A. 對波譜分析方法的認識與理解
四大譜：紅外、氫譜、碳譜、質譜，對結構的確認是必須的。
B. 遙感方法應用研究和有效性評價
(一)遙感工作方法及工作層次概述
本次遙感地質研究工作區主要是鳳-太礦集區。工作方法為:充分應用不同遙感數據源進行遙感數字圖像處理、遙感地質解譯、遙感蝕變信息提取、遙感信息的GIS技術分析等; 通過礦集區1:5萬層次、礦區1:1萬層次的研究工作,總結研究區域鉛鋅礦及金礦等典型礦床的的遙感標志特徵,建立遙感找礦模型。
礦集區1:5萬層次遙感工作採用了光譜解析度較高的日本Aster數據,對鳳-太礦集區進行了遙感圖像處理、遙感地質解譯及近礦圍岩蝕變遙感信息提取等工作。技術重點是解決多光譜數據的彩色合成及融合問題,充分利用Aster多光譜數據的光譜特徵准確提取與礦有關的弱礦化蝕變以及使用GIS對遙感信息進行分析。
1:1萬層次遙感工作採用地面解析度較高的美國IKONOS衛星數據,對包括八方山鉛鋅礦、八卦廟金礦等在內的100km2范圍的遙感影像進行了處理,同時進行了地質解譯分析,並在該層次上從遙感角度對該區的鉛鋅礦找礦、金礦找礦提出了建議。技術難點是高解析度遙感數據的處理、數據融合及大比例尺遙感圖像的製作,以及大比例尺遙感圖像中微觀地質因素的解譯。
(二)鳳-太礦集區1:5萬層次遙感方法應用研究
1.數據概況
1:5萬層次遙感工作採用日本Aster數據,該數據具有3個15m解析度的可見光近紅外波段、6個30m解析度的短波紅外波段及5個90m解析度的熱紅外波段,單景面積60×60km2。與常用的TM/ETM數據相比,在地面解析度和光譜分辨方面有很大的提高。特別是短波紅外波段ETM的兩個波段被分為6個波段,理論上對羥基蝕變礦物的識別程度有了很大的提高(表4-17)。
表4-17 Aster數據與ETM數據光譜解析度及地面解析度對比
2.圖像處理
圖像處理在PCI geomatic 10.0及ENVI 4.0兩個專業遙感軟體平台上進行。工作區使用的數據時相為2004年4月19日,該時相無雪無雲,植被覆蓋相當少,數據質量總體良好。工作區成圖范圍為:106°27′52″～107°04′05″E,33°45′40″～34°01′36″N。
圖像處理過程經過圖像校正、圖像增強、彩色合成、數據融合等過程,其中,圖像校正使用1:5萬地形圖進行校正; 圖像增強主要進行了對比度擴展,使用適應性拉升對直方圖進行了擴展; 彩色合成及數據融合方案經對數據各種統計參數的分析及不同方案的反復對比,最終選擇了4(R)+8(G)+2(B)與2波段融合的方案,融合後圖像解析度提高為15m,並保留了假彩色合成的色彩(圖4-36)。
圖4-36 鳳-太礦集區Aster遙感影像圖
圖4-37 銀母寺鉛鋅礦床不同彩色合成方案效果對比
不同合成方案及融合效果對比見圖4-37(以銀母寺鉛鋅礦區為例)。由圖4-37可以看出,4(R)+8(G)+2(B)與2波段融合的方案在色彩及信息量上是最佳的; 完全使用最高解析度的123波段進行合成,圖像解析度最高但色彩信息量很差; 隨著高解析度波段在彩色合成中的減少,圖像解析度下降; 融合可以提高圖像解析度,同時保持較好的色彩信息。
3.地質解譯
(1)線性構造解譯
線性構造包括斷裂構造和線性影像體,斷裂構造在影像上具有明顯的構造標志,如斷層崖、連續直線狀三角面、水系突然轉折或分叉的連線、兩側影紋圖案截然突變的界線等; 線性影像體指影像中直線狀展布的線狀要素,多數情況下為構造信息的反映。遙感構造的解譯以圖像目視解譯為主,必要時輔以圖像處理手段,如以定向濾波、比值分析等來突出地貌上的線性影像。
鳳-太礦集區遙感線性構造比較發育,規模、性質不同,影像特徵有所不同,根據構造規模及影像特點可以劃分為4級。
1)一級遙感斷裂:一級遙感斷裂為區域性斷裂,如北部的唐藏-板房子斷裂(圖4-38),該斷裂構造控制著鳳-太礦集區的北邊界。遙感影像中斷裂構造標志清楚,兩側岩石地層差異大,影像紋形、色調也有明顯差別。
圖4-38 唐藏-板房子斷裂典型遙感影像
2)二級遙感斷裂:二級遙感斷裂主要為泥盆系地層中岩性軟、硬接觸面發育的走向斷層,斷裂大致平行,呈NWW向至近EW向展布,對泥盆系構造格架起著控製作用。這類遙感構造規模相對較大,兩側岩性差異比較清楚,如小南溝-磨房溝遙感斷裂、碾子坪-石埡子遙感斷裂(圖4-39)。
3)三級遙感斷裂:三級遙感斷裂多為線性構造,數量比較多,規模比較小,主要有兩組:一是斜切地層的NE向斷裂,多具右行剪切性質; 二是層間斷裂,與地層線一致圖(4-40)。
圖4-39 碾子坪-石埡子二級斷裂遙感影像(局部)
圖4-40 三級斷裂遙感影像
4)NE向節理群帶:鳳-太礦集區不均勻地發育有一組NE向密集遙感線列影像群帶(圖4-41),實地驗證為節理帶,這組構造對金礦化富集起著積極作用。
(2)環形構造解譯
環形構造指成因與地質構造有關的由弧形或環形影紋構成的環狀影像體,區內共解譯出環形構造與環形構造影像6個。綜合地質、物探、化探資料分析,其中圖幅內規模最大的環形構造即王家莊-坪坎環形構造,其可能為穩定基底型環形構造,地表東西長約38km,南北最寬22km,為長軸近東西向的橢圓狀,環形體內外影像在影紋、水系格局等方面存在明顯的差異,代表著泥盆系基底同生沉積構造; 圖幅西部鳳縣環形影像解譯為斷裂交匯型環形構造,其環形體由弧狀水系與山脊構成,內部呈正地形,紋形雜亂,色調深淺不均,環內有NE向和NW向兩組斷裂交匯。此外,還有一些環形構造,目前其性質不能判明。
(3)褶皺構造解譯
鳳-太礦集區總體呈現為一個由中泥盆統為翼,上泥盆統為核,走向NWW—近EW的復式向斜構造,在全區衛星圖像及岩性解譯圖上可以看出。另外,以中泥盆統古道嶺組灰岩為核、星紅鋪組千枚岩為兩翼的地層又構成若干次級背斜以及短軸背斜。由於南北向構造擠壓強烈,背斜構造多呈緊密線型,遙感影像十分明顯(圖4-42)。這類次級背斜構造的傾伏端或兩翼往往是鉛鋅礦定位的有利構造部位。
圖4-41 北東向節理群帶遙感影像
圖4-42 背斜構造遙感影像
(4)地層(岩性)解譯
岩性、礦物組合的不同及岩石結構的差異都會在波譜特徵上顯示出變化,在地貌上反映為不同的影像結構及不同的色調和紋理特徵。鳳-太礦集區解譯、劃分出以下遙感岩石組合單元:
1)第四系鬆散堆積物:彩色圖像上呈淡青色、細斑點狀圖案,人文活動形跡清楚,主要分布於嘉陵江、安河兩側。
2)下白堊統東河群灰綠色砂礫岩:遙感影像上分布在中低山或山前坡地,彩色合成圖像上呈淺棕色間白色斑塊。
3)侏羅系泥岩、粉砂岩、砂岩:彩色合成影像上為淺棕紅色,地貌相對比較平坦。
4)下三疊統任家溝組粉砂岩、薄層灰岩:影像上為規模較大的山體,水系為對稱枝狀或弧狀。
5)下三疊統西坡組薄層灰岩夾鈣質粉砂岩:影像上為較大山體,水系對稱,排列整齊,具較寬的V型谷。
6)中下二疊統十里墩組炭質砂質板岩、長石砂岩、砂礫岩:影像特徵紋理比較細膩,沖溝多與地層走向一致。
7)中石炭統灰岩、泥灰岩、灰質板岩:影像顯示深暗色帶,高山地形,多為桌狀山、條狀山或條塊山。
8)上泥盆統鐵山組厚—薄層灰岩:影像上顯示山體陡峻,水系多為Y狀分岔,或水系與山脊組合成「搓板」狀。
9)上泥盆統九里坪組上段砂質板岩、砂質灰岩:高山地貌,砂質灰岩在彩色合成圖像上呈綠色條帶。
10)上泥盆統九里坪組下段細砂岩夾千枚岩:影像上水系短小,似平行排列。
11)中泥盆統星紅鋪組鈣質千枚岩夾薄層泥質灰岩、砂質灰岩:影像上水系發育,細而密集,呈線狀影紋,較亂,無規則,可見近EW向層結構紋。
12)中泥盆統古道嶺組上段灰岩:影像上地貌顯示為陡立山峰、棱狀山脊、直線狀水系、V型谷,沖溝短而直。影紋呈柵狀、梳狀。
13)中泥盆統古道嶺組下段粉砂岩、砂質鈣質千枚岩:影像上地貌顯示為高山、彎曲狀棱形山脊,局部可見分支狀,樹枝狀、直線狀水系,溝谷相對開闊,沖溝不發育,影像上影紋為細線狀。
14)花崗岩組:岩基呈粗大的樹枝狀紋形圖案,色調較深,呈暗綠色,以太白岩基為特徵; 小花崗岩體紋形較細,色調較淺。
15)花崗閃長岩:遙感影像上顯示典型樹枝狀水系,宏觀影像為塊狀。
4.遙感異常信息提取
(1)遙感異常信息提取過程
一種地物或岩石在兩個波段上的波譜輻射量是有差別的,這就是波譜曲線的坡度,不同地物在同一段曲線上的坡度有大有小,有正有負,比值方法就是增強這種微小的差別,同時還會消除或減弱地形信息的差別。
工作區特徵蝕變信息的提取主要是依據數據特徵及工作區主要的蝕變特徵而進行的。地質工作研究表明,工作區最主要的蝕變特徵為「硅化、鐵白雲石化、碳酸鹽化、褐鐵礦化」等,硅化信息的提取對於該數據不能完成,因為SiO2在0.52～11.65nm范圍內沒有特徵的吸收顯示,因此信息提取主要為白雲石化和碳酸鹽化的提取。
由圖4-43可以看出,白雲岩在9波段具有一定的反射,而在8波段具有特徵吸收。依據以上特徵使用Aster數據B8、B9波段進行比值運算,提取白雲岩的特徵信息,理論上信息圖像中主要集中了白雲岩等碳酸鹽岩信息。圖4-44為遙感地質解譯圖(附蝕變信息)。
圖4-43 鳳-太礦集區白雲岩PCI光譜曲線
(2)蝕變信息分析
應用MAPGIS中區空間分析功能對遙感蝕變信息的分布特徵進行了分析,圖4-45a為解譯的各種地層在工作區中的面積,圖4-45b為遙感蝕變信息在各地層中的分布比例,可以看出星紅鋪組(D2x)分布的面積最大,其次為古道嶺組和九里坪組上段,這也與該地層的岩性一致,同時也表明了蝕變主要分布的地層。圖4-45c為信息面積佔分布地層面積的比例,可以看出古道嶺組中信息比例最高,上、下兩段中信息比例佔有近40%,表明古道嶺組蝕變最為發育,同時也是礦體賦存的主要層位。
圖4-44 鳳-太礦集區局部遙感地質解譯圖(附蝕變信息)
遙感蝕變信息與已知礦床(點)疊加的分析表明,鳳-太礦集區鉛鋅礦大多與遙感提取的白雲岩化信息有關。如銀母寺鉛鋅礦床、二里河鉛鋅礦床、鉛硐山鉛鋅礦床等周圍都存在遙感蝕變信息。值得注意的是還有許多具有遙感異常的區域目前沒有發現礦體,有待進一步工作。
5.遙感地質認識
鳳-太礦集區中部地區的王家莊-坪坎環形構造,代表著泥盆系基底性質的同生沉積構造,航磁異常對應顯示為均勻低磁特徵。該基底型環形構造內泥盆系含礦地層岩相比較穩定,岩漿活動與構造變形相對較弱,控制了主要鉛鋅多金屬礦產的分布,礦床具有熱水沉積特徵。鉛鋅多金屬礦床的產出與古道嶺組灰岩、星紅鋪組千枚岩岩性接觸帶關系密切,礦床定位主要受次級背斜構造控制。
總結鳳-太礦集區鉛鋅多金屬礦床(點)賦礦空間與遙感岩石地層及遙感構造的關系,得出找礦信息位於:①以灰岩為核的背斜傾伏影像部位; ②灰岩影像分支部位; ③以灰岩為核的背斜軸線轉折部位; ④以灰岩為核的短軸背斜及隱伏背斜。
(三)鳳-太礦集區1:1萬層次遙感方法應用研究
1.數據概況
1:1萬層次遙感工作採用美國IKONOS衛星數據,該數據具有4個4.0m解析度的多光譜波段、1個1.0m解析度的全色波段。由於地面解析度大幅提高,該數據在製作大比例尺遙感圖像與解譯微細構造等方面具有很大的優勢。
圖4-45 鳳-太礦集區遙感蝕變信息分布特徵
2.圖像處理
工作區使用的數據時相為2008年3月10日,該時相無雪無雲,植被覆蓋較少,數據質量總體良好。工作區成圖范圍為:106°49′55″～106°57′37″E,33°53′17″～33°58′02″N。
圖像處理過程經過圖像校正、圖像增強、彩色合成和數據融合等過程。其中圖像校正使用1:5萬地形圖進行校正,比較粗略。圖像增強主要進行了對比度擴展,使用適應性拉升對直方圖進行了擴展。彩色合成及數據融合方案經對數據各種統計參數的分析及不同方案的反復對比,最終選擇了3(R)+2(G)+1(B)與全色波段融合的方案,融合後圖像解析度提高為1m,並保留了假彩色合成的色彩(圖4-46,圖4-47)。
圖4-46 鳳-太礦集區八方山及外圍地區IKONOS遙感影像
圖4-47 二里河鉛鋅礦床IKONOS遙感影像(局部)
3.地質解譯
地質解譯通過對八方山-八卦廟地區1:1萬IKONOS衛星影像解譯分析(圖4-48),主要對工作區內的碳酸鹽岩分布區及以碳酸鹽岩為標志層的次級褶皺構造進行了圈定,同時對區內線形斷裂構造及人類采礦形跡進行了解譯,結合已有的地質資料初步得出以下認識:
圖4-48 八方山-八卦廟地區1:1萬遙感地質解譯圖
(1)遙感構造格局及分區特徵
八方山-八卦廟地區遙感線性構造與褶皺構造分布特徵顯示,該區構造具有SN向分區特點。以黃泥峽溝腦-銅鈴溝(銀母寺-平坎)斷裂為界線,形成兩個NWW向展布遙感構造單元。邊界斷裂略呈弧形展布,走向NWW,斷裂規模大、延伸長。影像顯示,以該斷裂為界,兩側地層褶皺變形特點完全不同。銅鈴溝一帶出露的酸性脈岩帶基本沿分界斷裂的北側分布,研究區處於構造變形強烈的北部區。
北區構造變形十分強烈,以碳酸鹽岩為標志的影像層呈分支復合、尖滅再現,形成一系列規模不等的褶皺。單元內部EW向與NWW向斷裂比較發育,切割部分褶皺。上述褶皺與斷裂構造控制著八方山-八卦廟地區絕大多數的多金屬-貴金屬礦產產出。南區古道嶺組出露連續、穩定,代表碳酸鹽岩的影紋規則、連續性好,褶皺構造與斷裂構造影像極不發育。南部構造區至今未發現成型礦產。
(2)NNE向—近SN向二次疊加褶皺
鳳-太礦集區經歷了NWW向區域褶皺之後,受EW向應力作用,西河以西地區又疊加形成了軸向NNE向—近SN向的二次變形褶皺。該褶皺形態寬緩,褶皺軸在銅鈴溝—八卦廟一帶,遙感影像中可見及一系列同向彎曲、弧頂向南的弧形山脊與水系,同時伴有同向弧形展布的串珠狀岩塊出露,代表了褶皺的轉折部位。根據八卦廟一帶灰岩急劇變厚的現象判斷,應屬寬緩的背斜構造,該地區出現的NNE向密集線列影像應該代表了軸面辟理或者軸部張性斷裂群。
(3)EW向斷裂控制NW向雁列式背斜
八方山-嚴家坪-八卦廟EW向斷裂切割了泥盆系,構造的局部抬升使斷裂南側古道嶺組灰岩為核的次級小背斜沿EW向斷裂清楚地顯露出地表。背斜北西端被EW向斷裂切割,核部灰岩在此出露最寬; 背斜軸向SE傾伏,核部灰岩逐漸尖滅。稍遠於該斷裂,影像亦顯示有多個類似的次級褶皺存在,集中分布於二里河、打柴溝兩側以及手扒崖東側。據影像特徵分析,多屬於半隱伏-隱伏的短軸褶皺,埋深不大。
(4)白楊溝-馬家渠復式向斜構造
通過以古道嶺組灰岩為典型標志層的岩性解譯、追蹤圈定了白楊溝-長溝-核桃溝復式向斜構造。該復式向斜走向NWW,出露全長約12km。由於NWW向斷裂切錯,褶皺在銀洞溝-核桃溝段位移、破壞,顯示不連續(該段褶皺擠壓緊閉,兩翼灰岩不易區分)。但是該褶皺構造在白楊溝向西的轉折端和在西河馬家渠向東的轉折端顯示比較清楚。向斜兩翼以古道嶺組灰岩為核的次級背斜發育。
(5)特殊影像塊體
在南溝的偏溝、八卦廟北等地,古道嶺組灰岩的旁側,出現了幾處影像色彩比較特殊的影像塊體,比較容易與碳酸鹽岩混淆。雖然目前尚不明確遙感波譜所反映的是何種岩石組合或者何種蝕變,值得注意的是,八卦廟北部的特殊影像塊體與已知的金礦床空間關系密切,偏溝特殊影像塊體附近也有絲毛嶺礦化蝕變帶出現。經對比同類方法處理的TM圖像,與東部的雙王金礦鈉長角礫岩帶影像具有十分相似的特徵。
4.找礦預測
研究區鉛鋅礦的找礦預測工作應緊密圍繞所解譯確定的以古道嶺組為核心的褶皺轉折端以及短軸背斜開展,對於所圈定的性質不明的鼻狀構造也應列入探查之列。
(1)二里河緊密褶皺群
沿二里河解譯出5個連續出現的褶皺構造,由北而南分別為:
1)二-1次級向斜:以條帶狀灰岩影像為兩翼,軸向NWW,可見影像約1000m,在二里河東側轉折。據影像中顯示的二里河鉛鋅礦采礦活動位置,位於二-1向斜南北翼部。
2)二-2鼻狀構造:灰岩影像呈銳角狀在二里河東拐折,形成一倒Y字形。
3)二-3穿刺背斜:長軸呈NWW走向、等軸雙層狀顯示,出露長約900m。中部為深色影像塊體,推測為淺埋藏的灰岩,外側環繞有淺色環帶,可能為蝕變千枚岩。二-3穿刺背斜影像結構特徵及規模都與八方山背斜十分相似,其背斜軸向與八方山背斜大致可以對應。
4)二-4次級背斜:軸向NWW,影像顯示出露1.3km,背斜西側轉折端清晰,東側轉折部位影紋較雜亂,與二-3穿刺背斜具有相似的雙層結構特點。該背斜與Pb異常吻合較好,南側並有走向一致的TEM異常。
5)二-5短軸向斜:軸向近EW,影像出露約500m,與二-1次級向斜有相同的紋形與色彩特徵。
根據影像特徵與鉛鋅礦成礦規律分析認為,二里河緊密褶皺群具有良好的找礦前景,且埋藏較淺。尤其二-3穿刺背斜和二-4次級背斜是尋找八方山式鉛鋅礦床的良好構造。可在背斜轉折端布置淺鑽驗證。
(2)蘇家溝緊密褶皺群
蘇家溝解譯出4個次級褶皺和鼻狀構造,根據不很典型的灰岩影像特徵看,褶皺屬於隱伏狀態,埋藏深度較二里河大。由北向南依次為:
1)蘇-1短軸向斜:軸向近EW,出露長度約1km,翼部碳酸鹽岩影紋斷續,東部轉折端比較清楚,西部轉折端隱約不明。
2)蘇-2不完整次級向斜:軸向近EW,影像出露延伸大於1km,西部被橫向斷裂切截,東部轉折端清楚,向斜翼部碳酸鹽岩影紋比較連續。
3)蘇-3鼻狀構造:軸向近EW,東部發生轉折,根據影紋判斷,可能為一小背斜的傾伏端。
4)蘇-4線狀背斜:總體呈NWW向延展,向SE方向傾沒,影像顯示為比較清楚的灰岩條帶。
蘇家溝緊密褶皺群區具有面狀Zn異常分布,同時蘇-1、蘇-2和蘇-3褶皺出露部位有形態與褶皺相似的TEM異常和熱釋汞異常。
在該緊密褶皺群(區)同樣具有較好的找礦前景,可以作為找礦靶區,建議通過地表工程驗證褶皺的存在,並調查含礦性。
(3)打柴溝褶皺群
沿打柴溝兩側斷續出露有碳酸鹽岩影紋,圈出6個褶皺,根據影像顯示,除打-1為一近EW向的鼻狀構造(次級向斜)外,其餘5條均為NW—NWW向平行、斜列展布的線狀背斜,背斜核部灰岩影像斷續、隱約,部分地段為推測。
該區具有找礦條件,可以作為找礦預測區。
(4)核桃溝復式向斜的次級背斜部位
遙感解譯的核桃溝向斜是以古道嶺組灰岩為翼部標志層構成的復式向斜,兩翼由碳酸鹽岩組成復雜的次級背斜。根據影像所顯示的采礦活動形跡,10多個采礦點都與這些次級背斜空間關系密切。
(四)秦嶺地區遙感方法應用與解譯有效性評價
1)通過對鳳-太礦集區1:5萬和1:1萬遙感影像數據處理和解譯,認為在秦嶺中高山強覆蓋地區開展大比例尺遙感影像解譯,Aster數據和IKONOS數據均能夠滿足解析度方面的要求。採用彩色合成、數據融合等手段進行數據處理,能夠有效地增強數據的可分辨程度。
2)利用Aster數據的多光譜特性在1:5萬層次進行特徵礦物蝕變信息的提取較ETM/TM數據具有較高的優越性。
3)採用Aster數據開展1:5萬層次影像解譯,遙感信息提取成果及地質解譯與已知地質要素吻合程度較高。
4)利用IKONOS數據開展1:1萬層次影像製作,在微觀地質單元的解譯方面具有明顯優勢。如對小面積的碳酸鹽岩(及其褶皺構造)分布區域以及人類采礦形跡能夠達到詳細解譯的程度,遙感解譯與地質吻合程度較高。
總之,在秦嶺中高山強覆蓋地區使用Aster數據、IKONOS數據進行1:5萬和1:1萬層次的遙感地質勘查,方法得當,工作有效程度較高。
C. 分析化學在當前高新技術中的應用
第三章 現代化學與新材料技術
一、內容提要
本章有三節。第一節是從化學發展的歷史說起，介紹現代化學研究的內容和化學分析基礎知識。第二節介紹一些傳統材料特性及其應用。第三節介紹新材料技術。
二、重點與難點
本章學習重難點為新材料技術與現代化學分析技術。
三、教學輔導
化學是一門在分子、原子水平上研究物質組成、結構和性能的辯證關系，以及物質、能量轉化規律的科學。化學也是一門滿足社會需要的中心科學，在現代社會中，化學對材料、能源、農業、資源的開發，滿足和改善人民生活，促進社會生產發展都有著巨大的作用。材料是人們用來製造有用物品的各種物質。材料是人類生產和生活活動的物質基礎，也是社會生產力的重要因素。材料科學是當今科技發展研究的重點，它的發展又與現代化學發展密切相關。我們學習本章內容時，分解為以下幾個問題。
1． 現代化學是如何發展起來的？
化學的發展，經歷了很長的歷史時期。
（1）古代化學的產生
大約五十萬年以前，人類發明了「鑽木取火」，掌握了人工取火的技術。火的利用是人類最早的一項化學實踐活動，也是人類最早知道的一種化學現象，它為人們以後研究和實現一系列物質的化學變化創造了條件。古代化學是一種實用化學，由它產生的制陶，金屬冶煉，火葯製造，染色，釀酒等化學工藝，幾乎成為古代社會生產力發展的最重要的因素。古代人們在實踐的基礎上，掌握了過濾、溶解、結晶、升華和熔融等化學技術的同時，對物質也有了總體的認識，產生諸多的物質觀點，如我國戰國時期的「五行說」，古希臘亞里斯多德的「四素說」等。這些化學製作工藝和學說，積累了大量的操作經驗和化學知識，為近代化學的發展奠定了基礎。
（2）近代化學的建立
16世紀末至17世紀初，化學理論逐漸建立，英國化學家和物理學家波義耳，在1661年，首次提出了科學的元素新概念，把化學確立為一門實驗科學。之後，法國化學家拉瓦錫在大量的實驗基礎上，提出氧化說，使化學基本理論和基本研究方法發生了重大變革。由此，化學走向近代定量科學，一系列有關物質變化定量規律，如質量守恆定律，當量定律被發現。特別是英國化學家和物理學家道爾頓的科學原子說，第一次將化學實驗總結的規律與物質的原子構成的觀點聯系起來，使化學進入了一直持續至今的原子說為主線的新時期。
義大利化學家阿佛加德羅的分子假說，俄國化學家門捷列夫在1869年發現的元素周期律，使化學研究從個別的、零散的和無規律的事實羅列中擺脫出來，奠定了現代化學的基礎，近代化學科學逐漸形成了包括：近代無機化學、近代有機化學、近代分析化學和近代物理化學四大獨立的分支科學體系。
（3）現代化學的形成
二十世紀初，物理學科的新發現和新技術特別是相對論和量子力學為現代化學進一步發展概念和定量描述提供了理論依據，將化學和整個自然科學的研究，推進到更深的層次上。化學分支不斷涌現，化學朝著深、細、精，多學科、綜合化的方向發展。與此同時，現代化學工業的蓬勃發展，化學工業和產品，在人類生活和經濟活動中具有越來越重要的地位和作用，如化肥增產，使農業豐收；化學工業的發展，使新材料層出不窮。特別是20世紀20年代以後出現的有機合成工業的發展，更加豐富了現代人們的生活。
2． 什麼是現代化學研究的特點？
現代化學有如下特點：
①研究層面由宏觀向微觀發展；
②研究方法由定性向定量發展；
③研究對象由靜態向動態發展；
④研究結果由描述性向推理性發展。
這些特點表明了現代化學總的發展趨勢是既高度分化又高度綜合。現代化學一方面，從自身產生了很多新的學科分支，如：無機固體化學、配合物化學、分子動力學等。另一方面，又與其他自然科學相互滲透交叉，形成一系列新的邊緣學科，如：生物化學、地球化學、環境化學等。
3． 現代化學研究的內容有哪些？
現代化學研究的內容可以歸納為三個方面：第一是深入研究化學反應理論，開發化學反應過程來揭示化學反應的實質，進而設計最佳的化學反應過程。第二是提高結構力量水平，致力於尋找或設計最需要、最佳的化合物材料或體系。第三，發展分析和測試新方法，依靠計算機技術及多學科綜合，使化學研究信息趨於更高的靈敏性和可靠性，為高科技發展創造新分子，為社會需要合成特定性能的材料和物質。
4．現代化學研究方法的特點是什麼？
現代化學研究不僅要綜合其他自然科學的理論成果，而且還要綜合運用其他自然科學的
究方法。現代化學需要多學科知識的綜合、眾多高深理論作指南、依靠多種專業人員細密
分工和合作，用多種精密儀器設備作檢測的手段。其研究的方法，必要博採眾長，協同多學科合作進行，以整體思維來思考。
5．什麼是現代化學分析技術？
現代化學分析技術包括基礎化學分析技術和儀器分析法。
（1）基礎化學分析技術
在近代建立的分析化學是一門研究物質化學組成的科學，它有兩大任務，一是定性分析，主要是確定被測物質有哪些組分組成的。二是定量分析，主要是確定這些組分的相對含量。
定性分析：
定性分析是應用物質的化學反應將被測組分轉化為有特殊性質的新物質，通過觀察其
生物有無氣體，沉澱或有色物質等特徵的產生，來推斷被測物中某種組分的存在。
定量分析：
定量分析有經典化學分析法和儀器分析法兩大類。經典定量分析法是應用沉澱反應，中和反應、氧化還原反應或絡合反應的原理，對已知組分含量進行測定。
（2）儀器分析法
儀器分析是現代發展起來的一種分析方法，它大多要藉助一定的儀器設備，根據物質
的物理或物理化學的性質，來測定某種組分的方法。故又稱為物理化學分析法或物理分析法。儀器分析法具有操作簡便、快捷、准確等優點，特別對於含量很低的組分的測定，更有獨特之處。儀器分析法有很多種，常用的有以下5種：
光譜分析法：
它是根據物質發射，吸收電磁輻射，以及物質與電磁輻射的相互作用來進行分析的一種方法。
色譜法：
它是一種分離技術，它的分離原理是使混合物中各組分在固定相和流動相兩相中分配。當流動相中的混合物經過固定相時，就會與固定相發生作用，由於試樣的各組分在結構和性質上的差異，它們與固定相作用的大小、強弱也不同。我們根據被測組分在兩相間進行分離作用的差異，進行定性和定量分析。
電化學分析法：
它是利用物質的電學及電化學性質來進行分析的方法。
質譜分析法：
它是現代物理與化學使用的極為重要的工具。它的基本原理是試樣在離子源中電離後，生成各種帶正電荷的離子，它們在加速電場的作用下，形成離子束射入質量分析器。在磁場的作用下，離子作等速圓周運動並分離，然後，由記錄系統得到質譜圖，根據質譜圖上譜線
的位置及相應離子的電荷數進行定性分析，再根據譜線黑度或相應離子流的相對強度，進
行定量分析。
核磁共振波譜分析法：
它也是現代儀器分析的重要方法之一，它的基本原理是在強磁場的激勵下，根據一些具
有某些磁性的原子核對高頻無線電電波的共振吸收，來推斷被測物的分子結構。
6．金屬與金屬材料有哪些特性？
目前，我們已知的元素有109種，其中金屬有87種。除汞以外，所有金屬都是固體
金屬具有「自由電子」，它在金屬晶體中能自由流動。我們熟知的金屬具有特殊的金屬光澤、是熱和電的良導體等性質，很大程度上與金屬晶體結構有自由電子有關。如：自由電子能吸收可見光，然後又反射出大部分頻率的光，使金屬顯示特有光澤。自由電子在外電場的作用下，作定向流動，形成電流，這就是金屬導電的原因。自由電子受熱後，能量增大，運動速度也加大，它與金屬離子碰撞而傳遞能量，從而使金屬具有良好的導熱性等。
在冶金工業上，我們把金屬分為兩大類。一類為黑色金屬，指鐵、鉻、錳及其合金。另一類為有色金屬，除去黑色金屬之外其他金屬都是有色金屬。
金屬是人類歷史上使用最早的材料之一，直到20世紀中葉，金屬材料也一直在材料中
占絕對優勢。因為金屬材料有如下的優勢：（1）幾千年以來有一套成熟的生產技術和龐大的生產能力，如鋼鐵工業。（2）金屬有許多優良的理化性能，形成其他材料不能完全替代的使用優勢，如：比陶瓷高得多的韌性，磁性和導電性等。（3）近、現代高新技術創新，產生出許多新的金屬材料，如優質鋼、高強度鋼、各種合金和新金屬材料等
目前，人們生產和生活應用最多的金屬材料仍是鋼鐵、銅和鋁。
7．非金屬與非金屬材料有哪些特性？
目前，我們已知的非金屬元素，共22種。除氫以外，它們的原子最外層的價電子為3—7
個，它們大多在化學反應中傾向於得到電子而顯示氧化性。非金屬元素形成單質主要有兩
種情況，一種是分子晶體，另一種是原子晶體。它們顯示的性質各異，如分子晶體熔沸
較低，而原子晶體熔沸點較高等等。
非金屬材料有：
（1）玻璃玻璃是一種無定型硅酸鹽混合物。人們利用玻璃製造成各種各樣的器皿、
藝術品。玻璃是建築業最基本的材料之一，它不僅可以用於採光、隔熱，而且也可用於裝飾。
（2）水泥水泥是建築行業大量應用的硅酸鹽材料。
（3）陶瓷生產陶瓷的原料有天然礦物原料和通過化學方法制備的化工原料二種。天
然礦物原料主要是粘土，主要化學成分是水合硅酸鋁類。陶瓷是一種重要的材料，用於工業、建築、生活等，如室內裝飾牆地磚、衛浴用品、茶具、器皿。據考古發現。我國10000年前已有陶器，3000年前商代已有原始瓷器，我國古代陶瓷製品是我國燦爛文化的一部分。
8．有機化合物和有機高分子材料
早期，人們認為有機物是從動植物體內獲取的物質，是「有生機之物」，故稱之為「有機化合物」，現在人們已經知道有機物可以由簡單的無機物人工合成製取。組成有機物除了碳元素之外，還有氫、氧、氮、磷、硫和鹵素等非金屬元素，許多有機物還含有金屬元素。從分子結構上看，有機化合物可以看作碳氫化合物及其衍生物。
有機物的種類很多，結構各不同，因而性質也各異，但一般地，有機物具有如下共性：
①通常情況下，有機物的熔、沸點較低，常以氣體，低沸點的液體或低熔點的固體存在
②大多有機物難溶於水，易溶於有機溶劑，符合化學上「相似相溶」原理。
③絕大多數有機物具有熱不穩定性，受熱易分解，還較容易燃燒，燃燒後，有機分子中的碳、氫、氧、硫，最終的產物為二氧化碳、水、二氧化硫等。
有機化高分子化合物的平均分子量比一般的化合物大很多，它們的分子量大約在幾萬到
幾十萬之間。天然存在的有機高分子化合物有蠶絲、羊毛、纖維素等，它們很早就在為人類服務了。人工方法合成的有機高分子化合物中，人們廣泛應用的是塑料、合成纖維、合成橡膠等。
9．現代新材料技術
20世紀50年代以來，科學技術的突飛猛進，新材料研究異常活躍。新材料技術既是高新技術的一部分，又時刻為高新技術服務。作為新材料技術具有以下的特點：①它是知識密集、資金密集的新興產業。②它與高新技術發展關系密切，相互促進、相互依賴。③新材料是高新技術發展必要的物質基礎，也是當代高新技術革命的先導。④新材料技術還是社會生產力發展水平和技術進步的標志。
現代新材料主要有以下幾種：
（1）新金屬材料
超導材料稀土材料形狀記憶合金貯氫合金非晶態合金
（2）無機非金屬材料
新型陶瓷特種無機塗層材料
（3）新型有機高分子材料
高性能塑料 特種纖維特種橡膠，其它功能高分子材料如高分子分離膜、導電高分子材
料等等。
（4）特殊功能的復合材料
玻璃鋼碳纖維增強樹脂復合材料聚合物基、金屬基和陶瓷基復合材料
（5）納米材料
納米材料是當今材料科學研究中的熱點之一。納米（nm）實際上是一個長度單位，
納米是1米的十億分之一，即1納米=10-9米。納米是一個非常小的空間尺度。納米材料就是用特殊的方法將材料顆粒加工到納米級（10-9米），再用這種超細微粒子製造人們需要的材料。
目前，納米材料有四種類型：納米顆粒、納米碳管和納米線、納米薄膜和納米塊材。納
米材料具有較大的比表面，在結構中的鍵態嚴重失配，產生了許多活動中心，因而，納米材
料有很強的吸附能力。小尺寸效應使其理化性能發生改變，並出現與常規材料不同的新的
特徵。
納米材料顯示了廣泛的應用前景。例如：利用納米材料製成磁記錄介質材料廣泛應用於
電聲器件、阻尼器件等。納米金屬顆粒還是有機化合物的氫化反應的催化作用一種極好的催化劑。納米材料還可以用於醫學、生物工程。例如：利用納米微粒進行細胞分離、細胞染色體，用納米微粒製成的葯物可更方便地在人體內傳輸，進行局部治療和組織修補。納米探針和納米感測器應用，也可能帶來診斷技術的革命。未來納米科技的發展，有三方面的意義，一是疾病的早期診斷，例如癌症的檢出可達到幾個細胞大小。二是高密度的信息儲存，會在很小的位置上儲存大量信息。三是開發新的高性能材料，應用於高科技領域。
總之，納米技術的研究和應用不僅能引發一場新的工業革命，而且還會帶來人類認
知革命，產生觀念上的變革，它將對21世紀科學技術的發展產生重大的促進作用。
10．什麼是新材料發展的方向？
隨著社會的進步，人類總是不斷地對材料提出新的要求。當今新材料的發展有以下幾點：
（1）結構與功能相結合。即新材料應是結構和功能上較為完美的結合。
（2）智能型材料的開發。所謂智能型是要求材料本身具有一定的模仿生命體系的作用，既具有敏感又有驅動的雙重的功能。
（3）少污染或不污染環境。新材料在開發和使用過程，甚至廢棄後，應盡可能少地對環境產生污染。
（4）能再生。為了保護和充分利用地球上的自然資源，開發可再生材料是首選。
（5）節約能源。對製作過程能耗較少的，或者新材料本身能幫助節能的，或者有利於能源的開發和利用的新材料優先開發。
（6）長壽命。新材料應有較長的壽命，在使用的過程中少維修或盡可能不維修。
D. 遙感影像信息的提取技術方法研究進展
遙感的對地觀測系統是一個信息流交換的過程：電磁波與地表物體相互作用形成地表信息交流。而遙感影像信息提取技術就是最大限度地從遙感圖像上的光譜信息反演出目標地物本身的屬性特徵信息。進而可對地球表層資源與環境進行探測、分析，並揭示其要素的空間分布特徵與時空變化規律。遙感影像信息的提取技術是建立在對地物規律有充分的了解的基礎之上的，其綜合物理手段、數學方法和地物狀態識別等認識，通過對影像的處理與分析，獲得能反映區域內地物的分布規律和變化過程的有效信息的技術方法。
遙感地物識別主要依賴於地物的光譜和空間特徵的差異。多光譜由於光譜解析度低，地物的光譜特徵表現不充分，地物識別主要依賴地物的空間特徵，包括灰度、顏色、紋理、形態和空間關系。信息處理和信息提取主要是應用圖像增強、圖像變換和圖像分析方法，增強圖像的色調、顏色以及紋理的差異，達到最大限度地區分地物的目的。隨著成像光譜儀研製成功以及其產業化的發展，遙感地物信息提取也隨之進入了一個嶄新的時代。成像光譜對地物的識別主要是依賴於地物的光譜特徵，是直接利用岩石礦物的光譜特徵進行地物識別，定量分析地物信息。下面從多光譜和高光譜遙感信息處理兩方面來加以論述。
1.多光譜方法研究進展
多光譜的信息提取主要集中於：色調信息提取，紋理信息提取，信息融合。
（1）色調信息提取
對於色調信息提取，主要是採用一些增強處理，擴大圖像中地物間的灰度差別，以突出目標信息或改善圖像效果，提高解譯標志的判別能力，如反差擴展、彩色增強、運算增強、變換增強等，這些傳統的圖像處理方法在一定程度上滿足了應用的需要。近年來發展了一系列的以主成分變換為主的信息提取技術，在岩礦信息提取中發揮了重要的作用。如張滿郎（1996）提出修正的直接主成分分析提取鐵氧化物信息。OF 變換（Maxium Noise Fraction Transformation）（Kruse，1996，Creen，et al.，1988），NAPC（Noise-adjust Principal Components Transform）（Lee，et al.，1990）、分塊主成分變換（Jia，et al.，1999）、基於主成分的對應分析（Carr，et al.，1999），以及基於主成分分析的空間自相關特徵提取（Warner，et al.，1997）、子空K投影（Harsanyl，et al.，1997）和高維數據二階特徵分析（Lee，et al.，1993；Haertel，et al.，1999）等，也是基於主成分分析進行信息特徵選擇與特徵提取。同時，根據模式識別的原理，提出並設計出監督分類與非監督分類方法：以及利用決策樹進行分類識別（Wrbka，et al.，1999；Friedl，et al.，1999；Hansen et al.，1996），這些技術與方法是建立在圖像灰度特徵之上，利用數理統計的知識進行地物分類與信息提取。
（2）紋理信息提取
遙感影像的邊緣和紋理信息對線環構造的識別具有一定作用，但卻似乎無助於岩性的識別。邊緣信息提取通常採用濾波運算元或銳化的方法進行（Gross，et al.，1998；Varbel，2000）。紋理信息提取通常採用共生矩陣、傅立葉功率譜和紋理譜等方法。
（3）信息融合
多源數據融合研究也非常普及與深入，其技術方法涉及不同的數理知識（Jimen，et al.，1999；Pohl，1998；Robinson，et al.，2000；Price，1999；Gross et al.，1998），比如小波信息融合。應用面涉及非遙感數據（王潤生，1992；朱亮璞，1994），如遙感數據與地化數據、物探數據的疊置與融合。這些方法一方面開闊了遙感的應用視野，另一方面也擴展了遙感的應用能力。
總的來說，多光譜遙感岩礦信息提取主要是基於圖像灰度特徵，即基於岩礦的反射率強度差異，採用一些數學變換方法，增強或突出目標信息，使之易於目視解譯。在數據處理中，由於波段有限，未能有效地導入岩礦類別的光譜知識，其結果精度更多地取決於研究人員的經驗。
2.高光譜方法研究進展
成像光譜技術是多光譜技術發展的飛躍，它是在對目標對象的空間特徵成像的同時，對每個空間象元經過色散或分光形成幾十個乃至幾百個窄波段以進行連續的光譜覆蓋。形成的遙感數據可以用「圖像立方體（三維）」來形象描述，其中兩維表示空間，另一維表徵光譜。這樣，在光譜和空間信息綜合的三維空間內，可以任意地獲得地物「連續」的光譜以及其診斷性特徵光譜，從而能夠基於地物光譜知識直接識別目標地物，並可進一步地獲取定量化的地物信息。在地質應用中，礦物識別和信息處理技術可分為：①基於單個診斷性吸收的特徵參數；②基於完全波形特徵以及③基於光譜知識模型三大類型。
岩石礦物單個診斷性吸收特徵可以用吸收波段位置（λ）、吸收深度（H）、吸收寬度（w），吸收面積（A）、吸收對稱性（d）、吸收的數目（n）和排序參數作一完整地表徵。根據端元礦物的單個診斷性吸收波形，從成像光譜數據中提取並增強這些參數信息，可直接用於識別岩礦類型。如IHS編碼與吸收波段圖（Kruse，1988）是利用連續法去除後的光譜圖像，定義出波段吸收中心位置圖像，波段深度圖像以及波段半極值寬度圖像，並分別賦予HS I 空間的明度（H）、強度（l）和飽和度（S），然後逆變換到RGB色度空間。從而根據色調差異進行礦物直接識別。在描述岩礦單個診斷性吸收特徵參數中，吸收深度是一非常重要的特徵指標而受到重視。如相對吸收深度圖（RBD image，Relative absorption Band-depthimage）（Crowley，et al.，1989）採用比值運算來增強識別端元的吸收深度，即根據要識別端元的單個診斷性吸收峰的兩側肩部反射率之和，除以其谷中心鄰近兩側對應波長的反射率之和的商圖像，來表徵端元礦物診斷性吸收峰的相對吸收深度。不同端元礦物的RBD圖像，除象元本身比值大小代表了端元礦物存在的可能性外，通過進一步地諸如PC變換分析進行特徵增強與選擇來識別端元礦物。由於吸收峰的非對稱性，採用RBD方法難以准確描述其特徵。連續插值波段演算法（CIBR，continuum interpolated band algorithm）（De Jong，1998）和光譜吸收指數圖像（SAI，spectral absorption index image）（王晉年等，1996）與相對吸收深度圖方法類似，但引入了對稱度因子，使其對吸收特徵的描述更為合理。CIBR是利用診斷性光譜吸收谷中心的輻射值，除以左右肩部的輻射值與吸收特徵對稱度因子之積的和，產生相應的商圖像，用以增強不同礦物的診斷性吸收深度，進行礦物識別。SAI方法與CIBR類似，也是對單個吸收波形肩部的特徵增加了對稱度因子。上述方法類似於常規比值或彩色增強處理。與常規增強處理最大不同之處在於有機地融入端元礦物的光譜特徵這一先驗知識，針對性、目的性更明確。由於大氣輻射對遙感數據中波譜特徵的影響、光譜混合形成的光譜漂移和變異對單個波形的影響，使識別結果含有較大的干擾。
成像光譜最大的優勢在於利用有限細分的光譜波段，去再現象元對應物的波譜曲線。這樣，利用整個光譜曲線進行礦物匹配識別，可以在一定程度上改善單個波形的不確定性影響（如光譜漂移、變異等），提高識別的精度。基於整個波形的識別技術方法是在參考光譜與象元光譜組成的二維空間中，合理地選擇測度函數度量標准光譜或實測光譜與圖像光譜的相似程度。例如，光譜匹配（SM，Spectral matching）（Baugh，et al.，1998）利用岩礦光譜矢量的歐氏距離測度函數，即求圖像象元光譜與參考光譜在光譜空間中的差異大小。距離愈小，表示圖像端元光譜或待識別的端元光譜與來自實驗室或野外實測的參考光譜之間擬合程度愈高。類似地，相似指數（SI，similarity index algorithm）（Fenstermaker，et al.，1994）是基於歐氏距離側度，根據已知地物類型的圖像象元平均光譜與未知圖像象元光譜的波段差值平方和的均值大小來識別地物。以上兩種方法比基於單個吸收波形參數識別技術可靠。但往往由於光譜數據解析度的影響，其光譜的差異不明顯，同時又因歐氏距離測度固有的缺陷而難以對地物進行准確分類與識別。光譜角識別方法（SAM，spectral angle mapper）（Ben-Dor，et al.，1994；Crosta，et al.，1998；Drake，et al.，1998：Yuhas，et al.，1992）是在由岩礦光譜組成的多維光譜矢量空間，利用一個岩礦光譜矢量的角度測度函數求解岩礦參考光譜端元矢量（r）與圖像象元光譜矢量（t）的相似程度。參考端元光譜既可來自實驗室、野外測量，也可來自已知類別的圖像象元光譜。根據兩者相似程度大小，識別與提取礦化蝕變信息。該方法的難點在於如何合理地選擇閾值進行信息分割。不過，從已有應用的角度看，該方法簡單易行、比較可靠。交叉相關匹配（Fer-rier，et al.，1999；Varder Meer，et al.，1997）是使用一個相關因子（r.）作為相似性指數，通過逐象元交叉相關匹配進行礦物識別。當參考光譜與檢驗光譜完全匹配時，其位置m=0；參考光譜向長波方向移動時，其m＜0。反之，m＞0。在RGB空間，分別賦予斜度（skewness），t檢驗值與相關因子以R，G，B；若在「0」匹配位置，其斜度、t檢驗值與相關因子（r.）均接近於「1」而顯示為白色，從而識別出端元礦物。對於礦物的智能識別，往往也採用完全譜形。例如，Tetracord礦物識別軟體是基於UNIX平台，利用光譜資料庫中的光譜與圖像光譜擬合從而自動進行識別礦物；王潤生等（1999）根據礦物的完全波形，利用神經網路進行礦物自動識別。以上方法在具有大量已知地物光譜時適應性強。對圖像地物識別更有用。但明顯不足是由於實際地物光譜變異、獲取數據受觀測角以及顆粒大小的影響而造成光譜變化，對於整體光譜特徵差別不太大的地物，准確匹配比較困難，造成岩礦識別與分析上的混淆和誤差。
基於光譜模型的識別的技術方法是建立在一定的光學、光譜學、結晶學和數學理論之上的信號處理技術方法。它不僅能夠克服上述方法存在的缺陷，而且在識別地物類型的同時精確地量化地表物質的組成和其他的物理特性。例如，建立在Hapke光譜雙向反射理論基礎之上的線性混合光譜分解模型（SMA/SUM）（Adams，et al.，1986；Mustard，et al.，1987；Roberts，et al.，1997；Sabol，et al.，1992；Settle，et al.，1993；Shipman，et al.；1987：Shimabukuro，et al.，1991；Smith，et al.，1985），可以根據不同地物或者不同象元光譜反射率響應的差異，構造光譜線性分解模型。一個象元內並非存在單一類型地物，而更多地由不同類型地物組成。因此，在大多數情況下，象元光譜並非為純地物光譜的線性混合，而更多地表現為非線性。對於單散射，可作為線性模型分解，多散射則認為非線性混合。由於平均單散射反照率豐度主要依賴於成分含量不同而可以認為是線性混合（Mustard，et al.，1987）。這樣，通過單散射反照率（SSA）轉換，即可以利用運算元W=（3r+6）r/（1 +2r）2，將非線性「線性化」，再進行光譜分解。Tompkins（1996）提出修正的光譜混合分析（MSMA）模型。該模型利用虛擬端元，採用一個阻尼最小二乘演算法，根據一定的先驗知識，有效地並最終可以選擇亞像端元進行光譜分解，提高了SMA實用性。與SMA相比，MSMA最大的不同表現在：①端元以及其豐度均作為未知變數；②對數據組中所有象元同時求解。對於能量約束最小模型（CEM，constrained en-ergy minimization technique）（Farrand，et al.，1997；Farrand，et al.，1996；Resmini，et al.，1997）是在成像光譜圖像序列中，運用一個目標區域（或ROI區域，region of insteresting）與象元光譜（ri）相關的權系數wk來描述象元向量的數字值y，從而進行特徵選擇與分解進行地物識別與信息提取。與混合光譜分解模型一樣，該分解結果在一定程度上，不僅代表了識別象元的類型信息，而且有機地表示了其豐度比值。與混合光譜分解模型不同的是，該方法更多地依賴於目標區域的統計特徵，但結果更精確。總之，這些方法更多地依賴光譜學知識與數理方法，在實際應用中由於難以確定特徵參數或難以准確地描述光譜模型而限制了該類技術方法的應用。不過，由於該類方法在識別地物的同時量化物質組成，因此就其發展趨勢而言，隨著一系列技術的成熟與光譜學、結晶學等知識的深入發展，識別精度的改善與量化能力的提高，其應用將會越來越廣泛。
國內也相繼開展了一些成像光譜進行礦物直接識別應用試驗，但由於國產感測器的性能尚不夠完善，數據信噪比較低。但在定性岩礦識別方面取得了一定的收獲。如甘甫平等（2000）利用基於波形特徵組合的主成分分析有效地對河北張家口後溝金礦區進行了岩性劃分；劉慶生（1999）利用對應分析提取出內蒙古某礦區的含金蝕變。在直接定量礦化識別、識別模型和識別譜系等方面都落後於美國等發達國家，相比還存在一定差距。
總之，岩礦光譜學機理研究、遙感信息提取基礎與遙感信息提取方法技術研究，三者之間相輔相成，具有一定的對應關系。
遙感地物光譜應用基礎與遙感影像信息提取技術研究隨著遙感光譜成像技術的發展而發展，兩者研究方向與趨勢都主要集中在光譜特徵知識與地物物理化學屬性的關聯以及光譜物理模型兩大方面。對地物物化屬性與光譜特徵的相關性和對光譜物理模型的深入分析與研究可從不同的角度為遙感直接識別礦物、提取地物的分布規律、屬性、物化性質以及進行地物深層次信息挖掘等提供理論基礎支撐，推動遙感應用技術的發展。遙感地學應用的實用化與產業化是遙感地物光譜應用基礎與遙感地物影響信息提取技術研究相互促進的結果。
地物光譜學機理研究、遙感信息提取基礎與遙感信息提取方法技術研究的發展將導致三者的結合，並最終綜合於遙感應用模型和技術集成中，以便充分利用各自的優勢，提高遙感應用能力並增強對地質應用的理解，以及模擬、評估和預測地學發展的規律。