基于ASTER的甘肅柳園地區(qū)蝕變信息提取與找礦預(yù)測

胡 輝， 周 萍

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

基于ASTER的甘肅柳園地區(qū)蝕變信息提取與找礦預(yù)測

胡 輝， 周 萍

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

熱液礦床常伴隨一定的礦化蝕變類型，根據(jù)一定的礦化蝕變類型可以預(yù)測潛在的成礦有利區(qū)。甘肅柳園地區(qū)地處黑山—咸泉子深大斷裂，熱液型礦點(diǎn)多、蝕變豐富，且基巖出露好，可以作為提取遙感蝕變信息的良好示范區(qū)。使用ASTER遙感數(shù)據(jù)，利用主成分分析(principle component analysis，PCA)方法進(jìn)行的鐵染、羥基蝕變異常和碳酸鹽化識別及基于SiO2定量反演的硅化蝕變異常提取結(jié)果，與實(shí)際情況吻合度達(dá)88.9%。通過對區(qū)內(nèi)已知礦床成礦作用、區(qū)域構(gòu)造、蝕變信息和巖石分布特征的研究與分析，成功圈定2處成礦有利區(qū)，為該地區(qū)找礦勘查提供了依據(jù)。研究實(shí)例驗(yàn)證了基于ASTER數(shù)據(jù)的PCA蝕變信息提取和SiO2定量反演的硅化蝕變異常提取方法的可靠性。該方法可推廣至同等類型區(qū)域的遙感蝕變信息提取。

ASTER； 主成分分析(PCA)； 硅化定量反演； 遙感蝕變信息提??； 找礦有利區(qū)

0 引言

遙感作為在地質(zhì)領(lǐng)域應(yīng)用的新技術(shù)手段，與常規(guī)地質(zhì)、物探、化探相結(jié)合的找礦方式已成為綜合找礦技術(shù)的主流，并在地質(zhì)找礦中取得顯著成效[1-10]。如陳建明等[1]利用ASTER多光譜遙感數(shù)據(jù)對新疆天湖鐵礦進(jìn)行了異常信息提取； 張玉君等[2]利用TM數(shù)據(jù)在基巖裸露區(qū)及淺覆蓋區(qū)開展了蝕變異常信息提??； 甘甫平等[3]利用光譜角識別技術(shù)，直接提取了后溝金礦與金礦化有關(guān)的含水蝕變礦物； 王俊虎等[4]以華南某花崗巖型鈾礦田為例，利用ASTER熱紅外數(shù)據(jù)進(jìn)行了SiO2含量的定量反演，在反演結(jié)果中識別出了研究區(qū)內(nèi)明顯的硅化帶。國外對這方面的研究開始較早，Crosta等[5]利用TM圖像特征主成分分析方法(principle component analysis,PCA)，成功地圈定了巴西米納斯吉拉斯州半干旱地區(qū)鐵染和泥化現(xiàn)象； Rokos等[6]采用B5/B7、B3/B1及PCA等方法，利用TM和SPOT遙感數(shù)據(jù)，對愛琴海盆地中的低溫?zé)嵋盒徒鸬V區(qū)的蝕變帶進(jìn)行了識別。前人在遙感蝕變信息提取和找礦方面的應(yīng)用，證明了基于遙感數(shù)據(jù)提取蝕變異常信息，并利用這些信息進(jìn)行找礦的可行性。本文利用ASTER遙感數(shù)據(jù)，借鑒前人信息處理和提取方法，采用PCA和硅化定量反演等技術(shù)提取蝕變礦物，旨在豐富該區(qū)域的地質(zhì)調(diào)查和礦產(chǎn)勘查技術(shù)類型，為找礦預(yù)測提供支持。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于甘肅北山陸塊南緣的俞井子—柳園陸內(nèi)裂谷帶中，南側(cè)緊鄰北山陸塊與塔里木陸塊的板塊縫合線(一級構(gòu)造單元界線)(圖1)。

區(qū)內(nèi)地層時代有太古宙、元古宙、早晚新生代，晚古生代和中生代地層較少。前寒武系和寒武系地層巖性主要為變質(zhì)巖，有石英巖、炭質(zhì)硅質(zhì)板巖、大理巖等； 古生代地層以碳酸鹽巖為特征的海相沉積巖為主； 中新生代地層以碎屑巖為特征的陸相沉積為主?；緲?gòu)造特征是由一系列NEE-NWW走向、向北突起的弧形大斷裂分割的塊斷構(gòu)造，沿斷裂形成破碎帶和糜棱巖帶； 大斷裂之間間隔30～40 km，平行展布。區(qū)內(nèi)侵入巖發(fā)育，分布面積約占全區(qū)面積的1/2，火山活動峰期為石炭紀(jì)—早中二疊世； 火山巖和侵入巖沿區(qū)域構(gòu)造線走向呈近EW向帶狀分布： 侵入巖有輝長巖、閃長巖、二長花崗巖、鉀長花崗巖和似斑狀花崗巖等中酸性巖體； 噴出巖有玄武巖、粗安巖、安山巖、英安巖、粗面巖和流紋巖等中基性巖體。

①紅石山—黑鷹山深大斷裂； ②白山—公婆泉—路井深大斷裂； ③明水—石板井—小黃山深斷裂； ④紅柳河—牛圈子—洗腸井蛇綠巖帶； ⑤黑山—咸泉子深大斷裂； ⑥柳園—大奇山深大斷裂； ⑦安北—舊寺墩深大斷裂圖1 研究區(qū)大地構(gòu)造位置[11]Fig.1 Geotectonic location of the study area[11]

區(qū)內(nèi)已發(fā)現(xiàn)的礦床種類豐富，以金礦床為主。如： 晚泥盆世受構(gòu)造控制的石英脈型金礦床； 石炭紀(jì)—早二疊世斑巖型矽卡巖型銅、金、鐵礦床和淺成低溫?zé)嵋盒徒鸬V床； 中二疊世與韌性剪切帶有關(guān)的金礦床； 三疊紀(jì)與中酸性巖漿活動有關(guān)的金、鉬、鉛鋅礦床。蝕變類型主要有綠泥石化、絹云母化、褐鐵礦化、碳酸鹽化、硅化、矽卡巖化及高嶺土化等。

2 遙感蝕變信息提取

提取蝕變信息使用的數(shù)據(jù)為ASTER數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)在SWIR波段有比TM/ETM+數(shù)據(jù)更高的光譜分辨率(表1)，具有識別蝕變礦物種類的優(yōu)勢。

表1 ASTER數(shù)據(jù)波譜特征

本文使用的ASTER數(shù)據(jù)景號為ASTL1B0409270430220707070176，獲取時間為2004年9月27日； 為L1B級產(chǎn)品，已完成幾何糾正和輻射校正； 圖像影像清晰、適合用于信息提取。數(shù)據(jù)處理和信息提取的流程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、主成分分析、特征向量選取、濾波、閾值分割及蝕變信息提取等(圖2)。

圖2ASTER數(shù)據(jù)蝕變異常信息提取流程
Fig.2ExtractionflowofremotesensingalterationanomalyusingASTERdata

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1.1 重采樣

ASTER數(shù)據(jù)VNIR波段的空間分辨率為15 m，SWIR波段空間分辨率為30 m(表1)。將SWIR波段空間分辨率重采樣至15 m，然后把VNIR波段和SWIR波段打包到同一景圖像中，以便使PCA分析法可以同時用到ASTER數(shù)據(jù)的VNIR波段和SWIR波段。將TIR波段打包到同一景圖像中，以便進(jìn)行硅化定量反演。

2.1.2 輻射定標(biāo)

輻射定標(biāo)是將傳感器記錄的無量綱的DN值轉(zhuǎn)換成具有實(shí)際物理意義的大氣頂層輻射亮度或反射率。輻射定標(biāo)的原理是建立數(shù)字量化值與對應(yīng)視場中輻射亮度值之間的定量關(guān)系(式1)，以消除傳感器本身產(chǎn)生的誤差[1]，即

Radiance(i)=Gain(i)·DN(i)+Offset(i) ,

(1)

式中：Radiance為輻射亮度值；Gain為增益;Offset為對應(yīng)波段傳感器的偏差。ASTER輻射定標(biāo)參數(shù)見表2。

表2 ASTER輻射定標(biāo)參數(shù)

2.1.3 大氣校正

對VNIR波段和SWIR波段的大氣校正采用ENVI軟件中的大氣校正模塊FLAASH進(jìn)行處理。將完成輻射定標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行文件格式轉(zhuǎn)換(BSQ→BIL/BIP)。根據(jù)獲取圖像日期、高程、大氣模型和氣溶膠模型設(shè)置參數(shù)， 完成FLAASH大氣校正，得到地表真實(shí)反射率。

對TIR波段的大氣校正通過ENVI軟件中自帶的“Thermal Atm Correction”大氣校正工具完成。選擇發(fā)射率歸一法，最終輸出相對發(fā)射率和溫度[12]。

2.1.4 掩模處理

研究區(qū)內(nèi)的干擾信息主要有云蓋、鹽堿地、陰影和少量植被。云蓋和鹽堿地通過B1高端切割去除； 陰影通過B9/B1比值高端切割去除； 植被在近紅外波段高反射率，采用B3/B2比值高端切割去除。

ASTER數(shù)據(jù)的VNIR波段和SWIR波段成像時間的差異性導(dǎo)致覆蓋范圍不一致，蝕變信息提取時，邊框會出現(xiàn)假異?，F(xiàn)象。運(yùn)用ENVI波段運(yùn)算工具，使用(B1gt0)and(B2gt0)and(B3gt0)and(B4gt0)and(B5gt0)and(B6gt0)and (B7gt0)and(B8gt0)and(B9gt0)可建立去除邊框的掩模，其中，gt為“大于等于”運(yùn)算，and為“與”運(yùn)算。

2.2 蝕變信息提取

基于ASTER數(shù)據(jù)源，本文采用掩模+主成分分析+濾波+閾值分割技術(shù)模型提取鐵染異常、羥基異常和碳酸鹽化信息。參考USGS Spectral Library，并重采樣到可見光—短波紅外波段[13]，即得到研究區(qū)內(nèi)蝕變礦物的反射波譜曲線(圖3)。

(a) 鐵染礦物 (b) 含羥基基團(tuán)礦物(c) 碳酸鹽礦物

圖3蝕變礦物波譜曲線
Fig.3Spectralcurvesofalterationminerals

根據(jù)蝕變礦物波譜曲線(圖3)和ASTER數(shù)據(jù)波長特征(表1)可知： 鐵染礦物的光譜曲線在0.55 μm和0.85 μm波長處存在強(qiáng)吸收特征(圖3(a))，對應(yīng)ASTER數(shù)據(jù)波段B1和B3[14](表1)。故通過B1、B2、B3和B4波段主成分分析來提取鐵染蝕變。異常主成分PC4具有B1和B3特征向量系數(shù)與B2符號相反的特征(表3)，故PC4反映了鐵染蝕變信息。

表3 B1-B4特征向量矩陣

綠泥石等含鎂羥基礦物光譜曲線在2.3 μm處有強(qiáng)吸收峰(圖3(b))，對應(yīng)ASTER的B8(表1)； 白云母、高嶺石等含鋁羥基礦物在2.2 μm處有強(qiáng)吸收峰(圖3(b))，對應(yīng)ASTER的B6(表1)。利用ASTER數(shù)據(jù)可以分別提取含鎂羥基礦物和含鋁羥基礦物，且常見羥基礦物在B4(1.6～1.7 μm)存在強(qiáng)反射率[15]。

選取B1、B3、B4、B8做主成分分析，提取含鎂羥基礦物蝕變信息，異常主成分PC3具有B4和B8特征向量系數(shù)符號相反、系數(shù)值大的特征(表4)，故PC3反映了含鎂羥基礦物蝕變信息。

選取B1、B3、B4、B6做主成分分析，提取含鋁羥基礦物蝕變信息； 異常主成分PC3具有B4和B6特征向量系數(shù)符號相反、系數(shù)值大的特征(表5)，故PC3反映了含鋁羥基礦物蝕變信息。

表4 B1、B3、B4、B8特征向量矩陣

表5 B1、B3、B4、B6特征向量矩陣

碳酸鹽礦物光譜曲線在2.35 μm處存在強(qiáng)吸收峰(圖3(c))，與含鎂羥基礦物一樣對應(yīng)B8?？紤]到碳酸鹽礦物在B5(2.15 μm)處也有吸收峰，使用B1、B5、B6、B8主成分分析提取碳酸鹽蝕變，與鎂羥基相區(qū)別。異常主成分PC4具有的B5和B8特征向量系數(shù)與B6符號相反的特征(表6)，故PC4反映了碳酸鹽礦物蝕變信息。

表6 B1、B5、B6、B8特征向量矩陣

對所包含有用信息的主成分進(jìn)行低通濾波平滑處理，使用門限法閾值分割[16]，得到蝕變異常分布圖(圖4)。

圖4 柳園地區(qū)遙感蝕變異常信息Fig.4 Remote sensing alteration information in Liuyuan area

2.3 硅化信息提取

硅化是熱液礦床的蝕變類型之一。大部分蝕變?yōu)槌傻V前或成礦后蝕變，只有硅化為成礦時蝕變，高溫到低溫條件都可以產(chǎn)生[17]。銅、鉛、鋅和金等礦床都伴隨硅化現(xiàn)象。本文通過SiO2定量反演的方式提取研究區(qū)的硅化蝕變帶。

研究表明，硅酸鹽在8～14 μm范圍存在光譜發(fā)射率譜帶，存在明顯的診斷特征[18](圖5)。

圖5 硅酸鹽礦物發(fā)射率光譜曲線(引自ASU光譜庫)Fig.5 Spectral emissivity curve of silicate minerals

Ninomiya[19]曾利用ASTER熱紅外數(shù)據(jù)，采用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行了SiO2含量的定量反演; 陳江等[12]對ASU波譜庫的礦物波譜重采樣，進(jìn)行礦物的熱紅外波段比值處理，運(yùn)用最小二乘匹配法的對數(shù)函數(shù)進(jìn)行數(shù)值模擬，以保證波段比值與SiO2含量有最大相關(guān)系數(shù)，其函數(shù)為

QSiO2=28.76lg[(6.56B13·B14)/(B10·B12)]/%。

(2)

根據(jù)式(2)，基于ENVI軟件計算得到研究區(qū)的SiO2含量圖，并根據(jù)SiO2含量百分?jǐn)?shù)(酸度)對灰度圖像進(jìn)行彩色密度分割。根據(jù)周圍巖性，將SiO2含量在68%～73%的巖性帶作為硅化蝕變帶，得到研究區(qū)的硅化蝕變帶分布圖(圖6)。

圖6 研究區(qū)SiO2含量和硅化蝕變帶分布Fig.6 Distribution of SiO2 content and silicified alteration belts in study area

將反演結(jié)果與區(qū)域地質(zhì)圖對比發(fā)現(xiàn)： 石英砂巖、石英巖和第四系沖積礫石的SiO2含量高，集中位于研究區(qū)北部(呈紅色)； 鉀花崗巖、二長花崗巖、花崗閃長巖等酸性巖類次之，集中位于研究區(qū)中部(呈青色)； 輝長巖、輝綠巖等基性巖類的SiO2含量最低，集中位于研究區(qū)南部(呈藍(lán)色)。以上分析表明，SiO2含量反演結(jié)果與地質(zhì)圖有較強(qiáng)的一致性，利用反演結(jié)果能夠?qū)λ嵝浴詭r體進(jìn)行厘定。根據(jù)研究區(qū)內(nèi)巖性分布和SiO2含量，識別出4條硅化蝕變帶(圖6)，與區(qū)域斷裂帶(圖1)基本一致。

3 結(jié)果與分析

由蝕變異常信息分布圖(圖7)可以看出，研究區(qū)內(nèi)鐵染異常信息較弱且較分散，羥基異常和碳酸鹽異常信息較強(qiáng)，主要集中在研究區(qū)北部和中部。

圖7 柳園地區(qū)找礦預(yù)測圖Fig.7 Prediction map of mineral prospection in Liuyuan area

2016年7月下旬，對研究區(qū)提取的蝕變異常信息進(jìn)行了實(shí)地驗(yàn)證，60個驗(yàn)證點(diǎn)中有53個點(diǎn)位與實(shí)際情況一致，吻合度達(dá)88.9%，硅化帶與斷裂帶一致，說明遙感處理結(jié)果與勘探結(jié)果具有較好的相關(guān)性； 而蝕變信息和硅化帶對于斷裂帶的依附作用也說明了巖漿在斷裂帶中運(yùn)移的特點(diǎn)明顯。

實(shí)地驗(yàn)證時，已發(fā)現(xiàn)在鐵染蝕變強(qiáng)并有羥基蝕變、碳酸鹽蝕變和硅化異常的區(qū)域存在花牛山鉛鋅礦和花牛山金銀礦(圖7)。

分析已知礦床的蝕變類型，結(jié)合區(qū)域巖漿巖分布和構(gòu)造信息，選取鐵染、鎂羥基和碳酸鹽蝕變強(qiáng)烈，硅化斷裂發(fā)育的區(qū)域作為成礦有利區(qū)域，圈定的A、B兩處找礦有利區(qū)蝕變信息顯示良好，異常信息密集，呈面狀分布； 異常規(guī)模大、連續(xù)性好、強(qiáng)度高、硅化帶發(fā)育，是尋找金礦的有利區(qū)域。

4 結(jié)論

(1)利用ASTER遙感數(shù)據(jù)對甘肅北山柳園地區(qū)進(jìn)行礦化蝕變異常信息提取處理，取得了較好的效果，表明了基于遙感數(shù)據(jù)識別蝕變信息的可行性。所提取的硅化斷裂破碎帶與研究區(qū)實(shí)際情況的吻合性表明，基于ASTER熱紅外波段數(shù)據(jù)的SiO2含量反演可以較有效地提取硅化帶，并能很好地區(qū)分酸性和基性巖類。

(2)應(yīng)該指出的是，基于ASTER數(shù)據(jù)提取的蝕變異常信息中仍包含一定數(shù)量的偽信息，在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)予排除。

(3)研究區(qū)內(nèi)已知礦區(qū)蝕變異常明顯，硅化帶發(fā)育，異?？傮w與斷裂分布大致相同，說明巖漿作為礦床的物源基礎(chǔ)，以斷裂為通道，在運(yùn)移過程中與圍巖發(fā)生蝕變，并完成元素和礦物的富集。可以推斷，斷裂是該區(qū)成礦、控礦的主要構(gòu)造因素。

(4)研究區(qū)內(nèi)已知礦床為巖漿熱液型礦床，礦區(qū)周圍鐵染、鎂羥基和碳酸鹽蝕變強(qiáng)烈，硅化異常發(fā)育； 根據(jù)已知礦區(qū)成礦特點(diǎn)和蝕變類型，圈定出2個成礦有利區(qū)。

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ExtractionofalterationinformationandoreprospectingbasedonASTERdatainLiuyuanareaofGansuProvince

HU Hui， ZHOU Ping

(SchoolofEarthSciencesandResources,ChinaUniversityofGeosciences(Beijing),Beijing100083,China)

Hydrothermal deposits are often accompanied by a certain type of mineralized alteration, which can indicate potential favorable metallogenic areas. The Heishan-Xianquanzi deep fault at Liuyuan area in Gansu Province can be regarded as one of the best demonstration areas for alteration information extraction based on remote sensing data because of its numerous types of hydrothermal deposits, abundant alteration, and well exposed bedrocks. In this paper, with the ASTER images, principal component analysis(PCA) was used to extract the anomalous information of iron-stain, hydroxyl alteration and carbonate, and the quantitative inversion of SiO2content of surface rock was used to extract silicified alteration. Comparing with the existing geological data, the field verification shows that the extracted information is in good agreement with the actual situation，and the relevant factor reaches 88.9%. Based on the known mineralization in the mining area, regional structure, remote sensing alteration information and rock distribution, two favorable prospecting areas were successfully delineated, which provides great support for exploration in this area. This study proves the reliability of the alteration anomaly extraction by the method of PCA and the quantitative inversion of SiO2content based on ASTER data, which can be extended to the alteration information extraction of similar areas.

ASTER； principal component analysis(PCA)； quantitative inversion of silicification； extraction of remote sensing alteration information； favorable prospecting area

10.19388/j.zgdzdc.2017.05.13

胡輝,周萍.基于ASTER的甘肅柳園地區(qū)蝕變信息提取與找礦預(yù)測[J].中國地質(zhì)調(diào)查,2017,4(5): 86-92.

TP79

A

2095-8706(2017)05-0086-07

2016-10-17；

2016-12-30。

中國地質(zhì)調(diào)查局“調(diào)查區(qū)及外圍高光譜與ASTER數(shù)據(jù)信息提取對比研究(編號： DD2016006820)”項(xiàng)目資助。

胡輝(1990—),男,碩士研究生,主要從事遙感地質(zhì)學(xué)研究。Email： 1026762696@qq.com。

周萍(1964—),女,副教授,主要從事高光譜遙感教學(xué)及科研工作。Email： zhoupx@cugb.edu.cn。

(責(zé)任編輯刁淑娟，劉丹)