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    高光譜成像技術(shù)用于巖心數(shù)字化分析

    發(fā)布時間: 2020-08-26  點(diǎn)擊次數(shù): 2209次

     具有高空間和光譜分辨率的SisuSCS/ROCK高光譜成像工作站,代表了的高通量、非損傷多樣芯高光譜掃描分析技術(shù),可對巖礦樣芯、沉積物樣芯或其它地礦樣品進(jìn)行批量快速檢測,提供有*分析價值及應(yīng)用潛力的數(shù)字化數(shù)據(jù)。它在地礦勘查研究領(lǐng)域的出現(xiàn),預(yù)示著從鉆孔到沉積尺度的樣芯、巖屑、土壤和其他地礦樣品的定量礦物學(xué)研究和巖心樣本數(shù)據(jù)庫建設(shè),將發(fā)生一場技術(shù)革命。

    案例一、斑巖礦樣芯的礦物填圖和礦脈探測

    在地礦勘查工作中,快速的分析地質(zhì)樣品的表征并繪制斑巖脈的礦物填圖一直是亟待解決的難題。以往對樣芯的分析更多的依賴于地質(zhì)學(xué)家的觀察和化學(xué)分析,這種方法不僅耗時較長、得到的信息有限,而且常因觀察人員的主觀性判斷使結(jié)果出現(xiàn)偏差。而高光譜成像技術(shù)的出現(xiàn)及應(yīng)用,不僅能夠更的識別不同的礦物成分,還能快速繪制樣芯中各成分的空間分布。

    來自德國亥姆霍茲聯(lián)合會資源技術(shù)研究所的Laura Tusa等(Mineralization et al., 2019)研究人員,在羅馬尼亞的Bolcana地區(qū),使用SisuROCK樣芯分析設(shè)備搭配AisaFENIX VNIR-SWIR 高光譜傳感器采集了當(dāng)?shù)匕邘r礦樣芯的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類分析。為了更好的呈現(xiàn)礦脈的走向,研究人員根據(jù)光譜圖像中的曲線結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)分離,得到了如下礦脈分布圖。

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    圖1.1 DC1,DC2和DC3分別為三個樣芯。其中I為樣芯的RGB圖,

    II為基于高通量高光譜數(shù)據(jù)的礦物填圖,III為提取后的礦脈分布圖。

    為了驗(yàn)證高光譜成像(HSI)分類結(jié)果的有效性,科研人員同時使用了高分辨率掃描電子顯微鏡搭配礦相解離分析儀(SEM-MLA),得到分辨率更高的礦脈分布圖,并提取其特征與高光譜數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行比對,結(jié)果發(fā)現(xiàn)高光譜分析得到的礦脈走向與SEM-MLA結(jié)果偏差小于4.5o,其厚度準(zhǔn)確率平均值達(dá)到了81%。證明高光譜掃描技術(shù)可以可靠的實(shí)現(xiàn)更快速、無損且有效的礦物識別和填圖繪制,為完善地質(zhì)學(xué)家的樣芯分析提供了有效的工具。

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    圖1.2SEM-MLA和HSI分析結(jié)果對比圖。DC1,DC2和DC3分別為三個樣芯,其中I為SEM-MLA全分辨率礦物填圖,II為基于高光譜高通量數(shù)據(jù)的礦物填圖,III為SEM-MLA數(shù)字化提取特征后的礦脈分布圖,IV為基于HSI提取的礦脈分布圖

    案例二、基于機(jī)器學(xué)習(xí)框架和高光譜數(shù)據(jù)的礦物識別

    隨著高光譜成像技術(shù)被證明可以用于快速無損的礦物樣芯分析,如何提高光譜數(shù)據(jù)分析效率和分類精度成為了業(yè)界關(guān)注的新難題。來自德國亥姆霍茲聯(lián)合會資源技術(shù)研究所的Isabel Acosta等對此問題進(jìn)行嘗試并取得了新的突破(Cecilia et al., 2019)。

    研究人員一方面使用SisuROCK樣芯分析設(shè)備搭配AisaFENIX VNIR-SWIR 采集了巖心的高光譜圖像信息(HS),同時也使用了高分辨率掃描電子顯微鏡搭配礦相解離分析儀(SEM-MLA)獲取該巖心的礦物學(xué)數(shù)據(jù)。由于SEM-MLA礦物數(shù)據(jù)結(jié)果分辨率較高,高光譜數(shù)據(jù)每一小像元被觀察到實(shí)際飽含著多種礦物成分,因此需要通過評估每一小像元中的不同礦物的豐度來標(biāo)記該像元的分類。

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    圖2.1 分類標(biāo)記高光譜數(shù)據(jù)小像元的流程,(a)為MLA識別的礦物分布示意圖,每一格代表著高光譜數(shù)據(jù)小像元的面積 (b)為基于高光譜數(shù)據(jù)每一像元中主要成分標(biāo)記的礦物分類 (c)為各分類中的礦物成分豐度  (d)為Class2的光譜曲線,并標(biāo)記有不同礦物的特定吸收特征。

    完成標(biāo)記后,作者選擇使用隨機(jī)森林(RF)和支持向量機(jī)(SVM)兩種分類方法對已分類數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),并重新處理了MLA圖像以匹配高光譜數(shù)據(jù)的分辨率,據(jù)處理后的MLA圖像進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果的分類準(zhǔn)確度驗(yàn)證。通過五次取樣分析學(xué)習(xí)后,隨機(jī)森林法的整體分類準(zhǔn)確度達(dá)到了69.6%,支持向量機(jī)法的整體分類準(zhǔn)確度達(dá)到了73.9%。

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    圖2.2 基于隨機(jī)森林(RF)和支持向量機(jī)(SVM)的分類結(jié)果,右上為不同分類中的礦物種類和豐度。

    利用機(jī)器學(xué)習(xí)融合高光譜和MLA數(shù)據(jù)的方法進(jìn)一步證明了高光譜成像技術(shù)在礦探領(lǐng)域的應(yīng)用潛力,作者指出,未來需要通過更多的樣本測試,提升重采樣和配準(zhǔn)技術(shù),進(jìn)一步優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這將有可能大幅度提升基于高光譜成像技術(shù)的礦物填圖分類精度,將光譜成像技術(shù)在礦探領(lǐng)域從科學(xué)研究向工業(yè)化應(yīng)用推進(jìn)。

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