一種火星表面含水礦物定量反演方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及深空探測礦物定量化反演技術(shù)領(lǐng)域，具體設(shè)及一種火星表面含水礦物 定量反演方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 火星表面含水礦物的定量化可W對火星表面的礦物成因進行限定，從而對火星的 地質(zhì)演化分析提供支持，并有助于進一步揭示火星早期水環(huán)境的細節(jié)特征。含水礦物是指 含水分子或h\oh\H3〇+等離子的礦物，火星含水礦物的主要存在形式是層狀娃酸鹽（主要 為化/Mg層狀娃酸鹽和Al層狀娃酸鹽）和含水硫酸鹽等?；鹦潜砻婧V物具有豐度含量 低、分布地域零散、背景礦物（像元內(nèi)除含水礦物W外的其他礦物）不確定或未知等特點。
[0003] 為了探測火星地質(zhì)巖礦分布信息，多個火星探測衛(wèi)星搭載有高光譜探測器，主要 包括：1996 年MGS搭載的熱福射光譜儀（Thermal血issionSpectrometer,TES)、2003 年 MEX搭載的可見光及紅外礦物制圖光譜儀（VisibleandInfraredMineralogicalMapping Spectrometer/ObservatoirepourlaMineralogie, 1'Eau,IesGlacesetI'Activite， OMEGA)和2005年MRO搭載的緊湊型偵查成像光譜儀（CompactReconnaissanceImaging SpectrometerforMars,CRISM)。
[0004] 2012年8月，"好奇號"火星車在Gale撞擊坑中央峰化a巧山的西北側(cè)，對Gale 地區(qū)的水環(huán)境、地質(zhì)、氣候等進行了實地調(diào)查，衛(wèi)星高光譜遙感圖像的含水礦物反演和分析 結(jié)果可W為"好奇號"行進路線規(guī)劃和樣品采集分析提供支持。
[0005] 礦物定量反演方法主要有基于診斷吸收譜帶的豐度反演、光譜解混和數(shù)理統(tǒng)計方 法。譜帶深度易受環(huán)境因素和光譜重建精度等方面的影響，因而具有一定的不確定性；數(shù)理 統(tǒng)計方法最常用方法是回歸分析，需要測量和分析大量的樣品，該在火星表面礦物豐度反 演中不易實施；混合像元光譜解混算法是目前礦物豐度反演最常用的方法。
[0006] 傳統(tǒng)的光譜解混算法一般分為端元提取和豐度反演兩個步驟，但是由于火星表面 含水礦物具有含量低、分布零散、背景礦物不確定或未知的特點，使得從火星高光譜圖像上 提取端元變得相對困難，從而導(dǎo)致傳統(tǒng)的混合像元分解算法很難對含水礦物進行有效的豐 度反演。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是由于火星表面含水礦物具有含量低、分布零散、背 景礦物不確定或未知的特點，使得從火星高光譜圖像上提取端元變得相對困難，從而導(dǎo)致 傳統(tǒng)的混合像元分解算法很難對含水礦物進行有效的豐度反演的問題。
[000引為此，本發(fā)明提出一種火星表面含水礦物定量反演方法，提高定量反演的精度和 效率，該方法包括；
[0009] so、獲取火星高光譜圖像；
[0010] Sl;計算所述火星高光譜圖像各波段的信噪比，并選擇信噪比大于預(yù)設(shè)闊值的波 段進行含水礦物的識別及定量反演；
[0011] S2 ;根據(jù)預(yù)設(shè)的光譜特征參數(shù)，建立含水礦物識別模型，得到含水礦物識別區(qū)；
[0012] S3 ;根據(jù)Sl中所述信噪比大于預(yù)設(shè)闊值的波段W及預(yù)設(shè)礦物光譜庫中的反射率 光譜，構(gòu)建稀疏解混光譜庫；
[0013] S4;根據(jù)所述稀疏解混光譜庫，對所述含水礦物識別區(qū)進行稀疏解混，得到火星表 面含水礦物的豐度。
[0014] 可選的，所述步驟SI,包括：
[0015] Sll;將所述火星高光譜圖像分割為多個預(yù)設(shè)大小的子區(qū)域，并計算各子區(qū)域中各 波段的噪聲強度；
[0016] S12;根據(jù)所述各子區(qū)域中各波段的噪聲強度，計算所述火星高光譜圖像各波段噪 聲強度；
[0017] S13 ;計算所述火星高光譜圖像各波段的信噪比；
[0018] S14;選擇信噪比大于預(yù)設(shè)闊值的波段進行含水礦物的識別及定量反演。
[0019] 可選的，所述步驟S11，包括：
[0020] 將所述火星高光譜圖像分割為多個WXh大小的子區(qū)域，計算各子區(qū)域中各波段 每個像元的殘差，公式如下：
[0021]
[00巧其中，ru,巧子區(qū)域中第i行j列第k波段的像元殘差，X 巧子區(qū)域中第i行j 列第k波段的像元值，其中，1《k《N，N為所述火星高光譜圖像包含的波段個數(shù)，當(dāng)KKN 時，；由Xi,…和XU，W線性擬合得到；當(dāng)k= 1時，；由Xu,2和XU，滿性擬合得到； 當(dāng)k=N時，jfy.w由Xi，j，w_i和X1，j，w_2線性擬合得到；其中，W和h為預(yù)設(shè)正整數(shù)；
[0023] 計算所述各子區(qū)域中各波段所有像元的殘差的標準差，得到各子區(qū)域中各波段的 噪聲強度。
[0024] 可選的，所述步驟S12,包括：
[0025] 根據(jù)所述各子區(qū)域中各波段的噪聲強度，確定各波段所有子區(qū)域的噪聲強度中的 最大值和最小值；
[0026] 在各波段的噪聲強度中的最大值和最小值之間，劃分各波段的噪聲強度為m個噪 聲區(qū)間，m為預(yù)設(shè)值；
[0027] 對于每個波段，將包含子區(qū)域數(shù)量最多的噪聲區(qū)間中噪聲強度的均值作為該波段 的噪聲強度。
[002引可選的，在所述步驟S2中，所述預(yù)設(shè)的光譜特征參數(shù)包括；在波長1900nm處水的 吸收特征抓19。。、在波長2100nm處水的吸收特征抓21。。、在2300nm波長處反射率的下降特征 023。。W及在波長2290nm處的波峰特征SINDEX;
[0029] 所述抓1900二 1 -(化 1930)/(aXRi85〇+bXRgQ地）），其中，a= 1 -b,b= (1930 - 1850)/(2046 - 1850)；
[0030] 所述抓2100二 1 -(化 2132) /(aXRig3〇+bXR2250))，其中，a二！ 一b,b= (2132 - 1930)/(2250 - 1930)；
[00引]所述 〇2300 - 1 -化2290+R2330+R2330)/^化140+32170+尺2210);
[003引 所述SINDEX= 1 - ((aXR2i20+bXR24wV(R2290))，其中，a=l_b，b= (2290-2120)/(2400-2120)；
[0033] 式中下標表示波長，R表示反射率。
[0034] 可選的，在所述步驟S2中，所述含水礦物識別模型為：
[0035] 炬〇19〇〇>tl)or炬021〇〇>t2)or(D23〇〇>t3)or(SINDEX>t4)
[0036] 其中，tl、t2、口和t4為預(yù)設(shè)常數(shù)。
[0037] 可選的，所述步驟S3,包括：
[003引 S31 ;根據(jù)Sl中所述信噪比大于預(yù)設(shè)闊值的波段的光譜范圍和波長位置，對預(yù)設(shè) 礦物光譜庫中的反射率光譜進行重采樣，W使所述反射率光譜與所述信噪比大于預(yù)設(shè)闊值 的波段的光譜范圍和波長位置一致；
[0039] S32 ;去除經(jīng)過S31處理的所述預(yù)設(shè)礦物光譜庫中任意兩條光譜角小于預(yù)設(shè)最小 光譜角的光譜的其中一條，得到稀疏解混光譜庫。
[0040] 可選的，在所述步驟S31中，所述重采樣的公式如下：
[004UR'c=aXRi+bXRr
[0042] 其中，R'。為重采樣后得到的波長C處的反射率，波長C為SI中所述信噪比大于 預(yù)設(shè)闊值的波段的波長位置，Ri和Rf分別為所述預(yù)設(shè)礦物光譜庫中在波長C左右兩側(cè)距離 波長C最近的波長，即1和r處的反射率值，a= (r-c) /Cr-D，b= 1-a。
[0043] 可選的，在所述步驟S4中，所述進行稀疏解混的公式如下：
[0046] 其中，y為所述火星高光譜圖像的反射率，A為所述稀疏解混光譜庫，A表示預(yù)設(shè) 的正則化參數(shù)，m為光譜庫中的光譜個數(shù)，Sj.為光譜庫中與第j個光譜對應(yīng)的端元豐度，采 用卻nSAL算法進行礦物豐度的求解。
[0047] 相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的火星表面含水礦物定量反演方法針對火星含水礦物具 有豐度含量低、分布地域零散、背景礦物不確定或未知等特點，采用目標識別與稀疏解混相 結(jié)合的方法進行含水礦物的定量反演，目標識別有助于縮小含水礦物的潛在分布范圍，提 高豐度反演的運算效率，增加含水礦物豐度反演的準確性；稀疏解混算法不需要對火星礦 物類別和端元數(shù)量進行專家預(yù)判斷，而是基于完備光譜庫逐像元自動進行礦物類別識別和 豐度反演。能夠進行有效的火星表面含水礦物定量豐度反演。該方法可推廣至深空探測各 星體礦物定量反演。
【附圖說明】
[0048] 圖1為本發(fā)明實施例提供的一種火星表面含水礦物定量反演方法流程圖；
[0049] 圖2為本發(fā)明實施例提供的CRISM高光譜圖像的信噪比示意圖。
【具體實施方式】
[0050] 為使本發(fā)明實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實施例 中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明 一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有 做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0化1] 如圖1所示，本實施例公開一種火星表面含水礦物定量反演方法，該方法可包括W下步驟SO至S4;
[0052] SO、獲取火星高光譜圖像；
[0053] Sl;計算所述火星高光譜圖像各波段的信噪比，并選擇信噪比大于預(yù)設(shè)闊值的波 段進行含水礦物的識別及定量反演；
[0化4] S2 ;根據(jù)預(yù)設(shè)的光譜特征參數(shù)，建立含水礦物識別模型，得到含水礦物識別區(qū)；
[0化5] S3 ;根據(jù)Sl中所述信噪比大于預(yù)設(shè)闊值的波段W及預(yù)設(shè)礦物光譜庫中的反射率 光譜，構(gòu)建稀疏解混光譜庫；
[0化6] S4;根據(jù)所述稀疏解混光譜庫，對所述含水礦物識別區(qū)進行稀疏解混，得到火星表 面含水礦物的豐度。
[0化7] 在一個具體的例子中，所述步驟SI,包括圖1中未示出的步驟Sll至S14 ;
[005引Sll;將所述火星高光譜圖像分割為多個預(yù)設(shè)大小的子區(qū)域，并計算各子區(qū)域中各 波段的噪聲強度。
[0059] S12;根據(jù)所述各子區(qū)域中各波段的噪聲強度，計算所述火星高光譜圖像各波段噪 聲強度。
[0060] S13 ;計算所述火星高光譜圖像各波段的信噪比。
[0061] 在本實施中，每個子區(qū)域包含的所有像元的平均值作為該子區(qū)域的信號強度；所 有子區(qū)域信號強度的均值作為火星高光譜圖像的信號強度；根據(jù)火星高光譜圖像每個波段 的信號強度和噪聲強度，計算火星高光譜圖像各波段的信噪比。
[0062] S14;選擇信噪比大于預(yù)設(shè)闊值的波段進行含水礦物的識別及定量反演。
[0063] 在一個具體的例子中，所述步驟Sll，包括；
[0064] 將所述火星高光譜圖像分割為多個4X4大小的子區(qū)域，計算各子區(qū)域中各波段 每個像元的殘差，公式如下：
[00化]
[0066] 其中，ru,巧子區(qū)域中第i行j列第k波段