美国地质调查局(USGS) 2020年12月正式发布了基于Landsat热红外光谱数据生产的2级地表温度产品(Landsat Collection 2 Level-2 surface temperature, LC2L2ST), 但目前还鲜有该地表温度产品的相关研究报道。 由于美国地质调查局已宣布自2022年开始将不提供除该产品之外的其他地表温度数据, 因此有必要对该产品进行适时的评估。 在同类遥感卫星产品中, MODIS地表温度产品的质量最被广大用户认可, 应用也最为广泛, 因此首次将Landsat新型热红外地表温度产品与MODIS地表温度产品进行交互对比, 以评估新产品与MODIS地表温度产品的一致性。 分别选取了我国的不同地区(福州、 太湖、 银川、 敦煌)作为试验区, 以20对同日过空的LC2L2ST与MODIS地表温度影像为数据源进行交互对比。 影像涵盖植被、 水体、 建筑、 荒漠等地物以及不同的季节。 在试验区影像上选取一系列均质样区(ROI), 通过各样区的地表温度均值散点进行拟合回归分析, 研究二者地表温度间的差异及定量关系, 并提出彼此转换的模型。 结果表明, Landsat地表温度新产品与MODIS地表温度产品具有很高的相关性, 4个试验区的决定系数(R2)皆大于0.98, 集成4个试验区的总R2也接近0.98; 但LC2L2ST比MODIS的地表温度平均高0.90 ℃(RMSE=2.29 ℃)。 分析发现, 二者地表温度数据间的差异与其在空间分辨率、 观测角度、 地物类型和季节的不同有关。 从不同地物和季节来看, LC2L2ST在晚秋和冬季略低于MODIS的地表温度, 而在夏季极端高温的城镇、 荒漠地区则明显高于MODIS的地表温度, 且偏差可近7 ℃。 总的看来, Landsat新型地表温度产品与MODIS同类产品的相关性显著, 但在夏季的城市和沙漠地区的差异较大, 因此, LC2L2ST新产品在夏季高温季节的适用性仍有待进一步基于地面实测温度的验证。 鉴于两种地表温度数据产品仍存在着一定差距, 因此二者如要协同使用, 需要进行转换。 本研究基于4个试验区的560个ROI样区构建了二者地表温度间的转换方程, 并通过验证发现, 经转换后的两数据差异性得到大幅缩小。 因此, 必要的数据转换有利于二者数据的协同使用, 可为长时间序列的地表温度变化监测提供连续的遥感数据。

朱溪钨矿床白钨矿化与矽卡岩化密切相关, 白钨矿多与石榴子石、 透辉石等矽卡岩矿物一起产出。 该研究对朱溪典型矽卡岩矿物如石榴子石、 透辉石、 符山石、 硅灰石、 阳起石等进行显微红外光谱测量和电子探针分析, 探究朱溪矽卡岩矿物的热红外光谱特征及其对成矿的指示意义, 并建立朱溪地区的矽卡岩矿物热红外光谱库。 结果表明, 朱溪钨矿床石榴子石主要为钙铝-钙铁榴石系列, 在800和920 cm-1附近存在一大一小两个吸收峰, 在880 cm-1附近存在特征吸收谷; 当石榴子石成分中钙铝榴石含量大于50%时, 石榴子石特征吸收谷位于880~900 cm-1, 当钙铝榴石含量小于50%时, 石榴子石吸收谷位于865~875 cm-1。 随着Al2O3含量增加, 其特征吸收谷向高波数方向移动, 钙铝榴石偏向高波数, 钙铁榴石偏向低波数; 辉石主要为透辉石-钙铁辉石系列, 在850~950 cm-1波数范围内存在诊断式、 呈阶梯状降低的吸收峰, 且在1 050 cm-1处存在吸收峰, 在1 000 cm-1存在微弱的双谷式吸收特征; 随着透辉石含量的减少, MgO含量减少, 透辉石吸收峰向低波数方向移动, 钙铁辉石的吸收峰相对于透辉石集中在低波数范围内, 与石榴子石的变化规律一致, 推测与Al、 Mg化学性质比Fe活泼有关。 符山石拥有850~950 cm-1范围内与透辉石类似形态的吸收峰, 区别在于符山石在800 cm-1左右还存在一吸收峰。 硅灰石在875, 1 000和1 060 cm-1附近存在一大两小三个吸收峰, 在980和1 040 cm-1附近存在两个特征吸收谷。 阳起石在750和900 cm-1附近存在一小一大两个吸收峰, 在770, 930和1 020 cm-1附近存在三个特征吸收谷。 朱溪矿床白钨矿与石榴子石、 透辉石关系最为密切, 主要沿石榴子石和透辉石边界呈脉状生长, 其热红外光谱可以作为寻找白钨矿的指示标志。 上述研究成果, 对深入分析和研究江西朱溪钨矿床的矿物学特征及成因环境, 以及探索利用热红外技术指导矽卡岩矿物分带与找矿勘查的可能性等具有理论和实际意义。

岩石定量遥感是矿产资源探测与地质环境监测的主要手段, 光谱解混是岩矿定量遥感的重要方法。 在实际应用中, 由于卫星对地观测受地形起伏的影响, 观测具有一定的角度, 导致所测发射率光谱产生变异。 但在目前的研究中, 解混所采用的矿物端元光谱, 是在实验室垂直试样表面观测得到的, 忽略了观测角度对发射率光谱的影响, 降低了光谱解混精度。 因此, 有必要将观测角度作为影响岩石光谱解混的因素, 研究其对光谱解混精度的影响。 首先, 将常见的石英、 正长石和斜长石矿物表面制作成一般粗糙度, 并设计0°~77°共9个观测角度实测发射率光谱, 分析观测角度对矿物热红外光谱特征的影响。 其次, 利用观测角度13°~77°的矿物端元, 构建相应角度虚拟岩石光谱, 并用0°的矿物端元光谱解混9个观测角度的岩石光谱, 分析观测角度对岩石热红外光谱解混的影响。 结果表明: (1）在0°~20°范围, 观测角度对光谱影响较弱, 从30°开始, 影响显著。 基本规律是: 随着角度的增加, 光谱吸收深度增加, 但各波段处的情况不尽相同。 CF特征在观测角度大于50°之后向短波方向移动明显; RF特征处的吸收谷在观测角度大于20°之后显著加深, 且谷底位置向短波方向移动; TF特征在观测角度大于40°之后发射率显著降低。 表明观测角度的变化, 会引起光谱特征的明显变化。 (2）在0°~20°范围内, 观测角度对光谱解混影响不明显, 解混误差小于5%; 当观测角度大于20°时, 观测角度对光谱解混有显著影响, 30°~77°解混误差均大于5%, 平均解混误差达到17.2%, 解混精度较低。 这表明, 在基于光谱解混方法进行岩石矿物组分定量反演时, 需要考虑观测角度的影响, 这对于提高反演精度、 准确确定岩石类型具有重要意义。

高光谱技术快速、 无损、 精确探测矿物, 能够清楚的反映矿物化学成分的改变。 石榴子石在热红外波段具有诊断性的三峰式特征。 反射峰波长与化学成分关系密切, 所以可以依据石榴子石在热红外波段的光谱特征开展其亚类分类研究。 钙铬榴石和锰铝榴石反射峰位置易于与其他亚类区分, 而铁铝榴石和镁铝榴石、 钙铁榴石和钙铝榴石的反射峰位置有较大重叠区域, 无法直接判别, 因此亟需一种基于热红外光谱的快速、 准确识别石榴子石亚类的分类方法。 基于热红外光谱库中85个不同类型的石榴子石样本数据获取其3个反射峰位置及波长差值信息, 利用非线性BP神经网络、 聚类分析以及多元线性判别分析3种方法开展石榴子石亚类识别实验, 并运用精确率、 召回率和F1值进行分类精度评价。 结果显示: BP神经网络算法分类的精确率、 召回率和F1值均能达到100%, 铁铝榴石和镁铝榴石、 钙铁榴石和钙铝榴石得到很好地区分; 聚类分析和多元线性判别分析分类的精确率、 召回率和F1值分别为86.1%、 80%和79.2%, 84.2%、 80%和79.5%, 这两种方法对反射峰重叠的铁铝榴石和镁铝榴石、 钙铁榴石和钙铝榴石分类效果不好, 因此BP神经网络更适合石榴子石亚类识别。 本研究利用BP神经网络强大的非线性自动映射能力, 找到了石榴子石热红外谱段反射峰位置与亚类类型之间复杂的映射关系, 证明了BP神经网络方法与热红外光谱特征结合使用的可行性与优越性, 为石榴子石亚类识别提供了快速有效的技术支撑, 同时为其他矿物的快速有效识别提供了良好的技术启示。

矿物化学成分的精确确定对矿产资源开发利用具有重要意义, 利用热红外光谱反演铁矿中SiO2含量弥补了传统方法耗时长等方面的不足。 然而铁矿的热红外光谱受表面粗糙度(roughness, Rq)等因素影响, 导致SiO2含量反演精度降低。 现有研究在没有考虑矿石表面粗糙度对成分反演影响的情况下, 利用热红外光谱数据对铁矿石中SiO2含量进行定量反演, 反演精度对精确圈定矿体范围及配矿难以提供有效帮助。 因此, 将粗糙度作为影响反演铁矿中SiO2含量的考虑因素, 研究对反演SiO2精度的影响。 以辽宁省的“鞍山式”铁矿为研究对象, 为满足热红外光谱观测要求, 将铁矿试样制备成直径6 cm、 厚度1 cm的圆柱形块体共14块, 按其SiO2含量多少形成序列。 每件试样正反两面制作成两个等级的粗糙度, 并利用Surtronic S128粗糙度仪观测表面粗糙度。 采用红外光谱辐射计Turbo FT观测试样热红外光谱发射率, 利用归一化指数(NDI)分析光谱指数与SiO2含量的相关性, 确定两个等级粗糙度试样SiO2含量的敏感波段分别位于8.12, 8.13和8.02, 8.03 μm处, 相关系数分别为0.947和0.972。 建立敏感波段与试样SiO2含量的定量反演模型, 分析粗糙度对反演SiO2含量的影响。 结果表明: (1)粗糙度Rq增加对RF(reststrahlen features)特征区域光谱发射率增加影响明显。 平均粗糙度Rq由1.05 μm增加到2.47 μm, 使得同一块试样粗糙面与光滑面发射率的最大差值为0.17(相对差42.9%)。 (2)相同等级粗糙度进行含量反演时, 反演误差小, 平均相对误差1.88%, 大部分试样的反演精度能够满足地质矿产行业标准的误差要求。 (3)实验结果较不考虑铁矿表面形态反演SiO2含量精度3.57%有较大提高, 相对提高精度为47.3%。 因此, 考虑粗糙度的影响对提高SiO2含量的反演精度, 实现铁矿的精确区划, 合理、 高效的开采铁矿资源具有重要意义。

利用FY-2G(风云二号G星)静止气象卫星中红外和热红外通道白天/夜晚数据进行我国陆地区域地表发射率的反演。采用欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的温湿度、臭氧等大气廓线数据,基于辐射传输模型MODTRAN进行遥感影像的大气校正;选用修正后的Minnaert双向反射分布函数计算中红外通道地表方向的半球反射率,基于与温度无关的热红外光谱指数(TISI),最终得到我国不同地表植被类型下白天和夜晚的地表发射率分布特征;然后选取MODIS地表发射率产品对我国陆地区域的影像进行地表发射率反演结果的验证,结果显示:白天和夜晚的地表发射率反演结果与MODIS现有地表发射率产品吻合得较好,白天热红外通道IR1、IR2地表发射率反演的绝对误差分别为-0.0057、-0.0068,均方根误差分别为0.0095、0.0103;夜晚的绝对误差分别为-0.0010、-0.0035,均方根误差分别为0.0094、0.0096。同时对同一天不同时刻的地表发射率反演结果进行分析,结果表明,夜间的地表发射率略低于白天。

基于可见光谱人脸识别技术的效率和精度受光照、姿态、遮挡、表情变化和照片欺诈等因素的影响较大,尤其是夜视环境下的人脸识别难题亟待解决。为此,提出了一种基于热红外光谱的人脸特征提取算法。对热红外人脸图像进行数据建模获取极大化数据模型,估计并调整混合模型参数到高斯混合模型;提取热红外高斯混合人脸图像的等温特征,实现热特征图像的重建;最后通过计算概率邻近指数来度量个体间的相似度,给出识别结果。UCHThermalFace数据库的实验结果表明:该方法应对夜视环境下的多姿态、特征变化、随机遮挡和眼部噪声样本具有较高的识别精度和稳健性,极大地提高了人脸识别系统夜视环境下的抗干扰能力。

干旱区土壤盐渍化已对生态环境构成严重威胁, 通过遥感技术对土壤盐分含量进行定量反演具有重要意义。 通过采集艾比湖流域的农田土壤和盐壳结晶, 在室内配制成不同含盐量梯度（盐分占盐土比重: 0.3%～30%）的土壤样品, 利用102F FTIR光谱仪测量土壤样品的热红外光谱, 并通过普朗克函数拟合得到土壤发射率数据。 土壤发射率光谱曲线特征: 不同含盐量土壤的发射率光谱曲线在形态和变化趋势上基本一致, 发射率随含盐量增加而增大; 盐分因子对Reststrahlen吸收特征有抑制作用, 随着含盐量的增加, Reststrahlen吸收特征会减弱。 通过发射率与含盐量相关性分析: 土壤热红外发射率与盐分含量呈正相关关系, 最大相关系数达到0.899, 对应的波段为9.21 μm; 8.2～10.5 μm是土壤盐分因子的最敏感波段。 通过一元线性回归、 多元逐步回归和偏最小二乘法建模分析比较, 偏最小二乘法效果最佳, 模型预测的R2达到0.958, RMSE为1.911%。 选择ASTER, Landsat8和HJ-1B卫星传感器的热红外波段, 进行发射率光谱模拟, 通过相关性分析: ASTER的B10, B11和B12波段属于热红外光谱对盐分因子的敏感波段, 与土壤含盐量相关性较高, 相关系数分别为0.706, 0.786和0.872。 采用多元线性回归法建立基于ASTER热红外波段的土壤含盐量预测模型, 模型预测的R2为0.833, RMSE为3.895%。 结果表明, 遥感传感器对土壤含盐量的预测能力, 取决于传感器的光谱波段对盐分因子的敏感程度, 通过卫星热红外遥感定量反演土壤含盐量是可行的, 为干旱区土壤盐渍化遥感监测提供了新的途径和参考。

基于月球样品反射光谱的月表矿物识别和成分反演能力受到月球环境的严重影响, 仅限于月球表面5％的成熟度较低的区域。 相比之下, 包含大量硅酸盐矿物的月球样品发射光谱不仅光谱特征明显, 而且受月表大气、 温差和真空等环境的影响较小, 是研究月表成分和物理特性的新途径。 因此, 对于嫦娥五号月球探测器采集的月球实地样品的发射光谱测量不仅可用于月表硅酸盐类矿物的成分分析, 而且可以作为遥感研究中可见光-近红外光谱的有效补充。 但是, 实验室发射光谱测量中最大的难题是寻找最佳的实验方法和仪器, 以便获得准确可靠的光谱数据。 研究以模拟月壤样品为测量对象, 分别在实验室大气、 氮气冷背景和模拟真空环境中, 利用TurboFT 102F和Bruker VERTEX 70V两种仪器, 设计和实施了傅里叶光谱法、 独立黑体法和反射率法三种发射率测量实验, 并利用误差传播定律和已有Apollo样品发射率光谱对实验获得的发射率光谱进行了精度分析与评定。 发现在异常复杂和困难的模拟月球真空测量环境构建完成之前, 密闭实验室环境中的反射率法发射率光谱特征最明显, 测量精度最高, 可以作为目前月球样品发射率光谱测量的最佳选择。 研究希望能为嫦娥五号采集的月球样品发射率光谱测量实验提供理论基础和技术参数。

研究表明, 岩石在加载过程中表面的红外辐射随应力发展而变化, 而辐射信息的有效提取与辐射背景存在密切关系。 通过理论分析不同实验环境对岩石受力热红外光谱变化影响, 开展了花岗岩在室内外环境下的受力热红外光谱观测实验, 分析了不同辐射背景下岩石红外辐射与应力的相关性以及由应力引发的辐射变化信息的强弱差异, 并对两种环境下岩石应力热红外探测的优势波段进行了对比分析。 结果表明, 辐射背景对岩石受力热红外光谱探测结果有重要影响, 室外环境因背景辐射较弱, 相同应力作用下的红外辐射变化更加显著, 与应力之间的相关程度更高, 优势波段区间更宽, 更加有利于岩石应力的热红外探测。 8.0~11.8 μm波段是利用热红外遥感监测地表花岗岩应力变化的优势波段。