基于稀土矿物波谱特征参量的稀土含量反演模型研究

Rare earth elements resources are important strategic resources, with the global demand growing, especially in the high-tech and low-carbon industry, and also are the focus of global resources. The fund is mainly to carry out the ground reflectance spectrum test of REO concentrate, and based on the spectral characteristics of rare earth oxides, to distinguish between the light and heavy rare earth elements; Taking REE minerals as research object, the spectral characteristics, spectral variation and their generating mechanism are studied by combining the chemical composition and the structure of the REE minerals. After the ground reflectance spectrum test of different mineralization REE samples being done, the spectra are processed to extract the characteristic parameters; The inversion model of REE content is established by studying the relationship between the spectral characteristic parameters and REE content from geochemical analysis. At the same time, the accuracy of the model is evaluated. Finally, the method of hyperspectral remote sensing prospecting directly for the REE ore in some key REE mine area is explored, based on the spectral characteristics of REE minerals. The study is expected to play an important role in REE detection, remote sensing prospecting for REE ore and REE mining regulation.

稀土资源是重要的战略资源，全球的需求量与日俱增，尤其是在高技术和低碳工业，也是全球关注的焦点资源。本基金主要开展稀土精矿粉的地面反射率波谱测试工作，以其波谱特征为基础，区分轻/重稀土元素；并以稀土矿物为重点研究对象，结合稀土矿物的物质组成及其结构，研究其波谱特征、波谱变异及波谱产生的机理。对不同矿化程度的稀土样品进行地面反射率波谱测试，波谱去连续统，提取波谱数据的特征参量，结合地球化学分析结果，研究稀土矿化样品中稀土含量与特征参数的关系，建立矿化样品中稀土含量的反演模型，同时评价模型的准确性；最后，基于稀土矿物的诊断波谱特征，选择重点稀土矿区为研究区，探索用高光谱遥感找稀土矿的方法。该研究有望在稀土元素检测、遥感找稀土矿及稀土矿山监管等方面发挥重要作用。

稀土元素作为我国的关键矿产，具有重要的战略意义。传统的遥感找稀土矿主要以间接找矿为主，而受电子跃迁的影响，稀土元素在可见光短波红外波段具有明显吸收特征，且不同的稀土元素具有差异性的波谱曲线。据此，可以有效地进行稀土元素的直接识别，并指导高光谱遥感找矿。本课题购买了高纯的稀土氧化物，利用美国ASD波谱仪对单元素稀土氧化物进行波谱测试，分析总结了每种稀土氧化物的波谱特征以及轻、重稀土不同组分的波谱识别标识。其中，Nd、Sm、Dy、Ho、Er、Tm等元素在可见光-短波红外范围内具有强烈的吸收特征；利用579nm、870nm波长的吸收谷可以有效死别出轻稀土，而在451nm、649nm、655nm及776nm处的吸收谷则表明含有重稀土。同种类型的稀土矿物波谱特征较为相似，且碳酸盐类稀土矿物在680nm、870nm、525nm处的吸收谷波长位置较磷酸盐稀土矿物往长波方向位移。进一步对搜集到的不同品位的稀土样品及人工配比不同浓度的稀土样品，分别对其进行ASD波谱测试分析，提取波谱特征参量，构建波谱特征参量与稀土含量的相关关系；发现在稀土元素在不同波长的吸收谷，均存在波谱特征参量与稀土含量的线性关系。且在人工配比的样品中还发现，原风化壳样品在1410nm与1920nm处的吸收谷，随着稀土浓度的增加，其波谷深度减小，且呈现线性负相关的关系。整体来看，波谱参数中吸收面积较吸收深度反演稀土含量的误差小。最后，本课题还利用南京地调中心开发的VNIR及SWIR微型成像光谱仪对不同稀土矿山的手标本进行了成像光谱仪的扫描，发现高光谱像素的波谱比ASD结果能够更好地识别出稀土矿物，并能够进行矿物填图。利用美国Headwall Photonics公司的Nano微型机载高光谱成像光谱仪对白云鄂博稀土矿东坑的坑壁进行了20~500m不同距离的扫描成像，通过处理高光谱遥感影像，发现均能够通过波谱吸收特征识别出稀土元素。该研究梳理了稀土元素及稀土矿物的波谱特征，并通过构建波谱参量反演稀土含量，开展了高光谱识别稀土元素的探索，能够为高光谱遥感找稀土矿、矿政管理、矿山污染等方面提供技术支撑。