[发明专利]一种火星表面含水矿物定量反演方法

说明书

技术领域

本发明涉及深空探测矿物定量化反演技术领域，具体涉及一种火星表面含水矿物定量反演方法。

背景技术

火星表面含水矿物的定量化可以对火星表面的矿物成因进行限定，从而对火星的地质演化分析提供支持，并有助于进一步揭示火星早期水环境的细节特征。含水矿物是指含水分子或H⁺、OH^-、H₃O⁺等离子的矿物，火星含水矿物的主要存在形式是层状硅酸盐(主要为Fe/Mg层状硅酸盐和Al层状硅酸盐)和含水硫酸盐等。火星表面含水矿物具有丰度含量低、分布地域零散、背景矿物(像元内除含水矿物以外的其他矿物)不确定或未知等特点。

为了探测火星地质岩矿分布信息，多个火星探测卫星搭载有高光谱探测器，主要包括：1996年MGS搭载的热辐射光谱仪(Thermal Emission Spectrometer，TES)、2003年MEX搭载的可见光及红外矿物制图光谱仪(Visible and Infrared Mineralogical Mapping Spectrometer/Observatoire pour la Minéralogie,l'Eau,les Glaces et l'Activité，OMEGA)和2005年MRO搭载的紧凑型侦查成像光谱仪(Compact Reconnaissance Imaging Spectrometer for Mars，CRISM)。

2012年8月，“好奇号”火星车在Gale撞击坑中央峰Sharp山的西北侧，对Gale地区的水环境、地质、气候等进行了实地调查，卫星高光谱遥感图像的含水矿物反演和分析结果可以为“好奇号”行进路线规划和样品采集分析提供支持。

矿物定量反演方法主要有基于诊断吸收谱带的丰度反演、光谱解混和数理统计方法。谱带深度易受环境因素和光谱重建精度等方面的影响，因而具有一定的不确定性；数理统计方法最常用方法是回归分析，需要测量和分析大量的样品，这在火星表面矿物丰度反演中不易实施；混合像元光谱解混算法是目前矿物丰度反演最常用的方法。

传统的光谱解混算法一般分为端元提取和丰度反演两个步骤，但是由于火星表面含水矿物具有含量低、分布零散、背景矿物不确定或未知的特点，使得从火星高光谱图像上提取端元变得相对困难，从而导致传统的混合像元分解算法很难对含水矿物进行有效的丰度反演。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是由于火星表面含水矿物具有含量低、分布零散、背景矿物不确定或未知的特点，使得从火星高光谱图像上提取端元变得相对困难，从而导致传统的混合像元分解算法很难对含水矿物进行有效的丰度反演的问题。

为此，本发明提出一种火星表面含水矿物定量反演方法，提高定量反演的精度和效率，该方法包括：

S0、获取火星高光谱图像；

S1：计算所述火星高光谱图像各波段的信噪比，并选择信噪比大于预设阈值的波段进行含水矿物的识别及定量反演；

S2：根据预设的光谱特征参数，建立含水矿物识别模型，得到含水矿物识别区；

S3：根据S1中所述信噪比大于预设阈值的波段以及预设矿物光谱库中的反射率光谱，构建稀疏解混光谱库；

S4：根据所述稀疏解混光谱库，对所述含水矿物识别区进行稀疏解混，得到火星表面含水矿物的丰度。

可选的，所述步骤S1，包括：

S11：将所述火星高光谱图像分割为多个预设大小的子区域，并计算各子区域中各波段的噪声强度；

S12：根据所述各子区域中各波段的噪声强度，计算所述火星高光谱图像各波段噪声强度；

S13：计算所述火星高光谱图像各波段的信噪比；

S14：选择信噪比大于预设阈值的波段进行含水矿物的识别及定量反演。

可选的，所述步骤S11，包括：

将所述火星高光谱图像分割为多个w×h大小的子区域，计算各子区域中各波段每个像元的残差，公式如下：