煤礦地質(zhì)測繪Quickbird-2影像精定位模式識別對新疆金礦預(yù)測的應(yīng)用

【摘要】本文論述了模式識別在新疆伊吾北山地區(qū)遙感影像分類中的應(yīng)用，根據(jù)不同地質(zhì)體在不同波段上的光譜特征，在數(shù)學統(tǒng)計的基礎(chǔ)上建立鑒別函數(shù)，對礦區(qū)中的主要地物進行分類，在模式識別的基礎(chǔ)上進行密度分割，圈定了3個預(yù)測靶區(qū)，6個蝕變帶，給成礦預(yù)測提供了重要的基礎(chǔ)資料。

【關(guān)鍵詞】模式識別分類規(guī)則鑒別函數(shù)密度分割

1引言

遙感技術(shù)是最近幾十年發(fā)展起來的新興科學技術(shù)。隨著空間科學技術(shù)的發(fā)展，各種資源、環(huán)境監(jiān)測衛(wèi)星的發(fā)射與運行，為研究地表動態(tài)變化提供了多時相、大范圍的實時信息，遙感技術(shù)不斷與地學、環(huán)境科學相互滲透，成為研究地球資源環(huán)境最有力的技術(shù)手段。遙感模式識別也為模式識別這一傳統(tǒng)學科帶來了新的問題與挑戰(zhàn)，注人了研究與探索的活力。

遙感數(shù)據(jù)是根據(jù)不同地物對不同波段電磁波的響應(yīng)轉(zhuǎn)化為幅度獲得的，表征了不同地物。它具有以下特點：（1）各類地物的幅度不同；（2）同類地物各波段幅度不同；（3）有時同類地物在同一波段的幅度也不同，不同地物在同一波段幅度相同（即“同物異譜”和“異物同譜”，有環(huán)境、時相上的原因）；（4）遙感數(shù)據(jù)是一種高維信息，數(shù)據(jù)量十分巨大。因此，模式識別方法在遙感模式識別中遇到了許多困難：運算量太大，難以獲得合適的分類特征，無法獲知各類的先驗概率和概率分布函數(shù)的形式，難以形成復(fù)雜的判別函數(shù)和分割界面等等。所以模式識別雖然在找礦預(yù)測中有一定的應(yīng)用，但尚未見對高分辨率衛(wèi)星遙感影像的應(yīng)用。

本文研究表明，通過模式識別技術(shù)，可以有效地從Quickbird-2獲得金礦找礦信息。由于Quickbird-2數(shù)據(jù)的高分辨率特征，從而使得模式識別的找礦預(yù)測區(qū)不僅具有定性，還具有精定位效果，更加有助于金礦資源勘探開發(fā)。本文擬對作者在這方面的研究情況作介紹。

2研究區(qū)概況

北山金礦區(qū)大地構(gòu)造位置處于西伯利亞板塊和布克——三塘湖晚古生代早期島弧東段。構(gòu)造上處于淖毛湖早期石炭世陸相火山盆地的北部邊緣。礦區(qū)構(gòu)造形式主要為斷裂，其中NW——NWW組最為突出，與區(qū)域構(gòu)造線一致，表現(xiàn)為區(qū)域性的壓性斷裂和強烈的劈理化和片理化帶，嚴格控制著以閃長巖類為代表的巖漿巖帶的展布。其次為NE——NNE組、NNW組，三組斷裂奠定了本區(qū)構(gòu)造的基本格局，其圍限三角區(qū)域控制礦區(qū)，礦區(qū)礦化和異常的展布。容礦斷裂走向復(fù)雜多樣，空間分布密集，且多顯示張剪復(fù)合性質(zhì)。

礦區(qū)出露地層主要為下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組（）、中酸性火山碎屑巖、第三系正常沉積巖和第四系。下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組（）構(gòu)成礦區(qū)主體地層，主要為（硅化）英安質(zhì)凝灰?guī)r、安山質(zhì)凝灰?guī)r和玄武質(zhì)凝灰礫質(zhì)結(jié)晶灰?guī)r，整體上由西向東，由中性向中酸性過度。見圖1伊吾北山金礦區(qū)地質(zhì)簡圖[1]。圖1伊吾北山金礦區(qū)地質(zhì)[1]及遙感解譯簡圖—第一系上新統(tǒng)葡萄溝組，橙黃色粉砂質(zhì)泥巖；—下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組硅化英安質(zhì)凝灰?guī)r；—下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組英安質(zhì)凝灰?guī)r；—下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組安質(zhì)凝灰?guī)r；—下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組玄武質(zhì)晶屑凝灰?guī)r；—下泥盆統(tǒng)卓木巴斯套組第二亞組泥灰質(zhì)結(jié)晶灰?guī)r；—華力西中期第二侵入次花崗巖；—華力西中期第二侵入次石英閃長巖；—華力西中期第二侵入次閃長巖；—華力西中期第二侵入次閃長玢巖βμ—輝綠玢巖；δμ—中性巖；συ—安山玢巖；—。斜長細晶巖；。q—石英脈；1—扭曲帶；2—遙感預(yù)測靶區(qū)；3—蝕變帶；4—遙感影象范圍；5—金礦帶編號；6—斷層。

區(qū)內(nèi)巖漿巖巖石類型按產(chǎn)狀可分為兩大類：即中——深層侵入巖，淺成超淺成侵入巖。中——深成侵入巖，第一次侵入巖規(guī)模小，分布零星，以輝長巖、閃長巖為代表；第二次侵入巖規(guī)模較大，分布較廣，以石英閃長巖，花崗閃長巖為代表；第三次侵入巖規(guī)模較小，主要分布在區(qū)域東南部，以花崗巖為代表。淺成——超淺成侵入巖，以巖體規(guī)模小、出露零星為特點，巖石類型主要有輝綠（玢）巖、閃長玢巖、斜長細晶巖和花崗斑巖等，見圖1。

雖然前人的工作表明該區(qū)具有良好的找礦前景，但只是屬于基于1：5萬比例尺的找礦預(yù)測成果，而深入開展礦產(chǎn)地質(zhì)詳查需要1：5000比例尺（甚至更大）的精定位地質(zhì)資料。因此，僅憑已有地質(zhì)資料無法對“九五”期間提出的金礦蝕變帶開展進一步深入的詳查工作，也無法對外圍地區(qū)的找礦遠景作出預(yù)測評價。為盡快查明本區(qū)金礦產(chǎn)資源的分布，有必要采用更能夠適合于該區(qū)開展深入找礦的有效技術(shù)方法。但這里人煙稀少，氣候惡劣，在資金有限的情況下，開展任何面積性的礦產(chǎn)地質(zhì)詳查工作都不是一件容易的事情。為此，決定采用21世紀初期最先進的高分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)，通過模式識別，開展大比例尺精定位遙感找礦勘查。為下一步找礦提供依據(jù)。

3遙感圖象分類的原理

遙感圖象分類（Classification）是將圖象的所有像元按其性質(zhì)分為若干個類別的技術(shù)過程。多光譜遙感圖象分類是以每個像元的多光譜矢量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進行的，如圖2，假設(shè)多光譜圖象由n個波段，則（i，j）位置的像元在每個波段上的灰度值可以構(gòu)成一個矢量，X＝稱作維為像元的亮度值，包含X的n維空間稱為特征空間，這樣n個波段的多光譜圖象并可以用n維特征空間中的一點來表示。遙感圖象的分類問題，分類圖象中的某一類目標稱為模式，而把屬于該類中的像素稱為樣本，多光譜矢量X＝稱為樣本的觀測值。

圖2多光譜圖象的例子如果將多光譜圖象上的每個像素用特征空間中的一點表示出來，這樣多光譜特征并和特征空間中的點集具有等價關(guān)系。通常情況下，同一類地面目標的光譜特性比較接近，因此在特征空間中的點聚集在該類的附近，多類目標在特征空間中形成多個點族。我們可以根據(jù)圖象的這種特征把遙感圖象分割開來。

4圖像處理

4.1分類數(shù)學模型—最近均值法[2]

新疆伊吾地區(qū)的分類可簡單的看作是二類問題：設(shè)類別一為ω1，類別一為ω2；ω1有N1個向量，ω2有N2個向量。它們都是n維向量。則n1及n2的向量的平均值為

假定以向量的平均值及分別作為類一和類二的中心，設(shè)X為任一象素點若

則X屬于類一

則X屬于類二

因此判決邊界為

由此得

判決函數(shù)則為

判決規(guī)

若>0，則X∈ω1；

若<0，則X∈ω2

而=0的情況比較少，在分類的時候既可以把它歸為類別1，也可以歸為類別2。4.2分類規(guī)則

根據(jù)以上的分類模型，把屬于同一類但從不同的像元點得到的亮度值，既相應(yīng)的波譜響應(yīng)畫在同一平面內(nèi)，把測量空間正確地分割成不同的判決區(qū)域，使每個判決區(qū)域都對應(yīng)于一個特定的可分類別（見圖3），把任何一個落入某一判決區(qū)域的測量矢量正確地歸屬到與該判決區(qū)域想對應(yīng)的判決中去[3]。在北山金礦區(qū)干涸河流在遙感圖象中表現(xiàn)的是顯明的白色，所以在分類時不予以考慮，簡單分為礦點和戈壁兩類地物。圖3戈壁和已知礦點的亮度散點圖由圖3可見，已知礦點和戈壁之間存在明顯的區(qū)別，既我們可以把測量空間中的某些局部區(qū)域與特定的地面覆蓋類型聯(lián)系起來，也就是說北山金礦區(qū)的地面地物類型是可分的。

根據(jù)鑒別函數(shù)的構(gòu)造規(guī)則，建立以下的鑒別函數(shù)：

0.9235x+17.293-y=0

這樣，礦化點的灰度植（x，y）應(yīng)該滿足以上的方程，但在實際中存在一定的誤差，所以不可能都等于零，我們在這里規(guī)定一個閾值10，若這個差值小于10就屬于礦化點，相反的，若這個閾值大于10則屬于戈壁。

4.3分類處理技術(shù)實施

本次工作的圖象處理過程都是在ENVI軟件中實現(xiàn)的，首先根據(jù)以上的鑒別函數(shù)進行如下的波段匹配（BandMath）運算模型：

在波段運算的基礎(chǔ)上進行密度分割（DensitySlice），把研究區(qū)的地物劃分為兩種類型，即：小于、等于10的劃歸為礦化點類，而大于10的劃歸為非礦化點類，后者與本次找礦預(yù)測無關(guān)，見圖4。圖4遙感影像密度分割與解譯圖

1－蝕變帶；2－預(yù)測靶區(qū)；3－扭曲帶5結(jié)論和建議

5.1結(jié)論

第一，通過對北山金礦區(qū)礦化點的密度分割圖分析解譯，由圖可見礦化點表現(xiàn)為分布在灰度背景中的紅色不連續(xù)班塊，北山金礦區(qū)的左側(cè)有一個與北山金礦相連的扭曲帶，可能是在成礦過程中受南北向的應(yīng)力而產(chǎn)生的變形，具體情況還待證明。

第二，在遙感影象中，同物異譜和異物同譜是一種很普遍的現(xiàn)象，如在本次的提取工作中，在暗色背景下也有紅色的斑塊，但比起礦化點來說，分布比較連續(xù)，通過與研究區(qū)的地質(zhì)背景想比，可以排除是礦化點的可能。

第三，通過對比分析，在礦區(qū)共圈定出3個預(yù)測靶區(qū)和6個規(guī)模較小的蝕變帶，其中一級靶區(qū)2個，二級靶區(qū)1個，具體見圖4。

5.2建議

第一，在北山金礦右側(cè)找礦的基礎(chǔ)上，可以嘗試在其左進行找礦。

第二，在提取出的礦化區(qū)作進一步的物、化探工作，為下一步找礦提供依據(jù)。

第三，以Quickbird-2的高分辨率衛(wèi)星影像為基礎(chǔ)，在提取出的已知礦點開展“短、平、快”獲取精定位找礦信息。

第四，在北山地區(qū)開展進一步的工作，在此基礎(chǔ)上作進一步的勘探工作，進行采樣測定，對北山地區(qū)作更詳細分類和提取工作。為下一步的找礦工作提供依據(jù)。

參考文獻

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recognitioninthegoldpredicationofXinjiang【Abstrac】ThearticleisaboutthepatternrecognitionintheremotesensingapplicationofNorthmotianofXinjiagnYiwu，BasedontheSpectrumcharacteristicsofdifferentgeologicalbodiesindifferentbands,definiteddiscriminationfunctionbasisofstatistic.Classificationofdifferentsubstancedensityseparationbasisofpatternrecognit