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    WorldView-2高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)在西昆侖塔什庫爾干地區(qū)遙感地質(zhì)調(diào)查中的應(yīng)用

    2014-12-12 01:55:10王曉鵬楊志強(qiáng)康高峰王俊峰金謀順
    地質(zhì)找礦論叢 2014年3期
    關(guān)鍵詞:波譜高分辨率巖性

    王曉鵬,楊志強(qiáng),康高峰,王俊峰,金謀順

    (1.長安大學(xué)地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院,西安 710054;2.中煤航測(cè)遙感局,西安 710054)

    1 WorldView-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)特征

    WorldView-2衛(wèi)星能提供獨(dú)有的8波段高清晰商業(yè)衛(wèi)星影像,除了4個(gè)常見的波段(藍(lán)色波段:450~510;綠色波段:510~580;紅色波段:630~690;近紅外線波段:770~895)外,還能提供以下新的彩色波段的分析:①海岸波段(400~450):支持植物鑒定和分析,也支持基于葉綠素和滲水的規(guī)格參數(shù)表的深海探測(cè)研究;②黃色波段(585~625):即yellowness特征指標(biāo),是重要的植物應(yīng)用波段;③紅色邊緣波段(7 055~745):輔助分析有關(guān)植物生長情況,可以直接反映出植物健康狀況有關(guān)信息;④近紅外2波段(860~1 040):部分重疊在NIR 1波段上,但較少受到大氣層的影響,該波段支持植物分析和單位面積內(nèi)生物數(shù)量的研究[1]。

    2 試驗(yàn)區(qū)概況

    塔什庫爾干塔吉克自治縣位于昆侖山系西段,地跨帕米爾高原和喀喇昆侖山脈,該區(qū)地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜,巖漿活動(dòng)較頻繁,成礦地質(zhì)構(gòu)造條件優(yōu)越,區(qū)域上為西昆侖成礦帶[2]。區(qū)內(nèi)以黑色金屬、有色金屬礦為主,已發(fā)現(xiàn)鐵、銅、鉛、鋅、鉬等礦(化)點(diǎn)13處,其中有鐵礦點(diǎn)3處、銅礦點(diǎn)3處、銅鉬礦點(diǎn)2處、銅鉛鋅礦點(diǎn)1處、石膏礦點(diǎn)1處、水晶礦點(diǎn)1處、綠柱石礦點(diǎn)1處、方鈉石礦點(diǎn)1處。礦床主要類型有:①沉積型:礦種為石膏礦;②沉積變質(zhì)型:礦種為磁鐵礦;③巖漿型:礦種為方鈉石礦;④熱液型:元素組合為Cu-Pb-Zn-Fe等。成礦作用在時(shí)間演化上具有多期性,其中加里東期是主要的成礦期,華力西期是次要成礦期[3-4]。

    3 波段組合

    合理的波段組合可以反映很豐富的信息,波段的組合一般遵循2個(gè)原則:一是波段輻射量的方差應(yīng)盡可能大,因?yàn)榉讲畹拇笮◇w現(xiàn)所含信息量的多少,方差越大波段所包含的信息量越大;二是波段組合之間的相關(guān)性要小,波段之間相關(guān)性很強(qiáng)時(shí),各波段所包含的信息之間有可能出現(xiàn)大量的重復(fù)和冗余。最佳指數(shù)(OIF)能較好地反映這兩個(gè)原則[5-6]。理論依據(jù)是:圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差越大,所包含的信息量也越多;而波段的相關(guān)系數(shù)越小,表明各波段的圖像數(shù)據(jù)獨(dú)立性也就越高,信息的冗余度也就越小。通過對(duì)試驗(yàn)區(qū)WorldView-2數(shù)據(jù)進(jìn)行最佳指數(shù)計(jì)算,最佳指數(shù)較大的有8-4-3組合、7-4-3組合、8-4-1組合,其中8-4-3組合最大,所含信息量最豐富(表1)。

    4 巖性及構(gòu)造信息的增強(qiáng)與解譯

    巖性信息增強(qiáng)處理的目的是,通過特征圖像處理方法的選擇來實(shí)現(xiàn)對(duì)某種巖石類型或類型組合的增強(qiáng)顯示,在巖性構(gòu)造信息解譯時(shí)更易于區(qū)分。其應(yīng)用原理主要依據(jù)不同性質(zhì)的巖石因其礦物成分、結(jié)構(gòu)構(gòu)造、巖石表面結(jié)構(gòu)、覆蓋物成分、含水性以及地域環(huán)境上的差異,通過多波段遙感數(shù)據(jù)的波譜和紋理信息規(guī)律來實(shí)現(xiàn)。

    4.1 波段組合變換方法識(shí)別巖性信息

    WorldView-2多波段圖像可通過一系列組合代數(shù)運(yùn)算達(dá)到增強(qiáng)巖性信息的目的。如通過World-View-2數(shù)據(jù)band 8,band 4/band 1,band 5/band 3的組合,可以識(shí)別閃長巖、大理巖、片巖等多套巖性,突出巖性之間的界線(圖1)。

    4.2 主成分變換信息分解技術(shù)識(shí)別巖性信息

    主成分分析旨在去除波段之間的多余信息,將多波段的圖像信息壓縮到比原波段更有效地少數(shù)幾個(gè)轉(zhuǎn)換波段。基于主成分的信息分解技術(shù)是增強(qiáng)地質(zhì)巖性弱信息的一種常見方法。步驟為:①主成分正變換:對(duì)多波段圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征分析,計(jì)算均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、波段之間的相關(guān)系數(shù),協(xié)方差矩陣;求出特征值、特征向量;進(jìn)行主成分正變換;②線性增強(qiáng):對(duì)主成分變換的圖像進(jìn)行線性拉伸,提高不同信息之間的反差;③主成分逆變換:將增強(qiáng)后的主成分變換圖像進(jìn)行逆變換,還原至波段相關(guān)性小、信息量豐富的圖像。

    表1 不同波段組合的最佳指數(shù)計(jì)算結(jié)果Table 1 OIF results of different bands combination

    圖1 比值法巖性增強(qiáng)Fig.1 Diagram showing lithology enhancement of band ratio method

    圖2 主成分分析巖性增強(qiáng)效果Fig.2 Diagram showing lithology enhancement of principal component

    采用5-3-2主成分變換信息分解和6-8-1主成分變換信息分解,將兩者結(jié)果進(jìn)行融合得到新圖像,既包含8個(gè)波段信息,又使得不同波段相關(guān)性較小,增強(qiáng)了不同巖性之間的反差。圖2a中黑色的黑云石英片巖與白色花崗巖體界線明顯,在黑云石英片巖中有巖脈侵入。圖2b為一套片巖相的變質(zhì)巖,片理清晰,不同片巖因所含石英、云母、長石等礦物含量不同而呈現(xiàn)不同的色調(diào),明暗程度亦不相同,其中夾一套呈橘紅色的鐵礦化帶。

    4.3 礦化帶及礦體解譯

    以吉爾鐵克溝為例,溝谷上游鐵礦礦化蝕變帶在影像上呈灰黃色,色調(diào)較亮,一般為串珠狀、扁豆?fàn)睢l帶狀延伸,影像標(biāo)志極其明顯(圖3)。通過對(duì)鐵礦化蝕變帶及礦體的遙感解譯,為研究鐵礦資源的分布和成礦規(guī)律提供了依據(jù)。

    圖3 吉爾鐵克溝谷上游礦化帶影像特征Fig.3 Image characteristic of the mineralization belt in the upstream of Jiertieke valley

    5 巖礦波譜反演與礦化信息提取

    5.1 波譜測(cè)試及巖性反演

    由于工作區(qū)海拔高,交通及電力條件差,氣候惡劣,野外直接進(jìn)行波譜測(cè)試難度較大,因此在室內(nèi)對(duì)采集到的巖礦樣進(jìn)行波譜測(cè)試。測(cè)試儀器采用美國生產(chǎn)的FieldSpec?Pro FR便攜式分光輻射光譜儀。

    通過測(cè)試,建立工作區(qū)主要巖石單元波譜數(shù)據(jù)庫,找出不同巖石或礦物的吸收波譜區(qū)間和反射波譜區(qū)間,與 WorldView-2遙感影像的各波段對(duì)應(yīng);找出不同礦物或巖石的吸收波段和反射波段,通過不同波段的差值、比值、主成分、分類等方法,將典型巖石或礦物提取出來,實(shí)現(xiàn)WorldView-2高分辨率遙感影像的典型巖石或礦物的波譜反演。

    圖4 實(shí)測(cè)大理巖波譜曲線Fig.4 The measured spectral curve of marble

    圖5 大理巖波譜反演結(jié)果Fig.5 Diagram showing spectral inversion of marble

    以大理巖波譜反演為例,通過測(cè)試得到大理巖的波譜曲線,曲線區(qū)間為400~2 500μm,但World-View-2遙感影像的波譜范圍為400~1 040μm,所以將波譜曲線400~1 040μm放大顯示,并與WorldView-2遙感影像各個(gè)波段對(duì)應(yīng)(圖4)。大理巖在WorldView-2遙感影像B4和B5是強(qiáng)反射,而在B1和B8具有吸收的波谷,用B4/B1的運(yùn)算,增強(qiáng)大理巖的信息,通過設(shè)置一定的閾值提取大理巖信息(圖5)。

    5.2 遙感礦化異常信息提取

    鐵染信息的特征吸收波譜中心為0.45μm,0.55μm,0.85μm,0.90μm,對(duì)應(yīng)于 WorldView-2數(shù)據(jù)的B1,B2,B3和B7,B8呈吸收特征,其中在B1和B8呈強(qiáng)吸收,在B4,B5,B6呈反射特征,且在B4呈強(qiáng)反射。對(duì) WorldView-2數(shù)據(jù)B1,B4,B8,B6等4個(gè)波段進(jìn)行主成分變換,對(duì)代表鐵染主分量的判斷準(zhǔn)則是:構(gòu)成該主分量的本征向量,其B4系數(shù)應(yīng)與B1,B8系數(shù)相反,一般與B6系數(shù)相同。

    以老并礦集區(qū)作為實(shí)驗(yàn)區(qū),該區(qū)主要為布倫闊勒巖群,巖性以片巖、片麻巖為主,礦床類型為沉積變質(zhì)疊加熱液富集,礦石礦物以磁鐵礦為主,次有黃鐵礦、黃鉀鐵礬等,脈石礦物為角閃石、石英、斜長石、黑云母等。采用主成分方法提取鐵染信息,特征矩陣見表2。

    表2 鐵染異常主成分分析特征矩陣Table 2 Eigen matrix of iron stain anomly of principal component analysis

    圖6 WorldView-2圖像鐵染信息提取結(jié)果Fig.5 Diagram showing iron stain information extraction result of WorldView-2image

    其中,PC3是鐵染異常的特征主分量,根據(jù)均值+3δ(標(biāo)準(zhǔn)差)確定異常提取的下限提取異常[7]。通過野外驗(yàn)證及 WorldView-2數(shù)據(jù)里鉆孔和探槽的位置來驗(yàn)證所提取的異常,發(fā)現(xiàn)ETM,ASTER等低分?jǐn)?shù)據(jù)由于分辨率較低,只能識(shí)別大范圍的蝕變異常,識(shí)別精度不如 WorldView-2數(shù)據(jù)。World-View-2數(shù)據(jù)所含信息量很豐富,分辨率更高,不但能識(shí)別出大范圍的蝕變異常,還能識(shí)別到礦體和鐵帽等露頭(圖6),異常提取精度較高,效果很好[8-9]。

    6 結(jié)語

    利用WorldView-2新型高分辨率衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在西昆侖成礦帶開展礦產(chǎn)資源及基礎(chǔ)地質(zhì)的多層次遙感調(diào)查,通過建立巖性、構(gòu)造、成礦控礦要素的高分辨率遙感解譯標(biāo)志,在認(rèn)識(shí)遙感數(shù)據(jù)與實(shí)地的映射關(guān)系后,應(yīng)用該數(shù)據(jù)能夠清晰判譯各類地層、巖性段,細(xì)分侵入體與火山巖的巖相、巖帶,準(zhǔn)確判譯各種地質(zhì)構(gòu)造的規(guī)模、形態(tài)和活動(dòng)期次,合理確定各類成礦與控礦要素。通過遙感數(shù)據(jù)波段組合研究、波譜測(cè)試、波譜反演研究,可有針對(duì)性地對(duì)特定巖石類型、礦化蝕變類型及礦種進(jìn)行增強(qiáng)與提取。完善高分辨率遙感找礦技術(shù)并獲取研究成果,可在快速、低投入、低風(fēng)險(xiǎn)的前提下為勘查工作規(guī)劃部署、區(qū)域地質(zhì)調(diào)查和礦產(chǎn)勘查工作提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

    [1]WorldView衛(wèi)星.百度百科,http://baike.baidu.com/view/2364297.html,2012-07-06.

    [2]陳俊魁,燕長海,張旺生,等.新疆塔什庫爾干地區(qū)磁鐵礦床地質(zhì)特征與找礦方向[J].地質(zhì)調(diào)查與研究,2011,34(3):179-189.

    [3]陳曹軍,曹新志,張旺生,等.新疆塔什庫爾干地區(qū)塔阿西—塔吐魯溝鐵礦帶控礦因素及找礦方向[J].地質(zhì)科技情報(bào),2011,30(6):81-89.

    [4]胡建衛(wèi),莊道澤,楊萬志.新疆西南部塔什庫爾干地區(qū)贊坎鐵礦綜合信息預(yù)測(cè)模型及其在區(qū)域預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].地質(zhì)通報(bào),2010,29(10):1495-1503.

    [5]胡德勇,李京,趙文吉,等.基于對(duì)象的高分辨率遙感圖像滑坡檢測(cè)方法[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào),2008,17(6):42-46.

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    [7]余健,張志,李閔佳,等.基于ASTER遙感影像的西昆侖巖性信息提取方法研究[J].國土資源遙感,2012,24(1):22-27.

    [8]王曉鵬,謝志清,伍躍中.西昆侖塔什庫爾干地區(qū)遙感找礦異常提取方法研究[J].地質(zhì)找礦論叢,2002,17(2):136-139.

    [9]陳玲,張微,周艷,等.高分辨率遙感影像在新疆塔什庫爾干地區(qū)沉積變質(zhì)型鐵礦勘查中的應(yīng)用[J].地質(zhì)與勘探,2012(5):1039-1048.

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