Спектрорадиометрия для дистанционного зондирования Земли и планет

	Портал
	Портал наук о Земле
	Соответствующие дисциплины
	Геология
	Дистанционное зондирование
	Сопутствующая информация
	Спектрорадиометр
	Спектроскопия
	Радиометрия

Спектрорадиометрия — это метод дистанционного зондирования Земли и планет , который использует поведение света , в частности, то, как световая энергия отражается , излучается и рассеивается веществами, для изучения их свойств в электромагнитном (световом) спектре и их идентификации или различения. ^{[ 1 ]} Взаимодействие между световым излучением и поверхностью данного материала определяет способ отражения излучения обратно в детектор, т. е. в спектрорадиометр . ^{[ 2 ]} Сочетая элементы спектроскопии и радиометрии , спектрорадиометрия осуществляет точные измерения электромагнитного излучения и связанных с ним параметров в различных диапазонах длин волн . ^{[ 3 ]} Этот метод лежит в основе мульти- и гиперспектральной визуализации и спектроскопии отражения , обычно применяемых во многих геонаучных дисциплинах, которые оценивают спектральные свойства, демонстрируемые различными материалами, обнаруженными на Земле и планетарных телах. ^{[ 4 ]}

Спектральные свойства, такие как яркость и отражательная способность, варьируются в зависимости от минералогического состава и кристаллической структуры данного материала. ^{[ 1 ]} Этому изменению способствует присутствие в материале спектрально активных компонентов, таких как металлов оксиды и глинистые минералы , которые обусловливают уникальные характеристики поглощения . При измерениях с помощью спектрорадиометра эти особенности поглощения можно определить количественно как характерные полосы поглощения в спектрах отражения . Особая форма полос, возникающих на разных длинах волн , позволяет идентифицировать минералы и облегчает литологическую интерпретацию. ^{[ 3 ]}

Обычно спектрорадиометрия применяется к следующим участкам длин волн спектра электромагнитного (светового) : ^{[ 2 ]}

Ультрафиолет (УФ) : 1–400 нм
Видимый ближний инфракрасный диапазон (VNIR) : 400–750 нм
Коротковолновое инфракрасное излучение (SWIR) : 750–2500 нм
Средний инфракрасный диапазон (MIR) : 2500–5000 нм
Тепловое инфракрасное излучение (TIR) : 7500–15 000 нм

Сегодня большинство геологических применений спектрорадиометрии сосредоточено в видимом, ближнем инфракрасном и коротковолновом инфракрасном диапазонах длин волн. ^{[ 5 ]} Спектрорадиометрия предлагает простой, неразрушающий, быстрый и эффективный подход, который дополняет традиционные и сложные геохимические методы для характеристики минеральных комплексов и текстур горных пород . Тем самым это облегчает изучение геологических процессов, разведку природных ресурсов и реконструкцию прошлого окружающей среды и климата . ^{[ 3 ]}^{[ 5 ]} Его применение распространяется не только на Землю, но и на внеземные планеты , расширяя наше понимание геологических процессов за пределами нашей собственной планеты. ^{[ 6 ]}

Как работает спектрорадиометрия

В спектрорадиометрии спектральные особенности можно распознать и количественно оценить, используя спектры, содержащие различные параметры, измеренные спектрорадиометрами . ^{[ 2 ]} Наиболее широко используемым спектральным параметром в спектрорадиометрии для приложений в науках о Земле является коэффициент отражения . ^{[ 2 ]}^{[ 7 ]}

На практике спектрорадиометрия может быть визуализирующей и невизуализирующей . Визуальная спектрорадиометрия фиксирует спектральные данные из определенной области или сцены, создавая двумерное изображение с записанной спектральной информацией, посвященной каждому пикселю . ^{[ 6 ]} Спектрорадиометрия без визуализации , напротив, измеряет спектральные данные из одной точки или небольшой сфокусированной области, предоставляя более подробную информацию о спектральных свойствах конкретного материала. ^{[ 6 ]}

Экспериментальная установка

Экспериментальная установка для визуализационной спектрорадиометрии проста, поскольку обработка изображений может проводиться с помощью компьютерного программного обеспечения, чтобы показать спектральные параметры для анализа, такие как коэффициент отражения и яркость . ^{[ 6 ]} Большинство изображений находятся в свободном доступе по всему миру, широко используются различными учреждениями и имеют обширный пространственный охват. ^{[ 8 ]} Значения спектральных параметров, таких как отражения, затем можно напрямую извлечь из всех пикселей изображения коэффициент , агрегировать и усреднить для получения кривой отражения для спектрального анализа. ^{[ 6 ]}^{[ 8 ]}

Что касается спектрорадиометрии без визуализации , сбор и отбор данных обычно проводятся путем прямого сканирования спектрорадиометрами в лаборатории или в полевых условиях . ^{[ 5 ]} Чтобы обеспечить точность данных, важно проводить эксперимент в стабильной и контролируемой среде. Например, большинство методов лабораторного сканирования выполняются в темноте, чтобы свести к минимуму окружающий свет и рассеяние , тогда как сканирование в полевых условиях обычно проводится с помощью контактного сканирующего датчика, так что измерения проводятся в прямом контакте с поверхностью образца, вдали от внешних источников света . и в локализованной обстановке. ^{[ 9 ]}^{[ 10 ]} В обоих сценариях спектрорадиометры часто калибруются с использованием белой панели диффузионного отражения , которая обеспечивает эталонное значение отражения (99%) для поддержания точности эксперимента. ^{[ 5 ]}^{[ 10 ]} Во время спектральных измерений они излучают однородное освещение прямо на поверхность образца. Полученные спектральные данные затем будут представлены через цифровое программное обеспечение, связанное со спектрорадиометрами . ^{[ 2 ]}

Анализ спектральных особенностей

Отражательная способность проявляется в виде отдельных полос поглощения, охватывающих электромагнитные спектры , которые изменяются в зависимости от минералогии и химического состава . ^{[ 5 ]}^{[ 11 ]} Спектры отражения, полученные непосредственно со спектрорадиометров без обработки данных, известны как необработанные спектры отражения. Хотя некоторые заметные закономерности поглощения могут быть идентифицированы, они подвержены влиянию общих тенденций спектра , а такие особенности, как амплитуды и величины, могут ввести в заблуждение интерпретации в таких обстоятельствах. ^{[ 12 ]}

Чтобы облегчить анализ данных, необработанные спектры отражения обычно нормализуются , чтобы обеспечить лучшую визуализацию и количественную оценку тенденций и закономерностей спектральных параметров. Обычно это делается с помощью статистических методов, включая устранение тренда и континуума удаление . ^{[ 12 ]}^{[ 13 ]}^{[ 14 ]}

1. Удаление тренда:

Удаление компонентов тренда, присутствующих в необработанных спектрах отражения , для получения спектров без трендов (обычно сглаженных), раскрывающих истинные формы, закономерности и распределение особенностей поглощения . ^{[ 5 ]}

2. континуума Удаление (преобразование выпуклой оболочки ):

Удаление общей формы, изменений уровня и наклонов , вызванных другими материалами, в необработанных спектрах отражения (обозначенных как непрерывные линии) для получения спектров с удаленным непрерывным спектром , что позволяет эффективно сравнивать отдельные характеристики поглощения под общей базовой линией. ^{[ 13 ]}^{[ 14 ]}

По нормализованным спектрам можно точно идентифицировать, проанализировать и сравнить спектральные особенности различных материалов. Спектрограммы также можно создавать с использованием нормализованных спектров для дальнейшего улучшения визуализации. ^{[ 6 ]} Характеристики можно охарактеризовать с помощью геометрических параметров, описывающих форму и внешний вид определенного спектра отражения : ^{[ 5 ]}^{[ 14 ]}

Позиция (P) : Положение полосы поглощения в определенном интервале длин волн .
Глубина (D) : Глубина полосы поглощения (значение поглощения) в определенном интервале длин волн .
Ширина (Вт) : Ширина полосы поглощения в определенном интервале длин волн .
Полная ширина на половине максимума (F) : Ширина воображаемой горизонтальной линии, расположенной на половине максимальной силы поглощения конкретной полосы поглощения .
Асимметрия (AS) : Асимметрия формы относительно полосы поглощения . Количественно это можно определить по соотношению ширины слева и справа по отношению к половине максимума. Следовательно, значение AS 1,0 будет представлять собой симметричную полосу поглощения , тогда как AS < 1,0 и AS > 1,0 будут указывать на лево- и правостороннюю асимметрию .

За исследованием спектральных особенностей часто следует построение спектральных индексов для характеристики конкретных минералов , т. е. параметризация. Индексы основаны на уникальных спектральных свойствах материалов, таких как положение и глубина полос поглощения . ^{[ 5 ]}^{[ 16 ]} Аналогичным примером таких индексов является Нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI). ^{[ 7 ]}

Идентификация минералов

Минералы идентифицируются с помощью спектрорадиометрии путем изучения их спектральной реакции на входящее излучение , такой как яркость и отражательная способность , на разных длинах волн . В частности, полосы поглощения, наблюдаемые в спектрах отражения, могут быть уникальными для разных минералов , что позволяет различать друг друга. ^{[ 8 ]} Эти особенности поглощения возникают в результате различных электронных и колебательных процессов, связанных с энергией, молекулярными компонентами и внутренней структурой минералов. Электронные процессы в минералах включают заряда перенос кристаллического поля , эффекты ( электроны достигают более высоких энергетических состояний ), зоны проводимости и центры окраски, тогда как колебательные процессы в минералах включают растяжение , изгиб и вращение , на которые влияют функциональные группы , присутствующие в минералах. . ^{[ 3 ]}^{[ 17 ]}

Например, водосодержащие минералы обычно обладают характерными особенностями поглощения , указывающими на наличие гидроксильных групп (-OH) и молекулярной воды (H ₂ O), которые включают в себя асимметричные поглощения особенности из-за обертонов вблизи 1400 нм (AS ₁₄₀₀ ), а также в виде пиков поглощения около 1900 (D ₁₉₀₀ ) и 2200 нм (D ₂₂₀₀ ). ^{[ 15 ]} При более высоком содержании молекулярной воды особенность AS ₁₄₀₀ становится более асимметричной, поглощение вблизи 2200 нм усиливается, а поглощение вблизи 1900 нм ослабляется. ^{[ 15 ]} Следовательно, особенность асимметричного поглощения (AS ₁₄₀₀ ) вместе с соотношением глубин поглощения вблизи 2200 и 1900 нм (D ₂₂₀₀ /D ₁₉₀₀ ) используются в качестве параметра для количественного определения содержания воды . ^{[ 18 ]}^{[ 19 ]}

Однако на практике некоторые минералы могут проявлять характеристики поглощения , совпадающие с таковыми у воды в аналогичных длин волн . интервалах ^{[ 18 ]} Потенциально это может привести к перекрытию или маскировке особенностей поглощения , связанных с исходными минералами. Такие ситуации могут возникнуть во время полевого сканирования или при работе с влажными пробами, что приводит к путанице при идентификации минералов. ^{[ 13 ]}^{[ 18 ]} Следовательно, чтобы свести к минимуму такое вмешательство, необходима сушка образцов перед спектральным сканированием для идентификации минералов. Процесс сушки следует проводить при температуре 105 °С и ниже, обеспечивающей удаление адсорбированной воды без нарушения внутренней структуры минералов. ^{[ 18 ]}^{[ 20 ]}

Учитывая возможности идентификации спектрорадиометрии для различных минералов и горных пород , решающее значение имеют обширные базы данных, содержащие спектральные характеристики. Такие базы данных служат ценными ресурсами, которые способствуют улучшению нашего понимания и характеристики материалов Земли . ^{[ 10 ]} Примечательно, что библиотека спектров Геологической службы США (USGS) и библиотека спектров ECOSTRESS представляют собой современные примеры таких баз данных. ^{[ 16 ]}^{[ 15 ]}^{[ 21 ]} Библиотека спектров Геологической службы США предоставляет коллекцию спектров отражения породообразующих минералов и других земных материалов в диапазоне от ультрафиолетового (350 нм) до коротковолнового инфракрасного (SWIR) диапазона (2500 нм). ^{[ 15 ]}^{[ 22 ]} Аналогично, спектральная библиотека ECOSTRESS объединяет спектральные данные из нескольких спектральных библиотек, объединяя информацию о минералах и горных породах в стандартизированный формат данных. ^{[ 16 ]} Эти спектральные библиотеки служат важным справочным материалом для текущих исследований в области спектрорадиометрии, обеспечивая прочную основу для анализа и интерпретации данных.

Геоморфология и картографирование поверхности

Геоморфология — это изучение геологических процессов, происходящих на поверхности Земли, которые впоследствии формируют различные виды рельефа . ^{[ 8 ]} поверхности Картирование — это распространенный подход к пониманию этих процессов и их эффектов, который можно выполнить с помощью спектрорадиометрии. ^{[ 21 ]} Химическое выветривание является одним из доминирующих процессов, контролирующих морфологию поверхности Земли, в результате которого на поверхности частиц образуются , оксиды железа а также глинистые минералы , образующиеся в результате гидротермальных изменений и разложения полевых шпатов в поверхностных почвах и телах гранитных горных пород. ^{[ 17 ]}^{[ 20 ]} Эти минералы чувствительны к спектральным параметрам, таким как яркость и отражательная способность , и демонстрируют характерные особенности поглощения в спектрах отражения , что облегчает диагностику и определение состояний выветривания. ^{[ 8 ]}^{[ 19 ]}^{[ 23 ]}

(1) Глинистые минералы ( филлосиликаты ) ^{[ 16 ]}^{[ 17 ]}^{[ 18 ]}

Иллит : узкие пики поглощения при 1400, 1900, 2200 и 2300 нм.
Хлорит : тройное поглощение при длине волны 2300 нм.
Вермикулит : пары узких пиков поглощения, расположенных при 1400 и 1900 нм; особенности слабого поглощения присутствуют вблизи 2200 и 2300 нм.
Смектит : сильные и резкие характеристики поглощения при 1400, 1900 и 2200 нм; Пики при 1400 и 1900 нм имеют признаки слабого поглощения, прикрепленные к их правым сторонам.
Каолинит : Дублетные пики поглощения около 1400 и 2200 нм.

Генезис глинистых минералов происходит в прогрессивной последовательности, начиная с иллита и хлорита , затем вермикулита , смектита и, наконец, образуя каолинит . Каолинит , являющийся конечным продуктом глинистых минералов , представляет собой наиболее продвинутую стадию выветривания .

(2) Оксиды железа ^{[ 5 ]}^{[ 12 ]}

Гематит : Широкие характеристики поглощения около 500 и 920 нм.
Гетит : Широкие характеристики поглощения около 500, 700 и 920 нм.

На основании вышеизложенного выделяют три группы характерных спектральных параметров, которые могут служить индикаторами состояний выветривания . ^{[ 5 ]}

Первая группа параметров касается особенностей поглощения на длинах волн 500, 700 и 920 нм, обусловленных компонентами трехвалентного железа. Пики, расположенные при 920 нм (P ₉₂₀ ), и соотношение глубин поглощения около 500 и 700 нм (D ₇₀₀ /D ₅₀₀ ) обратно пропорциональны концентрации гематита , поэтому меньшие значения будут означать более высокую степень выветривания . ^{[ 5 ]}^{[ 12 ]}

Вторая группа параметров связана с гидроксильной группой (-ОН) и водой (H ₂ O). Более сильные характеристики поглощения около 1400 нм (AS ₁₄₀₀ ) и большее соотношение между поглощениями около 2200 и 1900 нм (D ₂₂₀₀ /D ₁₉₀₀ ) отражают более высокое содержание молекулярной воды, следовательно, большее изменение и выветривание . ^{[ 18 ]}^{[ 19 ]}

Третья группа параметров касается эффектов поглощения, вносимых связями Al-OH в глинистых минералах, включая иллит и каолинит , расположенный вблизи 2200 нм. ^{[ 16 ]} Эти полосы поглощения становятся более асимметричными (AS ₂₂₀₀ > 1, демонстрируя левостороннюю асимметрию) с увеличением содержания каолинита в результате трансформации из иллита, что подразумевает большую степень изменения минералов , степень гидролиза и разложения силиката, что служит сигналами, указывающими на более высокую степень изменения минералов, степень гидролиза и силиката разложение . продвинутые стадии выветривания . ^{[ 14 ]}^{[ 17 ]}

Определение вышеуказанных спектральных параметров позволит количественно оценить скорость выветривания , тем самым обеспечивая влияние на палеоклиматические условия. ^{[ 5 ]} Применение спектрорадиометрии в геоморфологических исследованиях открывает возможности для быстрого картирования выветрелых обнажений и изучения выветривания кинетики и палеоклимата, особенно в отдаленных и труднодоступных регионах. ^{[ 20 ]}^{[ 21 ]}

Геохронология

Геохронология – это изучение возраста и времени геологических событий , произошедших на протяжении всей истории Земли . Было разработано множество различных геохронологических методов, использующих в качестве косвенных показателей различные материалы Земли и геологические процессы. Среди этих методов спектрорадиометрия недавно стала ценным инструментом в методах датирования , особенно в тефрохронологии и приложениях для датирования поверхности . ^{[ 24 ]}^{[ 25 ]}

Тефрохронология

Тефрохронология относится к определению возраста осадочных толщ с использованием тефры , то есть вулканического пепла и обломков. Они служат жизнеспособными хронологическими маркерами и точно датируются благодаря их мгновенному осаждению на обширных территориях. ^{[ 24 ]}^{[ 25 ]} Пепел ), которые очень чувствительны к спектральным параметрам , обычно имеет высокую чистоту и состоит из силикатов (таких как кварц ) и слоистых силикатов (таких как каолинит , серпентин поэтому демонстрируют характерные спектральные особенности по сравнению с фоновыми отложениями . ^{[ 25 ]}^{[ 26 ]} Вулканический пепел с высоким содержанием кремнезема , известный как кислый пепел, выделяется на фоне фоновых отложений благодаря своим высоким значениям альбедо и отражательной способности. ^{[ 10 ]} Напротив, мафические пеплы с низким содержанием кремнезема обладают более низким коэффициентом отражения из -за своей чистоты по сравнению со смешанными составами фоновых отложений . ^{[ 24 ]} Кроме того, слоистые силикатные минералы в вулканическом пепле демонстрируют сильные характеристики поглощения в области 2200 нм, что объясняется растяжением гидроксильных групп (связей -ОН) с алюминием . ^{[ 10 ]}^{[ 20 ]} Следовательно, эти спектральные признаки позволяют обнаруживать и отличать вулканический пепел от других отложений . Визуализирующая спектрорадиометрия может использоваться для картирования отложений вулканического пепла в региональном масштабе , а также для каротажа керна . ^{[ 25 ]}^{[ 27 ]} Между тем, без визуализации спектрорадиометрия в сочетании с полевым сканированием и отбором проб подходит для локализованных приложений, обеспечивая возрастные последствия и ограничения для стратиграфических единиц. ^{[ 24 ]}

Поверхностное датирование

Поверхностное датирование — это измерение относительного возраста отложений отложений на поверхности Земли. Этого можно достичь, используя состояния выветривания в качестве индикаторов, исходя из того принципа, что отложения с более высокой степенью выветривания подвергаются воздействию в течение более длительного периода времени. ^{[ 8 ]} Интенсивность выветривания тесно связана с концентрацией вторичных оксидов железа и глинистых минералов, присутствующих в отложениях. Их можно идентифицировать и измерить по специфическим характеристикам поглощения вблизи 1400, 1900 и 2200 нм, устанавливая таким образом связь между возрастом и отражательной способностью . ^{[ 16 ]}^{[ 8 ]} Используя мульти- , гиперспектральные и тепловизионные изображения , можно прогнозировать и картировать возраст поверхностей региональных отложений отложений, таких как аллювиальные конусы . ^{[ 23 ]}

В совокупности спектрорадиометрия обеспечивает новый подход к оценке возраста отложений в качестве дополнения к традиционному геохимическому анализу. Развитие этого метода может расширить модели возраста поверхности, чтобы охватить отдаленные регионы, улучшая понимание региональной геологической истории . ^{[ 8 ]}^{[ 23 ]}

Ресурсы Земли

Ресурсы Земли – это природные материалы и вещества, которые могут быть извлечены из Земли и использованы людьми для различных целей. Типичные примеры включают полезные ископаемые и ископаемое топливо . Спектрорадиометрия с ее способностью идентифицировать земные материалы путем улавливания их характерных спектральных сигналов имеет значительный потенциал в изучении и прогнозировании присутствия рудных месторождений и резервуаров углеводородов . ^{[ 28 ]} Земли Важно отметить, что его применимость к недоступным областям еще больше расширяет его полезность при оценке и исследовании ценных ресурсов . ^{[ 3 ]}

Разведка руды

Спектрорадиометрия широко используется для идентификации и прогнозирования рудных месторождений, связанных с гидротермальными системами. Гидротермально измененные месторождения , известные как эпигенетические месторождения, подвергаются множественным химическим изменениям , вызванным взаимодействием между гидротермальными жидкостями и окружающими горными породами. ^{[ 3 ]} Эти процессы изменения часто связаны с вулканической и геотермальной деятельностью, когда горячие гидротермальные жидкости проникают через трещины в ранее существовавших вмещающих породах, что приводит к отложению ценных металлических руд, таких как золото и медь . ^{[ 3 ]}^{[ 29 ]} Глинистые минералы обычно образуются в этих месторождениях как продукты изменений , и их присутствие можно обнаружить с помощью спектрорадиометрии. Иллит , например, обычно наблюдается вблизи гидротермальных рудных тел. ^{[ 28 ]}^{[ 29 ]} Более высокие концентрации иллита могут указывать на области, способствующие осаждению руды , а спектральные характеристики иллита , включая сильные особенности поглощения вблизи 1400, 1900 и 2200 нм (D ₁₄₀₀ , D ₁₉₀₀ , D ₂₂₀₀ ) в спектрах длин волн , могут быть использованы для выявлять и отслеживать рудных флюидов пути и отложения . ^{[ 28 ]}^{[ 29 ]}

Залежи редкоземельных элементов (РЗЭ) в реголите также можно идентифицировать и локализовать с помощью спектрорадиометрии. Эти месторождения условно расположены в сильно разложившихся телах гранитных пород. ^{[ 9 ]}^{[ 30 ]} Интенсивные процессы выветривания , происходящие в гранитных породах, приводят к денудации и выщелачиванию основных элементов оксидов , оставляя после себя сильно разложившийся реголит . ^{[ 9 ]}^{[ 30 ]} В выветривания процессе глинистые минералы , такие как каолинит и галлуазит образуются в качестве продуктов изменений , которые обладают сильным сродством к адсорбции РЗЭ , что приводит к их обогащению в реголите. ^{[ 13 ]}^{[ 31 ]} Одним из конкретных РЗЭ , представляющих интерес, является неодим (Nd), который имеет широкое применение в промышленности. ^{[ 13 ]} Nd демонстрирует отличительные спектральные особенности в спектроскопии отражения , которые можно использовать для его обнаружения и идентификации, с центрами около 740, 800 и 865 нм (D ₇₄₀ , D ₈₀₀ , D ₈₆₅ ) в спектрах длин волн. ^{[ 13 ]}^{[ 32 ]} Используя эти спектральные характеристики в сочетании с геохимическими интерпретациями и машинным обучением идентификации и картированию обогащенных Nd областей реголита, , можно способствовать , что может иметь значение для потенциальной минерализации РЗЭ и соответствующих рудных тел. ^{[ 31 ]}^{[ 32 ]}

Разведка углеводородов

Большинство залежей углеводородов расположены глубоко под землей, но об их присутствии можно судить по поверхностным проявлениям, включая микропросачивания . ^{[ 3 ]} Микропросачивание происходит, когда углеводородные соединения, такие как нефть и газ, высвобождаются из небольших трещин и трещин либо непосредственно на поверхность земли, либо косвенно в результате воздействия летучих углеводородов на растения и растительность . ^{[ 3 ]} Хотя микропросачивания часто не различимы визуально, их можно обнаружить с помощью гиперспектральной визуализации и спектроскопии отражения . Аналогичным образом, тот же подход можно использовать для идентификации угольных пластов по связанным с ними угленосным породам на основе уникальных спектральных отпечатков, оставляемых углеводородами , которые охватывают диапазон инфракрасных волн. ^{[ 33 ]} Некоторые из характерных спектральных особенностей молекул углеводородов следующие: ^{[ 33 ]}

OH и Связи CH : Особенности поглощения около 1400 нм.
Ароматические группы: Особенности поглощения вблизи 3280, 5250, 6200, 11000, 14000 нм.
Алифатические группы: широкие характеристики поглощения в диапазоне 1600–1800 нм, 2300–2350 нм и 3400–3500 нм, сопровождаемые еще одним поглощением около 6800 нм.
Содержание влаги : Характеристики поглощения вблизи 1900 и 2940 нм.

спектральные свойства углеводородов С помощью спектрорадиометрии можно легко обнаружить и проанализировать , что облегчает картографирование и разведку таких энергетических ресурсов . ^{[ 3 ]}

Планетарная геология

Изучение планетарной геологии изучает геологию планет Земли помимо астероидов , а также лун , небесных и других тел . Планеты земной группы завоевали популярность среди современных научных исследований, поскольку они дают представление об эволюции планет и демонстрируют потенциал внеземной жизни в Солнечной системе . ^{[ 34 ]} Спектрорадиометрия, с ее способностью характеризовать поверхностный состав и изучать геологию этих небесных тел , считается ключевым методом в планетологии . ^{[ 35 ]}

В последние годы огромные усилия прилагаются к исследованию Марса , особенно его геологии , что помогает разгадать эволюционную историю планеты, понять прошлые и текущие события, происходящие на планете, а также дать представление о ее обитаемости для исследования человеком. ^{[ 34 ]}

Марс

Минералы на Марсе в основном основные , сопровождаемые значительным количеством глины . ^{[ 36 ]}^{[ 37 ]} Каждый из этих минералов встречается в разных регионах Марса и обнаруживается спектрорадиометрами по характерным особенностям поглощения в спектрах отражения . ^{[ 36 ]}

(1) Льды ^{[ 36 ]}

Льды, состоящие из воды и углекислого газа, обычно встречаются в северных и южных постоянных полярных шапках Марса. Они также существуют в виде сезонных заморозков и облаков .

Кристаллический _{H 2} O лед : Широкие характеристики поглощения около 1500 нм.
Лед CO ₂ : Узкие характеристики поглощения около 1435 нм, с незначительными пиками поглощения около 2280 нм.

(2) Основные силикаты ^{[ 36 ]}^{[ 38 ]}

Оливин : Широкие характеристики поглощения с центром около 1000 нм. Характеристики становятся глубже и шире с увеличением содержания железа .
Пироксен : Широкие характеристики поглощения вблизи 1000 и 2000 нм. Большинство пироксенов на Марсе обеднены кальцием ( дунит , пироксенит ), что несколько смещает особенности поглощения в сторону более коротких волн.
Плагиоклаз : Широкие характеристики поглощения с центром около 1300 нм, учитывая замещение ионов железа и кальция .

Основные силикаты корок составляли состав базальтовых . Марса В марсианских долинах и кратерах такие минералы часто встречаются в сочетании с отложениями гидратированного кремнезема , образовавшимися в результате изменений .

(3) Оксиды железа ^{[ 34 ]}^{[ 36 ]}

Оксиды железа (в основном гематит ) участвуют в составе большинства поверхностных почв и пыли на Марсе, что оказывает влияние на марсианские поверхностные процессы .

Гематит : Широкие характеристики поглощения около 500 и 920 нм.

(4) Глинистые минералы ( филлосиликаты ) ^{[ 35 ]}^{[ 36 ]}

железо и магний содержащие Глинистые минералы, , широко распространены на Марсе. Типичными примерами являются следующие:

Тальк : Узкие характеристики поглощения при 1400 нм, сильные полосы поглощения вблизи 2310 и 2390 нм.
Пренит : Характеристики поглощения около 1480 и 2350 нм.
Серпентин : широкие пики поглощения с центром около 1390, 2320 и 2510 нм, со слабой полосой поглощения около 2100 нм.

Алюминийсодержащие встречаются глины и на Марсе. Их спектральные характеристики упомянуты в предыдущих разделах.

(5) Сульфаты ^{[ 36 ]}

Сульфаты на Марсе полигидратированы. Они разбросаны по западному полушарию, экваториальной и северной части Марса, в Морских долинах , Меридианском Плануме и Аравии . Примеры марсианских сульфатов включают гипс , бассанит , кизерит , ярозит и алунит .

Полигидратные сульфаты : характеристики поглощения около 1400, 1900 и 2400 нм.

(6) Цеолиты ^{[ 36 ]}

Цеолиты обнаружены в кратерах вблизи марсианских бассейнов и высокогорья, что оказывает влияние на окружающую среду Марса. Самый характерный цеолитовый минерал, обнаруженный на Марсе, — это анальцим .

Анальцим : Сильное поглощение наблюдается в области 1790 и 2500 нм.

(7) Карбонаты ^{[ 36 ]}^{[ 38 ]}

Карбонаты на Марсе могут быть богаты железом или магнием . Характеризуясь парными особенностями поглощения в области 2300 и 2500 нм, они встречаются вдоль ям Нили и Тиррены Терры , расположенных на южном марсианском нагорье.

Идентификация минерального состава на Марсе дает жизненно важные ключи к пониманию марсианских геологических процессов от прошлого до настоящего. В частности, наличие глинистых минералов служит прямым свидетельством базальтов выветривания на Марсе . ^{[ 34 ]}^{[ 37 ]} Анализ состава стратиграфии образцов марсианских пород выявил усиление особенностей поглощения вблизи 1400 и 1900 нм (D ₁₄₀₀ и D ₁₉₀₀ ). ^{[ 34 ]}^{[ 35 ]} Эти особенности позволяют диагностировать повышенное содержание гидроксила -OH) вследствие увеличения содержания каолинита взамен ( других глинистых минералов . ^{[ 34 ]}^{[ 35 ]} Это отражает усиление интенсивности выветривания и возникновение водных процессов на марсианской коре , что указывает на то, что когда-то на планете существовал влажный и теплый климат. ^{[ 36 ]}

Важно отметить, что возникновение интенсивного химического выветривания на древнем Марсе доказывает существование воды в прошлом . ^{[ 34 ]} Помимо оксидов железа и глин , ранее обнаруженные сульфаты , карбонаты и цеолиты также служат заместителями воды . Сульфаты обычно образуются в результате изменения материалов земной коры водами подземными и дождями , а также в результате выпадения осадков из испаряющихся водоемов. ^{[ 37 ]} Карбонаты образуются в результате взаимодействия воды и базальтов в среде, богатой CO ₂ , тогда как цеолиты образуются в щелочных водах и гидротермальных средах. ^{[ 36 ]}^{[ 38 ]} Присутствие этих минералов в целом является свидетельством существования воды на Марсе в прошлом . Они также предполагают возможность существования на планете жизни в какой-то момент. ^{[ 34 ]}

Спектрорадиометр как инструмент спектрорадиометрии.

Спектрорадиометры в основном используются в качестве удаленных датчиков в спектрорадиометрии для обнаружения и количественного определения интенсивности света и связанных с ним параметров (например, длины волны , амплитуды ). Данные спектрального отражения и пропускания записываются в цифровом виде, что облегчает спектральный анализ . ^{[ 2 ]}

Компоненты спектрорадиометров

Передняя оптика : Оптические линзы , рассеиватели , фильтры и щели. источника Эти компоненты модифицируют излучение доставку к детекторам , чтобы обеспечить его правильную и эффективную . Для обеспечения точности данных часто присоединяется калибровочный блок. ^{[ 39 ]}
Монохроматор : улавливает и разделяет входящее излучение (полихроматический свет) на диапазоны разных длин волн (монохроматический свет) для облегчения спектрального анализа. ^{[ 39 ]}
Детектор : Обнаруживает и записывает спектры электромагнитного излучения . разные детекторы могут использоваться длин волн В зависимости от измеряемых интервалов . Примеры включают матрицы CCD (устройства с зарядовой связью) и датчики CMOS (дополнительные металлооксидные полупроводники) . ^{[ 39 ]}

Визуализирующие спектрорадиометры генерируют цифровые изображения спектрорадиометра , которые фиксируют спектральные параметры с пространственными вариациями, то есть они регистрируют изменения спектральных свойств в поле зрения . ^{[ 2 ]}^{[ 4 ]} Эти инструменты, как правило, больше по размеру и расположены далеко от целевых областей измерения, например, на космических платформах, таких как спутники , или на воздушных платформах, включая самолеты и дроны . ^{[ 7 ]} Напротив, спектрорадиометры без визуализации фиксируют спектральные свойства всего поля зрения без пространственных изменений. Многие спектрорадиометры , не предназначенные для визуализации, имеют относительно меньшие размеры и используются в наземных приложениях. Некоторые из них используются в лабораториях, а некоторые портативны и могут использоваться в полевых условиях . ^{[ 2 ]}^{[ 7 ]}

Разрешение спектрорадиометров

Разрешение обнаружены спектрорадиометров относится к потенциальному размеру деталей, которые могут быть датчиками . ^{[ 7 ]}^{[ 11 ]} В общем, для каждого спектрорадиометра обычно указываются 4 вида разрешения. ^{[ 1 ]}^{[ 11 ]}

Спектральное разрешение касается способности датчика в спектрорадиометре измерять интенсивность света в соответствии с определенными длинами волн электромагнитного спектра . Это связано с количеством спектральных деталей, которые необходимо обнаружить в каждом спектральном диапазоне , чтобы различать различные материалы. ^{[ 11 ]} , описываемый количеством, интервалом длин волн и шириной спектральных диапазонов, в которых датчик проводит измерения длин волн, Датчик с высоким спектральным разрешением будет означать, что он способен улавливать спектр света и разделять его на сотни или тысячи узких спектральных диапазонов. или каналы с типичной шириной до 10 и 20 нм. ^{[ 11 ]}

Рисунок, иллюстрирующий различия между мульти- и гиперспектральной визуализацией . Гиперспектральный датчик собирает спектральные данные в виде непрерывного спектра, тогда как мультиспектральный датчик собирает спектральные данные в различных диапазонах электромагнитного спектра .

В настоящее время мульти- и гиперспектральные датчики в спектрорадиометрии в основном применяются изображения. В отличие от обычных широкополосных датчиков, которые обладают лишь несколькими спектральными полосами для измерений, они позволяют извлекать спектральные свойства с достаточно высоким спектральным разрешением , позволяя обнаруживать и анализировать диагностические особенности поглощения в непрерывном спектре. Гиперспектральные датчики разделяют обнаруженную интенсивность света на множество узких и смежных (т. е. соседних) спектральных диапазонов для восстановления полного спектра , в то время как мультиспектральные датчики измеряют интенсивность света , используя спектральные диапазоны с различной шириной полосы в спектре длин волн , которые могут быть не смежными. ^{[ 1 ]}^{[ 11 ]} Следовательно, гиперспектральный датчик часто рассматривается как имеющий более высокое спектральное разрешение по сравнению с мультиспектральным датчиком, а следовательно, и больший потенциал в минералогической диагностике и литологическом картировании .

Пространственное разрешение оценивает качество изображения, полученного спектрорадиометрами . Он описывает степень пространственной детализации, которую могут зарегистрировать датчики, т. е. наименьшую обнаруженную особенность на основе размеров пикселей и сетки захваченных цифровых изображений . ^{[ 7 ]} Датчик с высоким пространственным разрешением будет захватывать изображение с небольшими ячейками сетки, тем самым записывая больше пространственных деталей и пикселей изображения.

Радиометрическое разрешение связано с чувствительностью датчика к измерению величины электромагнитного излучения и интенсивности света . Датчик с высоким радиометрическим разрешением может обнаруживать и различать незначительные изменения яркости и мощности излучения . ^{[ 1 ]} В контексте мультиспектральной визуализации , чем больше количество бит данных на пиксель (разрядность) , записанного изображения тем лучше качество и интерпретируемость изображения , а значит, тем выше радиометрическое разрешение . ^{[ 1 ]}

Временное разрешение — это частота или цикл повторения датчика, чаще всего относящийся к датчикам на спектрорадиометрах для получения изображений , для захвата изображений и получения спектральной информации. ^{[ 11 ]} Спектрорадиометр обычно с высоким временным разрешением требует меньше времени для выполнения спектральных измерений изображения .

Спектрорадиометры на практике

В следующей таблице показаны категории и некоторые примеры спектрорадиометров во всем мире, которые обычно используются для сбора спектральных данных в геонаучных исследованиях.

Распространенные во всем мире спектрорадиометры для геологического применения
Спектрорадиометр	Категория	Разрешение	Основные приложения
Спектрорадиометр НАСА Terra для получения изображений среднего разрешения ( MODIS )	Космический Мультиспектральная визуализация ^{[ 6 ]}	Спектральное разрешение : 250 м (диапазоны 1–2); 500 м (диапазоны 3–7); и 1000 м (диапазоны 8–36) Временное разрешение : 1-2 дня	Земли Исследование процессов на поверхности ^{[ 21 ]} Мониторинг вулканической активности ^{[ 7 ]}
Усовершенствованный космический радиометр теплового излучения и отражения (ASTER)	Космический (на борту спутника Терра ) Мультиспектральная визуализация ^{[ 6 ]}	Спектральное разрешение : 15 м (диапазоны 1–3); 30 м (диапазоны 4–9); и 90 м (диапазоны 10–14) Временное разрешение : 4-16 дней.	поверхностной литологии Картирование минералов и обнаружение ^{[ 7 ]} В сочетании с цифровой моделью рельефа для 3D-анализа земного покрова. ^{[ 38 ]}
Усовершенствованный радиометр очень высокого разрешения ( AVHRR )	Космический Мультиспектральная визуализация ^{[ 6 ]}	Пространственное разрешение : 1,1 км.	Земли Исследование процессов на поверхности ^{[ 21 ]} Мониторинг изменений окружающей среды
Бортовой спектрометр видимого/инфракрасного изображения (AVIRIS)	Воздушно-десантный Гиперспектральная визуализация ^{[ 7 ]}	Спектральное разрешение : 15 нм Пространственное разрешение : 20 м	Многоспектральное распознавание закономерностей изменений земного покрова ^{[ 21 ]} литология и полезных ископаемых картирование ^{[ 16 ]}
Портативный/ручной (полевой) спектрорадиометр	Наземный Гиперспектральная визуализация ^{[ 7 ]}	Спектральное разрешение : 2,8 нм (интервал длины волны 700 нм); 8 нм (интервал длины волны 1500 нм); 6 нм (интервал длины волны 2100 нм)	высокого разрешения Литология и минералов картирование ^{[ 21 ]} Горное дело и руд разведка ^{[ 16 ]} почвы Анализ ^{[ 36 ]}

Другие применения спектрорадиометрии

Наземная истина ^{[ 7 ]}
почвы Анализ и мониторинг ^{[ 7 ]}^{[ 11 ]}
лесного полога и растительности Исследования ^{[ 7 ]}^{[ 11 ]}
Исследования ландшафтной экологии ^{[ 7 ]}
Сельскохозяйственные исследования ^{[ 7 ]}^{[ 11 ]}
биоразнообразия Сохранение ^{[ 7 ]}^{[ 11 ]}
качества воды Оценка ^{[ 7 ]}^{[ 11 ]}
камуфляжа Характеристика и обнаружение ^{[ 11 ]}

См. также

Ссылки

^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ван дер Меер, Флорида; ван дер Верфф, HMA; ван Рейтенбек, FJA; Хеккер, Калифорния; Баккер, Вашингтон; Ноомен, МФ; ван дер Мейде, М.; Карранса, EJM; де Смет, Дж.Б.; Волдай, Т. (2012). «Мульти- и гиперспектральное геологическое дистанционное зондирование: обзор» . Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации . 14 (1): 112–118. дои : 10.1016/j.jag.2011.08.002 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Кардеван, П. (2007). «Спектрорадиометрия отражения - новый инструмент картографирования окружающей среды». Карпатский журнал наук о Земле и окружающей среде . 2 (2): 29–38.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж Рамакришнан, Д.; Бхарти, Р. (2015). «Гиперспектральное дистанционное зондирование и геологические приложения». Текущая наука : 879–891.
^ Перейти обратно: ^а ^б Гамиси, П.; Ёкоя, Н.; Ли, Дж.; Ляо, В.; Лю, С.; Плаза, Дж.; Расти, Б.; Плаза, А. (2017). «Достижения в области гиперспектральной обработки изображений и сигналов: комплексный обзор современного состояния» (PDF) . Журнал IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 5 (4): 37–78. Бибкод : 2017IGRSM...5d..37G . дои : 10.1109/MGRS.2017.2762087 . S2CID 24992843 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л Чжао, Л.; Хонг, Х.; Лю, Дж.; Фанг, К.; Яо, Ю.; Тан, В.; Инь, К.; Ван, К.; Чен, М.; Алгео, ТиДжей (2018). «Оценка полезности спектроскопии отражения инфракрасного излучения в видимом и коротковолновом диапазонах для анализа интенсивности выветривания почвы и реконструкции палеоклимата». Палеогеография, Палеоклиматология, Палеоэкология . 512 : 80–94. Бибкод : 2018PPP...512...80Z . дои : 10.1016/j.palaeo.2017.07.007 . S2CID 133726583 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я Лю, JG; Мейсон, Пи Джей (2016). Обработка изображений и ГИС для дистанционного зондирования Земли: методы и приложения . Джон Уайли и сыновья.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л ^м ^н ^тот ^п ^д Темпфли, К.; Хюрнеман, Г.; Баккер, В.; Янссен, LL (2009). Принципы дистанционного зондирования Земли: вводный учебник . Международный институт геоинформатики и наблюдения Земли.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Д'Арси, М.; Мейсон, ПиДжей; Рода-Болуда, округ Колумбия; Уиттакер, AC; Льюис, Дж. М.; Найорка, Дж. (2018). «Возраст поверхности аллювиального конуса, зафиксированный по снимкам Landsat-8 в долине Оуэнс, Калифорния» (PDF) . Дистанционное зондирование окружающей среды . 216 (401–414): 401. Бибкод : 2018RSEnv.216..401D . дои : 10.1016/j.rse.2018.07.013 . hdl : 10044/1/69550 . S2CID 134468779 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Тан, В.; Цинь, X.; Лю, Дж.; Чжоу, МФ; Он, Х.; Ван, CY; Хуанг, Дж.; Чжу, Дж.; Яо, Ю.; Кудахи, Т. (2022). «Возможность спектроскопии отражения в видимом коротковолновом инфракрасном диапазоне для характеристики минерализации редкоземельных элементов, содержащейся в реголите». Экономическая геология . 117 (2): 495–508. Бибкод : 2022EcGeo.117..495T . дои : 10.5382/econgeo.4877 . S2CID 239962247 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и Лейт, CJ; Макканта, MC; Глотч, Т.Д.; Томсон, Би Джей; Йе, К.; Дьяр, доктор медицины (2022). «Характеристика отложений тефры с использованием VNIR- и MIR-спектроскопии: обширная спектральная библиотека наземной тефры». Дистанционное зондирование окружающей среды . 273 : 112965. Бибкод : 2022RSEnv.27312965L . дои : 10.1016/j.rse.2022.112965 . S2CID 247289379 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л ^м Лиллесанд, Т.; Кифер, RW; Чипман, Дж. (2015). Дистанционное зондирование и интерпретация изображений . Джон Уайли и сыновья.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Хэст, М.; Кудахи, Т.; Лаукамп, К.; Грегори, С. (2012). «Количественная минералогия на основе данных инфракрасной спектроскопии. I. Проверка сценариев содержания и состава минералов на месторождении железа в канале Рокли в Западной Австралии». Экономическая геология . 107 (2): 209–228. Бибкод : 2012EcGeo.107..209H . дои : 10.2113/econgeo.107.2.209 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г Тан, В.; Цинь, X.; Лю, Дж.; Михальски, Дж.; Он, Х.; Яо, Ю.; Ян, М.; Хуанг, Дж.; Лин, X.; Чжан, К.; Лян, X. (2021). «Спектральные особенности отражения в видимой и ближней инфракрасной области (VNIR) ионообменных редкоземельных элементов, содержащихся в глинистых минералах: потенциальное использование для разведки месторождений РЗЭ в реголите». Прикладное глиноведение . 215 : 106320. Бибкод : 2021ApCS..21506320T . дои : 10.1016/j.clay.2021.106320 . S2CID 244065917 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Дюфрешу, Ж.; Гранжан, Ж.; Бургиньон, А. (2015). «Геометрический анализ лабораторных спектров почвы в коротковолновой инфракрасной области: состав глины и оценка потенциала набухания». Геодерма . 243 : 92–107. Бибкод : 2015Geode.243...92D . дои : 10.1016/j.geoderma.2014.12.014 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г Кларк, Р.Н.; Суэйзи, Джорджия; Уайз, Р.; Ливо, Кентукки; Хофен, ТМ; Кокалы, РФ; Сатли, SJ (2007). «Цифровая спектральная библиотека Геологической службы США splib06a». Геологическая служба США, серия данных 231 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Абельхаир, Х.; Абдельхалим, А.; Хамими, З.; Аль-Габали, М. (2020). «Надежность использования данных ASTER при литологическом картировании и обнаружении минералов изменений фундаментального комплекса Западной Береники, Юго-восточная пустыня, Египет». Арабский журнал геонаук . 13 (7): 287. Бибкод : 2020ArJG...13..287A . дои : 10.1007/s12517-020-5227-x . S2CID 214599580 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Гудж, штат Калифорния; Рассел, Дж. М.; Горчица, Дж. Ф.; Руководитель, JW; Биджаксана, С. (2017). «40 000-летняя запись минералогии глины на озере Товути, Индонезия: реконструкция палеоклимата на основе спектроскопии отражения и перспективы палеоозёр на Марсе». Бюллетень . 129 (7–8): 806–819. Бибкод : 2017GSAB..129..806G . дои : 10.1130/B31569.1 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Лю, Дж.; Он, Х.; Михальски, Дж.; Куадрос, Дж.; Яо, Ю.; Тан, В.; Цинь, X.; Ли, С.; Вэй, GJ (2021). «Спектроскопия отражения применительно к минералогии глины и интенсивности изменений в мощных базальтовых слоях выветривания на острове Хайнань, Южный Китай». Прикладное глиноведение . 201 : 105923. Бибкод : 2021ApCS..20105923L . дои : 10.1016/j.clay.2020.105923 . S2CID 228892175 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Фанг, К.; Черчман, Дж. Дж.; Хонг, Х.; Чен, ZQ; Лю, Дж.; Ю, Дж.; Хан, В.; Ван, К.; Чжао, Л.; Фурнес, Х. (2017). «Новый взгляд на микробную смектитовую иллитизацию в К-бентонитах на границе пермо-триаса, Южный Китай». Прикладное глиноведение . 140 : 96–111. Бибкод : 2017ApCS..140...96F . дои : 10.1016/j.clay.2017.01.029 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Чжан, Ю.; Тао, К.; Комарнени, С.; Лю, Дж.; Чжоу, Ю.; Ян, Ф.; Чжан, Б. (2021). «Глиняные покрытия на песках в западной части бассейна Кайдам, Тибетское нагорье, Китай: значение для обнаружения марсианской глины» . Прикладное глиноведение . 205 : 106065. Бибкод : 2021ApCS..20506065Z . дои : 10.1016/j.clay.2021.106065 . S2CID 233585651 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г Кудахи, Т.; Каччетта, М.; Томас, М.; Хьюсон, Р.; Абрамс, М.; Като, М.; Касимура, О.; Ниномия, Ю.; Ямагучи, Ю.; Коллингс, С.; Лаукамп, К.; Онг, К.; Лау, И.; Роджер, А.; Чиа, Дж.; Уоррен, П.; Вудкок, Р.; Фрейзер, Р.; Рэнкин, Т.; Голосуй, Дж.; де Каритат, П.; английский, П.; Мейер, Д.; Дошер, К.; Фу, Б.; Корабль.; Митчелл, Р. (2016). «Спутниковое картирование минералов и мониторинг выветривания, отложений и эрозии» . Научные отчеты . 6 (1): 23702. Бибкод : 2016NatSR...623702C . дои : 10.1038/srep23702 . ПМЦ 4812253 . ПМИД 27025192 .
^ Ниранджан, СС; Чаубе, Н.; Саруп, Дж. (2016). «Картирование карналлитового минерала и полынной растительности с использованием гиперспектрального дистанционного зондирования и спектральной библиотеки Геологической службы США». 8-й семинар по гиперспектральным изображениям и обработке сигналов, 2016 г.: эволюция дистанционного зондирования (WHISPERS) : 1–5.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Хардгроув, К.; Мёрш, Дж.; Уиснер, С. (2010). «Термография осадочных образований на конусах аллювиалов». Планетарная и космическая наука . 58 (4): 482–508. Бибкод : 2010P&SS...58..482H . дои : 10.1016/j.pss.2009.08.012 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Макканта, MC; Хэтфилд, Р.Г.; Томсон, Би Джей; Хук, С.Дж.; Фишер, Э. (2015). «Идентификация единиц криптотефры с использованием коррелированных быстрых неразрушающих методов: VSWIR-спектроскопии, рентгеновской флуоресценции и магнитной восприимчивости» . Геохимия, геофизика, геосистемы . 16 (12): 4029–4056. Бибкод : 2015GGG....16.4029M . дои : 10.1002/2015GC005913 . S2CID 128635452 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Аймерих, ИФ; Олива, М.; Гиральт, С.; Мартин-Эрреро, Дж. (2016). «Обнаружение слоев тефры в кернах антарктических отложений с помощью гиперспектральной визуализации» . ПЛОС ОДИН . 11 (1): e0146578. Бибкод : 2016PLoSO..1146578A . дои : 10.1371/journal.pone.0146578 . ПМЦ 4731387 . ПМИД 26815202 .
^ Хендерсон, MJB; Хорган, BHN; Роу, MC; Уолл, КТ; Скаддер, Северная Каролина (2021). «Определение стиля извержения вулкана отложений тефры с помощью инфракрасной спектроскопии». Наука о Земле и космосе . 8 (2): e2019EA001013. Бибкод : 2021E&SS....801013H . дои : 10.1029/2019EA001013 . hdl : 2292/54968 . S2CID 230607374 .
^ Спинетти, К.; Маццарини, Ф.; Казаккья, Р.; Колини, Л.; Нери, М.; Бенке, Б.; Сальватори, Р.; Буонджорно, МФ; Парески, Монтана (2009). «Спектральные свойства вулканических материалов по гиперспектральным полям и спутниковым данным в сравнении с данными LiDAR на горе Этна». Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации . 11 (2): 142–155. Бибкод : 2009IJAEO..11..142S . дои : 10.1016/j.jag.2009.01.001 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Яо, Ю.; Чжу, Ю.; Лю, Дж.; Ли, В. (2021). «Следы пути прохождения рудной жидкости и последствия для разведки полезных ископаемых на золотом месторождении Шиху, Северный Китай: данные коротковолновой инфракрасной спектроскопии иллитовых пород». Журнал геохимических исследований . 229 : 106833. Бибкод : 2021JCExp.22906833Y . дои : 10.1016/j.gexplo.2021.106833 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Чжоу, Ю.; Ли, Л.; Ян, К.; Син, Г.; Сяо, В.; Чжан, Х.; Сю, Л.; Яо, З.; Се, З. (2020). «Характеристики гидротермальных изменений месторождения Cu-Au Чатинг в городе Сюаньчэн, провинция Аньхой, Китай: значение изменений серицита для разведки Cu-Au». Обзоры рудной геологии . 127 : 103844. Бибкод : 2020ОГРв..12703844Z . doi : 10.1016/j.oregeorev.2020.103844 . S2CID 226346918 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Ли, МИХ; Чжоу, МФ; Уильямс-Джонс, AE (2019). «Происхождение месторождений тяжелых редкоземельных элементов, содержащихся в реголите: выводы из месторождения мирового класса Цзудун в провинции Цзянси, Южный Китай». Экономическая геология . 114 (3): 541–568. Бибкод : 2019EcGeo.114..541L . дои : 10.5382/econgeo.4642 . S2CID 164920871 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Прадо, ЭМГ; де Соуза Фильо, ЧР; Карранса, EJM (2023). «Оценка содержания руды на основе гиперспектральных данных с использованием сверточных нейронных сетей: практический пример на месторождении оксида железа и золота Олимпик-Дэм, Австралия». Экономическая геология .
^ Перейти обратно: ^а ^б Нив, округ Колумбия; Блэк, М.; Райли, TR; Гибсон, ЮАР; Ферье, Г.; Уолл, Ф.; Брум-Фендли, С. (2016). «О возможности визуализации карбонатитовых месторождений редкоземельных элементов методами дистанционного зондирования» . Экономическая геология . 111 (3): 641–665. Бибкод : 2016EcGeo.111..641N . дои : 10.2113/econgeo.111.3.641 . hdl : 10871/19017 . S2CID 39124359 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Родригес, С.; Фонтено, Л.; Эстерле, Дж. (2023). «Характеристика угля с использованием систем гиперспектрального сканирования керна» . Международный журнал угольной геологии . 269 : 104220. Бибкод : 2023IJCG..26904220R . дои : 10.1016/j.coal.2023.104220 . S2CID 257368899 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Лю, Дж.; Михальски-младший; Тан, В.; Он, Х.; Йе, Б.; Сяо, Л. (2021). «Бескислородное химическое выветривание в восстановительной теплице на раннем Марсе». Природная астрономия . 5 (5): 503–509. Бибкод : 2021НатАс...5..503Л . дои : 10.1038/s41550-021-01303-5 . S2CID 233934224 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Цинь, X.; Лю, Дж.; Тан, В.; Он, Х.; Михальски, Дж.; Сан, Ю.; Ли, С.; Йе, Б.; Ли, ЮЛ (2023). «Характеристика каолинизированного нонтронита с помощью спектроскопии отражения в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне (VNIR): значение для генезиса композиционной стратиграфии на Марсе». Препринты Автореи .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л ^м ^н ^тот ^п ^д ^р Вивиано, CE; Силос, ФП; Мурчи, СЛ; Кан, Е.Г.; Зеелос, К.Д.; Тейлор, HW; Тейлор, К.; Эльманн, БЛ; Уайзман, С.М.; Горчица, Дж. Ф.; Морган, МФ (2014). «Пересмотренные спектральные параметры CRISM и сводные продукты на основе обнаруженного в настоящее время минерального разнообразия на Марсе» . Журнал геофизических исследований: Планеты . 119 (6): 1403–1431. Бибкод : 2014JGRE..119.1403V . дои : 10.1002/2014JE004627 . S2CID 16462900 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с Эльманн, БЛ; Эдвардс, CS (2014). «Минералогия поверхности Марса» . Ежегодный обзор наук о Земле и планетах . 42 (1): 291–315. Бибкод : 2014AREPS..42..291E . doi : 10.1146/annurev-earth-060313-055024 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Фентон, ЛК; Гулликсон, Ал.; Хейворд, РК; Чарльз, Х.; Титус, Теннесси (2019). «Глобальная база данных цифровых дюн Марса (MGD3): глобальные закономерности минерального состава и стабильности пластов». Икар . 330 : 189–203. Бибкод : 2019Icar..330..189F . дои : 10.1016/j.icarus.2019.04.025 . S2CID 164881330 .
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Мак Артур, А.; Маклеллан, CJ; Мальтус, Т. (2012). «Поля зрения и функции направленного отклика двух полевых спектрорадиометров». Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 50 (10): 3892–3907. Бибкод : 2012ITGRS..50.3892M . дои : 10.1109/TGRS.2012.2185055 . S2CID 263350939 .

[:1-1] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ван дер Меер, Флорида; ван дер Верфф, HMA; ван Рейтенбек, FJA; Хеккер, Калифорния; Баккер, Вашингтон; Ноомен, МФ; ван дер Мейде, М.; Карранса, EJM; де Смет, Дж.Б.; Волдай, Т. (2012). «Мульти- и гиперспектральное геологическое дистанционное зондирование: обзор» . Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации . 14 (1): 112–118. дои : 10.1016/j.jag.2011.08.002 .

[:2-2] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Кардеван, П. (2007). «Спектрорадиометрия отражения - новый инструмент картографирования окружающей среды». Карпатский журнал наук о Земле и окружающей среде . 2 (2): 29–38.

[:3-3] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж Рамакришнан, Д.; Бхарти, Р. (2015). «Гиперспектральное дистанционное зондирование и геологические приложения». Текущая наука : 879–891.

[:4-4] Перейти обратно: ^а ^б Гамиси, П.; Ёкоя, Н.; Ли, Дж.; Ляо, В.; Лю, С.; Плаза, Дж.; Расти, Б.; Плаза, А. (2017). «Достижения в области гиперспектральной обработки изображений и сигналов: комплексный обзор современного состояния» (PDF) . Журнал IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 5 (4): 37–78. Бибкод : 2017IGRSM...5d..37G . дои : 10.1109/MGRS.2017.2762087 . S2CID 24992843 .

[:5-5] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л Чжао, Л.; Хонг, Х.; Лю, Дж.; Фанг, К.; Яо, Ю.; Тан, В.; Инь, К.; Ван, К.; Чен, М.; Алгео, ТиДжей (2018). «Оценка полезности спектроскопии отражения инфракрасного излучения в видимом и коротковолновом диапазонах для анализа интенсивности выветривания почвы и реконструкции палеоклимата». Палеогеография, Палеоклиматология, Палеоэкология . 512 : 80–94. Бибкод : 2018PPP...512...80Z . дои : 10.1016/j.palaeo.2017.07.007 . S2CID 133726583 .

[:6-6] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я Лю, JG; Мейсон, Пи Джей (2016). Обработка изображений и ГИС для дистанционного зондирования Земли: методы и приложения . Джон Уайли и сыновья.

[:8-7] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л ^м ^н ^тот ^п ^д Темпфли, К.; Хюрнеман, Г.; Баккер, В.; Янссен, LL (2009). Принципы дистанционного зондирования Земли: вводный учебник . Международный институт геоинформатики и наблюдения Земли.

[:12-8] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Д'Арси, М.; Мейсон, ПиДжей; Рода-Болуда, округ Колумбия; Уиттакер, AC; Льюис, Дж. М.; Найорка, Дж. (2018). «Возраст поверхности аллювиального конуса, зафиксированный по снимкам Landsat-8 в долине Оуэнс, Калифорния» (PDF) . Дистанционное зондирование окружающей среды . 216 (401–414): 401. Бибкод : 2018RSEnv.216..401D . дои : 10.1016/j.rse.2018.07.013 . hdl : 10044/1/69550 . S2CID 134468779 .

[:13-9] Перейти обратно: ^а ^б ^с Тан, В.; Цинь, X.; Лю, Дж.; Чжоу, МФ; Он, Х.; Ван, CY; Хуанг, Дж.; Чжу, Дж.; Яо, Ю.; Кудахи, Т. (2022). «Возможность спектроскопии отражения в видимом коротковолновом инфракрасном диапазоне для характеристики минерализации редкоземельных элементов, содержащейся в реголите». Экономическая геология . 117 (2): 495–508. Бибкод : 2022EcGeo.117..495T . дои : 10.5382/econgeo.4877 . S2CID 239962247 .

[:14-10] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и Лейт, CJ; Макканта, MC; Глотч, Т.Д.; Томсон, Би Джей; Йе, К.; Дьяр, доктор медицины (2022). «Характеристика отложений тефры с использованием VNIR- и MIR-спектроскопии: обширная спектральная библиотека наземной тефры». Дистанционное зондирование окружающей среды . 273 : 112965. Бибкод : 2022RSEnv.27312965L . дои : 10.1016/j.rse.2022.112965 . S2CID 247289379 .

[:9-11] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л ^м Лиллесанд, Т.; Кифер, RW; Чипман, Дж. (2015). Дистанционное зондирование и интерпретация изображений . Джон Уайли и сыновья.

[:15-12] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Хэст, М.; Кудахи, Т.; Лаукамп, К.; Грегори, С. (2012). «Количественная минералогия на основе данных инфракрасной спектроскопии. I. Проверка сценариев содержания и состава минералов на месторождении железа в канале Рокли в Западной Австралии». Экономическая геология . 107 (2): 209–228. Бибкод : 2012EcGeo.107..209H . дои : 10.2113/econgeo.107.2.209 .

[:16-13] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г Тан, В.; Цинь, X.; Лю, Дж.; Михальски, Дж.; Он, Х.; Яо, Ю.; Ян, М.; Хуанг, Дж.; Лин, X.; Чжан, К.; Лян, X. (2021). «Спектральные особенности отражения в видимой и ближней инфракрасной области (VNIR) ионообменных редкоземельных элементов, содержащихся в глинистых минералах: потенциальное использование для разведки месторождений РЗЭ в реголите». Прикладное глиноведение . 215 : 106320. Бибкод : 2021ApCS..21506320T . дои : 10.1016/j.clay.2021.106320 . S2CID 244065917 .

[:17-14] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Дюфрешу, Ж.; Гранжан, Ж.; Бургиньон, А. (2015). «Геометрический анализ лабораторных спектров почвы в коротковолновой инфракрасной области: состав глины и оценка потенциала набухания». Геодерма . 243 : 92–107. Бибкод : 2015Geode.243...92D . дои : 10.1016/j.geoderma.2014.12.014 .

[:19-15] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г Кларк, Р.Н.; Суэйзи, Джорджия; Уайз, Р.; Ливо, Кентукки; Хофен, ТМ; Кокалы, РФ; Сатли, SJ (2007). «Цифровая спектральная библиотека Геологической службы США splib06a». Геологическая служба США, серия данных 231 .

[:11-16] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Абельхаир, Х.; Абдельхалим, А.; Хамими, З.; Аль-Габали, М. (2020). «Надежность использования данных ASTER при литологическом картировании и обнаружении минералов изменений фундаментального комплекса Западной Береники, Юго-восточная пустыня, Египет». Арабский журнал геонаук . 13 (7): 287. Бибкод : 2020ArJG...13..287A . дои : 10.1007/s12517-020-5227-x . S2CID 214599580 .

[:18-17] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Гудж, штат Калифорния; Рассел, Дж. М.; Горчица, Дж. Ф.; Руководитель, JW; Биджаксана, С. (2017). «40 000-летняя запись минералогии глины на озере Товути, Индонезия: реконструкция палеоклимата на основе спектроскопии отражения и перспективы палеоозёр на Марсе». Бюллетень . 129 (7–8): 806–819. Бибкод : 2017GSAB..129..806G . дои : 10.1130/B31569.1 .

[:20-18] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж Лю, Дж.; Он, Х.; Михальски, Дж.; Куадрос, Дж.; Яо, Ю.; Тан, В.; Цинь, X.; Ли, С.; Вэй, GJ (2021). «Спектроскопия отражения применительно к минералогии глины и интенсивности изменений в мощных базальтовых слоях выветривания на острове Хайнань, Южный Китай». Прикладное глиноведение . 201 : 105923. Бибкод : 2021ApCS..20105923L . дои : 10.1016/j.clay.2020.105923 . S2CID 228892175 .

[:21-19] Перейти обратно: ^а ^б ^с Фанг, К.; Черчман, Дж. Дж.; Хонг, Х.; Чен, ZQ; Лю, Дж.; Ю, Дж.; Хан, В.; Ван, К.; Чжао, Л.; Фурнес, Х. (2017). «Новый взгляд на микробную смектитовую иллитизацию в К-бентонитах на границе пермо-триаса, Южный Китай». Прикладное глиноведение . 140 : 96–111. Бибкод : 2017ApCS..140...96F . дои : 10.1016/j.clay.2017.01.029 .

[:22-20] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Чжан, Ю.; Тао, К.; Комарнени, С.; Лю, Дж.; Чжоу, Ю.; Ян, Ф.; Чжан, Б. (2021). «Глиняные покрытия на песках в западной части бассейна Кайдам, Тибетское нагорье, Китай: значение для обнаружения марсианской глины» . Прикладное глиноведение . 205 : 106065. Бибкод : 2021ApCS..20506065Z . дои : 10.1016/j.clay.2021.106065 . S2CID 233585651 .

[:10-21] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г Кудахи, Т.; Каччетта, М.; Томас, М.; Хьюсон, Р.; Абрамс, М.; Като, М.; Касимура, О.; Ниномия, Ю.; Ямагучи, Ю.; Коллингс, С.; Лаукамп, К.; Онг, К.; Лау, И.; Роджер, А.; Чиа, Дж.; Уоррен, П.; Вудкок, Р.; Фрейзер, Р.; Рэнкин, Т.; Голосуй, Дж.; де Каритат, П.; английский, П.; Мейер, Д.; Дошер, К.; Фу, Б.; Корабль.; Митчелл, Р. (2016). «Спутниковое картирование минералов и мониторинг выветривания, отложений и эрозии» . Научные отчеты . 6 (1): 23702. Бибкод : 2016NatSR...623702C . дои : 10.1038/srep23702 . ПМЦ 4812253 . ПМИД 27025192 .

[:23-22] Ниранджан, СС; Чаубе, Н.; Саруп, Дж. (2016). «Картирование карналлитового минерала и полынной растительности с использованием гиперспектрального дистанционного зондирования и спектральной библиотеки Геологической службы США». 8-й семинар по гиперспектральным изображениям и обработке сигналов, 2016 г.: эволюция дистанционного зондирования (WHISPERS) : 1–5.

[:24-23] Перейти обратно: ^а ^б ^с Хардгроув, К.; Мёрш, Дж.; Уиснер, С. (2010). «Термография осадочных образований на конусах аллювиалов». Планетарная и космическая наука . 58 (4): 482–508. Бибкод : 2010P&SS...58..482H . дои : 10.1016/j.pss.2009.08.012 .

[:25-24] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Макканта, MC; Хэтфилд, Р.Г.; Томсон, Би Джей; Хук, С.Дж.; Фишер, Э. (2015). «Идентификация единиц криптотефры с использованием коррелированных быстрых неразрушающих методов: VSWIR-спектроскопии, рентгеновской флуоресценции и магнитной восприимчивости» . Геохимия, геофизика, геосистемы . 16 (12): 4029–4056. Бибкод : 2015GGG....16.4029M . дои : 10.1002/2015GC005913 . S2CID 128635452 .

[:26-25] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Аймерих, ИФ; Олива, М.; Гиральт, С.; Мартин-Эрреро, Дж. (2016). «Обнаружение слоев тефры в кернах антарктических отложений с помощью гиперспектральной визуализации» . ПЛОС ОДИН . 11 (1): e0146578. Бибкод : 2016PLoSO..1146578A . дои : 10.1371/journal.pone.0146578 . ПМЦ 4731387 . ПМИД 26815202 .

[:27-26] Хендерсон, MJB; Хорган, BHN; Роу, MC; Уолл, КТ; Скаддер, Северная Каролина (2021). «Определение стиля извержения вулкана отложений тефры с помощью инфракрасной спектроскопии». Наука о Земле и космосе . 8 (2): e2019EA001013. Бибкод : 2021E&SS....801013H . дои : 10.1029/2019EA001013 . hdl : 2292/54968 . S2CID 230607374 .

[:28-27] Спинетти, К.; Маццарини, Ф.; Казаккья, Р.; Колини, Л.; Нери, М.; Бенке, Б.; Сальватори, Р.; Буонджорно, МФ; Парески, Монтана (2009). «Спектральные свойства вулканических материалов по гиперспектральным полям и спутниковым данным в сравнении с данными LiDAR на горе Этна». Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации . 11 (2): 142–155. Бибкод : 2009IJAEO..11..142S . дои : 10.1016/j.jag.2009.01.001 .

[:29-28] Перейти обратно: ^а ^б ^с Яо, Ю.; Чжу, Ю.; Лю, Дж.; Ли, В. (2021). «Следы пути прохождения рудной жидкости и последствия для разведки полезных ископаемых на золотом месторождении Шиху, Северный Китай: данные коротковолновой инфракрасной спектроскопии иллитовых пород». Журнал геохимических исследований . 229 : 106833. Бибкод : 2021JCExp.22906833Y . дои : 10.1016/j.gexplo.2021.106833 .

[:30-29] Перейти обратно: ^а ^б ^с Чжоу, Ю.; Ли, Л.; Ян, К.; Син, Г.; Сяо, В.; Чжан, Х.; Сю, Л.; Яо, З.; Се, З. (2020). «Характеристики гидротермальных изменений месторождения Cu-Au Чатинг в городе Сюаньчэн, провинция Аньхой, Китай: значение изменений серицита для разведки Cu-Au». Обзоры рудной геологии . 127 : 103844. Бибкод : 2020ОГРв..12703844Z . doi : 10.1016/j.oregeorev.2020.103844 . S2CID 226346918 .

[:31-30] Перейти обратно: ^а ^б Ли, МИХ; Чжоу, МФ; Уильямс-Джонс, AE (2019). «Происхождение месторождений тяжелых редкоземельных элементов, содержащихся в реголите: выводы из месторождения мирового класса Цзудун в провинции Цзянси, Южный Китай». Экономическая геология . 114 (3): 541–568. Бибкод : 2019EcGeo.114..541L . дои : 10.5382/econgeo.4642 . S2CID 164920871 .

[:32-31] Перейти обратно: ^а ^б Прадо, ЭМГ; де Соуза Фильо, ЧР; Карранса, EJM (2023). «Оценка содержания руды на основе гиперспектральных данных с использованием сверточных нейронных сетей: практический пример на месторождении оксида железа и золота Олимпик-Дэм, Австралия». Экономическая геология .

[:33-32] Перейти обратно: ^а ^б Нив, округ Колумбия; Блэк, М.; Райли, TR; Гибсон, ЮАР; Ферье, Г.; Уолл, Ф.; Брум-Фендли, С. (2016). «О возможности визуализации карбонатитовых месторождений редкоземельных элементов методами дистанционного зондирования» . Экономическая геология . 111 (3): 641–665. Бибкод : 2016EcGeo.111..641N . дои : 10.2113/econgeo.111.3.641 . hdl : 10871/19017 . S2CID 39124359 .

[:34-33] Перейти обратно: ^а ^б Родригес, С.; Фонтено, Л.; Эстерле, Дж. (2023). «Характеристика угля с использованием систем гиперспектрального сканирования керна» . Международный журнал угольной геологии . 269 : 104220. Бибкод : 2023IJCG..26904220R . дои : 10.1016/j.coal.2023.104220 . S2CID 257368899 .

[:35-34] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Лю, Дж.; Михальски-младший; Тан, В.; Он, Х.; Йе, Б.; Сяо, Л. (2021). «Бескислородное химическое выветривание в восстановительной теплице на раннем Марсе». Природная астрономия . 5 (5): 503–509. Бибкод : 2021НатАс...5..503Л . дои : 10.1038/s41550-021-01303-5 . S2CID 233934224 .

[:36-35] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Цинь, X.; Лю, Дж.; Тан, В.; Он, Х.; Михальски, Дж.; Сан, Ю.; Ли, С.; Йе, Б.; Ли, ЮЛ (2023). «Характеристика каолинизированного нонтронита с помощью спектроскопии отражения в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне (VNIR): значение для генезиса композиционной стратиграфии на Марсе». Препринты Автореи .

[:37-36] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час ^я ^дж ^к ^л ^м ^н ^тот ^п ^д ^р Вивиано, CE; Силос, ФП; Мурчи, СЛ; Кан, Е.Г.; Зеелос, К.Д.; Тейлор, HW; Тейлор, К.; Эльманн, БЛ; Уайзман, С.М.; Горчица, Дж. Ф.; Морган, МФ (2014). «Пересмотренные спектральные параметры CRISM и сводные продукты на основе обнаруженного в настоящее время минерального разнообразия на Марсе» . Журнал геофизических исследований: Планеты . 119 (6): 1403–1431. Бибкод : 2014JGRE..119.1403V . дои : 10.1002/2014JE004627 . S2CID 16462900 .

[:38-37] Перейти обратно: ^а ^б ^с Эльманн, БЛ; Эдвардс, CS (2014). «Минералогия поверхности Марса» . Ежегодный обзор наук о Земле и планетах . 42 (1): 291–315. Бибкод : 2014AREPS..42..291E . doi : 10.1146/annurev-earth-060313-055024 .

[:39-38] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Фентон, ЛК; Гулликсон, Ал.; Хейворд, РК; Чарльз, Х.; Титус, Теннесси (2019). «Глобальная база данных цифровых дюн Марса (MGD3): глобальные закономерности минерального состава и стабильности пластов». Икар . 330 : 189–203. Бибкод : 2019Icar..330..189F . дои : 10.1016/j.icarus.2019.04.025 . S2CID 164881330 .

[:7-39] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д Мак Артур, А.; Маклеллан, CJ; Мальтус, Т. (2012). «Поля зрения и функции направленного отклика двух полевых спектрорадиометров». Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию . 50 (10): 3892–3907. Бибкод : 2012ITGRS..50.3892M . дои : 10.1109/TGRS.2012.2185055 . S2CID 263350939 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[ 6 ]

[ 7 ]

[ 8 ]

[ 9 ]

[ 10 ]

[ 11 ]

[ 12 ]

[ 13 ]

[ 14 ]

[ 15 ]

[ 16 ]

[ 17 ]

[ 18 ]

[ 19 ]

[ 20 ]

[ 21 ]

[ 22 ]

[ 23 ]

[ 24 ]

[ 25 ]

[ 26 ]

[ 27 ]

[ 28 ]

[ 29 ]

[ 30 ]

[ 31 ]

[ 32 ]

[ 33 ]

[ 34 ]

[ 35 ]

[ 36 ]

[ 37 ]

[ 38 ]

[ 39 ]