礦物識別限和影響因素分析

礦物識別限是指高光譜所能檢測到的礦物最低像元豐度，即像內(nèi)礦物的最小平均豐度。利用反演的礦物分布強(qiáng)度與礦物實測豐度相關(guān)分析估計高光譜礦物的識別限。

結(jié)果顯示，高光譜遙感礦物填圖的靈敏度或檢出限約在5%~10%之間。一般來講，反射比比較低的暗色礦物靈敏度較低，識別限一般在8%~10%左右，如綠泥石、綠簾石等；反射比比較高的淺色礦物靈敏度較高，識別限一般在5%~6%左右，如方解石等。但礦物的識別限受多種因素的影響，包括礦物在巖石中的實際含量、分布、范圍、與背景的對比度以及數(shù)據(jù)的空間分辨率等。低空間分辨率會對礦物的像元豐度產(chǎn)生稀釋效應(yīng)。對于分布尺度較小的礦物，如細(xì)脈狀的方解石脈和細(xì)礦脈中的礦物，空間分布很不均勻的礦物，實際的識別限會顯著降低。

運(yùn)用理論分析、實驗和數(shù)字模擬相結(jié)合的方法，較系統(tǒng)地分析了大氣、地面的非朗伯特性、太陽-目標(biāo)-儀器的幾何關(guān)系、光譜分辨率、空間分辨率、信噪比等環(huán)境和技術(shù)參數(shù)對礦物識別的種類、可信度和定量化程度的影響礦物識別限和影響因素的研究為高光譜測量的工程布置和技術(shù)指標(biāo)的選擇提供了依據(jù)。

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高光譜礦物填圖的兩種地質(zhì)找礦應(yīng)用模式

同類型巖石中的礦物組分，不同礦種、不同成因類型礦床的礦物生成序列，礦物的共生和伴生組合，蝕變類型和蝕變礦物組合及分帶、標(biāo)型礦物等都有一定的內(nèi)在規(guī)律。在地質(zhì)找礦中，蝕變礦物組合和蝕變分帶比單一的蝕變礦物更具有指導(dǎo)和決策意義。很多情況下，并不需要逐一識別出各種單一的礦物成分，更需要的是識別出礦物的共生組合及其分帶。據(jù)此，提出了在找礦應(yīng)用中，針對不同情況，可采用的兩種應(yīng)用模式。

（1）基于單礦物的識別模式。對單個礦物逐一識別。根據(jù)礦物的空間分布和組合型式，結(jié)合礦物的共生組合規(guī)律和工作區(qū)地質(zhì)環(huán)境與地質(zhì)條件，分析礦物分布的空間組合型式和空間變化，劃分不同的蝕變帶、變質(zhì)帶、巖化帶或相帶，進(jìn)行深入的地質(zhì)分析。

（2）基于組合礦物（蝕變帶）的識別模式。根據(jù)不同蝕變類型和蝕變分帶的礦物組合，依據(jù)組合光譜特征直接識別蝕變帶，用以進(jìn)行地質(zhì)分析和礦產(chǎn)資源評價，圈定找礦靶區(qū)。

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干旱裸露區(qū)高光譜礦物填圖的基本工作方法和技術(shù)流程

通過理論分析和典型試驗，對比分析了大氣校正、光譜重建、礦物光譜識別、端元礦物選擇及光譜解混等主要技術(shù)環(huán)節(jié)中不同處理方法或模型的應(yīng)用條件和應(yīng)用效果，對比分析了布標(biāo)光譜同步測量、地物定標(biāo)點光譜同步測量、定標(biāo)點光譜非同步測量及大氣傳輸模型等4種成像光譜大氣校正和光譜重建方法的效果，總結(jié)和提出了工程實施中光譜重建應(yīng)遵循的工作準(zhǔn)則、重建光譜質(zhì)量的判斷方法與判斷準(zhǔn)則；提出了根據(jù)不同礦物選擇途徑和端元類型擬采用的識別方法或方法組合。

在此基礎(chǔ)上，總結(jié)了一套較系統(tǒng)的干旱裸露區(qū)區(qū)域成像光譜礦物填圖的基本工作方法或工作程式，形成的較完整的技術(shù)和應(yīng)用體系（除數(shù)據(jù)獲取外）基本能夠適應(yīng)規(guī)模化生產(chǎn)的需要。

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基于知識的礦物填圖工作策略

自然界巖石礦物的組成、性狀和波譜特征非常復(fù)雜，在實際工作中，僅靠數(shù)學(xué)方法和數(shù)學(xué)模型往往難以取得較理想的識別效果。熟悉或了解工作區(qū)的地質(zhì)背景、地質(zhì)環(huán)境和地質(zhì)發(fā)展歷史，掌握礦物學(xué)、礦物的共生組合和礦物光譜學(xué)等方面有關(guān)知識和經(jīng)驗，對識別目標(biāo)的確定、診斷特征的選擇、識別方法的應(yīng)用、決策依據(jù)的建立等都具有重要的指導(dǎo)作用。據(jù)此，提出了基于地質(zhì)學(xué)、礦物學(xué)和礦物物理學(xué)知識的高光譜礦物填圖的工作策略和判別決策方法。

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高光譜礦物識別與礦物填圖的技術(shù)體系

在以上分析研究和應(yīng)用示范的基礎(chǔ)上，總結(jié)和提出包括數(shù)據(jù)獲取和標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品生成、數(shù)據(jù)預(yù)處理、大氣校正和光譜重建、圖像分析、礦物光譜識別、礦物識別的不確定性和敏感性分析、光譜識別支持系統(tǒng)、應(yīng)用分析與建模、多數(shù)據(jù)的組合運(yùn)用等高光譜礦物填圖技術(shù)體系框架（圖6）。

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