基于高光譜遙感影像的典型蝕變礦物信息提取研究

基于高光譜遙感影像的典型蝕變礦物信息提取研究

0蝕變礦物部分譜段的診斷性波譜特征根據(jù)典型侵蝕礦物的診斷波譜特征，國內外遙感工作者成功地利用了云載高光譜遙感數(shù)據(jù)、mais、hylep和hyperis星譜高光譜遙感數(shù)據(jù)。然而,在植被覆蓋度大于50%的地區(qū),由于植被混合光效應等因素的影響而壓抑了蝕變礦物在部分波長區(qū)間的診斷性波譜特征;因此,利用高光譜遙感數(shù)據(jù)在植被覆蓋地區(qū)進行蝕變礦物填圖研究進展較為緩慢。在高光譜遙感數(shù)據(jù)中,蝕變礦物的波譜特征與背景光譜相比,如植被光譜,仍具有較大的差異。只要蝕變礦物與背景地物的光譜特征存在區(qū)別,基于典型蝕變礦物部分譜段的診斷性波譜特征就能夠識別蝕變礦物。本文以河北省承德市大營子地區(qū)為例,應用星載高光譜遙感數(shù)據(jù)——Hyperion,開展典型蝕變礦物識別研究,依據(jù)典型蝕變礦物及其組合分布特征為該區(qū)地質找礦提供依據(jù)。1多態(tài)性礦物識別在植被覆蓋區(qū),利用多光譜遙感數(shù)據(jù)提取礦化蝕變遙感異常有4種模型,即綜合光譜信息模型、消除植被光譜信息模型、挖掘植被光譜信息模型及改進的綜合光譜信息模型。綜合光譜信息模型認為目標信息,即蝕變信息與背景信息,如植被信息,在影像中處于同樣重要的地位,其區(qū)別在于研究目標不同。蝕變信息識別主要依據(jù)典型蝕變礦物中所含離子或基團的診斷性波譜特征。目前在植被覆蓋區(qū),基于綜合光譜信息模型,利用多光譜遙感數(shù)據(jù)提取蝕變遙感異常的研究初見成效。本文引用綜合光譜信息模型,開展植被覆蓋區(qū)高光譜遙感數(shù)據(jù)的蝕變礦物填圖研究。建立分譜段譜系識別準則時,應考慮如下2個因素:(1)依據(jù)典型蝕變礦物部分譜段的診斷性波譜特征。如綠泥石礦物的識別主要利用綠泥石中含有三價鐵離子或羥基基團的診斷性波譜特征:綠泥石中的羥基基團在2325nm處形成尖銳吸收譜帶,同時在2245~2255nm區(qū)間伴隨有尖銳的吸收峰;綠泥石中三價鐵離子在573~806nm區(qū)間形成寬緩的吸收峰。根據(jù)現(xiàn)有公開發(fā)表的成果,多認為綠泥石礦物識別主要利用2325nm處的吸收峰,同時兼顧2245~2255nm區(qū)間的吸收峰,一般不考慮573~806nm區(qū)間三價鐵離子的吸收峰。(2)由于圖像端元反射率數(shù)據(jù)與實測或標準波譜數(shù)據(jù)中礦物反射率數(shù)據(jù)差異較大,但譜形特征相對穩(wěn)定,因此在識別過程中,首先考慮譜形相似,反射率相近僅作為參考指標。1.1影響因素分析由于研究區(qū)地表植被覆蓋極高,并且殘、坡積覆蓋厚,野外調查時基本見不到地表露頭,使得高光譜遙感數(shù)據(jù)的像元波譜曲線與USGS標準礦物波譜數(shù)據(jù)庫或室內實測巖石、礦物波譜曲線差別很大,這無疑增加了蝕變礦物識別的難度,主要表現(xiàn)如下:(1)礦物識別過程中,有時陰離子團的診斷性波譜與某些礦物吻合較好,但缺失該礦物中陽離子的診斷性波譜;有時陽離子的診斷性波譜與某些礦物吻合較好,但缺失該礦物陰離子團的診斷性波譜。(2)盡管室內進行了巖石波譜測量,但根據(jù)室內測量結果認為,所測波譜的反射率數(shù)值及波譜形狀取決于測量區(qū)域的礦物成分、礦物含量及測量區(qū)域內樣本的干濕程度;這些因素是導致像元波譜曲線與樣品波譜曲線譜形差異的主要原因。(3)由于研究區(qū)地表植被覆蓋度高,并且殘、坡積覆蓋較厚,地表露頭較少等原因,導致高光譜遙感影像混合像元中蝕變礦物光譜信息量相對較少,這無疑增加了蝕變礦物識別的難度。1.2建立過程基于上述分析,并結合典型蝕變礦物的波譜特征及診斷性波譜特征所在的波長區(qū)間,建立適用于植被覆蓋嚴重區(qū)的蝕變礦物分譜帶譜系識別規(guī)則:(1)綠泥石、高嶺石、蒙脫石、白云母等含羥基基團的蝕變礦物識別主要利用2000~2500nm波長區(qū)間的診斷性波譜,而不考慮其陽離子的波譜特征;纖鐵礦、赤鐵礦、黃鉀鐵礬、褐鐵礦等含過渡性金屬陽離子蝕變礦物的識別主要利用400~1000nm波長區(qū)間的診斷性波譜,而不考慮其陰離子團的波譜特征。(2)由于1400、1900nm附近是大汽水吸收波段,現(xiàn)有的星載高光譜遙感數(shù)據(jù)在這個波長區(qū)間質量較差,并且該波長區(qū)間內蝕變礦物的波譜特征研究相對較少,因此蝕變礦物在1000~2000nm波長區(qū)間的波譜特征暫不考慮。(3)識別過程中,首先對分類端元的波譜曲線進行整體波譜特征識別,剔除部分與蝕變礦物無關的端元,如植被端元等,可加快識別速度。(4)在礦物填圖過程中,為避免出現(xiàn)過多的未知類別,以全部分類端元作為波譜夾角分類的參考樣本,最后根據(jù)端元波譜分析結果,結合研究區(qū)已知地質資料,識別具體蝕變礦物。2區(qū)域剖面與數(shù)據(jù)預處理2.1區(qū)域地質概況研究區(qū)位于河北省承德市豐寧縣大營子地區(qū),大地構造位于豐寧—隆化斷裂帶北東段,燕山臺褶北緣。該區(qū)植被覆蓋度大于70%,主要出露燕山期花崗巖、侏羅紀火山巖及古元古代變質花崗巖;斷裂構造發(fā)育,是內生金屬礦成礦的有利區(qū)域;區(qū)內已知熱液金屬礦中的蝕變礦物主要有綠泥石、絹云母、孔雀石、黃鐵礦等。2.2基于hyperion數(shù)據(jù)的遙感識別從美國國家地質調查局(U.S.GeologicalSurvey)訂購了工作區(qū)的Hyperion數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)編號為EO1H1230322001187111PP,數(shù)據(jù)獲取時間為2001年7月6日。研究區(qū)數(shù)據(jù)無云覆蓋,圖像清晰,數(shù)據(jù)質量較高。Hyperion傳感器搭載于EO-1衛(wèi)星上,是美國國家宇航局(NationalAeronauticsandSpaceAdministration)向21世紀為接替Landsat而研制的新型對地觀測衛(wèi)星,于2000年11月11日成功發(fā)射。Hyperion數(shù)據(jù)的刈寬(swath)由256個像元組成,空間分辨率為30m,即掃幅寬約7.68km,長185km,在400~2500nm波長區(qū)間內有242個波段。去除未定標波段、水汽影響波段及重復波段,去“smile”效應預處理后,剩余176個波段。由于某些波段存在“椒鹽”噪聲,可能影響蝕變礦物的識別結果,在具體應用中盡可能去除噪聲較大的波段。因此,實際可以利用的波段數(shù)要小于186個(表1)。利用高光譜遙感數(shù)據(jù)識別蝕變礦物的理論基礎是典型蝕變礦物的診斷性波譜特征,即把圖像波譜曲線與標準波譜數(shù)據(jù)庫或實測樣品波譜曲線進行比較。由于遙感數(shù)據(jù)在獲取過程中受大氣散射、天空光等影響因素較多,導致像元曲線有較大的畸變;因此需對高光譜遙感數(shù)據(jù)作大氣校正和反射率反演。大氣校正和反射率反演是在ENVI圖像處理軟件FLAASH模塊中完成的。3雕刻礦物填充圖的結果和地質解釋3.1檢測峰和蝕變礦物端元的波譜特征Hyperion數(shù)據(jù)經(jīng)預處理后,可利用波段為159個。利用“沙漏”流程模型,分為20個端元。依據(jù)端元波譜曲線特征,對端元進行初步識別如下:(1)根據(jù)端元反射率數(shù)值大小,去除反射率極小或為負值的端元(圖1)。圖像中負值主要位于植被陰影區(qū)或無數(shù)據(jù)區(qū),因此可以判斷這些端元與蝕變礦物無關。(2)植被在560nm附近有反射率為0.1~0.2的反射峰,在800~1000nm間上有反射率為0.5~0.6的反射峰。在700nm、1500nm和1900nm附近具有強烈吸收特征。端元波譜特征與典型植被反射率曲線特征反射率為0.1~0.2吻合(圖2),曲線反射率大小或形狀的差異,只與研究區(qū)植被種類有關。據(jù)此判斷這些端元與蝕變礦物無關。(3)根據(jù)端元曲線特征初步剔除與蝕變礦物無關的端元后,將計算剩余端元曲線與標準礦物曲線或野外實測曲線波譜夾角及波譜特征擬合,判斷疑似蝕變礦物端元的具體類別。波譜夾角計算端元曲線與參考曲線譜形的相似度;波譜特征擬合主要考查反射率數(shù)值的大小。據(jù)此進一步識別疑似蝕變礦物端元,即利用蝕變礦物在2000~2500nm間的波譜特征進一步識別。綠泥石的識別主要依據(jù)2320~2340nm間的吸收峰(圖3a);斜綠泥石的識別主要依據(jù)2120~2130nm與2340nm處的寬緩吸收區(qū)間(圖3b);方解石的識別主要依據(jù)2280~2310nm間的吸收區(qū)間(圖3c);白云石識別主要依據(jù)2260nm處的吸收陡坎和2320nm的尖銳吸收峰(圖3d)。(4)以全部端元為訓練樣本,基于波譜夾角方法對研究區(qū)進行分類。3.2數(shù)字-巖石學和斜綠泥石該區(qū)共識別出方解石、斜綠泥石、白云石和綠泥石4種蝕變礦物(圖4):綠泥石礦物分布最為廣泛,呈北西向展布;其次是斜綠泥石;方解石和白云石零星分布。綠泥石和斜綠泥石礦物分布與該區(qū)已知金礦(化)點分布較為一致(圖5),并且識別出的白云石礦物分布與該區(qū)大理巖的分布吻合較好。大營子金礦的圍巖為條帶狀斜長角閃片麻巖,蝕變礦物有孔雀石、黃鐵礦、絹云母、綠泥石、方解石等。綠泥石形成與低溫熱液作用有關,碳酸鹽化是汽水熱液作用后期的產(chǎn)物;二者同時在該區(qū)出現(xiàn),表明該區(qū)至少發(fā)生兩期熱液作用。綠泥石、白云石和斜綠泥石礦物組合與該區(qū)熱液金屬礦分布較為一致,因此認為不同蝕變礦物組合分布特征是該區(qū)高光譜遙感的主要找礦標志。3.3內生熱液金屬礦血源區(qū)地質構造特征高光譜遙感解譯認為,在大營子礦集區(qū)存在一同心環(huán)。該同心環(huán)形狀為圓形,環(huán)內為負地形。外層環(huán)的解譯標志主要是弧形的溝谷;中層環(huán)的解譯標志主要是色調;內層環(huán)解譯標志為色調環(huán)。中層環(huán)內部以亮綠色、灰白色、淡粉色色調為主,內、外環(huán)之間以深綠色色調為主。環(huán)形構造內部北東向和北西向線性構造發(fā)育,已發(fā)現(xiàn)的內生熱液金屬礦多分布于內環(huán)的內邊緣、北東向線性構造與北西向線性構造交匯處(圖5)。根據(jù)區(qū)內內生熱液金屬礦床(點)、蝕變礦物分布特征及遙感線環(huán)構造解譯結果,推測該區(qū)深部發(fā)育花崗巖和閃長巖巖體,中酸性熱液沿斷裂構造上升,與大營子變質中粗閃長巖中的黑云母發(fā)生交代作用,形成綠泥石、斜綠泥石蝕變礦物(圖6)。隱伏巖體在遙感影像上表現(xiàn)為環(huán)形構造,環(huán)形構造內部發(fā)育的線性構造是深部流體上升的通道。成礦熱液與圍巖發(fā)生交代作用,其交代作用的強度與距離熱源的遠近關系密切:距熱源距離較近處,交代作用較強;距熱源較遠處,交代作用較弱;在交代作用過程中形成泥質蝕變礦物,在風化作用下,極易被剝蝕露出基巖,形成內層色調環(huán)。綜合上述研究認為,該區(qū)具有良好的成礦地質條件。4蝕變礦物組合分布特征在植被覆蓋區(qū),把蝕變礦物信息與背景信息置于相同水平,基于綜合光譜信息模型,利用星載高光譜遙感數(shù)據(jù)——Hyperion提取蝕變礦物信息,信