李晨偉，曾　敏，朱泊江，葉亞康

（成都理工大學(xué)，成都 610059）

重慶高燕錳礦植被覆蓋區(qū)遙感礦化信息提取

李晨偉1，曾敏2，朱泊江1，葉亞康1

（成都理工大學(xué)，成都 610059）

遙感找礦在大多植被覆蓋區(qū)效果并不明顯。在重慶高燕錳礦區(qū)采用了Landsat 8 多光譜遙感數(shù)據(jù)的植被覆蓋區(qū)礦化信息提取方法，該方法與傳統(tǒng)提取遙感礦化蝕變信息找礦的方法不同，通過(guò)提取植被覆蓋相對(duì)較小的含礦層頂?shù)装鍘r層的遙感異常，查明含礦層位置。該方法采用特定的膜技術(shù)剔除植被、水體、云雪等干擾，再利用比值法在高植被覆蓋區(qū)提取有價(jià)值的遙感蝕變信息，然后將多個(gè)波段比的遙感異常進(jìn)行假彩色合成，再將遙感異常與地質(zhì)事實(shí)結(jié)合，最終解譯出錳礦含礦層頂?shù)装暹b感異常特征，確定找礦線索。

遙感；Landsat8；高植被覆蓋區(qū)；高燕錳礦；重慶

遙感找礦異常（又稱(chēng)遙感蝕變信息）是指從遙感數(shù)據(jù)中提取的、可能與成礦圍巖蝕變礦物有關(guān)的一種量化信息[1]。國(guó)外利用遙感手段進(jìn)行找礦工作開(kāi)展的比較早，上世紀(jì)60年代，Rober W M、Rowan等人已經(jīng)能利用TM數(shù)據(jù)進(jìn)行羥基礦物和鐵礦化蝕變信息的提取工作[2、3]。國(guó)內(nèi)遙感蝕變異常提取工作起步較晚，主要方法有比值法（包括比值、比值組合等）、主成分分析法、光譜角技術(shù)等[4、5]。本研究介紹一種基于Landsat8多光譜數(shù)據(jù)的高植被覆蓋區(qū)的遙感礦化蝕變信息提取的方法。

圖1　工作區(qū)預(yù)處理后Landsat8真彩色圖像

1 數(shù)據(jù)介紹及預(yù)處理方法

1.1landsat8數(shù)據(jù)介紹

landsat8衛(wèi)星除了保持landsat7衛(wèi)星的基本特征外，還在波段的數(shù)量、波段的光譜范圍和影像的輻射分辨率上進(jìn)行了改進(jìn)。其搭載的OLI陸地成像儀包括9個(gè)波段，空間分辨率為30m，其中包括一個(gè)15m的全色波段，成像寬幅為185×185km。OLI包括了ETM+傳感器所有的波段，為了避免大氣吸收特征，OLI對(duì)波段進(jìn)行了重新調(diào)整，比較大的調(diào)整是OLI Band5（0.845~0.885 μm），排除了0.825 μm處水汽吸收特征；OLI全色波段Band8波段范圍較窄，這種方式可以在全色圖像上更好區(qū)分植被和無(wú)植被特征；此外，還有兩個(gè)新增的波段：藍(lán)色波段（band 1；0.433~0.453 μm） 主要應(yīng)用海岸帶觀測(cè)，短波紅外波段（band 9；1.360~1.390μm）包括水汽強(qiáng)吸收特征可用于云檢測(cè)；近紅外band5和短波紅外band9與MODIS對(duì)應(yīng)的波段接近（表1）[6]。

表1　Landsat8多光譜數(shù)據(jù)波段介紹

本次遙感異常的提取工作是從Landsat8數(shù)據(jù)中通過(guò)特定的方法提取的，它可能為與礦化或圍巖蝕變帶的吸收光譜分布區(qū)、帶有關(guān)的遙感信息，是近礦圍巖蝕變帶和表生淋濾帶引起的數(shù)據(jù)圖像異常區(qū)，是不同礦產(chǎn)重要的找礦標(biāo)志，在地質(zhì)找礦產(chǎn)中具有重要意義。

波段比值法也是一種經(jīng)常被用來(lái)提取波譜信息的有效手段[7]。本次異常提取解譯工作主要采用波段比值法提取遙感異常，對(duì)含礦巖系以及圍巖的圈定、礦體分布位置的預(yù)測(cè)提供依據(jù)，其技術(shù)流程如圖2所示。

1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)Landsat8數(shù)據(jù)的預(yù)處理可以借助ENVI5.0平臺(tái)，在ENVI5.0 SP3中可以非常容易打開(kāi)Landsat8數(shù)據(jù)，打開(kāi)之后就可以很方便的進(jìn)行其他處理，比如輻射定標(biāo)、大氣校正、融合等處理。

由于工作區(qū)內(nèi)覆蓋了較多的積云積雪，以及密集的植被，嚴(yán)重影響后期的巖性解譯工作（圖 1）。解譯區(qū)的高植被覆蓋率限制了遙感解譯的效果，因而在開(kāi)展與巖性解譯相關(guān)的圖像處理工作之前，需對(duì)工作區(qū)內(nèi)的植被、積雪及云層進(jìn)行掩模處理。本次研究采用植被指數(shù)NDVI=(NIR-R）/(NIR+R）（NIR為近紅外波段，對(duì)應(yīng)Landsat8數(shù)據(jù)的B5波段；R為紅色波段，對(duì)應(yīng)Landsat8數(shù)據(jù)的B4波段）進(jìn)行植被覆蓋率估算，將NDVI指數(shù)DN值>50的相元作為需要被掩模掉的地區(qū)（圖 3A）。此外，使用綠色波段的高值區(qū)（對(duì)應(yīng)Landsat8數(shù)據(jù)的B3波段）（DN值>70）圈定雪與云層覆蓋區(qū)，同樣進(jìn)行掩模（圖3B）。對(duì)于Landsat 8 數(shù)據(jù)分別進(jìn)行了上述操作，在兩次掩模后得以保留的區(qū)域可認(rèn)為是為巖石露頭區(qū)。

圖2　遙感異常信息提取流程框圖

2 巖性解譯方法

2.1巖性解譯原理

利用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行遙感異常信息提取的方法有很多，如比值值域分析、主成分值域分析技術(shù)、彩色空間變換、光譜角技術(shù)等，但最基本的主要為波段運(yùn)算法，是本次采用的運(yùn)算方法。工作中，應(yīng)結(jié)合研究區(qū)內(nèi)現(xiàn)有基礎(chǔ)地質(zhì)資料以及有限的野外實(shí)地驗(yàn)證分別提取相應(yīng)巖石類(lèi)型的遙感異常。異常提取工作重點(diǎn)在于高燕錳礦床附近的成礦有利地帶和重點(diǎn)工作區(qū)。由于不同地層巖性單元的礦物組合具有不同的、可鑒定的光譜特征，因而有利于更好的利用遙感影像的多波段特征?；诠庾V特征的巖性解譯方法的基本思路在于：①分析所涉及地層/巖性單元的可能的礦物組合，并進(jìn)而分析礦物組合對(duì)于的光譜特征；②根據(jù)特征性巖石光譜，選取合適的波段運(yùn)算方法，用于提取不同巖性的鑒定特征；③對(duì)提取出的波段運(yùn)算結(jié)果進(jìn)行假彩色合成，通過(guò)彩色合成原理對(duì)合成結(jié)果進(jìn)行解釋?zhuān)M(jìn)而開(kāi)展巖性填圖。

圖 3 植被（A）與雪（B）掩模

圖4　工作區(qū)地質(zhì)礦產(chǎn)圖

圖 5 巖性提取波段比（A：b4/b3；B：b3/b4+b6/b5；C：b6/b7；D：b2/b6）

2.2波段運(yùn)算提取方法

礦區(qū)直接含礦層位為陡山沱組上段（Z1ds2），陡山沱組上段（Z1ds2）為一套潮坪相—滯流海灣相的沉積，頂部為錳礦層，其下為黑色炭質(zhì)頁(yè)巖、泥質(zhì)頁(yè)巖，底部常見(jiàn)一層黑色泥質(zhì)石灰?guī)r。含礦層上部地層為震旦系上統(tǒng)燈影組（Z2d）地層，主要巖性為碳酸鹽巖和部分水云母頁(yè)巖和炭質(zhì)頁(yè)巖，底部含錳、鐵;風(fēng)化后呈暗紅色;為礦層直接頂板，也是間接找礦標(biāo)志（圖4）。因此工作區(qū)異常提取工作重點(diǎn)在于含礦層的不透明礦物、含礦層頂板的碳酸鹽巖、頂板風(fēng)化后的紅色巖系以及含礦層及其頂板含鐵礦物的提取。對(duì)于某些巖性復(fù)雜的重點(diǎn)區(qū)，遙感異常提取應(yīng)分區(qū)塊提取。

本區(qū)基于波段運(yùn)算法主要運(yùn)算了4種提取巖性的主要波段：

1）含礦層頂板燈影組（Z2d）地層底部鐵錳質(zhì)礦物風(fēng)化所形成的暗紅色巖系是主要找礦標(biāo)志層，在可見(jiàn)光紅色波段，即b4波段有較高反射值，故可運(yùn)用b4/b3波段高值區(qū)進(jìn)行提?。▓D5A）；

2）含礦層頂板燈影組（Z2d）地層底部巖石含鐵量高，根據(jù)含鐵礦物在Landsat8數(shù)據(jù)中b4波段和b5波段存在兩個(gè)放射值低谷，故可以運(yùn)用b3/b4+b6/b5波段運(yùn)算結(jié)果的高值區(qū)提取（圖 5B）；

3）含礦層頂板燈影組（Z2d）地層中含有較多的頁(yè)巖和粘土巖，蝕變所產(chǎn)生的蝕變礦物在b7波段的遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于b6波段，據(jù)該特性，運(yùn)用b6/b7波段的方法可以對(duì)上述礦物進(jìn)行提?。▓D5C）；

4）礦體中的金屬礦物以及含礦層頂板燈影組（Z2d）地層底部巖石含鐵錳高，其不透明礦物在不透明礦物指數(shù)，即b2/b6波段運(yùn)算結(jié)果下的高值區(qū)可以被提取出來(lái)（圖 5D）。

3 巖性提取結(jié)果的解釋

將計(jì)算出的四個(gè)波段運(yùn)算結(jié)果分別制成了兩個(gè)彩色合成影像（圖 6A、6B）。圖6A中紅色通道（R）為b4/b3;綠色通道（G）為b3/b4+b6/b5；藍(lán)色通道（B）為b2/b6。圖6B中紅色通道（R）為b3/b4+b6/b5；綠色通道（G）為b2/b6；藍(lán)色通道（B）為b6/b7。

圖6A中紅色界限所劃分出的紅色調(diào)和藍(lán)調(diào)的區(qū)域代表了R通道（b4/b3）和B通道（b2/b6）的值較高，反映了該區(qū)域主要為紅色巖系和含鐵錳的不透明礦物系，對(duì)照現(xiàn)有的地質(zhì)圖，該區(qū)域主要包括了震旦系上統(tǒng)燈影組（Z2d）地層以及部分陡山沱組上段（Z1ds2）。同時(shí)圖中紅色界限與區(qū)域內(nèi)兩條控制整體。巖性的北西-南東向的斷裂較為一致，反映了解譯方法中所選取的波段運(yùn)算結(jié)果的可靠性。解譯所反映出的內(nèi)容主要為含礦巖系的頂板地層，以此為光譜特征可以指導(dǎo)區(qū)域內(nèi)的找礦工作。

圖6B中紅色界限所劃分出的綠色和藍(lán)色調(diào)區(qū)域代表了B通道（b6/b7）和G通道（b2/b6）的值較高。因?yàn)閎2/b6高值對(duì)應(yīng)了區(qū)域內(nèi)的不透明礦物，即風(fēng)化后的鐵錳礦物；b6/b7高值對(duì)應(yīng)了蝕變礦物以及碳酸巖礦物，即粘土巖和白云巖、灰?guī)r。對(duì)照現(xiàn)有地質(zhì)圖以及野外資料，解譯出區(qū)域主要包括了震旦系上統(tǒng)燈影組（Z2d）地層中的碳酸鹽巖、頁(yè)巖以及底部的礦化，同時(shí)也顯示出了部分陡山沱組上段（Z1ds2）含礦層的分布，以此為光譜特征可以指導(dǎo)區(qū)域內(nèi)的找礦工作。

圖 6 Landsat8 影像波段運(yùn)算結(jié)果彩色合成影像

4 結(jié)論

最終的解譯結(jié)果比較明顯地顯示出了含礦巖系頂板燈影組（Z2d）地層的信息，因?yàn)槠渲脖患霸蒲└采w較少，巖性出露面積大，故解譯效果較好。但是，含礦巖系陡山沱組上段（Z1ds2）含礦層由于出露面積較小，且植被覆蓋較大，故解譯效果不明顯。綜上所述，該區(qū)后期遙感找礦工作的重點(diǎn)應(yīng)放在含礦層頂板地層中，以此為中心進(jìn)而進(jìn)行含礦巖系的解譯工作。

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Mineralization Information Extraction for Vegetation-Covered Area of the Gaoyan Mn Deposit in Chongqing with Remote Sensing

LI Chen-wei ZENG Min ZHU Bo-jiang YE Ya-kang

(Chengdu University of Technology, Chengdu 610059)

Remote sensing technology is one of the most important prospecting methods. However, its effect is not obvious in most vegetation coverage areas. This study applies a kind of mineralization information extraction method in vegetation coverage area based on Landsat 8 multi-spectral remote sensing data to the vegetation coverage area of the Gaoyan Mn deposit in Chongqing. This method uses specific mask technique for eliminating interferences of vegetation, water, snow, cloud in order to utilizing band ratio method in high vegetation coverage area to extract valuable remote sensing mineralization and alteration information. Then, false color composite is made by use of variety of bands. Finally, in combination with geological data, remote sensing anomaly characteristics of the manganese ore beds and their roof and floor are determined.

remote sensing; mineralization and alteration information; Landsat 8; high vegetation coverage area; Gaoyan Mn deposit; Chongqing

P23

A

1006-0995（2016）02-0328-04

10.3969/j.issn.1006-0995.2016.02.035

2015-09-02

成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院資源勘查工程“國(guó)家級(jí)卓越工程師計(jì)劃”項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)14Z003-14, 13Z002-07）資助

李晨偉（1993—），男，四川彭山人，本科在讀，資源勘查工程專(zhuān)業(yè)