在近期月球探测任务中, 高光谱遥感探测数据的获取为月球研究提供了高空间分辨率的光谱数据, 其可见近红外(VNIR)反射光谱由于存在典型月表矿物的电磁频谱信息, 被广泛用于研究月球表面成分组成^{[1, 7, 8, 9, 11, 17]}。 国内外多次月球探测任务中搭载了光谱仪, 包括美国的Clementine^[15], 欧空局的SMART-1^[4], 日本的Kaguya/SELENE^[18], 美国的Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO)^[10], 印度的Chandrayaan-1^[5]以及中国的嫦娥三号(CE-3)^[2], 均利用其光谱数据进行月球表面岩石和矿物等物质成分调查。

嫦娥五号探测将完成探月工程第三阶段任务, 设计在月表着陆并采集月球样品返回地球。 探月工程三期的科学目标有两部分, 其中之一是着陆区的现场调查和分析。 针对该任务目标, 嫦娥五号搭载的主要有效载荷之一月球矿物光谱分析仪, 将原位分析着陆区矿物组成和分布, 同时开展物质成分和资源勘察。 月球矿物光谱分析仪(lunar mineralogical spectrometer, LMS)的光谱范围为480~3 200 nm, 覆盖大部分矿物的光谱特征, 其中包括3 000 nm附近的羟基吸收峰特征, 因此也具有探测含水矿物的能力。 嫦娥五号初选着陆区覆盖范围为41° — 45° N, 49° — 69° W, 处于月球正面风暴洋东北侧, 5号标称着陆区为41.5° — 44.5° N, 58.7° — 64.7° W, 位于预选采样区的中部(见图1)。

图1

Fig.1

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	图1 CE-5可能的着陆区(嫦娥一号CCD图像, 数据 来自探月工程数据发布与信息服务系统)Fig.1 CE-5 possible landing zone (CE-1 CCD image, data from Data Publishing and Information Service System of China’ s Lunar Exploration Program)

为了保证LMS数据分析的可靠性, 必须在前期开展LMS地面科学验证试验, 对其探测流程、 地面数据处理方法、 数据产品质量等进行真实性检验。 本文将针对嫦娥五号LMS地面科学验证试验数据质量评价做重点描述, 前几章介绍探月三期任务及科学目标、 LMS概况以及地面验证试验开展的工作介绍。 希望通过本文的研究, 有助于后期嫦娥五号着陆后返回地面数据的处理及分析工作。

LMS科学验证试验很重要的一个目的就是评价仪器获取的光谱数据质量。 试验测量的所有矿物样品、 熔融玻璃、 二元混合样品(2mix2, 2mix3, 2mix4, 2mix6, 2mix7)、 三元混合样品(3mix1, 3mix2, 3mix3, 3mix4, 3mix5, 3mix6)、 七元混合样品(7mix1, 7mix2, 7mix3, 7mix4, 7mix5, 7mix6, 7mix7)的LMS和标准比对仪器在480~3 200 nm范围内的全波段标准光谱曲线对比如图3所示, 其中LMS光谱数据为一次测量数据[图3(a, c, e, g)], 经过平滑处理, 标准比对仪器光谱数据为10次测量平均值[图3(b, d, f, h)]。

图3

Fig.3

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	图3 各样品全谱段对比图 (a, c, e, g): LMS数据; (b, d, f, h): ASD及DP102F数据Fig.3 Comparison of the full spectra of each sample (a, c, e, g) for LMS data; (b, d, f, h) for ASD and DP102F data

通过所有样品的全波段光谱对比可以看出, LMS与标准比对仪器ASD和DP102F测得的样品全波段光谱数据, 从光谱形状和反射率幅值两方面结果相近, 从图3中也可以看出, ASD光谱数据与DP102F在2 500 nm波段附近两个探测器的连接处光谱存在明显的抖动现象, LMS在相同范围的光谱曲线明显优于ASD数据, 但LMS在可见近红外波段480~950 nm波段范围内数据存在光谱抖动。 分析其主要原因, 实验室光源强度在可见近红外波段明显弱于太阳光, 导致LMS在这一波段范围内信噪比较差。

δ=∑i=1NSLMS, i-SSS, iSSS, iN×100%(1)

不确定度δ 作为评价指标, 见式(1), 其中, S_{LMS, i}为LMS测得样品的第i个波段的BRF, S_{SS, i}为ASD或DP102F获得的第i个波段BRF, N为波段数。

计算各个样品在三个波段范围内的不确定度, 结果(见图4)显示除钛铁矿样品外, 其余样品光谱不确定度在各谱段都优于10%, 且大部分都在5%以内, 表明LMS具有较好的光谱数据质量。 此外, 480~700和700~2 200 nm范围的不确定度较2 200~3 200 nm范围小, 光谱质量在低波长范围相对较优。 其中, 造成钛铁矿高不确定的原因与样品反射率过低有关系, 其反射率数据仅为0.1左右, 使得仪器探测信号弱, 信噪比下降。

图4

Fig.4

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	图4 各波段样品不确定度指标(%)Fig.4 Spectral Uncertainty in each band (%)

目前在月球探测中, 利用高光谱遥感进行矿物含量的反演方法主要有三种, 即: 统计分析方法、 基于辐射传输模型(Hapke模型)的光谱线性解混方法以及修正的高斯模型方法(MGM)^{[6, 12]}。 本文主要采用修正的高斯模型方法(MGM)。 修正的高斯模型方法认为物质成分实际的光谱特征吸收是由一系列具有正态分布高斯曲线形状的吸收带叠加而成^[16]。 通过对矿物光谱每个吸收特征谱线进行高斯曲线拟合, 直到所有高斯曲线叠加之和与实际光谱之间的误差达到可以接受的程度。 高斯分布曲线间的吸收峰位置、 吸收深度等参数与矿物样品的相对含量存在相应的定量关系, 通过这种定量关系可以计算出矿物的相对含量。

LMS在月面工作时, 首先应具备矿物识别的能力。 普通辉石和紫苏辉石两种纯单矿物样品在1 000和2 000 nm附近具有明显的吸收峰特征, 利用修正的高斯模型方法分别拟合计算了LMS和标准比对仪器获取的这两种单矿物样品光谱数据, 通过分析LMS和标准比对仪器对样品1 000和2 000 nm附近吸收峰位置偏差的比较, 定量评价LMS对矿物特征吸收峰定性识别的能力。

图5

Fig.5

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	图5 样品全谱段MGM拟合结果 (a): 普通辉石LMS; (b): 普通辉石ASD和DP102F; (c): 紫苏辉石LMS; (d): 紫苏辉石ASD和DP102FFig.5 Full spectra of MGM sample fitting results (a): Augite LMS; (b): Augite ASD and DP102F; (c): Hypersthene LMS; (d): Hypersthene ASD and DP102F

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 两种辉石LMS与标准比对仪器吸收峰位置偏差 Table 1 Two pyroxene absorption peak position deviation measured with LMS and standard instruments 吸收峰位置/nm 普通辉石 紫苏辉石 LMS/nm ASD_DP/nm 波长差/nm LMS/nm ASD_DP/nm 波长差/nm 1 000 1 009.89 1 011.36 1.47 927.45 920.07 7.38 2 000 2 247.18 2 258.90 11.72 1 861.39 1 842.60 18.79

表1 两种辉石LMS与标准比对仪器吸收峰位置偏差 Table 1 Two pyroxene absorption peak position deviation measured with LMS and standard instruments

从以上两种单矿物吸收峰中心位置波长差的对比可以看出, LMS测得的两种具有明显吸收峰特征的单矿物样品光谱特征满足1 000 nm附近吸收峰中心位置误差< 10 nm, 2 000 nm附近吸收峰中心位置误差< 20 nm, 说明LMS具有较好的矿物吸收峰特征定性识别能力。

探月工程三期的科学目标之一, 对着陆区进行现场调查和分析将使用多台物质成分探测设备, 其中LMS可分析识别月球表面物质的矿物组成, 包括含水矿物, 同时有助于判断岩石类型, 辅助地层学分析开展物质成分和资源勘察。 为保证未来在轨数据有效可靠, 开展了LMS的地面科学验证试验, 对其探测流程、 地面数据处理方法、 数据产品质量等进行真实性检验。 本试验完成了矿物及混合物共26种待测样品光谱数据获取, 通过光谱不确定度计算, 针对科学验证试验大纲选定待测样品光谱特征, 除反射率很低的钛铁矿外, 其余样品光谱不确定度在各谱段都优于10%, 且大部分都在5%以内, 表明LMS具有较好的光谱数据质量。 其次, 针对矿物识别能力, LMS所有样品光谱数据与标准比对光谱仪符合较好, 能够有效的识别样品的光谱特征和吸收峰特征, 通过对具有明显吸收峰特征的普通辉石和紫苏辉石样品吸收峰中心位置误差进行计算, 结果在1 000 nm附近吸收峰中心位置误差< 10 nm, 2 000 nm附近吸收峰中心位置误差< 20 nm, 具有较高的精度。