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基于热红外发射光谱的岩石SiO2定量反演模型研究
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摘要
利用野外测量21种地表岩石的高光谱发射率数据,进行包络线去除和归一化处理后,运用逐步回归法进行波段选择,分析了SiO2含量与包络线去除后特征波段发射率的定量关系。在此基础上,通过比较12种SiO2光谱指数,建立了定量反演SiO2含量的最优模型。结果表明:构建的SiO2光谱指数能有效预测SiO2含量,其中基于11.18和12.36 μm波段的归一化SiO2光谱指数(normalization silicon dioxide index,NSDI)的预测能力最高;与回归模型相比,光谱指数更简单、实用;研究结果在岩石种类鉴定及SiO2含量的高精度提取方面有重要应用价值。

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