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J-GLOBAL ID：201902268291382267   整理番号：19A1584495

μ-EDXRF,LIBS,HSI及びハイパースペクトルデータ併合による先進鉱物特性化及び岩石学的分析【JST・京大機械翻訳】

Advanced mineral characterization and petrographic analysis by μ-EDXRF, LIBS, HSI and hyperspectral data merging

著者 (4件)： Nikonow Wilhelm (Federal Institute for Geosciences and Natural Resources (BGR), Hanover, Germany) ,  Rammlmair Dieter (Federal Institute for Geosciences and Natural Resources (BGR), Hanover, Germany) ,  Meima Jeannet A. (Federal Institute for Geosciences and Natural Resources (BGR), Hanover, Germany) ,  Schodlok Martin C. (Federal Institute for Geosciences and Natural Resources (BGR), Hanover, Germany)
資料名： Mineralogy and Petrology  (Mineralogy and Petrology)
巻： 113  号： 3  ページ： 417-431  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4737A  ISSN： 0930-0708  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 岩石学と鉱物学は,様々な地球科学分野におけるプロセスを理解するための基礎である。プルトン岩石命名は鉱物組成に基づいている。したがって,鉱物を同定し定量化することは,プルトン岩石分類の鍵である。これを達成するために,エネルギー分散X線蛍光マッピング(μ-EDXRF)またはハイパースペクトルイメージング(HSI)のような装置化における新しい進歩は,迅速で非破壊的に空間分解された大規模な化学情報を提供する。本研究では,プルトン岩石の岩石学的分析のために,μ-EDXRF,レーザ誘起破壊分光法(LIBS)およびHSIから化学的,鉱物学的および組織的情報を組み合わせる包括的なアプローチについて述べた。スペクトル情報の教師つき分類を用いて,鉱物分布図を,各粒子の幾何学的データを含む画像解析に対して得た。3つのマッピング技術の組合せは,空間分解能または元素感度のような各技術の限界内で価値ある情報を提供することができるが,試料調製と測定に必要な時間はほとんどない。一般的に,それはモーダル鉱物学と岩石学的画像解析のための客観的で,反復可能で定量可能な方法である。Copyright 2019 Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像分析 ,  X線 ,  *スペクトル ,  *キャラクタリゼーション ,  空間分解能 ,  鉱物組成 ,  蛍光 ,  鉱物学 ,  深成岩体 ,  *岩石 ,  試料調製 ,  *鉱物 ,  *岩石学
準シソーラス用語： *ハイパースペクトル ,  地球科学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： μ-EDXRF ,  LIBS ,  ハイパースペクトルイメージング ,  自動鉱物学 ,  画像解析 ,  岩石の分類

分類 (1件)： 合成鉱物  (CD01040K)

タイトルに関連する用語 (7件)： LIBS ,  ハイパースペクトルデータ ,  併合 ,  鉱物 ,  特性化 ,  岩石学 ,  分析