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公开(公告)号:CN111122468A
公开(公告)日:2020-05-08
申请号:CN201911361066.2
申请日:2019-12-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请提供了一种地表岩石中三氧化二铁含量的确定方法,本方法获取地表岩石的原始光谱数据;对原始光谱数据进行一阶微分处理;将微分后光谱数据进行小波包分解;根据分解后的光谱数据,采用反演模型确定三氧化二铁含量;反演模型中,将相关波段的反射率作为自变量,将三氧化二铁含量作为因变量。本方法对地表岩石的原始光谱数据进行一阶微分处理,然后将微分后光谱数据进行小波包分解,对分解后的光谱数据,通过将相关波段的反射率作为自变量,将三氧化二铁含量作为因变量的反演模型,确定三氧化二铁含量,进而定量地表岩石中三氧化二铁含量。
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公开(公告)号:CN111122469A
公开(公告)日:2020-05-08
申请号:CN201911361067.7
申请日:2019-12-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本申请提供了一种火成岩中长石含量的确定方法,本方法获取火成岩的原始光谱数据;根据原始光谱数据,采用反演模型确定长石含量;其中,反演模型中,将波长为972nm的波段,波长为1456nm的波段,波长为1856nm的波段,波长为2292.9nm的波段,波长为2481nm的波段均作为自变量,将火成岩中长石含量作为因变量。本方法通过将972nm的波段,1456nm的波段,1856nm的波段,2292.9nm的波段,2481nm的波段作为自变量,将火成岩中长石含量作为因变量,通过反演模型对火成岩中长石含量进行确定,实现了矿物的识别。
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