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成像光谱矿物填图精度兼与矿物丰度关系初探_唐攀科

成像光谱矿物填图精度兼与矿物丰度关系初探_唐攀科
成像光谱矿物填图精度兼与矿物丰度关系初探_唐攀科

第22卷第4期 Vo l.22,N o.4 2008年8月M IN ER A L R ESOU R CES A N D G EOL O GY Aug.,2008

成像光谱矿物填图精度兼与矿物丰度关系初探1

唐攀科1,郑跃鹏2,李永丽3

(1.有色金属矿产地质调查中心,北京100012;2.桂林矿产地质研究院,广西桂林541004;

3.黄河水利职业技术学院,河南开封475301)

摘 要:成像光谱遥感技术在岩石矿物识别和矿物填图方面发挥着越来越大作用,而成像光谱矿物填图

的精度问题一直是研究的焦点。文章利用高光谱数据Hy M ap对新疆东天山地区的矿物填图结果,通过

引入矿物填绘分布强度的概念,探索性的分析了成像光谱矿物填图与填绘矿物丰度的关系。

关键词:成像光谱;矿物填图;矿物填绘分布强度;矿物丰度

中图分类号:P623 文献标识码:A 文章编号:1001-5663(2008)04-0364-06

1 引言

20世纪80年代以来,随着各种平台及传感器技术的不断发展,成像光谱遥感技术在地质领域取得了很大的成功,特别是在岩石矿物识别以及矿物填图方面,发挥的作用越来越大[1~2]。一直以来,成像光谱矿物填图的精度问题都是被大家关心的焦点所在[12]。成像光谱矿物填图的精度可以分为两个层面:一是准确性,针对填绘矿物的混淆程度;二是敏感性,针对填绘矿物的矿物丰度[3~4]。

成像光谱矿物填图在实际填绘过程中,其填绘精度往往会受很多情况影响,主要包括以下几个方面[5~6,10~11]:

(1)填绘方法及阈值选取。纵观前人研究出的关于成像光谱矿物填图的方法,无外乎是抓住影像数据的某些性质和统计进行分析,或基于图像,或基于光谱,从而得出规律性的东西。填绘方法不同,所选参数不同,在实际填绘过程中得到的结果也不尽相同;在SAM、M F、SCM等涉及到阈值选取的方法中,不同的阈值选择也会引起填绘区域的变化,甚至会出现不同的人应用同一种方法得到不同的结论。

(2)填绘矿物种类。如果填绘的矿物具有独立的物化特性以及诊断光谱特征等,其填绘的混淆可能就会较小;而像同质多象和类质同象等相似矿物,它们物化特性相近,诊断光谱特征相似,想要很准确的区分它们的分布范围就会非常困难。

(3)地形环境。地形环境因素对成像光谱的影响是显而易见的。就算是同种地物,倘若所处环境不同,反映在图像上也会有所差别。地物所处的地形、位置、获取数据时的季节、天气、温度等因素都会对获取的数据造成影响,例如山的阴面和阳面,是否有植被覆盖,浅色矿物和暗色矿物参杂在一起的情况等,都会给填绘精度带来影响。

本文利用国土资源航空物探遥感中心在东天山地区的成像光谱矿物填图的结果,对矿物填图、填绘矿物的准确性等进行了验证分析。通过引入矿物填绘分布强度的概念,尝试对成像光谱矿物填图和矿物丰度的关系等进行分析。

2 几种矿物基于成像光谱的矿物填图精度分析

文章利用“高光谱矿物分层谱系识别方法”[4]的专利技术对研究区的综合填图结果进行分析。为验证矿物填图方法的适用性以及各种因素对填图精确程度的影响,有针对性地对填绘结果进行了野外验证。验证地区以填绘的独立异常区为单位进行检查,采用地面实际采样、波谱测量和室内镜下岩矿鉴定相结合的手段,根据不同的地面类别(大面积异常和斑点状异常)分布,采用不同的采样方法(剖面查证和随机点查证)。在验证蚀变异常的同时,也对异常外围非异常

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1收稿日期:2008-02-06 作者简介:唐攀科(1979-),河南兰考人,2006年博士毕业于中国地质大学(北京),研究方向:遥感地学应用。

区一并作检查。一般来说,对于每个类别的样本数量选50~100个[7],但也可结合实际情况,具体对待。例如如果独立异常区分布均匀,可考虑扩大采样间距,简单随机采样;为尽量保证反映每个采样点的变化,在采样点3m×3m的面积上进行随机采样。在把样品分析的结果与矿物填图结果进行比较后,根据二者的对比情况构筑混淆矩阵(Confusio n Matrix)反映精度。

通过对三个大工作区的18条调查剖面验证,取剖面控制点421个,光谱样品500多个,测试光谱曲线800多条进行分析,得到结果后然后与矿物填图结果进行比较,建立混淆矩阵,以此来定量的反映其精度水平。由混淆矩阵得到的各个填绘矿物精度值,见表1。

表1 填绘矿物精度表

T able1 Precision o f minerals for mapping w B/10-2绿泥石绿帘石蛇纹石滑石高岭石高Al云母低Al云母蒙脱石方解石盐碱化褐铁矿生产者精度5889.791.410010079.379.21008571.496.1用户精度90.672.288.91001008069.11008110092.5总精度83.1

通过上表中的数据,求得Kappa系数的值为0.803。Kappa系数既考虑了对角线上的数据,又对对角线以外的数据进行了分析,充分照顾到了漏判、错判的一部分情况,因此能够更好地反映说明填绘分类的精度。当然,任何一种统计指标都有它的局限性,都会受所得样本数据的影响而可能造成结果失之全面,应该在综合分析的基础上得出结果,才会有更加客观的评价。此处的Kappa系数较之总体精度略有下降,从表中的数据分析来看,对于M g-OH类矿物和Al-OH类矿物的样本数据,尤其是Al-OH类矿物的伊利石和白云母等矿物,混淆较严重,而样本所占比例又大,对整个结果影响较大。

实际上,在野外矿物的分布是多种矿物混在一起的。对于图中的数据,如果验证点上既有A矿物又有B矿物,而在填图时,只填绘出其中的一种或者两种都填绘,则认为都是成功的填绘;若填绘出A,而在该点没有验证到该矿物的存在,才认为是错误的填绘。

从表中的验证结果来看,填图精度较差的矿物主要集中在Mg-OH类矿物的绿泥石与绿帘石Al-OH 类矿物的白云母中。其中有不少白云母的填绘实际上是伊利石的混淆误判。另外,研究区填绘的蛇纹石在实地验证时发现,其多为阳起石、透闪石,考虑到它们密切共生的情况,故认为是正确的填绘;而对于研究区内的CO2-3诊断光谱吸收特征矿物(区内主要为方解石族矿物)、SO2-4矿物(表现为盐碱化)以及褐铁矿化和少量的滑石等,虽也有误判,但其总体对应关系较好。其中漏判和误判的地点大都出露为安山岩、玄武岩、花岗闪长岩等岩石,方解石呈细脉状穿插于其中,由于两者之间巨大的空间分辨率差异和混合光谱效应,最终导致漏判和误判。

3 矿物填绘分布情况

综上所述,研究区大量分布着Al-OH类矿物和Mg-OH类矿物的蚀变带。从矿床成因上讲,绿帘石、蛇纹石、方解石等矿物与闪长岩关系密切,伊利石和白云母等与花岗岩关系密切。这些都极大程度上决定了该区金矿、铜镍矿的产出位置和类型。因此,能否正确填绘绿泥石与绿帘石、伊利石与白云母等相似性矿物,对于在研究区的找矿以及成像光谱矿物填图的工程化建设有着重要意义。

4 几种矿物的矿物填图与矿物丰度研究

4.1 填绘矿物的检出限与填绘分布强度

填绘矿物检出限的大小是评价成像光谱矿物填图的很重要的指标之一,它直接关系到该方法是否实用。综合分析研究区的Ⅱ、Ⅲ两区的几条剖面的填图结果、室内光谱分析和岩矿鉴定分析后,根据填绘矿物的分布强度情况作为指标,并结合实地填绘矿物丰度,选取采样点作对比分析。这里引入的矿物分布强度的概念,描述的是在采样点的单位图像面积上,填绘矿物区域占图像面积的百分比。即:

填绘矿物分布强度=填绘矿物面积

图像面积

矿物分布强度的计算结果按照以下原则选取:

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(1)以像元为对象,在图像上选取3×3个像元的面积为最小比较单位。考虑到填绘结果会受到各个像元之间相互作用的影响,若选取像元数过多会导致因地表矿物的驳杂而产生混合效应,无法较准确反映单种矿物的填绘结果,像元过少则不能连续地表达出矿物分布强度的梯度。以3×3个像元为单位,矿物分布强度的梯度可以从0,1/9,2/9,…1,这样变化较好的涵盖了强度的分布情况。如图1所示

:

图1 填绘矿物分布强度最小单位图解Fig.1Illustration of m inimum unit for distributing

intensities o f mapping m inerals

(2)填绘矿物完全充填区域:即取样点所在区域被所填绘矿物完全覆盖,填绘矿物分布强度为1。为避

免因单一的样品造成的矿物丰度值的偶然性,在3×3个像元的采样面积中综合观察矿物的蚀变分布情况后混合平均取样,尽可能准确地反映某种矿物在该点的所占比例。

(3)填绘矿物部分填充区域:即在取样点所在区域填绘的矿物仅仅部分覆盖其中的像元,总体上看填绘矿物呈团块状或星点状分布在填绘所在区域。则填绘矿物分布强度的取值范围在[1/9,1]的区间。同样在3×3个像元的采样面积中平均取样,保证某种矿物所占比例的精度。

(4)无填绘矿物区域:取样点所在区域为填绘矿物分布的边缘地带,在图像上没有体现某种矿物的分布。在3×3个像元的采样面积中采样原则同前面所述。

4.2 填绘矿物分布强度与矿物检出限关系研究

根据以上原则分选出野外剖面验证中定点点位准确、符合要求的样品,对研究区内的几条剖面进行分析研究。研究的几条剖面包括研究区Ⅱ区的5号剖面、6~4号剖面Ⅲ区的1号剖面和5号剖面等,位置在东天山地区土墩铜镍矿及其周边[4,8~9]。其中Ⅱ区的5号剖面验证的是绿帘石和方解石,6~4号剖面验证的是Al-OH 类矿物,Ⅲ区的1号剖面和5号剖面验证的都是绿泥石。出露地层为中石炭统梧桐窝子组(C 2w d )浅灰色或暗绿色辉绿岩及灰色霏细斑岩、炭

质页岩、变质粉砂岩等,岩体为华力西中期闪长岩及

花岗岩(C 2a 4)。验证矿物主要为方解石、绿帘石和高铝

白云母等。方解石和绿帘石呈团块状出现,两者分布范围相当,空间关系非常密切,在图2A 中可以看出,因为填绘次序的关系,红色的方解石填绘区基本上将浅绿色的绿帘石填绘区覆盖住;剖面北段的高铝白云母(图中黄色区域)呈片状,在其分布范围内取样较少。

Ⅱ区6~4号剖面(图2B )和5号剖面相距较近,出露地层为中石炭统梧桐窝子组(C 2w d )浅红色霏细斑岩和暗绿色辉绿岩,出露岩体为华力西中期花岗岩

(C 2a

4)。验证矿物主要为Al-OH 类矿物,包括高铝白云母(黄色填绘区)和低铝白云母(肉红色填绘区),另有少量蛇纹石(蓝色填绘区)。高铝白云母主要呈块状或片状分布于该区的东部和西部;低铝白云母呈片状大

面积出现;蛇纹石呈斑点状分布于该区南部及东部。另外,在剖面南东方向有片状的绿帘石填绘。经验证,绿帘石、蛇纹石、低、高白云母等矿物空间重叠较好的部位有铜矿化点分布。

Ⅲ区1号剖面(图2C )位于Ⅲ区的中部偏北,矿物填绘面积呈NE 向长条状。出露地层为中石炭统梧桐窝子组(C 2w d )浅绿灰色或暗绿色辉绿岩及灰色霏细斑岩、炭质页岩、变质粉砂岩等。出露的岩体为华力西

中期的石英斑岩(K P 2a 4)及花岗岩(C 2a

4)。验证矿物为绿泥石(绿色)和绿帘石(浅绿色)。在该剖面中另有Al-OH 类矿物(黄色)出现,少量散布于绿泥石和绿帘石分布区之中。蚀变矿物在滴水南花岗斑岩与围岩梧桐窝子组的接触带上重合较好。这三种蚀变矿物与金矿的关系密切,滴水南金矿即位于三种矿物的重叠区中。Ⅲ区5号剖面(图2D)位于Ⅲ区的中西部偏北,在Ⅲ区1号剖面西边约10km 处,出露地层为中石炭统梧桐窝子组(C 2w d )浅红色霏细斑岩和暗绿色辉绿岩和灰色霏细斑岩等,出露岩体为华力西中期花岗岩。验证矿物为绿泥石(绿色)和绿帘石(浅绿色)。剖面周围以绿泥石为主,呈团块状及条带状分布;绿帘石呈斑点状及条带状分布。

通过对上述几条剖面采集样品的矿物成分、所处位置、光谱特征全面分析,发现大部分采样点验证矿物的实际丰度值和填绘的分布强度存在着一个近似的线性关系,并且经测试计算,其相关性多数在95%以上。部分剖面会因个别的取值异常点导致相关性下降,若考虑到矿物蚀变及其时空演变的复杂性,而将其作为异常点舍去,则整个剖面中的实际丰度值和填绘的分布强度可以获得相当不错的线性相关。

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Fig.2 Sampling location and minerals distributio n of profiles verified by chlorites in the study ing area

图3 研究区绿泥石和绿帘石的矿物丰度与填绘强度的线性关系

(横坐标为矿物分布强度,纵坐标为验证矿物丰度(%))

Fig.3 Linear relatio n betw een m inerals abundance and m apping intensity o f

chlorites and epidotes in the studying area

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图3为研究区内几条剖面的绿泥石和绿帘石的矿物丰度与填绘强度的线性关系图。图中的坐标系横坐标表示采样点验证矿物的填绘分布强度,横坐标为验证矿物丰度的百分比,其值由采样点样品的岩矿鉴定以及PIM A 光谱分析后得出,本节中后面几个坐标系同此标准。图3A 为研究区Ⅲ区1号剖面(图2C )的绿泥石矿物丰度与填绘强度的线性关系图,从图中可以看出,尽管由于纵坐标值为50和78的两个值(红色圈中)的影响,但是其整体的相关性仍然达到0.88;图3B 则为去掉纵坐标值为50和78的两个值后的相关性趋势图,可以看到,在把两个异常值点去掉之后,相关性已经达到了0.9674。经过对两个异常点的野外验证和样品分析,发现它们都是落在Al -OH 类矿物的分布区,覆盖以伊利石为主混有绿泥石化和绿帘石化,但是局部有强烈的绿泥石蚀变(蚀变面积大大低于采样点面积)。考虑可能是在采样中局部强烈的绿泥石蚀变中含量较高的矿物成分的比例整体抬高了绿泥石的采样丰度,而矿物填绘却在相对大一点的采样空间范围内受到了伊利石等矿物的影响而造成填绘面积的下降。

图3C 为Ⅲ区5号剖面(图2D )的绿泥石矿物丰度与填绘强度的线性关系图。从图上看,该条剖面的填绘分布强度值多数比较大,通过图2B 可以很直观地观察出来。它的相关性高达0.9864;图3D 是Ⅱ区5号剖面(图2A )的绿泥石矿物丰度与填绘强度的线性关系图,由于这条剖面所得到的准确的采样点较少,所以无法将数值异常的点舍去。尽管如此,它的相关性仍然有0.8806。

图4为Ⅱ区6~4号剖面中Al-OH 类矿物的矿物

丰度与填绘强度的线性关系图。在该区可以见到伊利石和多硅白云母等Al-OH 类矿物。从图中可以看到,

二者的相关性达到了0.9684

图4 研究区Al-OH 类矿物丰度

与填绘强度的线性关系

(横坐标为矿物分布强度,纵坐标为验证矿物丰度(%))

Fig .4 Linear relat ion bet ween Al -OH t ype minerals

abundance and mapping int ensity in the studying

area

图5 研究区碳酸盐类矿物(方解石)

丰度与填绘强度的线性关系

(横坐标为矿物分布强度,纵坐标为验证矿物丰度(%))

Fig.5 Linear relation between carbonate minerals (calcit e)abundance and mapping intensity in the studying area

图5为研究区内验证碳酸盐类矿物的剖面中方解石的矿物含量与填绘强度的线性关系图,相关性为0.9882。

除此之外,研究区内还有其它剖面,或者全是在矿物填绘完全覆盖区进行的采样,其线性关系就是一条平行于y 轴的直线;还有一些剖面因为采样点少而不具备分析的条件。

通过本文对各条趋势线分析,可看出,多数趋势线的截距都是大于0的。绿泥石和绿帘石等几条的截距分别是8.8326(图3A)、4.6342(图3B)、-0.8998(图3C )、6.859(图3D )、9.096(图4)和1.6573(图5),其中4.6342是在删除样本中的异常点后得到的,-0.8998应该是在回归时受到了其它因素的影响所致。按照预测方程的意义,截距应为在矿物填绘强度为0时的矿物丰度,可以近似地视为矿物填图中能够识别的最小矿物丰度。从以上截距的数值看,在识别暗色矿物(绿泥石、绿帘石和云母等)时,需要一个较高的丰度值,除去异常的,大都在8%左右。而浅色矿物由于其自身的反射特性,可识别性要大一些,在图5的趋势线中,最小检出丰度达到了1.6573。

5 结论

通过本文的分析可以发现,根据成像光谱进行矿

物填图结果,在引入了填绘强度的概念后,在研究区内的几条剖面上可以得到,矿物的实际丰度值和填绘的分布强度具有不错的线性相关性,由此可以近似地推出利用某种矿物填图方法得出的矿物的检出限。在利用成像光谱进行矿物填图的时候,如果是矿物诊断光谱特征唯一,则填图的成功率往往较高,对于同质多

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象、类质同象、光谱变异以及混合矿物等情况,因其诊断光谱特征相似或者相互影响,导致填图成功率下降。

本文的完成有赖于国土资源航空物探遥感中心提供试验数据以及航遥中心博士导师王润生教授的殷勤指导,在此深表感谢!

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Preliminary study on the relationship between mineral mapping precision and mineral abundance on imaging spectrometry

T ANG Pan-ke1,ZHENG Yue-peng2,LI Yo ng-li3

(1.China N on-f err ous M etals Resour ce Geological S ur vey,Beij ing100012,China;

2.Guilin R esear ch I nstitute of Geology f or M ineral Res our ces,Guilin,Guangx i541004,China;

3.Y ellow Riv er Conserv ancy T echnical I nstitute,K aif eng,H enan475301,China)

Abstract:Imaging spectrom etry r em ote sensing techno logy has played a m ore and more important ro le in i-dentifying ro cks w ith m inerals and m ineral m apping.W hereas,the mineral mapping precisio n of imag ing spectrom etry is a studying focus all the https://www.doczj.com/doc/6e16624514.html,ing the mineral m apping r esult o f East T ianshan area in Xin-jiang based on HyM ap data,it has tr ied to analy ze the relation betw een imag ing spectro metr y mineral map-ping and abundance of mapping minerals through intro ducing the concept o f distributing intensity fo r mineral mapping.

Key Words:imag ing spectro metry,mineral mapping,distributing intensity for m ineral mapping,mineral abundance

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红外图谱分析方法大全

红外光谱图解析 一、分析红外谱图 (1)首先依据谱图推出化合物碳架类型,根据分子式计算不饱和度。 公式:不饱和度=F+1+(T-O)/2 其中: F:化合价为4价的原子个数(主要是C原子); T:化合价为3价的原子个数(主要是N原子); O:化合价为1价的原子个数(主要是H原子)。 F、T、O分别是英文4,3 1的首字母,这样记起来就不会忘了 举个例子:例如苯(C6H6),不饱和度=6+1+(0-6)/2=4,3个双键加一个环,正好为4个不饱和度。 (2)分析3300~2800cm^-1区域C-H伸缩振动吸收,以3000 cm^-1为界,高于3000cm^-1为不饱和碳C-H伸缩振动吸收,有可能为烯、炔、芳香化合物吗,而低于3000cm^-1一般为饱和C-H伸缩振动吸收。 (3)若在稍高于3000cm^-1有吸收,则应在2250~1450cm^-1频区,分析不饱和碳碳键的伸缩振动吸收特征峰,其中: 炔—2200~2100 cm^-1 烯—1680~1640 cm^-1 芳环—1600、1580、1500、1450 cm^-1 若已确定为烯或芳香化合物,则应进一步解析指纹区,即1000~650cm^-1的频区,以确定取代基个数和位置(顺反,邻、间、对)。 (4)碳骨架类型确定后,再依据其他官能团,如C=O,O-H,C-N 等特征吸收来判定化合物的官能团。 (5)解析时应注意把描述各官能团的相关峰联系起来,以准确判定官能团的存在,如2820、2720和1750~1700cm^-1的三个峰,说明醛基的存在。解析的过程基本就是这样吧,至于制样以及红外谱图软件的使用,一般的有机实验书上都有比较详细的介绍的。 二、记住常见常用的健值 1.烷烃 3000-2850 cm-1C-H伸缩振动 1465-1340 cm-1C-H弯曲振动 一般饱和烃C-H伸缩均在3000 cm-1以下,接近3000 cm-1的频率吸收。 2.烯烃 3100~3010 cm-1烯烃C-H伸缩 1675~1640 cm-1C=C伸缩 烯烃C-H面外弯曲振动(1000~675cm^1)。 3.炔烃 2250~2100 cm-1C≡C伸缩振动 3300 cm-1附近炔烃C-H伸缩振动 4.芳烃 3100~3000 cm-1芳环上C-H伸缩振动 1600~1450 cm-1C=C 骨架振动 880~680 cm-1C-H面外弯曲振动) 芳香化合物重要特征:一般在1600,1580,1500和1450 cm-1可能出现强度不等的4

如何解析红外光谱图解读

如何解析红外光谱图 一、预备知识 (1)根据分子式计算不饱和度公式: 不饱和度Ω=n4+1+(n3-n1)/2其中: :化合价为4价的原子个数(主要是C原子), n 4 :化合价为3价的原子个数(主要是N原子), n 3 n :化合价为1价的原子个数(主要是H,X原子) 1 (2)分析3300~2800cm-1区域C-H伸缩振动吸收;以3000 cm-1为界:高于3000cm-1为不饱和碳C-H伸缩振动吸收,有可能为烯,炔,芳香化合物;而低于3000cm-1一般为饱和C-H伸缩振动吸收; (3)若在稍高于3000cm-1有吸收,则应在 2250~1450cm-1频区,分析不饱和碳碳键的伸缩振动吸收特征峰,其中炔 2200~2100 cm-1,烯 1680~1640 cm-1 芳环 1600,1580,1500,1450 cm-1若已确定为烯或芳香化合物,则应进一步解析指纹区,即1000~650cm-1的频区,以确定取代基个数和位置(顺、反,邻、间、对); (4)碳骨架类型确定后,再依据官能团特征吸收,判定化合物的官能团; (5)解析时应注意把描述各官能团的相关峰联系起来,以准确判定官能团的存在,如2820,2720和1750~1700cm-1的三个峰,说明醛基的存在。 二、熟记健值 1.烷烃:C-H伸缩振动(3000-2850cm-1)C-H弯曲振动(1465-1340cm-1) 一般饱和烃C-H伸缩均在3000cm-1以下,接近3000cm-1的频率吸收。 2.烯烃:烯烃C-H伸缩(3100~3010cm-1),C=C伸缩(1675~1640 cm-1),烯烃C-H 面外弯曲振动(1000~675cm-1)。 3.炔烃:炔烃C-H伸缩振动(3300cm-1附近),三键伸缩振动(2250~2100cm-1)。 4.芳烃:芳环上C-H伸缩振动3100~3000cm-1, C=C 骨架振动1600~1450cm-1, C-H 面外弯曲振动880~680cm-1。 芳烃重要特征:在1600,1580,1500和1450cm-1可能出现强度不等的4个峰。C-H面外弯曲振动吸收880~680cm-1,依苯环上取代基个数和位置不同而发生变化,在芳香化合物红外谱图分析中,常用判别异构体。

基于光谱特征参数组合的高光谱数据矿物填图方法

第40卷第8期 地球科学 中国地质大学学报V o l .40 N o.8 2015年8月 E a r t hS c i e n c e J o u r n a l o fC h i n aU n i v e r s i t y o fG e o s c i e n c e s A u g . 2015d o i :10.3799/d q k x .2015.130基金项目:国家科技支撑计划课题项目(N o .2012B A H 27B 04). 作者简介:韦晶(1991-),男,硕士,主要从事定量遥感方面研究.E -m a i l :w e i j i n g _r s @163.c o m *通讯作者:明艳芳,E -m a i l :m y f 414@163.c o m 引用格式:韦晶,明艳芳,刘福江,2015.基于光谱特征参数组合的高光谱数据矿物填图方法.地球科学 中国地质大学学报,40(8):1432-1440. 基于光谱特征参数组合的高光谱数据矿物填图方法 韦 晶1,明艳芳1*,刘福江2 1.山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590 2.中国地质大学信息工程学院,湖北武汉430074 摘要:受大气环境等因素的影响,高光谱遥感矿物识别难以达到较高的精度.为解决该问题,根据光谱吸收特征参数在大气变化中能保持相对稳定的特点,提出一种基于光谱特征参数组合的高光谱矿物类型识别方法.文中计算了多种光谱特征参数,通过最佳指数因子(o p t i m u mi n d e x f a c t o r ,O I F )优选特征参数组合,选定最佳特征参数组合,利用模式识别方法实现矿物识别.利用机载可见/红外成像光谱仪(a i r b o r n e v i s i b l e i n f r a r e d i m a g i n g s p e c t r o m e t e r ,A V I R I S )高光谱数据,在美国内华达州C u p r i t e 矿区进行了该方法的应用试验研究,并与前人矿物填图结果做了对比.结果表明:吸收波谷位置-吸收面积-吸收右肩位置(P -A -S 2) 光谱特征参数组合的矿物识别效果最优,整体精度达到74.68%.关键词:光谱吸收特征参数;遥感;矿物填图;机载可见/红外成像光谱仪数据;最佳指数因子;C u p r i t e 矿区.中图分类号:P 575.4;P 237 文章编号:1000-2383(2015)08-1432-09 收稿日期:2015-04-02 H y p e r s p e c t r a lM i n e r a lM a p p i n g M e t h o dB a s e do n S p e c t r a l C h a r a c t e r i s t i cP a r a m e t e rC o m b i n a t i o n W e i J i n g 1,M i n g Y a n f a n g 1*,L i uF u j i a n g 2 1.C o l l e g e o f G e o m a t i c s ,S h a n d o n g U n i v e r s i t y o f S c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ,Q i n g d a o 266590,C h i n a 2.F a c u l t y o f I n f o r m a t i o nE n g i n e e r i n g ,C h i n aU n i v e r s i t y o f G e o s c i e n c e s ,W u h a n 430074,C h i n a A b s t r a c t :I n f l u e n c e db y t h ea t m o s p h e r i ce n v i r o n m e n ta n do t h e rf a c t o r s ,t h e m i n e r a l r e c o g n i t i o n w i t h h y p e r s p e c t r a lr e m o t e s e n s i n g i s d i f f i c u l t t o a c h i e v e a h i g h a c c u r a c y .T o i m p r o v e t h e a c c u r a c y o f t h em i n e r a l i d e n t i f i c a t i o nw i t h s u c h t e c h n o l o g y ,a h y -p e r s p e c t r a lm i n e r a l r e c o g n i t i o nm e t h o db a s e do ns p e c t r a l c h a r a c t e r i s t i c p a r a m e t e r c o m b i n a t i o n ,w h i c hc a n m a i n t a i nr e l a t i v e l y s t a b l e c h a r a c t e r i s t i c sw i t ht h ea t m o s p h e r i cc h a n g e s ,i s p r o p o s e d i nt h i s p a p e r .V a r i o u ss p e c t r a l c h a r a c t e r i s t i c p a r a m e t e r sa r e c a l c u l a t e d ,a n dt h eo p t i m a l c o m b i n a t i o no f t h e p a r a m e t e r s i ss e l e c t e dt h r o u g ht h eo p t i m u mi n d e xf a c t o r (O I F ),b a s e do n w h i c h ,m i n e r a l i d e n t i f i c a t i o n i s r e a l i z e dw i t h p a t t e r n r e c o g n i t i o nm e t h o d .B a s e do n t h e a b o v em e t h o d ,m i n e r a l t y p e i d e n t i f i c a -t i o n t e s t i s c a r r i e do u t i nC u p r i t em i n e o fN e v a d a ,w i t h a i r b o r n e v i s i b l e i n f r a r e d i m a g i n g s p e c t r o m e t e r (A V I R I S )h y p e r s p e c t r a l d a t a .T h e r e s u l t s a r e c o m p a r e dw i t h t h ew o r ko f p r e v i o u sm i n e r a lm a p p i n g ,i t s h o w s t h a t t h e c o m b i n a t i o n o f t h e s p e c t r a l c h a r -a c t e r i s t i c p a r a m e t e r s ,P -A -S 2(P i s a b s o r p t i o nw a v e t r o u g h p o s i t i o n ,Ai s a b s o r p t i o n a r e a ,S 2i s a b s o r p t i o n r i g h t s h o u l d e r p o s i -t i o n )c a n g e t t h eh i g h e s t i d e n t i f i c a t i o n p r e c i s i o n ,t h e o v e r a l l a c c u r a c y c a n r e a c h74.68%.K e y w o r d s :s p e c t r a l c h a r a c t e r i s t i c p a r a m e t e r ;r e m o t e s e n s i n g ;m i n e r a lm a p p i n g ;a i r b o r n e v i s i b l e i n f r a r e d i m a g i n g s p e c t r o m e t e r d a t a ;o p t i m u mi n d e x f a c t o r (O I F );C u p r i t em i n i n g a r e a . 利用遥感手段可以从广域空间尺度二 多时相尺度下实现矿物信息的快速识别,缩短矿物填图时间,提高效率.高光谱遥感由于具有波段连续二波谱分辨 率高的特点可以在矿物类型识别中发挥重要作用,且已经在局部区域矿物填图等工作中得到广泛的应用(甘甫平和王润生,2007;王润生等,2010). 然而由

常见高分子红外光谱谱图解析

常见高分子红外光谱谱图解析1. 红外光谱的基本原理 1)红外光谱的产生 能量变化 ν νhc h= = E - E = ?E 1 2 ν ν h ?E = 对于线性谐振子 μ κ π ν c 2 1 = 2)偶极矩的变化 3)分子的振动模式 多原子分子振动 伸缩振动对称伸缩 不对称伸缩 变形振动AX2:剪式面外摇摆、面外扭摆、面内摇摆 AX3:对称变形、反对称变形 . 不同类型分子的振动 线型XY2: 对称伸缩不对称伸缩 弯曲

弯曲型XY2: 不对称伸缩对称伸缩面内弯曲(剪式) 面内摇摆面外摇摆卷曲 平面型XY3: 对称伸缩不对称伸缩面内弯曲 面外弯曲 角锥型XY3: 对称弯曲不对称弯曲

面内摇摆 4)聚合物红外光谱的特点 1、组成吸收带 2、构象吸收带 3、立构规整性吸收带 4、构象规整性吸收带 5、结晶吸收带 2 聚合物的红外谱图 1)聚乙烯 各种类型的聚乙烯红外光谱非常相似。在结晶聚乙烯中,720 cm-1的吸收峰常分裂为双峰。要用红外光谱区别不同类型的聚乙烯,需要用较厚的薄膜测绘红外光谱。这些光谱之间的差别反映了聚乙烯结构与线性—CH2—链之间的差别,主要表现在1000-870㎝-1之间的不饱和基团吸收不同,甲基浓度不同以及在800-700㎝-1之间支化吸收带不同。

低压聚乙烯(热压薄膜) 中压聚乙烯(热压薄膜) 高压聚乙烯(热压薄膜)

2.聚丙烯 无规聚丙烯

等规聚丙烯的红外光谱中,在1250-830 cm-1区域出现一系列尖锐的中等强度吸收带(1165、998、895、840 cm-1)。这些吸收与聚合物的化学结构和晶型无关,只与其分子链的螺旋状排列有关。 3.聚异丁烯 CH3 H2 C C n CH3

高光谱遥感在找矿中的应用

高光谱遥感在找矿中的应用 1001113309 林良平 摘要:高光谱遥感技术矿物光谱识别机理,较详细地介绍了高光谱数据处理和分析技术及发展程度,并系统地阐述了国内外高光谱遥感技术在矿产资源调查应用方面的发展概况,最后指出了高光谱在矿产资源调查领域中的应用及其发展方向。 关键词:高光谱遥感;数据处理技术;矿产资源调查 Application of Hyperspectral Remote Sensing on Mineral Exploration 1001113309 Liangping Lin Abstract:Hyperspectral remote sensing technology mineral spectrum recognition mechanism, the paper introduces in detail the high spectral data processing and analysis technology and development degree, and systematically elaborated the hyperspectral remote sensing technology at home and abroad in mineral resource survey the general situation of the development of application, and finally points out the high spectrum in the mineral resources in the field of investigation application and development direction. Key words:Hyperspectral remote sensing; Data processing technology; Mineral resource survey 0 引言 所谓高光谱遥感,是在紫外到中红外波段范围内,划分成许多非常窄却光谱连续的图像数据来进行探测的影像数据技术,这项技术起源于20世纪80年代,由于高光谱数据是一个光谱图像的立方体,其空间图像维描述地表二维空间特征,其光谱维揭示图像每一像元的光谱曲线特征,由此实现了遥感数据图像维与光谱维信息的有机融合。能够提供更为丰富的地面信息,因此受到国内外学者的广泛关注[1][2]。 矿物识别是高光谱最能发挥优势的领域之一,高光谱数据立方体蕴含着丰富的矿物学信息。一般而言,在岩体侵位以及地质构造等地质作用下,热液侵入、物质置换等使源于矿体的矿物质发生扩散作用,使在“未蚀变”围岩中产生用岩石学方法难以直接识别的细微成分的变化,而这些成分的变化却在矿物光谱中有着或强或弱的表现,如富铝云母与贫铝云母在2000~2500nm光谱区间的最大吸收位置发生漂移。因此,利用高光谱遥感技术不仅可以实现矿物种类的识别,也可以通过对这些细微的变化的探测,实现对地质作用演化信息的探测。

红外谱图解析基本知识.

红外谱图解析基本知识 基团频率区 中红外光谱区可分成4000cm-1~1300(1800)cm-1和1800(1300)cm-1~600cm-1两个区域。最有分析价值的基团频率在4000cm-1~1300cm-1之间,这一区域称为基团频率区、官能团区或特征区。区内的峰是由伸缩振动产生的吸收带,比较稀疏,容易辨认,常用于鉴定官能团。 在1800cm-1(1300cm-1)~600cm-1区域内,除单键的伸缩振动外,还有因变形振动产生的谱带。这种振动基团频率和特征吸收峰与整个分子的结构有关。当分子结构稍有不同时,该区的吸收就有细微的差异,并显示出分子特征。这种情况就像人的指纹一样,因此称为指纹区。指纹区对于指认结构类似的化合物很有帮助,而且可以作为化合物存在某种基团的旁证。 基团频率区可分为三个区域 (1)4000~2500cm-1X-H伸缩振动区,X可以是O、N、C或S等原子。 O-H基的伸缩振动出现在3650~3200cm-1范围内,它可以作为判断有无醇类、酚类和有机酸类的重要依据。 当醇和酚溶于非极性溶剂(如CCl4),浓度于0.01mol.dm-3时,在3650~3580cm-1处出现游离O-H基的伸缩振动吸收,峰形尖锐,且没有其它吸收峰干扰,易于识别。当试样浓度增加时,羟基化合物产生缔合现象,O-H基的伸缩振动吸收峰向低波数方向位移,在3400~3200cm-1出现一个宽而强的吸收峰。 胺和酰胺的N-H伸缩振动也出现在3500~3100cm-1,因此,可能会对O-H伸缩振动有干扰。 C-H的伸缩振动可分为饱和和不饱和的两种: 饱和的C-H伸缩振动出现在3000cm-1以下,约3000~2800cm-1,取代基对它们影响很小。如-CH3基的伸缩吸收出现在2960cm-1和2876cm-1附近;R2CH2基的吸收在2930 cm-1和2850cm-1附近;R3CH基的吸收基出现在2890cm-1附近,但强度很弱。 不饱和的C-H伸缩振动出现在3000cm-1以上,以此来判别化合物中是否含有不饱和的C-H键。 苯环的C-H键伸缩振动出现在3030cm-1附近,它的特征是强度比饱和的C-H浆键稍弱,但谱带比较尖锐。 不饱和的双键=C-H的吸收出现在3010~3040cm-1范围内,末端=CH2的吸收出现在3085cm-1附近。 叁键oCH上的C-H伸缩振动出现在更高的区域(3300cm-1)附近。 (2)2500~1900cm-1为叁键和累积双键区,主要包括-CoC、-CoN等叁键的伸缩振动,以及-C=C=C、-C=C=O等累积双键的不对称性伸缩振动。 对于炔烃类化合物,可以分成R-CoCH和R¢-CoC-R两种类型: R-CoCH的伸缩振动出现在2100~2140cm-1附近; R¢-CoC-R出现在2190~2260cm-1附近; R-CoC-R分子是对称,则为非红外活性。 -CoN基的伸缩振动在非共轭的情况下出现2240~2260cm-1附近。当与不饱和键或芳香核共轭时,该峰位移到2220~2230cm-1附近。若分子中含有C、H、N原子,-CoN基吸收比较强而尖锐。若分子中含有O原子,且O原子离-CoN基越近,-CoN基的吸收越弱,甚至观察不到。

高光谱遥感在矿物填图中的应用

高光谱遥感在矿物填图中的应用高光谱遥感在矿物填图中的应用 摘要 近20年来,高光谱遥感技术(Hyperspectral Remote Sensing)发展迅速,已成为遥感技术的前沿,而矿物识别和矿物填图是高光谱遥感应用中最成功的领域。高光谱遥感有许多不同于宽波段遥感的性质,各种矿物和岩石在电磁波谱上显示的诊断性光谱特征可以帮助人们识别不同矿物成分,高光谱数据能反映出这类诊断性光谱特征从而进行岩石矿物的分类和填图,并为矿产资源评价与矿山环境监测提供靶区,指导进一步找矿勘探和环境监测工作的开展。

本文首先介绍了高光谱遥感技术的特点、优势、存在的问题和发展趋势,并概述了高光谱遥感技术在矿物填图方面国内外的研究现状,之后详细阐述了高光谱技术在矿物识别和矿物填图方面的应用。 关键词:高光谱遥感技术矿物识别矿物填图 目录 高光谱遥感在矿物填图中的应用 (1) 一、引言 (3) 二.高光谱遥感技术 (4)

2.1高光谱遥感技术的特点 (4) 2.2高光谱遥感技术的优势 (4) 2.3高光谱影像应用中面临的难题 (5) 2.4高光谱遥感技术发展趋势 (5) 二.国内外研究现状 (5) 3.1 国外对高光谱在矿物识别和矿物填图中的应用研究 (5) 3.2国内对高光谱在矿物识别和矿物填图中的应用研究 (5) 三.高光谱在矿物识别中的应用 (6) 4.1基于单个诊断性吸收的特征参数 (6) 4.2基于完全波形特征 (6) 4.3基于光谱知识模型 (6) 四.高光谱在矿物填图中的应用 (7) 5.1光谱波段降维 (7) 5.2光谱匹配技术 (7) 5.3 端元选择 (8) 5.3.1基于先验知识的端元选择 (8) 5.3.2基于图像纯净像元的端元选择 (8) 5.4 矿物填图 (9) 五.结语 (9) 六.参考文献 (9) 一.引言 高光谱遥感技术起源于20世纪80年代,由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率,能够提供更为丰富的地面信息(可直接识别地物或地物组分),因此受到国内外学者的广泛关注。随着成像光谱仪的光谱分辨率和空间分辨率的不断提高,高光谱遥感广泛地应用于地质调查、植被研究、海洋遥感、农业遥感、大气及环境遥感等领域中,并发挥越来越重要的作用。其中区域地质制图和矿产勘探是高光谱技术主要的应用领域之一,也是高光谱遥感应用中最成

红外分析实例

图1 是SBS 红外光谱图, 可以看出2921cm-1、2846cm-1为- CH2- 的伸缩振动吸收峰, 1601cm-1、1493cm-1为苯核的动吸收峰, 699cm-1、757cm-1为单取代苯环的振动吸收峰, 966cm-1为C=C 的扭曲振动吸收峰, 911cm-1为=CH2面外摇摆振动吸收峰。

从图2、图 3 可以看出各特征峰所对应的基团:2924cm-1、2853cm-1为- CH2- 的伸缩振动吸收峰, 2960cm-1为- CH3伸缩振动吸收峰,1460cm-1为- CH2- 的剪式振动吸收峰, 1377cm-1为- CH3剪式振动吸收峰。

由图1可见,基质沥青红外光谱图中出现了3处吸收峰,其中波数650~910cm-1区域是苯环取代区,出现的几个吸收峰是由苯环上C-H面外摇摆振动形成的;而波数1375cm-1和1458cm-1处的吸收峰则由C-CH3和-CH2-中C-H面内伸缩振动形成的;波数2800~3000cn-1范围内的吸收峰比较强,是环烷烃和烷烃的C-H 伸缩振动的结果,由-CH2-伸缩振动形成的。

由全波段的红外光谱(图3)可知,改性沥青与基质沥青在2800~3000cm-1左右出现的强吸收峰带基本相同,吸收峰的位置没有发生变化。就改性沥青而言,整个功能团没有发现新的吸收峰,但吸收峰的强度随SBD改性剂含量的增大而略有增强。由650~1100cm-1波区的红外光谱(图\4、图5)可知,在指纹区改性沥青与基质沥青的吸收峰存在明显差异,即在波数690~710cm-1和950~980cm-1处,SBS改性沥青的红外波区吸收相对较强,并在966.1cm-1和698cm-1处出现了吸收峰,虽然波数698cm-1的绝对吸收峰值较波966.1cm-1处的大,但波数966.1cm-1处的吸峰特征更为明显。 每种物质分子都有一个由其组成和结构所决定的红外特征吸收峰,它只吸收一些特定波长的红外光。由于掺入的SBS改性剂与基质沥青并没有发生化学反应,亦即聚苯乙烯和聚丁二烯并没有发生化学变化,所以SBS改性沥青的红外光谱只是在基质沥青的红外光谱上简单叠加了聚苯乙烯与聚丁二烯的红外光谱,而相应的吸收峰位置和强度基本保持不变,是基质沥青和SBS改性剂的红外光谱的简单合成图。与基质沥青比较,SBS改性沥青的红外光谱在698cm-1和

高光谱复习资料

1 分析图像噪音的类型,针对不同类型的噪音采用不同的清除方法: 1)对条带噪音采用闽值法判别出,然后利用相邻行亮度的平均值来代替; 2)利用最近像元值代替该像元或中值滤波方法来消除图像的随机点状噪音; 3)利用MNF变换可以确定图像数据的固有维数,分离图像数据中的噪音,并可减少后续处理的计算量。 2 最小噪声分离变换(MNF变换) 1)定义:最小噪声分离变换(Minimum Noise Fraction Rotation,MNF Rotation)工具用于判定图像数据内在的维数(即波段数),分离数据中的噪声,减少随后处理中的计算需求量。 2)本质:MNF本质上是两次层叠的主成分变换。 第一次变换(基于估计的噪声协方差矩阵)用于分离和重新调节数据中的噪声,这步操作使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关。 第二次是对噪声白化数据(Noise-whitened)的标准主成分变换。为了进一步进行波谱处理,通过检查最终特征值和相关图像来判定数据的内在维数。 3)性质:一是对图像的任何波段做比例扩展,变换结果不变; 二是变换使图像矢量、信息分离和加性噪声分量互相垂直。乘性噪声可以通过对数变换转换为加性噪声。变换后可针对各分量图像进行去噪、或者舍弃噪声占优势的分量。 3 SAM 1)概念:光谱角填图分类(SAM)是一种基于相关/匹配滤波器的分类方法,充分利用了光谱维的信息,强调了光谱的形状特征,大大减少了特征信息,是目前高光谱图像分类中较常用的方法。 2)SAM分类过程 1)参考光谱库的建立:一般的应用中,以图像中已知类型的区域为参考光谱,将区域中光谱的几何平均向量作为类中心。在实际的参考光谱库建立时,选择已知类型的区域作为参考光谱,然后获取该区域的平均光谱曲线,建立参考光谱库。 2)SAM分类:参考光谱库建立之后,就可根据公式计算未知像元与各类中心的夹角,然后将给未知像元分类到夹角最小的类别中去SAM分类。 3)为有效降低原始图像波段间的相关性,将原始图像进行主成分变换和MNF变换后,然后转换到原来的空间,再利用SAM方法采用与上面实验同样的阐值进行分类。 4 PPI:像元纯净指数:是用于从影像中提取出纯净的像元,用于进行分类或是波谱匹配。 5 Speetral Analyst 分析方法成功应用的关键: 1)选择合适的分析波长范围。许多地物在某些波段的光谱特征可能相同,但其它的波段特征就会有所不同,因此合理的选择光谱匹配的波段是得到精确结果的基础。 2)选择合适的分析方法,分析时要尽量选用能使分析的分值最高,而且其分值与第二分值差值较大的方法。 3)所要识别的像元最好是较纯像元,该方法对那些混合像元的分析可能会产生几个分值比较相近的结果,这样就无法将该像元正确地分到对应的类别中。 6 高光谱遥感的定义,特点,突出特点,与遥感的主要区别,成像技术的关键 1)定义:高光谱遥感是高光谱分辨率遥感是指利用遥感仪器在特定光谱域以高光谱分辨率(光谱分辨率在10nm以下)获取连续的地物光谱图像的遥感技术。 2)特点: ①光谱分辨率高(λ×10-2);②波段多?数十到数百;③谱?像合一的特点④信息量大,一次数据获取达千兆(GB)级数据速率高,数十?数百兆比特/秒 3)突出特点:(1)高光谱分辨率(2)图谱合一(3)光谱通道多,在某一光谱段范围内连续成像 4)成像技术的关键:

高光谱遥感在矿产资源调查中的应用综述

高光谱遥感在矿产资源调查中的应用综述 摘要:本文简要介绍了高光谱遥感技术矿物光谱识别机理,较详细地介绍了高光谱数据处理和分析技术及发展程度,并系统地阐述了国内外高光谱遥感技术在矿产资源调查应用方面的发展概况,最后指出了高光谱在矿产资源调查领域中的应用及其发展方向。 关键字:高光谱遥感,数据处理技术,矿产资源调查 0 引言 所谓高光谱遥感,即高光谱分辨率遥感,指利用很多很窄的电磁波波段(通常<10nm)从感兴趣的物体获取有关数据;这种数据能够以足够的光谱分辨率区分出那些具有诊断性光谱特征( Diagnostic Spectral Feature )的地表物质,这一点在地质矿物分类及成图上具有广泛的应用前景[1]。目前,常用的高光谱探测的波长区间一般为0.4~2.5μm,包括了整个可见光区(0.4~0.7μm)、近红外区(0.7~1.1μm)与短波红外区(1.1~2.5μm),共有几百个波段,所有波段排列在一起能形成一条连续的完整的光谱曲线;高光谱数据是一个光谱图像的立方体,其空间图像维描述地表二维空间特征,其光谱维揭示图像每一像元的光谱曲线特征,由此实现了遥感数据图像维与光谱维信息的有机融合[2]。 矿物光谱研究表明,岩石矿物在0.4~2.5μm之间具有一系列可诊断性光谱特征信息,这些特征的带宽多在10~20μm之间[3],而且不同岩石矿物和矿化蚀变具有不同的光谱特征。由于高光谱分辨率遥感系统获得的连续波段宽度一般在10 nm以内,因此这种数据能够以足够的光谱分辨率分出那些具有诊断性光谱特征的岩石矿物。区域地质制图和矿产勘探是高光谱遥感技术主要的应用领域之一,各种岩石和矿物在电磁波谱上显示的诊断性光谱特征可以帮助人们识别不同的矿物成分。因此,从高光谱遥感数据中提取矿物的光谱信息,然后直接根据其诊断性光谱特征区分矿物或自动判别矿物类型是一种有效的遥感技术方法[4]。 矿产资源调查的主要目的是寻找及探明矿产资源和调查评价区域矿产资源潜力,而利用高光谱遥感技术完全能确定某一或某些矿物在地表上的分布及其相对含量变化,从而直接提供与成矿有关的矿物分布及丰度信息。利用这些矿物信息,并综合矿床成因模型等信息,可有效地确定详查和勘探目标。因此,利用高光谱遥感技术进行矿产资源调查是科学性和实效性的有效途径之一。 1高光谱遥感矿物光谱识别 1.1 光谱机理 任何物质其光谱的产生均有着严格的物理机制。对于一个分子,其能量由电子能量、振动能量和转动能量组成。根据分子振动能量级差的计算,其能量级差较小时,产生近红外区的光谱;分子电子能级之间的能量差距一般较大,产生的光谱位于近红外、可见光范围内。

红外谱图如何解析

红外谱图如何解析 (1)首先依据谱图推出化合物碳架类型:根据分子式计算不饱和度,公式:不饱和度=F+1+(T-O)/2 其中: F:化合价为4价的原子个数(主要是C原子), T:化合价为3价的原子个数(主要是N原子), O:化合价为1价的原子个数(主要是H原子), F、T、O分别是英文4,3,1的首字母,这样我记起来就不会忘了。 比如苯:C6H6,不饱和度=6+1+(0-6)/2=4,3个双键加一个环,正好为4个不饱和度; (2)分析3300~2800cm-1区域C-H伸缩振动吸收;以3000 cm-1为界:高于3000cm-1为不 饱和碳C-H伸缩振动吸收,有可能为烯, 炔, 芳香化合物,而低于3000cm-1一般为饱和C-H伸缩振动吸收; (3)若在稍高于3000cm-1有吸收,则应在 2250~1450cm-1频区,分析不饱和碳碳键的伸 缩振动吸收特征峰,其中:炔 2200~2100 cm-1 烯 1680~1640 cm-1 芳环 1600,1580,1500,1450 cm-1若已确定为烯或芳香化合物,则应进一步解析指纹区,即1000~650cm-1的频区 ,以 确定取代基个数和位置(顺反,邻、间、对); (4)碳骨架类型确定后,再依据其他官能团,如 C=O, O-H, C-N 等特征吸收来判定化合物的官能团; (5)解析时应注意把描述各官能团的相关峰联系起来,以准确判定官能团的存在,如2820 ,2720和1750~1700cm-1的三个峰,说明醛基的存在。 这是一个令人头疼的问题,有事没事就记一两个吧: 1.烷烃:C-H伸缩振动(3000-2850cm-1) C-H弯曲振动(1465-1340cm-1) 一般饱和烃C-H伸缩均在3000cm-1以下,接近3000cm-1的频率吸收。 2.烯烃:烯烃C-H伸缩(3100~3010cm-1) C=C伸缩(1675~1640 cm-1) 烯烃C-H面外弯曲振动(1000~675cm1)。 3.炔烃:伸缩振动(2250~2100cm-1)炔烃C-H伸缩振动(3300cm-1附近)。 4.芳烃:芳环上C-H伸缩振动(3100~3000cm-1) C=C 骨架振动(1600~1450cm-1) C-H面外弯曲振动( 880~680cm-1) 芳香化合物重要特征:一般在1600,1580,1500和1450cm-1可能出现强度不等的4个峰。 880~680cm-1,C-H面外弯曲振动吸收,依苯环上取代基个数和位置不同而发生变化 ,在 芳香化合物红外谱图分析中,常常用此频区的吸收判别异构体。 5.醇和酚:主要特征吸收是O-H和C-O的伸缩振动吸收, O-H 自由羟基O-H的伸缩振动:3650~3600cm-1 cm-1,为尖锐的吸收峰,分子间氢键O-H伸缩振动:3500~3200cm-1,为宽的吸收峰;

如何解析红外光谱图

(1)根据分子式计算不饱和度公式:不饱和度Ω=n4+1+(n3-n1)/2 其中:n4:化合价为4价的原子个数(主要是C原子),n3:化合价为3价的原子个数(主要是N原子),n1:化合价为1价的原子个数(主要是H,X原子) (2)分析3300~2800cm-1区域C-H伸缩振动吸收;以3000 cm-1为界:高于3000cm-1为不饱和碳C-H伸缩振动吸收,有可能为烯,炔,芳香化合物;而低于3000cm-1一般为饱和C-H伸缩振动吸收; (3)若在稍高于3000cm-1有吸收,则应在2250~1450cm-1频区,分析不饱和碳碳键的伸缩振动吸收特征峰,其中炔2200~2100 cm-1,烯1680~1640 cm-1 芳环1600,1580,1500,1450 cm-1若已确定为烯或芳香化合物,则应进一步解析指纹区,即1000~650cm-1的频区,以确定取代基个数和位置(顺、反,邻、间、对); (4)碳骨架类型确定后,再依据官能团特征吸收,判定化合物的官能团; (5)解析时应注意把描述各官能团的相关峰联系起来,以准确判定官能团的存在,如2820,2720和1750~1700cm-1的三个峰,说明醛基的存在。 二、熟记健值 1.烷烃:C-H伸缩振动(3000-2850cm-1)C-H弯曲振动(1465-1340cm-1)一般饱和烃C-H伸缩均在3000cm-1以下,接近3000cm-1的频率吸收。 2.烯烃:烯烃C-H伸缩(3100~3010cm-1),C=C伸缩(1675~1640 cm-1),烯烃C-H面外弯曲振动(1000~675cm-1)。 3.炔烃:炔烃C-H伸缩振动(3300cm-1附近),三键伸缩振动(2250~2100cm-1)。 4.芳烃:芳环上C-H伸缩振动3100~3000cm-1, C=C 骨架振动1600~1450cm-1, C-H面外弯曲振动880~680cm-1。芳烃重要特征:在1600,1580,1500和1450cm-1可能出现强度不等的4个峰。C-H面外弯曲振动吸收880~680cm-1,依苯环上取代基个数和位置不同而发生变化,在芳香化合物红外谱图分析中,常用判别异构体。 5.醇和酚:主要特征吸收是O-H和C-O的伸缩振动吸收,自由羟基O-H的伸缩振动:3650~3600cm-1,为尖锐的吸收峰,分子间氢键O-H伸缩振动:3500~3200cm-1,为宽的吸收峰;C-O 伸缩振动:1300~1000cm-1,O-H 面外弯曲:769-659cm-1 6. 醚特征吸收:1300~1000cm-1 的伸缩振动,脂肪醚:1150~1060cm-1 一个强的吸收峰芳香醚:1270~1230cm-1(为Ar-O伸缩),1050~1000cm-1(为R-O伸缩) 7.醛和酮:醛的特征吸收:1750~1700cm-1(C=O伸缩),2820,2720cm-1(醛基C-H伸缩脂肪酮:1715cm-1,强的C=O伸缩振动吸收,如果羰基与烯键或芳环共轭会使吸收频

红外光谱图解析方法

红外识谱歌 红外可分远中近,中红特征指纹区,1300来分界,注意横轴划分异。 看图要知红外仪,弄清物态液固气。样品来源制样法,物化性能多联系。 识图先学饱和烃,三千以下看峰形。 2960、2870是甲基,2930、2850亚甲峰。 1470碳氢弯,1380甲基显。 二个甲基同一碳,1380分二半。 面内摇摆720,长链亚甲亦可辨。 烯氢伸展过三千,排除倍频和卤烷。 末端烯烃此峰强,只有一氢不明显。 化合物,又键偏,~1650会出现。 烯氢面外易变形,1000以下有强峰。 910端基氢,再有一氢990。 顺式二氢690,反式移至970;单氢出峰820,干扰顺式难确定。 炔氢伸展三千三,峰强很大峰形尖。三键伸展二千二,炔氢摇摆六百八。 芳烃呼吸很特征,1600~1430。1650~2000,取代方式区分明。 900~650,面外弯曲定芳氢。 五氢吸收有两峰,700和750;四氢只有750,二氢相邻830;间二取代出三峰,700、780,880处孤立氢醇酚羟基易缔合,三千三处有强峰。 C-O伸展吸收大,伯仲叔醇位不同。 1050伯醇显,1100乃是仲,1150叔醇在,1230才是酚。 1110醚链伸,注意排除酯酸醇。 若与π键紧相连,二个吸收要看准,1050对称峰,1250反对称。 苯环若有甲氧基,碳氢伸展2820。 次甲基二氧连苯环,930处有强峰,环氧乙烷有三峰,1260环振动,九百上下反对称,八百左右最特征。 缩醛酮,特殊醚,1110非缩酮。 酸酐也有C-O键,开链环酐有区别,开链强宽一千一,环酐移至1250。 羰基伸展一千七,2720定醛基。 吸电效应波数高,共轭则向低频移。 张力促使振动快,环外双键可类比。 二千五到三千三,羧酸氢键峰形宽,920,钝峰显,羧基可定二聚酸、酸酐千八来偶合,双峰60严相隔,链状酸酐高频强,环状酸酐高频弱。 羧酸盐,偶合生,羰基伸缩出双峰,1600反对称,1400对称峰。 1740酯羰基,何酸可看碳氧展。 1180甲酸酯,1190是丙酸,1220乙酸酯,1250芳香酸。 1600兔耳峰,常为邻苯二甲酸。 氮氢伸展三千四,每氢一峰很分明。 羰基伸展酰胺I,1660有强峰;N-H变形酰胺II,1600分伯仲。 伯胺频高易重叠,仲酰固态1550;碳氮伸展酰胺III,1400强峰显。 胺尖常有干扰见,N-H伸展三千三,叔胺无峰仲胺单,伯胺双峰小而尖。 1600碳氢弯,芳香仲胺千五偏。 八百左右面内摇,确定最好变成盐。

红外光谱分析

可以按如下步骤来: (1)首先依据谱图推出化合物碳架类型:根据分子式计算不饱和度,公式: 不饱和度=F+1+(T-O)/2 其中: F:化合价为4价的原子个数(主要是C原子), T:化合价为3价的原子个数(主要是N原子), O:化合价为1价的原子个数(主要是H原子), 例如:比如苯:C6H6,不饱和度=6+1+(0-6)/2=4,3个双键 加一个环,正好为4个不饱和度; (2)分析3300~2800cm-1区域C-H伸缩振动吸收;以3000 cm- 1为界:高于3000cm-1为不饱和碳C-H伸缩振动吸收,有可能为烯,炔,芳香化合物,而低于3000cm-1一般为饱和C-H伸缩振动吸收; (3)若在稍高于3000cm-1有吸收,则应在2250~1450cm-1频区,分析不饱和碳碳键的伸缩振动吸收特征峰,其中: 炔 2200~2100 cm-1 烯 1680~1640 cm-1 芳环 1600,1580,1500,1450 cm-1 若已确定为烯或芳香化合物,则应进一步解析指纹区,即 1000~650cm-1的频区,以确定取代基个数和位置(顺反,邻、间、对); (4)碳骨架类型确定后,再依据其他官能团,如 C=O, O-H, C-N 等特征吸收来判定化合物的官能团;

(5)解析时应注意把描述各官能团的相关峰联系起来,以准确判 定官能团的存在,如2820,2720和1750~1700cm-1的三个峰,说明 醛基的存在。 至此,分析基本搞定,剩下的就是背一些常见常用的健值了! 1.烷烃:C-H伸缩振动(3000-2850cm-1) C-H弯曲振动(1465-1340cm-1) 一般饱和烃C-H伸缩均在3000cm-1以下,接近3000cm-1的频率吸收。 2.烯烃:烯烃C-H伸缩(3100~3010cm-1) C=C伸缩(1675~1640 cm-1) 烯烃C-H面外弯曲振动(1000~675cm-1)。 3.炔烃:伸缩振动(2250~2100cm-1) 炔烃C-H伸缩振动(3300cm-1附近)。 4.芳烃:3100~3000cm-1 芳环上C-H伸缩振动 1600~1450cm-1 C=C 骨架振动 880~680cm-1 C-H面外弯曲振动 芳香化合物重要特征:一般在1600,1580,1500和1450cm-1可能出现强度不等的4个峰。 880~680cm-1,C-H面外弯曲振动吸收,依苯环上取代基个数和位置不同而发生变化,在芳香化合物红外谱图分析中,常常用此频区的 吸收判别异构体。 5.醇和酚:主要特征吸收是O-H和C-O的伸缩振动吸收, O-H 自由羟基O-H的伸缩振动:3650~3600cm-1,为尖锐的吸收峰,

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