火星含水矿物精细类别的高光谱遥感探测方法研究

发布时间：2020-05-14 21:32

【摘要】：含水矿物对火星地质过程和早期水环境具有直接指示作用,研究火星含水矿物空间分布、含量及形成过程,有助于火星的地质及气候演化分析,而水环境往往和生物活动紧密相关,因此含水矿物探测对火星宜居性演化分析和寻找地外生命也具有重要价值。含水矿物精细类别组合的探测更能限定矿物成因,进而限定火星早期的地质和气候环境。火星含水矿物具有含量低、分布零散及背景矿物未知或不确定等特点,再加上矿物非线性混合的复杂性、仪器噪声及光谱变异性等,导致从火星高光谱图像上识别和定量化精细类别的含水矿物存在困难。本文针对以上问题和难点,研究含水矿物精细类别的识别与定量反演方法,从火星高光谱遥感数据中准确获取含水矿物的类别及丰度,并推测矿物成因,为揭示火星早期水环境、分析地质演化过程等提供重要的矿物学信息。论文的主要研究成果和结论如下:1)研究了含水矿物在短波红外谱段的光谱特征。含水矿物在短波红外谱段的光谱特征主要是由水分子和羟基、碳酸根基团或硫酸根基团振动以及阳离子的配位等产生。铁镁层状硅酸盐的主要吸收特征位于水分子和羟基产生的1.4μm和1.9μm以及~2.28-2.32μm,铝层状硅酸盐在2.2μm处有强烈的吸收,多水硫酸盐在1.9μm附近有吸收特征,一水硫酸盐2.1μm处也存在吸收特征,水分子的合频和/或倍频会使一水硫酸盐和多水硫酸盐在2.4μm左右出现一个吸收特征,碳酸盐在~2.3μm和~2.5μm有相同强度的倍频特征,含水硅在~2.2μm具有比较宽的吸收。含水矿物光谱特征的参量化能够有效识别这些大类的含水矿物,但若确定矿物精细类别,需经过复杂的目视解译过程,且主观性较强。2)提出了动态窗口因子分析与目标转换方法。本论文针对目前难以准确识别火星精细类别含水矿物分布的现状,提出动态窗口因子分析与目标转换方法,实现矿物的准确定位。首先利用Hysime算法更客观地获得重要的因子来表达不同形状移动窗口内的原始像元光谱特征,然后利用提取的因子最小二乘拟合目标矿物光谱,当达到较好的拟合效果时则认为窗口内含有目标矿物,不同形状窗口重叠的像元即为目标。经过实验室光谱和真实CRISM高光谱图像数据验证,表明动态窗口因子分析与目标转换方法能够准确获得蛇纹石和菱镁矿在图像上的具体位置,也说明了此方法在火星其他矿物探测中的应用潜力。动态窗口因子分析和目标转换方法在Nili Fossae地区的初步应用首次发现了大量的蛇纹石分布。3)提出了基于稀疏解混的含水矿物定量反演方法。针对火星含水矿物的分布及混合特点,提出基于稀疏解混的含水矿物定量反演方法。联合实验室纯净矿物光谱、图像无特征光谱和人工合成光谱构建端元光谱库以解释端元光谱变异性和图像的背景、仪器噪声及大气校正残留误差等;将光谱库和图像反射率转换到单次散射反照率空间并进行归一化,使得矿物的组合呈现线性特征并校正了实验室光谱和图像光谱测量条件不一致引起的反射率尺度差异;基于稀疏解混算法从大的端元光谱库中寻找到最优的矿物组合来拟合图像光谱并计算出相应的丰度,避免了从图像上直接提取端元的困难。利用已知矿物混合比例的实验室光谱和AVIRIS航空高光谱图像数据以及已有较好研究的CRISM影像进行反演方法的验证,表明本文方法具有较高的反演精度。基于稀疏解混的含水矿物定量反演方法在Nili槽沟地区获得了置信度为95%的蛇纹石分布,与动态窗口目标转换方法的探测结果具有很好的一致性。4)实现了Mars2020火星车备选着陆点含水矿物精细类别填图。联合动态窗口因子分析与目标转换和基于稀疏解混的含水矿物定量反演方法对NASA Mars2020火星车最终三个备选着陆区Jezero撞击坑、NE流沙地带和Columbia山丘进行了含水矿物精细类别的定量化填图。在Jezero撞击坑冲积扇附近和NE流沙地带南部区域探测到了大量的菱镁矿,NE流沙地带着陆椭圆区探测到许多零散分布的菱镁矿;在Jezero撞击坑和NE流沙地带首次探测到许多蛇纹石的出露点,从图像对应位置提取到了蛇纹石光谱,并进一步与其他研究进行对比分析,验证了本研究结果的可靠性;在CRISM图像上没有在Columbia山丘探测到含水矿物的存在,可能的原因是此区域的含水矿物被火山岩单元或灰尘等覆盖。5)推测出Mars2020火星车备选着陆点含水矿物的成因。利用Jezero撞击坑、NE流沙地带以及Nili槽沟区域探测到含水矿物组合、基于CTX高空间分辨率图像的地形地貌分析及蛇纹石化和碳酸盐化反应的地球化学条件进行耦合分析,推测成因分析。蛇纹石、菱镁矿和滑石的矿物组合加上这些区域具有大量镁橄榄石,说明此区域可能存在过蛇纹石化和碳酸盐化的热液系统,适宜生命的生存,极有可能存在生物标志物。
【图文】：

示意图,端元,集对,光谱

图 1. 2 线性解混示意图，红绿蓝分别代表不同的地物类型端元光谱的变异性特征，只选择固定的端元光谱集对整景图像混精度，因此 Roberts et al. [1998]提出多端元光谱混合le Endmember Spectral MixtureAnalysis, MESMA），建立的端元多条光谱，利用经过优化的端元光谱集对每个像元光谱进行线在解混过程中可改变端元数目和迭代选择端元集中的光谱组合准则选择最优分解模型，获取最佳的丰度反演结果。通常选择选取一些评价准则对分解模型进行评价，Roberts et al. [1998来筛选模型：1）丰度准则。模型被接受的前提是获得的丰度就是说，在允许仪器噪声等对丰度结果造成误差为 1%的前提1 和 1.01 之间；2）均方根误差（Root Mean Square Error，RMS解模型的均方根误差低于某一个阈值时才被接受；3）残差准和残差计数，残差阈值用来评判单个波段的残差是否超过阈值

端元,稀疏解,混合像元,丰度

第 1 章绪论统线性光谱解混技术流程，首先构建一个大规模光谱库作为端元库，，然后通过在经典线性解混模型加入稀疏约束从端元库中寻找最优的光谱组合来最好的模拟像元光谱（图 1.3），其中端元库里的光谱可以是地面测量光谱也可以是图像光谱[Iordache et al., 2011]。由于火星含水矿物分布特点及其他因素导致直接从图像中人提前确定端元数目、类型及光谱存在困难，因此稀疏解混模型为火星的含水矿物定量化反演提供了新的思路。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P237

【参考文献】