SisuROCK岩矿样芯高光谱成像事情站是一套完整的高光谱成像剖析事情站
，整合了VNIR至LWIR高光谱成像技术、RGB、3D相机、自动扫描技术及高光谱物质剖析技术（软件）
，使用者只需要将安排在样品盘中的待检样品置于传送台上
，即可通过软件进行扫描控制
，实时进行光谱二维影像信息的获取和生存
，可同时对大宗的样品或差别形状的样品进行光谱成像丈量剖析
，包括组成身分/化学组成量化数据及其漫衍信息等。

应用案例

以下为SisuROCK对基岩样芯、沉积物样芯、地下矿床样芯、土壤样芯所做的扫描剖析。

1. 利用长波红外高光谱识别爱尔兰基岩样芯中的差别组分

左侧为RGB图像
，右侧依次为凭据差别算法获得的分类结果
，最右侧图例从上到下依次为石英、滑石、绿泥石、石英碳酸盐、无特征光谱

引自：1. Hamedianfar, A. et al. Leveraging High-Resolution Long-Wave Infrared Hyperspectral Laboratory Imaging Data for Mineral Identification Using Machine Learning Methods. Remote Sensing 15, 4806 (2023).

2. 利用高光谱成像剖析沉积物样芯中的铜-银矿化相关热液蚀变光谱特征

（a）图显示了事情中的SisuROCK；（b）图为高光谱相机配置
，包括可见光近红外和短波红外（VNIR 和 SWIR）、中波红外（MWIR）、长波红外（LWIR）

（a）图
，含赤铁矿砂岩芯131（987.2–988.2 m深度）的高光谱图像和RGB图像；（b）图
，a和b点的平均光谱曲线；（c）图
，含白云石岩芯131（976.75–978.20 m深度
，从左到右）的高光谱图像和RGB图像；（d）图
，c和d点的平均光谱曲线。（b）和（d）中高亮的笔直线划分用于盘算Fe3+指数和Fe2+指数。

引自：1. Géring, L. et al. Spectral characterisation of hydrothermal alteration associated with sediment-hosted Cu–Ag mineralisation in the central European Kupferschiefer. Solid Earth 14, 463–484 (2023).

3. 利用高光谱成像测绘地下锂矿床品貌

（a） Zinnwald矿岩石样品板；（b） SisuRock岩芯扫描事情站；（c） 暗室条件下照明、传感器和湿度测试；（d）地下矿山收罗现场。

德国Zinnwald mine地下矿山常见矿物样品在400-2500nm的高光谱数据
，选取差别矿物的特征波段
，用于绘制矿产品貌图
，估算整个矿区的锂含量

引自：Kirsch, M. et al. Underground hyperspectral outcrop scanning for automated mine‐face mapping: The lithium deposit of Zinnwald/Cínovec. The Photogrammetric Record 38, 408–429 (2023).

4. SisuROCK高光谱成像技术检测土壤有机碳（SOC）和总氮（TN）

模型预测(a)连续谷物剖面、(b)连续牧草剖面和(c)农业生态剖面的土壤真色(RGB)、土壤有机碳(SOC)、氮(TN)和粘土含量

三种轮作土壤和古板土壤有机碳、氮、碳氮比和粘土含量的深度剖面

引自：Sorenson P T, Quideau S A, Rivard B, et al. Distribution mapping of soil profile carbon and nitrogen with laboratory imaging spectroscopy[J]. Geoderma, (2020) .

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