連琛芹，姚佛軍，封志明，楊建民，賈祥祥

(1. 中國科學院 地理科學與資源研究所，北京 100101；2. 中國科學院大學，北京 100049;3. 中國地質科學院礦產資源研究所，北京 100037；4. 甘肅省地質礦產勘查開發(fā)局 第一地質礦產勘查院，甘肅 天水 741020)

0 引 言

遙感技術憑借短周期、低成本、風險小、綠色環(huán)保等優(yōu)勢，在地質找礦工作中發(fā)揮了重要作用[1-3]。尤其是利用光學數(shù)據(jù)進行蝕變信息提取方面取得了很多顯著的效果[4]。Crósta等[5]成功利用AVIRIS光學數(shù)據(jù)提取了加利福尼亞Bodie地區(qū)蝕變信息。張玉君等[6]建立了“去干擾異常主分量門限化技術”，該方法在我國遙感蝕變信息研究領域發(fā)揮了極其重要的作用。遙感蝕變信息提取使用的光學數(shù)據(jù)主要以ETM+數(shù)據(jù)和ASTER數(shù)據(jù)為主。利用ETM+提取的異常信息，通常包含大量與礦化關系不大的“面積型”異常。這樣將使獲得的遙感蝕變信息缺乏找礦的有效性，提高了找礦信息辨別的難度[7]。ASTER數(shù)據(jù)在短波紅外區(qū)域擁有6個波段，大大增強了對礦物的識別能力，使靶區(qū)優(yōu)選更加高效。

目前，在遙感地質找礦工作中，遙感構造信息提取使用的光學數(shù)據(jù)較多，但是在植被覆蓋較多區(qū)域就無法發(fā)揮大的作用。隨著雷達技術的不斷發(fā)展，雷達憑借其全天時全天候獲取圖像的特點及強大的穿透能力，在地質構造信息提取方面發(fā)揮著獨特的優(yōu)勢。近年來，利用雷達數(shù)據(jù)進行地質構造的解譯也有了部分研究[4]。姚佛軍等[8]利用雷達數(shù)據(jù)，成功地對新疆準噶爾、東天山及西藏多龍地區(qū)進行了構造解譯工作。代晶晶[9]利用雷達數(shù)據(jù)，成功提取了埃塞俄比亞西部地區(qū)的地質構造信息。前人利用遙感數(shù)據(jù)服務于地質找礦，大多集中于單一類型地學數(shù)據(jù)的研究。但隨著地質找礦工作逐步走向深入，單一數(shù)據(jù)源的使用已經無法滿足現(xiàn)實工作的需求。綜合使用多源地學數(shù)據(jù)，進行地質找礦研究逐漸成為未來的發(fā)展趨勢。

本文以甘肅山羊壩地區(qū)為研究區(qū)，以現(xiàn)代成礦、找礦預測理論為指導。選擇ASTER多光譜遙感數(shù)據(jù)，采用植被抑制法+特征向量主成分分析法，提取研究區(qū)的蝕變信息；選擇PALSAR雷達數(shù)據(jù)，采用聚焦、多視、濾波、輻射定標、地理編碼和增強處理等一系列處理方法制作雷達強度圖，提取研究區(qū)構造信息，最后利用GIS平臺進行遙感、地質及化探多元信息的集成與綜合分析，最終圈定了具有找礦前景的礦產資源靶區(qū)，野外查證發(fā)現(xiàn)一處金礦點。此次研究獲得了良好的找礦效果，表明同時使用雷達、光學數(shù)據(jù)及其他非遙感數(shù)據(jù)的綜合找礦方法，對本地區(qū)金礦找礦勘查具有重要指導作用。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)地處甘肅省隴南地區(qū)，屬西和縣行政管轄(圖1)。地理位置位于西秦嶺山系南麓的隴南山區(qū)，海拔一般為1 500～2 300 m，相對高差500～800 m，溝谷水系較為發(fā)育，地形切割強烈，山勢險峻，植被較為茂密，覆蓋較廣。大地構造位置位于中秦嶺陸緣盆地，經歷了加里東運動、華力西運動、印支運動、燕山運動、喜馬拉雅運動等多期次地質構造演化歷史，具復雜的變質變形特征。區(qū)內斷裂構造多為北東向和北西向。出露地層為上志留統(tǒng)吳家山巖組、海酒山巖組、泥盆系西漢水群(包括下泥盆統(tǒng)安家岔組、中泥盆統(tǒng)黃家溝組、中—上泥盆統(tǒng)紅嶺山組、上泥盆統(tǒng)雙狼溝組)、二疊系十里墩組、三疊系隆務河組、中侏羅統(tǒng)龍家溝組、下白堊統(tǒng)雞山組、新近系甘肅群和第四系。

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Location of the study area

2 數(shù)據(jù)源的選擇

本文采用的遙感數(shù)據(jù)是ASTER多光譜數(shù)據(jù)和PALSAR雷達數(shù)據(jù)。ASTER項目是美國NASA和日本METI合作并有兩國的科學界及工業(yè)界積極參與的項目。ASTER是搭載在TERRA衛(wèi)星上的多光譜成像儀。ASTER測量儀擁有可見光、近紅外、短波紅外和熱紅外14個波段(表1)，掃幅均為60 km，空間分辨率分別為15 m、30 m和90 m，可以為地球科學領域提供科學實用的衛(wèi)星數(shù)據(jù)。ASTER數(shù)據(jù)在短波紅外波段的細分，可更加有效地識別和區(qū)分含鐵染、鋁羥基、鎂羥基、碳酸根等礦物，為遙感地質找礦提供更加有力的支撐。

表1 ASTER系統(tǒng)的基本物理參數(shù)

本文還引入了該研究區(qū)地球化學數(shù)據(jù)作為礦產資源靶區(qū)圈定的參考指標，本次工作的山羊壩地區(qū)主要采用Au異常作為金礦富集的輔助指示標志。

3 遙感構造信息提取

3.1 理論基礎

本次研究所采用的L波段PALSAR雷達數(shù)據(jù)的實際波長為23.5 cm，其能繞過小于23.5 cm的地物，因此，利用該數(shù)據(jù)可以穿透云層和植被，也可以穿透一定厚度的第四紀覆蓋物，揭露地下一定深度的信息，非常適合于一定覆蓋區(qū)地質構造的識別。在斷裂區(qū)域，由于有錯動，雷達信息顯示為線性信息。具體而言，雷達發(fā)射器發(fā)出微波，巖層和斷層都產生了回波，巖層由于質地均勻密實產生的回波較強，而斷層則吸收了部分雷達波，產生的回波明顯減弱而形成線性構造。

3.2 構造信息提取

為了充分利用PALSAR雷達數(shù)據(jù)的特性，本次研究對Level 1.0雷達原始數(shù)據(jù)進行了一系列解譯前的處理工作，流程如下：

(1)聚焦處理。在雷達的原始數(shù)據(jù)中，使用聚焦的目的在于把分散的能量集中輸出到某個像素上，主要的表征參數(shù)是線性調頻發(fā)射脈沖持續(xù)時間及天線波束照亮周期長度。

表2 PALSAR傳感器的基本物理參數(shù)

圖2 PALSAR雷達強度圖及構造解譯圖Fig.2 The radar intensity map of PALSAR data and interpretation for structure

(2)多視處理。我們?yōu)榱双@得最高的空間分辨率雷達圖像，對原始極化數(shù)據(jù)進行了聚焦處理。經過聚焦處理的雙極化雷達數(shù)據(jù)含有大量的噪聲，因此，需要對其進行去噪處理。一般情況下，常用多視的處理方法進行去噪處理，達到抑制雷達圖像斑點噪聲的作用。

(3)濾波處理。獲得的雷達圖像存在大量的斑點噪聲，這是由于雷達圖像的多個后向散射所疊加的噪聲，雷達數(shù)據(jù)的這些噪聲會影響后續(xù)的地質構造信息提取的質量，為了提高構造解譯的精度，需要對雷達數(shù)據(jù)在多視處理之后，再執(zhí)行抑制斑點噪聲的濾波處理。

反應SiO2(s)+2C(s)==Si(s)+2CO(g)的 ΔH=____kJ·mol-1(用含a、b的代數(shù)式表示)。SiO是反應過程中的中間產物。隔絕空氣時,SiO與NaOH溶液反應(產物中硅顯最高價)的化學方程式是____。

(4)地理編碼及輻射定標。由于雷達數(shù)據(jù)的原始坐標系為斜距坐標系統(tǒng)，需要將其轉換成在地質應用領域中可用的地理坐標，這個過程就是地理編碼。在地理編碼過程進行的同時，我們對數(shù)據(jù)進行輻射定標處理。

(5)增強處理。為了更加直觀地體現(xiàn)影像上的各地物特征差異，我們對其進行增強處理。常用的增強處理是線性拉伸，將其擴展到(0，255)。

經過處理的PALSAR雷達圖像可以直觀地顯示出構造信息，雷達影像主要是通過線性暗色紋理特征來識別構造信息的。獲得的工作區(qū)雷達強度圖及遙感構造解譯圖見圖2。

4 遙感蝕變信息提取

4.1 理論基礎

圍巖蝕變是成礦的重要指示標志，圍巖蝕變中的蝕變礦物通常含有鐵離子、鋁羥基、鎂羥基和碳酸根，這些離子(基團)的特征波譜是遙感異常提取的重要理論依據(jù)[11]。研究區(qū)發(fā)現(xiàn)的與金礦化有關的蝕變類型有硅化、褐鐵礦化、絹云母化、綠泥石化、碳酸鹽化、高嶺土化等。其中多數(shù)是含有鐵離子、羥基或碳酸根的礦物，在 ASTER光學遙感數(shù)據(jù)的波長范圍上具有診斷性波譜特征，為該區(qū)遙感蝕變信息提取提供了支撐依據(jù)。

地球表面大多數(shù)地物均在400～2 500 nm譜段擁有診斷性波譜特征[12]。一般情況下，400～1 200 nm光譜范圍包含了含鐵礦物的光譜診斷特征，褐鐵礦在500 nm和900 nm處存在強吸收診斷特征，對應于ASTER第1和第3波段。在2 000～2 500 nm的光譜范圍內包含碳酸根、鎂羥基和鋁羥基礦物的光譜診斷特征，絹云母和高嶺石在2 210 nm附近具有強吸收特征，對應于ASTER第5和第6波段；綠泥石、方解石等礦物在2 335 nm附近具有強吸收特征，對應于ASTER第7和第8波段(圖3)。

4.2 預處理

在本次工作中，采用的ASTER數(shù)據(jù)是L1T級數(shù)據(jù)。研究區(qū)在進行礦化蝕變信息提取前，需要對遙感影像進行預處理，主要包括波段重采樣、去邊框、去干擾地物等。

圖3 蝕變礦物波譜曲線Fig.3 Spectral curves of the altered minerals

圖4 植被抑制前后對比圖Fig.4 Images before and after vegetation suppression

由于可見光近紅外波段空間分辨率為15 m，短波紅外波段空間分辨率為30 m，為了充分利用可見光近紅外波段的空間分辨率，因此將短波紅外波段數(shù)據(jù)重采樣到15 m，后與可見光近紅外波段建立數(shù)據(jù)集。ASTER 傳感器在不同波段獲取數(shù)據(jù)的時間有微小差異，可見光近紅外波段和短波紅外波段之間空間位置并不完全重合，因此構建數(shù)據(jù)集時需要進行配準。研究區(qū)除了植被的覆蓋外，還有水體、陰影等干擾因素。本文利用掩膜的方式去除水體、冰雪、陰影等干擾因素，盡量避免對提取蝕變信息造成影響。由于研究區(qū)植被覆蓋率較高，但密度較小，完全利用掩膜去除植被，可能造成一些與礦化有關的蝕變信息損失。為了盡可能減少植被帶來的影響，本文引入了植被抑制法。植被抑制法可以最大程度地突出稀疏植被間的地面光譜特性，盡可能充分突現(xiàn)巖石和土壤的光譜特性，是一種最大限度對植被光譜特性抑制的算法[13]。本文使用植被抑制法取得了比較不錯的效果，如圖4所示。

4.3 蝕變信息提取

目前常用的礦化蝕變信息提取方法主要有比值、匹配濾波法、主成分分析法及光譜角法等[14]。由于主成分分析法無需進行光譜實測，是目前遙感找礦應用中最為廣泛的方法[15-16]。將遙感影像4個波段進行主成分變換后，與礦化有關的信息就被分離出來了，不過其一般為弱信息，往往存在于信息量較少的第3或第4主分量中，具體需要結合蝕變礦物特征來判別。本文據(jù)此采用主成分分析法，對研究區(qū)ASTER光學數(shù)據(jù)進行蝕變信息提取。

4.3.1 鐵氧化物信息

褐鐵礦等鐵氧化物的光譜在ASTER第1和第3波段具有吸收診斷特征，在第2和第4波段具有反射特征。因此對ASTER1、ASTER2、ASTER3、ASTER4波段進行主成分分析，提取鐵染信息。一般情況下，PCA后的主分量ASTER1、ASTER2的系數(shù)符號是相反的，且ASTER1為負。表3列出了PCA后的各分量物理參數(shù)。結合鐵氧化物光譜特征，可知鐵染信息位于PC4，符號取反后圖像反映的信息為鐵染信息。

4.3.2 含鋁羥基礦物信息

研究區(qū)的含鋁羥基礦物主要是絹云母和高嶺石，絹云母在第6波段具吸收診斷特征，高嶺石在

表3 波段1、2、3、4多光譜組合主成分分析特征向量

第5和第6波段均具有吸收診斷特征。因此為了將含鋁羥基礦物信息盡可能都提取出來，本次研究對ASTER1、ASTER3、ASTER4、ASTER5和ASTER1、ASTER3、ASTER4、ASTER6兩組波段組合均進行主成分分析。一般情況下，鋁羥基蝕變信息主分量的ASTER1、ASTER3的系數(shù)符號是相反的，且ASTER1為正。表4列出了PCA后的各分量物理參數(shù)。結合羥基礦物光譜特征，可知蝕變礦物信息位于PC4，其中第一組表格PC4符號需要取反。

表4 波段1、3、4、5(6)多光譜組合主成分分析特征向量

4.3.3 含鎂羥基和碳酸根礦物信息

研究區(qū)的含鎂羥基和碳酸根礦物主要是綠泥石和方解石，它們均在第7和第8波段具有吸收診斷特征。因此為了將含鎂羥基和碳酸根礦物信息盡可能都提取出來，本次研究對ASTER1、ASTER3、ASTER4、ASTER7和ASTER1、ASTER3、ASTER4、ASTER8兩組波段組合均進行主成分分析。一般情況下，鎂羥基和碳酸根礦物蝕變信息主分量ASTER1、ASTER3的系數(shù)符號是相反的，且ASTER1為正。表5列出了PCA后的各分量物理參數(shù)。結合綠泥石和方解石的光譜特征，可知蝕變礦物信息位于PC4，兩組表格PC4符號均需要取反。

表5 波段1、3、4、7(8)多光譜組合主成分分析特征向量

4.3.4 蝕變信息成圖

最后對提取的遙感蝕變礦物信息做異常切割處理，對切割后的二值圖像進行中值濾波。同時將異常和其他信息疊合進行異常篩選，盡可能進一步剔除與礦化無關的干擾信息。最后對含鐵染、鋁羥基、鎂羥基和碳酸根礦物的信息賦予不同顏色，得到研究區(qū)的遙感蝕變信息圖(圖5)。

圖5 蝕變異常信息圖Fig.5 Extraction result of the alteration anomalies information

5 多元信息綜合分析及野外驗證

礦產勘查的過程是逐漸獲取找礦信息和不斷減小找礦風險的過程，在進行地質找礦工作時任何一類信息都有其應用針對性[17]。單獨使用遙感蝕變信息進行找礦勘查，難以滿足實際需求，因為可能有很多異常和金礦成礦關系不大，但又難以篩選。因此，將遙感、地質、化探等信息疊合在一起，進行多元信息的集成與綜合分析，可彌補單一地學數(shù)據(jù)找礦的不足，從而提高找礦的效率。本次工作充分利用遙感構造信息、遙感蝕變礦物信息、地質礦產信息、化探信息等進行多元信息的集成與綜合分析，進行資源靶區(qū)的優(yōu)選。綜合分析各類信息和已知金礦床的關系，發(fā)現(xiàn)在多種遙感羥基蝕變異常強烈、Au地球化學高值區(qū)、斷裂及鐵染異常強烈的地方附近，是勘查到有潛力金礦化的重點區(qū)域，具有較好的找礦前景(圖6)。

圖6 多元信息疊加圖Fig.6 Multi-source information overlay map

圖7 礦體和石英脈Fig.7 Ore body and quartz vein

本次研究進行了野外驗證，發(fā)現(xiàn)一處金礦點，進一步佐證了此次研究的有效性和可行性。該礦點礦體出露標高為1 829 m，礦體厚度1.9 m，礦體Au品位為3.08×10-6。礦石類型為黃鐵礦化構造蝕變巖型，主要的礦化類型為黃鐵礦化及硅化等。礦體頂?shù)装鍨闃嬙旖堑[巖。礦體與圍巖為斷層接觸關系，圍巖中主要蝕變?yōu)樾屈c狀分布的黃鐵礦化，其次有褪色蝕變、硅化及碳酸鹽化，另有絹云母化和毒砂化等(圖7)。野外驗證說明同時使用雷達數(shù)據(jù)、光學數(shù)據(jù)及其他非遙感數(shù)據(jù)的綜合找礦方法是可行的，對未來該區(qū)進一步找礦勘查具有重要的指導意義。

6 結 論

(1)利用PALSAR雷達數(shù)據(jù)，采用聚焦、多視、濾波、輻射定標、地理編碼和增強處理等一系列處理方式，獲得了研究區(qū)雷達強度圖。根據(jù)雷達強度圖，可有效地提取植被覆蓋區(qū)的地質構造信息，為后續(xù)綜合找礦工作奠定基礎。

(2)利用具有高空間分辨率和高光譜分辨率等優(yōu)點的ASTER數(shù)據(jù)，采用植被抑制法+特征向量主成分分析法，成功提取了研究區(qū)的遙感蝕變礦物信息。

(3)將遙感、地質、化探等信息疊合在一起進行多元信息的集成與綜合分析，發(fā)現(xiàn)在多種羥基蝕變異常強烈、Au地球化學高值區(qū)、斷裂構造及鐵染異常強烈的地方附近，是找礦的重點勘查區(qū)域，其具有較好的找礦前景。

(4)綜合使用雷達數(shù)據(jù)、光學數(shù)據(jù)及其他非遙感數(shù)據(jù)的綜合地質找礦方法，具有良好的應用潛力，對本地區(qū)金礦找礦勘查具有重要的指導作用。