河南嵩縣磨溝地區(qū)富鉀巖體遙感信息提取研究

李 雪，周 萍

(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與資源學(xué)院，北京 100083)

河南嵩縣磨溝地區(qū)富鉀巖體遙感信息提取研究

李 雪，周 萍

(中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與資源學(xué)院，北京 100083)

以河南嵩縣磨溝地區(qū)富鉀巖體及外圍為研究對(duì)象，研究如何利用ASTER遙感數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)該區(qū)富鉀巖體信息的快速自動(dòng)提取。通過(guò)對(duì)采樣點(diǎn)光譜進(jìn)行的各種變換，基于多元逐步回歸分析技術(shù)，建立MgO、CaO、Na2O、FeO、Fe2O3、K2O、Al2O3MnO、TiO2九種氧化物含量反演模型，利用ASTER遙感數(shù)據(jù)，對(duì)研究區(qū)氧化物含量進(jìn)行反演；通過(guò)IDL語(yǔ)言將CIPW(標(biāo)準(zhǔn)礦物計(jì)算)算法實(shí)現(xiàn)，得到研究區(qū)巖石主要標(biāo)準(zhǔn)礦物石英、鈉長(zhǎng)石、正長(zhǎng)石、鈣長(zhǎng)石的質(zhì)量分?jǐn)?shù)。最后在算數(shù)運(yùn)算和比值運(yùn)算的基礎(chǔ)上，建立富鉀巖石的提取規(guī)則，對(duì)研究區(qū)富鉀巖體進(jìn)行提取。提取出的富鉀巖體區(qū)域與已知范圍大致吻合，但是巖體整體范圍變小，且新發(fā)現(xiàn)了一些小巖體，并對(duì)這些提取結(jié)果進(jìn)行了相關(guān)的分析與討論。

富鉀巖體；巖性信息提??；氧化物含量；標(biāo)準(zhǔn)礦物；ASTER數(shù)據(jù)

針對(duì)我國(guó)水溶性鉀鹽資源短缺的狀況，為維護(hù)國(guó)家經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和糧食安全，利用非水溶性的富鉀巖石來(lái)生產(chǎn)鉀肥是一種有效的方法來(lái)解決這些問(wèn)題，而由于非水溶性的富鉀巖石是一種非金屬礦產(chǎn)資源，與以往的金屬礦產(chǎn)資源有所不同，專門(mén)針對(duì)于富鉀巖石的巖性提取工作在我國(guó)目前也基本上是個(gè)空白。本研究對(duì)富鉀巖石的資源普查方法是通過(guò)利用遙感這一高科技手段來(lái)實(shí)現(xiàn)的，達(dá)到從宏觀上、區(qū)域性進(jìn)行巖性提取研究的目的，通過(guò)本次研究總結(jié)出一套科學(xué)、有效、快速、宏觀地獲取大范圍非水溶性富鉀巖石資源的技術(shù)方法是本次研究的創(chuàng)新點(diǎn)。

本次研究通過(guò)對(duì)不同光譜變換數(shù)據(jù)的多元逐步回歸分析結(jié)果進(jìn)行比較分析，按照“ASTER多光譜遙感數(shù)據(jù)—氧化物—標(biāo)準(zhǔn)礦物—巖性”的流程對(duì)研究區(qū)進(jìn)行氧化物含量反演、CIPW標(biāo)準(zhǔn)礦物計(jì)算，并依據(jù)一定的巖性識(shí)別規(guī)則，對(duì)河南嵩縣磨溝地區(qū)富鉀巖體進(jìn)行提取，并在已有資料的基礎(chǔ)上對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行分析和討論。

1 氧化物含量反演方法

根據(jù)以往的研究分析結(jié)果得知，SiO2利用熱紅外波段反演其含量比較精確，本研究SiO2反演公式利用陳江等人[15]的反演結(jié)果，見(jiàn)式(1)。

SiO2%=28.76*log

((6.56*b13*b14)/(b10*b12))

(1)

式中：b10、b12、b13、b14分別為ASTER熱紅外數(shù)據(jù)的第10、12、13、14波段，由于含有MgO、CaO、Na2O、FeO、Fe2O3、K2O、Al2O3幾種氧化物的大多數(shù)礦物在可見(jiàn)光到近紅外波段都有特征性光譜，所以對(duì)這七種氧化物利用ASTER可見(jiàn)光到近紅外波段反演其含量；由于巖石中MnO、TiO2含量很少或幾乎沒(méi)有，故對(duì)富鉀巖石中的主要礦物的反演沒(méi)有太大的影響，故對(duì)這兩種氧化物含量也利用可見(jiàn)光到近紅外波段進(jìn)行反演。

1.1 多元逐步回歸分析

多元逐步回歸分析是基于多元回歸分析自變量的多重共線性問(wèn)題建立的一種分析方法，通過(guò)多元逐步回歸分析，可以將分析過(guò)程中變量逐步優(yōu)化，建立優(yōu)化回歸方程[4]。本研究利用多元逐步回歸分析方法對(duì)MgO、CaO、Na2O、FeO、Fe2O3、K2O、Al2O3、MnO、TiO2的含量進(jìn)行反演。光譜數(shù)據(jù)變換對(duì)35個(gè)樣品點(diǎn)光譜進(jìn)行包括倒數(shù)、對(duì)數(shù)、倒數(shù)的對(duì)數(shù)、包絡(luò)線去除、光譜一階微分的變換，并對(duì)應(yīng)ASTER可見(jiàn)光到近紅外波段進(jìn)行重采樣，重采樣后部分光譜變換的結(jié)果如圖1所示。

選取35個(gè)樣品中的25個(gè)作為模型的反演數(shù)據(jù)，剩余10個(gè)用于對(duì)得到的反演模型進(jìn)行檢驗(yàn)，模型建立以后，通過(guò)平均相對(duì)誤差(MPE)、均方根誤差(RMSE)及預(yù)測(cè)精度(PA)這3個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)建模精度，見(jiàn)式(2)～(4)。

(2)

(3)

(4)

式中：Xi為預(yù)測(cè)值，Xj為實(shí)測(cè)值，mean為預(yù)測(cè)項(xiàng)的均值[4]。

光譜幾種變換形式所得到的結(jié)果表明：對(duì)原始光譜進(jìn)行倒數(shù)的對(duì)數(shù)變換之后的效果較好，主要是因?yàn)閷⒎瓷渎蔬M(jìn)行倒數(shù)的對(duì)數(shù)變換( log( 1/ R) )是處理非線性問(wèn)題的常用方法。光譜反射率倒數(shù)的對(duì)數(shù)變換不僅趨向于增強(qiáng)可見(jiàn)光區(qū)的光譜差異，而且趨向于減少因光照條件變化引起的影響。原始光譜、包絡(luò)線去除和光譜對(duì)數(shù)變換建模效果均較差。

2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)前期處理

2.1 地質(zhì)條件

本研究選取的研究區(qū)富鉀巖體為華力西中期正長(zhǎng)巖，巖體位于嵩縣紙房鄉(xiāng)磨溝-何村鄉(xiāng)箭口河一帶，處于大莊-中胡背斜北翼。主要露頭于焦園組上段，北部為洛陽(yáng)組下段的灰白色砂礫巖及紅色砂質(zhì)粘土巖，侵入于長(zhǎng)城系熊耳群焦園組青灰色、紫灰色的層狀流紋斑巖中(馬鴻文，2010)。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文所用的ASTER數(shù)據(jù)接收時(shí)間為2006年5月15日，為L(zhǎng)1B級(jí)數(shù)據(jù)。因?yàn)锳STER L1B級(jí)數(shù)據(jù)記錄的是DN值，需要進(jìn)行輻射定標(biāo)，在ENVI中輻射定標(biāo)是自動(dòng)完成的。然后利用FLAASH模型對(duì)ASTER數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正，以剔除大氣、水汽等的影響，大氣校正之后的數(shù)據(jù)能夠更好地體現(xiàn)地物的光譜特征。預(yù)處理后的ASTER遙感影像圖如圖2所示。

圖2 ASTER遙感影像圖與研究區(qū)范圍

2.3 研究區(qū)植被干擾去除

由于遙感數(shù)據(jù)源的選取時(shí)間是5月中旬，且河南屬于中原地區(qū)，植被覆蓋比較嚴(yán)重，茂密的植被會(huì)影響地表巖石真實(shí)的光譜反應(yīng)，所以需要對(duì)研究區(qū)進(jìn)行植被去除，利用NDVI(歸一化植被指數(shù))對(duì)植被進(jìn)行去除，去除規(guī)則為NDVI值大于0.7。

3 氧化物質(zhì)量分?jǐn)?shù)定量反演

首先對(duì)多光譜ASTER數(shù)據(jù)進(jìn)行倒數(shù)的對(duì)數(shù)變換(log(1/R))，利用多元逐步回歸分析模型在ASTER數(shù)據(jù)范圍區(qū)內(nèi)進(jìn)行MgO、CaO、Na2O、FeO、Fe2O3、K2O、Al2O3、MnO、TiO2幾種氧化物含量的反演并利用ASTER熱紅外數(shù)據(jù)對(duì)SiO2含量反演，部分反演結(jié)果如圖3所示。從反演結(jié)果可以看出，巖石化學(xué)成分以SiO2、Al2O3、Na2O、CaO、K2O等為主，其中，SiO2質(zhì)量分?jǐn)?shù)主要在50%～70%之間，Al2O3質(zhì)量分?jǐn)?shù)主要在12%～17%之間，K2O質(zhì)量分?jǐn)?shù)并不均勻分布，質(zhì)量分?jǐn)?shù)最高在15%～17%之間[15]。

4 CIPW標(biāo)準(zhǔn)礦物計(jì)算

本文利用IDL對(duì)CIPW標(biāo)準(zhǔn)礦物計(jì)算方法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并將算法應(yīng)用在河南嵩縣磨溝地區(qū)，利用已經(jīng)得到的氧化物的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)礦物算法，得到標(biāo)準(zhǔn)礦物包括石英、鈉長(zhǎng)石、正長(zhǎng)石、鈣長(zhǎng)石等的質(zhì)量分?jǐn)?shù)以及一定的礦物定量化分布圖，用于輔助下面對(duì)區(qū)域巖石類型的分類[19]。石英、鈉長(zhǎng)石、正長(zhǎng)石、鈣長(zhǎng)石的質(zhì)量分?jǐn)?shù)分布如圖4所示。

5 巖性提取規(guī)則的建立與信息提取

5.1 富鉀正長(zhǎng)巖與流紋斑巖區(qū)分規(guī)則

5.1.1 巖石中的典型礦物與含量

研究區(qū)富鉀正長(zhǎng)巖與流紋斑巖的礦物組成及含量見(jiàn)表1。從表1得知，富鉀正長(zhǎng)巖礦物組成中，正長(zhǎng)石比例比較高，而在流紋斑巖中，正長(zhǎng)石含量很少或幾乎沒(méi)有。所以對(duì)研究區(qū)可以建立巖性區(qū)分規(guī)則：將研究區(qū)中標(biāo)準(zhǔn)礦物計(jì)算所得的正長(zhǎng)石減去斜長(zhǎng)石(即鈉長(zhǎng)石與鈣長(zhǎng)石的和)，富鉀正長(zhǎng)巖即為鉀長(zhǎng)石減去斜長(zhǎng)石之后含量大于40%的花崗巖。

5.1.2 巖石中氧化物含量的高低

研究區(qū)富鉀正長(zhǎng)巖與流紋斑巖化學(xué)成分對(duì)比見(jiàn)表2。從表2得知，對(duì)比氧化鉀的含量，富鉀正長(zhǎng)巖比流紋斑巖高出很多。因此，通過(guò)對(duì)氧化鉀含量的運(yùn)算來(lái)對(duì)已經(jīng)提取出的巖石進(jìn)一步區(qū)分。富鉀正長(zhǎng)巖提取結(jié)果見(jiàn)圖5。

5.2 碎屑巖

對(duì)研究區(qū)碎屑巖區(qū)分根據(jù)石英、長(zhǎng)石巖屑的含量。具體的區(qū)分規(guī)則如下：首先，計(jì)算石英與長(zhǎng)石的百分含量，石英砂巖為石英和硅質(zhì)碎屑含量在90%～95%以上，具體含量限制以反演精度為準(zhǔn)，由于研究區(qū)石英含量均在50%以下，故CIPW實(shí)驗(yàn)區(qū)不包含石英砂巖；然后，計(jì)算巖石中的長(zhǎng)石總含量，當(dāng)長(zhǎng)石碎屑含量大于25%時(shí)且當(dāng)石英與鉀長(zhǎng)石碎屑為巖石主要組成成分時(shí)，這些巖石可劃分為長(zhǎng)石砂巖[4]。根據(jù)上述分類規(guī)則，對(duì)某些礦物組合做一定的空間分析，從而達(dá)到碎屑巖的分類和識(shí)別目的。碎屑巖提取結(jié)果見(jiàn)圖5。

6 結(jié)論與討論

此次河南嵩縣磨溝地區(qū)富鉀巖體的提取，是在對(duì)光譜數(shù)據(jù)分析處理和標(biāo)準(zhǔn)礦物反演的基礎(chǔ)上，結(jié)合研究區(qū)富鉀巖石及圍巖采樣點(diǎn)的氧化物含量和巖石礦物成分及含量分析結(jié)果，利用特定的遙感圖像處理方法，最終建立提取規(guī)則，提取出磨溝地區(qū)的富鉀巖體分布范圍。實(shí)踐證明，通過(guò)氧化物和礦物的定量反演來(lái)圈定富鉀巖體的分布范圍是一個(gè)可供選擇的思路，基本上實(shí)現(xiàn)了人機(jī)交互的富鉀巖體快速提取。

對(duì)照已知巖體分布范圍和利用ASTER遙感數(shù)據(jù)提取出的巖體分布圖(圖6)，可以發(fā)現(xiàn)利用此法可以提取出大部分富鉀巖體。此外，所提取出的磨溝巖體整體范圍變小，尤其是與其它巖體交界位置巖性比較雜亂，一方面這說(shuō)明該區(qū)巖體含鉀量是不斷變化的，富鉀巖體巖性也在發(fā)生著變化；另一方面沒(méi)有提取出來(lái)的巖體可能是由于發(fā)生蝕變等作用使得巖石礦物和巖性發(fā)生變化，這說(shuō)明蝕變提取工作也是對(duì)隱伏富鉀巖體提取的一個(gè)方向。另外，還發(fā)現(xiàn)一些以往資料中沒(méi)有的小巖體，且這些小巖體基本上都是在已知富鉀巖體周?chē)@些小巖體是不是與隱伏巖體有關(guān)，有待于進(jìn)一步深入研究。

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Rich potassium rock mass information extracted from remote sensing data in Mougou，Song county，Henan province

LI Xue，ZHOU Ping

(School of Earth Science and Resource，China University of Geosciences(Beijing)，Beijing 100083，China)

This study selected rich potassium rock mass and its surrounding area in Mougou，Song county，Henan province as research area，and tried to find out a method that could automatically extract out the information of the rich potassium rock from ASTER data in this area.Through various transformations of spectrum from sample points，based on multiple stepwise regression analysis technology，nine kinds of oxide content inversion model were established，including MgO，CaO，Na2O，F(xiàn)eO，F(xiàn)e2O3，K2O，Al2O3，MnO，TiO2.Using ASTER remote sensing data，inversion of the oxide content in the study area were gotten.CIPW (standard mineral calculation) algorithm was achieved based on IDL，and mass fraction of main standard minerals in the study area including quartz，albite，orthoclase and calcium feldspar were obtained.Finally，on the basis of arithmetic operations and the ratio operations，the extraction rules of the rich potassium rock were built，and the rich potassium rock mass was extracted.The rich potassium rock mass extracted in the study area was generally consistent with the known range，but the overall scope of rock mass was smaller and some new small rock mass were found.Besides，relevant analysis and discussion were made upon the extraction results.

rich potassium rock；lithology information extraction；oxide content；standard mineral；ASTER remote sensing data

2014-10-08

中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局項(xiàng)目“北方非水溶性鉀礦資源調(diào)查評(píng)價(jià)”(12120113087700)。

李雪(1991-)，女，碩士研究生，地質(zhì)工程專業(yè)，從事遙感地質(zhì)方面的研究。Email：lixue163youxiang@163.com。

周萍(1964-)，女，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事遙感地質(zhì)方面的研究。E-mail：zhoupx@cugb.edu.cn。

P627；TP75

A

1004-4051(2015)01-0090-06