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绿泥石矿物成分与光谱特征关系研究 总被引：3，自引：0，他引：3
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。 相似文献
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近年来，我国卫星高光谱技术发展迅猛，高分五号、高分五号02星、资源一号02D星、资源一号02E星等相继发射为遥感领域带来了丰富的高光谱数据源。但高光谱卫星在成像过程中不可避免地会受到云及云阴影的影响，如何准确识别成为保障后续应用的关键，Fmask算法作为国内外诸多算法中的典型代表，已被Landsat和Sentinel业务化产品生产系统采用。Fmask算法作为国内外诸多算法中的典型代表，已被Landsat和Sentinel业务化产品生产系统采用。但该算法对于缺少热红外波段的数据精度偏低，例如对Sentinel-2数据的云和云阴影识别精度分别为84.5%和50%左右。鉴于此，本文通过在原有算法中优化云及云阴影识别算法结构、增加高亮地物识别辅助判据等改进手段，提出了一种适合高光谱卫星的Fmask改进算法，并在含有城区、山地、平原等三类不同下垫面场景的20景高分五号和资源一号高光谱影像中进行检验，结果表明：云识别的用户精度和生产者精度可达91.26%和99.97%，云阴影识别精度达到78.66%和79.41%，明显优于原始算法。本文算法对于高光谱数据的云及云阴影识别具有精度高、效果稳定和易于工... 相似文献
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