains information of its composition and structure. The interpretation of rock near-infrared spectrum is one of the important approaches in the qualitative and quantitative analyses of the alteration minerals in rock. The rock near-infrared spectra are classified using optimized fuzzy C-means clustering algorithm, and the main mineral composition is obtained for different rock samples through the analysis of cluster centers. The minimum Spectral Correlation Coefficient is used as the objective function to classify the simulation data. In this study, the classification method was first tested for parameter setting using simulation data, which was the mixture of several standard mineral spectra quantified in terms of reflectivity in the near-infrared band. Classification accuracies under different fuzzy index values are compared. When the fuzzy index value is 1.5, the classification accuracy of the simulation samples is 83%. The initial values of different cluster centers were shown to affect the classification result. In the practical application, the initial values of cluster centers need to be rationally chosen based on the knowledge of mineral spectroscopy. This method is applied in the clustering analysis of the rock near-infrared spectra, which were also quantified in terms of reflectivity in the near-infrared band. These actual rock near-infrared spectra were measured by a spectrometer, while the classification results were compared with X-ray diffraction analysis to show the effectiveness of our algorithm. Our study has shown that, with the optimized fuzzy C-means clustering algorithm, the interpretation of rock near-infrared spectra can help us obtain information of the mineral composition and structure more effectively in terms of accuracy and speed. This method is suitable for the rapid processing of massive rock near-infrared spectra and may become an important technology in geological survey and geological prospecting.