柴达木盆地南缘玛兴大湾地区典型岩浆岩岩性识别研究

魏本赞，汪 冰，石海岗，付丽华，张 策，揭文辉

(核工业航测遥感中心，石家庄 050002)



柴达木盆地南缘玛兴大湾地区典型岩浆岩岩性识别研究

魏本赞，汪 冰，石海岗，付丽华，张 策，揭文辉

(核工业航测遥感中心，石家庄 050002)

本文运用ASTER多光谱遥感数据识别柴达木南缘玛兴大湾地区典型岩浆岩的岩性信息，分别采用光谱分析法和最小噪声变换法进行试验，可有效地识别与提取出研究区内的典型岩浆岩岩性信息；经已知地质资料和野外查证资料分析证明，用上述方法提取岩性信息的结果可靠，能为岩性填图及矿床勘查工作提供参考。

ASTER；岩石光谱特征；最小噪声变换；岩性识别；玛兴大湾；青海省

0 引言

遥感数据已被广泛用于岩性识别与矿物学方面研究，利用多光谱遥感图像提取岩石矿化信息一直是遥感研究热点[1-2]。ASTER数据覆盖波长范围宽、波段多，为识别矿物和岩石成分提供了可能，ASTER与应用广泛的Landsat、TM相比具明显优势，可提取更精细矿物信息。傅碧宏[3-4]、丑晓伟等[5-6]、二芳宫树等[7]研究了沉积岩的岩石光谱曲线特征；甘甫平等[8-9]、闫柏琨等[9-10]研究认为岩石光谱反射率的大小会受到视场角和观测几何的影响，但是光谱曲线的整体形态和吸收特征基本保持不变；吴德文等[11]、王钦军等[12]、耿新霞等[13]基于不同的遥感数据利用岩石的光谱曲线特征提取了蚀变信息与岩性信息，效果均比较理想。由此可见，遥感技术在岩性信息提取与地质填图方面正发挥着越来越重要的作用。

本文以柴达木南缘地区几种典型岩浆岩作为研究对象，在分析该区岩石光谱特征基础上，基于ASTER遥感影像数据进行岩性识别研究，以解决该地区岩浆岩地质填图较粗的问题。另外，夕卡岩型矿床是该地区最为重要的矿床类型，通过本次岩浆岩岩性识别研究工作，企望对该地区的找矿工作有所帮助。

1 研究区地质背景和ASTER数据特征

研究区位于东昆仑西段、柴达木盆地南缘，其大地构造位置属于东昆仑微陆块[14]。区内岀露的地层主要为上泥盆统牦牛山组和古元古界金水口岩群(图1)。区内岩浆侵入岩活动频繁，侵入岩石类型众多，以中酸性为主；早泥盆世斑状二长花岗岩和斑状花岗闪长岩在本区呈岩基状分布，中晚三叠世中性花岗岩呈岩株状侵入。在区域晚华力西—印支期造山过程中，上述地层、中酸性侵入岩成为本区夕卡岩型矿床的良好成矿条件。

图1 玛兴大湾地区地质简图(据张先福等，2011)Fig.1 Geological sketchof in Maxingdawan area1.全新统；2.盆统牦牛山组；3.古元古界金水口岩群；4.早侏罗世正长花岗岩；5.晚三叠世二长花岗岩；6.晚三叠世花岗闪长岩；7.晚三叠世石英闪长岩；8.晚三叠世闪长岩；9.早二叠世二长花岗岩；10.早二叠世花岗闪长岩；11.早泥盆世斑状二长花岗岩；12.早泥盆世花岗闪长岩；13.早泥盆世角闪石闪长岩；14.不整合界线；15.脉动/超动侵入界线；16.断层；17.铜矿化点/铜多金属矿化点；18.研究区及编号

ASTER传感器是一个中分辨率多光谱成像仪，提供了14个波段的数据， ASTER数据涵盖的波长范围宽、波段多， 是第一个集可见光、近红外和热红外三个子系统的星载遥感传感器，ASTER数据在短波红外和热红外波段较高的光谱分辨率，为识别矿物和岩石成分提供了可能；ASTER卫星传感器具有的独特特征和全球覆盖性特点，使其在地质学和矿产勘查方面有着明显的优势。本次采用的ASTER影像数据拍摄时间2003年9月23日。

2 岩性识别方法与讨论

用于岩浆岩岩性识别的方法很多，如假彩色合成、主成分分析等。本文采用光谱分析法和最小噪声变换法对进行岩性识别研究。

2.1 光谱分析法

岩石矿物在可见光—近红外谱域产生的光谱反射率特征主要源于晶体场效应、电荷转移、导带跃迁和色心等电子过程以及羟基水分子和碳酸根离子等基团的分子振动过程；岩石光谱特征是其成分与结构的反映，成分、结构不同的岩石，其光谱特征也会有差异。光谱分析法正是根据不同岩石光谱特征不同的特点识别岩性。

2.1.1 斑状二长花岗岩

斑状二长花岗岩岩石总体反射率较高(图2)，反射率光谱曲线在60 nm至1 100 nm波长区间均呈近于增高特征；在600 nm—1 050 nm呈波状起伏特征，出现多个吸收峰，630 nm、750 nm、820 nm处吸收峰由Fe3+离子产生电子能级跃迁引起，1 000 nm处吸收峰由Fe2+离子引起，与岩石表面发生弱褐铁矿化相关；在1 400 nm和1 900 nm处为水分吸收峰。样品D1034-BP1的光谱曲线在波长1 400 nm处峰形较尖锐且偏深些，说明该岩石存在较多且高度有序的结构水；1 900 nm为结晶水分子吸收谱带，在波长2 200 nm处的强吸收是Al—OH基团振动所引起的。

D1022-BP1和D1023-BP1样品是不同点处采集的矿物成份含量和矿物粒度大小接近的两件样品，其光谱曲线中波形特征几乎一致。D1029-BP1和D1029-BP2样品是同一地点采集的岩性略有差异的两件样品，前者比后者岩石粒度略大，前者在可见光波长段反射率相对较高，而在红外波段反射率相对较低。

图2 斑状二长花岗岩光谱曲线Fig.2 The spectral curve of prophyritic monzonite granite

图3 花岗闪长岩光谱曲线Fig.3 The spectral curve of granodiorite

2.1.2 花岗闪长岩

花岗闪长岩样品显示其整体反射率在0.5左右(图3)；在波长600 nm至1 000 nm光谱曲线呈波状起伏特征，Fe3+(700 nm、870 nm)和Fe2+(1 000 nm)的吸收谱带分离良好，但谱带微弱表明岩石中铁的含量相对较少，推测岩石表面可能存在较弱的褐铁矿化；在波长1 400 nm、1 850 nm—1 900 nm、2 150 nm—2 250 nm之间存在明显的吸收光谱，1 400 nm的水吸收谱带较浅而宽缓，表明岩石中结构水含量较少且处在高度无序的状态，1 850 nm—1 900 nm水分吸收谱带也相对较浅而宽，表明岩石中水分子含量同样较少，2 200 nm的吸收谱带是Al—OH基团振动所引起的。

2.1.3 闪长岩

图4 闪长岩光谱曲线Fig.4 The spectral curve of diorite

闪长岩总体反射率都不高，在0.10～0.30之间(图4)，特别是角闪石的含量越高其岩石的反射率越低。在700 nm、870 nm处见三价铁Fe3+吸收峰，在1 000 nm处见宽缓二价铁Fe2+吸收峰，波长间存在低缓的吸收特征；1 400 nm羟基吸收特征较弱，说明岩石中几乎不含结构水；1 930 nm处水分吸峰低凹且宽缓，说明岩石中结晶水分子含量极少；2 260 nm和2 343 nm存在Al—OH、Mg—OH羟基吸收，光谱曲线显示Al—OH羟基吸收稍强于Mg—OH羟基吸收，依据岩石矿物组成及表面特征，Al—OH羟基吸收一般系粘土矿物蚀变引起，Mg—OH羟基吸收系绿泥石引起。

2.1.4 光谱识别分析

图5 二长花岗岩、花岗闪长岩与闪长岩光谱曲线对比图Fig.5 Comparision of spectral curve of prophyritic monzonite granite granodiorite rock and diorite

将基于光谱特征分析岩性识别结果与样品薄片鉴定结果进行比较验证，结果显示，岩性光谱特征分析基本符合对室样品薄片鉴定观察的判断，同时证明了岩石光谱特征作为遥感岩性识别依据的的可靠性。

表1 ASTER波段相关系数矩阵

2.2 最小噪声变换法

最小噪声变换(MNF)是一种光谱数据减维技术，用以确定图像数据内在的维数，分离数据中的噪声，减小进一步处理所需的运算量[15]。本次通过最佳指数法计算出最佳波段组合，观察最终特征值和MNF 图像(特征图像)来确定数据的固有维数，最后达到岩性识别的目的。

2.2.1 最佳指数分析

对于不同卫星的多波段数据，其RGB组合能达到数百种或数千种，波段组合法指出了如何选择一种最佳RGB组合来充分体现影像地物之间的差异。目前，关于波段组合最优化的选择，已有诸多学者已作了系列研究工作[16-18]。最佳指数法综合考虑单波段图像的信息量及各波段间的相关性，更接近于波段选择的原则，且计算简单，易于实现，已得到广泛的应用。

(1)

公式(1)中，OIF为波段组合指数，Si为第i个波段的标准差，Rij为i、j两波段的相关系数。OIF值愈大，表示影像数据蕴含的信息量愈多，即认为是最佳的组合方式。

表1中，除第2波段以外，第1波段与其他7个波段相关系数都很小。VNIR谱域内，第3波段与其他3个波段相关性都很低。同时，第3波段与SWIR的5个波段相关性也较低。因此，可以首选出第1与3波段。其次，统计1-3-N(N为SWIR波段)三波段组合的标准差之和与相关系数之和，计算OIF指数，最终选出最优波段组合。

表2 ASTER波段组合OIF指数

图6 研究区ASTER影像图(731波段组合)Fig.6 ASTER remote sensing image (combination of band 7,3,1) Of the study area

表2显示了该景影像OIF波段组合相关统计值，最优组合为731波段。如图6所示，基于OIF指数的最优彩色合成影像色彩丰富，绿色植被、灰褐色岩体形态特征明显。

2.2.2 最小噪声变换岩性识别

对研究区ASTER数据进行MNF变换，得到的特征值与相应MNF波段数图(图7)，显示特征值在1到8波段之间迅速减小，由于通常较大的特征值代表较高的信息含量，表明图像信息主要包含在前8个MNF波段中。

图7 MNF波段及相应的特征值Fig.7 MNF bands and their eigenvalues

图8 最小噪声法效果图Fig.8 Lithological interpretation map of Minimum Noise Fraction Transformation

基于ENVI软件平台，利用最小噪声法得出研究区的花岗岩类岩性分类图(图8)。将遥感影像岩性识别、分类结果与已取得的大比例尺地质图及野外调查结果进行比较验证；结果表明，本文提取出花岗岩体的岩性分类结果与地质图吻合性较好，且岩性信息更加丰富与精细(图9)。

3 结语

图9 研究区岩性分类图Fig.9 Lithological classication map in the study area1.似斑状二长花岗岩；2.二长花岗岩；3.二长花岗岩；4.石英闪长岩；5.闪长岩；6.断层

本文基于光谱特征反射率值不同的特点(特别是反射率的高低)为野外实地调查工作中花岗岩类的岩性信息识别提供了直接快捷的参考依据。在此基础上，通过最佳指数法计算出该景ASTER数据最优组合为731波段，再利用最小噪声变换(MNF)法可以有效地协助目视解译对玛兴大湾地区似斑状二长花岗岩、二长花岗岩、二长花岗岩、闪长岩等岩体信息进行识别。

通过对研究区岩性识别与信息提取方法的研究，可提高地质填图效率、丰富地质填图效果，能为岩性填图及矿床勘查工作提供参考。

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Interpretation of typical magmatic lithologies in Maxingdawan area at the south margin of Qaidam basin

WEI Benzan, WANG Bing, SHI Haigang, FU Lihua, ZHANG Ce, JIE Wenhui

(AirborneSurveyandRemoteSensingCenterofNuclearIndustry，Shijiazhuang050002,China)

ASTER multispectral remote sensing data are applied to interpretation of typical magmatic lithologies in Maqindawan area at south margin of Qaidam basin. The spectral analysis method and minimum noise transformation method (MNF) were tested. With the methods typical magmatic lithologies can be successfully extracted. Referring to geological data available and field check the methods are feasible to lithological mapping and the extracted data can be applied to field lithological mapping and ore deposit prospecting.

ASTER; spectral characteristics of rock; the optimal index method; minimum noisetransformation; Maxingdawan; Qinghai province

2016-01-08； 责任编辑： 王传泰

青海省柴达木北缘地质矿产调查项目(编号：12120113032200)联合资助。

魏本赞(1986—)，男，工程师，2009年毕业于东华理工大学，现从事遥感地质与应用研究工作。通信地址：河北省石家庄市学府路11号，核工业航测遥感中心；邮政编码：050002；E-mail：524473847@qq.com

10.6053/j.issn.1001-1412.2016.04.013

P627，P623

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