地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法技术

本申请提供了一种地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法，本方法获取地表岩石的原始光谱数据；对原始光谱数据进行一阶微分处理；将微分后光谱数据进行小波包分解；根据分解后的光谱数据，采用反演模型确定三氧化二铁含量；反演模型中，将相关波段的反射率作为自变量，将三氧化二铁含量作为因变量。本方法对地表岩石的原始光谱数据进行一阶微分处理，然后将微分后光谱数据进行小波包分解，对分解后的光谱数据，通过将相关波段的反射率作为自变量，将三氧化二铁含量作为因变量的反演模型，确定三氧化二铁含量，进而定量地表岩石中三氧化二铁含量。

Determination method of Fe2O3 content in surface rock

【技术实现步骤摘要】
地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法
本专利技术涉及地球探测
，尤其涉及一种地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法。
技术介绍
含Fe3+离子的矿物在风化岩石和土壤中都广泛存在。在1970-1979年，Hunt和Salibury等学者做了大量关于岩石矿物在可见光-近红外波段的波谱特征的研究，研究发现由针铁矿、赤铁矿和黄钾铁矾组成的三价铁的铁帽的特征吸收波段集中在850nm和950nm，并指出铜矿床的铁帽的反射光谱特征与赤铁矿相似。他们也发现羟基蚀变的矿物振动吸收特征集中在1400nm，2200nm，2300nm附近。1979年Hunt、Ashley利用内华达洲金矿区域的含铁岩土样品研究了含铁蚀变矿物的光谱特征，他们研究发现，含铁蚀变矿物的含量对岩土光谱影响非常明显，即使含铁蚀变矿物含量很少，也可以用来区别其他矿物。Tunell通过对绢英岩化矿物进行了研究，发现，Fe3+通常分布在硅化带比较发育的地带，黄甲铁矾通常出现在蒙脱石等的泥化带中，当黄铁矿和黄铜矿中硫化物减少时，就表示褐铁矿和针铁矿含量在增加，此研究结果对寻找与金或金属硫化物矿床有非常重要的意义。Rowan等发现氧化铁富集是由于Fe3+在500～1100nm光谱范围内发生了电子的跃迁。后来的工作中利用了一些传感器在2200nm振动吸收特性，来定位与蚀变有关的粘土矿物聚集的岩石。可以得出结论：这两个吸收特征是蚀变的有效指示指标，这种光谱特性的组合在非蚀变区是不会发生的。但是，像铁染的页岩和被风化的花岗闪长岩之类的岩石，同样含有铁氧化物和粘土物质除外。Hunt发现岩石和矿物在400～2500nm波段范围内所呈现的反射光谱特征，主要是由组成的阳离子的电子跃迁和阴离子团的分子振动引起，且400～1300nm波段范围内的反射光谱特征主要是由阳离子的电子跃迁所引起的。这些岩石矿物的波谱特征的研究为在可见光-近红外波段范围内进行含Fe3+矿物含量的定量反演提供了理论基础。光谱对地物化学成分及结构的细微变化非常敏感，地物细微的化学成分和结构变化将导致地物的吸收位置和吸收深度有很大的变化。1995年Ben-Dor、Banin在实验室测得91个土壤样品的光谱曲线，并利用其反演土壤中的全铁含量(自由铁、结构铁)，并建立了在1075、1025和425nm谱段的全铁含量反演的多元线性回归模型。但是这些研究者都是以研究土壤为背景来研究铁的含量，利用高光谱对岩石中含铁矿物的研究主要是在矿物种类的定性研究，vanRuitenbeek等通过测量岩石的微构造，利用高光谱遥感进行矿物填图。BernardE.Hubbard和JamesK.Crowley利用ALI、ASTER、和Hyperion图像在智利和玻利维亚的交界的Altiplano地区进行矿物填图。目前利用高光谱遥感数据进行定量岩石中成分含量的反演的研究还比较少。前人已经在利用高光谱遥感监测植被长势、对植物冠层叶绿素含量的反演和土壤重金属污染程度等等做了大量的研究，但是在对岩石中Fe3+的研究也仅仅是基于对Fe3+的光谱特性等定性方面的研究，因此，需要一种定量地表岩石中三氧化二铁(Fe2O3)含量的方法。
技术实现思路
为解决上述问题，本申请实施例提出了一种地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法。S101，获取地表岩石的原始光谱数据；S102，对所述原始光谱数据进行一阶微分处理；S103，将微分后光谱数据进行小波包分解；S104，根据分解后的光谱数据，采用反演模型确定三氧化二铁含量；所述反演模型中，将相关波段的反射率作为自变量，将三氧化二铁含量作为因变量。可选地，所述S102之后，S103之前，还包括：将所述微分后光谱数据进行去包络线处理；S103包括：将去包络线处理后的光谱数据进行小波包分解。可选地，小波包分解中的小波包为序列{un(x)}；其中，un(x)满足如下双尺度方程：gk＝(-1)kh1-k，gk为低通滤波参数，hk为高通滤波参数，n∈Z，Z为尺度空间集合，x为分解变量。可选地，所述S104包括：根据所述分解后的光谱数据，采用如下公式，进行enter线性回归分析，确定三氧化二铁含量：Y＝3.946-69.38*b46-92.41*b13+236.61*b50-97.57*b24-40.52*b183-176.84*b194-115.62*b195+175.93*b107-42.78*b27；其中，Y为因变量，b46、b13、b50、b24、b183、b194、b195、b107、b27为自变量，b46对应分解后的光谱数据中第46波段的反射率，b13对应分解后的光谱数据中第13波段的反射率，b50对应分解后的光谱数据中第50波段的反射率，b24对应分解后的光谱数据中第24波段的反射率，b183对应分解后的光谱数据中第183波段的反射率，b194对应分解后的光谱数据中第194波段的反射率，b195对应分解后的光谱数据中第195波段的反射率，b107对应分解后的光谱数据中第107波段的反射率，b27对应分解后的光谱数据中第27波段的反射率。可选地，所述S104包括：根据去包络线处理后的光谱数据，采用如下公式，进行偏最小二乘法回归分析，确定三氧化二铁含量：LnY＝0.698+0.099*b12+0.097*b14-0.037*b15+1.435*b29-2.081*b46-3.957*b90-1.541*b96+1.759*b205+1.739*b211；其中，Y为因变量，b12、b14、b15、b29、b46、b90、b96、b205、b211为自变量，b12对应分解后的光谱数据中第12波段的反射率，b14对应分解后的光谱数据中第14波段的反射率，b15对应分解后的光谱数据中第15波段的反射率，b29对应分解后的光谱数据中第29波段的反射率，b46对应分解后的光谱数据中第46波段的反射率，b90对应分解后的光谱数据中第90波段的反射率，b96对应分解后的光谱数据中第96波段的反射率，b205对应分解后的光谱数据中第205波段的反射率，b211对应分解后的光谱数据中第211波段的反射率。可选地，所述将所述微分后光谱数据进行去包络线处理，包括：根据如下公式对所述原始光谱数据进行去包络线处理：其中，i为微分后光谱数据中的波长标识，λi为微分后光谱数据中第i个波段的波长，R(λi)为微分后光谱数据中第i个波段在吸收谷处的反射率，Rc(λi)为微分后光谱数据中第i个波段对应波长处包络线的值，R'(λi)为微分后光谱数据中第i个波段去包络线之后的光谱值。可选地，所述将所述微分后光谱数据进行去包络线处理，包括：根据如下公式对所述原始光谱数据进行去包络线处理：其中，i为微分后光谱数据中的波段标识，λi为微分后光谱数据中第i个波段的波长，R(λi)为微分后光谱数据中第i个波段在吸收谷本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法，其特征在于，所述方法包括：/nS101，获取地表岩石的原始光谱数据；/nS102，对所述原始光谱数据进行一阶微分处理；/nS103，将微分后光谱数据进行小波包分解；/nS104，根据分解后的光谱数据，采用反演模型确定三氧化二铁含量；/n所述反演模型中，将相关波段的反射率作为自变量，将三氧化二铁含量作为因变量。/n

【技术特征摘要】
1.一种地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
S101，获取地表岩石的原始光谱数据；
S102，对所述原始光谱数据进行一阶微分处理；
S103，将微分后光谱数据进行小波包分解；
S104，根据分解后的光谱数据，采用反演模型确定三氧化二铁含量；
所述反演模型中，将相关波段的反射率作为自变量，将三氧化二铁含量作为因变量。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S102之后，S103之前，还包括：
将所述微分后光谱数据进行去包络线处理；
S103包括：
将去包络线处理后的光谱数据进行小波包分解。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，小波包分解中的小波包为序列{un(x)}；
其中，un(x)满足如下双尺度方程：



gk＝(-1)kh1-k，gk为低通滤波参数，hk为高通滤波参数，n∈Z，Z为尺度空间集合，x为分解变量。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S104包括：
根据所述分解后的光谱数据，采用如下公式，进行enter线性回归分析，确定三氧化二铁含量：
Y＝3.946-69.38*b46-92.41*b13+236.61*b50-97.57*b24-40.52*b183-176.84*b194-115.62*b195+175.93*b107-42.78*b27；
其中，Y为因变量，b46、b13、b50、b24、b183、b194、b195、b107、b27为自变量，b46对应分解后的光谱数据中第46波段的反射率，b13对应分解后的光谱数据中第13波段的反射率，b50对应分解后的光谱数据中第50波段的反射率，b24对应分解后的光谱数据中第24波段的反射率，b183对应分解后的光谱数据中第183波段的反射率，b194对应分解后的光谱数据中第194波段的反射率，b195对应分解后的光谱数据中第195波段的反射率，b107对应分解后的光谱数据中第107波段的反射率，b27对应分解后的光谱数据中第27波段的反射率。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S104包括：
根据去包络线处理后的光谱数据，采用如下公式，进行偏最小二乘法回归分析，确定三氧化二铁含量：
LnY＝0.698+0.099*b12+0.097*b14-0.037*b15+1.435*b29-2.081*b46-3.957*b90-1.541*b96+1.759*b205+1.739*b211；
其中，Y为因变量，b12、b14、b15、b29、b46、b90、b96、b205、b211为自变量，b12对应分解后的光谱数据中第12波段的反射率，b14对应分解后的光谱数据中第14波段的反射率，b15对应分解后的光谱数据中第15波段的反射率，b29对应分解后的光谱数据中第29波段的反射率，b46对应分解后的光谱数据中第46波段的反射率，b90对应分解后的光谱数据中第90波段的反射率，b96对应分解后的光谱数据中第96波段的反射率，b205对应分解后的光谱数据中第205波段的反射率，b211对应分解后的光谱数据中第211波段的反射率。

【专利技术属性】
技术研发人员：杨长保，朱梦瑶，孟治国，王浩男，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22