基于LIBS/Raman光谱特征提取与融合的典型岩石水风化物自动识别方法研究

The identification of rocks' water weathering products can provide direct evidence to the process of water on relating rock minerals and it has great significance on the research on Mars' hydrography, geology, climate environment and even life study. LIBS and Raman spectra are complementary in analyzing the elements and structure of minerals, thus the combined usage of these two can provide in-situ analysis method with high sensitivity and robustness to the identification of rocks' weathering products. Based on the research on LIBS/Raman spectra collection and spectra feature analysis of water weathering products of rocks and similar minerals, the project mainly does research on the extraction and fusion methods of spectrum characteristics, seeking to find the most efficient in-situ method to identify and classify water weathering products of rocks. With the advantage of multi-source spectral data, the establishment of this method is expected to obtain better classification and identification results, and it has important reference value to the identification of rocks' water weathering products in the subsequent simulated Mars environment. It also has significance to scientific issues on Mars hydrology.

岩石水风化产物的确认可为相关岩石矿物的水作用过程研究提供直接证据，对火星的水文、地质、气候环境乃至生命研究等都具有重大意义。LIBS和Raman光谱在矿物的元素组成和结构分析方面具有互补性，将其融合利用可为岩石水风化产物的识别提供具有高灵敏度和鲁棒性的原位分析手段。本项目将在开展岩石水风化产物及相近矿物的LIBS/Raman光谱实验采集和光谱特性研究基础上，重点研究LIBS/Raman光谱特征提取方法和光谱特征融合方法，寻求建立岩石水风化产物的高效原位识别和分类方法。这种方法的建立有望以多源光谱数据优势获得更为理想的分类和识别结果，对后续模拟火星环境下岩石水风化产物的识别具有重要参考价值，对与火星水文相关的科学问题的研究具有重要意义。

火星水文对研究火星地质、火星气候演化和可能的生物环境等都具有重要意义，一直以来都是火星科学研究的重点和热点。项目从火星水文研究对岩石证据的需求出发，通过融合能够反映岩石矿物元素组成和内部结构信息的LIBS和Raman光谱数据，实现对岩石矿物水风化物的高准确度识别。建立高效、准确的LIBS和Raman光谱数据处理方法、矿物识别方法是本项目研究的重点。.项目从“光谱特性”、“光谱特征与融合方法”、“分类识别方法”三个方面开展了研究：进行了光谱采集实验，获得了样品的LIBS和Raman光谱数据；设计了光谱特征库，在充分提取样品光谱特征的前提下，解决了高维光谱数据带来的大计算量问题；在光谱特征库基础上，对支持向量机、自组织映射网络、人工神经网络、软独立建模、向量空间模型等分类方法进行了研究，并针对项目具体应用提出了系列的改进和优化算法，获得了高分类正确率；对两种光谱数据单独应用和联合应用进行岩石分类的效果进行了对比研究，证明对岩石这类复杂体系，在数据层融合LIBS和Raman光谱有更好的识别效果；进行了分类方法的决策层融合方法探索，取得了初步结果，有望进一步提高识别正确率。.鉴于光谱数据重复性对样品识别率的影响，也针对现场天然地质样品原位分析应用的需求，研究具有自动对焦功能的光谱采集系统方案，建立了基于显微图像采集系统的对比度自动对焦和激光辅助相位对焦系统。目前该系统可达到2.4mm范围内，20um精度的自动对焦水平。系统进一步优化后，可大大提高光谱采集质量和采集速度，在岩石矿物光谱库建立方面发挥作用，并为LIBS光谱数据重复性的影响机理和控制方法研究提供帮助。.项目中自动定位光谱采集系统技术和相关分类方法的研究成果有望在天然固体样品的原位识别应用中发挥作用。

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