姜琪，代晶晶，王登紅，田淑芳

（1中國地質(zhì)大學(xué)，北京100083；2中國地質(zhì)科學(xué)院礦產(chǎn)資源研究所自然資源部成礦作用與資源評價重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100037）

鋰是新興產(chǎn)業(yè)資源，在高能鋰電池、可控核聚變“人造太陽”反應(yīng)中廣泛應(yīng)用，被譽(yù)為“21世紀(jì)的能源金屬”（張馳等，2017；吳西順等，2020）。鋰資源主要來源于鹵水（鹽湖）型鋰礦和花崗偉晶巖型鋰礦（王芳，2020），其中，花崗偉晶巖型是最重要的鋰礦床類型之一，該類型礦床貢獻(xiàn)一半的全球鋰產(chǎn)品，是稀有金屬鋰的傳統(tǒng)來源（Benson et al.，2017；涂其軍等，2019）?；◢弬ゾr型鋰礦床具有區(qū)域性集中分布的特點(diǎn)，中國花崗偉晶巖型鋰礦多集中在西部的四川、新疆和青海等地的較偏遠(yuǎn)地區(qū)，人煙罕至，地形復(fù)雜，環(huán)境惡劣，區(qū)域地質(zhì)調(diào)查研究和找礦工作難以開展。

隨著遙感技術(shù)的推廣，遙感技術(shù)的應(yīng)用程度日臻成熟，已成為地質(zhì)找礦的重要技術(shù)手段（鞠建華等，2005；耿新霞等，2008）。遙感技術(shù)以其覆蓋廣、快速、高效、低成本等優(yōu)勢，特別是對西部地區(qū)廣泛分布的偉晶巖型鋰礦具有較好的應(yīng)用前景。遙感圖像處理技術(shù)方法可以很好的突出花崗偉晶巖型鋰礦及其相關(guān)異常信息，如RGB組合可以識別出含鋰偉晶巖附近的熱液蝕變；PCA變換可以識別花崗偉晶巖型鋰礦遙感相關(guān)異常的存在；波段比值可以很好的突出鋰礦化信息（Cardoso-Fernandes et al.，2019a；2019b）。同時，前人研究成果表明（代晶晶等，2017；范玉海等，2018），在偉晶巖型鋰礦的反射光譜曲線特征及其成礦規(guī)律的基礎(chǔ)上，可以充分利用現(xiàn)有的遙感圖像增強(qiáng)處理技術(shù)和分類技術(shù)，有效地提取鋰礦化信息及找礦標(biāo)志信息，最后圈定找礦靶區(qū)?；诖耍疚慕榻B了國內(nèi)外花崗偉晶巖型鋰礦分布以及該類型礦床的地質(zhì)特征；并且重點(diǎn)從2個方面闡述了遙感技術(shù)在花崗偉晶巖型鋰礦找礦中的應(yīng)用現(xiàn)狀，即遙感數(shù)據(jù)源的選擇以及遙感技術(shù)進(jìn)行偉晶巖型鋰礦找礦的方法；最后，總結(jié)了遙感技術(shù)在花崗偉晶巖型鋰礦找礦應(yīng)用中的優(yōu)勢，并提出了遙感進(jìn)行鋰礦找礦的展望。

1 花崗偉晶巖型鋰礦資源概況

1.1 花崗偉晶巖型鋰礦分布概況

鋰是地殼中比較稀少的元素，在地殼中的豐度為0.0065%，排名第27位（楊卉芃等，2019）。盡管地殼中鋰資源含量稀少，但全球具有豐富的可開發(fā)利用的鋰礦資源。由于持續(xù)勘探，已查明的鋰資源大幅增加，2020年美國地質(zhì)調(diào)查局發(fā)布了全球范圍內(nèi)的鋰資源量約為8000萬t（U.S.，2020）。按目前每年8.5萬t的用量計(jì)算，可以保障全球使用200年（張?zhí)K江等，2020a）。

據(jù)美國地質(zhì)調(diào)查局對全球鋰資源調(diào)查統(tǒng)計(jì)，全球已探明鋰礦儲量為1400萬t（鋰礦資源量為6200萬t），主要分布在阿根廷、津巴布韋、葡萄牙、智利、美國、中國、澳大利亞和巴西8個國家（張?zhí)K江等，2019b），然而其中的多數(shù)國家只有單一類型的鋰礦資源，中國鋰資源類型儲量比較豐富，鋰礦資源開發(fā)潛力較大。

中國鋰礦資源在空間分布上具有區(qū)域性集中的特點(diǎn)，以硬巖型鋰礦中的花崗偉晶巖類型為主，該類型礦床具有品位高、易于開采的特點(diǎn)（李建康等，2014；王登紅等，2018）。目前，中國已探明的花崗偉晶巖型鋰礦礦區(qū)共有42處，鋰資源儲量為2241.21萬t，儲量集中在四川、江西、湖南、貴州等?。ㄔS志琴等，2018）。以往的研究資料顯示（王登紅等，2015；蔡艷龍等，2017），花崗偉晶巖型鋰礦成礦帶主要分布于新疆阿爾泰成礦帶、川西松潘-甘孜成礦帶，典型礦床以新疆可可托海鋰鈹鈮鉭銣礦床、川西甲基卡鋰鈹鈮鉭銣礦床等為主。而近年來，隨著遙感技術(shù)在地質(zhì)領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，金謀順等（2018）提出一種利用遙感技術(shù)識別花崗偉晶巖型稀有金屬礦物的方法。通過該方法體系在中國新疆西昆侖地區(qū)新發(fā)現(xiàn)了4處大型鋰（鈹）礦產(chǎn)地，估算氧化鋰資源量100萬t以上（黃金科學(xué)技術(shù)，2020）。

1.2 花崗偉晶巖型鋰礦的地質(zhì)特征

花崗偉晶巖型鋰礦源于偉晶巖脈，巖脈多呈帶狀分布，形態(tài)多為脈狀或者板狀，通常存在于大型花崗巖侵入體的邊緣之上，具有較明顯的分帶性（王秋舒等，2015；王晨等，2018）。這主要是由于區(qū)域變質(zhì)的砂泥巖被噴發(fā)出的巖漿侵入，而巖漿熔體具有低黏度、富水、高分散性、富堿等特點(diǎn)，能夠輕易的聚集鋰等稀有金屬元素，導(dǎo)致鋰元素在偉晶巖中的極端富集（冉子龍等，2020）。

花崗偉晶巖型鋰礦床是稀有金屬鋰礦床的重要類型之一。經(jīng)過近一個世紀(jì)的研究，地質(zhì)學(xué)家已基本查清此類型礦床的特征。目前，關(guān)于稀有金屬鋰在源區(qū)花崗質(zhì)巖漿形成過程的富集機(jī)制，巖石學(xué)家和礦床學(xué)家均強(qiáng)調(diào)花崗偉晶巖鋰礦的母花崗巖源于變沉積巖的白云母熔融（徐興旺等，2020），也即在該類型礦床中，花崗偉晶巖中富含白云母。同時，該類型礦床圍巖蝕變強(qiáng)烈，礦化作用明顯，主要是因?yàn)槠浒l(fā)育在區(qū)域變質(zhì)作用比較強(qiáng)烈和花崗巖侵入體發(fā)育的地區(qū)，故礦床的圍巖常常是各種板巖、片巖、片麻巖、千枚巖和花崗巖等（唐軍，2020）。

結(jié)合大地構(gòu)造環(huán)境，花崗偉晶巖鋰礦床也往往傾向于在地臺和地槽褶皺帶中相對隆起區(qū)分布，成因上與板塊碰撞導(dǎo)致的構(gòu)造巖漿活動有關(guān)，大多數(shù)鋰礦床，特別是大型鋰礦床，形成于巖漿活動中晚期熱液蝕變體或偉晶巖脈中，形成似層狀、脈狀鋰礦（李建康等，2014）。同時，圍巖在褶皺構(gòu)造影響下產(chǎn)生以花崗巖侵入巖體為中心的帶狀蝕變?nèi)?，使得礦物的種類、含量、大小和偉晶巖類型的不均勻性以及分帶性明顯，如內(nèi)蒙古地軸、遼東隆起等地有斜長偉晶巖或白云母微斜長石偉晶巖、江南地軸有幕阜山等稀有金屬偉晶巖（侯江龍等，2016）。因此，在利用遙感技術(shù)進(jìn)行花崗偉晶巖鋰礦的識別提取中，需要結(jié)合其圍巖以及褶皺構(gòu)造處呈現(xiàn)層狀、脈狀等的富含白云母的偉晶巖脈等特征。

2 光學(xué)遙感技術(shù)在花崗偉晶巖型鋰礦找礦中的應(yīng)用

2.1 遙感數(shù)據(jù)源的選擇

2.1.1 中等分辨率數(shù)據(jù)

隨著遙感傳感器的發(fā)展，從航天、航空等平臺獲取到的遙感數(shù)據(jù)也越來越豐富。這些遙感數(shù)據(jù)的分辨率也因平臺高度以及傳感器的不同而有所區(qū)別。針對提取花崗偉晶巖型鋰礦這一類型礦床，參考遙感衛(wèi)星的軌道高度、視角、空間分辨率及光譜分辨率等參數(shù)，選擇合適的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行處理是至關(guān)重要的。早期應(yīng)用于偉晶巖型鋰礦提取的遙感影像常常是中等分辨率影像，主要包括ASTER、Landsat-5、Sentinel-2以及Landsat-8。

其中，ASTER數(shù)據(jù)的空間分辨率處于中等水平，但包含的光譜信息非常豐富，覆蓋了可見光近紅外、短波紅外以及熱紅外波段。國內(nèi)外學(xué)者利用該數(shù)據(jù)的高光譜優(yōu)勢，將其應(yīng)用于花崗偉晶巖型鋰礦找礦中，取得了較好的效果。國內(nèi)學(xué)者（徐興旺等，2019）以新疆若羌縣阿爾金中段吐格曼地區(qū)為研究區(qū)域（圖1a），利用ASTER的假彩色影像，對區(qū)域內(nèi)的偉晶巖型鋰礦進(jìn)行提取研究（圖1b），得出對于吐格曼地區(qū)花崗偉晶巖型稀有金屬礦的找礦預(yù)測的關(guān)鍵，并依據(jù)此找出2個潛在的稀有金屬找礦靶區(qū)，為下一步深入研究奠定基礎(chǔ)。國外學(xué)者（Perrotta et al.，2005；Mendes et al.，2017）采用ASTER數(shù)據(jù)的可見光-近紅外（VNIR）波段以及短波紅外（SWIR）波段影像分別對基希訥烏地區(qū)山谷、巴西的米納斯吉拉斯州研究區(qū)內(nèi)的偉晶巖型鋰礦信息進(jìn)行了提取，研究表明，ASTER數(shù)據(jù)具有識別偉晶巖型鋰礦光譜特征和空間特征的能力。

圖1 研究區(qū)區(qū)域構(gòu)造位置圖（a）和托巴花崗偉晶巖區(qū)ASTER影像解譯結(jié)果圖（b）（據(jù)徐興旺等，2019）圖a中紅框部分為研究區(qū)域；圖b中白色線示花崗巖和地層的邊界；黃色脈體為推測的花崗偉晶巖；AG—堿長花崗巖；BMG—黑云二長花崗巖；MMG—二云母二長花崗巖；bγρ1—遙感光譜異常體與花崗偉晶巖編號；fw(Pt2)—中元古界復(fù)理石建造；Pt2A—阿爾金群；F1、F2與F3為礦區(qū)的3條斷層Fig.1 The regional structure location map（a）of the study area and the ASTER image interpretation result map（b）of the Toba granite pegmatite area(after Xu et al.,2019)The red frame in Fig.a is the study area;the white line in Fig.b shows the boundary between the granite and the strata;the yellow veins are inferred granite pegmatites;AG—Alkali feldspar granite;BMG—Biotite adamellite;MMG—Biotite adamellite;bγρ1—Remote sensing spectral anomaly and granite pegmatite number;fw(Pt2)—Middle Proterozoic flysch formation;Pt2A—Altun Group;F1,F2 and F3 are three faults in the mining area

Sentinel-2多光譜遙感影像具有較高的空間分辨率，相較于其他中等分辨率影像在探測區(qū)內(nèi)偉晶巖露頭更有優(yōu)勢。Cardoso-Fernandes等（2018）便利用Sentinel-2多光譜影像，以Fregeneda Almendra（西班牙薩拉曼卡-葡萄牙新福茲-維拉）偉晶巖礦田為研究區(qū)，通過研究偉晶巖鋰礦遙感蝕變異常對鋰偉晶巖進(jìn)行間接提取，并預(yù)測氧化鐵和黏土礦物的賦存狀態(tài)，區(qū)分出非蝕變帶和熱液蝕變帶，同時，又基于偉晶巖型鋰礦的光譜特征值對其進(jìn)行直接提取，最終取得了良好的找礦效果。

Landsat-5和Landsat-8同屬于陸地衛(wèi)星系列，是基于不同傳感器獲取到的遙感數(shù)據(jù)。后者相較于前者增添了分辨率為15 m的全色波段，兩者各個波譜范圍雖存在一些差異，但均包含可見光近紅外、短波紅外以及熱紅外波段，結(jié)合花崗偉晶巖型鋰礦在波譜范圍內(nèi)的特征，尤其是短波紅外波段，對偉晶巖型鋰礦的提取具有重要意義。Cardoso-Fernandes等（2019b）就基于偉晶巖型鋰礦的反射光譜特征，利用Landsat-5、Landsat-8兩種影像在波段范圍內(nèi)進(jìn)行波段組合、波段比值等圖像增強(qiáng)處理，以此突出鋰礦化信息，結(jié)果顯示可以有效區(qū)分含鋰偉晶巖與其他巖性。

2.1.2 高分辨率數(shù)據(jù)

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，遙感技術(shù)的成像質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)也隨之提高（王少峰等，2019）。特別是近年來高空間分辨率數(shù)據(jù)技術(shù)的提高，一些商業(yè)衛(wèi)星的分辨率高達(dá)0.3 m左右，大大提高了圖像的可判讀性與分析性。高分辨率數(shù)據(jù)一般用于提取花崗偉晶巖型鋰礦重點(diǎn)研究區(qū)內(nèi)的巖體、巖脈等信息，從而實(shí)現(xiàn)直接找礦（代晶晶等，2019a）。目前常用的高分辨率數(shù)據(jù)有GeoEyes-1、World View-2等。

GeoEyes-1數(shù)據(jù)光譜范圍雖然只覆蓋紅、綠、藍(lán)及近紅外（450~920 nm）波段，但其多光譜影像空間分辨率達(dá)1.65 m，全色影像的空間分辨率更是高達(dá)0.41 m（劉小雨等，2020），這對于一些小的花崗偉晶巖型鋰礦露頭信息的提取會更加精確。潘蒙等（2016）就利用GeoEyes-1數(shù)據(jù)，基于偉晶巖在遙感影像上具有色調(diào)淺，呈亮白色等特點(diǎn)對青藏高原東部的甲基卡礦區(qū)北部的偉晶巖轉(zhuǎn)石及露頭信息進(jìn)行識別，該結(jié)果對研究區(qū)內(nèi)找礦靶區(qū)的圈定及鉆探驗(yàn)證起到了快速有效的定位作用。

同時，于2009年發(fā)射的第一顆高分辨率衛(wèi)星WorldView-2，其影像數(shù)據(jù)也具有相當(dāng)出色的空間分辨率。而且該數(shù)據(jù)具有8個波段，在光譜分辨率上更優(yōu)于GeoEyes-1數(shù)據(jù)，這為快速、準(zhǔn)確的提取花崗偉晶巖型鋰礦信息提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。一些學(xué)者利用該數(shù)據(jù)優(yōu)勢，進(jìn)行了花崗偉晶巖型鋰礦提取研究，取得了良好效果，如范玉海等（2018）、王輝等（2018）、金謀順等（2019）在西昆侖大紅柳灘地區(qū)利用高分辨率影像WorldView-2中含鋰輝石偉晶巖的特征（影像中色調(diào)為亮白色，北西向條帶狀展布，周邊圍巖為紅色、灰褐色色調(diào)，兩者差異明顯）進(jìn)行偉晶巖脈的識別，之后通過較低分辨率影像進(jìn)行鋰礦化信息及其相關(guān)異常的提取。結(jié)合Li、Be等稀有金屬化探異常，圈定找礦靶區(qū)，經(jīng)過實(shí)地驗(yàn)證，能夠快速精確的發(fā)現(xiàn)偉晶巖型稀有金屬礦。

繼WorldView-2衛(wèi)星發(fā)射后，作為同系列的高分辨率衛(wèi)星WorldView-3于2014年成功發(fā)射，為目前分辨率最高的商業(yè)光學(xué)衛(wèi)星。WorldView-3不但具備與WorldView-2相同的高空間分辨率，并且還能在更短的時間內(nèi)獲得影像數(shù)據(jù)。在光譜分辨率方面，WorldView-3除了擁有與WorldView-2相同的8波段光譜信息外，還新增了8個短波紅外波段，這更有利于偉晶巖型鋰礦的識別，在區(qū)分不同類型花崗偉晶巖型鋰礦研究中具有很大的應(yīng)用潛力。

2.1.3 不同遙感數(shù)據(jù)源識別偉晶巖的優(yōu)劣性

針對中、高等分辨率遙感影像在識別花崗偉晶巖型鋰礦中的應(yīng)用分析，歸納出不同分辨率遙感影像在識別偉晶巖型鋰礦中存在的優(yōu)缺點(diǎn)及其在提取過程中的注意事項(xiàng)?？偟膩碚f，高空間分辨率影像中包含的地物紋理信息豐富，能識別較小的地物目標(biāo)；而中等分辨率影像具有較多的波段信息，光譜信息豐富，能夠通過光譜信息增強(qiáng)方式突出偉晶巖脈，掌握其整體空間分布情況。具體信息如表1所示。

綜合前人利用不同遙感數(shù)據(jù)在偉晶巖型鋰礦找礦研究中應(yīng)用發(fā)現(xiàn)：①遙感數(shù)據(jù)可以為地質(zhì)工作者提供了更廣闊的視角，大大縮短地質(zhì)調(diào)查工作周期；②中等分辨率影像的適用性不一定低于高分辨率影像，可以利用其光譜分辨率高的特點(diǎn)對研究區(qū)內(nèi)花崗偉晶巖型鋰礦進(jìn)行識別和提取；③高等分辨率影像可以探測到更細(xì)微的地質(zhì)信息，可以識別到地表或淺覆蓋地區(qū)的花崗偉晶巖型鋰礦露頭信息；④可以根據(jù)花崗偉晶巖型鋰礦研究方法的不同，選取不同分辨率的影像或者2種分辨率影像協(xié)同應(yīng)用。

2.2 花崗偉晶巖鋰礦提取技術(shù)分析

2.2.1 RGB組合

遙感影像中不同地物的區(qū)分主要是利用地物波譜特征的差異，這些差異會引起影像中不同地物間顏色的差異，進(jìn)一步呈現(xiàn)出地物的位置、邊界、形狀等信息（劉新星等，2015）?；◢弬ゾr型鋰礦在真彩色遙感影像上一般表現(xiàn)為白色或淺色線狀，脈狀影紋特征，而且偉晶巖的抗風(fēng)化能力比較強(qiáng)，地貌上以脊?fàn)钔黄馂樘卣?。為了更加突出影像中花崗偉晶巖型鋰礦信息，多波段影像可以進(jìn)行RGB假彩色合成，來增強(qiáng)花崗偉晶巖型鋰礦與圍巖信息的差異，提高肉眼的辨析能力。如代晶晶（2018）利用多光譜影像通過RGB組合，增強(qiáng)區(qū)域中偉晶巖脈信息，以此確定出找礦遠(yuǎn)景區(qū)，不僅為下一步找礦預(yù)測奠定基礎(chǔ)，還提供了一種更準(zhǔn)確、更快速的鋰礦找礦方法，為野外找礦提供科學(xué)依據(jù)；Cardoso-Fernandes等（2019a）對3個礦區(qū)中的鋰礦化信息進(jìn)行RGB組合處理，研究中分別利用ASTER（圖2a~c）、Landsat-8（圖2d~f）、Landsat-5（圖2g~i）以及Sentinel-2（圖2j~l）4種遙感影像進(jìn)行增強(qiáng)處理。從圖2中可以看出，各遙感數(shù)據(jù)處理結(jié)果都不同程度增強(qiáng)了鋰礦化信息及其對比度，這些增強(qiáng)信息的識別提取對于今后此地區(qū)的找礦勘查具有重要的指導(dǎo)意義。

圖2 RGB組合處理結(jié)果（據(jù)Cardoso-Fernandes et al.，2019a）Fig.2 RGB combined processing results(after Cardoso-Fernandes et al.,2019a)

雖然RGB組合方法能有效地增強(qiáng)區(qū)域中偉晶巖型鋰礦信息，但該方法在某些情況下具有一定的局限性：姚佛軍等（2020）利用谷歌地球/奧維以及WorldView-2影像通過RGB假彩色合成等方法對東疆戈壁覆蓋的鏡兒泉區(qū)域內(nèi)偉晶巖型鋰礦進(jìn)行提取，研究顯示該方法對區(qū)內(nèi)偉晶巖脈的識別效果不明顯。造成該結(jié)果的原因推測如下：谷歌/奧維數(shù)據(jù)下載后是JPEG格式，即只有3個波段，假彩色合成后區(qū)分效果不明顯，而WorldView-2數(shù)據(jù)雖然擁有8個波段，相較于谷歌/奧維數(shù)據(jù)具有一定的優(yōu)勢，但區(qū)域內(nèi)偉晶巖型鋰礦與其圍巖即花崗巖光譜信息差異不大，不能很好地突出偉晶巖型鋰礦信息。因此，該方法在數(shù)據(jù)波段數(shù)量有限、花崗偉晶巖型鋰礦與圍巖光譜信息差別有限的情況下應(yīng)用效果不明顯。

2.2.2 波段比值

每種礦物的反射光譜如同函數(shù)曲線，都存在斜率或者是坡度，波段比值就是利用代數(shù)運(yùn)算來增大或減小這種“斜率”，抑制背景信息（付翰澤，2018）。通常選擇反射峰與吸收谷進(jìn)行比值運(yùn)算，使得處理結(jié)果呈現(xiàn)出明與暗的像素，明亮的像素可能為增強(qiáng)的目標(biāo)。該方法針對花崗偉晶巖型鋰礦信息的提取，是需要基于含鋰輝石偉晶巖的反射光譜曲線特征值（波谷、波峰）來進(jìn)行處理的。從圖3可以看出，含鋰礦偉晶巖的波譜整體反射率中等偏下（代晶晶等，2019b），在短波紅外范圍內(nèi)具有明顯的吸收和反射特征：在1385 nm、2175 nm及2270 nm左右有反射峰；在1413 nm、1913 nm、2205 nm左右有吸收谷，同時，這些反射和吸收的波譜特征在不同遙感影像中又對應(yīng)著不同波段（表2）。部分國外學(xué)者根據(jù)上述理論基礎(chǔ)，嘗試使用多源遙感影像對偉晶巖型鋰礦以及蝕變信息進(jìn)行增強(qiáng)，以此來突出遙感技術(shù)識別含鋰偉晶巖的潛力，如Cardoso-Fernandes等（2019a；2019b）以3個礦區(qū)為研究區(qū)域，將遙感影像利用波段比值的方法來識別區(qū)內(nèi)的偉晶巖型鋰礦，并指出波段比值法可以有效地識別出鋰礦化信息。同時，根據(jù)先前的研究工作總結(jié)出了識別與礦化帶有關(guān)的熱液蝕變帶和直接鑒定含鋰礦物2種探索鋰礦的方法。

表2 多源遙感影像識別偉晶巖型鋰礦的特征波段Table 2 Characteristic wavebands of pegmatite type lithium deposits identified from multi-source remote sensing images

圖3 含鋰輝石偉晶巖光譜曲線特征圖圖中黑色虛線表示曲線的谷值；灰色直線表示曲線的峰值Fig.3 Characteristic diagram of spectral characteristic curve of pegmatite containing spodumeneThe black dashed line in the figure indicates the valley value of the curve,the gray straight line indicates the peak of the curve

波段比值方法可以擴(kuò)大不同地物亮度值的微小差異，能消除地形差異，識別和區(qū)分出偉晶巖型鋰礦，但其具有暗區(qū)壓縮亮區(qū)擴(kuò)展的缺點(diǎn)，還常常伴隨著噪聲（比如條帶現(xiàn)象），而且基本的比值法對色調(diào)相似，亮度不同的巖石區(qū)分效果不是特別明顯。

2.2.3 主成分變換（PCA）

主成分變換（PCA）是遙感數(shù)字圖像增強(qiáng)中運(yùn)用比較廣泛的一種算法（陳菁，2016），是在統(tǒng)計(jì)特征基礎(chǔ)上的多維(多波段)正交線性變換。通過PCA變換，可以把多波段影像中有用的信息集中到數(shù)量盡可能少的主成分影像中，并使這些主成分影像之間互不相關(guān)，從而大大減少總數(shù)據(jù)量。圖4是利用PCA變換后多波段影像，采用PC1、PC3、PC5按照R、G、B的順序進(jìn)行假彩色合成，根據(jù)假彩色影像進(jìn)行區(qū)內(nèi)偉晶巖型鋰礦及相關(guān)異常提取研究。其中，在經(jīng)過變換后與稀有金屬礦產(chǎn)成礦有關(guān)的信息均呈現(xiàn)高值或者低值，與周邊圍巖差異明顯，較好反映了偉晶巖的稀有金屬礦產(chǎn)含礦信息（金謀順等，2019）。其對西昆侖地區(qū)偉晶巖型礦床提供了重要的技術(shù)方法支撐，對下一步進(jìn)行外圍找礦具有重要的借鑒意義。

圖4 偉晶巖型鋰礦相關(guān)遙感異常及遙感解譯圖（據(jù)金謀順等，2019）1—全新統(tǒng)沖洪積物；2—全新統(tǒng)湖積物；3—三疊系巴顏喀拉山群上組；4—三疊系巴顏喀拉山群中組；5—三疊系巴顏喀拉山群下組；6—二疊系黃羊嶺群上組；7—二疊系黃羊嶺群中組；8—二疊系黃羊嶺群下組；9—長城系甜水海巖群；10—三疊紀(jì)二長花崗巖；11—地質(zhì)界限；12—斷層；13—遙感異常；14—遙感異常包及編號；15—遙感解譯偉晶巖脈；16—偉晶巖型鋰礦；17—鹽湖型鋰硼礦Fig.4 Remote sensing anomaly and remote sensing interpretation diagram of pegmatite-type Li deposit(after Jin et al.,2019)1—Holocene alluvial deposits;2—Holocene lake deposits;3—Triassic Bayan Harshan Upper Formation;4—Triassic Bayan Harshan Middle Formation;5—Triassic Bayan Harshan Lower Formation;6—Upper Formation of Huangyangling Group of Permian System;7—Middle Formation of Huangyangling Group of Permian System;8—Lower Formation of Huangyangling Group of Permian System;9—Tianshuihai Rock Group of Great Wall System;10—Triassic monzonitic granite;11—Geological boundary;12—Fault;13—Remote sensing anomaly;14—Remote sensing anomaly package and number;15—Remote sensing interpretation of pegmatite veins;16—Pegmatite Type lithium ore;17—Salt lake type lithium boron ore

根據(jù)金謀順等（2019）研究成果可以看出，對影像進(jìn)行主成分變換，其他主分量方差雖小，包含信息亮少，但可能正好能夠區(qū)分花崗偉晶巖型鋰礦信息。第一分量擁有絕大部分信息，對于花崗偉晶巖型鋰礦信息來說可能是干擾因素。有些情況下，不能完全用主分量的順序確定地質(zhì)應(yīng)用上的價值，而且主成分變換后可以選取3個或2個主分量進(jìn)行假彩色合成，對于花崗偉晶巖型鋰礦以及相關(guān)異常起到很好的增強(qiáng)效果。

2.2.4 輻射增強(qiáng)

輻射增強(qiáng)方法是一種通過改變影像中像元灰度值來增強(qiáng)影像對比度的圖像處理方法（方俊睿，2019）。通常將影像中感興趣區(qū)域或者亮度過于集中的區(qū)域的像元亮度進(jìn)行擴(kuò)展，擴(kuò)大影像的反差，增強(qiáng)影像中表現(xiàn)的層次性，以此達(dá)到改善圖像質(zhì)量或突出感興趣區(qū)域的目的。姚佛軍等（2020）對區(qū)內(nèi)花崗巖中鋰鈹偉晶巖進(jìn)行識別，由于花崗巖與為偉晶巖型鋰礦光譜信息差異微弱，因此為增強(qiáng)兩者差異，研究中對影像進(jìn)行歸一化處理后，對離散值情況進(jìn)行頻數(shù)和概率值的替代，對直方圖進(jìn)行均衡化，最終得到增強(qiáng)結(jié)果。該結(jié)果可以清楚地識別出偉晶巖脈體，對于地質(zhì)人員野外填圖和找礦工作具有非常重要的指導(dǎo)意義。

通常情況下，原始遙感數(shù)據(jù)的灰度值范圍較窄，這個范圍要比顯示器中顯示范圍小的多。通過該方法處理后，可以將其灰度范圍拉伸到0~255的灰度級之間顯示，從而提高圖像對比度提高，視覺效果得以改善。對于花崗偉晶巖型鋰礦與其圍巖的光譜信息差異細(xì)微的情況，該方法可以很好的突出花崗偉晶巖型鋰礦信息，具有良好的對比效果。

3 結(jié)論

（1）遙感技術(shù)應(yīng)用于偉晶巖型鋰礦找礦，今后將朝著自動化、智能化的方向發(fā)展。人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，顯示了其在地質(zhì)找礦應(yīng)用中的巨大潛力，這在一定程度上削弱了主觀因素的影響。

（2）多源遙感數(shù)據(jù)協(xié)同應(yīng)用會更加廣泛，如遙感數(shù)據(jù)分辨率限制下進(jìn)行礦物提取，可以利用多源影像協(xié)同技術(shù)進(jìn)行直接或間接提取，即將多源影像優(yōu)勢互補(bǔ)，兼顧影像的高空間分辨率和高光譜保真度，這在很大程度上解決了遙感數(shù)據(jù)分辨率限制的問題。而且，現(xiàn)代遙感技術(shù)飛速發(fā)展，商業(yè)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，如WorldView-3的分辨率高達(dá)0.4 m左右，大大提高了地物識別能力，為花崗偉晶巖型鋰礦資源調(diào)查提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。同時，對于一些遙感數(shù)據(jù)在熱紅外波段范圍內(nèi)沒有或者缺少的情況，也可以借助當(dāng)下最新的高分辨率影像WorldView-3進(jìn)行相關(guān)研究。

（3）高光譜技術(shù)蓬勃發(fā)展，該技術(shù)的優(yōu)勢及其良好的識別效果將為花崗偉晶巖型鋰礦勘查工作提供啟發(fā)及參考依據(jù)。近年來，航空無人機(jī)載高光譜遙感技術(shù)的誕生為高光譜遙感增添了一抹靚麗的色彩，該類型影像因在可見光、近紅外、短波紅外等波段范圍內(nèi)擁有豐富的光譜信息以及極高的空間分辨率，能夠精準(zhǔn)捕捉到花崗偉晶巖鋰礦化或非礦化的波譜差異，從而達(dá)到識別鋰礦化和非礦化的目的。同時，高光譜影像也可以在一定程度上解決“異物同譜”的問題。