本文主要目的是利用研究区ASTER图像,研究ASTER图像识别矿物的能力,即该数据的相对较低的空间和光谱分辨率能否进行物质识别。在外业,实地选择多个较为纯净的样点,每个样点具有一种占主导地位的矿物质,还有少量其他物质。采用ASD测试了这些样点的波谱曲线,得到了能代表研究区特点的简单波谱库。利用MATLAB软件,对于研究区ASTER图像上的所有像元,逐一计算它们和自建的波谱库中波谱的相似度,找出相似度最大的像元,相似度指标采用相关系数和夹角余弦两个指标。同时采用同样方法,计算研究区所有像元和USGS矿物波谱库中一些标准波谱的相似度,也找出相似度最大的像元,对上述两种结果展开比较分析,得到的结果是,总体上,实地测试波谱和ASTER影像上像元波谱相似度较高,在个别像元上显示出极大的相似度,说明部分纯度高的表面信息,可以被ASTER捕获；USGS矿物波谱库中的纯矿物和ASTER波谱相似度低,原因是研究区不存在严格意义上的纯矿物,测试波谱也大多是混合波谱,ASTER图像像元是混合像元。在这种情况下,实地测试波谱更具有代表性,更能反映实际特点,地物(矿物)是混合的,将它们绝对分开是不合理的。在此基础上,将所有像元进行分解,即像元可能由哪些样点成分组合而成,并分解得到系数。制作出研究区矿物丰度图。并由此得出结论,ASTER数据虽然空间分辨率和波谱分辨率都较低,但是仍然捕获到了研究区的本质信息,对于这些数据进行深度挖掘,可以发挥它们的最大价值,本文的研究成果,对于其他类似图像,具有一定的借鉴意义。并得到研究区的以丰度形式表达的矿物分布图。