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SpectraScan SWIR-LWIR高光譜成像分析系統(tǒng)
更新時(shí)間：2022-07-07
訪問次數(shù)：3351
AISAOWL長波紅外高光譜成像監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目的是為遙感市場提供*臺LWIR高光譜成像儀，該成像儀結(jié)構(gòu)緊湊，可以安裝在小型飛機(jī)上，甚至在無人機(jī)上，無需特別的專業(yè)技術(shù)就可以操作和維護(hù)。
| 品牌 | SPECIM/芬蘭 | 成像方式 | 推掃式 |
|---|---|---|---|
| 價(jià)格區(qū)間 | 面議 | 使用狀態(tài) | 地面 |
| 工作原理 | 推掃型 | 應(yīng)用領(lǐng)域 | 食品/農(nóng)產(chǎn)品,農(nóng)林牧漁,地礦,制藥/生物制藥,綜合 |
SpectraScan© SWIR-LWIR地礦勘查高光譜成像分析系統(tǒng)，是易科泰光譜成像與無人機(jī)遙感技術(shù)研究中心，基于SpectraScan©光譜成像掃描平臺技術(shù)，集成Specim SWIR、LWIR高光譜成像傳感器，最新推出的一站式地礦勘查高光譜成像解決方案。
該系統(tǒng)結(jié)構(gòu)緊湊、兼容性高，無需特別的專業(yè)背景即可操作和維護(hù)，成像單元光譜范圍覆蓋1000-2500nm短波紅外及8-12μm長波紅外波段，極大滿足地質(zhì)、礦產(chǎn)、工業(yè)、安全等應(yīng)用領(lǐng)域及地質(zhì)地球科學(xué)、環(huán)境監(jiān)測研究領(lǐng)域的特殊需求，為商業(yè)公司和學(xué)術(shù)研究用戶提供了一種完整、即時(shí)可用的低成本、高效益解決方案。
SpectraScan© SWIR-LWIR系統(tǒng)；右圖為巖礦樣品表面的蝕變區(qū)域（紅色）分布
主要特點(diǎn)：
? 一站式巖礦樣芯成像分析平臺，標(biāo)配SWIR、LWIR高光譜成像，可選配VISIR、NIR波段
? SpectraScan©高精度移動(dòng)掃描平臺，樣品在精準(zhǔn)位移平臺上自動(dòng)運(yùn)送至成像單元進(jìn)行成像分析
? 雙軌式同步升降控制，根據(jù)樣品尺寸靈活調(diào)整成像距離，獲取*分辨率數(shù)據(jù)
? 可對大型巖礦樣芯、礦物粉末、樣品盒整體進(jìn)行成像檢測分析
? 觸摸屏控制，嵌入式操作系統(tǒng)，全中文地面站軟件，可無線操控平臺運(yùn)行
? 支持組合命令（Protocols），可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)運(yùn)行protocols
? 主機(jī)系統(tǒng)帶腳輪，方便移動(dòng)，適應(yīng)于實(shí)驗(yàn)室和工業(yè)礦廠等工作環(huán)境
? 可選配高分辨率RGB成像、紅外熱成像分析
? 可選配SpectraScan© 360°旋轉(zhuǎn)掃描平臺，適用于野外礦坑、峭壁、山體掃描成像
主要參數(shù)指標(biāo)：
成像單元 | SWIR | LWIR |
波段范圍 | 1000-2500nm | 8-12μm |
光譜波段數(shù) | 288 | 44 |
光譜分辨率 | 10nm | 400nm |
光譜采樣 | 5.6nm | 100nm |
空間像素 | 384 | 566 |
視場角 | 34°、23°、17°、9°可選 | 32.2° |
探測器 | Stirling，25000h MTTF | LWIR非制冷微輻射探測器 |
數(shù)值孔徑 | F/2.0 | F/1.0 |
輸出接口 | 16 bit CL | USB 3 |
幀頻 | 450fps | 120fps |
信噪比 | 1050:1 | NETD（噪聲等效溫差）:1k |
相機(jī)重量 | 14kg | 3.5kg |
應(yīng)用案例1：高硫化型淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)中的巖石樣品的高光譜表征
石英在高硫化型淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)中是非常常見的，其主要用于硅化和晚期泥質(zhì)帶的鑒定。然而，僅用SWIR范圍的數(shù)據(jù)很難檢測石英，因?yàn)檫@種非氫氧化物礦物在SWIR范圍內(nèi)沒有吸收特征。特文特大學(xué)地球信息科學(xué)與地球觀測學(xué)院Abera M G等學(xué)者，結(jié)合SWIR和LWIR高光譜數(shù)據(jù)對西班牙東南部Rodalquilar高硫化型淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)的巖石樣品進(jìn)行了表征。
本研究使用了來自Rodalquilar淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)的56個(gè)巖石樣品的SWIR和LWIR波段高光譜圖像來表征巖石中的礦物。研究人員對高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行反射率、發(fā)射率轉(zhuǎn)換、濾波及變換等多種預(yù)處理，并通過分析兩種數(shù)據(jù)，反映與淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)相關(guān)的礦物，如石英、鉀長石、輝石、鈣長石、方解石和白云石，以及SWIR波段敏感礦物，包括明礬石、黃鉀鐵礬、高嶺石、埃洛石和綠脫石。隨后，研究人員將獨(dú)立的 SWIR 和 LWIR 結(jié)果相結(jié)合，用于巖石樣品中礦物的精準(zhǔn)識別和繪圖。
根據(jù)SWIR-LWIR結(jié)合分析結(jié)果，該巖石樣品被劃分為蝕變帶，將巖石樣品的蝕變帶與現(xiàn)有礦物圖進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，在該樣品中存在硅酸鹽、頁硅酸鹽、硫酸鹽和碳酸鹽礦物。還分析得出了 Rodalquilar 高硫化型淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)中硅化和晚期泥質(zhì)帶的精細(xì)分布并繪制礦物圖。該方法為礦石礦化研究提供了指引，并改進(jìn)了西班牙東南部 Rodalquilar 低溫?zé)嵋合到y(tǒng)現(xiàn)有的蝕變帶圖。
該研究表明，結(jié)合了SWIR波段和LWIR波段的高光譜成像技術(shù)，可輕松用于識別巖石樣品中的蝕變和未蝕變礦物，并可用于定位高硫化型淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)的硅質(zhì)和高級泥質(zhì)帶。本研究確定的蝕變帶有助于研究人員對淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)的進(jìn)一步理解，及對高硫化型淺成低溫?zé)嵋合到y(tǒng)蝕變帶的劃定和表征的探索。
應(yīng)用案例2：金礦床地質(zhì)填圖的礦物學(xué)-地球化學(xué)標(biāo)準(zhǔn)
位于俄羅斯東部哈巴羅夫斯基地區(qū)的Levoberezhnoye礦床，集中分布于中性火山巖中，嵌于流紋巖和廣泛蝕變的湖流凝灰?guī)r及熔結(jié)凝灰?guī)r中，并形成陡傾石英-冰長石 金-銀 角礫巖-礦脈體系。這些含礦的蝕變火山巖伴隨著石英-冰長石-硫化物膠結(jié)物和細(xì)硫化物互相浸染，經(jīng)歷了多次熱液角礫巖化作用，使得礦脈和巖石粒度細(xì)小，難以直觀識別礦物。
Polymetal公司工程科學(xué)與冶金學(xué)博士Ilya Anisimov等人使用SWIR和LWIR波段高光譜相機(jī)對該礦床樣品進(jìn)行紅外高光譜圖像掃描。并根據(jù)礦物的光譜特征，對樣品圖像進(jìn)行主成分分析和回歸分析。區(qū)分了石英(Qu)；針鐵礦(Cth)；長石，包括正長石(Ort)、微斜長石；粘土礦物，包括高嶺石(Kaol)、地開石(Dk)、蒙脫石(Mnt)、伊利石(Ilt)、白云母。
輻射光譜分析表明，在鉆孔巖心樣品和拋光樣品中均發(fā)現(xiàn)了和輝鉬礦品位接近的礦物，呈暗塊狀和片狀。它被磷灰石所腐蝕(見下圖)，表面有白蠟石和軟屑巖。該蝕變輝鉬礦呈褐色，具有類似石墨的暗淡金屬光澤，在礦床中廣泛分布。粗精礦中鉬的回收率在40%左右。
研究發(fā)現(xiàn)，氰化尾渣中金的損失與硫化物含量密切相關(guān)，硫化物氧化為黃鉀鐵礬和臭蔥石，樣品中的紅色成分增加，表明金回收率提高。而綠泥石的缺失和白云母向伊利石、伊利-蒙脫石的轉(zhuǎn)化也表明金氰化回收率提高。樣品中金的實(shí)驗(yàn)回收率和預(yù)測模型回收率之間的相關(guān)系數(shù)R2=0.46，有較強(qiáng)相關(guān)性。
研究表明，利用高光譜樣芯掃描成像技術(shù)，可對鉆孔樣芯進(jìn)行海量地質(zhì)填圖，快速、無損識別和解釋地球化學(xué)定義的礦石和巖性類型，且可以實(shí)現(xiàn)針對不同的礦化類型進(jìn)行礦物勘探。
參考文獻(xiàn)：
[1] Abera M G , Hecker C A , Bakker W . Characterization of Rock Samples Using SWIR-LWIR Hyperspectral Imaging Techniques – An Example of The High Sulfidation Epithermal System of Rodalquilar, Southeast Spain. 2019.
[2] Anisimov I, Sagitova A, Kharitonova M , et al. Mineralogical-Geochemical Criteria for Geometallurgical Mapping of Levoberezhnoye Au Deposit (Khabarovsk Region, Russia)[M]. 2019.
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