基于ASTER数据相山地区蚀变异常提取研究

刘寅翔，黄双双

（东华理工大学地球科学学院，江西南昌330013)

基于ASTER数据相山地区蚀变异常提取研究

刘寅翔*，黄双双

（东华理工大学地球科学学院，江西南昌330013)

选取相山铀矿田作为研究区，选取ASTER作为使用数据，利用美国航空航天调查局（USGS）常见矿物矿化蚀变光谱数据进行分析。运用比值法、主成分分析法提取铁染、羟基、绿泥石蚀变，以此帮助分析和验证该区的铀矿化地段，以便能在以后的找矿工作中更快和更精准地来帮助圈定靶区。

相山铀矿田；ASTER;蚀变光谱数据库；比值法；主成分分析法

自从遥感技术诞生以来，在各个领域均得到了广泛应用。在20世纪60～90年代国外就已经有许多地质学家结合遥感，成功圈定了羟基、铁染、碳酸盐化等不同种类矿物的蚀变信息并且可以用来识别不同的岩性底层单位和结构，进一步帮助地质找矿圈定有利成矿区范围（kaufmann H，1988;Crosta,1989；Rutz, 1998）。21世纪国内遥感地质找矿得到了进一步的认可和研究，并且对于不同类型的蚀变矿物的提取方法进行了改良，成功把地质找矿和遥感蚀变信息结合在一起为地质找矿圈定靶区提供了有利的信息(张玉君等，2002;杨金中等,2003;黄锡强,2007；陈涛，2012）。围岩蚀变通常是在热液矿床的形成过程中，近矿围岩会和热液在温度和压力的变化下发生化学反应从而会使原来的物质成分和结构、构造改变。由于特定的矿种及矿床会有特定的标识性的蚀变，围岩蚀变又能反映热液成矿物理化学条件。因此研究围岩蚀变的类型及其形成条件，可以帮助阐明和分析热液矿床形成的影响因素，运用遥感蚀变信息提取可以在一定程度上为地质找矿提供更多有用的信息和依据，当前，蚀变信息提取的方法和理论模型多种多样，如比值法、主成分分析、匹配滤波、光谱特征拟合技术、光谱角制图法等(刘李，2010）。本文主要选用波段比值法及主成分分析法来研究本区域成矿潜力和遥感蚀变提取的可靠性。

1 研究区概况

相山位于江西省乐安县公溪镇附近，它分布于华南铀成矿省赣杭火山岩铀成矿带西段。至今在相山地区已经找到众多铀矿点及相应中小型矿床，并且发现众多伴生金属矿种。相山地区已经显示出较大的找矿潜力，有可能成为一个铀及多金属矿产地集中区。其中在该地区主要的蚀变类型包括钠长石化、红化、磷灰石化、萤石化、黄铁矿化、硅化、碳酸盐化、水云母化、绢云母及绿泥石化、多金属硫化物等(邵飞,2008)。

2 数据源的选择

在20世纪90年代美国将Terra即极地轨道环境遥感卫星顺利地送入太空之中。该卫星是美国航空航天局（NASA）的第一届地球观测系统卫星，也是第一个可以对整个地球过程进行观测的一个卫星系统。Terra卫星上共有5种传感器，他们分别是CERES、MODⅠS、MⅠSR、MOPⅠTT和ASTER，而ASTER传感器由3个独立的子系统组成：第一是可见/近红外部分，然后短波红外部分，最后是热红外部分。ASTER数据相比其他数据在短波红外的光谱分辨率更高，对矿物的吸收波谱特征具有更好的反应，而且ASTER遥感数据中热红外部分具有5个波段,能够用它来进行岩石的化学成分填图；ASTER可以用高光谱技术处理方法进行处理;因此相比其他数据选择ASTER数据更加合适做蚀变提取研究。本文应用DPR-201204203360中的1景图像。该遥感影像数据质量相对较好，云覆盖相对较少，图像清晰。

3 图像预处理

3.1 ASTER数据重采样

首先在ASTER数据中用于蚀变提取经常用到的是可见光/近红外波段以及短波红外这两个大的波段。可是知道这2个波段的空间分辨率是不一致的，分别他们一个是15m，另一个是30m,所以就需要重采样来图层叠加(ENVⅠ-Basic tools-layer stacking)使他们统一为15的空间分辨率，并且提高了短波红外部分的空间分辨率。

3.2 大气校正

ENVⅠ中FLAASH大气校正中，首先需要进行传感器定标，然后再进行辐射亮度单位转换，最后进行储存数序调整（Basic tools-convert data)使得影像从BSQ转换为BⅠL格式。

ENVⅠ软件中特有的FLAASH大气校正是基于更高像素的校正精度。使得漫反射形成的连带反应更有效的被校正，解决因为光照及大气等因素对地物反射的影响。FLAASH大气校正后，相比降低可见光反射率，相对短的红外线反射率的增加，特别是突显了短红外波段band6和band8的光谱吸收特征，并且更有利于矿化蚀变信息的提取。

3.3 ASTER干扰地物去除

由于相山地区植被覆盖区植被、云雪、地表水及山体阴影影响较大。如果在蚀变异常信息提取过程中有过多的干扰信息参与运算将会导致异常提取出现大量伪信息；所以我们应该去除这些干扰物。

（1）云。研究区类海拔不一，有些相对较高，所以在此需要考虑何时会有云的影响（云的反射率较高）。必须通过一定的方法去除它，以免影响之后的提取。在这里选择ASTER1波段来进行高端切割的方法来消除云的影响。

（2）去阴影。地形起伏往往遮蔽了阳光，形成了盲区也就是阴影区,使用ASTER9/ASTER1(张船红, 2011)来去除由于地形起伏引起的地形阴影。

(3)去植被。相山地区属于湿热的气候环境这必然是一个比较有利于植被生长的天然条件，即使植被无人打理也会长得比较茂盛。所以为了能够在之后可以更有效地进行蚀变提取，就要想办法去除植被的影响。鉴于前人植被提取的经验，本次采用归一化NDVⅠ=(ASTER3-ASTER2)/(ASTER3+ASTER2)的方法(罗亚,2006)。

（4）去水体。研究区位于江西省中部，属亚热带季风气候，拥有丰富的年降水量，河流经过的地区，水库和池塘也在该地区内零星分布。因为水体信息在蚀变提取中属于干扰信息，所以对水体进行掩膜处理。本次去除水体采用（ASTER1-ASTER3)/(ASTER1+ ASTER3)的方法，然后设定灰度值。

最后去除云、阴影、植被、水体之后，需要对它们进行一个综合掩膜（Basic tools-band math),然后输入公式把4个不同掩膜部分综合起来，变成最终所需的综合掩膜区。

4 蚀变异常提取方案

4.1 矿化蚀变遥感特征分析

近矿围岩蚀变矿化是一个逐步积累矿物的过程。绝大多数与岩浆—热液活动有关的矿床，都伴有其围岩的交代蚀变的现象。可以通过遥感技术来进行蚀变的提取，然后可以通过验证去圈定靶区，从而确定重点的找矿区域。根据相山地区已知资料来看相山矿田蚀变现象普遍,经常看到的事变有钠长石化、红化、磷灰石化、萤石化、黄铁矿化、硅化、碳酸盐化、水云母化，绢云母及绿泥石化、多金属硫化物等。依据各个蚀变矿物所含的离子基团不同，又可以将蚀变矿物分为铁染蚀变异常类矿物、羟基蚀变异常类矿物、碳酸盐化蚀变异常类矿物和硅化蚀变异常类型4类(赵志芳,2012)。再者，铁染蚀变异常类型主要有Fe3+和Fe2+，主要包括赤铁矿、针铁矿、黄钾铁黄矿；羟基也就是OH-；碳酸盐化蚀变异常类型主要与CO2-3有关，主要包括白云石化、方解石化(吕凤军,2009)；硅化蚀变异常主要是指与SiO2有关。

4.2 蚀变异常提取

在数据预处理的基础上,一般来说主成分分析法是从数据中选取4个波段换算出它们的特征性向量从而进一步对所需的研究区进行遥感蚀变信息提取。而4个主分量(PC)的意义分别代表的是:PC1为几个波段反射率的加权和,一般为正值,体现出光谱总体反射率的大小,称为反照率因子;PC2是波段的反射率之间的存在的差值，具体显示了波段的在光谱中的曲线斜率的变化，也被称为形状因子；PC3和PC4是表面的岩石和矿物的信息反馈(耿新霞,2008)。

4.2.1 铁染蚀变异常

对于提取铁染一般选取1、2、3、4作为主成分的特征向量来进行主成分分析。根据ASTER数据里面的蚀变矿物光谱（如图1所示）可以知道，铁离子对应的1波段和3波段是处在吸收谷，所以波段1和波段3为负贡献，同理band2和band4是处在反射峰的，所以他们是正贡献。由表1及其以上分析可以知道，需要的信息在第3特征向量（PC3）。最后依据相应地质资料及实际情况，选取0.5、1.0、1.5倍标准离差将羟基蚀变异常由高到低切割为3级。

图1 ASTER数据钟蚀变矿物波谱(波谱库来源于USGSMIN)

表1 ASTER 1、2、3、4主成分分析特征矩阵

4.2.2 高岭土及绢云母蚀变异常

对于羟高岭土和绢云母的异常提取采用1、3、4、6作为主成分的特征向量来进行主成分分析。按照ASTER数据钟蚀变矿物波谱（如图1所示）可以知道，对应的4、6波段，波段6是处在吸收谷的，而波段4是处于反射峰。由表2及其以上分析可以推出，需要的信息在第4特征向量（PC4）。最后依据相应地质资料及实际情况，选取0.5、1.0、1.5倍标准离差将羟基蚀变异常由高到低切割为3级。

表2 ASTER 1、3、4、6主成分分析特征矩阵

4.2.3 绿泥石化蚀变异常

对于绿泥石化异常的提取采用1、3、4、8作为主成分的特征向量来进行主成分分析。根据蚀变矿物波普与ASTER数据通道对应关系（如图1所示）可以知道，波段4为反射峰，波段8为吸收谷。由表3及其以上分析可以推出，需要的信息在第4特征向量（PC4）。最后依据相应地质资料及实际情况，选取0.5、1.0、1.5倍标准离差将羟基蚀变异常由高到低切割为3级。

5 结果验证

通过与已知矿点坐标相应对，蚀变与众多已知铀矿点相吻合，如矿点6115、615、6110等，在邹家山矿床旁边也有众多零星分散的蚀变异常。通过验证，从遥感图像中提取的蚀变异常具有一定的可行性，可以在实际地质找矿中为提供更多有利信息，使更快更精准地圈定靶区。

表3 ASTER 1、3、4、8主成分分析特征矩阵

6 结论及存在的问题

（1）通过主成分分析提取得到地区铁蚀变和绿泥石和高岭土及绢云母蚀变异常信息，蚀变异常分布区与已知矿点及矿床有较好的相关性，验证了该方法的可行性。

（2）本研究主要选用美国地质调查所USGS波普库供应的矿物光谱曲线数据库展开蚀变矿物诊断性波谱特征研究。但是不同地方不同气候同样的岩石在光谱中可能会有一定的差异，所以会在一定的程度上制约提取精度。

（3）研究区属于植被高覆盖区，其实也可以设计和构建了不同干扰分区中ASTER数据铁染、羟基、绿泥石蚀变异常信息的提取方法和流程，较好地弥补了研究中矿化蚀变异常类型提取不全面的不足。

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A

1004-5716(2015)04-0129-04

2014-12-22

2015-01-21

刘寅翔（1989-），男（汉族），湖南怀化人，东华理工大学地球科学学院在读硕士研究生，研究方向：遥感地质。