免费论文：热红外高光谱数据定量反演及其在火星探测中的应用

高光谱遥感技术是近几十年发展起来的新技术，由于它集先进性、科学性、综合性、实用性于一体，已经广泛应用于地质勘察、资源调查、灾难监测及深空探测等领域，而热红外高光谱遥感以其优越的日夜探测性能和宽阔的光谱范围越来越多地受到人们的关注，它在火星探测中的应用也为我们定量研究火星提供了重要的手段。在热红外高光谱遥感中，要使遥感数据服务于实际应用，往往需要对遥感测量数据进行定量反演。本文研究了反演中的两个主要方面：温度与发射率反演及光谱解混，在分析原有算法的不足的基础上，提出改进方案并进行验证，最后把这些方法应用到火星探测数据中，得到火星表面温度变化特性及矿物的分布与组成。在温度与发射率反演这方面，本文提出了基于维恩近似修正的反演方法，该方法先对普朗克定律的维恩近似从原理上进行修正，并推导出各波段发射率之间的数学关系，然后结合最大最小值差模型计算真实的发射率，最后用迭代的过程减少初值选择的影响，提高精度。通过光谱库模拟数据的验证，该方法的稳定性和精度要好于ASTER TES法，温度反演误差在1.5K以内，发射率误差为±0.015。然后，根据火星以及微小型热辐射光谱仪（Mini-TES）的本身特点改进了最大最小值差（MMD）模型，并用修正后的温度与发射率反演的方法对火星漫游车勇气号获取的前240Sol数据进行反演，得到了勇气号登陆点一天内的温度变化以及季节性的温度变化。火星表面白天最高温出现在13-14点之间，昼夜温差大，火星白天平均温最低出现在第190天左右，温度有明显的季节性。光谱解混是高光谱遥感的重要方面，解混时用的端元越准确，解混的精度越高。本文基于此思想提出了基于光谱信息散度的最佳端元组选择方法SID-SMA。该方法把端元选择分为两个步骤，第一步根据数据噪声水平利用不同的规则先去掉一些端元，第二步则利用循环迭代得到的光谱信息散度曲线判定最终的最佳端元子集。通过模拟数据和实际数据的验证，SID-SMA能够有效地提高端元选择精度，降低丰度估计误差。另外，本文还从信噪比、总端元个数、参加混合端元数等五个方面比较了六种不同类型的光谱解混算法，评价了它们的性能并分析了它们的适用场合，最后选择了性能较好的SID-SMA、全限制最小二乘法和线性逆卷积法用于解混火星TES和Mini-TES观测数据，得到了火星表面重要矿物的分布及勇气号登陆点附近的矿物组成。

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