‘壹’ 样品测量方法
(一)样品制备
厚样品制备比较简单。对于固体的岩矿样品、土壤样品等，一般粉碎到200目以下，混合均匀装入底上蒙有一层6～10μm聚酯膜的样品杯中压平(应为饱和层厚度)，即可测量。或者加入适量黏合剂，在压机下压成圆片。如果是液体样品，可以直接装入样品杯中进行测量。
薄样品制备要复杂得多，提出的制作方法也很多。主要可分为湿式和干式两类，现简要介绍如下。
1)将矿样磨成小于200目，放入含有5/105火棉胶的乙醚(85%)和乙醇(15%)混合溶液中，倒入拉平的聚酯镀铝薄膜上，并放在已仔细调平的水平台上，等乙醚挥发后即成。
2)由2份聚甲基丙烯酸甲酯，3份聚丁烯丙烯酸甲酯，7.5份甲苯和少量添加剂混合制成一种聚合物溶液，可以保存多年待用。使用时一般每次取25mL，加入粉末样品(约1.5～2.5 g)，在0.5L左右的金属容器中同时放入1/8in(1in=2.54cm)直径的钢球盖好，放在振动器上振动20min，使其均匀分散，然后在聚酯膜上制成薄约50μm厚层。再烘干1min即成小于25μm的薄膜，再制成1/4in(1in=2.54cm)直径圆片进行测量；要注意的是样品与标准样品均要仔细称量。
3)溶解成膜方法。例如铁粉(或铜矿粉)，先用HCl溶解成溶液，再加入聚乙烯醇，混合后取该溶液1mL，放在直径47mm的滤纸上(Toyo-Roshi，No5)，安装在一个聚四氟乙烯片上，用红外灯干燥后测量。
4)使粉末样品沉积在微孔滤纸上制成薄样品。这个方法是先制成一个如图10-4-1所示的薄样品收集器，将样品研磨到325 目放入真空瓶；同时在过滤器上放置一个直径2.5cm的0.8μm的微孔滤纸；盖好橡皮塞，开动真空泵；进入的空气由快速活塞控制，成脉冲式进气，吹动样品成粉尘，使之在滤纸上沉积，即可获得需要薄样品。
(二)样品测量方法
使用平衡滤片的NaI(Tl)单道谱仪(或多道谱仪)，分析样品时，干扰能量峰由使用平衡滤片两次测量求取差值(ΔI)得到解决。较宽范围的能量峰干扰主要靠选择测量道宽解决。这种方法在样品分析中已经很少应用，但在野外找矿中仍然有用。
使用高能量分辨率的半导体探测器多道X射线能谱仪分析样品，主要测量样品中受激发元素发射的X射线特征能量峰，与标准样品比较按(10-4-1)式，计算元素含量。
图10-4-1 粉末薄样品收集器
特征X射线能量峰，可以用高斯分布表示，即
核辐射场与放射性勘查
式中：A 为特征 X 射线能量峰的最大值；α=1.3862/R，R为特征X射线能量峰半最大值全宽度(FWHM)。特征能量峰面积为(10-4-8)式的积分，即
核辐射场与放射性勘查
可见，能量峰面积S与R、A成正比关系。因此，从理论上讲，R或A均可以用来计算待分析元素含量。用一个或几个测点的数据，涨落误差比较大，不如能量峰面积计算含量精度高。
(三)仪器刻度
多道X射线能量谱仪的刻度与γ能谱仪刻度的要求和做法是一样的，包括能量刻度和效率刻度。
能量刻度，主要是检查仪器的线性程度。线性好，定性确定元素比较准确。X射线多道谱仪能量刻度的单能辐射源比较容易得到。因为只要选用低能γ放射源激发纯元素的特征X射线，即可用来刻度仪器。容易做到能量峰分布均匀。
效率刻度是能量色散定量准确分析的基础。与所有γ射线能谱分析一样，必须受到重视。长期以来只重视增强、吸收基体效应校正，对效率刻度重视不够。
(四)标准样品与标准(工作)曲线
标准样品是用来与待测样品进行比较分析用的已知元素含量样品，(10-4-1)式表明了这个关系，无论是薄样品或者厚样品都是如此。(10-4-7)式表明薄样品荧光峰计数与样品中待测元素含量成线性关系，与样品中的物质成分无关。因此，一个标准样品可以适用于任何成分的待测样品，只要测量几何条件一致，称量准确、没有其他谱线干扰，就可以获得满意的分析结果。
对于厚样品，(10-4-4)式和(10-4-6)式表明荧光计数与物质成分关系密切。
1.自吸收
由于样品中待测元素含量增高(假定为轻脉石中重元素)自吸收增大，也就是(10-4-5)式中(μ+μf)不能看作常数，例如：使用SiO2+Fe2O3配制的样品，以238Pu为激发源，测得的FeKX射线强度与铁含量之间的变化关系如图10-4-2(a)所示。随Fe含量增高，自吸收增大，FeKX射线强度降低。
2.基质成分的吸收或增强
下一节将详细讨论，这里仅举一例予以说明。如图10-4-2(b)所示，在Fe矿石中含有Cu、Zn和Mo时，FeKX射线由于存在二次激发，得到增强，曲线向上弯曲。
图10-4-2 FeKX射线强度与Fe2O3含量关系
(a)含量增高自吸收增大；(b)增强元素增大使荧光计数增大
对于流体样品，例如钻孔泥浆中元素含量分析，石油中硫、锌元素分析等，都需要相应地制作标准曲线。
需要标准样品多，是X射线荧光谱分析的主要特点。这些标准的含量分析都需要依赖于其他分析方法，因而受到限制。
上述两点清楚地表明，厚样品分析需要标准样品的元素组成及含量(%)与之相近似。因此，在岩矿样品分析中所用的标准样品常常就采用已知含量的与待测样品同类的岩石、矿石样品作为标准样品；而且是含量由低到高的一套标准系列，在与样品测量相同条件下进行测量。因此，同一批量(基体相同)样品分析往往先由标准样品做成校正曲线，之后就可以根据相同条件下样品测量的荧光计数率，在标准曲线上求得相应的待测元素含量。岩矿露头或其他现场原位测量，也要类似这样选择标准。
‘贰’ 比值与差值增强
比值、差值处理多用于多波段图像或多时相图像的增强处理，它是在卫星图像经恢复处理后，为获得更好的地质解译效果，对原图像进行数据变换，改变原图像的灰度结构，使新图像与人眼的视觉响应特征相匹配，以突出不同地物之间的波谱特征差异或地物的时相变化特征。
( 一) 比值增强
比值增强是最为常用的一种运算增强方法。它通过不同波段的同名像元亮度值之间的除法运算，由两个或若干个波段组合的图像进行对应像元的 DN 值除法运算而获得。图像比值处理可在一定程度上消除或抑制光照条件的影响、拉大不同地物之间的差异，这对于增强植被信息，分析土壤富水性差异特征、微地貌变化特征，提取水下地形信息、地质岩性、地质构造信息、矿产勘查信息等都很有意义 ( 图版 7) 。例如含羟基的黏土矿物在2. 2μm 附近存在 有 强 吸 收，故 在 TM7 上 为 低 亮 度，而 在 TM5 上 它 仍 为高 亮 度，因 此TM5 /7 常被用来提取与黏土化有关的矿化蚀变信息; 再加 0. 48μm 是铁离子电荷转移强烈吸收的位置，故用 TM5/1 利于提取与铁矿物有关的信息。
对于多波段数字图像，比值法可以有多种不同的比值。
1. 基本比值
纯以两个波段的数值相比，故也称简单比值。用 gk( k = 1，2，…，N) 代表一个多波段图像 ( N 为波段数) ，任一比值图像可表示为
遥感地质学
式中: a 和 b 是调节参数。由 N 个波段可得出的比值数目为 P = N ( N － 1) ，如 TM 图像，除 TM6 ( 热红外) 之外，共可组成 30 种比值。
2. 和差组合比值
由两个波段的和与差构成的比值，如
遥感地质学
3. 交叉组合比值
由 3 个或更多的波段构成的比值，其中分子和分母所包含的波段是不同的，如
遥感地质学
4. 标准化比值
由单个波段与所有波段之和构成的比值，即
遥感地质学
式中的分母反映了总体亮度水平，比值中反映的这方面的信息，有利于区分色调相似而亮度不同的岩石和土壤。
上述四种比值以基本比值和标准化比值更为常用。
比值增强生成比值图像后，原来的独立波谱意义就不存在了。由此也给它带来一个很大的缺陷，就是丢失了地物总的反射强度 ( 反射率) 信息。例如，暗色的岩石和浅色的岩石之明显差异也被损失; 由于压抑了地形信息，其作为地质解译的一个重要标志也被损失。为了弥补此不足，通常采用一个波段的原图像与 ( 两个) 比值图像作彩色合成的办法; 此外，比值有可能增加噪声，而大气散射也会给比值结果带来干扰，因此在处理前要注意做消除噪声和大气校正的工作。
( 二) 差值增强
差值增强是通过差值图像来突出类别或目标信息。差值图像由两个或若干个波段组合的图像进行对应像元的 DN 值减法运算而获得。差值处理简便易行，而且对地质信息尤为敏感，因而现今基本已成为遥感地质研究中广为应用的例行处理方法之一。其基本功用在于: ①提取多时相图像影像中随时间而变化的信息，例如河口和海岸带沉积物的变化; ②多波段影像不同波段之间的差别，也可以用差值运算加以增强。
差值法运算的通用形式为
DK = a( gi－ gj) + b
式中: DK 是差值影像: gi，gj代表不同的两个波段图像; a，b 为调节系数。
相减运算的差值可能既有正值也有负值，在显示时要经过适当的调整和扩展，使差值为 0 的部分处于数值域 ( 如 0 ～255) 的中部。
用两个时相的遥感图像的差值运算最容易识别的是水体、植被及土壤湿度的变化。通过植被的变化可以识别油气微渗漏等地质异常。
应当指出，当进行差值运算的遥感图像时相不同时，必须进行如下预处理:
第一，不同季节的遥感图像太阳高度角差别较大，在地形起伏显着的地区造成影像上的明显差异，这对于增强地物的真正随时间的变化是一种干扰，因此在进行差值运算之前应先作太阳角校正 ( 地形阴影校正) ，从而削弱地形影响;
第二，一般来说，两幅不同时相的遥感图像，在几何方面总会有差异，因而在差值运算前先要作几何配准;
第三，遥感图像的差值运算还与它们的平均亮度水平有关，如果各幅参加差值运算的遥感图像的平均亮度值或反差有显着差异，可能在差值运算后的图像中造成很多假象，使真正的差异不易辨认，因此，在差值运算前要把各幅图像的反差调整到比较一致，例如作等均值反差扩展。在条件允许的情况下，也可以用相应波段的野外波谱测量数据，对不同时相的遥感影像数据进行校正之后再进行代数运算处理。