第35卷，第6期 2015年6月
光谱学与光谱分析 Spectroscopy and Spectral Analysis
Vol. 35,No. 6 -pp1700-1704
June,2015
基于实测高光谱数据的矿物含量提取方法研究王亚军1,23，王钦军1，陈玉'，胡芳12，徐茹12，蔺启忠
1.中国科学院遥感与数字地球研究所，数字地球重点实验室，北京100094 2.中国科学院大学，北京100049
3.中国电力工程顾间集团华北电力设计院有限公司，北京100120
0 据源，基于光谱匹配方法进行矿物识别，应用简化的Hapke模型将若右样晶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%。该方法将矿物学其共生关系加人到矿物识别方法中，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，关键词高光谱；矿物含量；Hapke模型；单次散射反照率
文献标识码；A
中图分类号：P585.1
引言
DOI: 10. 3964/j. issn. 1000-0593 (2015 )06-1700-05
数学处理方法，能避免矿物间光谱反射率的相互影响，得到高精度的矿物含量。
益用矿物光谱进行矿物种类鉴定和含量提取是连接遥感与传统地质的关键，也是高光谱地质应用的基础和核心口利用遥感技术进行矿物含量分析的方法无法可避免的需要分解矿物混合光谱，由于混合机理及数学运算的复杂性导致含量提取的精度较差。岩石中矿物组分的多样性是复杂地质作用的结果，这就决定了通过分析实测光谱进行矿物识别的难度。经过分析已有的各种矿物识别方法、含量提取方法的流程，发现除广光谱本身的复杂性之外，影响矿物识别精度的因素主要有：样品光谱噪声、光谱库的选择以及光谱反射率的解混。
前人的研究提出了混合光谱的线性分解模型[2-4]，但是由于矿物微观结构及成分的差异，电磁波在矿物间传导时不可遵免的会出现相互影响，非线性的特征明显。根据混合光谱的特征参数可以识别出矿物的种类，但是各组分光谱所占的比重并不能代表这种矿物在若石中的含量，直接使用线性模型的分解结果精度较低。需要找出一种光学参数和相应的
收稿日期：2013-06-25，修订日期：2014-02-09
1方法 1.1矿物识别
针对影响识别结果精度的因素，研究中采取了应用分段滤波及区域矿物端元光谱库"的方法提高识别矿物的准确度。区域端元光谱库可以有效的减少识别过程中出现的不符合实际规律的矿物组合，保证结果的可信性；分段滤波能最
大程度的保留矿物光谱的特征并且滤除噪声的影响。 1.2含量提取
针对矿物混合光谱分解，采用简化后的Hapke模型[-8 将岩石样品的反射率转换为单次散射反照率进行分析，求得各矿物的具体含量
根据单次散射反照率的定义，矿物的单次散射反照率是能量的比值，混合物的单次散射反照率为各组成部分的单次散射反照率线性叠加而成。可以对单次散射反照率进行线性分解，可以避免反射率混合光谱非线性分解的不确定性和求
基金项目：申国科学院"西部之光人才培养计划"项目，国家科技支撑项目（2012BAH27B05)和国家自然科学基金项目（41171280)资助作者简介：王亚军，1987年生，中国电力工程顾间集团华北电力设计院有限公司助理工程师
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*通讯联系人e-mail：wangqi@radi.ac.en