基巖裸露區(qū)基于多光譜遙感影像的快速地質(zhì)解譯
——以甘肅北山黑山地區(qū)為例

朱彥虎，黃增保

基巖裸露區(qū)基于多光譜遙感影像的快速地質(zhì)解譯
——以甘肅北山黑山地區(qū)為例

朱彥虎1，3，黃增保1，2

（1.甘肅省地質(zhì)調(diào)查院，甘肅蘭州730000；2.中國地質(zhì)大學地質(zhì)過程與礦產(chǎn)資源國家重點實驗室，湖北武漢430074；3.中國地質(zhì)大學國家地理信息系統(tǒng)工程技術研究中心，湖北武漢430074）

目前遙感地質(zhì)的影像解譯主要以傳統(tǒng)的目視解譯為主，借助經(jīng)驗，方法落后、效率低下，且缺乏基于光譜的計算機自動分類、基于專家知識的決策樹模型或面向?qū)ο筇卣鞯茸詣犹崛》椒?；目前遙感地質(zhì)的解譯主要強調(diào)遙感影像的空間分辨率，而對于圖像波譜數(shù)據(jù)利用非常少。本研究旨在通過各種圖像變換或增強手段，發(fā)揮人眼對部分彩色空間圖像特別敏感的特點，利用已有地質(zhì)背景資料劃分符合地質(zhì)習慣的單一地層或巖體的區(qū)域，建立典型的感興趣區(qū)，然后計算其平均波譜，進而利用ENVI軟件監(jiān)督分類中的神經(jīng)網(wǎng)絡分類工具，設定恰當?shù)臋嘀嘏c臨界閾值，最后達到較好區(qū)分不同地層或巖體的目的。本研究選擇甘肅北山黑山地區(qū)，利用lansat8多光譜數(shù)據(jù)進行試驗，其研究成果可為遙感地質(zhì)工作提供快速智能的影像解譯方法提供參考，同時也可以應用于青海、西藏等廣闊的基巖出露區(qū)域，為礦產(chǎn)資源勘探提供科學依據(jù)和決策支持。

landsat8；遙感地質(zhì)；多光譜；波譜角；大氣校正

一幅遙感影像，包含有三個層面的信息，可以概括為空間維、光譜維、頻率維。若圖像的光譜信息經(jīng)過輻射定標，那么同一地面二維空間連續(xù)空間域的圖像，即不同波段在獲得地面二維空間圖像信息的同時，還獲取地物的連續(xù)光譜信息，其獲取的數(shù)據(jù)形成一個三維數(shù)據(jù)集，也叫光譜圖像立方體（圖1），若將每層圖像以傅里葉級數(shù)展開再加以變換等手段就可分析圖像的頻率域特征。但是到目前為止，無論是基于像素的遙感圖像分類方法，還是面向?qū)ο蠡驔Q策樹的手段（劉漢湖等，2009；徐元進，2009；劉燕君，1984），在遙感地質(zhì)解譯時其結果都難以達到符合地質(zhì)邏輯或制圖標準的分類效果，如何快速、準確地解譯一幅遙感影像，將它包含的地層或巖體邊界快速地勾畫出來（鄒林等，2006；呂鳳軍等，2006；于浩等，2013；Zhangetal.，2007），并且能符合地質(zhì)制圖習慣，是當前以傳統(tǒng)目視解譯為主的遙感地質(zhì)工作者必須面臨的問題（唐文周，1998）。本論述正是基于此認識，試圖從多光譜遙感數(shù)據(jù)中以神經(jīng)網(wǎng)絡的分類方式來識別某一具體地層或巖體信息而展開研究的。本研究原理主要是利用三層反向傳輸神經(jīng)網(wǎng)絡（李強等，1999；盧柳葉等，2012）。第一層為輸入層，中間層為隱層，第三層為輸出層。輸入層是影響分類精度的關鍵因素。輸入層因素必須準確，在滿足地物光譜有明顯差異的基礎上還要滿足一定的數(shù)量條件。

圖1　研究區(qū)光譜圖像立方體

1　研究區(qū)區(qū)域地質(zhì)背景

研究區(qū)位于甘肅省瓜州縣黑山地區(qū)，構造上地處塔里木地塊北緣，雙鷹山-西雙鷹山被動陸緣帶上，出露的地層主要為薊縣系平頭山組，為一套白云巖、大理巖組成的臺地相碳酸鹽巖建造；青白口系大豁落山組，由硅質(zhì)大理巖、白云巖、變質(zhì)砂巖和石英巖組成；寒武系雙鷹山組和西雙鷹山組，主要為一套硅質(zhì)巖、炭質(zhì)板巖、變砂巖夾灰?guī)r，含磷的板巖組成；溝谷中見有中更新統(tǒng)的沖洪積砂礫石層。出露的巖體主要有奧淘紀的角閃輝長巖、角閃橄欖巖，志留紀的石英閃長巖和石炭紀的正長花崗巖，一般沿地層走向侵入，接觸帶見有角巖化，綠泥石化和一些圍巖褪色蝕變現(xiàn)象。構造基本為近東西向的斷裂構造，一般構成各地質(zhì)體的分界。

研究區(qū)內(nèi)主要地層類型有（圖2）：

圖2　研究區(qū)地質(zhì)圖

2　地層（巖體）分類方法與結果

依據(jù)本研究區(qū)的地質(zhì)背景并結合目視解譯和實地調(diào)查，確定將該研究區(qū)劃分為6種主要地層（巖體）（楊建民等，2007），分別為第四系、寒武系、薊縣系、石炭系、奧陶系和青白口系。解譯分粗解譯和精解譯兩個階段，粗解譯階段是根據(jù)地質(zhì)背景情況，將圖像中感興趣區(qū)域的選擇在同一地層（巖體）中，然后設定初始輸入值（感興趣區(qū)的平均光譜信息），并確定一定閾值，訓練ENVI圖像處理軟件中提供的神經(jīng)網(wǎng)絡模型（趙文吉等，2007；李燕等，2012；趙玉靈等，2005），達到初步分類的效果，若是分類結果不滿意，可以重新設定閾值再次分類，直到滿足分類結果與已知地質(zhì)背景較吻合為止；第二步是精解譯階段，即將第一步解譯未詳細區(qū)分的地層，在分辨率容許范圍內(nèi)繼續(xù)細分。

2.1地物分類主要技術工作流程

地物分類主要技術流程見圖3所示。

圖3　地物分類流程圖

表1　各個波段相關性分析

2.2大范圍內(nèi)圖像的解譯

人眼對于彩色圖像的識別能力要遠遠大于黑白圖像，然后不同波段組合的假彩色合成圖像由于波段信息相互間的冗余而存在差異，理論上兩相關性較弱的波段組合含有更加豐富的圖像信息，所以本研究計算了圖像各個波段間的相關性，以利于選擇更加合適的波段來輔助選擇感興趣區(qū)域。

由表1可見，7、5、4等波段相對較獨立，冗余信息少，故在本研究中，較多地采用了752、741等波段的假彩色合成圖像。

本研究區(qū)范圍及具體感興趣的選擇見圖4所示，依據(jù)已有地質(zhì)資料，選擇了1-6的區(qū)域作為感興趣區(qū)，共六個研究區(qū)域，以提取初始的輸入值（平均波譜），這六個區(qū)代表的地層（巖體）分別是：1第四系、2寒武系、3薊縣系、4石炭系、5奧陶系、6青白口系。

圖4　研究區(qū)（大）752波段假彩色圖像

通過計算，各預分類地層（巖體）平均波譜見圖5所示：

圖5　典型地區(qū)波譜圖像

2.3初步分類結果對比

圖6　初步分類后薊縣系地層的效果展示

圖7　初步分類后全圖效果展示

由圖6、圖7單個地層和總體的對比可見，分類效果比較符合已有地質(zhì)圖的表達習慣，并且在邊界上比原地質(zhì)圖更加清晰，且將同一地層規(guī)模較小的邊界也提取出來，可以方便地在進一步制圖綜合中根據(jù)比例尺大小予以取舍。

在實際中，感興趣區(qū)樣本數(shù)據(jù)波譜差異程度大小與最后實際地物波譜是否難以區(qū)分關系較大，選擇樣本的光譜差異越大，則提取地物可分性就越好。

能否在實際中進一步對地層進行巖性細分呢？對此做了進一步的研究如：對于第6個感興趣區(qū)域，即青白口系地層，由圖像可見有明顯的色彩分層和不同的紋理信息，可進一步對此地層試驗地層的巖性細分。

2.4小區(qū)域的同一地層內(nèi)的巖性細分試驗研究

對于第6個感興趣區(qū)，即青白口系巖性地層在地質(zhì)圖中并未詳細區(qū)分小的巖性地層，如圖8的第3個圖（landsat8的741波段假彩色合成）所示，該層可見有多層更小的地層東西向平行展布，但肉眼并不好進一步細分。為了更好地在該層選擇比較純凈的感興趣區(qū)，我們對圖像作了HLS空間變換和纓帽變換兩種圖像增強效果（HeikoZumsprekeletal.，2000）（圖8中1、2小圖），以輔助確定比較適合的感興趣區(qū)域（孫洪泉等，2011）。不難看出，經(jīng)變換后，圖8中的小1圖具有比較明顯差異的色彩是藍紫色、綠色、黃色三種，圖8的小2圖中是紅色、黃色、藍色三種，不難看出兩圖中各自的三種色彩分布上比較集中且較為一致，故選擇它所在區(qū)域為新的感興趣區(qū)域，作為識別同一地層內(nèi)小巖性地層的標準，在圖中由①、②、③標示，如3圖所示。據(jù)此再計算其平均波譜（圖9）作為初始輸入值（S.Anbazhaganetal.，2009），然后經(jīng)過同前面在大范圍區(qū)域內(nèi)基于神經(jīng)網(wǎng)絡的監(jiān)督分類相同的步驟，可以得出最終如圖8第4個圖的分類結果，經(jīng)實地驗證，這三類分別為①大豁落山組硅質(zhì)大理巖、②變質(zhì)砂巖夾石英巖、③白云巖。

2.5總結

由于不同的巖性具有不同的反射波譜曲線與特征峰（王欽軍等，2006；王潤生等，2007），這就對遙感影像的計算機自動分類、自動提取等方法在理論上實現(xiàn)提供了可能。對于一景多光譜遙感影像的解譯，可有如下幾個步驟：首先將它分塊，使得每小塊包含的地層數(shù)目不要太多，一般小于多光譜的波段數(shù)，然后根據(jù)地質(zhì)背景資料，選擇合適的感興趣區(qū)域計算其平均波譜，再利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行分類，對于某些具體地層也可以用同樣的方法進一步細分，從而得到由粗到精的解譯。

故在實際地質(zhì)工作中，尤其是礦調(diào)、區(qū)調(diào)等的前期踏勘，若以已有資料和地質(zhì)背景為基礎，先以地層為單位，大范圍內(nèi)初步解譯，再將比較復雜的地質(zhì)體在巖性上做精解譯，包括如矽卡巖化、綠泥石化等蝕變信息的提?。▌⒌麻L等，2015），最后在野外輔助驗證，可以較大幅度地提高解譯的速度和效率。

圖8　青白口系地層

圖9　青白口系亞層感興趣區(qū)的平均波譜

3　結論

（1）采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行遙感影像分類，在一定程度上減輕了傳統(tǒng)遙感影像分類中常出現(xiàn)的錯分、漏分現(xiàn)象。分類的結果與實際地物具有很好的吻合性，在一定程度上驗證了神經(jīng)網(wǎng)絡的可靠性。尤其對于發(fā)揮遙感大范圍的地質(zhì)解譯，可以在數(shù)小時內(nèi)完成，并且對于地層或巖體的解譯效果與傳統(tǒng)實際測量繪制的經(jīng)典1：20萬地質(zhì)圖吻合率較好，尤其對于第四系的解譯，高海拔地區(qū)以及無人區(qū)等工作條件惡劣的地區(qū)更是有廣闊的應用潛力。

（2）由于組成巖石的礦物的多樣化與其各礦物組成比例的多變性、陰坡陽坡，地形海拔等地域條件的復雜多變性以及天氣氣象等條件的影響，使得出現(xiàn)同物異譜或同譜異物的現(xiàn)象，給解譯增加了難度。

（3）今后工作中，可以實地測量并建立區(qū)域巖性波譜庫，來彌補當前只能在遙感圖像中選擇比較純凈的感興趣區(qū)提取適合研究區(qū)特定地層特點的光譜的現(xiàn)狀。

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TP751

A

10.3969/j.issn.1672-6375.2016.09.004

2016-6-20

朱彥虎（1981-），男，漢族，甘肅定西人，研究生，主要研究方向：遙感地質(zhì)。