SisuROCK巖礦樣芯高光譜成像工作站是一套完整的高光譜成像分析工作站，整合了VNIR至LWIR高光譜成像技術(shù),、RGB,、3D相機(jī),、自動掃描技術(shù)及高光譜物質(zhì)分析技術(shù)（軟件），使用者只需要將放置在樣品盤中的待檢樣品置于傳送臺上,，即可通過軟件進(jìn)行掃描控制,，實(shí)時(shí)進(jìn)行光譜二維影像信息的獲取和保存，可同時(shí)對大量的樣品或不同形狀的樣品進(jìn)行光譜成像測量分析,，包括組成成分/化學(xué)組成量化數(shù)據(jù)及其分布信息等,。

應(yīng)用案例

以下為SisuROCK對基巖樣芯、沉積物樣芯,、地下礦床樣芯,、土壤樣芯所做的掃描分析。

1. 利用長波紅外高光譜識別愛爾蘭基巖樣芯中的不同組分

左側(cè)為RGB圖像,，右側(cè)依次為根據(jù)不同算法得到的分類結(jié)果,，最右側(cè)圖例從上到下依次為石英、滑石,、綠泥石,、石英碳酸鹽、無特征光譜

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. 利用高光譜成像分析沉積物樣芯中的銅-銀礦化相關(guān)熱液蝕變光譜特征

（a）圖顯示了工作中的SisuROCK,；（b）圖為高光譜相機(jī)配置,，包括可見光近紅外和短波紅外（VNIR 和 SWIR）,、中波紅外（MWIR）、長波紅外（LWIR）

（a）圖,，含赤鐵礦砂巖芯131（987.2–988.2 m深度）的高光譜圖像和RGB圖像,；（b）圖，a和b點(diǎn)的平均光譜曲線,；（c）圖,，含白云石巖芯131（976.75–978.20 m深度，從左到右）的高光譜圖像和RGB圖像,；（d）圖,，c和d點(diǎn)的平均光譜曲線。（b）和（d）中高亮的垂直線分別用于計(jì)算Fe3+指數(shù)和Fe2+指數(shù),。

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. 利用高光譜成像測繪地下鋰礦床豐度

（a） Zinnwald礦巖石樣品板,；（b） SisuRock巖芯掃描工作站；（c） 暗室條件下照明,、傳感器和濕度測試,；（d）地下礦山采集現(xiàn)場。

德國Zinnwald mine地下礦山常見礦物樣品在400-2500nm的高光譜數(shù)據(jù),，選取不同礦物的特征波段,，用于繪制礦產(chǎn)豐度圖，估算整個(gè)礦區(qū)的鋰含量

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高光譜成像技術(shù)檢測土壤有機(jī)碳（SOC）和總氮（TN）

模型預(yù)測(a)連續(xù)谷物剖面,、(b)連續(xù)牧草剖面和(c)農(nóng)業(yè)生態(tài)剖面的土壤真色(RGB),、土壤有機(jī)碳(SOC)、氮(TN)和粘土含量

三種輪作土壤和傳統(tǒng)土壤有機(jī)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) .

易科泰生態(tài)技術(shù)公司提供巖礦、土壤及沉積樣芯多功能高光譜成像全面技術(shù)方案,，包括單樣芯和多樣芯多功能高光譜成像系統(tǒng),、LIBS元素分析等