HySpex高光譜成像與礦物鑑定應用–露天礦物的掃描分析
採礦工作面的材料分佈通常隨著每日分配的開採段所變化，這些變化並非總是能在視覺上識別，但與提取的礦石質量以及調整後續加工步驟有關。最小化材料的錯誤分類或分配，將最大程度地減少能源密集型材料重新處理所花費的成本。成像光譜學可提供協助，在採掘前鑑定和評估相關礦物/礦床特定的地質材料，將開採過程以及隨後物料運輸到處理設施的過程效率化。
在此案例中，利用賽普勒斯共和國尼克西亞地區(Nicosia district, Republic of Cyprus) Apliki礦區的前銅-金-黃鐵礦數據，用於說明將高光譜成像應用於露天礦區的礦物識別。樣品和現場數據是由GFZ德國地球科學研究中心(German Research Centre for Geosciences Potsdam)、波茨坦大學（University of Potsdam, UP）與賽普勒斯共和國地質調查局（Geological Survey Department of the Republic of Cyprus, GSD）合作於2018年3月的野外活動期間收集，此處呈現的結果和圖像是Koerting（2020）博士研究的一部分。
對該礦區36個樣品的地球化學數據（ICP-ES、碳&硫分析）進行了分類，確定了七個不同的物質組，並通過評估樣品的光譜指紋圖譜和主要礦物學（XRD）相互佐證，並在實驗室中使用HySpex Classic系列的VNIR和SWIR儀器從36個表面樣本中進行編制，特定地點的光譜庫（圖1）將會顯示出每個分類群組的一個光譜。
圖1
圖1.基於樣本的光譜庫。在實驗室使用高光譜和傳統方法對36個樣品（左）進行了分析和定性，然後根據樣本的共同地球化學數據將其分組，以分組（C1-C7）的反射率建立光譜資料庫（核心）。透過使用ReSens +的自動分類（右）顯示，光譜群組除了可用於識別樣品，還能用於識別礦面上的材料/團塊。ReSens +是屬於德國rad. Data Spectral Analytics UG公司的軟體應用程序。
對於礦面分類方面，通過排除以石膏為主的礦群，用於分析的輸入參數縮減為六個礦群。所獲得的結果圖譜（圖2)標記出網狀礦脈、浸染和風化的硫化礦石的位置。在此，每個礦群代表礦脈的不同區域，例如礦化的枕狀熔岩、近晶-綠泥石質區或綠泥石質網狀礦脈區。
圖2
圖2 A.礦面的預期分區(Antivachis, 2015)。B.透過二元特徵演算法(Binary Feature Fitting algorithm )(Mielke et al, in prep.)對Apliki礦面進行高光譜掃描成像分析(Koerting, 2020)。
高光譜地圖可以透過運動結構（Structure-for-Motion, SfM），或通過實施精確的LiDAR光學雷達建模（圖3），來創建3D模型的可視化。這些模型有助於礦區現場的材質分類。藉由使用Kirsch等人(2018)在2160-2220 nm處定義的AlOH特徵，可利用最小波長掃描（Python HypPy Toolbox，Bakker和Oosthoek）分析高AlOH含量區域(2018)。這類型的分析有助於確定污染物含量較高的區域（例如黏土），以調整此處提取材料的處理過程。
圖3
圖3.SfM創建的3D模型，疊加高光譜分類（頂部）和特定吸收特徵的中心波長分佈圖。HySpex攝像機的高空間分辨率允許根據材料的光譜特徵對現場進行有效的定位。同樣地，高光譜分辨率可對感興趣範圍內的吸收特徵進行詳細識別。
該項目中的高光譜數據是使用HySpex Classic系列的VNIR和SWIR攝像機獲得。VNIR-1800攝像機覆蓋400 – 1000 nm範圍，而SWIR-384則涵蓋930 – 2500 nm範圍。攝像機的光譜分辨率分別為3.3和5.5 nm。攝像機為在實驗室和野外均可使用而設計，由於其低值光學像差、熱穩定性和適用於各種工作距離的定製鏡頭，能夠保留科學和工業應用所需的光譜保真度。便攜式的現場系統利用基於電池的堅固型數據採集元件，為攝像機供電並控制攝像機和必要的移動平台。數據分析由GFZ主導的材料分類演算法進行，並由rad.Data Spectral Analytics UG公司在ReSens +軟體進行高階處理與分析，而能在所有超光譜、多光譜尺度和平台上，提供有關礦物材料質量、數量、位置的快速與高精確度地理信息。
此實例顯示了高光譜成像作為地質和採礦應用工具的潛力，可以應用在勘探、採礦到加工和製造的任何程序中精確的識別礦物和材料。HySpex為科學和工業應用提供了多種統包解決方案，歡迎聯繫與我們的專家討論您的應用和需求。
