CN102944524A - 一种用于油气勘探的光谱库的实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于油气勘探的光谱库的实现方法，该方法能够用于检索光谱信息、光谱特征信息、矿物含量信息，利用反射光谱学知识对因油气微渗漏引起的地表光谱进行光谱处理，以达到增强对油气勘探的数据支持和检索支持的目的；该方法包括原始数据准备、光谱数据预处理、提取光谱特征以及建立数据库；用户在光谱库中进行数据查询时，包括查询光谱和矿物含量，查询光谱和光谱特征以及查询光谱特征和矿物含量；用户进行每种查询操作结束之后，光谱库进行数据输出，输出的数据包括光谱图、光谱信息、光谱特征信息以及矿物含量信息。

Description

一种用于油气勘探的光谱库的实现方法

技术领域

本发明涉及光谱处理技术，属于油气勘探技术领域，具体涉及一种用于油气勘探的光谱库的实现方法。

背景技术

当今，科学技术迅猛发展，油气作为人类最重要的资源之一，其勘探技术的发展也日趋信息化、智能化。提高勘探的成功率，尽量降低勘探成本，成为了石油勘探的技术发展的核心问题。利用高光谱影像中的光谱数据和野外测量的光谱数据的反射光谱学相关知识进行油气勘探，已取得了一定的成效。在当前信息化大力发展的时代，基于高光谱影像的油气勘探技术有很大的应用价值和发展空间。

高光谱油气勘探技术主要是依据油气微渗漏理论而建立的，即相对分子量小的轻烃快速、垂直上升，进入到土壤的空隙当中，一部分被细菌分解，生成硫化氢、二氧化碳。其中二氧化碳与水作用生成了碳酸，碳酸再与粘土矿反应生成碳酸盐，从而引起地表物质的坚硬和地表物质难以被侵蚀的状况。而在硫化氢存在的环境中，钾长石和斜长石被还原为粘土矿，同时三价铁离子被还原为二价铁，这样在实地的对矿物含量的测量数据中表现为，碳酸盐和粘土矿含量偏高，即产生了蚀变矿物。

目前国际上比较有代表性的波谱数据库，1981年美国宇航局喷气推进实验室(JPL)波普数据库首次推出岩矿等地物波谱数据库。美国地质勘探局(USGS)波普数据库则是面向矿产遥感资源勘探而发展的地物波谱特征数据库。我国许多遥感科学研究部门相继建立了10余个地物波谱数据库。90年代初，中科院安徽光机所等多家单位，建立了我国第一个综合性的地物波谱特征数据库。2000年，中科院遥感所实现了波谱库与3S(RS、GIS、GPS)技术的链接。2005年，北京师范大学主持多家单位共同完成了“我国典型地物标准波谱数据库”，其地物类型主要有：农作物、水体、岩石和矿物。

然而，目前我国尚无专门针对因油气微渗漏产生的蚀变矿物方面的光谱库。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种用于油气勘探的光谱库的实现方法，该方法能够用于检索光谱信息、光谱特征信息、矿物含量信息，利用反射光谱学知识对因油气微渗漏引起的地表光谱进行光谱处理，以达到增强对油气勘探的数据支持和检索支持的目的。

所述实现方法包括：

步骤1：原始数据准备

原始数据包括光谱数据和矿物含量数据；所述光谱数据有以下四个来源：

1)美国地质勘探局USGS典型地物光谱库中各纯净矿物的标准光谱，该纯净矿物包括伊利石、白云石、高岭石、蒙脱石、伊蒙混合、绿泥石、方解石、斜长石、石英、钾长石和角闪石，每种矿物对应一根光谱。

2)美国宇航局喷气推进实验室JPL典型地物光谱库中各纯净矿物的标准光谱，该纯净矿物包括伊利石、白云石、高岭石、蒙脱石、伊蒙混合、绿泥石、方解石、斜长石、石英、钾长石和角闪石，每种矿物对应一根光谱。

3)从内蒙、青海、陕西三大野外试验区选取的受油气微渗漏影响的区域中的各测量点的蚀变矿物的光谱，所述蚀变矿物为混合物，包括上述纯净矿物，每个测量点的蚀变矿物对应一根光谱。

4)对应于3)中各测量点的航天Hyperion高光谱数据。

所述矿物含量数据为对应于3)中的各测量点的蚀变矿物中的矿物含量数据；

步骤2：光谱数据预处理

对光谱数据进行预处理，即对3)和4)中的光谱采用Savitzky-Golay滤波进行去除光谱噪声处理，并对经Savitzky-Golay滤波后的光谱进行包络线去除。

步骤3：提取光谱特征

对光谱数据来源1)和2)以及经步骤2处理后的光谱进行光谱特征提取；所述光谱特征包括：吸收峰位置、吸收峰深度、吸收峰宽度和吸收峰对称性。

提取吸收峰位置

第一步：选择与油气微渗漏相关的吸收峰存在的波段范围为2050nm～2450nm。

第二步：以14nm为长度，将所述波段范围划分为多个区间。

第三步：求各区间中光谱反射率的最小值。

第四步：求各区间中光谱反射率的最小值中的极小值，将该极小值作为吸收峰的位置；提取吸收峰位置的过程如下所述：

计算出各区间中光谱反射率的最小值点的前向差分和后向差分；若前向差分小于0且后向差分大于或等于0，或是前向差分等于0且后向差分大于0，则该点所对应的波长即为吸收峰位置。

提取吸收峰深度：将紧邻所述吸收峰位置的两个光谱波峰连接，形成归一化包络线，取归一化包络线与过吸收峰位置所对应的波长点的垂线的交点，用该交点所对应的反射率值减去吸收峰位置所对应的反射率值，得到吸收峰深度。

提取吸收峰宽度：取吸收峰深度一半时的反射率值，在光谱曲线的吸收峰上与该反射率值相等的两点间的距离为吸收峰宽度。

提取吸收峰对称性：在光谱曲线的吸收峰上，以过吸收峰位置所对应的波长点的垂线为界线，划分归一化包络线和吸收峰组成的区域为右区域和左区域；设左区域面积为S₁，右区域面积为S₂，吸收峰对称性：

当D为正值时，吸收峰左不对称；当D为零时，吸收峰对称；D为负值时，吸收峰右不对称。

步骤4：建立数据库，包括4个数据表：

光谱信息表，包括多个记录，每个记录对应一根光谱，每个记录中包括光谱ID、对应于每个光谱ID存储该光谱的名称和光谱文本，该光谱文本是以文本形式存储各种光谱的波长和反射率；将四类光谱数据录入光谱信息表。

光谱数据表，用于存储所述四类光谱数据，包括各种光谱的波长、反射率以及所述光谱ID，对应于光谱ID存储4类来源中各光谱的波长和反射率。

矿物含量表，用于存储数据来源3)中的各测量点的蚀变矿物中的矿物含量数据以及所述光谱ID，所述矿物含量数据包括伊利石、白云石、高岭石、蒙脱石、伊蒙混合、绿泥石、方解石、斜长石、石英、钾长石、角闪石、粘土的含量，对应于光谱ID存储来源3)中各光谱所对应的蚀变矿物中的矿物含量数据。

光谱特征表，用于存储经步骤3进行光谱特征提取后的光谱特征数据，包括各条光谱的吸收峰位置、吸收峰深度、吸收峰宽度、吸收峰对称性以及所述光谱ID；对应于光谱ID存储4类来源中各光谱的光谱特征数据。

基于以上数据库的建立，用户在光谱库中进行数据查询，当用户查询光谱数据和矿物含量时：

用户输入一种光谱的光谱特征：吸收峰位置、吸收峰深度、吸收峰宽度和吸收峰对称性中的一个或多个；光谱库对用户输入的光谱特征与数据库中的光谱特征进行作差，对所得到的差值的取绝对值，取数据库中满足绝对值最小的一个或多个光谱特征，通过光谱特征表获取所述一个或多个光谱特征所对应的光谱ID，依据该光谱ID查询光谱数据表和矿物含量数据表，得到该光谱ID所对应的光谱数据和矿物含量并在显示界面显示。

当用户在光谱库中查询光谱数据和光谱特征时：

用户输入一组矿物含量，光谱库对用户输入的矿物含量与数据库中的矿物含量进行作差，对所得到的差值的取绝对值，取数据库中满足绝对值最小的一组或多组矿物含量，通过矿物含量表获取所述一组或多组矿物含量所对应的光谱ID，依据该光谱ID查询光谱数据表和光谱特征表，得到该光谱ID所对应的光谱数据和光谱特征并在显示界面显示。

当用户在光谱库中查询光谱特征和矿物含量时：

用户输入光谱数据，光谱库计算用户输入的光谱与数据库中光谱的光谱夹角，对所得到的光谱夹角取绝对值，取数据库中满足绝对值最小的光谱，通过光谱数据表获取该光谱所对应的光谱ID，依据该光谱ID查询光谱特征表和矿物含量表，得到该光谱ID所对应的光谱特征和矿物含量并在显示界面显示。

在用户进行上述每种查询方式结束之后，光谱库进行数据输出，输出的数据包括光谱图、光谱信息、光谱特征信息以及矿物含量信息。

有益效果：

(1)在进行油气勘探的过程中，对实地的对矿物含量的测量数据中表现为，碳酸盐和粘土矿含量偏高，这在光谱上表现为在2150nm～2350nm附近和2350nm附近的双吸收峰特征，即光谱“指纹”。利用此指纹特征可以进行油气区域的圈定，因此，建立其光谱“指纹”数据库对于基于高光谱的油气勘探尤为重要。本发明在提取吸收峰位置时，选取的波段范围为2050nm～2450nm，在进行油气勘探的过程中，通过对该波段范围的选取，采用本发明所提供的方法可获取各测量点的蚀变矿物的含量。

(2)本发明在光谱库中增加了光谱特征数据，而且在提取吸收峰位置这一特征的过程中，采用了分区的方法，这样能够使得所提取的光谱特征更加地精确，从而提高了数据库中存储的光谱特征的准确性，为使用者提高较好的数据支持。

(3)本发明不仅为光谱库录入受油气微渗漏影响的区域中各测量点蚀变矿物的光谱数据、其矿物含量及其航天Hyperion高光谱数据，还录入了两种已有光谱库中各典型矿物的光谱数据。可见本系统所录入的数据涵盖面广，光谱数据丰富，具有较好的完备性，为在戈壁、沙漠、黄土塬地貌下的各种矿物分类工作和油气异常区域的判定工作提供了强大的数据支持。而且其中Hyperion高光谱数据为航天高光谱油气勘探研究打下了基础。

(4)本发明所提供的光谱库可以为用户提供目标光谱的可能的矿物组分以及矿物含量的检索，为油气异常区域的圈定提供参考依据。

在本发明在录入数据丰富的基础上，极大地方便了油气微渗漏研究中的数据查询，数据使用等工作，支持了我国地物光谱库建设，对基于反射光谱学的油气勘探研究有指导性意义，还对光谱解混，粘土矿化和碳酸盐化的定量分析提供了参考。

附图说明

图1为本发明提供的数据库内部数据表之间的关系图。

具体实施方式

下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。

本发明所提供的一种用于油气勘探的光谱库的实现方法，该方法的具体步骤如下所述：

(1)原始数据准备

原始数据包括光谱数据和矿物含量数据。

光谱数据有以下四个来源：

1)美国地质勘探局USGS典型地物光谱库中各纯净矿物的标准光谱，该纯净矿物包括伊利石、白云石、高岭石、蒙脱石、伊蒙混合、绿泥石、方解石、斜长石、石英、钾长石和角闪石，每种矿物对应一根光谱；

2)美国宇航局喷气推进实验室JPL典型地物光谱库中各纯净矿物的标准光谱，该纯净矿物包括伊利石、白云石、高岭石、蒙脱石、伊蒙混合、绿泥石、方解石、斜长石、石英、钾长石和角闪石，每种矿物对应一根光谱；

3)从内蒙、青海、陕西三大野外试验区选取的受油气微渗漏影响的区域中的各测量点的蚀变矿物的光谱，所述蚀变矿物为混合物，包括上述纯净矿物，每个测量点的蚀变矿物对应一根光谱；

4)对应于3)中各测量点的航天Hyperion高光谱数据；

所述矿物含量数据为对应于3)中的各测量点的蚀变矿物中的矿物含量数据；

(2)光谱数据预处理

对光谱数据进行预处理所采用的方法为SG(Savitzky-Golay)滤波和包络线去除。利用SG滤波对光谱数据来源3)和4)进行去除光谱噪声，以使光谱平滑。

1)SG滤波

SG滤波使用简化的最小二乘拟合方法对曲线进行卷积平滑处理，是一种经典的、最常用的最小二乘曲线平滑方法。在这种算法中，对光谱曲线上每个2m+1点的子集用p(p≤2m)次多项式进行滤波。SG滤波的一般方程式如下：

$Y_j=\left(\underset{i=-m}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{C}_i{y}_{j+1}\right)/N---\left(1\right)$

其中，y_j是光谱数据来源3)和4)中某一光谱曲线在j处的光谱反射率，Y_j是平滑后的光谱反射率，i是平滑窗内点的坐标，j是光谱数据来源3)和4)中的光谱曲线上某一点的波长坐标，C_i是平滑窗内第i个光谱反射率对应的平滑系数，N是平滑窗内点的数量。

文献Madden H.Comments on the Savitzky-Golay convolution method forleast-squares fit smoothing and differentiation of digital data[J].Anal.Chem.1978，50(9)：1383-1386.中给出的修正后的SG滤波的平滑系数C_i的计算公式为：

$C_i=\frac{3(3m^2+3m-1-5i^2)}{(2m+3)(2m+1)(2m-1)}---\left(2\right)$

其中，i＝-m，K 0，Km；窗宽度选择9，即N＝9，则m＝4；将m＝4代入公式(2)得到平滑窗内第i个光谱反射率对应的平滑系数。

2)包络线去除

对SG滤波后的光谱数据来源3)和4)进行去除包络线处理。

包络线去除的过程如下所述：

设SG滤波后的光谱曲线的采样点数组：波长数组{w(i)}，i＝0，1，...，k-1；反射率数组{r(i)}，i＝0，1，...，k-1；包络线节点c(i)，i＝0，1，2...。

①第一个包络线节点c(0)为SG滤波后的光谱曲线上的第一个点(w(0)，r(0))。

②确定第二个包络线节点c(1)：

取i＝1，对SG滤波后的光谱曲线上的第i个点(w(i)，r(i))进行判断：连接点(w(0)，r(0))与点(w(i+1)，r(i+1))，若点(w(i)，r(i))在(w(0)，r(0))与(w(i+1)，r(i+1))连线上方，那么点(w(i)，r(i))为第二个包络线节点c(1)；否则i自增1，重复所述判断过程，直到最终确定第二个包络线节点c(1)为止。

③确定第三个包络线节点c(2)：

从第二个包络线节点对应的SG滤波后的光谱曲线上的点(w(i)，r(i))为连接点找第三个节点c(2)，采用与步骤②采用同一原理的确定过程，直到找到第三节点c(2)为止。

④确定剩余包络线节点。

⑤将相邻的包络线节点连接，形成新的曲线h，h就是光谱包络线，依次求出包络线上各节点的横坐标w(j)，j＝0，1，2，...，k-1所对应的光谱包络线上的函数值h(j)，j＝0，1，2...，k-1。

⑥求出包络线后，采用公式(3)对光谱进行包络线去除，得到去除包络线后的光谱γ^*：

${\mathrm{\γ}}^{*}\left(i\right)=\frac{\mathrm{\γ}\left(i\right)}{h\left(i\right)}---\left(3\right)$

其中，i＝0，1，.....，k-1。

(3)提取光谱特征

对光谱数据来源1)和2)以及经步骤(1)、(2)处理后的光谱数据来源3)和4)进行光谱特征提取。

所述光谱特征包括：吸收峰位置、吸收峰深度、吸收峰宽度和吸收峰对称性。

1)提取吸收峰位置

吸收峰位置：反射率最低处所对应于光谱曲线上的点。

提取吸收峰位置的步骤如下：

第一步：选择与油气微渗漏相关的吸收峰存在的波段范围

由于与油气微渗漏相关的光谱吸收峰在2150nm～2350nm附近和2350nm附近，为了完全包含吸收峰的全部信息，所以选择研究的波段范围为2050nm～2450nm。

第二步：划分所述波段范围

由于计算区间的宽度直接影响极小值的准确性，区间过宽会造成极小值的不准确，区间过窄又会造成极小值过多，数据冗余；经多次试验划分后，选取区间宽度为14nm；

将所述波段范围划分为长度为14nm的数个区间，直到将所述波段范围划分完成为止，最后划分的一个区间等于或小于14nm。

第三步：求所述各区间中光谱反射率的最小值

利用C#中的Min()方法直接求出各个区间中光谱反射率的最小值。

第四步：求各区间中光谱反射率的最小值中的极小值，将该极小值作为吸收峰的位置；提取吸收峰位置的过程如下所述：

计算出各区间中光谱反射率的最小值点的前向差分和后向差分，该计算过程中不对第一个区间和最后一个区间的最小值点的前向差分和后向差分进行计算；若满足条件：前向差分小于0且后向差分大于或等于0，或是前向差分等于0且后向差分大于0，则该最小值点所对应的波长即为吸收峰位置。

通过以上四个步骤，可确定在波段范围2050～2450nm内的吸收峰位置。

2)提取吸收峰深度

吸收峰深度：在某一波段吸收范围内，反射率最低点到归一化包络线的距离。

提取吸收峰深度：将紧邻所述吸收峰位置的两个光谱波峰连接，形成归一化包络线，取归一化包络线与过吸收峰位置所对应的波长点的垂线的交点，用该交点所对应的反射率值减去吸收峰位置所对应的反射率值，得到吸收峰深度。

3)提取吸收峰宽度

吸收峰宽度：吸收深度一半处的光谱带宽。

提取吸收峰宽度：取吸收峰深度一半时的反射率值，在光谱曲线的吸收峰上与该反射率值相等的两点间的距离为吸收峰宽度。

4)提取吸收峰对称性

吸收峰对称性：

在光谱曲线的吸收峰上，以过吸收峰位置所对应的波长点的垂线为界线，划分归一化包络线和吸收峰组成的区域，通过对右区域面积与左区域面积比值的自然对数来确定吸收峰对称性。

提取吸收峰对称性：

设左区域面积为S₁，右区域面积为S₂，吸收峰对称性：

当D为正值时，吸收峰左不对称；当D为零时，吸收峰对称；D为负值时，吸收峰右不对称。

对四个光谱特征进行提取，可得到所需要的光谱特征。

(4)建立数据库

如图1所示为数据库内部数据表之间的关系图。数据库包括4个数据表：

光谱信息表，包括多个记录，每个记录对应一根光谱，每个记录中包括光谱ID、对应于每个光谱ID存储该光谱的名称和光谱文本，该光谱文本是以文本形式存储各种光谱的波长和反射率；将四类光谱数据录入光谱信息表。

光谱数据表，用于存储所述四类光谱数据，包括各种光谱的波长、反射率以及所述光谱ID，对应于光谱ID存储4类来源中各光谱的波长和反射率。

矿物含量表，用于存储数据来源3)中的各测量点的蚀变矿物中的矿物含量数据以及所述光谱ID，所述矿物含量数据包括伊利石、白云石、高岭石、蒙脱石、伊蒙混合、绿泥石、方解石、斜长石、石英、钾长石、角闪石、粘土的含量，对应于光谱ID存储来源3)中各光谱所对应的蚀变矿物中的矿物含量数据。

光谱特征表，用于存储经步骤3进行光谱特征提取后的光谱特征数据，包括各条光谱的吸收峰位置、吸收峰深度、吸收峰宽度、吸收峰对称性以及所述光谱ID；对应于光谱ID存储4类来源中各光谱的光谱特征数据。

用户在光谱库中进行数据查询时，包括查询光谱和矿物含量，查询光谱和光谱特征，查询光谱特征和矿物含量，其中：

①查询光谱数据和矿物含量：

用户输入一种光谱的光谱特征：吸收峰位置、吸收峰深度、吸收峰宽度和吸收峰对称性中的一个或多个；光谱库对用户输入的光谱特征与数据库中的光谱特征进行作差，对所得到的差值的取绝对值，取数据库中满足绝对值最小的一个或多个光谱特征，通过光谱特征表获取所述一个或多个光谱特征所对应的光谱ID，依据该光谱ID查询光谱数据表和矿物含量数据表，得到该光谱ID所对应的光谱数据和矿物含量并在显示界面显示。

②查询光谱数据和光谱特征：

用户输入一组矿物含量，光谱库对用户输入的矿物含量与数据库中的矿物含量进行作差，对所得到的差值的取绝对值，取数据库中满足绝对值最小的一组或多组矿物含量，通过矿物含量表获取所述一组或多组矿物含量所对应的光谱ID，依据该光谱ID查询光谱数据表和光谱特征表，得到该光谱ID所对应的光谱数据和光谱特征并在显示界面显示。

③查询光谱特征和矿物含量：

用户输入光谱数据，光谱库计算用户输入的光谱与数据库中光谱的光谱夹角，对所得到的光谱夹角取绝对值，取数据库中满足绝对值最小的光谱，通过光谱数据表获取该光谱所对应的光谱ID，依据该光谱ID查询光谱特征表和矿物含量表，得到该光谱ID所对应的光谱特征和矿物含量并在显示界面显示。

用户进行每种查询操作结束之后，光谱库进行数据输出，输出的数据包括光谱图、光谱信息、光谱特征信息以及矿物含量信息。

当用户查看光谱数据库或查询光谱数据时，可以在显示界面选择光谱显示方式，对感兴趣的光谱，可选择光谱图显示方式，该显示方式所显示的光谱图包含该光谱的波段信息。

当用户查询光谱特征时，可以通过在显示界面选择保存，来保存感兴趣的光谱的光谱信息和光谱图。

光谱信息、光谱特征信息和矿物含量信息均是以ASCII编码的txt文本文件形式输出，其中，用户可对光谱信息选择以纯数字形式或以ENVI可读形式输出。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种用于油气勘探的光谱库的实现方法，其特征在于，该方法包括：

步骤1：原始数据准备

原始数据包括光谱数据和矿物含量数据；所述光谱数据有以下四个来源：

1)美国地质勘探局USGS典型地物光谱库中各纯净矿物的标准光谱，该纯净矿物包括伊利石、白云石、高岭石、蒙脱石、伊蒙混合、绿泥石、方解石、斜长石、石英、钾长石和角闪石，每种矿物对应一根光谱；

2)美国宇航局喷气推进实验室JPL典型地物光谱库中各纯净矿物的标准光谱，该纯净矿物包括伊利石、白云石、高岭石、蒙脱石、伊蒙混合、绿泥石、方解石、斜长石、石英、钾长石和角闪石，每种矿物对应一根光谱；

3)从内蒙、青海、陕西三大野外试验区选取的受油气微渗漏影响的区域中的各测量点的蚀变矿物的光谱，所述蚀变矿物为混合物，包括上述纯净矿物，每个测量点的蚀变矿物对应一根光谱；

4)对应于3)中各测量点的航天Hyperion高光谱数据；

所述矿物含量数据为对应于3)中的各测量点的蚀变矿物中的矿物含量数据；

步骤2：光谱数据预处理

对光谱数据进行预处理，即对3)和4)中的光谱采用Savitzky-Golay滤波进行去除光谱噪声处理，并对经Savitzky-Golay滤波后的光谱进行包络线去除；

步骤3：提取光谱特征

对光谱数据来源1)和2)以及经步骤2处理后的光谱进行光谱特征提取；所述光谱特征包括：吸收峰位置、吸收峰深度、吸收峰宽度和吸收峰对称性；

提取吸收峰位置

第一步：选择与油气微渗漏相关的吸收峰存在的波段范围为2050nm～2450nm；

第二步：以14nm为长度，将所述波段范围划分为多个区间；

第三步：求各区间中光谱反射率的最小值；

第四步：求各区间中光谱反射率的最小值中的极小值，将该极小值作为吸收峰的位置；提取吸收峰位置的过程如下所述：

计算出各区间中光谱反射率的最小值点的前向差分和后向差分；若前向差分小于0且后向差分大于或等于0，或是前向差分等于0且后向差分大于0，则该点所对应的波长即为吸收峰位置；

提取吸收峰深度：将紧邻所述吸收峰位置的两个光谱波峰连接，形成归一化包络线，取归一化包络线与过吸收峰位置所对应的波长点的垂线的交点，用该交点所对应的反射率值减去吸收峰位置所对应的反射率值，得到吸收峰深度；

提取吸收峰宽度：取吸收峰深度一半时的反射率值，在光谱曲线的吸收峰上与该反射率值相等的两点间的距离为吸收峰宽度；

提取吸收峰对称性：在光谱曲线的吸收峰上，以过吸收峰位置所对应的波长点的垂线为界线，划分归一化包络线和吸收峰组成的区域为右区域和左区域；设左区域面积为S₁，右区域面积为S₂，吸收峰对称性：

当D为正值时，吸收峰左不对称；当D为零时，吸收峰对称；D为负值时，吸收峰右不对称；

步骤4：建立数据库，包括4个数据表：

光谱信息表，包括多个记录，每个记录对应一根光谱，每个记录中包括光谱ID、对应于每个光谱ID存储该光谱的名称和光谱文本，该光谱文本是以文本形式存储各种光谱的波长和反射率；将四类光谱数据录入光谱信息表；

光谱数据表，用于存储所述四类光谱数据，包括各种光谱的波长、反射率以及所述光谱ID，对应于光谱ID存储4类来源中各光谱的波长和反射率；

矿物含量表，用于存储数据来源3)中的各测量点的蚀变矿物中的矿物含量数据以及所述光谱ID，所述矿物含量数据包括伊利石、白云石、高岭石、蒙脱石、伊蒙混合、绿泥石、方解石、斜长石、石英、钾长石、角闪石、粘土的含量，对应于光谱ID存储来源3)中各光谱所对应的蚀变矿物中的矿物含量数据；

光谱特征表，用于存储经步骤3进行光谱特征提取后的光谱特征数据，包括各条光谱的吸收峰位置、吸收峰深度、吸收峰宽度、吸收峰对称性以及所述光谱ID；对应于光谱ID存储4类来源中各光谱的光谱特征数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在光谱库中查询光谱数据和矿物含量时：

用户输入一种光谱的光谱特征：吸收峰位置、吸收峰深度、吸收峰宽度和吸收峰对称性中的一个或多个；光谱库对用户输入的光谱特征与数据库中的光谱特征进行作差，对所得到的差值的取绝对值，取数据库中满足绝对值最小的一个或多个光谱特征，通过光谱特征表获取所述一个或多个光谱特征所对应的光谱ID，依据该光谱ID查询光谱数据表和矿物含量数据表，得到该光谱ID所对应的光谱数据和矿物含量并在显示界面显示。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在光谱库中查询光谱数据和光谱特征时：

用户输入一组矿物含量，光谱库对用户输入的矿物含量与数据库中的矿物含量进行作差，对所得到的差值的取绝对值，取数据库中满足绝对值最小的一组或多组矿物含量，通过矿物含量表获取所述一组或多组矿物含量所对应的光谱ID，依据该光谱ID查询光谱数据表和光谱特征表，得到该光谱ID所对应的光谱数据和光谱特征并在显示界面显示。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在光谱库中查询光谱特征和矿物含量时：

用户输入光谱数据，光谱库计算用户输入的光谱与数据库中光谱的光谱夹角，对所得到的光谱夹角取绝对值，取数据库中满足绝对值最小的光谱，通过光谱数据表获取该光谱所对应的光谱ID，依据该光谱ID查询光谱特征表和矿物含量表，得到该光谱ID所对应的光谱特征和矿物含量并在显示界面显示。

5.如权利要求2或3或4所述的方法，其特征在于，光谱库查询结束后进行数据输出，输出的数据包括光谱图、光谱信息、光谱特征信息以及矿物含量信息。

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