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结果
这一节重点介绍稀土无人机高光谱调查的结果。我们根据初步的野外活动选择了约10，000 m 2 的感兴趣区域。我们进行了7次现场光谱测量，我们根据区域的大小、可行性（例如，可访问性和曝光度）和代表性。我们试图在整个露头和未被植被覆盖的选定地点均匀分布采样点。这些测量和样品被用来验证从无人机获得的数据，并确认可能的稀土元素富集区的位置在露头。图3A、B中示出了来自每个案例研究的这些测量的四个代表性光谱，它们的位置在图3A和3B中示出。
(A)图4所示为选定点的现场手持光谱反射率。(B)图5为另一个现场选定点的现场手持光谱反射率。
电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）分析证实，从上左图A的位置2、4和6采集的样品含有260 - 650 ppm Nd以及0.18 - 0.57%总稀土氧化物（TREO），而位置7含有的TREO要少得多，为0.02%（表1）。光谱测量确定位置2、4和6也含有稀土元素，因为它们在580 nm、750 nm和800 nm处显示出典型的Nd光谱吸收特征，而位置7没有显示出任何稀土元素特征。在上右图，只有位置2和3的光谱在上述三个波长处显示出突出的REE吸收特征。位置4仅显示非常弱的Nd信号。ICP-MS结果表明，从相同相对位置（位置A、B和C）采集的样品含有65 - 325 ppm Nd以及0.03 - 0.18% TREO（表2）。此外，右图的吸收特征明显比左图更深。 在右图位置2和3以及左图的位置6处观察到的740和750 nm处的双吸收特征可以归因于接近Nd 10 的典型镝（Dy）吸收特征。
我们在右图站点的相对飞行高度为40 m，左图区域的相对飞行高度为20 m的碳酸盐岩露头上捕获了基于无人机的高光谱数据，从而分别获得了3 cm和1.5 cm的地面采样距离（GSD）。选择这些高度是为了平衡区域覆盖和空间分辨率。预处理的数据被共配准到RGB正交地形图，以便创建每个感兴趣区域的高光谱马赛克（图1A和1B）。经过校准和验证后，我们使用最小波长映射（MWM）映射了HSI数据中最突出特征的发生，在左图的案例研究中为800 nm，在右图为750 nm。本文还讨论了两个地点稀土元素最显著吸收组分位置不同的可能原因。
表1取自左图的样品的ICP-MS结果，表明Nd和总稀土氧化物（TREO）的量。
表2从右图采集的样品的ICP—MS结果，表明Nd和总稀土氧化物（TREO）的量。
地图显示在图1A和1B中。实地和高分辨率的照片观测表明，映射的稀土元素是空间上连贯的，并占优势地位于碳酸盐岩机构，稀土元素似乎主要集中在位于露头中心的透镜状结构。
为了说明稀土分布图的准确性，我们将原位光谱与从HSI数据中提取的同源光谱进行了比较（图1和图2）。标记为传感器噪声的范围见图1和图2。此外，我们绘制了没有吸收特征的位置的光谱特征，表明不存在稀土元素。这些控制位置（图图6A、B）显示了同样缺乏典型Nd吸收特征的HSI数据上的同系物光谱。
(A)基于无人机的高光谱镶嵌图覆盖了QGIS 3.12中创建的高分辨率基于无人机的正射影像。用于验证的现场测量位置以黄色显示。(A.1)HSI数据的特写与用800 nm吸收特征映射的像素叠加（黄色到红色指示吸收特征的增加的深度，即，高=非常深，低=浅）。A.2所示光谱的采集位置由蓝色圆圈和点2表示。(A.2)平均高光谱与手持光谱的比较。(B)显示Nd标测所选区域的现场照片。
(A)基于无人机的高光谱镶嵌图覆盖了QGIS 3.12中创建的高分辨率基于无人机的正射影像。用于验证的现场测量位置以黄色和蓝色显示。(A.1)HSI数据的特写与用750 nm吸收特征映射的像素叠加（黄色到红色指示吸收特征的增加的深度，即，高=非常深，低=浅）。A.2中所示光谱的采集位置由点3表示。(A.2)平均高光谱与手持光谱的比较。(B)现场照片说明了Nd映射选择的区域。
(A)图中显示了手持光谱与在左图相同位置拍摄的高光谱，表明没有Nd吸收特征。(B)在右图同一地点拍摄的手持光谱与高光谱的对比图，表明没有Nd吸收特征。
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讨论
我们观察到，我们可以映射突出的吸收功能的Nd从飞行高度达到40米以上的地面与一个轻量级的高光谱相机。为了验证传感器的准确性，我们首先在实验室条件下测试了高光谱成像仪。结果表明，当光谱采样间隔为3nm，分辨率为5.5nm时，可以探测到Nd在580nm、740nm和800nm处的窄吸收特征。此外，尽管具有在任何光谱位置检测吸收特征的潜在能力，但这种能力受到传感器设置的限制。总体而言，所检测到的稀土元素的空间相干性表明映射是准确的。空间精度由预期吸收位置处的光谱一致性支持。
研究结果表明，在一定条件下，我们可以直接映射稀土元素的产状与基于无人机的高光谱数据，主要使用Nd作为总稀土元素的代理。从我们的研究中，我们确定了可能构成挑战的五个主要要求，但我们可以通过专门的方法解决大多数问题。这些要求包括：
1.裸露的：有裸露的和充分照亮的露头的：我们可以瞄准没有植被覆盖的露头，并在太阳最高时捕获数据，从而实现亚最低点查看和亚垂直照明。
2.适当的稀土浓度：随着传感器和平台技术的进步以及处理算法的改进，非遥感专业人员现在也可以获得稀土元素的精确制图。300 ppm Nd足以在实验室中使用光谱仪产生吸收特征。我们能够在全岩Nd浓度低至130 ppm的位置检测Nd吸收特征。另一方面，全岩Nd浓度与光谱特征深度之间没有明确的关系。这可以部分地由含稀土矿物的晶体尺寸来解释。因此，用无人机携带的HSI进行检测所需的最低稀土浓度可能因存款而异。
3.适当的传感器设置：需要最大光谱采样间隔为3纳米、光谱分辨率（半高宽）至少为6纳米的高光谱数据。
4.基于无人机的高光谱勘测的强大处理工作流程：用于校正地形、大气和邻近效应以及正射校正高光谱无人机数据的软件。此外，随着无人机在地质学中的使用越来越普遍，开发标准化的预处理方法以确保良好校正的高质量数据 至关重要。
5.合理的天气条件：最后，为了进行任何成功的无人机调查，必须有很少或没有雨或雪，风速通常低于12米/秒
在这项研究中，我们研究了探索稀土元素的发生，使用创新的和非侵入性的无人机为基础的高光谱方法的相关性。在矿产勘探中进行地质填图的典型和当前方法是地表地质填图与在特定间隔 进行表层和/或沟槽取样相结合。然后将样品送到实验室进行全岩地球化学分析。绘图和地球化学分析在钻井之前进行，可能是昂贵和耗时的 。我们的解决方案可以给予现场地质学家一个相对稀土元素分布的快速估计，从而通过识别岩石露头内的高稀土浓度区来改进采样策略。从更广泛的意义上说，基于无人机的高光谱勘测为现场地质学家提供了更大的灵活性。 某些地区可能由于地形崎岖、斜坡陡峭、或植被茂密而无法进入，但现在可以从安全距离进行调查，以绘制岩性图和/或确定这些地区是否需要进一步调查。这表明，我们可以通过在采集当天确定感兴趣的区域来加快野外测绘，而不是在两种对比恶劣的环境中等待实验室分析，从而改善野外工作。
尽管无人机在稀土元素勘探中有很多好处，但仍然存在一些限制因素。为了准确地探测矿化，需要裸露的露头，土壤和植被覆盖是任何地质遥感调查的主要限制，也不能通过使用无人机来规避。强风（> 12 m/s）是使用轻型无人机的另一个限制因素。与任何高科技设备一样，硬件故障、山区全球导航卫星系统信号弱或进入电网给电池充电效率低，都可能妨碍实地活动并造成延误。此外，基于无人机的调查可以覆盖的区域比基于卫星或飞机的解决方案小得多。考虑到这些限制因素，无人机可以在许多情况下以非常高的空间分辨率在局部范围内增强稀土元素的测绘和精确定位。 除了提供非常高的空间分辨率外，使用无人机还可以克服使用卫星或飞机数据时遇到的一些其他问题。云是典型的障碍物，在卫星中遮挡地球表面，并强烈限制基于平面的采集。轻型无人机的灵活性意味着它们可以在需要时轻松部署，而无需等待场景的获取或调试。所提出的解决方案并不是要取代地面调查，而是要能够更详细地确定稀土元素的目标，这将需要更少的侵入性地质活动，提高实地工作人员的总体安全性，并加快一般进程。
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结论
基于无人机的高光谱成像的灵活性可以确保勘探过程中的人身安全以及效率和速度。以前无法进入的地区现在可以迅速勘查，及时提供更完整的地质和地形资料数据集。然而，目前识别稀土元素的挑战可以通过勤奋的现场规划，强大的处理方法和传感器技术的新发展来克服。此外，使用基于无人机的高光谱成像为新的可能性打开了大门，例如重新评估尾矿堆中的稀土含量，作为未来净化方法的可能资源。 最终，这项研究提供了一个机会，以推动在世界大部分地区的稀土矿床的发现。
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