激光诱导光谱测量分析方法是一种高效率、高灵敏度的可用于现场物质成分含量分析的技术。相对传统物质成分分析手段，LIBS诸多独特优点使其具备了被应用于深空探测应用的巨大潜力。通常光谱测量结果会受到多种内外部因素的干扰，因此需要在理解系统原理和结构特征的基础上，通过实验分析光谱数据的特征，研究定量化的数据处理识别方法，为进一步深入研究LIBS在深空探测中的应用和探测系统的研制提供基本技术准备。论文涉及的主要工作内容及结论如下：　　 1.LIBS的光谱分辨率是重要特征之一，从仪器的组成结构比较了凹面光栅线列CCD型光谱仪和阶梯光栅型光谱仪，以光栅分光能力和光电探测器像元尺寸形状为对象，分析了各自对光谱分辨率的不同影响；两种仪器获取的数据的定性识别和定量化分析应用的结果说明0.1nm分辨率的数据能满足实际应用要求，进一步确定了光谱探测系统在未来深空探测中需满足的光谱分辨率要求；不仅对提高数据处理的可靠性具有指导性意义，而且对后继LIBS光谱探测系统研制中光谱分辨率参数的确定提供了有价值的参考和依据。　　 2.利用实验系统获取不同时间条件下的LIBS光谱数据，从信号的空间分布特征分析了LIBS光谱信号强度、等离子体温度及数据信噪比均受时间分辨值的影响，阐述了LIBS光谱数据具有明显的时间分辨特征(包括探测延迟时间和门控时间)，并且随物质组成的不同而不同；以信噪比为LIBS数据质量基本判断标准，提出了在实际应用中可通过比较数据信噪比快速确定时间参数，将是实现深空探测应用中无人干预动态设置时间工作参数的有效途径。　　 3.结合实验中使用的探测系统的结构特征，对噪声来源进行了分析，在最小均方的原则下以加性噪声为主要分析对象，对数据进行了正交分解处理；在对光谱数据进行了噪声估计、分析的基础上，建立和使用了几种数据预处理的模型，光谱数据预处理后有助于提高数据的可靠性、数据定量化处理的准确度。　　 4.分析了传统的标准样品定标曲线的方法和无标准样本的光谱数据定量化分析方法的模型，通过实验验证了这两种方法用于LIBS光谱数据定量化反演的不足。基于此因素，提出了利用基于非线性的多维数据函数逼近的定量化分析方法，通过实验对比了基于偏最小二乘和神经网络预测的两种方法与传统方法的元素含量反演的精准度，相对标准定标曲线方法其反演预测能力提升百分之十以上，而相对自由定标模型这种方法更简单、实用，并具备自动化数据处理的潜力。　　 以训练集和验证集的门控时间差为对象，初步分析了这类定量化反演模型的时间敏感性及对反演结果的影响，结合LIBS光谱的时间分辨特征，针对时间差对数据信噪比的影响程度建立的时间敏感系数修正方案简单、实用，增强了模型的可靠性。　　 5.综合LIBS数据的几个重要特征，及在数据定性和定量化的应用处理中提出的有针对性的解决途径，进一步论证了LIBS技术用于深空探测的可行性。