一种红外光谱免疫计算的矿物组分定量提取方法

摘要：

近红外/短波红外光谱的矿物组分快速鉴定技术可以大大提高野外矿产勘查、遥感矿物填图、岩芯矿物组分分析等工作的效率,成为目前高光谱技术研究的热点之一.文章给出了一个基于光谱相似度评价约束的联合目标岩石样品光谱和矿物光谱端元库进行矿物组分光谱反演的统一模型,然后以矿物光谱线性混合模型和光谱夹角相似度评价为例,建立了一个具体的组分反演模型;针对模型求解过程中的组合优化问题,提出了一种人工免疫克隆选择计算的矿物组分光谱(ICSFSLIM)识别方法;利用在中国新疆包古图地区选取的22个野外岩石样品的实测近红外/短波红外光谱进行了矿物组分提取试验,以样品薄片鉴定结果为准,将ICSFSLIM识别结果与组合特征光谱线性反演模型(CFSLIM)识别结果进行了定量的对比分析.结果表明:ICSFSLIM比CFSLIM的识别正确率提高了2.26％,有效率提高了18.6％,并且具有更高的识别稳定性.

关键词：红外高光谱、矿物组分反演、光谱混合模型、免疫计算

所属期刊栏目：33

分类号：O657.3;TP181(分析化学)

资助基金：国家自然科学基金项目41001266;国家科技支撑计划课题2012BAH27B05;国家重点基础研究发展计划973项目2009CB723900;国家科技支撑计划课题2012BAH33F00

在线出版日期：2013-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：954-958