10.3964/j.issn.1000-0593(2015)06-1700-05
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350～2500 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。
高光谱、矿物含量、Hapke模型、单次散射反照率
P585.1(岩石学)
中国科学院“西部之光人才培养计划”项目，国家科技支撑项目2012BAH27B05;国家自然科学基金项目41171280
2015-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
1700-1704
