第３ ５卷，第３期 ２ ０ １ ５年３月 光谱学与光谱分析 Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ ａｎｄ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｖｏ１．３５，Ｎｏ．３，ｐｐ８０３ ８０８ Ｍａｒｃｈ，２０１５ 不同粒度条件下矿物光谱变化分析 王延霞 一，吴 见。，周亮广 ，侯兰功 ，王 岽 ，曹 敏。 １｜中国矿业大学环境与测绘学院，江苏徐州 ２２１００８ ２．滁州学院地理信息与旅游学院，安徽滁州 ２３９０００ ３．南京师范大学地理科学学院江苏南京２１００２３ ２１００２３ ４．江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心，江苏南京摘要矿物粒度是影响矿物光谱特征的一个重要因素，探索不同粒度下矿物光谱曲线的变化情况以及相 同粒度下不同矿物的光谱差异，不仅是高光谱矿物遥感信息识别的关键，也为研究矿物随着粒度变化而产 生的光谱差异提供理论基础。利用地物光谱仪对采集的六种矿物进行观测，获取了不同粒度下的反射率光 谱曲线，同时生成一阶微分光谱曲线，进而分析了不同粒度下各种矿物的光谱变化特征，对比了相同粒度下 不同矿物的光谱差异，探索高光谱遥感识别矿物的可能波段。结果表明：各种矿物的光谱曲线均会随着粒度 的改变而产生较大的差异，但变化规律不尽相同，紫苏辉石的整条光谱曲线都会随着粒度的增加而下降，叶 蛇纹石、赤铁矿、高岭石、绿泥石的光谱曲线在特定的波长范围内随着粒度的增加而下降，橄榄石的光谱与 粒度大小不存在直接的相关性；相同粒度下，不同矿物的光谱反射率在大部分波段范围内差异较大，为实现 矿物高精度识别提供了可能；叶蛇纹石、高岭石、绿泥石具有较多的宽度较窄、强度较小的吸收峰，而赤铁 矿、橄榄石、紫苏辉石的光谱曲线相对平滑，吸收和反射峰的数量较少。本研究旨在为矿物光谱库的构建以 及矿物的高光谱技术识别提供基础数据和理论支撑。 关键词光谱分析；矿物；粒度；一阶微分 文献标识码：Ａ ＤＯＩ－１０．３９６４／｝．ｉｓｓｎ．１０００—０５９３（２０１５）０３—０８０３—０６ 中图分类号：０６５７．３ 光谱技术矿物识别和光谱特征分析奠定了基础，但目前对矿 引 言 随着遥感技术的迅速发展，高光谱技术已逐步从实验分 物在不同粒度条件下的光谱变化情况还缺乏系统的研究＿ 。１ 分析不同粒度相同矿物的光谱变化，相同粒度下不同矿物的 光谱差异，对提高矿物光谱反演岩矿信息以及矿物高光谱识 别精度等研究具有重要意义。 析阶段向实用阶段转变ｌ１。］。目前，世界上已有４０余种航空 成像光谱仪，ＥＯ一１ Ｈｙｐｅｒｉｏｎ卫星于２０００年１１月发射成 功，实现了高光谱全球成像ｌ４ ］。在高光谱传感器迅速发展 的同时，地物高光谱信息建库与处理分析技术也得到了同步 前进，其中矿物信息高精度提取和分类识别是高光谱遥感的 一本研究对六种采集的矿物在不同粒度下的反射率光谱和 一阶微分光谱曲线变化情况进行了分析，同时分析了相同粒 度下六种矿物的反射率光谱和一阶微分光谱的差异，以期为 矿物光谱库的构建以及矿物的高光谱技术识别提供基础数据 和理论支撑。 个重要应用方面『７ ］。在矿物分类识别与信息提取时，光 谱库的构建至关重要ｆ９ ，也是一些识别技术与方法的理论 基础ｌ１ 。Ｊ，但地物光谱与多种因素有关，使得不同条件下测 得的光谱适用性降低ｌ１“１５。 目前，国内外学者对岩石矿物光谱的影响因素做了大量 的研究，主要集中在振动吸收与电子吸收方面，对矿物内部 １实验部分 选取的样品为滁州学院地理科学专业在学生野外实习或 教师科研过程中采集到的矿物标本，共选取了赤铁矿、橄榄 状态改变造成光谱曲线形态变化的研究较多，这些研究为高 收稿日期：２０１４一Ｏ１—０７。修订日期：２０１４—０４—０９ 石、高岭石、绿泥石、叶蛇纹石、紫苏辉石等六种矿物。首 基金项目：国家自然科学基金项目（４１１０１３４９）和江苏省高校自然科学研究项目（１３ＫＪｔＭ２０００３）资助 作者简介：王延霞，女，１９８０年生，中国矿业大学环境与测绘学院博士研究生 ＊通讯联系人 ｅ－ｍａｉｌ：ｃａｏｍｉｎ＠ｎｊＦｌＵ．ｅｄｕ．ｃｎ ｅ－ｍａｉｌ：ｓｕｒｖｅｙｍａｐｐｉｎｇ＠１２６．Ｃｏｒｎ ８０４ 光谱学与光谱分析 第３５卷 先，利用制样机对这六种矿物进行磨制，制取的粒度区间为 ＜１０，１０￣２０，２０￣３０，３０￣４５，４５￣６０，６０￣８０ ｍ。在样 品磨制后，在实验室内采用ＡＳＤ ＦｉｅｌｄＳｐｅｃ Ｐｒｏ ＦＲ光谱仪对 １．３７ ｐ．ｍ范围内的反射光谱强度呈现出非常规律性的下降， ２ ０ 之 且不同粒度的光谱曲线形态基本一致。在叶蛇纹石一阶微分 光谱曲线图上，随着粒度的增加一阶微分值逐渐减小，各种 粒度的一阶微分值变化趋势基本相似，变化幅度不大。 不同粒度的矿物样品进行光谱测量。测量过程中，将窗口用 双层暗色调窗帘遮光，保证测量过程仅有测量仪器光源。将 待测的不同粒度区间的矿物样品平整放置于黑背景的实验桌 面上，把ＡＳＤ ＦｉｅｌｄＳｌｃ）ｅｃ Ｐｒｏ ＦＲ光谱仪的内置光源反射探头 轻贴于样品之上，保证探头完全被样品覆盖，且样品与探头 保持垂直，取３次重复的平均值作为样品光谱的均值。 ２结果与讨论 ２．１不同粒度条件下矿物光谱特征 矿物的光谱特征不仅受到观测几何、矿物内振动与电子 吸收、水分、有机质等的影响，而且也与矿物的粒度大小关 系非常密切。粒度大小能够影响赤铁矿、高岭石、石英等矿 物的衍射强度，可以导致光谱曲线形态改变较大。 Ｏ Ｏ ０ Ｏ Ｏ ０ Ｓ ４ ３ ２ Ｏ ０ ４１）０ ５ｌ ０ ６１ ０．７ｌ ０ ９２ ｌ ２０】．４５ １．７７ ２．２７ Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ／ｐ＿ｍ Ｆｉｇ．１ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒａ ａｎｄ ｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆＡｎｔｉｇｏｒｉｔｅ 叶蛇纹石光谱吸收波段主要集中在０．４Ｏ～０．４４，０．６１～ ０．７４，０．９８～１．１３，１．３７～１．３９，２．２９～２．３２ ｍ范围内。在 ０．９５～１．１０，ｕｍ范围内的谱带属于ｓｉ一０的伸缩振动，使得 该范围的光谱吸收较强、反射率较低；在０．７８，１．３１，１．７６， ２．２８ ｍ处，均出现了光谱反射峰。在０．５５和０．６０ ｐ．ｍ附近 的谱带，属于Ｈｇ一０面外振动以及羟基的面内弯曲振动， 在０．５０“ｍ附近，叶蛇纹石有一个强谱带，出现一个较宽的 反射峰。从图１可知，随着粒度的增大，叶蛇纹石在０．４０～ ｍ ｍ 妒ｍ ＿§ｍ二 一ｍ ／－ ～～ ＼ ～－＼』 每～一 一一 一一～ ～～ＭＩ２【】 ４【５｝ｌｌＩ１ ｝，Ｓ Ｚ２－ｔ￣’ ／ １ ４５ ６０、 ｍ６１）－８０．ｕ ｍ ： 一…一＿一ｌ一 一 ： ＿＿ ｌ笋 ｕ ｏ ８ ０．６ Ｏ ４ Ｏ．２ ０．２ ７ ．０ ４ ０ ６ 一 墨苫２．０．８ ．１ ０ ５ Ｏ Ｆｉｇ．２ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒａ ａｎｄ ｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ Ｈｅｍａｔｉｔｅ ．１ ０ １．５ Ｆｉｇ．３ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒａ ａｎｄ ｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ Ｏｌｉｖｉｎｅ 由图２可知，在０．９９～２．５６ ｐ．ｍ范围内，不同粒度赤铁 矿的光谱曲线形态非常相似，且随着粒度的增加，光谱反射 ０ ５ 第３期 光谱学与光谱分析 ６ ８０５ ４ ２ ０ ０ ４ 率逐步降低。在０．４ｏ～１．Ｏ０ ｍ范围内，赤铁矿对光谱的吸 收能力较强，使得其在紫外一可见光波段变红、变暗，在粒度 较大时，０．７２～０．７８ 范围光谱变化幅度非常小，曲线几 乎为一直线，而粒度降低至３０ ｍ以下时，０．７２～Ｏ．７８ Ｉｘｍ Ａ卜０（０Ｈ）八面体片中的Ａｌ 一０一ＯＨ的弯曲振动。在 ０．４０～１．３３ ｍ光谱范围内，一阶微分值在各种粒度条件下 均接近于０，而在１．３３～１．４３和２．１５～２．２２ ｐ．ｍ光谱范围内 不同粒度的一阶微分值出现了强烈的变化，是区分不同粒度 高岭石较好的选择。 范围会出现一个反射峰，并随着粒度的降低，反射峰逐渐明 显。由于Ｆｅ－Ｔｉ电荷转移的影响，在０．９２ ｍ附近出现一个 明显的吸收峰。在１．４ｏ～１．６４ ｍ光谱范围内，由于０ Ｈ 伸缩振动作用和０卜＿＿Ｈ一（）变形振动作用，出现２个微小的 吸收峰。在一阶微分光谱曲线图上，呈现出与叶蛇纹石类似 的变化情况，即粒度越大变化幅度越小，但不同粒度在多数 光谱范围的变化趋势相似。 从图３可以看出，与前两种矿物不同，橄榄石的反射率 光谱并不随着粒度的增加而有规律地降低。在小于１Ｏ和４５ ～６Ｏ ｙｍ粒度范围的光谱反射率较高，其他粒度条件下的反 射率较低且变化幅度不大，光谱曲线交叉现象明显，几乎不 能靠光谱区分不同粒度情况。不同粒度的光谱曲线变化大体 趋势一致，在１．０ ｔｔｍ附近均有一个很宽的吸收峰，该吸收 峰是由Ｆｅ 的电荷转移引起的。在０．４０～０．９２ ｍ范围的一 阶微分光谱中，大粒度的一阶微分值相对较小；在０．９２～ ９ ８ ７ ６ ５ ４ ３ ２●０ ２．５２ ｂＬｍ光谱范围内，则反之。在整个一阶微分光谱中，很 难对橄榄石不同的粒度进行区分。 ｌ’０ ８ ０・８ §０．６ 蚕 ４ ０．２ ０ ０．４０ ０．５１ ０．６ｌ ０．７１ ０．９２ １．２Ｏ １．４５ １．７７ ２．２７ Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ／ｐｒｏ ７ Ｆｉｇ．４ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒａ ａｎｄ ｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ Ｋａｏｌｉｎｉｔｅ 在高岭石的反射光谱中，０．４Ｏ～Ｏ．６２ Ｉｘｍ光谱范围内曲 线的变化没有明显规律可循，在０．６３～１．３８和１．４２～２．１２ ／ｘｍ光谱范围内出现随着粒度增加而光谱反射值降低的情 况，在１．３８～１．４２和１．９Ｏ～１．９５ Ｉｘｍ光谱范围内及２．２０ Ｉｘｍ 附近，不同粒度的高岭石光谱均出现强的吸收峰，其中１．３８ ～１．４２ Ｉｘｍ光谱范围内的吸收峰是由于Ｓ．＿０的振动吸收引 起的，２．２０ ｔｘｍ附近的吸收峰是由于吸附水和层间水的变角 振动导致的，１．９ｏ～１．９５ ｔｘｍ光谱范围内的吸收峰可指认为 ０．４０ ０．５ｌ ０．６ｌ ０ ７ｌ Ｏ．９２ １．２０ １．４５ １．７７ ２．２７ Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ／ｐｍ ｕ蜀ｇ８ ０ Ｏ ０ ４ ０ ０ ０ Ｏ Ｏ Ｏ ０ Ｆｉｇ．５ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒａ ａｎｄｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ Ｃｈｌｏｒｉｔｅ ；ｚ 一０１ 一 蟛－３０．１ｍ＼｛ｔ ｌｉ ０ １．５ １．０ ０．５ ０ ．１．Ｏ ．１．５ Ｆｉｇ．６ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒａ ａｎｄｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ Ｈｙｐｅｒｓｔｈｅｎｅ 从图５可以看出，４５￣６０ ｍ粒度范围的绿泥石光谱反 ● ８０６ 光谱学与光谱分析 第３５卷 射率最高，３０￣４５ ｍ粒度范围次之，６Ｏ～８０ ｐ＿ｍ粒度范围 能量级是不连续的，离子或原子要跃迁至更高能级，需要吸 最小。在０～６Ｏ ｍ粒度范围内，绿泥石光谱反射率与粒度 之间存在正相关关系。在０．５４～ｏ．６０ ｍ光谱范围内，除了 ６０￣８０ ｍ粒度范围外，不同粒度都出现一个反射峰，且随 收特定波长的光子。由于不同矿物中的离子具有不同的晶体 场结构，所以其具有不同的能级分化数量，此类光谱吸收产 生的差异往往非常显著，可以以此识别矿物类别。在不同的 着粒度的增加反射峰不断右移，６０￣８０ ｐｉｎ粒度范围反射峰 出现在了１．３８ ｍ处。在０．７２，０．９６，１．９４～２．０２以及２．３５ ｔＬｍ附近，０～６０ ｔＬｍ粒度范围的光谱曲线均出现了吸收峰。 ０．７２ ｍ处的吸收峰是Ａｌ＿＿（卜Ｓｉ的面内振动吸收引起的， ０．９６ ｔＬｍ处的吸收峰是由于Ｓｉ（Ａ１）～０反对称伸展振动引起 的，１．５Ｏ～１．７０ ｐ．ｍ范围内未发现吸收峰，说明该绿泥石中 不含ＨｚＯ形式的水。从一阶微分光谱曲线图可以看出，６Ｏ～ ８０ ｍ粒度范围的一阶微分值几乎都在０附近，其他粒度的 一阶微分值变化幅度稍大，且趋势基本一致。 紫苏辉石反射光谱曲线表现出典型的随着粒度的增加反 射率依次降低的规律，且不同粒度样品的曲线变化趋势几乎 一样，吸收峰均出现在０．５１，０．８４，１．７４，ｕｍ附近，其中 １．７４ ｍ附近的吸收峰最宽，０．５１ ｍ处的吸收峰较小且窄。 反射峰均出现在０．７１和１．１８ ｍ处，在０．４Ｏ～０．７１ ｍ范 围内，光谱反射率均呈上升趋势。在０．７２～１．１０ ｂＬｍ范围 内，一阶微分值的正负反差较大，可利用这一特性识别紫苏 辉石的光谱特征。 Ｏ ８ ６ Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ／ｇｉｎ Ｆｉｇ．７ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ａｎｄ ｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｉｎｅｒａｌ ｌｅｓｓ ｔｈａｎ １０ ２．２相同粒度条件下不同矿物光谱特征 由于物质内部状态的改变，对固定波长的电磁波会产生 吸收或辐射。一般情况下，振动吸收和电子吸收是造成光谱 吸收的２个原因。品格或者分子化合物都有振动现象，包括 共振和基础振动，都对能量有吸收作用，这种能量吸收的影 响使得矿物具有非常复杂的光谱形态。孤立的离子和原子的 粒度条件下，观测不同矿物的光谱吸收和反射特征，对矿物 的识别和随粒度变化的光谱变异规律等研究有着重要意义。 在小于１０ ｍ粒径条件下，光谱范围在０．４Ｏ～２．１０ ｍ 时，高岭石的光谱反射率明显比其他矿物高（见图７）。在 ０．５Ｏ～Ｏ．８４ ｌ上ｍ光谱范围时，除了紫苏辉石与橄榄石不好区 分以外，其他矿物之间的光谱差异都较大。紫苏辉石的强吸 收峰出现在０．９３ ｍ处，在０．９１～１．１９ ｍ范围内赤铁矿的 光谱反射率增加趋势明显，这在一阶微分光谱中也能体现出 来。在一阶微分光谱曲线图中，０．４０～０．７８和１．１３～１．９３ ｂｔｍ范围内，除紫苏辉石和高岭石外，其他矿物的一阶微分 值基本在０附近振动，而在０．７８～１．１３“ｍ范围内紫苏辉石 的一阶微分光谱值正负变化比较显著。 ａ霉ｕ 岛 ％ ４ ２ ０ ｏ ｏ．４０ ｏ．５ｌ ｏ ６ｌ ｏ．７ｌ ｏ．９２ １．２０ ｌ ４５ １ ７７ ２ ２７ Ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ／ｌａｍ ６ 童４ 笔 童２ 童０ 三 薹一２ ．４ Ｆｉｇ．８ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ａｎｄ ｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｉｎｅｒａｌ ｉｎ ９０～１００ ｐｍ 在９Ｏ～ｉ００ ｍ粒径条件下高岭石的反射率光谱和一阶 微分光谱与小于１０ ｍ粒径相似，其他矿物光谱均有较大变 化（见图８）。橄榄石的两个主要的反射峰出现在０．５５和 ２．０８ ｍ附近。紫苏辉石具有典型的两谷两峰现象，在９Ｏ～ １００“ｍ粒径时很容易对该矿物进行识别。绿泥石和赤铁矿 两种矿物反射率均较低，很难在此粒度下对二者进行区分。 在０．７３～１．１９ ｍ波段范围内，紫苏辉石的一阶微分光谱值 与其他矿物具有显著差异。在１．５１～１．８４ ｍ波段范围内， 橄榄石的一阶微分光谱值大于其他矿物。 在０．４Ｏ～Ｏ．５８ ｍ波长范围内，高岭石的光谱值低于橄 榄石。对于橄榄石而言，在１９０～２００ ｍ粒径下（见图９）， 有一个宽而强的吸收峰和两个不太明显的宽反射峰，波长位 第３期 光谱学与光谱分析 ８０７ 置分别在１．０７，０．５５，１．６１／ａｍ附近。叶蛇纹石和紫苏辉石 段范围内，不同矿物间的光谱差异最大，能够通过光谱反射 均具有两个反射峰和两个吸收峰，且峰的宽度都较大。赤铁 率区分不同矿物。在０．９７～１．３１／ｚｍ波段范围内，赤铁矿的 矿的整体反射率随着波长的增加逐步上升，但在０．８９ １附 光谱曲线急剧上升，这在一阶微分光谱曲线图中也能体现出 近有一个吸收峰。一阶微分光谱除了在０．７３～１．１０ ｍ范围 来。叶蛇纹石在１．１４和２．０４ ｍ附近具有两个很宽的吸收 内各矿物之间可以稍有区分外，其他光谱波段几乎不能区分 峰，在０．７７～１．００ ｍ波段范围内，光谱曲线急剧下降，一 矿物类别。 阶微分光谱也表现出了同样的变化情况。高岭石在１．４１和 从图１Ｏ可以看出，矿物表面直接观测的光谱反射率与 １．９１ ｍ附近具有两个较强的吸收峰，对于高岭石的识别很 不同粒度下观测的光谱有较大的差异。在０．９９～１．２６加Ａ波 有意义。 墨ｌｕ２ 毫 ｂｐＪ０－】∞ ４ ３ ２ Ｏ ０ 趸芑￡ｍ｝ＪＩｑ Ｊ。ｐＪ０告 Ｆｉｇ．９ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ａｎｄ ｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｉｎｅｒａｌ ｉｎ １９０￣２００ ｐａｎ ２ ｌ Ｏ ．｝ 一２ —３ Ｆｉｇ．１０ Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ａｎｄ ｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｉｎｅｒａｌ ｓｕｒｆａｃｅ 所处的波长位置也有很大的不同，例如叶蛇纹石、高岭石、 ３结论 绿泥石具有较多的宽度较窄、强度较小的吸收峰，波长位置 也相对分散，而赤铁矿、橄榄石、紫苏辉石的光谱曲线相对 （１）通过六种矿物在不同粒度下的光谱分析，发现部分 平滑，吸收和反射峰的数量较少。 矿物的整条光谱曲线都会随着粒度的增加而降低，比如紫苏 （３）在相同粒度下，不同矿物的光谱反射率在大部分波 辉石，部分矿物的光谱曲线在特定的波长范围内具有这种规 段范围内差异较大，而一阶微分光谱值差异均不太明显，但 律，而其他波长范围内则无规律可循，比如叶蛇纹石、赤铁 个别矿物在少数波段的一阶微分光谱值也会与其他矿物有非 矿、高岭石、绿泥石，也有矿物的光谱与粒度大小不存在直 常显著的差异，如高岭石。 接的相关性，如橄榄石。这些变化一方面是矿物自身的物质 受矿物的采集数量和粒度的观测范围，本研究未能 组成决定的，一方面也受到粒度大小的影响，至于更加深入 更加全面地研究更多种类的岩石在更多粒度范围的光谱变化 的规律，有待后续进一步的研究。 规律，在今后的研究中将努力开展此项工作。 （２）不同矿物的光谱吸收峰和反射峰的数量、宽度以及 光谱学与光谱分析 第３５卷 １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ Ｋ Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ Ａｒｉａｎａ Ｄ Ｐ，Ｌｕ Ｒ Ｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｅｓ ｉｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２０１０，７４（１）：１３７． Ｒａｊｋｕｍａｒ Ｐ，Ｗａｎｇ Ｎ，Ｅｌｍａｓｒｙ Ｇ，ｅｔ ａ１．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｏｏｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１２，１０８（１）：１９４． Ｚｈａｎｇ Ｒ，Ｙｉｎｇ Ｙ，Ｒａｏ Ｘ，ｅｔ ａ１．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ ｏｆ Ｆｏｏｄ ａｎｄ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，２０１２，９２（１２）：２３９７． Ｌｉ Ｇｕｉｙｉｎｇ，Ｌｕ Ｄｅｎｇｓｈｅｎｇ，Ｅｍｉｌｉｏ Ｍ，ｅｔ ａ１．Ｉｎｔ．Ｊ．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓ．，２０１ｌ，３２（２３）：８２０７． Ｗａｎｇ Ｗ，Ｉ ｉ Ｃ，Ｔｏｌｌｎｅｒ Ｅ Ｗ，ｅｔ ａ１．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｏｏｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１２，１０９（１）：３８． Ｚｈａｎｇ Ｘ Ｉ ，Ｉ ｉｕ Ｆ，Ｈｅ Ｙ，ｅｔ ａ１．Ｓｅｎｓｏｒｓ，２０１２，１２（１２）：１７２３４． Ｋｕａｎｇ Ｂ，Ｍｏｕａｚｅｎ Ａ Ｍ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ＯＳｉ１ Ｓｃｉｅｎｃｅ，２０１２，６３（３）：４２１． Ｙｕｅｅ１ Ｔｅｋｉｎ，Ｚｅｙｎａｌ Ｔｕｍｓａｖａｓ，Ａｂｄｕｌ Ｍｏｕｎｅｍ Ｍｏｕａｚｅｎ．ＳＯｉｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ，２０１２，７６（１）：１８８． Ｈｕａｎｇ Ｍ，Ｗａｎ Ｘ Ｍ，Ｚｈａｎｇ Ｍ，ｅｔ ａ１．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｏｏｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１３，ｌ１６（１）：４５． ｗＡＮ Ｙｕ－ｑｉｎｇ，ｚＨＡＮＧ Ｆｅｎｇ－ｌｉ，ＹＡＮ Ｙｏｎｇ—ｚｈｏｎｇ（万余庆，张凤丽，闰永忠）．Ｇｅｏ－ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ（地球信息科学），２００１，（３） ５４． Ｅｌ１３ Ｇｏｎｇ Ａ Ｐ，Ｑｉｕ Ｚ Ｊ，Ｈｅ Ｙ，ｅｔ ａ１．Ｓｐｅｃｔｒｏｃｈｉｍｉｅａ Ａｃｔａ Ｐａｒｔ Ａ—Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ ａｎｄ Ｂｉｏｍｏｌｅｃｕｌａｒ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ，２０１２，９９：７． Ｅ１２３ Ｊｉａｎｇ Ｈ，Ｚｈｕ Ｗ Ｘ Ｆｏｏｄ Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｍｅｔｈｏｄｓ，２０１３，６（２）：５６９． Ｅ１３３ Ｍａｒｃｏ Ｎｏｃｉｔａ，Ａｎｔｏｉｎｅ Ｓｔｅｖｅｎｓ，Ｃａｒｏｌｅ Ｎｏｏｎ，ｅｔ ａ１．Ｇｅｏｄｅｒｍａ，２０１３，（１９９）：３７． ［１４］ Ｒａｍｉｒｅｚ—Ｌｏｐｅｚ Ｉ ，Ｂｅｈｒｅｎｓ Ｔ，Ｓｅｈｍｉｄｔ Ｋ，ｅｔ ａ１．Ｇｅｏｄｅｒｍａ，２０１３，（１９９）：４３． Ｅ１５］ Ｓｕｍｍｅｒｓ Ｄ，Ｉ ｅｗｉｓ Ｍ，Ｏｓｔｅｎｄｏｒｆ Ｂ，ｅｔ ａ１．Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ１ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ，２０１１，ｌ１（１）：１２３． Ｍｉｎｅｒａｌ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ｃｈａｎｇｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｓｉｚｅ ＷＡＮＧ Ｙａｎ－ｘｉａ ，ＷＵ Ｊｉａｎ２，ＺＨＯＵ Ｌｉａｎｇ－ｇｕａｎｇｅ，ＨＯＵ Ｌａｎ－ｇｏｎｇｇ，ＷＡＮＧ Ｄｏｎｇ ，ＣＡ０ Ｍｉｎａ’ １．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｓｐａｔｉａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｍｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｕｚｈｏｕ ２２１００８，Ｃｈｉｎａ ２．Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｔｏｕｒｉｓｍ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ｃｈｕｚｈｏｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｕｚｈｏｕ ２３９０００，Ｃｈｉｎａ ３．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００２３，Ｃｈｉｎａ ４．Ｊｉａｎｇｓｕ Ｃｅｎｔｅｒ ｆｏｒ ｏＣｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ ｉｎ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，Ｎａｎｉｉｎｇ ２１００２３，Ｃｈｉｎａ Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｍｉｎｅｒａｌ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆａｃｔｏｒ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｍｉｎｅｒａｌ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｓｏ ｔｏ ｅｘｐｌｏｒｅ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍｉｎｅｒａｌ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｃｕｒｖｅｓ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｉｎｅｒａｌｓ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅ ａｒｅ ｔｈｅ ｋｅｙｓ ｏｆ ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｍｉｎｅｒａｌ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ｂａｓｉｓ ｏｆ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｓｐｅｃ— ｔｒａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅｓ．Ｓｉｘ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ ｍｉｎｅｒａｌｓ ｗｅｒｅ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｂｙ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ ｔｏ ｇｅｔ ｔｈｅ ｒｅｆｌｅｃｔｉｖｉｔｙ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｃｕｒｖｅ ａｎｄ ｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｃｕｒｖｅ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅｓ，ａｎｄ ｔｈｅ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｖａｒｉｏｕｓ ｋｉｎｄｓ ｏｆ ｍｉｎｅｒａｌｓ ｕｎｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅｓ ｗｅｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ，ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｉｎｅｒａ１ ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅ ｗａｓ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ｅｘｐｌｏｒｅ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈｓ ｏｆ ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｍｉｎｅｒａｌ ｉｄｅｎｔｉｆｙ．Ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｃｕｒｖｅｓ ｏｆ ｖａｒｉｏｕｓ ｍｉｎｅｒａｌｓ ｈａｖｅ ａ ｌａｒｇｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｈａｎｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅ，ｂｕｔ ｃｈａｎｇｅ ｌａｗ ｉｓ ｎｏｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ．Ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｃｕｒｖｅ ｏｆ ｈｙｐｅｒｓｔｈｅｎｅ ｗｉｌｌ ｂｅ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅ，ａｎｄ ｔｈｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｃｕｒｖｅ ａｔ ａ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ ｒａｎｇｅ ｏｆ ａｎｔｉｇｏｒｉｔｅ，ｈｅｍａｔｉｔｅ，ｋａｏｌｉｎｉｔｅ ａｎｄ ｃｈｌｏｒｉｔｅ ｗｉｌｌ ｂｅ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅ，ａｎｄ ｔｈｅｒｅ ｉｓ ｎｏ ｄｉｒｅｃｔ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ ｏｌｉｖｉｎｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅ．Ｕｎｄｅｒ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｓｉｚｅ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｍｉｎ— ｅｒａｌ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｃｈａｎｇｅ ａ ｌｏｔ ｉｎ ｍｏｓｔ ｂａｎｄ ｒａｎｇｅ ａｎｄ ｉｔ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ｔｈｅ ｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ ｈｉｇｈ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｍｉｎｅｒａ１． Ａｎｔｉｇｏｒｉｔｅ，ｋａｏｌｉｎｉｔｅ ａｎｄ ｃｈｌｏｒｉｔｅ ａｌｌ ｈａｖｅ ｍｏｒｅ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ｐｅａｋｓ ｏｆ ｎａｒｒｏｗ ｗｉｄｔｈ ａｎｄ ｓｍａｌｌｅｒ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｏｔｈｅｒ ｍｉｎｅｒａｌｓ． Ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｃｕｒｖｅｓ ｏｆ ｈｅｍａｔｉｔｅ，ｏｌｉｖｉｎｅ ａｎｄ ｈｙｐｅｒｓｔｈｅｎｅ ａｒｅ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｓｍｏｏｔｈ，ａｎｄ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｔｈｅ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ ａｎｄ ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｐｅａｋｓ ｉｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｓｍａｌ１．Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ａｉｍｓ ａｔ ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ ｂａｓｉｃ ｄａｔａ ａｎｄ ｔｈｅｏｒｅｔｉｅａｌ ｓｕｐｐｏｒｔ ｆｏｒ ｍｉｎｅｒａｌ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｌｉｂｒａｒｙ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｉｎｅｒａｌ ｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｓｐｅｃｔｒａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｍｉｎｅｒａｌ；Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｓｉｚｅ；Ｆｉｒｓｔ ｏｒｄｅｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ＊Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ （Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｊａｎ．７，２０１４：ａｃｃｅｐｔｅｄ Ａｐｒ．９，２０１４）
