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光谱技术是从分子层面识别火星表面及次表面物质成分、丰度及分布特征的重要手段。对地外行星探测来说,多载荷协同分析是提高探测目标准确度及验证其自洽性的必备手段。Raman(Raman)光谱技术具有谱峰尖锐、分辨率高、能实现微区探测等特点,NIR(近红外)光谱技术具有探测矿物种类丰富、信号易获取、对H2O/OH探测响应灵敏等特点。火星表面矿物分布提供了火星起源、地质及环境演化线索,火星表面卤水种类及分布提供了火星气候/水文演变信息。融合Raman和NIR光谱技术实现两者协同分析,对火星表面、次表面矿物/岩石类型、卤水及其可溶物类型的研究具有重要科学意义。鉴于2020年ESA EXOMars与NASA SurperCam都将搭载Raman和NIR光谱仪对火星进行巡视探测,将Raman与NIR数据融合进行联合矿物表征分析,并开展火星表面卤水及其它与水相关物质的Raman分析具有重要科学意义。本论文首先介绍了火星及其环境特征、火星表面矿物探测历史、探测载荷及火星矿物分布特征等相关内容。同时介绍了 Raman和Vis-NIR光谱技术的振动光谱学原理及火星相关矿物的振动光谱特征。在此基础上基于Raman和Vis-NIIR光谱技术重点研究了以下两方面内容:1)基于光谱数据融合技术对火星表面矿物进行鉴别分析研究本研究制备了 25种典型的火星表面硅酸盐、碳酸盐及硫酸盐矿物模拟样品,在实验室条件下获得这些样品的Raman、Vis-NIR光谱数据并结合矿物Raman、Vis-NIR光谱特征,对其进行基线校正、Savitzky-Golay平滑、标准矢量归一化(SNV)等光谱预处理工作,然后建立了火星表面硅酸盐、碳酸盐及硫酸盐矿物的Raman、Vis-NIR光谱数据库。在建立矿物聚类分析模型的过程中,首先选取样品在Vis-NIR和Raman数据中信息丰富、信噪比高、光谱信号重叠小的波段(Vis-NIR:430-2430 nm,Raman:130-1100 cm-1),然后针对性的采用了软独立建模分类法(SIMCA)、主成分分析法-K最邻近分类法(PCA-KNN)对单一的Raman或Vis-NIR光谱数据及光谱融合数据(累加融合和串联融合)进行建模聚类分析,实验结果表明:采用SIMCA算法的矿物聚类分析准确率由单一光谱建模的82.7%(Vis-NIR)、82.7%(Raman)提升为融合建模的93.1%(累加融合)和96.5%(串联融合);采用PCA-KNN的准确率由单一光谱建模的72.4%(Vis-NIR)、72.4%(Raman)提升为融合后的79.3%(累加融合)和91.2%(串联融合)。因此,矿物分类结果表明光谱融合能够发挥Vis-NIR、Raman各自的数据优势,所建的火星表面相关矿物分类模型的预测准确度更高。2)基于Raman光谱技术对火星表面卤水进行定量分析研究本研究制备了 72种火星表面高氯酸盐、氯酸盐、硫酸盐、碳酸盐和硝酸盐不同浓度的模拟卤水样品并在实验室条件下获得其Raman光谱,通过基线校正、Savitzky-Golay平滑以及高斯拟合等光谱预处理建立了火星模拟高氯酸盐、氯酸盐、硫酸盐、碳酸盐和硝酸盐卤水溶液的Raman光谱数据库。然后根据卤水溶液的光谱特征采用以2800-3800 cm-1水伸缩振动形成的强宽缓包络特征峰为内标峰的内定量法建立了卤水溶液阴离子基团对称伸缩振动(v1)归一化Raman峰面积R*与浓度的火星卤水定量分析曲线。研究结果表明,溶液阴离子基团v1特征峰归一化Raman峰面积R*与浓度呈良好的线性关系,定量曲线线性相关系数R2均大于99%,这表明就位Raman光谱技术对火星表面卤水种类鉴别及某些可溶性盐类定量分析具有可行性。系统的实验调研表明实验建立的定量分析曲线与Raman测试条件(激光能量、聚焦距离)、阳离子种类等因素无关,这说明本研究建立的卤水定量分析模型十分稳健可以运用到火星就位及遥感探测中。最后研究了本实验系统条件下的各卤水溶液检出限,这对于2020火星探测具有指导性意义。