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。