李霖龍，李士輝，宋 立，豆海波，劉 杰，唐甘宇，賴 勇**

（1 北京大學(xué)造山帶與地殼演化教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院，北京 100871；2 內(nèi)蒙古玉龍礦業(yè)股份有限公司，內(nèi)蒙古錫林郭勒盟 026200）

多光譜-高光譜遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)研究地形地貌復(fù)雜的區(qū)域已經(jīng)成為了一種新的趨勢(shì)（徐冠華等,1996）。近十年以來衛(wèi)星數(shù)據(jù)逐步公開，基于新型成礦理念與遙感技術(shù)的礦藏探測(cè)方法已經(jīng)成為勘查蝕變異常的常規(guī)手段，此方法具有方便高效且成本低的特點(diǎn)（王潤生等,2010）。目前常用于遙感解譯的多光譜數(shù)據(jù)來源有ETM+（en‐hanced thematic mapper）、TM（thematic mapper）和ASTER（advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer）等。

1999 年12 月TERRA 衛(wèi)星從范登堡空軍基地發(fā)射升空，與太陽同步，從北向南每天上午飛經(jīng)赤道上空。衛(wèi)星高度705 km，一周期16 天，16 天內(nèi)可以繞地球233 圈，傳感器搭配有先進(jìn)星載熱輻射與反射輻射計(jì)（ASTER），可獲取從可見光到熱紅外譜段范圍的地表影像數(shù)據(jù)，并且各波段有較高的幾何分辨率和輻射分辨率，特別是Band3（第三波段），2個(gè)鏡頭觀測(cè)方向不同，可以實(shí)現(xiàn)在單軌上獲取近紅外立體影像數(shù)據(jù)（Fujisada, 1995）。ASTER 傳感器有3 個(gè)譜段，分別是可見光近紅外譜段（VNIR）、短波紅外譜段（SWIR）以及熱紅外譜段（TIR），這些譜段分別有4、6、5 個(gè)波段，常被用來監(jiān)控地質(zhì)特征、巖石、土壤和火山的分布狀況，其詳細(xì)數(shù)據(jù)見表1。

表1 ASTER各波段基本參數(shù)Table 1 ASTER spectral passband

相較于其他常規(guī)數(shù)據(jù)，ASTER 的遙感數(shù)據(jù)在短波紅外譜段以譜帶寬、波段多為特點(diǎn)有著優(yōu)秀的表現(xiàn)。針對(duì)黏土礦物以及一些含羥基礦物，如綠泥石這類在短波紅外譜段具有特別吸收光譜的礦物，AS‐TER 的識(shí)別能力很強(qiáng)。因此，近年來ASTER 遙感數(shù)據(jù)常被用來識(shí)別地表的蝕變礦物，在蝕變礦物填圖上有著廣泛的應(yīng)用（Crosta et al., 2003; Rowan et al.,2003a; Ducart et al., 2006; Di Tommaso et al., 2007;王俊虎等,2010;Mia et al.,2012;Pour et al.,2012;姚佛軍等, 2012; 張玉君等, 2012; 胡輝等, 2017）。本文研究對(duì)象為位于內(nèi)蒙古西烏珠穆沁旗的花敖包特銀鉛鋅多金屬礦床，此前的研究工作已經(jīng)獲得了年代學(xué)、巖石巖相學(xué)、巖石地球化學(xué)、流體包裹體以及同位素等方面的結(jié)果，查明了成礦流體的特征和成礦物質(zhì)的來源，限定了成巖成礦時(shí)代（陳偉等,2008; 李振祥等, 2008; 郭令芬, 2011; 陳永清等,2014; 趙勝金等, 2015）。截止目前，對(duì)于礦區(qū)的蝕變特征研究仍然不足，這制約了蝕變與礦化的關(guān)系研究以及對(duì)礦區(qū)外圍找礦潛力的認(rèn)識(shí)。本次研究旨在利用ASTER 在蝕變礦物填圖上的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)對(duì)研究區(qū)的蝕變帶進(jìn)行劃分，主要涉及黏土化、綠泥石化以及碳酸鹽化帶等，并對(duì)結(jié)果的適用性進(jìn)行初步評(píng)估，以期為礦區(qū)進(jìn)一步勘探找礦提供有益線索。此外，本研究還嘗試?yán)肁STER 熱紅外波段數(shù)據(jù)識(shí)別地表地質(zhì)體二氧化硅含量的變化規(guī)律和碳酸鹽化程度，并用以對(duì)比和評(píng)估目前二氧化硅含量估算方法的可靠性，以及圈定礦區(qū)周圍潛在有利成礦區(qū)。

1 區(qū)域地質(zhì)概況及礦床地質(zhì)特征

1.1 區(qū)域地質(zhì)概況

花敖包特銀鉛鋅多金屬礦床地處內(nèi)蒙古自治區(qū)西烏珠穆沁旗東北約150 km，距霍林郭勒市約75 km，處于西伯利亞板塊、華北板塊和松遼地塊結(jié)合部位的北東-北北東向華力西褶皺帶內(nèi)（圖1a、b）。區(qū)域內(nèi)出露二疊系壽山溝組粉砂巖及含礫砂巖、大石寨組凝灰?guī)r及碎屑巖，侏羅系滿克頭鄂博組流紋質(zhì)凝灰?guī)r及火山角礫巖、瑪尼吐組凝灰?guī)r及安山巖和白堊系白音高老組流紋巖及火山角礫巖。

研究區(qū)域巖漿活動(dòng)主要以古生代和中生代侵入巖為主。古生代晚期主要有輝長巖和閃長玢巖發(fā)育，燕山期主要有花崗閃長巖、花崗斑巖和二長花崗巖發(fā)育。輝長巖多分布于礦區(qū)附近，礦區(qū)以外數(shù)公里則可見二長花崗巖和花崗斑巖的分布，而閃長玢巖主要沿梅勞特?cái)嗔眩▓D1 斷層F4、F5）分布于研究區(qū)以東。

圖1 中國東北（a）與花敖包特礦區(qū)（b）地質(zhì)圖Fig.1 Geological sketch map of northeast China(a)and the Huaaobaote deposit(b)

上述梅勞特深斷裂即是本區(qū)發(fā)育的主要斷裂（郭令芬,2011），它是走向?yàn)楸睎|向的壓性斷裂。中生代時(shí)期的多期火山及次火山活動(dòng)導(dǎo)致該深斷裂活化，形成一系列北西向、北東向及近南北向斷裂，該中生代斷裂成為本區(qū)的主要控礦構(gòu)造，實(shí)地勘查發(fā)現(xiàn)花敖包特主礦區(qū)內(nèi)3 個(gè)礦脈群多在該系列斷裂賦存。

1.2 花敖包特銀鉛鋅多金屬礦床地質(zhì)特征

花敖包特礦床位于西烏珠穆沁旗寶日格斯臺(tái)蘇木境內(nèi)，在大興安嶺成礦帶（Shu et al.,2013）中南段的錫林浩特-霍林郭勒成礦亞帶上，該帶發(fā)育大規(guī)模蛇紋巖以及豐富的煤炭資源，并伴生大量鉛鋅銀多金屬，礦區(qū)有公路與附近城鎮(zhèn)聯(lián)通，交通便利，地理坐標(biāo)為118°45'～119°15'E，45°10'～45°20'N（圖1；李振祥等,2008）。礦區(qū)出露的主要巖性包括壽山溝組長石砂巖、粉砂巖和含礫砂巖，滿克頭鄂博組凝灰質(zhì)砂巖和流紋質(zhì)凝灰?guī)r以及瑪尼吐組安山巖和流紋質(zhì)凝灰?guī)r，其中，壽山溝組砂巖是礦體賦存的主要地層。侵入巖主要為早白堊世淺肉紅色花崗斑巖，以及石炭紀(jì)灰綠色蛇紋石化斜輝橄欖巖。礦區(qū)發(fā)育的主要斷裂為梅勞特深斷裂的一部分，附近伴生有后期南北向斷裂，礦床主要受這些斷裂帶控制，是礦化作用的主要賦存區(qū)。

花敖包特礦床的主要礦石礦物為銀鉛鋅多金屬硫化物，如閃鋅礦、黃鐵礦、方鉛礦、黃銅礦、磁黃鐵礦以及毒砂，脈石礦物為石英、高嶺石、方解石和螢石。在地表還可見硅化帶和黃鉀鐵礬的出露。由于地表有較高的植被覆蓋率，礦化蝕變不易辨認(rèn)。礦區(qū)的閃鋅礦自形程度較好，顏色偏黑；黃鐵礦部分呈浸染狀產(chǎn)出于流紋巖中，部分以自形晶式產(chǎn)出于黃銅礦中；方鉛礦粒度較細(xì)，自形程度一般，與閃鋅礦伴生出現(xiàn)；黃銅礦體呈塊狀產(chǎn)出，可能暗示中高溫的成礦環(huán)境；毒砂主要呈放射狀產(chǎn)出。這些礦石大多呈脈狀在巖層的薄弱帶產(chǎn)出。

2 研究方法

本文主要利用ASTER 數(shù)據(jù)分析相關(guān)蝕變-礦化帶的分布。在前人的研究中，ASTER 遙感數(shù)據(jù)常被用作定量分析，并取得了一定效果。在巖性解譯方面，波段比值法（RBD, relative absorptionband depth）是常用的處理方式，它可以準(zhǔn)確識(shí)別灰?guī)r、花崗巖和蛇綠巖套（Pour et al., 2012; 王成等,2017）。在蝕變解譯方面，PCA（principal component analysis）主成分分析法是常用的處理方式（Crosta et al.,2003），它通過消除噪音的干擾突出主要和重點(diǎn)信息，這往往能夠提高遙感圖像的識(shí)別度。如Mia等(2012)用ETM+識(shí)別Kuju 火山附近的熱液蝕變礦物，而Gabr 等(2010)利用ASTER 遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行金礦床附近的蝕變礦物填圖。這種方法目前被廣泛認(rèn)可，具有一定的可靠性。此外，由于ASTER 在短波紅外范圍的波段多，使得其常被用來做地質(zhì)體二氧化硅含量變化規(guī)律的反演，如Ninomiya(1995)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演；陳江等(2007)利用相關(guān)分析得到定量反演公式從而進(jìn)行反演。本文中涉及到的相關(guān)分析方法，將詳細(xì)在下文使用時(shí)介紹，包括方法的定義、公式和使用范圍等。

本文使用的ASTER 遙感數(shù)據(jù)均下載自NASA官網(wǎng)的EARTHDATA 開源數(shù)據(jù)庫。為避免夏季植被的干擾以及冬季冰雪的影響，使用該地區(qū)2002年3 月 和2015 年3 月ASTER LEVEL 1B 級(jí) 別 的 數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)已經(jīng)進(jìn)行了地形校正和幾何校正（Abrams et al., 2002），所以將其統(tǒng)一空間分辨率、重新定義頭文件以及輻射定標(biāo)后，只需要使用ENVI 中的FLAASH 和Thermal Atmospheric Correc‐tion 功能對(duì)其進(jìn)行大氣校正即可。針對(duì)ASTER 熱紅外波段的數(shù)據(jù)，大氣校正后需要額外的程序來計(jì)算發(fā)射率（陳江等, 2007）。ENVI 軟件包提供3 項(xiàng)技術(shù)，可以用來分離熱紅外傳感器測(cè)量的輻射數(shù)據(jù)中的發(fā)射率和溫度信息，即參考通道（Reference Channel），發(fā)射率標(biāo)準(zhǔn)化（Emissivity Normalization）和α 殘余（Alpha Residuals）。本文采用發(fā)射率標(biāo)準(zhǔn)化法計(jì)算發(fā)射率數(shù)值。

3 光譜分析

3.1 巖石光譜分析

如前所述，花敖包特礦區(qū)內(nèi)巖石類型主要包括長石砂巖、粉砂巖、含礫砂巖、凝灰?guī)r、安山巖以及流紋巖等，并且地表還發(fā)育良好的土壤層。因此在實(shí)際的研究中，要首先了解區(qū)內(nèi)各種巖石的光譜特征，并盡量排除土壤層的干擾。

從ENVI 程序光譜庫中讀取巖石光譜相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)所獲ASTER 對(duì)應(yīng)波段數(shù)值的平均值，將研究區(qū)內(nèi)相關(guān)巖石和土壤的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成ASTER 角度下的光譜數(shù)據(jù)（圖2），從中可提取各巖性的鑒定特征。由圖2 可知，波段4 對(duì)各巖性的反射率均較高，區(qū)分能力較弱；長石砂巖相較于其他巖性巖石在波段6 有異常高的反射；鐵質(zhì)砂巖在波段10 有強(qiáng)烈的反射，而流紋巖則相反；波段11 對(duì)于黑棕沙地，鐵質(zhì)砂巖和砂巖來說，均被強(qiáng)烈吸收，但對(duì)于其他巖性則不然。

針對(duì)植被覆蓋的問題，可以結(jié)合圖像粗糙程度判斷（孫藝等,2013）。即是說，如果圖像的粗糙程度較高，則可能是基巖裸露區(qū)；而如果圖像的光滑程度較高，則可能是植被覆蓋區(qū)。在具體研究中，定性地分析植被覆蓋區(qū)域是必要的，因?yàn)锳STER 在植被覆蓋區(qū)可能不具備相關(guān)解譯能力。

圖2 巖石ASTER光譜數(shù)據(jù)不同波段反射率圖示Fig.2 Line graph of ASTER data on rock spectrum

3.2 礦物光譜分析

前人研究表明，花敖包特礦床為中低溫?zé)嵋撼梢?，但熱液的成因類型目前有不同認(rèn)識(shí)（李振祥等,2008; 陳偉等, 2008; 陳永清等, 2014; 趙勝金等,2015）。結(jié)合野外觀察到的蝕變現(xiàn)象，本文將重點(diǎn)研究礦區(qū)的典型蝕變礦物，包括赤鐵礦、黃鐵礦、綠泥石、方解石以及高嶺石等（圖3a～c；陳永清等,2014）。在分析花敖包特礦區(qū)典型巖石的光譜特征的基礎(chǔ)上，本研究還嘗試在各種巖石和土壤植被的背景中將蝕變礦物鑒別出來（圖3a～c）。

考慮ASTER 可見光-近紅外以及短波紅外的特點(diǎn)，將蝕變礦物分成3 組：第一組為硫化物和氧化物；第二組是綠泥石族和碳酸鹽礦物；第三組是黏土礦物。各組蝕變礦物具體光譜特征表現(xiàn)為：

硫化物和氧化物（圖3a）：赤鐵礦和黃鐵礦的光譜特征相較于區(qū)內(nèi)巖石和土壤的光譜特征差異不明顯并且圖像模糊，盡管2 種礦物的反射率在1 至9 波段上都有上升的趨勢(shì)。

圖3 主要蝕變礦物VNIR與SWIR譜段反射率Fig.3 VNIR and SWIR reflectivity diagrams of major hydrothermal alteration mineral

綠泥石族和碳酸鹽礦物（圖3b）：綠泥石族礦物因?yàn)榫哂蠪e-OH 基團(tuán)，在波段8 有強(qiáng)烈的吸收，波段5 有強(qiáng)烈的反射。方解石也有類似特點(diǎn)，在波段8 有強(qiáng)烈的吸收。因此這組蝕變礦物和區(qū)內(nèi)巖石相比，光譜特征有明顯區(qū)別，圖像清晰度高。

黏土礦物（圖3c）：黏土礦物因?yàn)榫哂蠥l-OH 基團(tuán)，在波段6有強(qiáng)烈的吸收，在波段4有強(qiáng)烈的反射，和區(qū)內(nèi)其他巖石有很好的區(qū)分度，圖像清晰度也高。

二氧化硅是硅化帶的主要組成物質(zhì)，其在短波紅外波段上和其他礦物沒有明顯區(qū)別，但在熱紅外波段的11 波段上有著異常低的特征（楊長保等,2009;孫藝等,2013），詳情將在TIR 譜段分析小節(jié)中討論。

3.3 單波段RBD分析

常規(guī)單波段RBD 分析在探測(cè)含有Al-OH、Mg-OH 以及的礦物上有較好的應(yīng)用（Crowley et al., 1989; Brandmeiera, 2010; Emam et al., 2016），本文結(jié)合巖石光譜分析結(jié)果嘗試對(duì)黏土礦物（Al-OH）和綠泥石（Fe-OH），試圖在6 和8 波段上深度解譯。單波段分析是針對(duì)特征波段進(jìn)行比值運(yùn)算，如波段n有強(qiáng)烈的異常（異常高或異常低），則可以計(jì)算相應(yīng)的RBD 值，即（Bn-1+Bn+1）/Bn比值，將共同具有這樣異常的礦物凸顯出來并量化表征。針對(duì)黏土礦物（Al-OH），計(jì)算其RBD6 值（B5+B7）/B6；針對(duì)綠泥石（Fe-OH），計(jì)算其RBD8 值（B7+B9）/B8，分別得到2張灰度圖（圖4a、b）。由于赤鐵礦和黃鐵礦的光譜特征主要體現(xiàn)在前3個(gè)波段，所以采用B2/B1的方法定義Fe3+的吸收特征（圖4c）。

分析結(jié)果顯示，RBD8 值受噪音干擾的影響，圖像模糊程度較嚴(yán)重，明亮和灰暗區(qū)域區(qū)分不明顯（圖4a）；RBD6值有較好的顯示，尤其是在礦區(qū)南西方向1 km 的圓圈范圍（圖4b）。在圖4c中，不同地物光譜特征辨識(shí)度較好，礦區(qū)附近有明顯明亮的區(qū)域，分布在礦區(qū)以東2 km、南西方向800 m 和以西3 km 的地區(qū)。根據(jù)野外實(shí)地考察，圖4c 中異常值較高的區(qū)域主要是鐵礦化蝕變所致，但依據(jù)巖石光譜分析結(jié)果，也不排除是長石砂巖或特殊質(zhì)地土壤覆蓋區(qū)的干擾。

3.4 簡(jiǎn)單波段組合分析

簡(jiǎn)單波段組合分析是將不同波段的圖像依照彩色合成原理進(jìn)行單基色變換，從而在彩色屏幕上進(jìn)行疊置，構(gòu)成彩色合成圖像。如上所述，波段4、5、6、8 是蝕變礦物的敏感波段，在這些波段上，蝕變礦物有異常高或者異常低的特征，因此可以將這些波段進(jìn)行簡(jiǎn)單的波段組合分析，從而得到地表蝕變礦物的準(zhǔn)確信息。

前人研究成果表明，對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行波段4、6、8組合以及4/5、4/6、4/7 組合時(shí)（Rowan et al., 2003a;Rowan et al., 2003b; Di Tommaso et al., 2007; Brand‐meiera, 2010; Pazand et al., 2012），可以準(zhǔn)確識(shí)別地表典型的蝕變巖帽（黏土化+硅化）。在圖5a、b 中，分別表現(xiàn)為品紅色和白色，代表地表低溫條件下形成的黃鉀鐵礬+伊利石+高嶺石+白云母的礦物組合。在圖5中，可發(fā)現(xiàn)研究區(qū)內(nèi)有顯著異常（圖5a、b中矩形），北部和西北部的異常區(qū)域面積較小，西北部蝕變礦化區(qū)域近似長方形，北部蝕變礦化區(qū)域近似V形，東北和東南部的異常區(qū)域面積較大，由中心呈放射狀分布。

圖4 單波段RBD分析圖像Fig.4 Diagrams of RBD analysis

圖5 RGB4-6-8 圖像（a）與RGB4/5-4/6-4/7圖像（b）Fig.5 Diagrams of RGB4-6-8(a)and RGB4/5-4/6-4/7(b)

此外，由于ASTER 遙感圖像在可見光-近紅外波段的分辨率為15 m，短波紅外波段的分辨率為30 m，以及熱紅外波段的分辨率為90 m，加之?dāng)?shù)據(jù)易受氣候和植被情況因素的影響，礦區(qū)尺度的精確識(shí)別存在誤差。因此，為了進(jìn)一步提高圖像的辨識(shí)度，下文將采取額外的光譜處理方法，即PCA 主成分分析法。

3.5 PCA主成分分析

PCA主成分分析是一種應(yīng)用維度變換達(dá)到去除噪音，突出主題的變換手段，即根據(jù)一個(gè)地區(qū)特征波譜的密度分布進(jìn)行的特征解譯，通過坐標(biāo)軸的變換篩選出符合條件的協(xié)方差矩陣，分別提取不同類型的蝕變信息（Singh et al.,1985;孫藝等,2013）。綜合前人研究成果，本次研究選擇4 個(gè)波段進(jìn)行計(jì)算分析。由于波段1 最接近可見光波段，因此，用它來剔除景觀干擾，再依據(jù)相關(guān)蝕變礦物SWIR 波段的光譜特征，選擇3 個(gè)波段進(jìn)行PCA 主成分分析。經(jīng)過PCA 協(xié)變，可以得到維度經(jīng)過變換的波段，記為Band A、Band B、Band C和Band D。

由于黏土礦物具有Al-OH 基團(tuán)，所以在波段6的反射率異常低而波段4和7的反射率相對(duì)較高（圖3c）。加之波段1 最接近可見光波段并且分辨率高，因此，波段1、4、6、7 最合適做PCA 協(xié)變。特征向量矩陣如表2所示，可知Band C符合條件，依據(jù)Band C可得到反映黏土化蝕變帶的灰度圖。

由于綠泥石礦物具有Fe-OH 基團(tuán)，所以在波段4、5 的反射率異常高（特別是波段4），而波段8 的反射率相對(duì)較低（圖3b），因此，采用波段1、4、5、8 做PCA 協(xié)變。特征向量矩陣如表3 所示，可知Band D符合條件，依據(jù)Band D 可得到反映綠泥石蝕變帶的灰度圖。

關(guān)于方解石，由于其在波段8 的反射率異常低而在波段3和4的反射率差異不明顯（圖3b），因此采用波段1、3、4、8 做PCA 協(xié)變。特征向量矩陣如表4所示，可知Band C 符合條件，依據(jù)Band C 可得到反映方解石蝕變帶的灰度圖。

表2 波段1、4、6和7主成分變換特征向量矩陣Table 2 Eigenvector matrix for ASTER band 1,4,6 and 7

表4 波段1、3、4和8主成分變換特征向量矩陣Table 4 Eigenvector matrix for ASTER band 1,3,4 and 8

表3 波段1、4、5和8主成分變換特征向量矩陣Table 3 Eigenvector matrix for ASTER band 1,4,5 and 8

將上述3 張灰度圖進(jìn)行彩色合成變換，黏土化、綠泥石化和碳酸鹽化分別標(biāo)定為紅、綠、藍(lán)3 色，可以組成與主要蝕變帶相關(guān)的假彩色圖（圖6）。圖中綠泥石化能夠明顯辨識(shí)（圖6 中綠色區(qū)域），而黏土化和碳酸鹽化兩者往往混合出現(xiàn)（圖6 中紫色區(qū)域），使得紅藍(lán)混合而成的紫色大范圍出露。從礦區(qū)尺度分析，北部主要分布有綠泥石化蝕變，南部主要分布有碳酸鹽化和黏土化蝕變（圖6 中矩形區(qū)域即礦床位置）。

圖6 花敖包特礦區(qū)PCA主成分分析Fig.6 PCA diagram of the Huaaobaote Pb-Zn-Ag polymetallic deposit

3.6 TIR譜段分析

如上所述，由于ASTER 的熱紅外波段在硅化和碳酸鹽化蝕變分布區(qū)有一定的識(shí)別能力，因此，本次研究試圖利用陳江等(2007)提出的發(fā)射率光譜與化學(xué)成分的數(shù)值關(guān)系進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式如下：

此外，本次研究還試圖考慮Ninomiya 等(2005)提出的方法，即用QI值和CI值反映二氧化硅和碳酸鹽礦物在TIR 譜段的吸收強(qiáng)度。相應(yīng)的QI 值和CI值計(jì)算公式如下：

其中，QI值越高代表地質(zhì)體二氧化硅含量越高，CI值越高代表碳酸鹽化的強(qiáng)度越強(qiáng)。

根據(jù)上述公式分別計(jì)算研究區(qū)地質(zhì)體二氧化硅含量變化規(guī)律、QI值以及CI值，可以得到3幅灰度圖（圖7a、c、e）。圖7a是根據(jù)發(fā)射率光譜與化學(xué)成分的數(shù)值關(guān)系確定的灰度圖，圖7b 為圖7a使用彩色分割密度技術(shù)處理的結(jié)果，色溫越高代表二氧化硅含量越高。在圖7b 中，礦區(qū)南部、以西3 km 處以及東北方向2 km 處的二氧化硅含量高，而周邊地區(qū)二氧化硅含量較低，其中，礦區(qū)東南方向零星分布有二氧化硅含量高的地區(qū)。圖7c、圖7d是依據(jù)QI值得到的灰度圖和彩色密度分割圖，其中，二氧化硅含量高的地區(qū)和圖7a、圖7b吻合，但辨識(shí)度低于圖7a和圖7b，且圖內(nèi)QI 值梯度不明顯。這表明，陳江等(2007)提出的發(fā)射率光譜與化學(xué)成分的數(shù)值關(guān)系對(duì)二氧化硅含量變化規(guī)律的解譯效果更好。圖7e、圖7f 是依據(jù)CI值得到的灰度圖和彩色密度分割圖，反映礦區(qū)西南部和東部的碳酸鹽化程度高，并且在礦床以東2 km處以及東南方向1～2 km 地區(qū)有顯著的碳酸鹽化蝕變?？傮w來看，用熱紅外波段識(shí)別碳酸鹽化的結(jié)果和用PCA 方法識(shí)別的結(jié)果十分吻合，結(jié)果自洽性好。

在礦田尺度，本文還利用陳江等(2007)提出的發(fā)射率光譜與化學(xué)成分的數(shù)值關(guān)系進(jìn)行了更大尺度的分析。在圖8 中，矩形區(qū)域即為礦區(qū)，A 處為東西走向的斷陷盆地，B處為近北東-南西走向的斷陷盆地，D 處指代公路，其中左側(cè)的公路沿著北東-南西向斷陷盆地而建，而C 處則是本區(qū)的主要斷裂構(gòu)造，沿著斷裂構(gòu)造發(fā)育有硅化帶、蛇紋石化以及碳酸鹽化蝕變。圖8a 是疊加遙感蝕變信息的衛(wèi)星遙感圖，圖8b是未疊加蝕變信息的衛(wèi)星遙感圖，可以明顯發(fā)現(xiàn)二氧化硅含量的填圖結(jié)果能夠很好的和本次研究區(qū)域主要斷裂構(gòu)造、斷陷盆地以及公路建筑對(duì)應(yīng)起來，說明在礦田這類大尺度區(qū)域上，遙感圖像數(shù)據(jù)具有可靠的識(shí)別能力。

4 討 論

4.1 花敖包特礦區(qū)實(shí)地驗(yàn)證

花敖包特的主礦區(qū)，以銀多金屬礦體為主，Ⅰ號(hào)礦脈群呈北東向分布，Ⅱ號(hào)和Ⅲ號(hào)礦脈群呈北西向或近南北向分布，主要受斷裂構(gòu)造控制，區(qū)內(nèi)巖石蝕變主要有綠泥石化（圖9b）、碳酸鹽化以及少量的螢石化，部分碳酸鹽礦物還明顯切穿礦石礦物（圖9c）。此外，還可見大量褐鐵礦化蝕變（圖9d）。

實(shí)地勘查可知，上述綠泥石化和規(guī)模較大的面性碳酸鹽化蝕變主要由蛇紋巖蝕變而成，褐鐵礦化可能和富鐵礦物的風(fēng)化作用過程有關(guān)。在礦區(qū)南部，還發(fā)現(xiàn)地表有硅化帶（圖9a）以及赭黃色黃鉀鐵礬的出露。井下和鉆孔樣品中，可見黃鐵礦、磁鐵礦和毒砂被硅化膠結(jié)（圖9c），以及以伊利石和蒙脫石為代表的酸蝕帶礦物組合。

圖7 花敖包特礦區(qū)TIR譜段分析圖Fig.7 TIR diagrams of the Huaaobaote Pb-Zn-Ag polymetallic deposit

4.2 遙感信息分析與解釋

野外觀察現(xiàn)象和遙感解譯結(jié)果基本吻合。RGB彩色合成分析結(jié)果顯示礦床外圍4 處有顯著異常，北部和西北部分布面積較小，東北和東南部有相對(duì)較大面積異常的出露（圖5a、b）；PCA 分析結(jié)果顯示主礦區(qū)有顯著的綠泥石化蝕變（圖6 中綠色區(qū)域），礦區(qū)南部有顯著的碳酸鹽化和黏土化蝕變（圖6 中紫色區(qū)域），解譯辨識(shí)度高，效果較好；利用陳江等(2007)提出的發(fā)射率光譜與化學(xué)成分的數(shù)值關(guān)系分析，能清晰地觀察到主礦區(qū)南部的硅化帶（圖7b）；CI 值灰度圖則能顯示礦區(qū)南部、東部以及周邊的碳酸鹽化（圖7f）。將陳江等(2007)的數(shù)值分析方法進(jìn)行礦田尺度分析，遙感解譯結(jié)果會(huì)更好，區(qū)域主要斷裂構(gòu)造、斷陷盆地、水系干灘以及公路建筑都能夠被準(zhǔn)確識(shí)別（圖8a），說明ASTER 熱紅外波段在礦田尺度較礦床尺度具有更好的識(shí)別能力。

然而，解譯過程中也發(fā)現(xiàn)“同物異譜、異物同譜”的現(xiàn)象，如赤鐵礦和黃鐵礦光譜數(shù)據(jù)相似的特征，這會(huì)導(dǎo)致蝕變現(xiàn)象被誤讀，甚至部分蝕變無法提?。▓D2，圖3c）。另外，QI 值灰度圖對(duì)硅化蝕變的識(shí)別能力也不強(qiáng)，這可能是由于鑒定的波段11被圍巖巖性光譜數(shù)據(jù)干擾（圖2），所以沒有色溫梯度變化（圖7d）。綜合上述，遙感解譯結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在可見光-近紅外波段，ASTER 的適用性較低，但在短波紅外波段以及熱紅外波段，ASTER 識(shí)別蝕變礦物有一定優(yōu)勢(shì)。

圖8 礦田尺度花敖包特礦區(qū)TIR譜段分析圖Fig.8 TIR diagrams of the Huaaobaote Pb-Zn-Ag polymetallic deposit on orefield scale

此外，遙感解譯的結(jié)果還能明顯反映各蝕變現(xiàn)象之間的空間關(guān)系。對(duì)比圖6 和圖7b 可發(fā)現(xiàn)，AS‐TER 熱紅外識(shí)別的硅化帶和短波紅外識(shí)別的黏土化帶有較好的吻合度，這可能和古水熱系統(tǒng)頂部形成的硅化帶以及下部由酸蝕作用形成的黏土化帶有關(guān)，所以區(qū)域上該2 種蝕變常伴生出現(xiàn)。并且，圖6 中碳酸鹽化產(chǎn)物和黏土化產(chǎn)物也有伴生出現(xiàn)的現(xiàn)象，其中，黏土化產(chǎn)物和古水熱系統(tǒng)形成的酸蝕帶有關(guān)，而碳酸鹽化產(chǎn)物可能是在酸蝕帶下部，或者熱水更低溫時(shí)形成，這也與巖芯中常見的晚期碳酸鹽化蝕變吻合（圖9c）。此外，礦床區(qū)域代表綠泥石化的綠色區(qū)域和代表黏土、碳酸鹽化的紫色區(qū)域沒有顯著分帶特征，表示上述蝕變現(xiàn)象可能由同一原因形成，即蛇紋巖蝕變作用所致。

圖9 花敖包特礦區(qū)蝕變巖特征Fig.9 Outcrop features in the Huaaobaote deposit

圖10 花敖包特礦區(qū)成礦預(yù)測(cè)Fig.10 Metallogenic prediction of the Huaaobaote deposit

4.3 花敖包特礦區(qū)的成礦預(yù)測(cè)

結(jié)合巖性和構(gòu)造信息，選取黏土化、綠泥石化和碳酸鹽化蝕變強(qiáng)烈并且出露硅化帶的區(qū)域，可以將其作為下一步勘探目標(biāo)。主礦區(qū)東部和以西3 km 的區(qū)域符合上述特征（圖10 中矩形區(qū)域），該區(qū)域在綠泥石化帶以及碳酸鹽化和黏土化混合帶上，異常信息密集，呈面狀分布，說明該區(qū)域曾有強(qiáng)烈的熱液活動(dòng)，其中主礦區(qū)東部特征尤為顯著。并且該區(qū)域還在硅化帶和區(qū)域主要斷裂上，反映其和古水熱系統(tǒng)密切相關(guān)（圖1，圖7b，圖8b），相應(yīng)的導(dǎo)礦和儲(chǔ)礦構(gòu)造也可以為成礦提供必要條件。

綜合來看，該區(qū)域是尋找鉛鋅礦的有利區(qū)域，在未來的勘查找礦中應(yīng)當(dāng)引起重視。

5 結(jié) 論

（1）礦區(qū)蝕變帶主要有綠泥石化帶和碳酸鹽化、黏土化混合帶，北部以綠泥石化帶為主，南部以碳酸鹽化和黏土化混合帶為主；硅化帶主要在礦區(qū)南部和以西3 km處分布。

（2）短波紅外波段數(shù)據(jù)顯示，PCA 主成分分析能夠辨識(shí)綠泥石礦物以及碳酸鹽礦物。熱紅外波段數(shù)據(jù)顯示，硅化含量圖能夠清晰地凸顯斷裂構(gòu)造、斷陷盆地、公路建筑以及可能的硅化帶。熱紅外波段數(shù)據(jù)反演過程中，依據(jù)發(fā)射率光譜與化學(xué)成分?jǐn)?shù)值關(guān)系的反演效果較傳統(tǒng)計(jì)算QI 值的反演效果更好。

（3）ASTER遙感數(shù)據(jù)受土壤和植被等地物影響，單一分析方法的反演結(jié)果與實(shí)際情況相比精確度不高，需要綜合多種分析手段鑒別礦物蝕變信息。其中，熱紅外波段還受設(shè)備本身分辨率的影響，成礦要素的提取工作在大尺度地區(qū)較小尺度地區(qū)會(huì)更準(zhǔn)確。

（4）根據(jù)區(qū)域硅化帶出露情況、區(qū)域構(gòu)造信息以及綠泥石化、碳酸鹽化和黏土化蝕變特征的強(qiáng)烈程度，可以圈定主礦區(qū)東部和以西3 km 處為成礦有利區(qū)域。其中，主礦區(qū)東部特征顯著，該處曾經(jīng)可能有強(qiáng)烈的熱液活動(dòng)，是未來尋找潛在鉛鋅礦的重要靶區(qū)。

致 謝野外的地質(zhì)工作中，內(nèi)蒙古玉龍礦業(yè)股份有限公司李振祥總工程師提供了寶貴的幫助；后期的研究工作中，中國地質(zhì)大學(xué)（北京）舒啟海副教授，北京大學(xué)郭虎、石乾雄同學(xué)等提供了相關(guān)資料以及修改意見，在此一并表示感謝！