【摘 要】
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针对火星含水矿物的形成过程与分布状况的研究,可以提供对火星地壳形成、热损失过程、岩浆作用、热液作用和沉积作用等机制的依据。因此火星表面的含水矿物的识别对于火星过去的水环境预测和寻找地外生命等起到至关重要的作用。随着火星探测技术的发展,丰富的高分辨率、高精度火星影像数据为火星含水矿物的识别研究提供了必要的数据支撑。面对缺少火星实地矿物样本的现实情况,如何依靠火星高光谱数据通过不同方法来识别含水矿物的
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针对火星含水矿物的形成过程与分布状况的研究,可以提供对火星地壳形成、热损失过程、岩浆作用、热液作用和沉积作用等机制的依据。因此火星表面的含水矿物的识别对于火星过去的水环境预测和寻找地外生命等起到至关重要的作用。随着火星探测技术的发展,丰富的高分辨率、高精度火星影像数据为火星含水矿物的识别研究提供了必要的数据支撑。面对缺少火星实地矿物样本的现实情况,如何依靠火星高光谱数据通过不同方法来识别含水矿物的种类是本文研究的重点。本文选择CRISM（Compact Reconnaissance Imaging Spectrometer for Mars,火星专用小型侦察影像频谱仪）数据来对火星Jezero和Holden陨石坑中的含水矿物进行识别和分类,主要依靠两种不同的方法来识别火星含水矿物,讨论其形成机理和光谱特征,以此来对火星早期古水环境进行预测。在矿物识别的过程中,一方面采用传统的地球矿物特征光谱信息提取方法对照美国NASA建立的火星矿物光谱库来进行矿物识别,包括（1）通过MNF（Minimum Noise Fraction,最小噪声分离）变换来降噪,之后由PPI（Pixel Purity Index,纯净像元提取）来提取纯净端元,最后依靠ROI（region of interest,感兴趣区）的绘制来对照光谱库进行识别;（2）通过SAM（Spectral Angle Mapping,光谱角填图）方法,基于每个目标端元的光谱曲线和光谱库目标矿物光谱曲线的过程中光谱角的阈值变换来识别目标矿物。这种方法的优点在于操作快捷且该方法在应用于地球矿物的识别过程中已经较为成熟,但是目前应用于火星的情况较少,并且是以NASA建立的火星矿物光谱库作为参照,可以更准确地对火星含水矿物进行识别。另一方面,结合近年来不断进步的机器学习中的图像识别技术来对火星矿物信息与地球标签进行匹配,通过模型的选择与校准,完成基于卷积神经网络的火星含水矿物识别。最终结果经过OA及KAPPA系数表明基于卷积神经网络对于火星含水矿物的识别结果最高可达到80%以上,同时,将卷积神经神经网络的火星含水矿物识别方法的结果与传统特征光谱信息提取方法的结果进行比较,识别出的火星含水矿物分布区域有较高的重合度。因此,采用本文所述模型,可以取得良好的识别结果。
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