量子电子学报

作者：苏鸣宇,辛艳青,刘长卿,凌宗成,

单位：( 1 山东大学空间科学与物理学院, 山东 威海 264209; 2 山东大学空间科学研究院, 山东 威海 264209; 3 山东省光学天文与日地空间环境重点实验室, 山东 威海 264209 )

关键词：光谱学,光谱定量方法,激光诱导击穿光谱,集成学习,火星,锰元素,

基金：国家自然科学基金 (12303067, U1931211), 国家重点研发计划 (2022YFF0711403), 山东省自然科学基金 (ZR2023QD106)

毅力号火星车携带的SuperCam载荷可以探测火星表面锰元素等成分信息。本研究依据SuperCam团队发布的地质标样激光诱导击穿光谱 （LIBS） 数据集， 提出了一种基于集成学习的火星锰元素定量方法。本研究首先对LIBS光谱进行光谱降噪、去基线等预处理， 随后进行光谱反卷积和分峰拟合， 最终建立锰元素的定量方法， 实现了锰元素的含量预测。实验评估了传统多变量定量方法 （LASSO、弹性网络） 和集成学习方法对锰元素定量精度的差异， 发现后者的均方根误差相对于前两种传统方法分别平均下降了49% 和30%， 定量结果更接近样品真实值， 表明基于集成学习的定量方法更适用于火星锰元素的定量反演。

来源：2024年第3期

《量子电子学报》期刊编辑部

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