基于多源遥感数据的月表物质组分含量反演方法对比分析

发布时间：2020-03-29 11:12

【摘要】：自古以来,浩瀚星空一直吸引着人类的探索与研究。浩渺宇宙,空间的探测使得人类能够增进对地球以及地月演化的认识,对于人类文明的进步具有及其重要的意义。从20世纪50年代之后,人类开始对月球进行多次探测器发射并着陆采样。全球各国纷纷制定具有本国特色的探月计划从而对神秘的月球进行一系列探测。在一系列探测中,获取了光谱以及分辨率多样的数据,例如Apollo光谱数据,Clementine光谱数据,LRO Diviner热红外数据,嫦娥工程所获取的一系列数据,日本的月亮女神号数据,欧空局的Sentinel数据等。数据类型繁多,而使用上述数据进行月表物质组分反演的方法也类型多样。不同国家在月球探测方面有着不同探测数据,然而面对月球物质组分反演这一研究领域,不同数据不同反演方法的反演结果、误差精度有无一致性,是月表物质组分分析不得不面对的问题。中国绕月飞行嫦娥工程即将发射取样卫星,中国嫦娥探月工程预计将于2020年发射取样卫星,月球样品的获取标志着中国探月科技的进步。如何将嫦娥工程带回的样品应用好,选取适合的数据进行月表物质组分的反演是亟待解决的重要问题。因此本文综合利用国内外相关光谱数据,Clementine数据、嫦娥一号IIM数据、LRO Diviner数据、美国RELAB光谱库的实验室实测光谱数据以及LSCC样品数据,以Apollo17登月区为实验区,对该地区的主要元素及矿物组分进行反演分析,通过获取样品实测值与反演值的相对误差,开展对现有的主流光谱数据及主要反演模型方法进行系统的梳理。分析对比不同数据及反演方法的有效性,明确不同元素的最优反演参考模型。并以虹湾区域为应用试验区,获取虹湾区域月表主要元素、矿物的分布规律。将Clementine数据、嫦娥一号IIM数据、LRO Diviner数据数据获取的元素反演结果与月表实测样品数据进行分析拟合,以拟合优度来检测不同数据及反演模型的有效性。结果表明,三种数据之中,在采用文中所述反演模型情况下,对于FeO含量反演,Clementine数据FeO含量反演值拟合程度最好,R~2等于0.9247。而对于TiO_2含量反演,CE-1 IIM数据TiO_2含量反演值拟合程度最好,R~2等于0.7997。于Al_2O_3含量反演,Clementine数据对Al_2O_3含量反演效果最好,R~2为0.6833。进行月表主要矿物,辉石及斜长石含量主要反演模型方法的系统梳理。经过研究分析,对于辉石含量反演,Clementine数据辉石含量反演值拟合优度最好,R~2等于0.7586;IIM数据辉石含量反演次之,R~2为0.5264;Diviner数据辉石含量反演仅为0.5074,所以对于辉石含量的反演采用Clementine数据最好。而对于斜长石含量反演,CE-1 IIM数据反演值与实测值相比偏大,趋势线具有一定偏离角,导致R~2仅为0.5339;Clementine数据含量反演值具有较好的拟合程度,R~2为0.7171;Diviner数据反演值拟合优度较低,表明反演效果并没有以上两种数据优良,R~2仅为0.4513。将元素反演模型应用于虹湾区域,获得了三种数据关于FeO,TiO_2,Al_2O_3主要元素的定量反演结果。经过对比发现,元素含量有着明显分区,三种数据中FeO及TiO_2均值差别不大,平均含量均在11.6wt.%,2.4wt.%左右,而Al_2O_3含量数据差别较大,IIM数据与Diviner数据均值相差约6.4wt.%,表明Diviner数据对于反演Al_2O_3拟合度不高。在虹湾区域应用反演模型,进行月表斜长石以及辉石定量反演。虹湾地区的物分布大致可以分为冷海,环形山高地以及雨海三个区域。冷海与高地部分主导矿物均为斜长石,雨海区域主导矿物为辉石。在冷海区域斜长石整体含量偏高,高地区域的含量中等,基本约为20-30wt.%之间,Clementine数据、IIM数据、LRO Diviner数据众数分别为17.79wt.%、23.53wt.%、23.06wt.%。在IIM以及Clementine数据直方图中含量峰值在10wt.%左右,均值均在8wt.%左右;而在Diviner数据中含量峰值偏低,仅为7.40wt.%,均值也偏低。可能是因为Diviner数据条带缺失较为严重,与实际辉石在月球表面分布情况具有一定差距。通过将反演模型应用在虹湾区域,运用含量分布图以及含量直方图进行分析,获取了虹湾地区不同区域矿物分布规律。
【图文】：

图 1-1 月球样品主要硅酸盐矿物发射率光谱到阳离子含量(铁、钙、镁、铝和锰等)以及硅酸盐聚合程石、辉石、橄榄石和钛铁矿是月表的主要矿物，除钛铁如果能够利用即 CF 特征，即月表硅酸盐矿物特有的红外

技术路线图
【学位授予单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P184.5

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本文编号：2605886