一种火星表面含水矿物定量反演方法技术

本发明专利技术公开一种火星表面含水矿物定量反演方法，该方法包括：S0、获取火星高光谱图像；S1：计算所述火星高光谱图像各波段的信噪比，并选择信噪比大于预设阈值的波段进行含水矿物的识别及定量反演；S2：根据预设的光谱特征参数，建立含水矿物识别模型，得到含水矿物识别区；S3：根据S1中所述信噪比大于预设阈值的波段以及预设矿物光谱库中的反射率光谱，构建稀疏解混光谱库；S4：根据所述稀疏解混光谱库，对所述含水矿物识别区进行稀疏解混，得到火星表面含水矿物的丰度。本发明专利技术的方法可以克服由于火星表面含水矿物含量低、分布零散、背景矿物不确定的特点导致的传统混合像元分解算法很难对含水矿物进行有效的丰度反演的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种火星表面含水矿物定量反演方法
本专利技术涉及深空探测矿物定量化反演
，具体涉及一种火星表面含水矿物定量反演方法。
技术介绍
火星表面含水矿物的定量化可以对火星表面的矿物成因进行限定，从而对火星的地质演化分析提供支持，并有助于进一步揭示火星早期水环境的细节特征。含水矿物是指含水分子或H+、OH-、H3O+等离子的矿物，火星含水矿物的主要存在形式是层状硅酸盐(主要为Fe/Mg层状硅酸盐和Al层状硅酸盐)和含水硫酸盐等。火星表面含水矿物具有丰度含量低、分布地域零散、背景矿物(像元内除含水矿物以外的其他矿物)不确定或未知等特点。为了探测火星地质岩矿分布信息，多个火星探测卫星搭载有高光谱探测器，主要包括：1996年MGS搭载的热辐射光谱仪(ThermalEmissionSpectrometer，TES)、2003年MEX搭载的可见光及红外矿物制图光谱仪(VisibleandInfraredMineralogicalMappingSpectrometer/ObservatoirepourlaMinéralogie,l'Eau,lesGlacesetl'Activité，OMEGA)和2005年MRO搭载的紧凑型侦查成像光谱仪(CompactReconnaissanceImagingSpectrometerforMars，CRISM)。2012年8月，“好奇号”火星车在Gale撞击坑中央峰Sharp山的西北侧，对Gale地区的水环境、地质、气候等进行了实地调查，卫星高光谱遥感图像的含水矿物反演和分析结果可以为“好奇号”行进路线规划和样品采集分析提供支持。矿物定量反演方法主要有基于诊断吸收谱带的丰度反演、光谱解混和数理统计方法。谱带深度易受环境因素和光谱重建精度等方面的影响，因而具有一定的不确定性；数理统计方法最常用方法是回归分析，需要测量和分析大量的样品，这在火星表面矿物丰度反演中不易实施；混合像元光谱解混算法是目前矿物丰度反演最常用的方法。传统的光谱解混算法一般分为端元提取和丰度反演两个步骤，但是由于火星表面含水矿物具有含量低、分布零散、背景矿物不确定或未知的特点，使得从火星高光谱图像上提取端元变得相对困难，从而导致传统的混合像元分解算法很难对含水矿物进行有效的丰度反演。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是由于火星表面含水矿物具有含量低、分布零散、背景矿物不确定或未知的特点，使得从火星高光谱图像上提取端元变得相对困难，从而导致传统的混合像元分解算法很难对含水矿物进行有效的丰度反演的问题。为此，本专利技术提出一种火星表面含水矿物定量反演方法，提高定量反演的精度和效率，该方法包括：S0、获取火星高光谱图像；S1：计算所述火星高光谱图像各波段的信噪比，并选择信噪比大于预设阈值的波段进行含水矿物的识别及定量反演；S2：根据预设的光谱特征参数，建立含水矿物识别模型，得到含水矿物识别区；S3：根据S1中所述信噪比大于预设阈值的波段以及预设矿物光谱库中的反射率光谱，构建稀疏解混光谱库；S4：根据所述稀疏解混光谱库，对所述含水矿物识别区进行稀疏解混，得到火星表面含水矿物的丰度。可选的，所述步骤S1，包括：S11：将所述火星高光谱图像分割为多个预设大小的子区域，并计算各子区域中各波段的噪声强度；S12：根据所述各子区域中各波段的噪声强度，计算所述火星高光谱图像各波段噪声强度；S13：计算所述火星高光谱图像各波段的信噪比；S14：选择信噪比大于预设阈值的波段进行含水矿物的识别及定量反演。可选的，所述步骤S11，包括：将所述火星高光谱图像分割为多个w×h大小的子区域，计算各子区域中各波段每个像元的残差，公式如下：其中，ri,j,k为子区域中第i行j列第k波段的像元残差，xi,j,k为子区域中第i行j列第k波段的像元值，其中，1≤k≤N，N为所述火星高光谱图像包含的波段个数，当1<k<N时，由xi,j,k-1和xi,j,k+1线性拟合得到；当k＝1时，由xi,j,2和xi,j,3线性拟合得到；当k＝N时，由xi,j,N-1和xi,j,N-2线性拟合得到；其中，w和h为预设正整数；计算所述各子区域中各波段所有像元的残差的标准差，得到各子区域中各波段的噪声强度。可选的，所述步骤S12，包括：根据所述各子区域中各波段的噪声强度，确定各波段所有子区域的噪声强度中的最大值和最小值；在各波段的噪声强度中的最大值和最小值之间，划分各波段的噪声强度为m个噪声区间，m为预设值；对于每个波段，将包含子区域数量最多的噪声区间中噪声强度的均值作为该波段的噪声强度。可选的，在所述步骤S2中，所述预设的光谱特征参数包括：在波长1900nm处水的吸收特征BD1900、在波长2100nm处水的吸收特征BD2100、在2300nm波长处反射率的下降特征D2300以及在波长2290nm处的波峰特征SINDEX；所述BD1900＝1－((R1930)/(a×R1850+b×R2046))，其中，a＝1－b，b＝(1930－1850)/(2046－1850)；所述BD2100＝1－((R2132)/(a×R1930+b×R2250))，其中，a＝1－b，b＝(2132－1930)/(2250－1930)；所述D2300＝1－(R2290+R2330+R2330)/(R2140+R2170+R2210)；所述SINDEX＝1－((a×R2120+b×R2400)/(R2290))，其中，a＝1－b，b＝(2290-2120)/(2400-2120)；式中下标表示波长，R表示反射率。可选的，在所述步骤S2中，所述含水矿物识别模型为：(BD1900＞t1)or(BD2100＞t2)or(D2300＞t3)or(SINDEX＞t4)其中，t1、t2、t3和t4为预设常数。可选的，所述步骤S3，包括：S31：根据S1中所述信噪比大于预设阈值的波段的光谱范围和波长位置，对预设矿物光谱库中的反射率光谱进行重采样，以使所述反射率光谱与所述信噪比大于预设阈值的波段的光谱范围和波长位置一致；S32：去除经过S31处理的所述预设矿物光谱库中任意两条光谱角小于预设最小光谱角的光谱的其中一条，得到稀疏解混光谱库。可选的，在所述步骤S31中，所述重采样的公式如下：R′c＝a×Rl+b×Rr其中，R′c为重采样后得到的波长c处的反射率，波长c为S1中所述信噪比大于预设阈值的波段的波长位置，Rl和Rr分别为所述预设矿物光谱库中在波长c左右两侧距离波长c最近的波长，即l和r处的反射率值，a＝(r-c)/(r-l)，b＝1-a。可选的，在所述步骤S4中，所述进行稀疏解混的公式如下：其中，y为所述火星高光谱图像的反射率，A为所述稀疏解混光谱库，λ表示预设的正则化参数，m为光谱库中的光谱个数，sj为光谱库中与第j个光谱对应的端元丰度，采用SUnSAL算法进行矿物丰度的求解。相比于现有技术，本专利技术的火星表面含水矿物定量反演方法针对火星含水矿物具有丰度含量低、分布地域零散、背景矿物不确定或未知等特点，采用目标识别与稀疏解混相结合的方法进行含水矿物的定量反演，目标识别有助于缩小含水矿物的潜在分布范围，提高丰度反演的运算效率，增加含水矿物丰度反演的准确性；稀疏解混算法不需要对火星矿物类别和端元本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种火星表面含水矿物定量反演方法，其特征在于，包括：S0、获取火星高光谱图像；S1：计算所述火星高光谱图像各波段的信噪比，并选择信噪比大于预设阈值的波段进行含水矿物的识别及定量反演；S2：根据预设的光谱特征参数，建立含水矿物识别模型，得到含水矿物识别区；S3：根据S1中所述信噪比大于预设阈值的波段以及预设矿物光谱库中的反射率光谱，构建稀疏解混光谱库；S4：根据所述稀疏解混光谱库，对所述含水矿物识别区进行稀疏解混，得到火星表面含水矿物的丰度。

【技术特征摘要】
1.一种火星表面含水矿物定量反演方法，其特征在于，包括：S0、获取火星高光谱图像；S1：计算所述火星高光谱图像各波段的信噪比，并选择信噪比大于预设阈值的波段进行含水矿物的识别及定量反演；S2：根据预设的光谱特征参数，建立含水矿物识别模型，得到含水矿物识别区；S3：根据S1中所述信噪比大于预设阈值的波段以及预设矿物光谱库中的反射率光谱，构建稀疏解混光谱库；S4：根据所述稀疏解混光谱库，对所述含水矿物识别区进行稀疏解混，得到火星表面含水矿物的丰度；S2中，所述预设的光谱特征参数包括：在波长1900nm处水的吸收特征BD1900、在波长2100nm处水的吸收特征BD2100、在2300nm波长处反射率的下降特征D2300以及在波长2290nm处的波峰特征SINDEX；所述BD1900＝1－((R1930)/(a×R1850+b×R2046))，其中，a＝1－b，b＝(1930－1850)/(2046－1850)；所述BD2100＝1－((R2132)/(a×R1930+b×R2250))，其中，a＝1－b，b＝(2132－1930)/(2250－1930)；所述D2300＝1－(R2290+R2330+R2330)/(R2140+R2170+R2210)；所述SINDEX＝1－((a×R2120+b×R2400)/(R2290))，其中，a＝1－b，b＝(2290-2120)/(2400-2120)；式中下标表示波长，R表示反射率。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1，包括：S11：将所述火星高光谱图像分割为多个预设大小的子区域，并计算各子区域中各波段的噪声强度；S12：根据所述各子区域中各波段的噪声强度，计算所述火星高光谱图像各波段噪声强度；S13：计算所述火星高光谱图像各波段的信噪比；S14：选择信噪比大于预设阈值的波段进行含水矿物的识别及定量反演。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S11，包括：将所述火星高光谱图像分割为多个w×h大小的子区域，计算各子区域中各波段每个像元的残差，公式如下：其中，ri,j,k为子区域中第i行j列第k波段的像元残差，xi,j,k为子区域中第i行j列第k波段的像元值，其中，1≤k≤N，N为所述火星高光谱图像包含的波段个数，当1<k<N时，由xi,j,k...

【专利技术属性】
技术研发人员：张霞，杨杭，岑奕，刘佳，林红磊，
申请(专利权)人：中国科学院遥感与数字地球研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11