中国西部重要成矿带遥感找矿异常提取的方法研究

中国西部重要成矿带遥感找矿异常提取的方法研究

杨金中,方洪宾,张玉君,陈　薇

(中国国土资源航空物探遥感中心,北京　100083)

摘要:遥感找矿异常提取是遥感地质学的重要研究内容之一。以东天山土屋地区的蚀变信息提取工作为例,通过对主成分分析、波段比值等分析研究,提出了一套比较实用的遥感找矿异常提取的技术流程,为西部重要成矿区带遥感找矿异常提取工作的开展提供了重要的实践依据,并指出了当前工作中存在的一些主要问题。关键词:遥感找矿异常;主成分分析;波段比值;提取流程

中图分类号:TP 79:P 62　文献标识码:A 文章编号:1001-070X (2003)03-0050-04

0　引言

遥感找矿异常(又称遥感蚀变信息)是指从遥感

数据中提取的、可能与成矿围岩蚀变矿物有关的一种量化信息。信息强度可由蚀变矿物引起的若干特征吸收光谱段变量或它们的数学变换数据大小确定。这种信息是由二维空间连续无间隙采集的一定区域范围内的光谱数据生成的,它不受人为因素影响,具有较高采样密度和定位精度,可以作为矿产资源潜力评价的基础性参量。在过去十几年中,利用各种方法所提取的遥感找矿异常对遥感找矿产生了实际的推动作用。

本文所指的西部系指东经102°以西,地跨我国新疆、甘肃、青海和西藏4省区。区内高山林立,海拔多在3000m 以上,一些山峰常年积雪。大部分地段为高山区或荒漠区,植被覆盖度低,人烟稀少,交通条件相对较差。区内自北向南横亘着阿尔泰山、天山-北山、昆仑山、冈底斯山等多条重要成矿带以及准噶尔、塔里木、柴达木等多个含油气盆地。阿希、萨瓦亚尔顿、土屋、驱龙等大型金、铜矿床、塔中和柴北油气田的发现和开采,展示了西部地区良好的找矿前景。尽管近年来在西部地区开展了大量地质调查工作,但由于其较为恶劣的自然地理条件,工作程度依然较差。在上述地区开展遥感找矿异常提取和检查工作,对于查明区域成矿潜力,促进西部经济的腾飞,无疑具有十分重要的意义。

1　原理与方法

1.1　原理

西部地区矿化类型多种多样,岩石中常见的蚀变类型在西部主要成矿区、带上均有出露,如绿泥石化、绢云母化、高岭土化、褐铁矿化、黄铁矿化等。从理论上说,上述蚀变类型均含有Fe 2+、Fe 3+离子或OH -、CO 32-离子[1～2]。由这些基团构成的岩石矿

物与硅、铝、镁和氧形成的主要造岩矿物相比,在美国5号陆地卫星TM1、TM2、TM3、TM4、TM5和TM7(0.45～2.35μm )各波段上存在明显的特征谱带。其中,铁化和泥化是蚀变信息提取的主要目标。一般认为,铁化(褐铁矿化)具有独特的颜色(褐红色、黄褐色),在波谱曲线上有两个明显的吸收带,第一个吸收带位于0.4～0.5μm (相当于TM1波段)处,第二个吸收带位于0.8～1.0μm (相当于TM4波段)处,在0.63～0.69μm (相当于TM3波段)附近反射相对较高。与热液作用有关的泥化蚀变如高岭土化、绿泥石化、绿帘石化、绢云母化、碳酸盐化等在2.08～2.35μm (相当于TM7波段)附近有一个较强的光谱吸收带,在1.55～1.75μm (相当于TM5波段)附近存在较高的反射率[1～2]。通过对陆地卫星TM 不同波段组合进行增强处理,可圈定出围岩蚀变的范围和强度,而围岩蚀变的范围与强度常常与矿床的规模及矿化强度相关,因此反映围岩蚀变遥感找矿异常提取可为地质找矿提供重要依据。

收稿日期:2002-11-20;修订日期:2003-05-20

第3期,总第57期

国　土　资　源　遥　感

No.3,2003　2003年9月15日

R EMO TE S ENSIN G FO R L A N D &R ESO U R C ES

Sept.,2003　

由金属矿化作用和油气微渗漏引起的地表物质成分和地球化学场的变化,常使地表地物和自然景观(如植被的光谱特征)发生改变,形成遥感色调异常[3]。比值方法、主成分分析(克罗斯塔技术)、基线指数、图像归一化、彩色空间变换等技术,是提取此类异常,进行遥感找矿异常圈定的常用方法[1～7]。然而,主成分分析法由于其获得的几个主因子的地质意义不明确,获得的遥感找矿异常往往含有大量的伪信息,容易受到地层变化(岩石和土壤的亮度变化)和植被覆盖的影响,地层的变化往往会使深色物质的比值估算过高,浅色物质的比值估算过低;而植被的出现,会因其在2.2μm产生吸收谷不利于粘土矿物蚀变信息的提取,从而使比值图像由于土壤、铁染和植被等干扰因素的影响,矿物和岩性判别精度大大降低[5]。彩色空间变换作为一种常用的图像色彩增强方法,尽管克服了地面坡度、太阳光入射角和大气效应对反射率的影响[5],但由于各波段之间对颜色的反映存在偏差、饱和度引起的变化因素较多,其所获得的结果往往难于得到合理的解译。

1.2　技术方法

尽管目前用于遥感找矿异常提取处理的方法很多,但在大面积遥感找矿异常提取中,由于可能涉及到的矿床类型、规模、控矿要素、蚀变类型、岩石裸露程度及已有矿产勘查程度等的不同,显然已经不能使用主成分分析、比值等单一的技术方法进行异常提取,必须进行上述方法的有效组合,在应用一种主要方法的基础上,研究采用合理的辅助方法提高遥感异常提取效果。另外,在西部地区的遥感图像上

存在着对遥感找矿异常提取造成干扰的若干因素

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图1　西部地区遥感找矿异常提取流程图

如TM图像上的地形阴影、水体、冰川、雪峰、沼泽、植被、白泥地、干河道、云等。前人多通过人工干预的方法,如人为去除荒漠区、植被区等,这在大面积遥感找矿异常提取中是不可行的,必须研究各类干扰因素的计算机自动或人机交互去除方法。在西部重要成矿区带的遥感找矿异常提取中,我们用如下的工作流程(图1)。

1.2.1　图像预处理

在预处理中,应尽量选择植被和冰雪覆盖少、岩石尽可能多地裸露的时相,云彩覆盖度最好控制在10%以内,植被覆盖度最大不能超过45%。通过实验,我们确定在去干扰时主要利用波段比值法消除云、阴影区、水体(TM7/TM1)、雪、白泥地(TM4/ TM3)、植被(TM5/TM4)等干扰信息对遥感找矿异常提取的影响;在利用计算机自动去干扰效果不佳时,对合成的遥感图像进行掩膜处理也十分必要。掩膜处理不仅可以大大减少后期处理的干扰因素,而且对于减少提取过程中产生的“伪”异常具有十分重要的意义。

1.2.2　信息增强处理

为了体现整个研究区不同景图像中蚀变信息的可对比性和实用性,我们选择主成分分析方法作为区域遥感影像信息增强处理的主要方法,利用经过前期预处理的TM1、TM3、TM4和TM5波段,对TM1、TM4、TM5和TM7波段进行4波段的主成分分析,提取铁染和粘土化蚀变。同时,进行TM3/ TM1、TM5/TM4等波段比值运算,提取相应的铁染和粘土化蚀变信息,以筛选和验证主成分分析方法获得的遥感找矿异常。

1.2.3　阈值分割

前人获得的遥感找矿异常分布图上,异常多是以点或面的形式表现的。为了突出遥感找矿异常的中心位置,我们对获得的遥感找矿异常信息进行了量化分级,即利用直方图统计均值和方差,通过对“均值+N×方差”中N的调整,进行阈值分割。一般将异常划分为3级,并赋以不同的颜色,使异常中心位置在遥感找矿异常分布图上一目了然。

1.2.4　图像纠正

进行阈值分割后的遥感影像,必须经过控制点纠正,才能具有正确的地理坐标,从而方便遥感地质工作者和勘查地质工作者在野外的使用,促进区域找矿工作的深入进行。

1.2.5　遥感找矿异常筛选

异常筛选主要分两步进行。首先,利用不同方

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