礦物壓縮模組圖

1. 我的世界電腦版無盡貪婪1.12.2模組終極工作台怎麼用

摘要 1、入門

2. 我的世界礦物蹤跡MOD怎麼裝啊

一般的是找到你下的我的世界文件夾，打開.minecraft，然後再打開versions,找到你要加mod的版本，打開mods，然後把你下的mod以壓縮文件的形式復制進去。如果是材質包，打開.minecraft,然後打開texturepacks，以壓縮文件的形式復制進去。

求採納，謝謝

3. 我的世界怎麼修改礦物的生成模組裝太多了，生成了很多重復的礦物.

創建新世界——更多世界的選項——世界類型調成自定義——自定義礦物

或者下載一個自定義礦物生成的mod

使用方法

1. 創建新地圖，然後我們就會看到更多世界選項上面出現一個新的選項「Custom Ore Generation」（如圖1），點進去之後，就可以調礦物生成的模式了.
   2.最上面的General表示是全部礦物都適用以下設定，你也可以到特定的Mod的選項下，調節那個mod的礦物的生成數量和形式.
   3.第一行比例條是礦石的出現頻率，默認是1；第二行比例條是礦石的出現堆積大小，默認是1。注意謹慎的選擇比例，因為比例太高的話，創建載入地圖的時間也會變長. 4.vein:礦石呈連續礦脈分布；Clouds:雲團狀分布；Clusters:均勻散布

   圖1

   

4. 我的世界1.7.2礦物透視mod

礦物透視是材質包不是MOD
MOD的我有礦物追蹤或TMI
礦物透視上網查：我的世界1.7.2透明材質包
下載後不用打開
把下載出來的壓縮文件放minecraft文件夾里的resourcepacks文件夾就行了
打開游戲按Esc點材質包選項就有你下的透明材質包了（注意有些網站坑人就算你放好了打開游戲也沒有
所以如果沒有去其他網站下）
望採納！！

5. 我的世界礦物追蹤mod怎麼用啊

把整個壓縮包放到mods文件夾裡面
不要解壓
進游戲後按o鍵開啟
第一個是煤
之後再按o來切換別的礦石
右鍵是顯示跟蹤
l鍵是關閉

6. 谷輪壓縮機型號怎樣解讀，最好舉個例子，把每個字母和數字代表的意思分別解讀求行家！！！

樓上說的沒錯。不過不同的機型型號也不一樣。
一般來說第一個字母是指產品類型：Z是指渦旋。半封壓縮機是另外一種情況，一般第一位是數字，代表半封壓縮機的缸數，如6s，是指6缸的半封閉活塞壓縮機，QF的Q是半封渦旋飛迅。
對於Z開頭的渦旋機來說，第二位有R、W、B、F等是指應用領域，例如：ZR是指空調，ZW是指熱泵熱水器，ZB是指冷凍中高溫，ZF是指冷凍低溫。
第三位如果是D，是指Digital，指數數碼渦旋，如果沒有D則不是數碼渦旋；比如ZBD是指應用於冷凍中高溫工況的數碼渦旋機。
後面緊跟就是壓縮機能力數字後面的K是指壓縮機能力數字X1000，如果是M是指壓縮機能力數字X10000；
再後面一般是研發代號或者是否帶噴氣增焓，A表示無噴氣增焓功能，S代表有噴氣增焓功能。
比如ZW30KS，是指應用熱泵熱水器，能力是30000Btu/H，帶噴氣增焓的渦旋壓縮機。
後面一位是指使用的潤滑油，空缺是指礦物油，E是指酯類油，這跟壓縮機使用的冷媒有關；
ZW30KSE是指使用酯類油，ZW30KS是指使用礦物油。
再後面三位是指電機類型：T是指三相電機，P是指單相電機；
最後三位是配置代碼。
因為谷輪的產品非常多，不同產品其型號表示的意義會有一些小差別。如果你有具休的型號想明白什麼意思，可以直接找我。

7. 我的世界礦物透視mod怎麼用

x-rayorfly的作弊MDO的話，是按X透視，如果按X沒用的話，去控制看看按鍵有沒有沖突
如果是礦物跟蹤的話，按O就可以選擇礦物，按右鍵尋找礦物

8. 我的世界游迅網下載的那個礦物追蹤mod，他說只要解壓到mods文件夾里就可以了，

你的Minecraft有沒有用forge，沒有mod是沒用的。
建議你去下一個整合包，裡面mod，forge都有的，然後你在下'礦物追蹤'mod放到mods文件夾里，一定會有用的。

9. 礦物識別方法和工作流程

目前，礦物識別制圖的方法是特徵譜帶識別和基於相似性測度的識別：①利用岩石礦物的特徵譜帶構造識別技術，該方法相對直觀，簡單可行，但是單一的特徵往往造成岩石礦物的錯誤識別，其精度難以達到工程化應用的需求，同時對成像光譜數據的信噪比、光譜重建的精度要求較高；②從岩石礦物光譜的整體特徵出發，與成像光譜視反射率數據進行整體匹配、擬合或構造模型進行分解，這也是目前研究的重點，能有效地避免因岩石礦物光譜漂移或光譜變異而造成的單個光譜特徵的不匹配，並能綜合利用弱的光譜信息，避免局部性特徵（如單一特徵構建的識別方法）造成識別的混淆，識別的精度高。
對於成像光譜上百個波段而言，數據量非常之大，尤其在目前無論是航空成像光譜數據，如AVIRIS、CASI、HyMap等，還是在軌的航天成像光譜數據，如Hyperion航帶都普遍比較窄，一般在3～10km，給大面積應用帶來很多不便，增加了大面積數據處理的難度，並使工作量在目前微機配置的條件下成倍增加。因此，無論是從岩石礦物光譜的局域特徵還是整體特徵開展對礦物的識別，在保證識別精度要求的條件下進行工程化的處理，必須探索新的技術流程。
在對成像光譜數據特徵與識別方法的比較研究中，結合工作實際以及進行工程化處理的初步要求，在確保識別精度的條件下，設計出標准資料庫光譜+光譜-特徵域轉換+礦物識別方法的技術流程。該流程的主要作用：
（1）直接開展蝕變礦物的識別與信息提取：在對試驗區岩石類型、構造、熱液活動以及礦產綜合研究的基礎之上，提煉與礦化關系密切的蝕變礦物，利用標准庫的光譜或野外實測光譜作為參考光譜。
（2）進行光譜域與特徵域的轉換，實現數據減維與數據壓縮，降低工作量，提高工作效率：成像光譜數據波段上百，不同的航帶寬度與記錄長度使單次處理的數據量達1Gbytes，中間過渡文件單航帶可達10Gbytes；在以前的處理中常常將航帶分割成較小的區域進行處理後再進行拼接，利用MNF技術可以將整個光譜域空間轉換到特徵域空間，消除原有光譜向量間各分量之間的相關性，從而去掉信息量較少雜訊較高的向量，使數據處理從成百的光譜域集中到去噪的特徵域中進行，減低數據量，縮短數據處理時間，提高數據處理的效率。
（3）特徵分離，增加不同礦物的可分性，提高礦物識別的精度：在成像光譜數據MNF變換並剔除雜訊波段的特徵域空間中，不同的波段被賦予了不同的物理或數學意義，地物的光譜特徵在特徵域發生分離，地物的細微特徵得到放大，增加了數據的可分性。
4.4.2.1 光譜特徵域轉換
光譜解析度的提高，一方面提高了數據的分類識別的精度以及應用能力，另一方面，增加了數據的容量，也使數據高冗餘高相關。有效的數據壓縮與特徵提取勢在必行。一般地，利用傳統的主成分變換進行相應的變化，衍生出一系列的成像光譜數據壓縮與特徵提取方法，如MNF變換（Kruse，1996；Green et al.，1998），NAPC（Lee et al.，1990）、分塊主成分變換（Jia et al.，1998）以及基於主成分的對應分析（Carr et al.，1999）等。空間自相關特徵提取（Warner et al.，1997）、子空間投影（Harsanyi et al.，1994）和高維數據二階特徵分析（Lee et al.，1993；Haertel et al.，1999）也得到相應的重視。利用非線形的小波、分形特徵（Qiu et al.，1999）也在研究之中。
主成分分析（PCA）是根據圖像的統計特徵確定變換矩陣對多維（多波段）圖像進行正交線性變換，使變換後新的組分圖像互不相關，並且把多個波段中有用信息盡可能地集中到少數幾個組分圖像中（圖4-4-1）。一般地，隨著主成分階次的提高，信噪比逐漸減小。但在波段較多時並不完全符合這一規律。
為改善主成分在高光譜維中的數據處理能力，相應地利用最大雜訊組分變換（MNF）的方法（甘甫平，2001；甘甫平等，2002～2003）。該方法是利用圖像的雜訊組分矩陣（ΣNΣ-1）的特徵向量對圖像進行變換，使按特徵值由大到小排序的變換分量所包含的雜訊成分逐漸減小，而圖像質量順次提高。Σ為圖像的總協方差矩陣，ΣN為圖像雜訊的協方差矩陣。MNF相當於所有波段雜訊方差都相等時的主成分分析，因此可分為兩步實現，第一步先將圖像變換到一個新的坐標系統，使變換後圖像雜訊的協方差矩陣為單位陣；第二步再對變換後的圖像施行主成分變換。此改進的演算法稱為「雜訊調節主成分變換（NAPC）」。
對P波段的高光譜圖像
Zi（x），i=1，2，…，p （4-4-1）
可以假設
Z（x）=S（x）+N（x） （4-4-2）
這里，ZT（x）=｛Z1（x），…，Zp（x）｝，S（x）和N（x）分別為Z（x）中不相關的信息分量和雜訊分量。因此，
Cov｛Z（x）｝=∑=∑S+∑N （4-4-3）
∑S和∑N分別為S（x）和N（x）的協方差矩陣。因此，可以定義第i波段雜訊分量，
Var｛Ni（x）｝/Var｛Zi（x）｝ （4-4-@4）
選擇線形轉換，MNF變換可以表示為
成像光譜岩礦識別方法技術研究和影響因素分析
在變換中，確保
成像光譜岩礦識別方法技術研究和影響因素分析
同時，為使雜訊與信息分離，S（x）分別與Z（x）和N（x）正交。
圖4-4-1 MNF變換的特徵值曲線
MNF有兩個重要的性質，一是對圖像的任何波段作比例擴展，變換結果不變；二是變換使圖像矢量、信息分量和加性雜訊分量互相垂直。乘性雜訊可通過對數變換轉換為加性雜訊。變換後可針對性地對各分量圖像進行去噪，或舍棄雜訊占優勢的分量。MNF變換的特徵值曲線如圖4-4-1。
4.4.2.2 特徵分離
在MNF變換後的特徵域中不同波段具有不同物理與數學意義。比如變換後的第1波段表示地物的亮度信息，第7 波段或第8 波段表示地形信息。在MNF變換中，通過信號與雜訊分離，使信息更加集中於有限的特徵集中，一些微弱信息則在去噪轉化中被增強。同時在MNF轉換過程中，使光譜特徵向量集匯聚，增強分類信息。
圖4-4-2是一些礦物光譜通過MNF變換前後的曲線剖面圖，從右圖可見信息與雜訊分別有序地集中在一些有限的波段內。通過舍棄雜訊波段或其他處理，相應地降低或消除雜訊的影響。同時信息也比原始數據更易區分。
4.4.2.3 礦物識別
礦物識別主要選用光譜相似性測度的方法。基於整個譜形特徵的相似性概率的大小，能有效地避免因岩石礦物光譜漂移或光譜變異而造成的單個光譜特徵的不匹配，並能綜合利用弱的光譜信息。
圖4-4-2 礦物光譜MNF變換前後特徵比較
基於整個光譜形特徵的識別方法主要有光譜角技術、光譜匹配濾波、光譜擬合與線形分解等。利用大氣校正後的重建光譜數據，可選擇性地利用上述礦物識別技術開展端元礦物的識別。光譜角方法可直接選擇端元礦物進行匹配，最終生成二值圖像，簡單易行，在閾值合理可靠的前提下能夠獲取較高的識別精度。
在成像光譜岩礦地質信息識別與提取方法中，光譜角技術是一種較好的方法之一（王志剛，1993；劉慶生，1999）。光譜角識別方法是在由光譜組成的多維光譜矢量空間，利用一個岩礦矢量的角度測度函數（θ）求解岩礦參考光譜端元矢量（r）與圖像像元光譜矢量（t）的相似性測度，即：
成像光譜岩礦識別方法技術研究和影響因素分析
這里，‖*‖為光譜向量的模。參考端元光譜可來自實驗室、野外測量或已知類別的圖像像元光譜。θ介於0到π/2，其值愈小，二者相似度愈高，識別與提取的信息愈可靠。通過合理的閾值選擇，獲取礦化蝕變信息的二值圖像。
4.4.2.4 閾值的選擇與航帶間信息的銜接
無論是光譜角技術還是光譜匹配以及混合光譜分解，都存在對非礦物信息的分割，因此閾值的選擇是一個必須面臨的重要問題。這不僅關繫到所識別礦物的可靠度，也關繫到礦物分布范圍大小的界定。同時由於是分航帶提取，不同航帶間因大氣校正的誤差和雜訊的影響而使同一地物的光譜特徵存在差異，可能使所提取的礦物空間展布特徵在航帶之間所有診斷和一致性，增加了制圖的困難。因此對於閾值的選擇，需遵循以下原則：在去除明顯假象信息、保留可靠的礦化蝕變信息情況下考慮整體的一致性以及航帶的過渡性。
4.4.2.5 技術流程
結合成像光譜數據預處理，根據實際應用情況，可以總結出成像光譜遙感地質調查工作的技術流程，如圖443所示。
編輯於 2020-01-19
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任務了解礦物鑒定的工作過程
一、礦物樣品的採集 樣品採集是礦物鑒定的基礎工作，是為了獲得工作對象。採集樣品時應注意其代表性、典型性及目的性。樣品的採集要根據其分布情況及均勻程度選取適當的大小規格，以便研究礦物的宏觀及微觀特徵、結構構造特點以及共生、變化關系，並注意顆粒大小及嵌布關系等特徵。此外，還需要採集用於測定化學成分、內部結構、形態及物理性質等方面的樣品。根據對礦物研究的目的性及礦物在岩石或礦石中的分布狀況決定採集樣品的數量。對於晶形完善或晶面復雜的礦物晶體，在採集時必須小心謹慎，切勿隨意損壞。 二、礦物的分選方法 在對某種礦物進行成分、結構或物性研究時，常常需要把這種單礦物從集合體中挑選出來。試樣的純凈與否，是決定研究結果是否正確的關鍵，而從礦物集合體中選取極為純凈的單一礦物是非常復雜的工作，往往因為分選對象的不同而採用不同的方法。 在分選之前，常常必須進行「碎樣」。也就是將礦物集合體進行破碎，以便使所需的礦物與其他礦物分開。數量多時可採用破碎機破碎，數量不多也可用鐵缽人工破碎。破碎粒度主要視礦物單體的粒度而定，一般情況下需要粉碎至0.2～0.4mm之間。在粉碎的同時，必須用適當的篩網過篩，以便進行粒度分級並防止「過粉碎」。在通常情況下，過篩後0.2mm以上的樣品需達1千克或更多些，以便保證從中提取足夠數量的單礦物。 樣品破碎後，接著就是把所需礦物從碎樣中分選出來。如需要的試樣數量不多，則可在雙目鏡下用針逐粒挑選；如需要的試樣數量比較多，並且手選困難又費時，則可用其他儀器進行分選。主要方法有下列幾種: 重力分選 根據礦物密度的不同，可以採用淘洗和重液分離 (有時需用離心機分離); 磁力分選 根據礦物的磁性強弱不同，利用磁鐵、電磁鐵進行分選; 浮游分選 根據礦物對浮油劑的不同吸附性進行分選； 介電分選 根據礦物的介電常數 (ε)不同來分離礦物，例如黑鎢礦 (ε=15)、鈮鉭鐵礦 (ε=20)、方解石 (ε=6.3)、無色透明石英 (ε=4.5)等分選效果良好； 形態分選 根據礦物的形態不同 (如呈片狀、柱狀或粒狀)來分離礦物。 礦物分選工作，盡管目前已經有許多方法，但仍不能解決礦物分選的全部問題。特別對細小礦物及高密度礦物的分選尚屬困難。 近年來，電磁重液分選、高頻介電分選、超聲波浮選、重力分選 (礦泥搖床)和重液變溫分選等方法得到推廣使用。其中電磁重液分選法可將非磁性礦物按密度進行分離，它甚至可使密度大的金和鉑分開；高頻介電分選目前只限於對數十種礦物的分離，要求礦物最小粒度大於15～20μm；重力分選儀所分離的礦物最細可達10μm；超聲波浮選主要是利用超聲波產生空蝕現象使細小礦物崩解，同時利用適當捕集劑，以產生浮游分選礦物的目的；重液變溫分選主要用於分離某些物理性質較相近或同一種礦物之不同世代個體的分選上。 經上述種種方法分選出的單礦物樣品，為了保證其純凈度，最後必須經過雙目鏡下的檢查和挑純。 三、礦物的肉眼鑒定 礦物的肉眼鑒定是藉助肉眼和放大鏡、體視顯微鏡以及一些簡單的工具 (如小刀、磁鐵、條痕板等)對礦物的外表特徵 (如晶形、顏色、光澤、條痕、透明度、解理、硬度、密度等)進行觀察，從而鑒定礦物的簡便方法。一個具有鑒定經驗的人，利用肉眼鑒定方法，就能正確地把上百種常見礦物初步鑒定出來。肉眼鑒定法對於結晶粗大，並具顯著特徵的礦物，效果較好。 肉眼鑒定看起來簡單，但要達到快速准確，需要經過一定的訓練。特別是對細粒礦物的晶形、解理的觀察，需要反復實踐和對比，積累經驗，才能熟練掌握。肉眼鑒定礦物有一定的局限性，某些特徵相似的礦物，或者是顆粒很細小的礦物和膠態礦物，往往難以鑒別，必須採用其他方法。但是肉眼鑒定仍然是進一步鑒定和研究的基礎。因為通過肉眼鑒定，可以初步估計出礦物的種或族，由此決定選用什麼方法進行精確的鑒定和研究。因此，肉眼鑒定礦物是一個地質工作者必須熟練掌握的基本技能。 四、儀器鑒定 用肉眼鑒定仍然確定不了的礦物，就需要藉助一定的儀器設備進行鑒定。藉助儀器對礦物進行鑒定的方法很多，應根據研究目的，按照有效、准確和快速的原則進行選擇。 藉助儀器鑒定礦物的方法包括: 1)檢測礦物化學成分的方法:簡易化學試驗、光譜分析、原子吸收光譜分析、激光光譜分析、X射線熒光光譜分析、極譜分析、化學分析和電子探針分析； 2)通過測定礦物某種物性或晶體結構數據從而可定出礦物種屬的方法:密度測定、熱分析、顯微鏡觀察、電子顯微鏡觀察、X射線分析、紅外光譜分析、穆斯堡爾效應； 3)研究礦物形貌的方法:測角法、電子顯微鏡觀察； 4)其他專門方法:包裹體研究、穩定同位素研究等。
9瀏覽2020-01-16
面對一種不知名的礦物你從哪些方面進行觀察，用什麼方法研究
肉眼鑒定礦物主要是根據礦物的顏色、光澤、條痕、解理、硬度的特點來進行鑒定工作。那麼肉眼鑒定礦物所需的簡易工具有：瓷板（用來刻劃條痕）、小刀（用來刻硬度）、放大鏡（用來看解理特點等）。有時還可以隨身帶一小瓶鹽酸、小磁鐵。 肉眼鑒定礦物所需的簡易工具：小刀、放大鏡、磁鐵、瓷板。 絕大多數礦石是多種礦物緊密連生的混合物，在手標本上鑒別較困難，往往不可能全部識別清楚。因此，礦石中礦物的鑒定、礦物粒度測定、礦物解離度測定、礦石結構分析以及選礦產物的礦物學分析等工作常用顯微鏡來完成。 在選礦過程中大部分脈石礦物在可見光中透明，而大多數重要的金屬礦物經常是不透明的。在鑒定和研究透明礦物工作中，應用最廣泛且成熟而有效的方法就是根據透明礦物晶體光學原理，利用偏光顯微鏡進行研究。這種研究法是將礦石或岩石磨成0．03mm厚的薄片，在鏡下觀察可見光通過晶體時所發生的折射和干涉現象，測定礦物晶體的光性常數，如晶形、顏色、解理、突起、干涉色、雙折射率、消光類型和消光角、延長符號、雙晶、軸性、光性正負、光軸角等，並有成套完整的光性數據可供查閱，從而達到鑒定礦物，研究礦石的結構和構造等目的。 在鑒定和研究不透明金屬礦物時，應用最多的是反光顯微鏡又稱礦石顯微鏡或礦相顯微鏡，其類型較多，各有特點，新型顯微鏡不僅可偏、反兩用，並附有許多供定量測定使用的附件。反光顯微鏡的主體結構和基本原理與偏光顯微鏡相同，但前者帶有一個垂直照明器。 用反光顯微鏡鑒定礦物，要將礦石磨製成光片，置於鏡下，光源通過照明器內的反射器，將光線向下反射到礦石光片表面上，再從光片表面向上反射到目鏡，即可觀察和鑒定不透明礦物的光學性質。如觀察晶體的形態和結晶習性、解理和裂理、雙晶、環帶構造、連晶、粉末顏色、硬度、塑性、顏色及多色散、反射率、雙反射效應、均質性和非均質性、偏光色、內反射、旋轉性質以及對標准浸蝕試劑的反應和各種元素的顯微化學試驗等。
27贊·746瀏覽2017-09-01
如何利用礦物鑒定礦物？
物理方法：用礦物的一些物理性質來區分礦物，這是最簡單實用的方法，是我們在野外鑒定的主要方法，這些物理性質主要有：1）形狀：片狀、腎狀、鮞狀、菱形、立方狀、板狀、緻密狀、短柱狀等。2）顏色 礦物的顏色是最容易引起注意的。分為三種：自色—礦物本身所固有的顏色。它色—礦物中混入雜質，帶色的氣泡所導致的顏色。假色—由礦物表面氧化膜、光線干涉等作用引起的顏色。3）條痕：礦物粉末的顏色。將礦物在白瓷板上刻劃後留下粉末的顏色。它可以消除假色，減弱他色，保存自色，但礦物硬度一定要小於白瓷板。具體簡單的物理方法區別，准備2個道具，第一是一把小刀，第二是一塊白色瓷磚。石英：玻璃光澤 透明，解理較好，硬度比小刀大，小刀劃不出明顯的痕跡出來長石:玻璃光澤 比石英硬度稍小 比較常見，主要是鈉長石和鉀長石滑石：白色，半透明，硬度很低，可以用指甲畫出痕跡出來，放在舌頭上還有種粘的感覺。螢石：具很強熒光，用小刀可以刻出明顯痕跡。長石分兩大類——正長石（鉀長石）和斜長石，二者區別在於兩組解理的夾角，正長石等於90度，斜長石小於90度 一般顏色多樣，有些正長石顯肉紅色，是由於含有鐵的原因黃鐵礦：淺黃銅黃色，表面常具黃褐色錆色。放在白色瓷磚上劃出的條痕綠黑或褐黑。強金屬光澤菱鐵礦：一般為晶體粒狀或不顯出晶體的緻密塊狀、球狀、凝膠狀。顏色一般為灰白或黃白黃銅礦：很容易和金礦混淆。從它的顏色和條痕當中鑒別出來，它和黃鐵礦相像，但是硬度不如黃鐵礦。鑒定時，指甲刻不出明顯痕跡，但如果是金礦的話，指甲可以劃出痕跡。 參考資料： 地質學基礎
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礦物標本資源整理技術規程
前言 為提高礦物標本的可用性,特製定《礦物標本資源整理技術規程》,用以規范化國家科技基礎條件平台標本資源的整理工作,使標本整理同標本的科學研究緊密結合起來。 本規程對礦物標本的整理提出了從去包裝、清理、觀察、研究、鑒定、定名到資料整理過程的共14項內容,對各項內容的工作方法作了簡要說明,內容較全面並具有較強的實用性。 本規程附錄A—附錄C為規范性附錄,附錄D為資料性附錄。 本規程由國家自然科技資源共享平台提出。 本規程起草單位:中國地質大學(北京)。 本規程起草人:何明躍。 本規程由國家岩礦化石標本資源共享平台負責解釋。 1 范圍 本規程規定了礦物標本整理的內容、步驟和方法。 本規程適用於自然科技資源平台建設礦物標本資源的整理。 2 規范性引用文件 下列文件中的條款,通過本規程的引用而成為本規程的條款。凡是注日期的引用文件,其隨後所有的修改單(不包括勘誤的內容)或修訂版不適用於本規程,然而,鼓勵根據本規程達成協議的各方研究是否使用這些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件,其最新版本適用於本規程。 GB/T9649.9—2009 地質礦產術語分類代碼 第9部分:結晶學及礦物學 GB/T17366—1998 礦物岩石的電子探針分析試樣的制備方法 北京分析儀器廠,北京師范大學物理系.核磁共振波譜儀及其應用.北京:科學出版社,1974 陳允魁.紅外吸收光譜法及其應用.上海:上海交通大學出版社,1993 迪安JA.分析化學手冊.北京:科學出版社,2002 李哲,應育浦.礦物穆斯堡爾譜學.北京:科學出版社,1996 潘兆櫓.結晶學及礦物學.北京:地質出版社,1993 (蘇聯)索洛多夫尼柯娃著,鄧常思譯.礦物鑒定指南及鑒定表.北京:地質出版社,1957 王嘉蔭.普通礦物鑒定.北京:商務印書館,1952 王濮,潘兆櫓,翁玲寶等.系統礦物學.北京:地質出版社,1982 謝廣元.選礦學.徐州:中國礦業大學出版社,2001 袁耀庭.野外礦物鑒定手冊.北京:煤炭工業出版社,1958 曾廣策.簡明光性礦物學.武漢:中國地質大學出版社,1989 張國棟.材料研究與測試方法.北京:冶金工業出版社,2001 中國科學院地質研究所編.薄片內透明礦物鑒定指南.北京:科學出版社,1970 Criddle A J,Stanley C J.Quantitative data file for ore minerals,3rd ed.Chapman ﹠ Hall, London,1983 Dunn P J,Mandarino J A.Formal definitions of type mineral specimens.Mineralogy and Petrology,1998,38,(1),77～79 Ernest H Nickel,Joel D Grice.國際礦物學協會新礦物及礦物命名委員會關於礦物命名的程序和原則.岩石礦物學雜志,1999,18(3):273～285 Joseph A Mandarino.礦物標本類型(形式)的正式定義.岩石礦物學雜志,1987,6(4):372～373 3 術語和定義 下列術語和定義適用於本規程: a.礦物(mineral):主要是由地殼及其鄰層中化學元素通過地質作用形成的(也包括宇宙中形成的)天然單質或化合物。它們具有一定的化學組成和內部結構,在一定的物理化學條件范圍內穩定,是組成岩石和礦石的基本單元。 b.礦物標本的整理(mineral specimen neaten):是礦物標本收集(主要是採集)後,為了進一步對標本進行科學研究的准備工作。根據礦物標本資源描述標准將礦物標本分為標本、薄片、光片、模型(模具)及其他。 c.新礦物的礦物標本(type mineral specimen):用以確定礦物種的考證樣品。新礦物的標本稱為標准標本。可根據所提供測試數據的情況分為以下三種: ——全型標本(holotype):由作者提出的單一標本,該標本能取得所有原始描述中的數據。 ——附型標本(cotype):由作者確定的,可以取得原始描述中的定量級數據的那些標本。附型標本只是用以提供定量數據,而不是所有必須的數據。 ——補型標本(neotype):當全型及附型標本遺失後,雖經一切辦法找原標本仍無結果時,修訂者或重新研究者所選定的標本,用以代表失落的標本,即使該標本經過實驗研究與原有全型與附型標本化學式及晶胞常數有微細差別,但只要確定屬於同種,也可作為補型標本。所有補型標本須經國際礦物學協會新礦物及礦物命名委員會(CNMMN)、國際礦物學會(IMA)批准。 4 礦物標本的整理 4.1 概念 對獲得的礦物標本進行整理的工作包括標本的清理、修復、編號、登記、建檔以及與該標本有關的圖像、資料的收集歸檔工作。 4.2 整理工具 手套、刷子、小鏨子、尖針、小鐵錘、小號水槍、放大鏡、摩氏硬度計、未上釉的瓷板、磁針、小刀、黏結劑、記錄本、記錄筆、編目卡片。 4.3 標本編號的工具 油漆、油漆刷、膠布、編號筆。 4.4 標本盛放的材料 ——軟紙、海綿和棉花:包裝材料,避免礦物原始晶體受到損壞,亦可作為細小完整晶體的包裝用。 ——標本盒:盛放礦物標本。 ——玻璃瓶:主要用於存放易潮解、易氧化的礦物標本及較小的礦物標本。 4.5 工作環境的要求 整理標本的場地要有足夠的空間、相應的工作台,可以將標本展開擺放,同時整理室還要有良好的通風和採光設備。 4.6 整理的內容與方法 4.6.1 去包裝 拆除包裝箱,順序拿出每件標本,對照裝箱登記單,核對每件標本包裝上的編號及野外記錄號,按序排放。 4.6.2 清理標本 用細軟的刷子清除標本表面的灰塵、泥土等附著物(可利用小鏨子、尖針等剔除)。再把標本清洗干凈,將原始標簽一同放入托盤內。 4.6.3 標本觀察與研究 利用肉眼(可借用放大鏡、雙目鏡)觀察和研究礦物的形態、表面物性特徵,共生及伴生礦物之間的時空分布特點。選定切光(薄)片的部位以及測試方法。若所選測試方法是對單礦物進行分析,則需要選單礦物,單礦物樣品純度越高越好,步驟包括破碎和分選,後者可分為手選、重選、浮選、磁選及電選等。 4.6.4 標本鑒定和研究 將一個礦物標本正確無誤定名,鑒定工作需要運用各種礦物鑒定方法並結合野外定名或原始資料,與已知礦物查對,正確定名。對未知礦物提出進一步鑒定方案。鑒定報告需

10. 遙感信息提取方法

一、ASTER遙感信息提取方法

（一）圖像預處理

本次研究所採用的ASTER數據產品等級是1B和3A01，數據已進行了感測器相關系數輻射校正。在進行幾何精校正過程中，校正控制點主要源於研究區於20世紀70年代完成的1∶100000地形圖，地形圖的精度不高，因此控制點的總平均誤差控制在2個像元內。

依據《ASTER礦物指數處理手冊》的數據處理程序進行暗像元糾正，以消除大氣散射對圖像的影響。依據直方圖找出各波段最小值的像元，像元的每個波段最小值代表或近似於大氣輻射的影響，減去最小值的像元即可。ASTER圖像經過暗像元處理後相當於進行了一次背景值濾波，使短波紅外區間的特徵更加明顯，有利於提取礦物指數，從而提取岩礦信息。

由於研究區下墊面影響因子復雜，必須要消除雲、雪和植被等下墊面復雜因素對基岩信息的干擾，掩膜圖像處理技術可以有效地扣除這些干擾信息。具體處理過程為：首先，在植被、雲及雪覆蓋的原始圖像上提取植被NDVI指數，製作NDVI指數圖像，然後做植被0-1掩膜，再進行雲和雪0-1掩膜，最後將植被掩膜與雲、雪掩膜圖像疊加，在此基礎上進行有用信息的進一步處理，製作掩膜圖像。掩膜圖像的效用有兩個方面，一是壓縮圖像處理樣本的統計空間，使有用的信息相對得到增強，二是排除干擾信息可能引起的假異常。

（二）岩石與礦物信息提取方法

可見光-近紅外波段區域對赤鐵礦、針鐵礦和黃鉀鐵礬等鐵氧化物敏感，而短波紅外波段可以探測粘土和層狀硅酸岩礦物的特徵吸收，實現更為詳細的礦物岩石識別。在熱紅外譜域，8～14μm是最佳大氣窗口，由於硅酸鹽岩在熱紅外區間隨著SiO₂含量的減少，岩石寬緩的吸收帶向長波段方向系統位移，從而能夠探測Si_nO_k、SO₄、CO₃、PO₄等原子基團基頻振動及其微小變化，很容易識別硅酸鹽、硫酸鹽、碳酸鹽、氧化物、氫氧化物等礦物，使困擾遙感地質的岩石識別成為可能，大大拓寬了遙感岩礦識別的廣度與深度，從而彌補連續波段高光譜在熱紅外譜域的不足，使ASTER遙感技術成為岩礦識別的重要補充手段。

本次試驗採用的主要信息提取方法包括基於掩膜圖像的主成分分析、礦物指數和光譜角度填圖方法等。

對於所有ASTER數據，常規圖像均採用通道7、3、1（紅、綠、藍）假彩色合成，這種合成方案盡管植被的信息比較突出，但有利於後續使用者對照其他信息的圖件判別地質體的色調異常與來源於植被的干擾異常。在該類圖像中通常的規律是藍色調大多為碳酸鹽，紫色調的地質體二價鐵含量相對較高。主成分圖像通常採用4～9波段的主成分分析，依照試驗結果，選用不同的主成分，其中3、4、5等弱信息的主成分使用較多。

1.主成分分析

主成分分析是遙感地質最有效和最常用的圖像信息提取方法之一，它是將原始的遙感數據集變換成非常小且易於解譯的不相關變數，這些變數含有原始數據中大部分信息，通過正交變換去除多波段圖像中的相關信息，使新的組分圖像之間互不相關，各自包含不同的地物信息，這是一種重要的圖像增強方法。

在本次研究中，應用預處理後的掩膜圖像進行主成分分析，通過將原始圖像進行主成分變換，得到SWIR系統4到9波段的5個主成分的影像，將其中的PC3、PC4、PC5主成分分別置於綠、紅、藍影像層，生成主成分合成影像，並將該影像與高空間解析度的VNIR段影像進行融合，生成新的主成分彩色合成影像。與傳統的彩紅外合成影像相比，主成分合成影像色差可以識別更細微的岩性差別。

從圖9-6不難看出，對掩膜前後的圖像均採用相同的主成分組合方案，但掩膜後的主成分圖像細節更加突出，中三疊統鬧倉堅溝組（T₂n）板岩（藍色調條帶）被突出了。

2.礦物指數法

ETM數據只能提供一些鐵錳成分異常和羥基蝕變礦物異常等一些籠統的信息，而ASTER的波段劃分更精細，能夠提供更為明確的礦物信息。常見礦物的特徵吸收帶集中在2～2.3μm之間（圖9-1），即在ASTER的5～9波段之間，而ASTER的第4波段盡管沒有特徵吸收存在，但它是地質體反射率統計差異最大的遙感窗口。目前，國際上流行的各類礦物指數方法很多，它們主要是基於上述這些礦物特徵吸收帶的波長位置及其與ASTER波段設置的關系，通過簡單的各類比值運算得來，如《ASTER礦物指數處理手冊》所收集的澳大利亞科工組織（CSIRO）和美國地質調查局等機構經常使用的一些礦物指數（圖9-7）。

圖9-6 溫泉水庫地區ASTER掩膜主成分分析圖像

（短波紅外4～9波段的4、3、5主成分合成圖像）

波段比值是一種經常被用來提取波譜信息的有效手段。根據代數運算的原理，當波段間差值相近但斜率不同時，反射波段與吸收波段的比值處理可增強各種岩性之間的波譜差異，抑制地形的影響，並顯示出動態的范圍。波段比值通常是在對大氣路徑輻射或由多光譜感測器產生的疊加偏移進行初步校正的基礎上，由兩個波段對應像元的亮度值之比或幾個波段組合的對應像元亮度值之比獲得。通常是選擇特定目標的最小或最大反射或輻射波段作為比值波段。一種地物在兩個波段上波譜輻射量的差別，常被稱為波譜曲線的坡度。不同地物在同一波段上坡度有大有小，有正有負。比值法就是增強不同地物以及岩石間的這種微小差別。因而，以岩礦的特徵光譜為基礎，選用適當的波段比值進行彩色合成，可增強岩性和蝕變帶信息，便於提取蝕變信息。

我們選取了20個各類礦物比值進行試驗應用，在圖像處理軟體中進行流程式的批量處理，再依據具體地質背景和圖像質量進行篩選，獲得了較好的應用效果。尤其對粘土類礦物的蝕變和層狀硅酸鹽礦物的岩性識別非常有效，對巴顏喀拉山群淺變質岩岩性劃分具有良好的應用效果。

所採用的各類遙感礦物指數擇要描述如下：

（1）波段12/波段13比值：基性度指數（BDI）。由澳大利亞科工組織Bierwith提出，BDI與岩石中的二氧化硅含量有很好的負相關，高亮度為基性成分高的地質體，低亮度為酸性地質體，可以很好反映地質體的基性程度。在東大灘銅礦區花崗岩體外接觸帶及前寒武紀變質岩區，BDI顯示出很好的異常及其與銅礦之間的關系。

（2）波段14/波段12比值：富石英岩類異常。異常效果良好，是硅化蝕變的重要依據。在昆侖山巴顏喀拉山群地層和溫泉水庫西部的下二疊統中普遍存在該指數的異常，表明均為一套高硅質的淺變質岩系。在卡巴紐爾多南部，沙地表現為高二氧化硅含量的正異常。此外，高山冰緣區土壤濕度存在垂直分帶現象，同樣會引起基性度指數或二氧化硅指數的假異常，這種異常往往沿等高線分布。

（3）波段13/波段14比值：碳酸鹽岩異常。該比值由於熱紅外14通道的雜訊較大，應用效果並不理想，僅在溫泉水庫和昆侖山一帶有較好的顯示。

（4）波段4/波段5比值：鐵礬土異常。Bierwith定義為鐵礬土，而Volesky定義為硅酸鹽蝕變。高濃度異常的大面積分布通常具有重要的找礦指示意義。

圖9-7 《ASTER礦物指數處理手冊》中常用礦物指數匯總

（5）波段5/波段3+波段1/波段2比值：二價鐵異常。該比值需要謹慎對待，尤其在高山區，雪在1波段的高反射常常引起假異常，需要結合常規合成圖像具體分析。

（6）波段4/波段2比值：鐵帽異常。試驗區圖像效果較差，尚未發現有意義的異常，但由於鐵帽在找礦中的重要意義，以及其負異常的突出特徵，保留這一指數是必要的。

（7）波段7/波段5比值：高嶺土礦物異常，該比值不確定性較強。溝谷中條帶狀分布的異常可能與表生作用下的風化高嶺土有關，大面積的團塊狀異常才具有內生蝕變礦物的意義。

（8）（波段4+波段6）/波段5比值：明礬石和高嶺土指數。在納赤台萬保溝群中大面積出現這種異常，但實地考察屬硅化大理岩異常。

（9）波段7/波段6比值：白雲母異常。白雲母在2.2μm附近的特徵吸收（ASTER第6波段）較強，實踐證明該指數較為敏感，對板岩類有良好的識別能力。

（10）（波段5×波段7）/（波段6×波段6）比值：粘土礦物蝕變異常。具有明確的找礦指示意義，在水泥廠東北部存在這種異常。

（11）（波段7+波段9）/波段8比值：碳酸鹽-綠泥石-綠簾石組合異常。主要分布在1∶5萬水泥廠幅東北部和溫泉水庫西部。可以與波段13/波段14比值圖像碳酸鹽異常對比，進一步區分碳酸鹽異常和綠泥石-綠簾石異常。

（12）波段5/波段6比值：多硅雲母異常。

（13）（波段5+波段7）/波段6比值：絹雲母-白雲母-伊利石組合異常。該組礦物高濃度異常具有明確的找礦指示意義，但大面積異常通常意味著變質岩區的片岩，如內蒙古狼山地區的大面積異常與該地區偉晶岩化、雲母片岩、板岩等區域變質或侵入接觸變質作用有關。在東昆侖試驗區也具有很好的效果，昆侖山巴顏喀拉山群和溫泉水庫西部的下二疊統均有大面積的該類礦物異常。

必須指出的是，實際信息提取過程中，白雲母和高嶺土異常經常在空間上相伴生，在昆侖山和1∶250000填圖區北部出現這種情況，很有可能僅僅是一種異常。在變質岩區有可能僅僅是白雲母，而非高嶺土。從圖9-1不難看出，高嶺石和白雲母的特徵吸收帶都出現在ASTER的第6通道，波長位置的細微差別有可能是ASTER礦物指數方法容易產生混淆的原因。在1∶50000填圖區東北部的異常也同樣出現類似狀況，綠簾石、綠泥石、角閃石和碳酸鹽均出現異常。實際上這種異常均出現在第8通道附近，這幾種礦物均存在較強的吸收帶。這種情況可能僅僅是碳酸鹽，但它們與典型的碳酸鹽（731為藍色調）又有明顯的區別。

盡管如此，礦物指數方法在實際應用中也存在一些問題，從典型礦物曲線和ASTER波段的對比中不難看出有可能出現幾種易混淆的礦物組：如高嶺土-白雲母和方解石-白雲石-綠簾石-綠泥石-角閃石等礦物組。因此，集中在第6和第8通道的異常僅僅說明具有顯著的某種礦物類的異常，而不能明確說明是何種礦物。在復雜條件下只能明確礦物類，可以在此基礎上進行野外驗證，從而確定礦物種類。

在熱紅外區間，岩石的二氧化硅含量與Si-O₂振動強吸收帶的波長位置呈現反比的系統位移規律，這是ASTER識別硅酸鹽岩的基本依據。此外，碳酸鹽岩在ASTER的14波段的強吸收也是識別該岩類的基本依據，但14通道紅外輻射能量最弱，雜訊大，應用效果不理想。

3.光譜角度填圖方法

光譜角度填圖方法（SAM）是Boardman開發的一種演算法程序，一般用於超光譜圖像的監督分類。該方法給出一系列光譜記錄來逐一定義每個岩石類型，將每個像元看作n維圖像資料庫空間的一個向量，並計算與光譜資料庫中光譜數據記錄（參考光譜）之間的向量夾角。像元光譜與光譜記錄（參考光譜）的光譜角度相匹配，即可分類為該類岩石。SAM方法的優越性在於只考慮像元光譜與參考光譜的相似性，不考慮像元相對亮度的影響，這在一定程度上改善了陰影，或者土壤濕度的干擾，因為角度的匹配不考慮向量模的大小。

該方法應用的條件是圖像數據必須進行反射率反演，使像元的「視反射率」能夠與光譜資料庫中的參考光譜進行匹配。但實際應用中，由於大氣條件和圖像質量等各方面的原因，較難完成反射率反演這道科學程序，從而限制了該方法的實際應用。因為ASTER的數據質量不理想，參考光譜選用的是典型的像元光譜。

光譜角度填圖方法試驗區選在納赤台北部的東昆中斷裂帶附近的花崗岩內外接觸帶（圖9-8）。試驗中選取的典型岩類有5個，構成參考光譜資料庫。提取的像元光譜是1～9波段，依照這組波段曲線，它們的光譜角度最大差異的區間分布在4～9波段的近紅外-短波紅外譜段，因此將其作為SAM處理的6維向量空間，角度匹配的閾值為5度。從結果中能夠看出，SAM方法不僅可以克服花崗岩中不同亮度值對分類的影響，能夠進行陰影中的分類，而且能夠區分常規合成圖像中容易混淆的 白雲石（藍色）和高嶺土（黃色）。但萬保溝群中的部分岩性段被歸入花崗岩體（紅色），說明該方法還不能區分「同譜異質」的地質體。

圖9-8 納赤台北部ASTER數據4～9通道光譜角度填圖

上圖—光譜角度填圖結果；中圖—ASTER7、3、1常規合成圖像；下圖—基於像元的分類參考光譜

說明：橫軸為ASTER1-9波段；縱軸為像元視反射率。

二、IRS-P6遙感礦物指數試驗

IRS-P6在地質上的應用國內外少有報道，主要原因是它波段分布有限，尤其缺少短波紅外區間的設置，因此缺乏對羥基類地質體信息的識別能力（表9-7），但它的地面解析度高於ETM，在ETM數據缺乏或者質量不佳的情況下也不失為一種可以替代的數據資源。本次試驗也對其在地質填圖中的應用效果進行了比值指數的初步應用。

表9-7 IRS-P6和ETM的波段設置對比

在可見和近紅外區間，鐵的特徵吸收佔光譜的主導因素。依據常見鐵氧化礦物的吸收特徵，針對0.9μm附近三價鐵的寬緩吸收帶，波段2和波段3良好地反映了該處的吸收特徵。因此選用CH2/CH3作為三價鐵氧化礦物的指數。如果沒有鐵氧化礦物存在，吸收帶就不存在，這個比值將會是很低的。所使用幾個比值指數如下：三價鐵氧化礦物CH2/CH3；二價鐵或暗色岩系CH1/CH4平的特徵；碳酸鹽岩CH1/CH2，依據碳酸鹽岩一般缺乏鐵礦物，缺少鐵族礦物在近紫外區間很強的電子躍遷引起的吸收。

但在卡巴紐爾多南部局部地區，採用了4/3.2/3和1/2幾種比值組合，完全是針對該區廣泛分布的砂板岩，依據試驗效果的一種選擇。

IRS-P6的應用效果不如ETM，但應用上述比值合成的假彩色圖像在解譯應用中也能夠與ETM圖像取長補短。如溫泉水庫西部，IRS-P6有更加概括的岩性信息，而ETM由於短波紅外信息的加入，圖斑細碎，不宜於解譯成圖。

三、Hyperion遙感信息提取方法

由於高光譜遙感具有多個波段和高光譜解析度的特點，高光譜的窄波段可以有效地區別礦物的吸收特徵，利用各種礦物和岩石在電磁波譜上顯示的診斷性光譜特徵可以識別礦物，使礦物識別和區域地質制圖成為高光譜技術主要的應用領域之一。

為了實現研究區內岩礦高光譜遙感的識別和分類，並考慮到研究區復雜的地質、地貌、氣候和地表覆蓋等特點對所採用的遙感圖像的影響，在高光譜岩礦填圖中採用地面光譜和圖像光譜相結合的處理分析方法。

（一）岩石光譜測量

為了最大限度地滿足光譜測量精度的要求，在本次野外光譜測量中所採用的儀器為美國ASD公司的最新產品FieldSpec FR便捷式地物波譜儀（圖9-9），該儀器主要參數見表9-8。此儀器不僅具有攜帶方便、速度快、高信噪比、高可靠性、高重復性、操作簡單和軟體包功能強勁等特點，而且還可以進行實時測量和觀察輻射、輻射度、CIE顏色、反射和透射。

圖9-9 野外光譜採集

數據採集軟體採用的是美國ASD公司的FieldSpec FR數據採集分析軟體包，該軟體具有速度快、實時測量、操作界面簡單、靈敏度高和功能強大等優點，另外它所獲取的數據可以直接被ENVI軟體讀取，極大地促進了後期數據處理進程。

由於研究區域特殊地理位置和復雜的氣候條件，而且氣候多變，考慮到諸多不利因素對光譜採集質量的影響，我們於2008年7月進行了野外光譜數據採集，此時該地區的大氣、空氣濕度、風、光照和雲層覆蓋等條件適宜於野外光譜數據採集，而且採集到的數據和選用的遙感圖像數據時間匹配性好，滿足研究精度要求和填圖需要。

為了最大限度地滿足高光譜遙感礦物填圖的要求，採用了野外和室內測量相結合的測量方法。另外，在研究區域內還選擇了多個具有代表性的開闊地帶作為平場並進行了多次重復測量。

野外完成了包含花崗岩、變質岩、流紋岩、千枚岩、大理岩、板岩、頁岩、鐵礦石、銅礦石、金礦石、鉛礦石、鋅礦石等多達100多種不同類型以及同種類型不同狀態（如岩礦石的風化面、新鮮面等）的岩礦石的光譜數據室內和野外採集工作，並且經過系統編號整理建立了各種岩礦石與其光譜數據的對應表（圖9-10），為圖像解譯和填圖工作提供了較為完備的基礎數據。

表9-8 FieldSpec FR便捷式地物波譜儀相關參數

圖9-10 野外實測光譜資料庫

（二）礦物光譜測量

採用南京地質調查中心研發的BJKF-III型攜帶型近紅外礦物分析儀，對礦化樣品進行光譜曲線測量，得到典型蝕變礦物光譜曲線，其礦物包括方解石（圖9-11a）、高嶺石（圖9-11b）、綠泥石（圖9-11c）和孔雀石（圖9-11d）等。黃銅礦為銅的硫化物礦石，具有不透明礦物的典型特徵，遙感較難識別，而孔雀石存在二價銅離子引起的特徵吸收帶。

圖9-11 東大灘銅礦典型礦物光譜曲線圖

通過駝路溝鈷金礦床野外調查取樣，利用攜帶型近紅外礦物光譜儀對樣品進行光譜測量，進一步驗證了遙感圖像提取孔雀石和黃鉀鐵礬等礦物信息（圖9-12）。同時，在駝路溝礦區斷裂帶內還檢測出遙感圖像未能解譯出的石膏等礦物（圖9-12d）。

（三）數據預處理

Hyperion高光譜數據經過斑點去除、回波糾正、背景去除、輻射糾正、壞像元恢復以及圖像質量檢查等一系列處理過程，用戶拿到的數據應該不再有壞像元或條紋，但實際上卻仍然存在，在進行圖像應用之前，必須對圖像進行預處理，糾正不正常的像元。預處理主要包括去除未定標及受水汽影響的波段、絕對輻射值轉換、壞線修復及誤差條帶的去除、反射率定標和大氣校正等。

1.去除未定標及受水汽影響的波段

Hyperion數據的242個波段中，經過輻射定標的獨立波段實際上只有196個，但有些波段受水汽影響非常嚴重，無法應用，經去除處理後只有158個波段可用（表9-9）。

2.絕對輻射值轉換

Hyperion的L1產品數據集以有符號的整型數據記錄，數值范圍為-32767～+32767。但實際上地物的輻射值非常小，產品生成時對VNIR和SWIR波段都採用了擴大因子，系數分別為40和80。因此，需要把圖像的亮度值轉換為絕對輻射值，將VNIR和SWIR波段分別除以40和80，生成絕對輻射值圖像。

圖9-12 駝路溝鈷金礦典型礦物光譜曲線圖

表9-9 剔除和保留的波段

3.壞線修復及誤差條帶的去除

由於Hyperion感測器的個別通道存在壞的探測元，致使圖像存在著不正常數據，DN值為零或者非常小的稱為死像素列，即壞線。對壞線用相鄰行或列的平均值進行修復，壞線修復前與修復後效果見圖9-13。

Hyperion光譜儀採用推掃式的對地觀測方式，所以系統中CCD的排列方式垂直於航跡方向。由於不同行中的感測器對光譜響應值不同，在光譜入射時會導致在每個譜段上出現豎條紋，即列向條帶雜訊。條紋嚴重影響圖像的質量及實際應用，應用時需要對條紋雜訊進行去除處理。

本項目採用ENVI軟體中的傅里葉變換及聯合概率濾波平滑方法去除影像的條紋雜訊，並用MNF進行效果評價。修復效果見圖9-14。

圖9-13 VNIR第56波段壞線修復前後圖像

圖9-14 垂直條紋去除前後圖像對比

4.反射率定標

高光譜遙感數據定標的首要任務就是對成像光譜儀定標，將遙感器探測到的數據變換為絕對亮度或與地表反射率、表面溫度等物理量有關的相對值的處理過程。通過原始圖像提取的波譜曲線為太陽輻射與大氣輻射共同作用的結果，這些波譜剖面曲線都是相似的，表示的是輻射亮度曲線，而不是反射率波譜曲線。因此，需要將輻射亮度曲線轉換為反射率波譜曲線，以消除大氣吸收、散射、地形起伏及感測器本身誤差所帶來的各種失真對數據的影響，恢復地物光譜數據的原貌。將影像的輻射亮度值轉換成表觀反射率的過程，稱為反射率定標或地物光譜重建。

主要校正定標的方法有平場域定標、內部平均相對反射率定標以及經驗線性定標。本次研究針對星載高光譜數據，主要採用了基於大氣輻射傳輸理論的FLAASH定標模型，並進了分析總結，得到了比較好的應用效果。

5.大氣校正

遙感衛星感測器接收到的目標物反射及發射能量輻射在傳輸過程中需要通過大氣層，使高光譜遙感影像記錄的是包含地面反射光譜信息和大氣輻射傳輸效應引起的地面反射輻照度變化等綜合信息。大氣校正的目的是消除大氣和光照等因素對地物反射的影響，獲得地表的真實物理模型參數，如地物反射率、輻射率和地表溫度等。圖像是否需要進行大氣校正，主要取決於圖像的質量及用途。對於空間分布均勻的影像，如果只是用單時像的數據分類，由於大氣對分類的影響是一致的，就沒有必要進行大氣校正。對於空間分布不均勻的影像，如有些區域有霧或者下雨等現象，就有必要糾正大氣的影響。因此，將表示反射率亮度的原始遙感影像DN值數據轉換為反射率數據，對正確利用遙感數據進行定量分析及信息提取十分關鍵。由於本次研究利用實測地物光譜與美國USGS光譜庫標准光譜相結合的方法進行識別分類，所以需要進行大氣校正。

目前，基於大氣輻射傳輸理論的輻射校正模型主要包括：5S、6S、ATREM、MODTRAN、ACORN和FLAASH等。針對Hyperion高光譜數據的特點，本項目主要利用ENVI軟體中的FLAASH模塊進行大氣校正處理。

為了驗證FLAASH大氣校正的效果，分別使用了校正前後的雪、岩石及水體的混合波譜曲線進行對比見圖9-15，並採用野外實測波譜曲線與校正後的圖像的波譜曲線進行對比，總的效果較好。

圖9-15 大氣校正前後雪、岩石和水體的波譜曲線對比

6.幾何糾正

圖像預處理的最後一步工作為圖像的幾何糾正。本研究採用了1∶100000納赤台幅地形圖，應用二次多項式和雙線性內插重采樣方法，共選取了117個控制點，對高光譜數據進行了幾何精度校正。

（四）圖像鑲嵌與裁剪

本項目共定購東大灘地區5景Hyperion數據，其中KL2與KL3景在夏天獲取，KL4-KL6在冬天獲取，所以地物色調相差較大，進行鑲嵌時必須進行調色處理。由於Hyperion數據覆蓋面積寬7.7km，長85km，南北向覆蓋區域較長，應用時需做剪裁處理。經過鑲嵌與剪裁之後數據的覆蓋范圍見圖9-5。

（五）信息提取

經過去除未定標和受水汽影響的波段、進行絕對輻射值轉換、壞線及條紋修復、smile效應去除、大氣校正和幾何精度校正等過程，得到反射率數據。利用波譜分析工具Spectral Analyst進行波譜分析鑒別礦物，選擇美國地質調查局波譜庫，該庫包括近500種礦物波譜，波長范圍0.4～2.5μm。本次岩礦蝕變信息提取主要應用USGS波譜庫作為端元波譜，結合野外實測光譜曲線，應用純凈像原指數法（PPI）作為輔助方法提取端元波譜，最後利用光譜角（SAM）填圖法和波譜特徵擬合法（SFF）成圖。

本項目各類遙感圖像覆蓋面積達18850km²。除受風成黃土、植被、雪被、草甸土、陰影以及冰緣凍融作用所產生的碎屑坡積物等因素干擾不能有效提取信息外，其他地區均提取出大量岩石、構造和礦化蝕變信息。野外驗證表明，不同的遙感數據均可有效地提取地質信息，但是適用范圍和提取信息量存在差別。本項目選擇溫泉水庫地區和玉珠峰巴顏喀拉山群分布區進行ASTER遙感岩性填圖與納赤台地區Hyperion高光譜礦物填圖試驗，評價國內目前尚未普及、但極具應用前景的ASTER和Hyperion等遙感信息在岩性與礦物填圖中的應用潛力。