深空探测是进入太阳系空间和宇宙空间的探测，它有助于我们更深入了解宇宙的形成、演化和消亡，并对人类自身的起源和发展保持清晰的认识。对近地行星和卫星表面岩矿成分的探测是目前国际的研究热点，也是巨大的挑战。其难点在于深空环境的特殊性、未知性以及星体表面环境的复杂性，使得传统的高光谱定量反演技术难以在深空矿物的定量反演研究中取得理想的效果。　　本文以月球造岩矿物和火星含水矿物的定量反演为例开展了基于高光谱解混技术的深空矿物丰度定量反演研究。其中，针对月球表面太空风化强度不一的特殊性，基于Hapke模型模拟了不同太空风化水平的典型造岩矿物光谱集，并发展了ECC_MESMA算法对全月表典型造岩矿物进行了定量反演;针对火星含水矿物含量低、分布零散、背景矿物复杂且未知的现状，提出了目标识别和丰度反演相结合的技术流程，其中丰度反演采用最新发展的稀疏解混算法，它不需对火星矿物类别和端元数量进行预判断，而是基于完备的光谱库对每个混合像元自动进行矿物类别识别和丰度反演。主要结论和成果如下:　　(1)通过对嫦娥一号IIM高光谱数据的信息质量评估，发现IIM数据具有中间波段图像信息质量优于两端波段的分布特征，其中前九和最后一个波段信息质量较差，使用时舍去;对火星CRISM高光谱数据的信息质量评估显示其可见近红外波段的数据信息质量要优于红外波段，包含大部分矿物光谱特征的1.0-2.5μm波段信息质量良好，能够满足火星含水矿物的识别和丰度反演研究。　　(2)根据Hapke模型，太空风化对月表矿物反射率光谱的影响主要表现在三个方面:①对吸收中心的影响低于周边光谱的影响，导致吸收深度减小;②会降低光谱的反射率，且波长越短对反射率的降低越甚;③太空风化的影响程度与亚微观金属铁(SMFe)的含量呈类对数关系。设定SMFe不同等级含量，可以构建不同太空风化水平下的矿物反射率光谱集。太空风化水平越高，矿物的吸收特征越弱，且不同矿物光谱的相关性会随着太空风化水平的提高而增加。　　(3)传统多端元光谱混合分析算法存在两方面问题:一是运算量会随着端元数的增加而呈现指数型增长，运算量巨大;二是端元组合没有考虑地物的实际物理含义。针对上述问题，本文引入同一像元内不同矿物的太空风化水平一致的物理含义，对解混时的端元组合构建进行约束，提出了ECC_ MESMA算法。　　(4)采用ECC_MESMA算法，对全月表的三类主要造岩矿物进行了丰度反演，发现三类矿物的丰度分布都和地形密切相关:斜长石主要分布在高地，丰度普遍在30％以上;单斜辉石大多分布于月海，其丰度含量约为20％-50％;橄榄石丰度较高的地区大多分布在月海和高地的边缘，且其在月海中的丰度含量高于其在高地的丰度含量。通过与其他相关研究成果的对比分析，本文的矿物丰度反演结果和前人研究结果的空间分布基本一致，部分矿物含量较高，可能主要是由于本文考虑了太空风化的影响，仍然能够反演得到受太空风化影响较大矿物的丰度，体现了考虑太空风化进行月表矿物丰度反演的优势。此外，本文同时反演得到了全月表的太空风化水平分布图。　　(5)水分子和羟基的吸收位置可以作为火星表面含水矿物识别的光谱特征，主要位于1.45μm、1.9μm、2.2μm或2.3μm附近。基于CRISM水吸收特征产品采用阈值法初步绘制了“好奇号”着陆点附近区域含水矿物分布图。　　(6)构建了火星稀疏解混光谱库，共包含82类矿物的203条反射率光谱。通过稀疏解混，得到“好奇号”着陆点附近区域7种含水矿物的丰度分布图，其中阳起石丰度含量最高（10％-20％之间），丰度含量次之的为蒙脱石、皂石和黄钾铁矾（5％左右），丰度较低的是水铁矾、多水高岭石和菱镁石（一般1％-2％左右）。含水矿物主要位于研究区域南部——Sharp山山脚下的年轻地层带，总体丰度最高可达40％左右，丰度次之的为黑色沙丘南部地区，含量在20％左右，大体沿该地区地形地貌呈现东北-西南走向分布。　　(7)目前缺少含水矿物精细类别定量丰度反演研究以及大范围的地面调查数据，本文将定量丰度反演结果与目前已有的相关成果进行了比对，结果显示:与大类矿物丰度结果相比较，含硅物质与前人反演结果相当，辉石丰度和部分研究结果相当，含水硫酸盐比前人反演的硫酸盐含量要低，这可能是由于不含水硫酸盐的存在所致;与含水矿物分布结果相比较，整体空间分布趋势基本一致，尤其是硫酸盐的分布最为吻合;与“好奇号”地面调查结果相比较，本文及“好奇号”都未在着陆点以东400m内发现含水矿物的存在;该地区被沙尘覆盖可能是本文反演得到较高石英分布的主要原因。