矿物识别限和影响因素分析

矿物识别限是指高光谱所能检测到的矿物最低像元丰度，即像内矿物的最小平均丰度。利用反演的矿物分布强度与矿物实测丰度相关分析估计高光谱矿物的识别限。

结果显示，高光谱遥感矿物填图的灵敏度或检出限约在5%~10%之间。一般来讲，反射比比较低的暗色矿物灵敏度较低，识别限一般在8%~10%左右，如绿泥石、绿帘石等；反射比比较高的浅色矿物灵敏度较高，识别限一般在5%~6%左右，如方解石等。但矿物的识别限受多种因素的影响，包括矿物在岩石中的实际含量、分布、范围、与背景的对比度以及数据的空间分辨率等。低空间分辨率会对矿物的像元丰度产生稀释效应。对于分布尺度较小的矿物，如细脉状的方解石脉和细矿脉中的矿物，空间分布很不均匀的矿物，实际的识别限会显著降低。

运用理论分析、实验和数字模拟相结合的方法，较系统地分析了大气、地面的非朗伯特性、太阳-目标-仪器的几何关系、光谱分辨率、空间分辨率、信噪比等环境和技术参数对矿物识别的种类、可信度和定量化程度的影响矿物识别限和影响因素的研究为高光谱测量的工程布置和技术指标的选择提供了依据。

高光谱矿物填图的两种地质找矿应用模式

同类型岩石中的矿物组分，不同矿种、不同成因类型矿床的矿物生成序列，矿物的共生和伴生组合，蚀变类型和蚀变矿物组合及分带、标型矿物等都有一定的内在规律。在地质找矿中，蚀变矿物组合和蚀变分带比单一的蚀变矿物更具有指导和决策意义。很多情况下，并不需要逐一识别出各种单一的矿物成分，更需要的是识别出矿物的共生组合及其分带。据此，提出了在找矿应用中，针对不同情况，可采用的两种应用模式。

（1）基于单矿物的识别模式。对单个矿物逐一识别。根据矿物的空间分布和组合型式，结合矿物的共生组合规律和工作区地质环境与地质条件，分析矿物分布的空间组合型式和空间变化，划分不同的蚀变带、变质带、岩化带或相带，进行深入的地质分析。

（2）基于组合矿物（蚀变带）的识别模式。根据不同蚀变类型和蚀变分带的矿物组合，依据组合光谱特征直接识别蚀变带，用以进行地质分析和矿产资源评价，圈定找矿靶区。

干旱裸露区高光谱矿物填图的基本工作方法和技术流程

通过理论分析和典型试验，对比分析了大气校正、光谱重建、矿物光谱识别、端元矿物选择及光谱解混等主要技术环节中不同处理方法或模型的应用条件和应用效果，对比分析了布标光谱同步测量、地物定标点光谱同步测量、定标点光谱非同步测量及大气传输模型等4种成像光谱大气校正和光谱重建方法的效果，总结和提出了工程实施中光谱重建应遵循的工作准则、重建光谱质量的判断方法与判断准则；提出了根据不同矿物选择途径和端元类型拟采用的识别方法或方法组合。

在此基础上，总结了一套较系统的干旱裸露区区域成像光谱矿物填图的基本工作方法或工作程式，形成的较完整的技术和应用体系（除数据获取外）基本能够适应规模化生产的需要。

基于知识的矿物填图工作策略

自然界岩石矿物的组成、性状和波谱特征非常复杂，在实际工作中，仅靠数学方法和数学模型往往难以取得较理想的识别效果。熟悉或了解工作区的地质背景、地质环境和地质发展历史，掌握矿物学、矿物的共生组合和矿物光谱学等方面有关知识和经验，对识别目标的确定、诊断特征的选择、识别方法的应用、决策依据的建立等都具有重要的指导作用。据此，提出了基于地质学、矿物学和矿物物理学知识的高光谱矿物填图的工作策略和判别决策方法。

高光谱矿物识别与矿物填图的技术体系

在以上分析研究和应用示范的基础上，总结和提出包括数据获取和标准产品生成、数据预处理、大气校正和光谱重建、图像分析、矿物光谱识别、矿物识别的不确定性和敏感性分析、光谱识别支持系统、应用分析与建模、多数据的组合运用等高光谱矿物填图技术体系框架（图6）。