徐吉坤， 李天子, 2*， 任玉娟

1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院， 河南 焦作 454003 2. 东北大学资源与土木工程学院， 辽宁 沈阳 110819

引 言

在地质品位客观存在的条件下， 准确确定原矿品位， 降低采选成本， 高效开采矿产资源成为矿山生产的重要工作。 利用热红外光谱可以有效反演矿物中化学成分， 为指导矿山进行矿体边界精准区划提供帮助。 Wyatt等[1]对陆地及火星火山岩的化学成分进行了反演， 将反演矿物与电子探针扫描成像结果进行了对比， 平均标准偏差为4.8 Vol%。 闫柏琨等[2]利用ASU光谱库中矿物样品的发射率及化学分析数据， 使用线性拟合的方法， 建立了SiO2指数与SiO2含量之间的关系， 得到相关系数r为0.614 2。 刘道飞等[3]基于Clementine热红外数据， 利用回归统计分析对月球表面岩石的CaO含量进行反演， 均方根误差为0.767。 Nair等[4]对火成岩样品进行研究， 建立实验测得的发射率光谱与组成矿物含量的关系模型， 模型预测的二氧化硅含量误差在10%～15%。 王东等[5]建立归一化指数(normalized difference index, NDI)与SiO2含量的关系模型， 反演铁矿中SiO2含量， 反演平均误差为3.57%。 上述实验结果仍不能对精确圈定矿体范围提供有效帮助。

影响铁矿中SiO2含量光谱反演精度的因素较多， 其中铁矿石表面粗糙度是影响发射率光谱， 进而影响反演精度的重要因素。 一些学者做了大量实验， 验证粗糙度引起的矿物光谱特征变化。 Kirkland等[6]研究发现由表面粗糙度引起的多次反射， 造成通过不同方式获取的相同岩石光谱对比度存在差异， 最大达到10%。……