基于嫦娥一号反射率数据月表正面FeO、Al2O3反演

李晓芃，陈建平，王　翔，3

(1.地质出版社，北京 100083；2.中国地质大学(北京)地球科学与资源学院，北京 100083；3.北京新兴华安智慧科技有限公司，北京 100070)

月球表面的岩石主要包括斜长石、辉石、橄榄石、钛铁矿等一系列物质[1]，月表矿物波谱特征解释来源于矿物的物理属性[2]，矿物组分的波谱特征直接被自身化学和矿物组分所体现[1],大量的基于伽马射线、X射线和高光谱数据的遥感技术被用于研究月表矿物和化学信息。McCord等[3]和Blewett等[4]利用高波谱分辨率的地基望远镜数据UV-VIS-NIR波谱范围对月表矿物的主要诊断吸收位置进行研究。Shkuratov等[5]指出如果准确的分析来源于UV-VIS波谱与矿物组分之间的关系，那么样品点所代表的区域地质及非样品来源的岩石类型可能被推算。对于月表的矿物与元素分布研究，前人采用Clementine数据，形成相关的角度参数，并发现上述阿波罗取样点的含量与对应角度之间确实有很好的相关性[6-7]；利用波谱UV-VIS比值与TiO2含量之间建立了很好的相关性[8-9]；月表矿物元素分布于月球，成因与演化有着必然的联系，理解月球需要知道月球矿物学及月表岩石结构，理解岩浆洋假说与撞击坑的演化，需要探索斜长石与镁铁质矿物的分布，而高钙辉石与TiO2分布可以指示月海玄武岩的起源。本文依据嫦娥IIM数据的谱段设置与月表矿物元素的吸收特征，借鉴Clemnetine和伽马射线谱仪对月表探测结果，采用统计法与成熟度角度法对月表FeO、Al2O3的分布进行反演。

1　月表矿物波谱特征与嫦娥IIM数据

月表岩石主要由辉石、斜长石、橄榄石、钛铁矿及熔融玻璃等组成。月海与月陆岩石主要区别在于月海富集Fe、Ti元素，KREEP岩分布在月海玄武岩区域内；而月陆富含Al、Ca等元素。在美国的Clementine卫星发射前，对月表的遥感探测识别主要依靠天文望远镜实现[10]。McCord等[3]利用硅光导成像系统结合地面望远镜采用波段比值0.40/0.56 micrometer和0.95/0.56 micrometer方法对月球正面50%的区域进行观测，发现一处与周围存在显著差异的复杂地质构造单元。此后，科研人员采用多种方法通过近红外的光谱特征来研究月表的矿物构成，Hapke等[11]在行星科学外延提出了双向反射理论。1994年Clementine发射成功后，其UV/VIS/NIR等波段影像常被用来做月表的矿物解译，Elphic对比Clementine和Lunar Prospector获取的月表数据，绘制全月Ti元素和Fe元素的分布图；Lucey等[7]通过Clementine数据对月表的TiO2、Th、FeO等矿物及元素进行研究并绘制全月分布图；Lucey等[13]应用两种不同的算法对月球的阿里斯塔克高原进行区域矿物填图[11]；Lucey[14]利用Clementine的UV/VIS数据做出全月表区域的橄榄石、斜长石、辉石等多种矿物；Mccord等[3]在2007利用影像绘制了长石类矿物(钠长石、钙长石、正长石)的波谱曲线；Kramer等[15]通过Clementine和Lunar Prospector数据对月球表面的富铝(high-Alumina，HA)月海玄武岩进行研究；闫柏琨等[10]基于O75R-模型与光谱线性分解的矿物提取方法利用Clementine数据提取月表单斜辉石、斜方辉石、橄榄石、斜长石及钛铁矿等五类主要矿物的体积百分含量分布，并基于阿波罗探月任务带回的月岩及月壤矿物分析数据对提取结果进行评价。

来自于美国布朗大学的RELAB光谱库光谱有两种辉石LS-CMP-009(单斜辉石)LS-CMP-012(斜方辉石)依据光谱图[16]，辉石在1.0 μm附近和1.8～2.4 μm两位置有强谱带，这正是典型富铁正辉石特征的二价铁离子双谱带；斜长石为LS-CMP-011、LS-CMP-004为Apollo17和Apollo15样本，有其波谱在1.25 μm附近的宽谱带，它也应是Fe取代Ca而产生。四种橄榄石矿物(LS2CMP2014、LS2CMP2006、LS2CMP2005、LS2CMP2003)均为Apollo17任务采集回来的矿物，由波谱图可看出光谱都有一个中心在1.0 μm附近很宽的吸收，橄榄石结构含有两个六次配位位置,其中一位置上的离子产生强的中心谱带，而另一位置上的离子产生两边的谱带(两种钛铁矿(LS2CMP20062A、LS2CMP20062B))[2]，由波谱图我们还看到两个比较明显的吸收峰，一个在0.5 μm,另一个在1.5 μm。月陆占据了月表约60%区域，其中19%是富镁月岩[17]。我国嫦娥一号搭载的涉成像光谱仪设备可探测月球表面元素和矿物、岩石，并利用探测结果绘制各元素、矿物、岩石的全月球分布图，为月球的开发利用提供有关资源分布的数据，本文使用得到反射率转换数据。IIM月表正面数据见图1[18]。

2　月表矿物识别与填图方法的选择

嫦娥一号干涉成像光谱仪覆盖范围为480～960 nm，只能部分描述1.0 μm附近的吸收峰，提取的吸收峰参数仅有光谱斜率，由于数据涵盖半个1.0 μm吸收谱段，对于辉石与橄榄石，由于其均具有1.0 μm附近吸收谱段的特征，较难区分[19]。对于嫦娥一号干涉成像光谱仪获得月表数据，通过混合光谱分解方法可以定量分析一个混合像元各组分的含量及分布，但由于对于每一个混合像元，其不能满足所有混合数值为100%，对于组成像元因子的数目不能很好确定，分解结果造成不确定成分分析。基于嫦娥数据波谱分析，通过月壤样本光谱数据与其组分特征建立相应模型，采用光谱特征回归统计方法演化Al2O3光谱参数与元素含量建立FeO。

3　月表FeO反演

利用Clementine UVVIS光谱数据给出一种根据VIS反射率与NIR/VIS比值得到FeO含量的方法[20]。Wells等[21]提出与含量相关的光谱变化是由于不透明矿物的影响；Blewett等[4]利用Apollo与Luna登陆点高分辨Clementine UVVIS影像及已知采样点的FeO含量来改进Lucey的算式，Ling等认为Lucey对于绘制FeO分布时没有考虑钛铁矿中的FeO，利用铁元素吸收深度与坡度的关系重新导出FeO分布；利用嫦娥IIM数据结合的方法提出了适合于嫦娥数据的FeO的定量算法[20,22]。

图1　月表正面嫦娥成像光谱仪数据反射率影像

Lucey等[6,14]依据Apollo11、Apollo12、Apollo14、Apollo16、Lunar16、Lunar20六个月球着陆点附近的撞击坑内外成熟度的不同，建立UV-VIS与VIS关系图的方法，该方法中定义了一个角度参数来消除月壤成熟度的影响，建立了一个与FeO含量相关的角度来反演FeO的含量。我们借鉴Lucey等的这个方法，选取了在采样点周围的(包括采样点)的全月六个不同纬度区域作为样本区，依据IIM特点选取B31(918 nm)/B24(757 nm)与B24(757 nm)建立二维散点图(图2)，建立相关与FeO光谱参数，数据统计存在很好的分布，由于成熟度不同，相同含量的土壤存在波谱差异。依据Blewett等[4]认为那些组成有差异的月壤因成熟度变化形成的上述线性趋势在反射光谱图上看上去相交于暗且“红”的一点，这点分别为假想的暗色，光谱红的端员组分对应的光谱比值及反射率。

图2　IIM数据FeO二维分布散点图NIR/VISvsVIS

我们通过选取的“原点”，依据二维散点图，建立了适合嫦娥数据的光谱参数方程，见式(1)。

θ=atan((b31/b24-F)/(b24-E))

(1)

式中E、F为原点(ORIGIN)对应的参数，E=0.09,F=1.3635。

通过求出的关于FeO角度，采用Bleweet等[4]和Lucey等[7]的样品表，我们采用的样品坐标来源于Clementine数据，空间分辨率100 m/pixel[23]，采用双线性重采样方式对Clementine数据重采至嫦娥一号IIM数据分辨率，然后对IIM数据与Clementine数据几何精校正(月球正面)，保证数据点的准确性(表1)[18]。由于嫦娥数据中缺失Apollo15样品数据点，我们运用除Apollo15以外数据建立样品含量与角度的统计关系，来反演FeO含量分布。

通过对比分析，采用指数函数，对于FeO反演产生了最小的相关误差，拟合率达到0.903，对于IIM数据，相比线性方法，指数方法效果更佳。我们运用指数方程、运用IIM绘制FeO分布(图3)。图4为月表正面FeO分布。

4　月表Al2O3反演

使用嫦娥IIM数据绘制月表正面Al2O3分布，由于Al2O3本身是造岩矿物，不具备光谱明显吸收特征。本文采用适合于IIM波谱特征的统计方式，建立月表样品数据与波谱信息之间的统计关系，对于样品我们采用LSCC实验室测量的57个标准双向发射率数据重采样到嫦娥IIM数据。数据范围样本包含了Pieters所采用的样本[6,16,24]。本次使用MNF(Minimum Noise Fraction )方法，利用IIM32波段数据做最小噪声(MNF)分离，按照噪音与真实能量的分布，发现波谱能量主要集中于前五分量，我们选取前五个MNF分量作为使用的方程因子，使用相同样本建立MNF变量与样品含量之间的统计关系,见式(2)。通过计算，确定统计函数，见式(3)。Al2O3比值统计预测分布见图5。

表1　Apollo与Lunar FeO样品表与角度参数

图3　月表正面FeO反演拟合曲线图

P=a×MNF1+b×MNF2+c×MNF3+

d×MNF4+e×MNF5+g

(2)

logP=-0.2449×MNF1+1.2168×MNF2-

9.2805×MNF3+8.5530×MNF4+

2.2717×MNF5+2.2722

(3)

R=0.932

式中：MNFi为分离分量；a、b、c、d、e为相关系数；R为拟合系数。

图4　月表正面FeO分布图

图5　Al2O3比值统计预测分布

通过对比区域显示高值Al2O3主要富集月陆区域(图6)，符合月陆主要造岩矿物为斜长岩的组分特征。对比Apollo和Lunar月表样品的分布情况，与月海玄武岩区域主要富集Fe、Ti反相关，相关系数为0.932。

5　结　论

FeO在月表分布比较普遍，其在月海区域含量都较高，分布特征与钛元素有很高的相关性。铁高富集区多位于月球正面，在月海区域明显高于月陆区域，月海区域主要富含镁铁矿物，月陆区域主要以斜长岩为主，其中在雨海和风暴洋范围内铁含量达到20%，澄海和静海的南部含量在15%左右，危海与丰富海的含量在14%左右，在正面的月海中，冷海与酒海及月海周围含量偏低，约为9%；对于月陆区域含量偏低， 大部分仅为4%左右， 我们对比伽马射线谱仪数据显示，其含量略低，为1.3%左右，月表FeO主要分布在在经度85°W～60°E、纬度40°S～60°N的区域上。Ling等对于IIM FeO填图结果在危海区域的含量为14.58%[20]，与本文基本吻合。由于本文采用的是借鉴Lucey等的方法，对于Lucey等的方法关于FeO月表分布只能检测辉石与橄榄石中的亚铁,但不能表征斜长岩中的杂质，在钛铁矿中的铁被忽略，由于月表波谱受到空间风化与太阳风粒子宇宙射线的影响[25]，波谱会受到一定改变，没有考虑地形及风化作用，导致含量略有差异。由于嫦娥数据没有覆盖1 500 nm左右的波段，对于连续统的去除存在一定影响，地形影响没有很好去除，待以后改进。对于月表矿物方法的探索，不仅仅局限于持续对Clementine数据的研究，也应当考虑多种传感器所获得的高光谱数据。本文使用覆盖全月的32个波段Chang’e-1IIM2C反射率数据，基于MNF统计方法对于Al2O3含量反演，使用影像数据可以减少实验室测量所产生的光学误差，实验结果表明对于月表的样品，对于反演月球矿物组分，使用样品含量信息与样品的光学波谱特征建立回归关系是可行的。

图6　月表正面Al2O3含量分布