李得成，蔡顯俊，梁利鵬，劉 磊,3，周 軍,3

（1.西安地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)院，陜西西安710100；2.長安大學(xué)地球科學(xué)與資源學(xué)院，陜西西安710054；3.蘭州金石開礦產(chǎn)咨詢服務(wù)有限責(zé)任公司，甘肅蘭州730030）

甘肅北山音凹峽地區(qū)鎂鐵—超鎂鐵巖體遙感識別

李得成*1，蔡顯俊2，梁利鵬2，劉 磊2,3，周 軍2,3

（1.西安地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)院，陜西西安710100；2.長安大學(xué)地球科學(xué)與資源學(xué)院，陜西西安710054；3.蘭州金石開礦產(chǎn)咨詢服務(wù)有限責(zé)任公司，甘肅蘭州730030）

快速、準(zhǔn)確圈定鎂鐵—超鎂鐵巖體在小巖體型鎳銅礦產(chǎn)勘查中尤為關(guān)鍵。以甘肅北山音凹峽地區(qū)為研究區(qū)，綜合應(yīng)用主成分分析處理ASTER可見光—短波紅外數(shù)據(jù)，并利用鎂鐵巖指數(shù)、主成分分析、最小噪聲分離法處理熱紅外數(shù)據(jù)，多種方法處理的圖像互相佐證。通過對多種圖像處理方法獲取結(jié)果進(jìn)行綜合分析并與地質(zhì)圖對比，圈定了7處疑似鎂鐵—超鎂鐵巖體集中區(qū)。經(jīng)野外驗證，其中6處為鎂鐵—超鎂鐵質(zhì)巖體，另一處為中基性火山巖，證明了結(jié)果的有效性。該工作方法可以被應(yīng)用于西部地區(qū)鎂鐵—超鎂鐵巖體識別。

音凹峽；ASTER；鎂鐵—超鎂鐵巖體；鎂鐵巖指數(shù)；主成分分析；最小噪聲分離

在近期的礦床勘查研究中，“小巖體成大礦”越來越受到人們的關(guān)注[1-2]。對于鎂鐵質(zhì)—超鎂鐵質(zhì)小巖體中的鎳銅（鉑族）礦床，圈定鎂鐵—超鎂鐵巖體為尋找鎳銅礦床之前提，但由于此類巖體特別是含礦鎂鐵—超鎂鐵質(zhì)小巖體的出露面積多小于1km2，很容易被1∶25萬、1∶5萬地質(zhì)圖所遺漏[1-2]。以甘肅北山輝銅山地區(qū)為例，僅在約600km2范圍內(nèi)即遺漏了11處鎂鐵—超鎂鐵質(zhì)小巖體[3-4]。因此，快速、準(zhǔn)確圈定鎂鐵—超鎂鐵巖體在小巖體型鎳銅礦化找礦中尤為關(guān)鍵。

遙感技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于地質(zhì)構(gòu)造研究、礦產(chǎn)資源勘查、巖性識別等領(lǐng)域[3-9]。鎂鐵—超鎂鐵巖體由于暗色礦物含量較高而在可見光—短波紅外范圍具有較低的反射率[10]；同時，其低SiO2含量使其在熱紅外10.25～10.95μm區(qū)間具有吸收谷且隨鎂鐵質(zhì)含量提高而深度逐漸加深[11]，為利用遙感識別鎂鐵—超鎂鐵巖體提供了理論基礎(chǔ)。

筆者課題組在對甘肅北山音凹峽地區(qū)應(yīng)用ETM+數(shù)據(jù)識別鎂鐵—超鎂鐵巖體過程中，通過綜合多種圖像處理方法，取得了較好的效果[9]，但由于ETM+數(shù)據(jù)光譜分辨率的限制，可見光—短波紅外僅6個波段，熱紅外僅1個波段，無法最優(yōu)利用鎂鐵—超鎂鐵巖體在可見光—短波紅外—熱紅外區(qū)間的光譜特征，因此本研究利用ASTER數(shù)據(jù)對音凹峽地區(qū)開展進(jìn)一步研究，探索綜合利用ASTER數(shù)據(jù)可見光—短波紅外、熱紅外波段增強(qiáng)、識別鎂鐵—超鎂鐵巖體的可行性方法。

1 研究區(qū)地質(zhì)概況

甘肅北山地區(qū)是我國西北固體金屬礦產(chǎn)主要資源地之一，已發(fā)現(xiàn)銅—多金屬、銅鎳、富鉛鋅、鈾、優(yōu)質(zhì)錳等礦產(chǎn)地90余處，其中大中型以上礦床20余處[12]，其中與鎂鐵—超鎂鐵巖有關(guān)的巖漿礦床主要有紅石山鉻礦、黑山銅鎳礦等[12-13]，因此該區(qū)為鎂鐵—超鎂鐵巖有關(guān)的巖漿礦床的重點勘查區(qū)。

音凹峽地區(qū)為北山地區(qū)主要鎂鐵—超鎂鐵巖體產(chǎn)地之一，位于北山地區(qū)東部。區(qū)內(nèi)出露地層較少，主要為二疊系方山口組英安巖、英安質(zhì)角礫凝灰?guī)r夾安山巖、玄武安山巖、英安質(zhì)集塊角礫熔巖（圖1）。該區(qū)侵入巖發(fā)育，包括二長花崗巖、鉀長花崗巖、石英二長巖、花崗閃長巖、橄欖巖、蛇紋巖以及大量輝綠巖脈。

2 鎂鐵—超鎂鐵巖識別的波譜基礎(chǔ)

2.1 可見光—短波紅外光譜特征分析

根據(jù)約翰霍普金斯大學(xué)（Johns Hopkins University，JHU）光譜庫，中酸性巖體如花崗巖、石英二長巖、花崗閃長巖等在可見光—短波紅外區(qū)間均不具有明顯的吸收帶，反射率比較高；而鎂鐵—超鎂鐵巖石如玄武安山巖、輝綠巖、橄欖巖由于含大量輝石或橄欖石而在可見光—短波紅外區(qū)間具有較強(qiáng)吸收特征[7,10]。

圖1 音凹峽地區(qū)地質(zhì)圖[14-15]

2.2 熱紅外光譜特征分析

根據(jù)JHU光譜庫，火成巖隨著SiO2含量的降低，吸收谷向長波方向移動[7,10-11]。花崗巖、石英二長巖、花崗閃長巖在8.5～9.3μm具有最小發(fā)射率，玄武安山巖、輝綠巖、橄欖巖在10.3～11μm具有吸收谷且深度逐漸加深，在吸收谷兩側(cè)各種巖性的發(fā)射率均較高[7,10-11]。

3 數(shù)據(jù)與方法

3.1 數(shù)據(jù)

研究所采用的ASTER數(shù)據(jù)獲取于2003年7月7日。將4～9波段重采樣至15m后，對圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括幾何精校正、坐標(biāo)配準(zhǔn)、大氣校正[4,7]。

3.2 圖像處理方法

通過大量處理實驗，本研究采用主成分分析法、最小噪聲分離法、鎂鐵巖指數(shù)法增強(qiáng)巖性信息。

3.2.1 主成分分析

主成分分析通過一定的數(shù)學(xué)重組形成在多光譜上內(nèi)在聯(lián)系較為合理或地質(zhì)意義更加明確的新變量或主成分，從而經(jīng)過圖像處理來突出特定地質(zhì)內(nèi)容[16-18]。本研究對可見光—短波紅外9個波段數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。

3.2.2 最小噪聲分離（Minimum Noise Fraction，MNF）法

最小噪聲分離法是在主成分分析基礎(chǔ)上發(fā)展的一種以信噪比為衡量條件的線性變換算法，該方法可以有效降低數(shù)據(jù)維數(shù)并分離噪聲[7,18-19]。本研究應(yīng)用MNF法處理ASTER熱紅外波段數(shù)據(jù)。

3.2.3 鎂鐵巖指數(shù)（mafic index，MI）

鎂鐵質(zhì)巖石由于SiO2含量較低而在10.3～11μm（對應(yīng)ASTER第13波段）具有吸收谷，且深度隨鎂鐵質(zhì)礦物含量增加而逐漸加深，從而可以利用公式（1）突出鎂鐵質(zhì)巖體，即為鎂鐵巖指數(shù)，為目前識別鎂鐵巖較常用的方法[11,18,20]。因此本研究采用鎂鐵巖指數(shù)增強(qiáng)鎂鐵—超鎂鐵巖信息。

4 結(jié)果分析

4.1 可見光—短波紅外數(shù)據(jù)處理結(jié)果

對可見光—短波紅外9個波段主成分分析后，通過試驗分析，選取第1、3、6主成分分別置于紅、綠、藍(lán)通道進(jìn)行假彩色合成（圖2），可以較好地區(qū)分各巖性單元，特別是對于超鎂鐵質(zhì)巖體、鎂鐵質(zhì)巖脈可有效識別。橄欖巖、蛇紋巖在圖像上呈黑灰色，輝綠巖脈呈現(xiàn)淺灰黑色線狀，花崗巖呈灰白色。根據(jù)MNF圖像可圈定出7個巖體集中區(qū)。

圖2 可見光—短波紅外波段主成分分析1（R）、3（G）、6（B）主成分假彩色合成圖像

4.2 熱紅外數(shù)據(jù)處理結(jié)果

4.2.1 鎂鐵巖指數(shù)

鎂鐵巖指數(shù)結(jié)果圖像中（圖3），已知的橄欖巖、蛇紋巖均具有較高的數(shù)值而呈淺色調(diào)，另有多個未知區(qū)也呈淺色調(diào)，這些區(qū)域大部分與圖2所圈定的巖體集中區(qū)吻合。但有些區(qū)域在圖3中影像特征與已知鎂鐵巖影像特征差異較明顯（圖3中2點處），與可見光—短波紅外圖像結(jié)果不同。同時，研究區(qū)中部（圖3中1點處）出現(xiàn)面積較大淺色調(diào)區(qū)域，此區(qū)域在可見光—短波紅外圖像上與已知鎂鐵巖體差異明顯。輝綠巖脈受混合像元影響而在圖像上較模糊。

4.2.2 MNF變換

對熱紅外波段進(jìn)行最小噪聲分離變換后可以有效識別鎂鐵—超鎂鐵巖。將MNF1、MNF2、MNF4分別置于紅、綠、藍(lán)通道進(jìn)行假彩色合成后，超鎂鐵巖體（橄欖巖、蛇紋巖）呈暗色（圖4），輝綠巖脈呈明顯線狀，花崗巖多顯示為淺色。

圖3 研究區(qū)鎂鐵巖指數(shù)圖像

圖4 熱紅外波段MNF1（R）、2（G）、4（B）假彩色合成圖像

4.3 綜合分析

單獨使用可見光—短波紅外或熱紅外中的一種識別鎂鐵—超鎂鐵巖體均存在一定的局限性，綜合使用可以有效剔除干擾信息，使得識別結(jié)果更為準(zhǔn)確。

可見光—短波紅外主成分分析圖像共識別疑似巖體集中區(qū)7處（含圖2中1點處）；熱紅外數(shù)據(jù)鎂鐵巖指數(shù)和MNF變換假彩色合成圖像可識別疑似巖體集中區(qū)6處（含圖3中1點處），但圖3中2點在熱紅外圖像上影像特征與已知超鎂鐵巖體均不同。通過將可見光—短波紅外和熱紅外圖像分析結(jié)果綜合，顯示2大類圖像中有5處巖體集中區(qū)結(jié)果吻合，另外2處（圖3中1點、2點處）結(jié)果差異明顯。

為了對ASTER可見光—短波紅外波段和熱紅外波段識別鎂鐵—超鎂鐵巖體的特點進(jìn)行實證，本研究對新識別的5處吻合和2處差異區(qū)域進(jìn)行野外驗證（圖3、圖4），結(jié)果表明5處吻合區(qū)域均為鎂鐵—超鎂鐵巖體。圖4中1點處局部含玄武安山巖，可能為熱紅外圖像中被突出的原因。而圖4中2點處為蝕變輝長巖，推測為強(qiáng)烈蝕變導(dǎo)致巖石化學(xué)成分變化而在熱紅外圖像差異明顯。

結(jié)果表明熱紅外波段數(shù)據(jù)對于SiO2含量變化較敏感，但由于數(shù)據(jù)空間分辨率較低（90m）且存在水平條帶噪聲，加之研究區(qū)內(nèi)很多小巖體出露直徑僅約100m，ASTER熱紅外數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確圈定其出露范圍，使得應(yīng)用效果受到一定程度的限制。將可見光—短波紅外與熱紅外數(shù)據(jù)配合，可以提高結(jié)果的可信性。

5 結(jié)論

（1）本研究以甘肅北山音凹峽地區(qū)為研究區(qū)，綜合應(yīng)用主成分分析處理ASTER可見光—短波紅外數(shù)據(jù)，并利用鎂鐵巖指數(shù)、最小噪聲分離法處理熱紅外數(shù)據(jù)，多種方法處理的圖像互相佐證，可有效識別鎂鐵—超鎂鐵巖體。

（2）通過對多種圖像處理方法獲取結(jié)果進(jìn)行綜合分析圈定了7處疑似鎂鐵—超鎂鐵巖體集中區(qū)，經(jīng)野外驗證，其中6處為鎂鐵—超鎂鐵質(zhì)巖體，另一處也為基性火山巖，證明了結(jié)果的有效性。在我國西部地區(qū)，很多鎂鐵—超鎂鐵巖小巖體由于規(guī)模較小被遺漏，限制了該類礦床的找礦工作。本研究中的工作方法可以被應(yīng)用于西部地區(qū)鎂鐵—超鎂鐵巖體識別。

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P627

A

1004-5716(2015)09-0149-04

2015-07-15

2015-08-03

李得成（1982-），男（苗族），貴州同仁人，工程師，現(xiàn)從事區(qū)域地質(zhì)、礦產(chǎn)調(diào)查、遙感地質(zhì)相關(guān)研究工作。