层状硅酸盐是火星表面含水矿物的主要存在形式之一, 也是比较火星不同沉积物和水蚀作用程度的指示矿物, 因此构建其识别模型对研究火星的地质演化极其重要。 短波红外和热红外谱段对矿物的基团、 离子光谱响应机理不同, 具有不同的识别优势, 然而国内外联合两者识别层状硅酸盐矿物则鲜有研究。 基于USGS光谱库数据, 面向火星探测器紧凑型侦查成像光谱仪(CRISM)和热辐射成像系统(THEMIS), 在层状硅酸盐的光谱响应机理研究基础之上, 分别构建短波红外识别模型与热红外模型, 进而结合短波红外和热红外谱段, 基于Fisher判别分析构建层状硅酸盐的综合识别模型。 交叉验证表明, 综合模型识别精度优于短波红外模型和热红外模型, 对90.6%的矿物样本正确识别, 有效提高了层状硅酸盐的识别精度。