遙感技術(shù)方法

遙感地質(zhì)找礦預(yù)測(cè)新技術(shù)方法11/15/20221一、概述自遙感技術(shù)問世以來，世界各礦業(yè)大國都十分重視發(fā)展地質(zhì)調(diào)查和礦產(chǎn)資源的遙感勘查技術(shù)。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展和高分辨率遙感數(shù)據(jù)源的不斷投入民用，遙感地質(zhì)技術(shù)應(yīng)用水平得到了較大的提高，正以嶄新的面貌更加深入地應(yīng)用于各個(gè)階段的地質(zhì)勘查工作。地質(zhì)找礦預(yù)測(cè)一直是遙感技術(shù)應(yīng)用的主要方面。利用遙感地質(zhì)技術(shù)研究成礦地質(zhì)條件和已知礦區(qū)、礦床影像特征，建立遙感找礦預(yù)測(cè)模型，并與地、物、化信息相復(fù)合進(jìn)行以遙感信心為主的綜合找礦預(yù)測(cè)。11/15/202221:50萬遙感影像圖11/15/20223定量提取遙感找礦信息，一直是遙感地學(xué)界所努力探索和攻關(guān)的目標(biāo)。這種找礦信息在地質(zhì)找礦及資源潛力評(píng)價(jià)中具有較高的實(shí)用價(jià)值，可與化探異常、物探異常等找礦標(biāo)志相媲美。11/15/20224

礦化作用的產(chǎn)物，如鐵的氧化物、熱液蝕變巖類，是在含礦熱液作用下引起原巖化學(xué)成份和物理性質(zhì)發(fā)生變化的結(jié)果。因此，不同的蝕變礦物組合具有各自獨(dú)特的光譜響應(yīng)。11/15/20225二、方法、設(shè)備、資料基礎(chǔ)1、計(jì)算機(jī)軟、硬件環(huán)境軟件由微機(jī)版PCI圖象處理軟件系統(tǒng)（主要包括：IMAGEwork、PACE、GCPworks等模塊及基于PCI的二次開發(fā)模塊）、MAPINFO、MAPgis等GIS軟件和蒙泰等圖文系統(tǒng)組成。硬件由微型計(jì)算機(jī)及外圍設(shè)備組成，基本配置為：CPUPⅡ以上，內(nèi)存256M以上，硬盤60G以上，網(wǎng)卡100M等及彩色噴墨儀等圖像輸出和裝飾設(shè)備。11/15/202262、遙感信息源

在軌運(yùn)行的幾十顆各國的陸地資源衛(wèi)星為遙感地質(zhì)工作提供了海量的數(shù)據(jù)源，其中蘊(yùn)藏著大量的可供地質(zhì)研究和礦產(chǎn)勘查使用的專題信息。工作中常用的遙感數(shù)據(jù)源主要是美國5號(hào)、7號(hào)陸地衛(wèi)星的TM（7個(gè)多光譜波段，分辨率30m）和ETM(前7個(gè)波段，分辨率30m，第8波段為全色，分辨率15m)數(shù)據(jù)，法國的SPOT-4（4個(gè)多光譜波段，分辨率20m，1個(gè)全色波段，分辨率10m）數(shù)據(jù)以及中巴的CBERS-1（5個(gè)多光譜波段，分辨率20m）數(shù)據(jù)、俄羅斯的SPIN-2（全色波段，分辨率2m）數(shù)據(jù)等和中巴資源衛(wèi)星（CBERS—1）多光譜數(shù)據(jù)。11/15/20227三、遙感找礦信息提取技術(shù)研究“遙感找礦信息”是指各類遙感數(shù)據(jù)源中反映地質(zhì)構(gòu)造、含礦地質(zhì)體和巖石蝕變（與金屬礦化有關(guān)的）等地質(zhì)現(xiàn)象的遙感信息。新方法除可以進(jìn)行遙感地質(zhì)構(gòu)造解譯和定量統(tǒng)計(jì)分析、含礦地質(zhì)體的圖像解譯和精細(xì)分類等常規(guī)的遙感地質(zhì)工作外，主要特色是能夠分門別類有針對(duì)性的定量化提取那些反映金屬礦化、巖石蝕變現(xiàn)象的遙感信息。11/15/202281、技術(shù)思路與研究?jī)?nèi)容（1）巖石（礦物）光譜特征與蝕變成礦作用的相關(guān)性研究A建立工作區(qū)典型地段遙感圖像和巖石波譜數(shù)據(jù)庫，采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，進(jìn)行巖石波譜數(shù)據(jù)和典型圖像數(shù)據(jù)分析，研究蝕變巖石光譜特征，揭示波譜特征與蝕變巖礦成分因子之間的相互關(guān)系。B通過對(duì)巖石反射波譜數(shù)據(jù)的相關(guān)分析，研究光譜各波段及不同的比值對(duì)識(shí)別不同的蝕變（礦化）信息和巖石類別所起的作用。C基于相關(guān)分析和分類技術(shù)，對(duì)巖石波譜數(shù)據(jù)的處理，揭示試驗(yàn)區(qū)多種蝕變之間共生組合的復(fù)雜關(guān)系，各類蝕變的強(qiáng)烈程度，以及每種蝕變與成礦作用的密切程度。（2）遙感“弱信息”提取模型及方法研究根據(jù)巖石（礦物）光譜特征的多元數(shù)據(jù)分析研究結(jié)果，選擇提取蝕變信息的最優(yōu)波段（變量）組合，建立不同蝕變（礦化）類型的遙感信息提取模型，并進(jìn)行多種方法試驗(yàn)研究，設(shè)計(jì)新的方法（3）基于PCI圖像處理軟件，開發(fā)相關(guān)方法的輔助軟件。11/15/202292、巖石礦物光譜特征的研究

(1)遙感信息提取的巖石礦物光譜機(jī)理地物的光譜輻射特征（包括光譜反射、透射、吸收和發(fā)射）是遙感的基礎(chǔ)，是開展地學(xué)分析、遙感地物分類和識(shí)別的主要依據(jù)。礦化蝕變遙感信息的提取，基于有關(guān)巖石礦物的光譜性狀。巖石可以被看作是組成物質(zhì)或礦物顆粒的集合，它的特征信息是由它的組成物質(zhì)的組合性質(zhì)和它們的伴生特性派生出來的。巖石的光譜特征（波譜性狀）與它們的成分和結(jié)構(gòu)關(guān)系密切。一種巖石的光譜特征（ρs），從理論上可以表示成它的礦物顆粒的種類與比例（m）、它的大小和形狀（sh）以及空間分布或方向（s）以及空間密度（O），或致密度（P）的一個(gè)復(fù)函數(shù)f。（A.W.Siegrist等，1982）ρs=f(m,s,sh,O,P)

成分（m），結(jié)構(gòu)（s,sh,O,P）或者二者的基本性質(zhì)不同的巖石，在光譜特征的這種派生特性上也可有不同。因此，作為巖石特性標(biāo)志的光譜特征可作為分辨巖石巖性的依據(jù)。電磁波與巖石表面物質(zhì)發(fā)生作用，在可見光、近紅外和熱紅外形成各自連續(xù)的光譜分布，不同物質(zhì)成分的巖石形成不同的特征光譜，光學(xué)遙感就是依據(jù)這些不同光譜分布表現(xiàn)出來的特征（能量、譜形等）來探測(cè)目標(biāo)的，了解、認(rèn)識(shí)了這些光譜特征，就能夠利用遙感信息提取技術(shù)識(shí)別它們。11/15/202210（2）常見礦物的反射波譜

礦物的反射輻射是遙感地質(zhì)信息的基本源。影響礦物反射波譜的主要因素是礦物化學(xué)、礦物晶體結(jié)構(gòu)和礦物粒度等。礦物化學(xué)又是決定礦物反射波譜特征的最重要因素?？梢姽夥秶牟ㄗV特征，取決于礦物中過渡金屬離子的種類和含量，而中紅外波段的特征譜帶則決定于礦物中的陰離子基團(tuán)。在目前有3個(gè)大氣窗口即可見一近紅外（0.4—1.1μm）、短波紅外（1.1—2.5μm）和熱紅外（8—14μm）中，礦物光譜研究表明，巖石礦物在0.4—2.5μm之間具有一系列可診斷性光譜特征信息，即金屬離子的電子轉(zhuǎn)移和Al-OH,Mg-OH,CO32-等分子團(tuán)的振動(dòng)所形成的礦物光譜吸收特征，這些特征的帶寬多在10～20nm之間。

11/15/202211波段波長(zhǎng)范圍（μm）可識(shí)別礦物可見光近紅外0.40—1.200.50—0.80Fe、Mn和Ni的氧化物、赤鐵礦、鏡鐵礦植被短波紅外1.30—2.501.47—1.822.16—2.24

2.24—2.302.26—2.322.30—2.40氫氧化物、碳酸鹽和硫酸鹽硫酸鹽巖：明礬石含Al-OH基團(tuán)礦物：白云母、高嶺石、迪開石、葉蠟石、蒙脫石、伊利石含F(xiàn)e-OH基團(tuán)礦物：黃鉀鐵礬、鋰皂石碳酸鹽類：方解石、白云石、菱鎂石含Mg-OH基團(tuán)礦物：綠泥石、滑石、綠簾石熱紅外8.0—14.0硅酸鹽類：石英、長(zhǎng)石、輝石、橄欖石11/15/202212

地質(zhì)上常見的蝕變礦物（組合）在陸地衛(wèi)星多光譜波段中有不同的表現(xiàn)，以TM圖像為例：①鐵氧化物（包括含鐵礦物），如褐鐵礦、針鐵礦、赤鐵礦、黃鐵鉀釩等含大量Fe3+，也有少量Fe2+，在可見光波段0.45-0.52μm（相當(dāng)于TM1）和0.76-0.90μm（相當(dāng)于TM4）波段有強(qiáng)吸收帶；②典型的熱液蝕變礦物—含羥基（OH—）和含水（H2O）類礦物，如高嶺石、綠泥石、綠簾石、蒙脫石、明礬石及云母類等，在2.2-2.3μm（相當(dāng)于TM7波段）附近有較強(qiáng)的吸收譜帶，即在TM7波段產(chǎn)生低值，而在TM5波段有相對(duì)的高值；③碳酸鹽巖蝕變礦物—含碳酸根（CO2-3）類礦物，如方解石、白云石、菱鐵礦、石膏等，在1.8-2.5μm和2.55μm附近較強(qiáng)吸收譜帶；④硅酸鹽巖類蝕變?nèi)绻杌?、長(zhǎng)石化等及地溫?zé)岙惓＃?0.4-12.5μm即TM6波段有相對(duì)的高值。這些礦物的特征譜帶正是提取巖石蝕變帶尤其是礦化蝕變帶遙感信息的理論基礎(chǔ)。11/15/202213

1-磁鐵礦；2-赤鐵礦；1-高嶺石；2-蒙脫石；3-角閃石；4-褐鐵礦3-綠泥石；4-方解石；5-白云石甘肅某礦床典型含鐵礦物、含OH-與碳酸根礦物的波譜曲線反射率（%）反射率（%）云母及粘土礦物的特征吸收b典型碳酸鹽礦物的波譜特征波長(zhǎng)（μm）波長(zhǎng)（μm）波長(zhǎng)（μm）波長(zhǎng)（μm）新疆北部地區(qū)典型礦物反射光譜特征圖c鐵氧化物相氫氧化物在可見，d一些含鐵礦物在0.6-2.5μm近紅外波段的反射光譜特征波長(zhǎng)間的反射光譜特征反射率（%）反射率（%）（3）常見礦物波譜曲線11/15/2022143、遙感信息多層次分離提取技術(shù)模型基于遙感信息的物理機(jī)制和礦物與巖石的光波特征衛(wèi)星遙感圖像中的地質(zhì)信息有如下特征：（1）一切地表物體都是信息載體；（2）各種信息載體之間（同類或不同類）都可能存在信息差異。蝕變礦化信息如礦化露頭、蝕變、生物地化效應(yīng)信息同非蝕變巖性、土壤及正常生長(zhǎng)植被信息之間的差異很小，在遙感圖像上是一種“弱信息”。11/15/202215遙感“弱信息”的提取是基于這樣的假設(shè)：首先，工作區(qū)客觀上應(yīng)該存在蝕變礦化這樣的地質(zhì)成礦背景；其次是礦化蝕變信息在遙感圖像上至少有“微弱反應(yīng)”。遙感“弱信息”多層次分離提取技術(shù)模型：把遙感原始圖像（S(i，j)）看成是由目標(biāo)特征信息（A(i，j)）與各種干擾信息（nk(i,j)）疊加而成。因此，遙感“弱信息”的提取實(shí)際上是通過多層次地從遙感圖像中剔除“背景”信息（即干擾信息），一次次分離出“弱信息”（即目標(biāo)特征信息），最后得到包含目標(biāo)特征信息的估計(jì)圖像（?(i，j)）。11/15/202216最優(yōu)變量集(1)最佳分離(提取）方法(1)最優(yōu)變量集(m)最佳分離(提取)方法(m)nk(i,j)S(i,j)S1(i,j)Si-1(i,j)A(i,j)第1級(jí)信息提取模型第m級(jí)信息提取模型A(i,j)紅層褪色化暈低價(jià)鐵富集暈粘土化暈碳酸鹽化暈nk(i,j)植被土壤其它干擾S(i,j):

原始圖像A(i,j)：專題信息圖像地質(zhì)分析波譜分析多元數(shù)據(jù)分析剔除干擾(提取信息)的最優(yōu)變量組合（集）比值變換主成份分析圖像掩膜圖像分類（分割）混合總體分解GIS技朮其它方法最佳分離(提取)方法單一或綜合運(yùn)用綜合分析遙感信息多層次分離提取技術(shù)模型m級(jí)信息提取模型A(i,j)11/15/202217

由上圖的技術(shù)模型可以看出，遙感“弱信息”多層次分離提取技術(shù)的關(guān)鍵是解決如下幾個(gè)問題：(1)研究的礦化蝕變類型及各種蝕變（礦化）信息在遙感圖像上的光譜特征。(2)研究非蝕變巖、植被和土壤等各種背景在遙感圖像上的光譜特征。(3)揭示蝕變（礦化）信息與背景波譜在光譜空間的的“聚類結(jié)構(gòu)和可識(shí)別性”。(4)根據(jù)地質(zhì)成礦分析、波譜特征分析和多元數(shù)據(jù)分析選擇提取蝕變信息的最優(yōu)波段（變量）組合，建立不同蝕變（礦化）類型的遙感信息提取模型。(5)設(shè)計(jì)和開發(fā)蝕變（礦化）“弱信息”如何進(jìn)行增強(qiáng)與提取的方法技術(shù)。11/15/202218技術(shù)模型還表明，多種“背景”干擾與多種蝕變類型“弱信息”干擾或（礦化）蝕變信息都需要選擇一組最佳波段組合和相應(yīng)的遙感信息提取模型來剔除“背景”或分離“弱信息”，甚至有時(shí)為了提取一種（礦化）蝕變類型的信息都需要選擇幾組波段組合變量和多種方法才能將其分離出來11/15/202219地質(zhì)礦產(chǎn)資料遙感數(shù)據(jù)（經(jīng)預(yù)處理）巖石光譜測(cè)試數(shù)據(jù)成礦地質(zhì)條件分析找礦標(biāo)志及已知蝕變區(qū)確定典型地段圖像數(shù)據(jù)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析光譜數(shù)據(jù)分類、典型巖石光譜特征分析蝕變（礦化）“異常信息”彩色圖像化顯示（最優(yōu)密度彩色分割，非監(jiān)督分類、光譜角度填圖）數(shù)據(jù)源遙感信息異常篩選，找礦靶區(qū)圈定及野外驗(yàn)證研究①不同蝕變(礦化)信息的光譜特征;②非蝕變巖、植被和土壤等背景的光譜特征圖像掩膜處理，剔除規(guī)則背景（干擾）區(qū)掩膜處理,獲取訓(xùn)練區(qū)巖石光譜特征與蝕變成礦因子的相關(guān)性研究①選取不同蝕變類型的“親和”變量集;②選取與背景相關(guān)的變量組合。①基于單比值或組合比值做圖像信息增強(qiáng);②基于“蝕變”變量集做主成份分析獲取“蝕變”主成份;③基于“背景”變量組合做主成份分析獲取“背景”主成份采用對(duì)應(yīng)分析揭示蝕變信息與背景在光譜空間的“聚類結(jié)構(gòu)”與可分性，以及相應(yīng)的“親和”變量集選擇最優(yōu)變量組合，建立遙感信息提取模型得到新圖像通過多次剔除“背景”，逐步分離“蝕變”信息復(fù)雜地區(qū)復(fù)雜地區(qū)簡(jiǎn)單地區(qū)遙感“弱信息”提取工作流程框圖簡(jiǎn)單地區(qū)4、工作流程11/15/202220四、若干實(shí)例簡(jiǎn)介11/15/202221巴什考供、野馬山、鷹咀山、瓊庫木庫里