基于全波段反射光谱的花岗岩及其主要矿物自动识别研究——以康定某隧道为例

岩矿的全波段光谱是高光谱遥感岩性解译的物理基础，也对岩矿的自动识别及分类具有重要意义。本文应用高性能便携地物光谱仪，在卤素灯全波段光源照射下，测量实验室、野外露头及隧道内岩矿样本的反射光谱，构建了94种常见岩石和矿物的用户地物波谱库，重点对典型花岗岩及构成花岗岩的6种主要矿物光谱特征进行研究。系统总结了花岗岩及其主要矿物波谱特征、主要吸收峰谷及产生的机理。运用光谱角匹配法（SAM）、光谱特征拟合法（SFF）和二进制编码分类法（BE)3种方法相结合并进行1∶1∶0.7权重分配的评分方式，将野外测得的8件中—酸性岩浆岩及矿物比对ENVI软件自带的JPL岩矿波谱库与用户地物波谱库，进行自动识别，结果显示，运用波谱匹配方法可实现岩矿自动识别和分类，用户地物波谱库在岩矿自动识别中具有明显优势。本研究以康定某隧道现场花岗岩及其主要矿物的全波段光谱研究为例，探讨了岩矿地物波谱在岩矿识别及自动分类中的价值，为岩矿快速、无损、便捷识别提供了新思路，建立的用户波谱库可应用于区域内岩矿的分类，对高光谱遥感岩性填图及矿产勘查具有较重要价值。