月球表面物质成分分布是月球形成的初始物质及其随后热历史和地质作用过程的直接记录(Heiken et al., 1991; 欧阳自远，2005)。紫外可见近红外反射光谱(0.3~2.6μm)作为研究月球月表元素、矿物和岩石成分的主要手段之一，在月球探测和样品实验室研究中已获得广泛应用(Lucey et al., 2006; 胥涛等，2004; 薛彬等，2004)。反射光谱反映月球表面物质成分对入射太阳光辐射在不同的波长的反射能力。反射光谱中各吸收特征所对应的波长、峰型和吸收强度等信息对于月壤与月岩的矿物组成、化学成分和物理状态等性质较为敏感，因而可以用于研究月表物理和化学成分变化(Burns，1993; Pieters and Englert， 1993)。20世纪60年代末，随着Apollo任务的开展和光谱技术的进步，人们开始将反射光谱应用于地基光学望远镜，深入系统地研究月表的物质组成(McCord，1969; McCord et al., 1972; Adams and McCord， 1970)。20世纪90年代以来，以Clementine为代表的月球探测轨道卫星实现绕月探测，获得了更高空间分辨率的月表信息。而这些月球探测卫星上大都搭载成像光谱仪有效载荷，成像光谱仪在获取影像的同时还可以获取探测目标光谱，具有图谱合一的优势，已经在月球探测科学应用中取得了很大成功(如Galileo SSI、Clementine UVVIS、Ch and rayaan-1 M³)(Pieters et al., 1993; Nozette et al., 1994; Green et al., 2011)。

月球表面FeO和TiO₂分布与月球在成岩过程中的岩浆分异过程密切相关，具有重要的指示意义(Lucey et al., 1995，2000; Blewett et al., 1997; Gillis et al., 2003; Wilcox et al., 2005)。我国首次月球探测——嫦娥一号取得了全月球影像图、全月球数字地形图等众多科学研究成果(Li et al., 2010; Ouyang et al., 2010; 李春来，2013; 刘建忠等，2013)。嫦娥一号上搭载的干涉成像光谱仪(IIM)作为我国首台月球探测高光谱仪器，主要科学目标为获取月球表面主要物质类型及其分布信息。干涉成像光谱仪获得的大量高光谱成像数据是我国未来月球探测和科学研究的重要基础资料。目前，干涉成像光谱仪数据的应用已经在月表元素填图方面取得了初步研究成果(Ling et al., 2011a，b; Wu et al., 2010a，b，2012; Yan et al., 2012)。但由于干涉成像光谱仪为干涉式成像光谱仪首次应用于地球以外的天体，其数据处理流程也是具有一定困难的开拓性工作。特别是数据处理与校正方法关系到后期科学反演和解译的准确性，因而引起相关研究者的广泛关注。本文在深入分析嫦娥一号干涉成像光谱仪数据定标误差的基础上，获得了一套较为成熟的数据再校正处理方法。在此基础上，我们进一步挖掘干涉成像光谱仪数据的应用潜力，获得了基于再校正数据的全月FeO和TiO₂分布图以及岩石类型分布图。

嫦娥一号干涉成像光谱仪由中国科学院西安光学精密机械研究所研制成功，是一台Sagnac型干涉成像光谱仪(赵葆常等， 2009，2010)。它基于三角共路干涉的原理，采用推扫式工作模式，在卫星飞行轨道上获取星下点的干涉图，经光谱复原等处理后获取高光谱成像数据。干涉成像光谱仪的工作波长范围为0.48~0.96μm，覆盖可见到近红外光谱32个谱段，为已有月球轨道遥感成像光谱仪在可见近红外范围内(近红外至1μm之前)谱段数最多的光谱仪器。干涉成像光谱仪的主要技术指标如表 1所示。

表 1

Table 1

表 1(Table 1)

表 1 嫦娥一号干涉成像光谱仪(IIM)主要技术指标 Table 1 Main Parameters of Chang’E-1 IIM 技术指标 描述 月表成像宽度 L=25.6km 月表地元分辨率 Ds＝200m(星下点) 成像区域 北纬75°到南纬75° 光谱范围 λ＝0.48～0.96μm 光谱通道数 N＝32谱段(换算为波长分辨率时，对λ=0.48μm为7.62nm，对λ=0.96μm为29nm) 量化等级 12bit 像元数 256×256(2×2像元合并后) MTF ≥0.2(黑白快视图) S/N ≥100(当月表物质漫反射系数r＝0.2，太阳光入射角30°，即太阳高度角θ＝60°时，黑白快视图) 电子学增益 3档(1、1.5、2) 曝光时间 二档(140ms和70ms) 帧频 7.1帧/s和14.2帧/s 数据率 1406Kbps 干涉图采样模式 截断采样(默认模式)和隔点采样

表 1 嫦娥一号干涉成像光谱仪(IIM)主要技术指标 Table 1 Main Parameters of Chang’E-1 IIM

经过近两年的在轨运行时间，干涉成像光谱仪获得的0级数据总量为692464MB(Ouyang et al., 2010)。在卫星正飞期间，干涉成像光谱仪全部数据覆盖南北纬70度范围内约84%面积。干涉成像光谱仪数据的深入科学研究将对于理解月球表面元素和矿物分布具有重要推动作用。

干涉成像光谱仪数据预处理流程由绕月探测工程地面应用系统完成(凌宗成，2011)，如图 1所示。具体流程包括，嫦娥一号卫星下传的原始数据，经地面站接收后，首先经过帧同步、解扰、RS译码、分路解帧等信道处理后分离出A2、B、C信道的干涉成像光谱仪的数据，生成0A级数据；对两站(密云站和昆明站)的IIM 0A级数据进行优选，提取出IIM压缩和未压缩图像数据帧；对压缩图像帧进行解压处理，生成0B级数据产品； 0B级的干涉图经过暗电流扣除、 相对定标、光谱复原得到复原后的光谱，生成1级数据；对经过复原后1级的光谱数据进行辐射定标，生成2A级数据，此时的像元值为对应月面的实际辐射亮度值；2A级数据进行几何粗校正，校正轨道、姿态和仪器本身产生的几何畸变，确定星下点坐标，生成2B级产品；2B级数据进行光度校正，校正由于光照几何带来的辐亮度偏差，生成2C级数据产品。

图 1

Fig. 1

图 1 嫦娥一号干涉成像光谱仪数据预处理与再校正流程Fig. 1 Chang’E-1 IIM data preprocessing and recalibration procedures

我们对干涉成像光谱仪数据(IIM B版本2C级数据)进行了再校正处理，以满足后期月球元素和矿物填图的应用需求。B版本2C数据为采用新光度校正模型将干涉成像光谱仪进行校正处理的基础上，获得的月表辐亮度数据(刘建忠等，2009^①)。我们对B版本干涉成像光谱仪数据进行了进一步的非均匀校正、反射率反演、光谱校正、距离校正和去坏点、坏线、条纹等影像处理校正(如图 1所示)，获得了较高精度的月表反射率数据。

^①刘建忠，张文喜，凌宗成等. 2009. 嫦娥一号干涉成像光谱数据光度校正与反射率换算. 见: 绕月探测工程探测数据应用研究进展论文集. 北京: 中国科学院探月工程总体部，200-204

在干涉成像光谱仪数据的数据评价过程中，我们就已发现干涉成像光谱仪数据存在行向不均一性。图 2a展示了干涉成像光谱仪数据在Aristarchus地区以北均匀月海地区的影像，其中918nm影像显示出明显的行向不均一性，而在假彩色图中也有明显的条带存在。这种行向不均一性产生的原因可能来自于干涉成像光谱仪的地面实验所获得的定标矩阵，不能够很好的对在轨获得的数据进行标定，而在轨运行期间未进行暗电流测试，也会引起CCD响应在行向的不均一性。这种数据自身存在的系统偏差，可能会导致元素和矿物填图解释的多解性甚至错误解译。因此需在月表元素填图前予以校正处理，才能获得可靠的光谱解译结果。

图 2

Fig. 2

图 2 嫦娥一号干涉成像光谱仪数据行向不均匀性及其校正方法 (a)嫦娥一号干涉成像光谱仪数据第2897轨均匀地区的757nm，918nm和假彩色合成图(R: 918nm, G:757nm, B:618nm)红色部分标记为6365行行向的不均一性；(b)嫦娥一号干涉成像光谱仪数据第2897轨3365行的辐亮度值及其平滑曲线Fig. 2 The line-direction nonuniformity of Chang’E-1 IIM data and its correction method (a) a homogenous region from Orbit 2897 of Chang’E-1 IIM data. Line 6365 as indicated in red is selected as a standard line for nonuniformity correction; (b) the original and smoothed radiance values along line 6365 in orbit 2897 of Chang’E-1 IIM data

Wu et al.(2010a)也曾提出对干涉成像光谱仪数据进行行向不均一效应的校正方法，认为这种不均一性来自于CCD响应的不均一。考虑到在长波波段探测器CCD的量子效率更低，所获取的辐亮度值更小，因此其在长波波段(B31，918nm)处更为明显。Wu et al.(2010a)采用的校正数据为反射率数据的非均匀校正，而我们认为非均匀校正应对辐亮度数据开展。因为探测器CCD响应不均一直接导致探测辐亮度值发生了变化，其对于反射率反演中的标准区域选择也具有重要的影响。因此，我们将非均匀校正放在反射率反演之前，作为对原有数据的再校正处理之一。该校正是在B版本的2C数据(经历新光度校正)基础之上进行的，校正结果更为可靠。

非均匀性校正的第一步是寻找光谱响应均匀(代表物质成分较为均一)、地形相对较为平坦的区域。尽管月球表面月壤已经经历充分混合，但在图 2b仍然可以看到其辐亮度的行向变化。根据经验可以发现，干涉成像光谱仪数据在60~100列的响应的均一性较好，因此我们选择该区域列的平均值作为行向辐亮度的“真值”。另外，我们发现行向不均一性随波段的不同而有所不同。特别是图 2b所示，891nm和919nm谱段数据都需要进一步的校正，存在明显的不均一性，而相比较而言757nm谱段的行向不均一性最小。具体的平场校正方法为：

1)选取辐亮度值较为均一的标准线；

2)利用Savitzky-Golay方法平滑标准线上的噪音；

3)将辐亮度值归一到60~100列的平均值上；

4)以757nm谱段值为标准值，其他谱段数据除以该谱段各列值可得到校正因子；

5)将待校正影像乘以相应波段校正因子，实现非均匀校正。

我们选择了第2220轨(行号为1558、7166、7173、13109)、2225轨(行号为452、5441、6212、11083、11093、11261、12424、12484)、2897轨(行号为6365)和2898轨(行号为6347、18593)的高地和月海不同地区的15条标准线，进行干涉成像光谱仪数据的非均匀校正。之所以选择不同的标准线，是为了充分考虑不同物质单元(月海和高地)，以及探测器响应随探测周期变化等因素的影响。最终应用于干涉成像光谱仪数据的非均匀校正因子为15条标准线获取因子的平均值。图 3a中给出了干涉成像光谱仪918nm、891nm、866nm、842nm的非均匀校正因子。其中，第31谱段(918nm)的校正因子最大，随波长的减小，校正因子逐渐降低。如果以高于1.01作为校正因子的上限(图 3a阴影区域所示)，随着波长的减小，阴影区域(校正因子)与校正曲线的交界还向CCD列号的两段逐渐靠近，这意味着“真正”需要校正(校正因子较大)的列也逐渐减少。图 3b给出了Aristarchus撞击坑附近在非均匀校正前后的假彩色图(R: 918nm; G: 757 nm; B: 618 nm)。可以看出，利用非均匀校正方法能够有效消除探测数据行向不均一性。这为利用干涉成像光谱仪数据开展月表元素反演打下了基础。

图 3

Fig. 3

图 3 基于15条标准线的干涉成像光谱仪非均匀校正因子(a)和Aristarchus撞击坑附近非均匀校正前后的假彩色图对比(b) Fig. 3 The empirical correction factors derived for five IIM bands by using 15 standard lines (a) and composite images of Aristarchus crater before and after corrections (b)

月球作为地球的唯一天然卫星，是一个非常优良的反射率光学定标体(Pieters，1999)。干涉成像光谱仪数据在非均匀校正的基础上进行反射率反演。我们选择干涉成像光谱仪数据第2225轨中第11117至11134行到124至128列的5×18个像素作为定标区域，进行反射率反演。该区域属于地基望远镜观测常用的月表反射率定标区域之一，也隶属于美国Clementine UVVIS数据进行反射率反演所采用的标准定标区域之内。由于该地区处于图像的后面5列，因此在非均匀校正后再进行反射率反演显得尤为必要。

定标区域选定之后，还需计算Apollo 62231样品的光谱 数据作为反射率反演的输入项。我们采用Brown University 的KECK/NASA REFLECTANCE EXPERIMENT LABORATORY(RELAB)的真实月壤Apollo 62231样品数据。它是经过平均四次测量结果得到的双向反射率数据，数据来源为：http://www.planetary.brown.edu/relabdocs/Apollo16_62231.html。将Apollo 62231样品反射率在IIM谱段处进行重采样，即可得到其反射率(如表 2所示)。

表 2

Table 2

表 2(Table 2)

表 2 反射率反演所采用的Apollo 62231和定标区域辐亮度数据 Table 2 The Apollo 62231 reflectance and the radiance of the standard region used for reflectance conversion 波段号 波长(nm) Apollo 62231反射率 定标区域辐亮度 B1 480.9 0.125838 0.040502 B2 488.7 0.127693 0.041501 B3 496.7 0.129630 0.038268 B4 505.0 0.131615 0.037361 B5 513.5 0.133716 0.033200 B6 522.4 0.135766 0.030318 B7 531.5 0.137810 0.031149 B8 541.0 0.139953 0.033615 B9 550.9 0.142106 0.041016 B10 561.1 0.144256 0.038901 B11 571.7 0.146458 0.035684 B12 582.6 0.148666 0.035567 B13 594.1 0.150910 0.041739 B14 606.0 0.153262 0.039742 B15 618.3 0.155764 0.037774 B16 631.2 0.158289 0.037581 B17 644.6 0.160748 0.037773 B18 658.6 0.163278 0.034209 B19 673.3 0.165708 0.037102 B20 688.6 0.168181 0.034354 B21 704.6 0.170690 0.035094 B22 721.4 0.172947 0.033594 B23 739.0 0.175523 0.031797 B24 757.4 0.178055 0.030739 B25 776.9 0.180011 0.031930 B26 797.3 0.182262 0.029919 B27 818.9 0.184481 0.029824 B28 841.6 0.186258 0.028797 B29 865.6 0.187543 0.025509 B30 891.1 0.188947 0.026687 B31 918.1 0.190856 0.013597 B32 946.8 0.193579 0.007667

表 2 反射率反演所采用的Apollo 62231和定标区域辐亮度数据 Table 2 The Apollo 62231 reflectance and the radiance of the standard region used for reflectance conversion

针对干涉成像光谱仪数据的反射率反演算法，我们采用与国际上星载光谱仪换算月球表面反射率类似的方法，即采用上面选择的Apollo 16附近的均匀区域为定标区域，其反射率即为以上计算所得的Apollo 62231样品反射率所代表，采用的换算公式为：

其中，I(30°，0°，30)为经IIM数据光度校正后辐亮度，I_Apollo16(30°，0°，30°)为Apollo 16定标区域光度校正后的平均辐亮度，r₆₂₂₃₁(30°，0°，30°)为实验室测量的62231样品的反射率。采用上述公式，我们即可以得到全部IIM数据的反射率。需要指出的是，该反射率为相对反射率数值，应用Apollo 16附近的定标区域开展月表相对反射率反演，可以有效的消除光谱数据在由于探测器在谱段间响应的非均匀性(Pieters，1999)。

光谱校正的主要目的是为了利用地基望远镜光谱数据进行比对，对干涉成像光谱仪数据进行谱段与谱段间相对反射率的定标，以消除可能存在的较大空间尺度(望远镜空间分辨率为千米量级)以上的光谱响应系统偏差。借鉴前人对于Clementine NIR数据校正经验的基础上(Le Mouélic et al., 1999; Lucey et al., 2000; Cahill et al., 2004)，我们采用Aristarchus地区撞击坑中央峰(CP)、南部坑底(SF)、西南(SW)、Aristarchus1，2，3，S-rim，N-rim，E-wall，E-dark，以及澄海中部MS2，哈德利月溪附近Hadley-A等共12个地区的望远镜数据进行了干涉成像光谱仪数据的光谱定标，所获得光谱定标系数如表 3所示，其中光谱数据归一至757nm(B24)谱段，第1-16谱段(B1-B16)由于望远镜数据不存在或者不全，未给出相应的光谱定标系数。Wu et al.(2012)和胡森和林杨挺(2011)均提出了各自的基于地基望远镜的光谱校正方法，但采用的数据版本不同。由表 3可以看出，与胡森和林杨挺(2011)的研究结果类似，除了B31和B32外干涉成像光谱仪大部分谱段的增益接近于1，偏置接近于0，表明B版本的干涉成像光谱仪数据相比A版本数据(Wu et al., 2012)具有更好的数据定标精度和质量。

表 3

Table 3

表 3(Table 3)

表 3 根据地基望远镜数据获得的干涉成像光谱仪数据光谱定标系数 Table 3 Corrections factors of spectral calibrations for IIM derived from telescopic data 波段号 波长(nm) 增益 偏置 B17 644.6 0.977 0.0018 B18 658.6 0.985 0.0014 B19 673.3 0.997 0.0013 B20 688.6 0.999 0.0006 B21 704.6 0.995 0.001 B22 721.4 1.009 0.0003 B23 739.0 0.996 0.0005 B24 757.4 1 0 B25 776.9 0.998 -0.0003 B26 797.3 1.007 -0.0005 B27 818.9 0.999 -0.0003 B28 841.6 1.013 -0.0011 B29 865.6 1.014 -0.0015 B30 891.1 1.002 -0.0003 B31 918.1 1.042 -0.0029 B32 946.8 0.763 0.0093

表 3 根据地基望远镜数据获得的干涉成像光谱仪数据光谱定标系数 Table 3 Corrections factors of spectral calibrations for IIM derived from telescopic data

干涉成像光谱仪在嫦娥一号卫星运行一年期间(2007年10月24日至2008年10月24日)期间共获得576轨数据，这期间日月距离的变化也影响干涉成像光谱仪反射率数值大小。由于其中大部分数据是在2008年5月15至7月29日开展，这种日地距离的变化对于干涉成像光谱仪数据2163~3010轨数据的相对影响不大，但仍需将反射率数据校正为在日月距离为1AU所对应的反射率数据，以获得可靠的反射率光谱数据。

我们利用美国NASA PDS NAIF节点的SPICE工具，获得了嫦娥一号卫星在轨期间的日地距离变化。并以此为基础，获得了各轨道数据的距离校正因子，并进行距离校正，有效消除了日月距离变化对反射率数据带来的影响。

在以上校正基础上，干涉成像光谱仪数据即校正为较为可靠的反射率数据。但是由于仪器稳定性和观测条件等原因，各种图像的坏像元、坏线依然存在。为了获得较好的填图结果，我们对后期应用于填图的数据进一步开展了坏像元修正、坏线修正、全局去条纹等影像处理校正。具体影像处理校正方法可参考胡森和林杨挺(2011)和Wu et al.(2010b)，在此不再赘述。

月球表面的元素填图是理解月球的岩石形成和岩浆演化历史的重要线索。相对于分辨率较低的月球伽马谱仪和X射线谱仪数据(每像元几十至上百千米)，月球可见近红外成像光谱数据具有更高空间分辨率(每像元几十米至百米量级)，因而近年来在月球探测中被广泛用于确定月表的元素丰度、成熟度、矿物与岩石类型组成等方面信息(Lucey et al., 2006)。我们已经利用干涉成像光谱仪早期未校正数据获得了初步的月球表面FeO和TiO₂反演模型，并应用于月球局域典型地区进行了验证(Ling et al., 2011a，b)。在干涉成像光谱仪数据再校正处理的基础上，我们获得了新的月表FeO和TiO₂反演数学模型。利用经过再校正处理的干涉成像光谱仪反射率数据，我们对其覆盖的38个Apollo和Luna取样点的数据进行了重新定位，并且选2×2像元合并降低光谱数据噪音，提取反射率数据用于FeO和TiO₂反演建模，具体反演原理及数据处理方法可参考Ling et al.(2011a，b)。

根据新定标数据，我们获得光谱红端元的位置为(1.351，0.037)，FeO反演决断系数r²可以达到0.95721。

我们采用相关系数更高的二项式关联来拟合光谱角参数θ_Fe和FeO含量，获得的关联方程为：

FeO(%)=θ_Fe²×54.775-θ_Fe×99.142+49.597

图 4a给出了采用干涉成像光谱仪数据FeO反演原有模型(Ling et al., 2011a)和新模型获得的月球危海南部FeO分布图。从数据统计分布图(图 4b)中可以看出对于高地地区的数据统计峰位与Clementine UVVIS结果相差不多，而月海地区的FeO含量仍然较Clementine UVVIS数据分布的峰位偏小，且峰更宽。填图结果表明，新模型FeO含量比原有模型(Ling et al., 2011a)有了较大改进，双峰分布间隔更大，但对于月海FeO含量估算仍然比Clementine预测偏低0.5%左右，且具有更大分布展宽。干涉成像光谱仪获取的FeO分布和Clementine UVVIS数据获得的结果相近，表明其已经具备了反演月表FeO分布的应用潜力，而二者反演结果的差异可能受限于不同的探测仪器和数据定标方法，以及FeO反演建模数据和方法不同等因素，未来仍有进一步改进的余地。

图 4

Fig. 4

图 4 月球危海南部验证地区的FeO分布图(a)和数据统计分布(b)Fig. 4 FeO map near the southern rim of Mare Crisium (a) and its data distribution in comparison with those of previous studies (b)

我们同样对TiO₂反演的模型也进行了相应改进，经新数据计算获得的TiO₂光谱起点位置为(0.573，0.076)，此时决断系数r²可以达到0.85096。因此，根据干涉成像光谱仪数据所得到的钛光谱角参数θ_Ti公式为，

经过幂指数函数拟合，可以得到最终的关联方程为：

图 5a给出了采用新的反演模型得到的澄海中部地区(MS2)的TiO₂分布图，可以明显看到“蓝月海”(静海)和“红月海”(澄海)的边界。而从图 5b可以看出对于其中高钛地区部分的填图结果与Clementine UVVIS相差不多。但是低钛地区的填图结果表明，其TiO₂的含量估计仍比Clementine预测偏高1.5%左右。这种偏高可能来源于TiO₂建模过程中，缺少采用Apollo 15的低钛玄武岩样品点(干涉成像光谱仪数据未覆盖该区域)所致。此外，干涉成像光谱仪数据的谱段宽度较窄，获得光谱数据与Clementine UVVIS的宽谱段数据特性的差异也可能是TiO₂分布图存在差别的潜在原因之一。

图 5

Fig. 5

图 5 月球澄海中部(MS-2)验证地区的TiO2分布图(a)和数据统计分布(b)Fig. 5 TiO2 map near MS2 mare region (a) and its data distribution in comparison with that of Clementine UVVIS (b)

美国Clementine月球探测任务的重要科学成果之一即是利用多光谱数据进行全月范围FeO和TiO₂的反演(Lucey et al., 1995，2000，2006; Gillis et al., 2003)，这使得我们对于月球全球范围内的地球化学特征有了整体把握，也直接触发了对于月球地质演化和地体划分的新认识(Jolliff et al., 2000)。Wu et al.(2012)和Yan et al.(2012)利用干涉成像光谱仪数据获得了初步的全月FeO和TiO₂分布图，但他们采用干涉成像光谱仪数据为早期A版本数据，且FeO和TiO₂反演结果也与前人利用Clementine UVVIS数据定量反演的结果存在一定差异。本研究利用IIM B版本再校正数据，在新FeO和TiO₂反演模型的基础上获得了更为可靠的FeO和TiO₂全月分布图。

在干涉成像光谱仪数据再校正基础上，我们对全月干涉成像光谱仪数据进行镶嵌。图 6a为全月757nm(B24)反射率影像图。由于干涉成像光谱仪单轨数据宽度为25.6km，在月球低纬度地区数据未覆盖全面，而极区(南北纬80°以上)由于光照条件的原因，干涉成像光谱仪并未开机获取数据。总体来看，干涉成像光谱仪数据在经过光度校正后，所有数据为标准观测几何条件下(入射角为30°，出射角为0°，太阳相角为30°)，镶嵌图像整体色调较为均一，反映出经过数据再校正处理的影像质量较好，适用于后期的元素反演工作。

图 6

Fig. 6

图 6 嫦娥一号干涉成像光谱仪数据757nm全月镶嵌图(a)、全月FeO填图(b)和TiO2填图(c)Fig. 6 Global 757nm mosaic map (a), FeO map (b) and TiO2 map (c) of Chang’E-1 IIM

利用新FeO和TiO₂反演模型，我们获得了全月FeO和TiO₂分布图(如图 6b，c所示)。根据图 6b的FeO分布，我们可以发现月球高地区域FeO含量较低，一般小于8%，这是由于高地岩石主要为贫铁的斜长石矿物为主(Heiken et al., 1991)。而FeO在月海区域的含量一般大于11%，特别是在某些地区可以高达20%以上，为非常富铁的镁铁质矿物组分月海玄武岩。因此，根据月球FeO的分布可以判断月海玄武岩和高地岩石的边界。根据本研究的结果，我们可以大致将月海和高地划分边界确认为11%(凌宗成等，2014)。需要注意的是，在月海与高地交界区域，由于撞击作用导致月壤的混合效应，高地的FeO含量一般具有一定增加。月球FeO元素分布的二分性，支持月球形成的岩浆洋假说理论，即高地岩石代表原始的月壳物质成分，主要为低FeO的斜长岩矿物组成，而月海玄武岩则是由来自月幔富FeO的镁铁质矿物的岩浆喷发充填形成，覆盖了广袤的月球早期大型撞击形成的盆地地区(Heiken et al., 1991; Lucey et al., 1995，2006)。

由图 6b，c可以看出，月球全月的TiO₂和FeO分布具有一定的线性相关性，高地岩石中两种元素含量均较低，而月海玄武岩中一般随着TiO₂含量的增加FeO的含量也有明显的增加。这是由于月海玄武岩中一般含有钛铁矿矿物，这种暗色矿物的存在会导致月球颜色变暗，随着钛铁矿的增加，TiO₂和FeO的含量同时增加；而在高地，以斜长石为主的矿物组分使其FeO和TiO₂的含量都非常低。月球的TiO₂的分布是判断月海玄武岩类型的重要指标(Neal and Taylor， 1972; Giguere et al., 2000)。从全月TiO₂分布图(图 6c)可以看出，静海、风暴洋西部、雨海中部地区存在TiO₂含量的明显提高(图 6c中红色区域)，属于高钛玄武岩，但是其年龄却不相同。静海的高钛玄武岩年龄较为古老(雨海纪)，而雨海中部和风暴洋西部的高钛月海玄武岩则代表爱拉托逊纪年轻岩石，属于月球晚期火山喷发所形成(Hiesinger et al., 2003)。

图 7给出了基于嫦娥一号干涉成像光谱仪数据的全月FeO和TiO₂分布图的统计结果。从FeO分布图(图 7a)上来看，其明显为双峰分布，峰位分别位于5.8%和16.6%，相应为高地岩石和月海玄武岩的主要数据聚集区域。而月球TiO₂的分布(图 7b)则为单峰分布，峰位位于0.4%。这是由于月球高地不存在月海玄武岩的分布，而TiO₂含量在月海中并未出现样品研究所发现的高钛玄武岩和低钛玄武岩的二分性(Gillis et al., 2006; Lucey et al., 2006)。这从侧面表明，Apollo和Luna的样品取样具有一定的局限性，没有覆盖广大的中等钛含量的玄武岩分布区。我国嫦娥五号将于2017年前后进行月球样品取样返回任务，因而这些“特殊”的月球中钛玄武岩是非常值得采样返回的对象之一。

图 7

Fig. 7

图 7 嫦娥一号干涉成像光谱仪全月FeO (a)和TiO2 (b)分布图数据统计Fig. 7 Global FeO (a) and TiO2 (b) histograms of the Chang’E-1 IIM

全月FeO和TiO₂分布图的一个重要应用就是识别全月范围内的月表岩石类型分布，这是月球地质填图的基础。根据嫦娥一号干涉成像光谱仪数据，我们初步将月球表面分为六种主要的岩石类型(图 8所示)。其中我们根据月球高地岩石的成分分布特征，将FeO < 11%的高地区域划分为高地斜长岩分布区域，根据TiO₂含量将月海玄武岩分为极低钛玄武岩(TiO₂ < 4%)、低钛玄武岩(4%~6%)、中钛玄武岩(6%~9%)、高钛玄武岩(9%~11%)、极高钛玄武岩(>11%)(凌宗成等，2014)。从全月范围来看，高地斜长岩在月球高地广泛分布，约占嫦娥一号干涉成像光谱仪覆盖范围的81.3%比例。在分类的月海五种玄武岩中，极低钛玄武岩分布范围最广，约占月海玄武岩的49.9%，主要分布在冷海、南极艾肯盆地及大型撞击盆地边缘；高钛玄武岩(~5.1%)和极高钛玄武岩(~0.6%)分布范围非常小，主要分布在风暴洋、静海以及雨海中部地区；而中钛玄武岩(~22.4%)和低钛玄武岩(~22.0%)在月海玄武岩区域中所占比例相当，在全月分布范围较广，在风暴洋、雨海、澄海、危海等大型撞击盆地中部有广泛分布，其可能代表更为广泛的玄武岩分布。近年来，已发现和收集的月球陨石中并未发现高钛玄武岩(Elardo et al., 2014)，这一方面可能源于月球玄武岩从面积占比上以中低钛玄武岩为主体(如上文所述)，另一方面，高钛玄武岩一般来源于较为年轻的单元(除静海外)，月表撞击频率随历史时间的降低也可能一定程度上减少了高钛玄武岩降落地球的可能性。

图 8

Fig. 8

图 8 基于嫦娥一号干涉成像光谱仪FeO和TiO2填图归类的全月岩石类型分布图Fig. 8 Lunar global rock types based on the FeO and TiO2 maps derived from Chang’E-1 IIM

本文主要利用我国嫦娥一号干涉成像光谱仪数据开展了月球表面FeO、TiO₂元素和岩石类型填图工作。我们对B版本2C级干涉成像光谱仪数据进行再校正处理，主要包括非均匀校正、反射率反演、光谱校正、距离校正等流程。根据校正后的数据，我们获得了基于嫦娥一号数据的全月FeO和TiO₂分布图以及岩石类型分布图。嫦娥一号干涉成像光谱仪FeO、TiO₂的全月填图与前人对Clementine UVVIS数据的反演结果相近，表明其具有较大的应用潜力，为下一步深入开展月球地质学研究(如月球地质图编制)打下了基础。从干涉成像光谱仪获得的全月FeO和TiO₂分布图来看，高地的低铁成分(一般小于8%)佐证了月球月壳形成过程中的岩浆洋分异假说，而月海玄武岩的TiO₂成分变化范围较大(0~13%)则表明月海玄武岩来源于不同的月幔源区，反映了月球内部复杂的热演化历史。根据嫦娥一号干涉成像光谱仪全月FeO分布图，我们可以先从大类上将月表物质类型划分为高地斜长岩岩石和月海岩石，尤其是根据TiO₂的全月定量分布可以进一步将月海岩石划分为5种不同钛含量的玄武岩岩石类型。月球岩石类型的多样性与月球月壳形成和后期内部岩浆喷发历史密切相关，是研究月球成岩和演化历史的关键线索。更重要的是，FeO和TiO₂在月球全月范围内的分布表明Apollo和Luna返回的月球样品不能够代表全月范围内的物质成分多样性。因此，未来的月球取样返回任务(如嫦娥五号)如能去这些特殊地区进行取样，将很有可能返回重要的月球科学发现和成果。