矿物化学成分的精确确定对矿产资源开发利用具有重要意义。研究表明,Si-O键在热红外波段有强烈的基频振动,岩矿中的SiO2含量与自身热红外光谱存在着很好的对应关系。利用热红外光谱反演铁矿中SiO2含量弥补了传统确定方法耗时长等方面的不足。在对铁矿石质量指标评价及冶炼工艺制定时,SiO2含量是非常重要的参考指标,其含量的精确确定直接决定着配矿和冶炼效率、热损失以及经济效益。然而铁矿的热红外光谱受表面粗糙度等因素影响,导致SiO2含量反演精度降低。现有研究在没有考虑矿石表面粗糙度对成分反演影响的情况下,利用热红外光谱数据对铁矿石中SiO2含量进行定量反演,反演精度对精确圈定矿体范围及配矿难以提供有效帮助。因此,本文将粗糙度作为影响反演铁矿中SiO2含量的考虑因素,研究对反演SiO2精度的影响。本文主要进行了如下研究:1.铁矿石破裂面粗糙度的提取。选取具有代表性的“鞍山式”铁矿石为研究对象,通过使用三维扫描仪扫描获取铁矿石破裂面形态。利用双边去噪等算法去除点云噪声。然后利用小波分解结合正态分布和分形分布评价的方法,得到铁矿石表面粗糙度,并计算铁矿石表面粗糙度的分布范围。实验结果表明,获得的14块铁矿石破裂面粗糙度基本符合正态分布和分形分布规律,粗糙度范围2.29＜Rq＜9.74μm。2.粗糙度对反演铁矿中SiO2含量影响研究。以获取到的铁矿石破裂面粗糙度范围为基础,结合Becker判据,制作了14块铁矿石试样的两个等级粗糙度。利用接触式粗糙度仪和热红外光谱辐射计获取试样表面粗糙度和热红外光谱,分析了粗糙度与光谱特征之间的关系以及粗糙度对光谱特征的影响。同时,将粗糙度作为影响反演SiO2含量精度的考虑因素,选取了对光谱特征影响最敏感的特征波段,构建了归一化指数。并进一步建立发射率光谱与SiO2含量的反演模型,揭示粗糙度对反演结果的影响规律。结果表明:（1）粗糙度Rq增加对RF（Reststrahlen Features）特征区域光谱发射率增加影响明显。平均粗糙度Rq由1.05μm增加到2.47μm,使得试样粗糙面与光滑面发射率最大增加0.17,相对增加42.9%。（2）相同等级粗糙度进行含量反演时,反演误差小,平均相对误差1.88%,反演精度基本满足地质矿产行业标准的误差要求。