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空间中心科研人员构建了一个新的月壤化学成分反演模型

文章来源: | 发布时间:2024-01-31 | 【打印】【关闭】
  月壤化学成分在解译月球的地质演化中起着至关重要的作用。尽管可以通过实验室测量月球样品轻松确定月壤化学成分,但目前有限的采样点远不能代表整个月球表面。基于可见近红外反射光谱反演月球主要元素含量,是估算月表未采样区域化学成分的关键手段之一。一些模型如波段参数、偏最小二乘法和粒子群优化-支持向量机等,在估算月球全球化学成分方面取得了成功。但仍然有一些问题不能忽视:首先,由于轨道数据的相对较粗的空间分辨率,返回的月球样品的平均化学成分与轨道图像的取样点之间可能存在偏差;其次,六个阿波罗和三个月球号采样点的化学成分多样性,可能不足以代表月球表面元素含量的完整范围;第三,这些模型中使用的光谱数据在要么波长范围有限,要么波段数量有限。嫦娥三号、嫦娥四号和嫦娥五号任务获取了月表新区域的就位高光谱数据,为验证和改进月壤光谱-元素含量模型提供了重要的契机。
  中国科学院国家空间科学中心太阳活动与空间天气重点实验室刘洋研究员团队的研究生赵振兴在刘洋研究员的指导下,基于光谱导数、遗传算法(GA)和偏最小二乘法(PLSR),结合美国阿波罗任务、前苏联月球号任务和中国嫦娥任务所获取的月壤真值数据,构建了一个新的月壤光谱-元素含量模型(图1),并将模型应用在嫦娥四号着陆区,反演得到了玉兔2号月球车沿行驶路径的月壤元素含量。

图1 方法流程图。光谱导数方法用于提高原始光谱的对比度,进而提高线性模型的精度。GA为偏最小二乘法选择合适的波段,排除无益波段,进而提高模型精度。
  研究人员首先利用阿波罗和月球号任务的月壤样品数据进行建模,并在嫦娥三号和嫦娥五号数据上进行测试。测试结果显示,模型对大部分元素的反演结果较好,但对嫦娥三号的FeO估算偏低,对嫦娥五号的TiO2和MgO估算偏高。但在将嫦娥三号和嫦娥五号数据加入模型训练过程后,以上偏差均被显著减小。就位探测数据的质量有限且不确定度较实验室数据更大,因此嫦娥三号和嫦娥五号的就位测量数据被用于训练集,而嫦娥五号实验室光谱数据被用于验证集。最终构建的模型对FeO、TiO2、MgO、CaO和Al2O3的反演性能如图2所示。
图2 基于GA-PLSR模型反演的月壤氧化物含量与实测值对比。蓝色R2计算自训练集,橙色R2计算自验证集,虚线代表±2σ(即95%置信区间)。
  在光谱测量的过程中,观测几何角度(出射角、出射角和方位角)会影响光谱的形状,从而使定量解译变得复杂。在任务的第10月昼,玉兔2号月球车对两处临近的月壤分别采集了具有不同太阳入射角的光谱。这些光谱以及由此估算得出的氧化物含量受到观测几何角度变化的显著影响。为解决这个问题,研究人员将嫦娥四号第10月昼光谱估算的氧化物含量的标准差纳入到适应度参数中。GA-PLSR模型利用适应度参数,识别出同时在第10月昼光谱的标准差和在验证集的预测均方误差都较低的波段组合。在这种情况下,嫦娥四号第10月昼光谱的TiO2、CaO和Al2O3含量预测结果的标准差大幅下降(图3)。FeO和MgO的标准差在测试中保持相对稳定,表明它们的含量估算受光谱观测几何的影响并不显著。

图3 模型在嫦娥四号第10月昼光谱上的验证。(a)嫦娥四号第10月昼光谱的探测区域。(b)降低观测几何影响之前(T02)和之后(T03)的模型在嫦娥四号第10月昼数据上对每种氧化物含量反演的标准差变化。 
  最终研究人员将模型应用在嫦娥四号-玉兔2号沿路径采集的光谱数据上。对玉兔2号光谱数据的反演结果显示,随着月球车向西北方向行驶,月壤中的FeO和MgO含量存在升高趋势,而CaO和Al2O3的含量存在下降趋势。这可能归因于玉兔2号月球车目前正朝着可能富含月海玄武岩的区域前进。模型估算得出的CE-4着陆区域的平均化学成分包括约17.8 wt.%的FeO、约4.8 wt.%的TiO2、约8.1 wt.%的MgO、约13.0 wt.%的CaO和约16.0 wt.%的Al2O3(图4),表明该区域可能富含月海玄武岩物质。然而,嫦娥四号着陆区域的CaO和Al2O3的含量略高于典型的阿波罗、月球号和嫦娥月海样品(图4c),表明可能存在非月海物质的混染。

图4 嫦娥四号着陆区月壤和石块的物质特性与阿波罗、嫦娥三号和嫦娥五号月壤月壤样品的对比。
  该研究工作构建并验证了从可见-近红外光谱反演月壤化学成分的模型,利用遗传算法降低了观测几何对光谱反演的影响,并得到了玉兔2号月球车行驶路径的月壤化学成分,对理解嫦娥四号着陆区地质演化历史具有重要意义。该研究得到了科技部、国家自然科学基金委员会、中国科学院等机构的资助,相关成果近期在线发表于期刊Icarus上。
  Citation: Zhao, Z., Yang, Y., Wu, X., Liu, Y., Zhang, F., Xu, R., He, Z., Lin, Y., & Zou, Y. (2024). A quantitative model to estimate major oxide abundances on the Moon based on in situ reflectance spectral data of Chang’e missions. Icarus, 115962. https://doi.org/10.1016/j.icarus.2024.115962
  (供稿:天气室)