基于岩芯高光谱数据的蚀变矿物精细分类与丰度反演研究 ——以木吉村铜钼矿岩心扫描数据为例

发布时间：2021-08-02 03:19

　　本文以“岩芯成像扫描仪示范应用与信息提取方法研究”为项目依托,开展了基于岩心高光谱数据的蚀变矿物信息提取研究,利用蚀变矿物中的羟基、氢氧根、碳酸根和变价金属离子等在可见光到近红外区间良好光谱反应,通过岩芯光谱扫描仪获取的高分辨率数据,进行蚀变矿物的精细识别和丰度反演方法研究。设计了适用于岩心高光谱数据的信息提取算法,并使用IDL语言编程实现。之后结合地质资料,相关的物化探数据,对比验证本信息提取算法的可靠性。主要研究成果如下:（1）在数据预处理方面,总结了岩心高光谱数据预处理流程,编写了一个适用于岩心盘的求取反射率程序。（2）在矿物识别方面,设计的识别方法经过XRD结果的对比研究,证明该识别方法准确率非常高,是一种高精准性、高检出率的岩心矿物识别方法,并且该方法用IDL语言实现时,加入了批处理模块和影像分块模块,能够一次处理多幅影像,操作简单,具有实用性。（3）丰度反演方面,设计的丰度提取方法,总体效果较好,但由于采用的是基于最小二乘法的线性分解模型,对于光谱混合后光谱曲线发生变异的矿物识别效果较差,例如明矾石在和地开石混合后1428nm处的吸收峰会被覆盖,且2164nm处的吸收峰位置... 

【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

基于固体物理学的光谱特性分析

形成的机理尚不明确，也为矿物的识别造成了障碍。.2.2 基于谱形特征匹配的方法基于谱形特征匹配的方法主要研究各种矿物反射率曲线吸收峰的位置、谱半高宽、对称度、斜率、深度等光谱特征（图 1-2）。主要可分为三大类：

2.2 数据获取及预处理2.2.1 数据获取中国地质调查局南京地质调查中心提供岩心高光谱扫描仪 CMS350A（图2-1），地调局实物资料中心提供钻孔实物。航遥中心与南京大学合作，在 2014年测量的河北木吉村铜钼矿钻孔岩心数据。数据测量时，置于地面平整的暗室，要求先对仪器进行矫正，且运行过程中需要每 1 小时对仪器校正一次，保证数据质量。且该仪器是半自动式的，需要人工输入岩心盒信息、手动编码和定期仪器去尘。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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本文编号：3316781