| CONTENTS | 第7-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第1章 引言 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 AOTF成像光谱仪 | 第16-18页 |
| 1.2.2 月壤光谱数据获取的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.3 月表矿物含量反演方法研究现状 | 第19-21页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第21-22页 |
| 1.4 技术路线 | 第22-24页 |
| 第2章 混合矿物定量分析方法 | 第24-35页 |
| 2.1 成像光谱技术的物理基础 | 第24-25页 |
| 2.1.1 物质光谱的吸收机制 | 第24页 |
| 2.1.2 月球表面的岩矿类型及其光谱特征 | 第24-25页 |
| 2.2 多元线性回归方法 | 第25-26页 |
| 2.3 偏最小二乘回归方法 | 第26-29页 |
| 2.4 混合光谱线性分解方法 | 第29-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 模拟月壤光谱数据 | 第35-55页 |
| 3.1 模拟月壤实验样品 | 第35-38页 |
| 3.1.1 实验样品准备 | 第35-36页 |
| 3.1.2 实验仪器介绍 | 第36-38页 |
| 3.2 测量数据描述 | 第38-39页 |
| 3.3 模拟月壤光谱数据预处理 | 第39-53页 |
| 3.3.1 CMOS图像数据预处理 | 第39-44页 |
| 3.3.1.1 去除椒盐噪声 | 第40-42页 |
| 3.3.1.2 椒盐噪声去除效果对比 | 第42-44页 |
| 3.3.1.3 计算相对反射率 | 第44页 |
| 3.3.2 SWIR数据预处理 | 第44-45页 |
| 3.3.3 CMOS通道和SWIR通道重叠部分数据分析 | 第45-49页 |
| 3.3.4 矿物就位探测红外光谱仪和ASD光谱定性化对比分析 | 第49-51页 |
| 3.3.5 矿物就位探测红外光谱仪和ASD光谱定量化对比分析 | 第51-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 混合矿物定量化反演模型的建立 | 第55-65页 |
| 4.1 光谱特征参数 | 第55-56页 |
| 4.2 混合矿物光谱响应数据表示 | 第56-57页 |
| 4.3 混合矿物光谱特征参数提取 | 第57-60页 |
| 4.3.1 辉石光谱特征参数的提取 | 第57-58页 |
| 4.3.2 橄榄石的光谱特征参数的提取 | 第58-59页 |
| 4.3.3 斜长石的光谱特征参数的提取 | 第59-60页 |
| 4.3.4 钛铁矿光谱特征参数的提取 | 第60页 |
| 4.4 混合矿物反演模型的建立 | 第60-64页 |
| 4.4.1 多元线性回归模型 | 第61页 |
| 4.4.2 偏最小二乘回归模型 | 第61-62页 |
| 4.4.3 混合光谱线性分解模型 | 第62-64页 |
| 4.4.3.1 线性分解模型的建立 | 第62-63页 |
| 4.4.3.2 线性分解模型的求解 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 混合矿物定量化反演结果分析 | 第65-71页 |
| 5.1 多元线性回归模型的结果分析 | 第65-66页 |
| 5.2 偏最小二乘回归模型的应用分析 | 第66-68页 |
| 5.3 混合光谱线性分解模型的应用分析 | 第68-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附表 | 第79页 |
