全约束线性分解的月表虹湾地区矿物含量反演

月表主要矿物含量的定量反演是月球科学领域的重要课题之一,对未来月表矿物信息解译有重要指导意义,因此提出一种对月表高光谱遥感数据线性分解获取矿物含量的方法。首先,利用Hapke辐射传输模型将Relab光谱库中的5种矿物(单斜辉石、斜方辉石、斜长石、橄榄石和钛铁矿)非线性混合的反射光谱转换为线性混合的单次反照率;然后,按照比例随机生成混合像元;最后基于全约束线性光谱分解方法建立上述5种矿物分解含量与真实含量的统计关系模型。利用Apollo登陆采样点实测数据对该模型进行验证的结果表明,辉石、斜长石、橄榄石和钛铁矿的反演结果与实测结果的相关系数分别为0.83,0.86,0.72和0.77。采用上述方法,利用印度探月卫星Chandrayaan-1搭载的月球矿物制图仪(moon mineralogy mapper,M3)高光谱数据得到月表虹湾地区矿物的含量分布图,表明利用全约束线性分解对高光谱矿物识别和含量反演是一种行之有效的方法。

基于光谱滤波器的混合像元分析

提出一种利用光谱滤波器进行遥感图像混合像元全约束分解的新算法。该算法利用端元光谱中与背景光谱正交的光谱成分构建光谱滤波器,滤除混合像元中的背景干扰成分,直接获取信号光谱的丰度。采用该光谱滤波器多次迭代分解,修正单个混合像元的端元光谱空间,获取其确切的端元光谱配置,保证了分解时各端元丰度的非负性,实现混合像元的全约束分解。多光谱数据仿真实验证明,与全约束最小二乘法(FCLS)和正交投影(OSP)分解法相比,该方法虽然在时间方面略逊一点,但其分解结果与实际结果的相关系数高,均方根误差小,具有很高的分解精度,在遥感定量分析方面具有重要的应用潜力。最后给出了该算法在真实的高光谱图像中进行混合像元分析的结果。

顾及矿物粒径的月表虹湾地区矿物填图

月表矿物丰度及其分布的研究对月球资源利用有重要的指导意义。Hapke模型是月表研究最常用的一种模型,粒径是该模型计算时必须明确的参数之一。为了研究月表5种主要矿物(单斜辉石、斜方辉石、斜长石、橄榄石和钛铁矿)的丰度及分布情况,在顾及矿物粒径对其光谱影响的情况下,利用Relab光谱库数据和Hapke辐射传输模型,采用全约束线性分解的方法,建立了5种矿物的反演模型,得到上述5种矿物的模型相关性分别为0.98,0.98,0.83,0.91和0.50,并用Apollo采样点数据对模型精度进行了验证,最后将模型应用到月表虹湾地区的印度探月卫星月球矿物制图仪(moon mineralogy mapper,M^3)高光谱影像上,得到了虹湾地区5种矿物的丰度分布图。结果表明,顾及矿物粒径的全约束线性分解方法可用于月表矿物分布特征研究。