朱莉莉, 洪金益, 张金良, 张昌俊, 张思颖, 段宗恩
(1.中南大学 地球科学与信息物理学院, 长沙 410083;2.有色金属矿产地质调查中心,北京 100012)
湖南省素有我国“有色金属之乡”的美誉,湘南地区是我国重要的有色金属成矿带之一,区内发育多处矿床、矿点,找矿前景良好。在湘南香花岭-大坪地区,采用现代地球化学数据处理技术,提取化探异常信息,并利用ETM遥感图像结合多种遥感图像处理方法,从中提取与多金属矿化有关的蚀变信息。结合工作区的成矿地质条件及已知的矿产信息,综合分析化探异常信息与遥感异常信息对成矿作用的相关性,为今后的地质科研工作提供了地球化学背景研究,为地质勘查工作明确了找矿的方向。
香花岭-大坪地区位于湖南省东南部,地处南岭山系的中段,长江与珠江流域的分水岭部位。工作区主要由中高山地与丘陵地貌组成,海拔由160 m~1 594 m,跨度较大,整个地区地势中部较高。该区属于亚热带湿润季风型气候,区内雨量充沛,年降水量约1 250 mm~1 750 mm,水系发育成网,植被亦较发育。
工作区大地构造单元属于湘桂粤海西-印支拗陷带,隶属南岭东西向构造带。工作区内压性断裂构造密集,南北向褶皱构造发育。区内构造线方向主要有古老基底和岩浆岩组成的NE向隆起带,以及NE向、NS向断裂构造带[1]。区内地层除了下古生界部分缺失以外,从震旦系到第三系均有出露,从西向东由老到新、沉积由薄渐厚[1]。
研究区内于中生代燕山期发生了剧烈且广泛的地壳运动,致全区褶皱隆起,并伴随多期次强烈的岩浆侵入活动、火山喷发活动、内生多金属成矿过程,工作区形成了以强断裂活动伴随岩浆活动为特征的地质时期。早期特点为隆起凹陷大断裂,晚期以大断裂活动为主。区内岩浆活动频繁,岩体的数目较多,但规模大小悬殊,产状由岩基到岩株均有[1]。侵入时代从印支期延续到燕山晚期,在燕山期达到高峰。该区岩体的围岩主要由下古生界砂页岩与上古生界碳酸岩组成,岩体内及附近围岩中的中酸性岩脉比较发育,工作区地质图见图1。
蚀变是不同矿化作用所产生的重要成矿标志[3]。遥感蚀变信息提取是对遥感数据采用一定的数据处理方法,将与成矿有关的围岩蚀变的特征波谱信息提取出来,因此而形成色调异常[4]。本区矿体多分布于岩体外接触带部位,围绕岩体在水平方向表现为由高温到低温呈环带展布。区内铍、铌、钽、钨、锡等矿产与浅源重熔型岩浆关系密切,铜、铅、锌、钼矿则与浅源重熔型岩浆有关[1]。
鉴于研究目的,作者选取了美国陆地卫星-Landsat 7的ETM+数据。研究区植被发育,覆盖面积广,水系发育成网,对异常信息提取造成较大影响。因此需利用掩膜、分割等方法去除影像的干扰信息,研究区的遥感异常信息是通过主成分分析获取的。由地物波谱的物理机理可以得知,ETM1和ETM3是重要的铁化蚀变特征波谱带,因此可选取ETM1、ETM3、ETM4、ETM5波段进行主成分分析,获得富含铁离子矿物的遥感异常图像;根据含羟基矿物的波谱特征,选取ETM1、ETM4、ETM5、ETM7波段进行主成分分析,获取泥化蚀变遥感异常图像。
蚀变矿物的组合虽然可以在遥感图像上呈现出一定的特征波谱,但是某些矿化蚀变信息(如岩石蚀变、矿化露头等)与非蚀变的岩石之间的区别不大,加上研究区的植被覆盖等影响,因此在ETM图像上表现的信息比较微弱,直接、简单的遥感图像处理方法很难将以上微弱的矿化蚀变信息提取出来。因此需要将比值、主成分分析、掩模及分类等方法相结合,消除干扰信息,增强弱化的矿化蚀变信息。研究区铁化蚀变信息的提取主要是利用掩模之后的ETM1、ETM3、ETM4、ETM5波段进行主成分变换,变换之后的波段的特征向量及特征值见表1。
由表1可知,PC4的主成分反映的是波段3与波段4的和减去波段1与波段5的和的线性变换,含铁离子矿物在ETM1波段强烈吸收,而在ETM3波段强烈反射,因此利用PC4主成分进行铁化蚀变信息提取。
泥化蚀变信息提取与铁化信息提取相似,选用ETM1、ETM4、ETM5、ETM7波段进行主成分变换,变换之后的波段特征向量与特征值见表2。ETM5 波段的次高特征向量载荷值出现在PC4,ETM7波段的最高特征向量载荷值出现在PC4,两者符号相反,反映了含羟基的蚀变矿物在7波段强吸收而在5波段为强反射,由此提取泥化蚀变信息。
工作区植被覆盖,在进行蚀变信息提取之前需进行掩膜处理,从而生成新的遥感异常图,针对新图进行特征值的数理统计,选取最优密度分割的高值区作为背景与异常的阈值,提取反映矿化蚀变的遥感异常信息。对于遥感异常信息图中大于阈值的像元进行中值滤波,将异常进行分类分级,按照蚀变信息的强弱分别赋予不同的颜色加以区别,研究区铁化异常与泥化异常见图2。
图1 研究区地质图Fig.1 Geological map of study area
波段 主成分ETM1ETM3ETM4ETM5特征值/%PC10.16850.34530.53030.755878.62PC20.46220.6834-0.5648-0.018913.17PC30.51070.13580.6022-0.59847.39PC4-0.70510.62880.1927-0.26520.82
表2 ETM1、4、5、7波段特征向量及特征值
湘南香花岭-大坪地区水系沉积物测量区域为国际标准1∶50 000图幅,面积约 4 096 km2,采样点密度为3.1/km2。研究表明,对于岩性分布比较复杂的地区,元素的背景值是变化的,此时,需要将全区划分成多个地球化学子区进行背景值及异常下限的计算[2]。研究区地球化学背景多变,地质环境复杂,不能以一个统计单元确定背景值和异常下限,采取划分地质单元方式分别统计,虽然可以客观表现实地的地球化学特征,但由于一个单元里样品分属多处不同空间位置,与其他地质单元交错,无实际操作可能性。因此以五万图幅为统计单元,初步确定每幅各元素的背景值与异常下限。
区内1∶50 000 水系沉积物测量的采样点12 699个,每个采样点测试包含Ag、As、Au、Ba、Bi、Co、Cr、Cu、F、Hg、Mn、Mo、Ni、Pb、Sb、Sn、Sr、Ti、V、W、Zn共二十一种元素,以MAPGIS、DGSS、Section 等软件为支撑,进行化探数据的采集、编辑、处理、分析和管理等工作。
确定地球化学背景值与异常下限的方法有很多种,如:多元回归法、克立格法、稳健多元线性回归分析法、 马氏距离识别离散点群法等。鉴于计算方法的实用性及易操作性,同时根据不同方法对试验区的计算结果对比,迭代算法更易突出弱异常。迭代算法的步骤为:①计算试验区全区原始数据的平均值(X1)和标准离差(S1);②按照X1+nS1的标准,剔除部分高值后得到新数据集;③重复步骤②,直至不存在高值点。求得最终数据集的平均值X及标准离差S,则X为背景值C0,以X+1.65S作为异常下限CA(表1)。
图2 研究区部分区域遥感蚀变异常图
元素平均值(X)标准离差(S)异常下限(X+3S)异常下限(X+1.65S)X 工作区的化探采样点为离散型的水系沉积物,首先对数据进行网格化,网格间距设定为500 m,以700 m为搜索半径进行八方位搜索。根据迭代法计算元素的背景值及异常下限,Cu、Pb、Sn、Mo元素按照“X、X+2S、X+4S、X+8S”将异常分为四个等级,Zn、W元素分别按照“X、X+1.414S、X+2S、X+2.828S”、“X、X+2.828S、X+8S、X+22.63S”进行划分,分别圈定异常图,编制元素地球化学异常图。 表4为工作区水系沉积物测量的六种主要元素间的相关系数矩阵,从表4中可以看出,Pb与Zn相关性强,W与其余六种元素均存在弱相关性,该分析结果与区内分布有黄沙坪大型铅锌矿床、铺下圩中型铅锌矿、白云仙中型钨多金属矿等地质现象相符。 表4 工作区主要元素相关性系数矩阵 在单元素地球化学图的基础上,将Cu、Pb、Zn、W、Sn、Mo 六种主元素异常划为一组,构成整套组合异常图。按照规格化面金属量最大的元素及异常成矿地质特点,分别选取各自的主成矿元素。主成矿元素以浓度分带表示,其他组合元素按异常下限范围以相应颜色的实线线条表达,研究区共有十幅1∶50 000组合异常图,数据量较大,因此选取其中部分列举如图3所示。 图3 研究区部分组合异常图Fig.3 Integrated anomaly map of part study area 虽然遥感异常信息与化探异常信息形式不同,但究其根本,都是根据研究区的地质特征或地表层的地质体特征获得的,表达与成矿相关的信息。许多学者的研究结果证实了此二者之间存在某种相关性[3]。作者在本文中通过对研究区进行遥感异常信息提取,同时针对水系沉积物进行化探分析,结合该区地质成矿背景,总结出以下结论:①元素异常位置吻合程度高,异常组合与矿化类型吻合;②遥感异常与化探异常的展布与研究区地质构造的特征一致。 图4 研究区成矿预测图Fig.4 The metallogenic prediction of the study area 结合遥感异常与化探异常提出四个找矿靶区(图4):①A1为黄沙坪铅锌矿找矿远景区,该区遥感异常与化探异常吻合度比较高,适合寻找高-中温热液型铅锌矿;②A2为香花岭钨锡铅找矿远景区,该区遥感异常多,化探异常多,且两者吻合度较高,远景区范围广,在区域性断层破碎带中适合寻找充填交代型多金属矿床;③B1为廖家洞-永春铅锡多金属找矿远景区,该区小型金属矿点集中,适合寻找铅锡多金属矿产;④B2为神堂湾-平头岭铜铅钼多金属找矿远景区,该区发育较多小型金属矿点,适合寻找铜铅钼多金属矿产。 单纯从地球化学异常来看,组合异常图及综合异常图为研究区在空间地理位置层面的地勘找矿提供了较直接的信息,但是缺乏明确的指示性。遥感异常信息图是根据研究区地表地物的光谱特征获取的,直观性强,能很好地表达研究区的综合概况,且便于找出形成地球化学异常的原因。因此有效地结合两种方法,共同为地勘事业服务,将会对提高找矿效率有一定的帮助。 参考文献: [1] 黄书俊,曾永超,贾国相,等.湘南、粤北区域铅锌矿床地球化学分带模式及若干问题的讨论[J].矿产与地质,1985(4):81-97. [2] 刘春生,董来世,李锡云.浅谈化探数据处理的过程与方法[J].黑龙江科技信息,2010,24:62. [3] 杨自安,徐国端,邹林,等.化探与遥感信息在青海两兰地区找矿预测中的应用[J].地质与勘探,2003,39(6):42-45. [4] 刘伟.新疆自治区和静县巩乃斯林场一带1:5万地质矿产调查报告[R].2005. [5] 张远飞,吴德文,朱谷昌,等.遥感蚀变信息检测中背景与干扰问题研究[J]. 国土资源遥感,2008(2):22-26. [6] 蔡朝阳,孙德友,吴国学.MAPGIS 与Suffer相结合在黑河市化探工作中的应用[J].物探与化探,2009(4):220-223. [7] 王涛.1∶5万矿调化探数据处理方案初探[J].矿物学报,2007(增刊):463-465. [8] 黄建村,黄俊平.MAPGIS在化探数据处理中的应用[J].江西测绘,2005:12-13. [9] 陈三明,钱建平,陈宏毅.桂东南植被覆盖区的抗干扰遥感蚀变信息优化提取与找矿预测[J].2012,30(1):33-40. [10] 张佩民,张建国,杨自安,等.滇东罗平县雄武镇地区遥感蚀变信息提取及成矿预测[J].地质通报,28(6):769-776.3.3 化探异常圈定与组合异常特征
4 遥感异常与化探异常的找矿预测效果
5 结语