重庆高燕锰矿植被覆盖区遥感矿化信息提取

李晨伟，曾　敏，朱泊江，叶亚康

（成都理工大学，成都 610059）

重庆高燕锰矿植被覆盖区遥感矿化信息提取

李晨伟1，曾敏2，朱泊江1，叶亚康1

（成都理工大学，成都 610059）

遥感找矿在大多植被覆盖区效果并不明显。在重庆高燕锰矿区采用了Landsat 8 多光谱遥感数据的植被覆盖区矿化信息提取方法，该方法与传统提取遥感矿化蚀变信息找矿的方法不同，通过提取植被覆盖相对较小的含矿层顶底板岩层的遥感异常，查明含矿层位置。该方法采用特定的膜技术剔除植被、水体、云雪等干扰，再利用比值法在高植被覆盖区提取有价值的遥感蚀变信息，然后将多个波段比的遥感异常进行假彩色合成，再将遥感异常与地质事实结合，最终解译出锰矿含矿层顶底板遥感异常特征，确定找矿线索。

遥感；Landsat8；高植被覆盖区；高燕锰矿；重庆

遥感找矿异常（又称遥感蚀变信息）是指从遥感数据中提取的、可能与成矿围岩蚀变矿物有关的一种量化信息[1]。国外利用遥感手段进行找矿工作开展的比较早，上世纪60年代，Rober W M、Rowan等人已经能利用TM数据进行羟基矿物和铁矿化蚀变信息的提取工作[2、3]。国内遥感蚀变异常提取工作起步较晚，主要方法有比值法（包括比值、比值组合等）、主成分分析法、光谱角技术等[4、5]。本研究介绍一种基于Landsat8多光谱数据的高植被覆盖区的遥感矿化蚀变信息提取的方法。

图1　工作区预处理后Landsat8真彩色图像

1 数据介绍及预处理方法

1.1landsat8数据介绍

landsat8卫星除了保持landsat7卫星的基本特征外，还在波段的数量、波段的光谱范围和影像的辐射分辨率上进行了改进。其搭载的OLI陆地成像仪包括9个波段，空间分辨率为30m，其中包括一个15m的全色波段，成像宽幅为185×185km。OLI包括了ETM+传感器所有的波段，为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLI Band5（0.845~0.885 μm），排除了0.825 μm处水汽吸收特征；OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征；此外，还有两个新增的波段：蓝色波段（band 1；0.433~0.453 μm） 主要应用海岸带观测，短波红外波段（band 9；1.360~1.390μm）包括水汽强吸收特征可用于云检测；近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段接近（表1）[6]。

表1　Landsat8多光谱数据波段介绍

本次遥感异常的提取工作是从Landsat8数据中通过特定的方法提取的，它可能为与矿化或围岩蚀变带的吸收光谱分布区、带有关的遥感信息，是近矿围岩蚀变带和表生淋滤带引起的数据图像异常区，是不同矿产重要的找矿标志，在地质找矿产中具有重要意义。

波段比值法也是一种经常被用来提取波谱信息的有效手段[7]。本次异常提取解译工作主要采用波段比值法提取遥感异常，对含矿岩系以及围岩的圈定、矿体分布位置的预测提供依据，其技术流程如图2所示。

1.2数据预处理

对Landsat8数据的预处理可以借助ENVI5.0平台，在ENVI5.0 SP3中可以非常容易打开Landsat8数据，打开之后就可以很方便的进行其他处理，比如辐射定标、大气校正、融合等处理。

由于工作区内覆盖了较多的积云积雪，以及密集的植被，严重影响后期的岩性解译工作（图 1）。解译区的高植被覆盖率限制了遥感解译的效果，因而在开展与岩性解译相关的图像处理工作之前，需对工作区内的植被、积雪及云层进行掩模处理。本次研究采用植被指数NDVI=(NIR-R）/(NIR+R）（NIR为近红外波段，对应Landsat8数据的B5波段；R为红色波段，对应Landsat8数据的B4波段）进行植被覆盖率估算，将NDVI指数DN值>50的相元作为需要被掩模掉的地区（图 3A）。此外，使用绿色波段的高值区（对应Landsat8数据的B3波段）（DN值>70）圈定雪与云层覆盖区，同样进行掩模（图3B）。对于Landsat 8 数据分别进行了上述操作，在两次掩模后得以保留的区域可认为是为岩石露头区。

图2　遥感异常信息提取流程框图

2 岩性解译方法

2.1岩性解译原理

利用遥感数据进行遥感异常信息提取的方法有很多，如比值值域分析、主成分值域分析技术、彩色空间变换、光谱角技术等，但最基本的主要为波段运算法，是本次采用的运算方法。工作中，应结合研究区内现有基础地质资料以及有限的野外实地验证分别提取相应岩石类型的遥感异常。异常提取工作重点在于高燕锰矿床附近的成矿有利地带和重点工作区。由于不同地层岩性单元的矿物组合具有不同的、可鉴定的光谱特征，因而有利于更好的利用遥感影像的多波段特征。基于光谱特征的岩性解译方法的基本思路在于：①分析所涉及地层/岩性单元的可能的矿物组合，并进而分析矿物组合对于的光谱特征；②根据特征性岩石光谱，选取合适的波段运算方法，用于提取不同岩性的鉴定特征；③对提取出的波段运算结果进行假彩色合成，通过彩色合成原理对合成结果进行解释，进而开展岩性填图。

图 3 植被（A）与雪（B）掩模

图4　工作区地质矿产图

图 5 岩性提取波段比（A：b4/b3；B：b3/b4+b6/b5；C：b6/b7；D：b2/b6）

2.2波段运算提取方法

矿区直接含矿层位为陡山沱组上段（Z1ds2），陡山沱组上段（Z1ds2）为一套潮坪相—滞流海湾相的沉积，顶部为锰矿层，其下为黑色炭质页岩、泥质页岩，底部常见一层黑色泥质石灰岩。含矿层上部地层为震旦系上统灯影组（Z2d）地层，主要岩性为碳酸盐岩和部分水云母页岩和炭质页岩，底部含锰、铁;风化后呈暗红色;为矿层直接顶板，也是间接找矿标志（图4）。因此工作区异常提取工作重点在于含矿层的不透明矿物、含矿层顶板的碳酸盐岩、顶板风化后的红色岩系以及含矿层及其顶板含铁矿物的提取。对于某些岩性复杂的重点区，遥感异常提取应分区块提取。

本区基于波段运算法主要运算了4种提取岩性的主要波段：

1）含矿层顶板灯影组（Z2d）地层底部铁锰质矿物风化所形成的暗红色岩系是主要找矿标志层，在可见光红色波段，即b4波段有较高反射值，故可运用b4/b3波段高值区进行提取（图5A）；

2）含矿层顶板灯影组（Z2d）地层底部岩石含铁量高，根据含铁矿物在Landsat8数据中b4波段和b5波段存在两个放射值低谷，故可以运用b3/b4+b6/b5波段运算结果的高值区提取（图 5B）；

3）含矿层顶板灯影组（Z2d）地层中含有较多的页岩和粘土岩，蚀变所产生的蚀变矿物在b7波段的远远低于b6波段，据该特性，运用b6/b7波段的方法可以对上述矿物进行提取（图5C）；

4）矿体中的金属矿物以及含矿层顶板灯影组（Z2d）地层底部岩石含铁锰高，其不透明矿物在不透明矿物指数，即b2/b6波段运算结果下的高值区可以被提取出来（图 5D）。

3 岩性提取结果的解释

将计算出的四个波段运算结果分别制成了两个彩色合成影像（图 6A、6B）。图6A中红色通道（R）为b4/b3;绿色通道（G）为b3/b4+b6/b5；蓝色通道（B）为b2/b6。图6B中红色通道（R）为b3/b4+b6/b5；绿色通道（G）为b2/b6；蓝色通道（B）为b6/b7。

图6A中红色界限所划分出的红色调和蓝调的区域代表了R通道（b4/b3）和B通道（b2/b6）的值较高，反映了该区域主要为红色岩系和含铁锰的不透明矿物系，对照现有的地质图，该区域主要包括了震旦系上统灯影组（Z2d）地层以及部分陡山沱组上段（Z1ds2）。同时图中红色界限与区域内两条控制整体。岩性的北西-南东向的断裂较为一致，反映了解译方法中所选取的波段运算结果的可靠性。解译所反映出的内容主要为含矿岩系的顶板地层，以此为光谱特征可以指导区域内的找矿工作。

图6B中红色界限所划分出的绿色和蓝色调区域代表了B通道（b6/b7）和G通道（b2/b6）的值较高。因为b2/b6高值对应了区域内的不透明矿物，即风化后的铁锰矿物；b6/b7高值对应了蚀变矿物以及碳酸岩矿物，即粘土岩和白云岩、灰岩。对照现有地质图以及野外资料，解译出区域主要包括了震旦系上统灯影组（Z2d）地层中的碳酸盐岩、页岩以及底部的矿化，同时也显示出了部分陡山沱组上段（Z1ds2）含矿层的分布，以此为光谱特征可以指导区域内的找矿工作。

图 6 Landsat8 影像波段运算结果彩色合成影像

4 结论

最终的解译结果比较明显地显示出了含矿岩系顶板灯影组（Z2d）地层的信息，因为其植被及云雪覆盖较少，岩性出露面积大，故解译效果较好。但是，含矿岩系陡山沱组上段（Z1ds2）含矿层由于出露面积较小，且植被覆盖较大，故解译效果不明显。综上所述，该区后期遥感找矿工作的重点应放在含矿层顶板地层中，以此为中心进而进行含矿岩系的解译工作。

[1] 张廷斌. 斑岩铜矿遥感蚀变信息重现性与优选研究[D]. 西南交通大学， 2013.

[2] KaufmannH.Mineral exploration along the Aqaba-levant structure by use of TM data[J] . International Journal of Remote，Sensing， 1988，9:1639~1685.

[3] RowanLC，GoetzAFH，AshleyRP. Discrimination of hydrothermally altered and unaltered rocks invisible andnear-infrared multispectral images[J] .Geophysics，1977，42: 522~535.

[4] 张玉君，杨建民. 基岩裸露区蚀变遥感信息的提取方法[J] . 国土资源遥感， 1998， （2）:46 ～53.

[5] 杨建民，张玉君，陈薇， 等. ETM+（TM）蚀变遥感异常技术方法在东天山戈壁地区的应用[ J] . 矿床地质，2003，22（3）: 278～286.

[6] K. Zanter. LANDSAT 8（L8） DATA USERS HANDBOOK [ M].EROS Sioux Falls，South Dakota，2015

[7] 赵元洪，张福详，陈南峰，等. 波段比值的主成分复合在热液蚀变信息提取中的应用[ J] . 国土资源遥感，1991，（3）:12～17.

Mineralization Information Extraction for Vegetation-Covered Area of the Gaoyan Mn Deposit in Chongqing with Remote Sensing

LI Chen-wei ZENG Min ZHU Bo-jiang YE Ya-kang

(Chengdu University of Technology, Chengdu 610059)

Remote sensing technology is one of the most important prospecting methods. However, its effect is not obvious in most vegetation coverage areas. This study applies a kind of mineralization information extraction method in vegetation coverage area based on Landsat 8 multi-spectral remote sensing data to the vegetation coverage area of the Gaoyan Mn deposit in Chongqing. This method uses specific mask technique for eliminating interferences of vegetation, water, snow, cloud in order to utilizing band ratio method in high vegetation coverage area to extract valuable remote sensing mineralization and alteration information. Then, false color composite is made by use of variety of bands. Finally, in combination with geological data, remote sensing anomaly characteristics of the manganese ore beds and their roof and floor are determined.

remote sensing; mineralization and alteration information; Landsat 8; high vegetation coverage area; Gaoyan Mn deposit; Chongqing

P23

A

1006-0995（2016）02-0328-04

10.3969/j.issn.1006-0995.2016.02.035

2015-09-02

成都理工大学地球科学学院资源勘查工程“国家级卓越工程师计划”项目（项目编号14Z003-14, 13Z002-07）资助

李晨伟（1993—），男，四川彭山人，本科在读，资源勘查工程专业