高光谱检测是物质定性识别的重要手段, 光谱解混是高光谱分析识别的关键。 针对化合物或矿物混合光谱分析不准确的问题, 采用非负矩阵分解（NMF）盲源解混方法, 建立了一种基于加权NMF高光谱反射曲线的盲源解混分离方法, 用于矿物混合后高光谱的分解与识别。 假设混合光谱模型是多种组分光谱按比例组合的线性方程, 该算法以混合光谱与组分光谱基向量光谱角余弦值为初始权, 采用最小欧氏距离和重加权稀疏约束来建立组合条件从而促进解混矩阵的稀疏性, 开展方程的NMF约束迭代计算, 最终分解出矿物混合光谱的源光谱基向量和丰度矩阵。 选取化学纯的氧化铜和氧化亚铜、 碱式碳酸铜和氢氧化铜、 孔雀石和蓝铜矿三类混合物的高光谱曲线为试验对象, 经过均值化和白化等数据预处理后, 进行基于加权NMF高光谱反射曲线的盲源解混试验, 并以解混性能指数、 光谱均方根误差和光谱角距离为评价指标分析算法的解混效果。 结果表明, NMF解混方法的盲源解混效果十分明显, 在未知混合光谱先验条件基础上, 可以准确分离出源光谱特征, 样本分离精度均小于0.15。 解混后光谱与源光谱的曲线整体变化趋势相同, 保持了源光谱相似的吸收位置和吸收峰, 但是对应吸收位置存在微小偏移, 解混后光谱与源光谱在反射率数值上存在明显的差异。 对混合光谱数据加入5%～15%的高斯噪声后, 再进行基于加权NMF解混处理。 发现混合光谱解混分离的精度随着噪声增大只有微小减小, 解混后光谱角距离以及均方根误差并未发生明显的变化, 说明NMF解混算法具有较好抗噪性能, 对实测非纯物质光谱解混具有一定适用性, 可以作为矿物混合后组分识别与分离鉴定的基础方法。

铁矿是全球储量最高的金属矿产之一。 全铁含量是评价铁矿石、 铁矿粉品质的重要指标, 在铁矿开采、 矿石精选、 矿粉冶炼等生产环节中有特殊意义。 传统的铁矿粉全铁含量化学分析方法存在耗时久、 操作复杂、 污染严重等缺点, 因此, 探寻一种快速、 有效、 无污染的检测方法越来越成为矿山环境的研究热点。 高光谱技术具有光谱分辨率高、 曲线连续、 无损伤、 无污染、 可对物质特征或成分进行精确探测等特点。 使用铁矿粉高光谱数据, 通过建立用于光谱特征筛选的光谱特征重要性评分(SFIM)指标, 并结合随机森林回归(RFR)方法构建铁矿粉全铁含量预测的SFIM-RFR模型。 以河北省阳原县三义庄铁矿为研究区, 于2018年11月与2019年3月在研究区收集铁精粉、 铁尾砂原料, 分别制作第一批次的训练组和验证组铁矿粉试样以及第二批次的二次验证组铁矿粉试样, 并使用ASD Field Spec4型光谱仪测量试样的光谱反射率; 然后使用第一批次的训练组光谱数据训练SFIM-RFR模型, 对第一批次的验证组样本的全铁含量进行预测, 同时采用常规RFR、 线性回归(LR)预测模型来对比分析铁矿粉样本全铁含量预测结果; 最后使用二次验证组光谱数据检验多模型鲁棒性。 结果表明: SFIM-RFR, RFR和LR模型全铁含量预测结果与2018年11月采集的验证组样本全铁含量真实值的确定系数(R-Square)分别为0.991 8, 0.988 4和0.898 7, 均方根误差(RMSE)分别为0.016 9, 0.020 1和0.059 6, 多模型预测效果总体较好, SFIM-RFR模型预测结果误差最小, 说明了SFIM-RFR模型用于预测铁矿粉中全铁含量的可行性和有效性, 且SFIM-RFR模型预测效果优于常规的预测模型; SFIM-RFR, RFR和LR模型全铁含量预测结果与2019年3月采集的二次验证组样本全铁含量真实值的R-square分别为0.976 8, 0.974 5和0.914 0, RMSE分别为0.034 6, 0.036 2和0.071 9, 证明了SFIM-RFR模型的预测效果较为理想且鲁棒性很强。