项目来源

国（略）科（略）(（略）C（略）

项目主持人

赵（略）

项目受资助机构

中（略）大（略）

项目编号

4（略）1（略）

立项年度

2（略）

立项时间

未（略）

研究期限

未（略） （略）

项目级别

国（略）

受资助金额

2（略）0（略）

学科

地（略）-（略）学（略）科（略）

学科代码

D（略）1（略）1（略）

基金类别

青（略）基（略）

关键词

矿（略）识（略） （略）遥（略） （略）画（略）光（略） （略）量（略）;（略）p（略）s（略）t（略） （略）o（略）s（略）i（略）;（略）n（略）l（略）g（略）t（略）e（略）f（略）t（略） （略）i（略）r（略）l（略）a（略）c（略）r（略）i（略）n（略） （略）n（略）a（略）e（略）a（略）i（略） （略）c（略）l（略）m（略）n（略）

参与者

孙（略）周（略）李（略）潘（略）德（略）

参与机构

中国科学院遥感与数字地球研究所；中（略）大（略）（北京）

项目标书摘要：中国（略）往由多种矿物成分混（略）成分解译和定量还原（略）域的重要难题。高光（略）矿物颜料信息，对于（略）。目前，中国古重彩（略）分析以纯净矿物颜料（略）分析方面缺少相关研（略）中国古重彩画矿物颜（略）内容包括：设计模拟（略）料成分含量并模拟古（略）物颜料光谱数据；深（略）颜料成分光谱混合模（略）物颜料光谱解混算法（略）重彩画矿物颜料定量（略）国古重彩画成像光谱（略）本研究拟解决中国古（略）技术难题，将为我国（略）技术手段和信息支持（略）

Applicati（略）: The qua（略）etrieval （略）ineral pi（略）hinese hi（略）avy-color（略）is of gre（略）ance to t（略）tion and （略） of cultu（略）Hyper-spe（略）e sensing（略）ive in th（略） a non-in（略）ing techn（略）e it is f（略）ce capabl（略）g large a（略）object gi（略）patial an（略）informati（略）,hyper-sp（略）te sensin（略）mainly ut（略） qualitat（略）s tool in（略）mination （略）ments on （略）torical h（略）paintings（略）e spectra（略）chanism o（略）igments o（略）istorical（略）r paintin（略）lear yet,（略）pectral u（略）orithm is（略）or the qu（略）retrieval（略） pigments（略）e further（略） address （略）spectral （略）of mixing（略）gments on（略）storical （略） painting（略）erformed （略）sely cont（略） the mine（略）tions and（略）nmental c（略）ased on t（略）ental dat（略）ral mixin（略） of miner（略） on Chine（略）al heavy-（略）ings will（略）gated.Giv（略）nsiderati（略）ich speci（略）al pigmen（略）influence（略）er backgr（略）logies fo（略） of the c（略）nd fracti（略）ral pigme（略） explored（略）he quanti（略）ieval mod（略）ral pigme（略）ese histo（略）-color pa（略）l be deve（略）proposal （略）e foundat（略）e promoti（略）pplicatio（略）y of hype（略）remote se（略）e conserv（略）estoratio（略）al relics（略）ue to ena（略）ccurate e（略）f mineral（略）formation（略）se histor（略）color pai（略）

项目受资助省

北（略）

项目结题报告(全文)

中国古重彩画中大部（略）颜料，运用高光谱遥（略）的成分和含量仍是一（略）光谱混合模型是高光（略）的基础，但中国古重（略）型尚不明确。因此，（略）彩画矿物颜料的混合（略）量分析方法成为文物（略）切需要。本项目针对（略）设计模拟混合矿物颜（略）画矿物颜料成分光谱（略）。主要成果包括:①（略）析中，使用全约束最（略）等多种线性和非线性（略）矿物颜料光谱混合总（略）且包络线去除处理能（略）性，提高解混精度;（略）进行单波段光谱解混（略）料的光谱混合符合线（略）线性特征，可以用线（略）开发了中国古重彩画（略）提出了log an（略），并建立了一种基于（略）度评价体系，为光谱（略）定了坚实的基础;④（略）体系性的光谱特征分（略）颜料可见光、近红外（略）;⑤通过对古代纺织（略）征分析，发现短波红（略）织品纤维类型的鉴别（略）围内不同青花料光谱（略）谱技术推广应用于纺（略）究提供了技术支持。（略），已发表SCI收录（略）1篇、国际会议论文（略）；培养博士生1名、（略）了中国古重彩画修复（略）可为我国文物保护和（略）信息支持。