基于ASTER数据的遥感蚀变信息提取——以西天山穆龙套地区为例

茹菲娜·阿力木江,陈 川 ,高玲玲 ,李顺达

1)新疆大学地质与矿业工程学院,新疆乌鲁木齐 830047;2)新疆中亚造山带地球动力学过程与成矿预测重点实验室,新疆乌鲁木齐 830047

金矿是国家重点勘查和开采的一种矿床类型,对经济发展具有重要意义。穆龙套金矿位于乌兹别克斯坦卡拉库姆板块北缘,克孜尔库姆沙漠腹地,是全球黄金储量最大的金矿床(薛春纪等,2014a,b,2020; 李志丹等,2017),金储量已达6137 t,平均品位3.5 g/t,该矿床产于南天山北段的海西造山带,并且还在不断地勘查开发之中,有巨大的找矿前景。

矿产勘探工作随着科学技术的发展得到了不同程度的技术支撑。利用遥感技术,可以在最短的时间内获取大范围的数据,跟传统的地质勘查相比,省时省力,近年来受到了地质工作者的重视。如多光谱卫星ASTER数据具有14个波段,对岩性及矿物识别具有良好的应用效果。国内外许多学者把多光谱遥感技术成功地应用于遥感找矿研究中。如林腾等(2011)利用ASTER、Landsat-7数据以及主成分分析法和波段比值法,成功的圈定了蚀变异常区域,并为该区域的找矿提供了重要的理论基础; 刘道飞等(2015)提出 ASTER热红外遥感硅化信息提取方法; Adiri et al.(2016)使用ASTER和OLI遥感影像数据,利用主成分分析、波段比值及SVM技术进行岩性填图研究,并发现前两种技术结果优于 SVM 技术; Bohon et al.(2018)使用ASTER遥感数据TIR波段,进行岩性填图,较好的区分出不同岩性; Ninomiya and Fu(2019)通过光谱测量方法、对比标准光谱与从遥感数据中提取光谱,总结了提取岩性、矿物信息的各种光谱指数; 段俊斌等(2019)利用ASTER数据对蚀变异常和控矿因子进行提取;Noori et al.(2019)基于ASTER数据,通过BR、PCA处理,对伊朗北部多金属热液脉型蚀变带中进行蚀变提取。ASTER数据因波谱连续性好、频段多等优越性,在矿化信息提取方面有更大的优势(黄宇飞等,2019)。

本文以穆龙套金矿及其外围为重点研究区,基于ASTER数据的热红外波段,利用矿物指数法,波段比值法提取硅化信息并进行对比,基于 ASTER数据的短波红外波段,利用主成分分析法提取Mg-OH、铁染、碳酸盐化等矿化蚀变信息,并最后综合各类信息,结合已知矿点,分析遥感技术在此地区的应用潜力,以期为同类型矿床研究提供可靠依据。

1 研究区地质背景

穆龙套金矿位于西天山成矿带的西端(薛春纪等,2014a,b,2020; 李志丹等,2017),乌兹别克斯坦卡拉库姆板块北缘,地理坐标为北纬 41°15′、东经64°15′。在区域构造上,位于南天山北段的海西造山带(图 1),形成于卡拉库姆板块北缘大型韧脆性变形带(薛春纪等,2014a,b,2020; 李志丹等,2017)。

图1 研究区构造位置图(据文献薛春纪等,2014a,b,2020; 李志丹等,2017修改)Fig.1 Structural location map of the study area (modified after Xue et al.,2014a,b,2020; Li et al.,2017)

奥陶系—志留系别萨潘组含碳复理石建造是穆龙套矿床的主要赋矿地层,且在区域造山过程中发生绿片岩相浅变质(薛春纪等,2014a,b,2020; 李志丹等,2017; 图2)。浅变质的粉砂岩、砂岩和泥岩组成了别萨潘组,从新到老划分为 4个岩性段,即绿色别萨潘(Bs4)、杂色别萨潘(Bs3)、灰色别萨潘(Bs2)和黑色别萨潘(Bs1); 其中杂色别萨潘(Bs3)是穆龙套矿床主要含金层位,主要由碳质片岩夹中薄层变粉砂岩、含绢云母片岩组成,金背景值明显高于外围层和其他岩层(Wilde et al.,2001; Bierlein and Wilde,2010; 薛春纪等,2014a,b,2020; 李志丹等,2017)。

图2 穆龙套金矿区域地质图(据Wilde et al.,2001; Bierlein and Wilde,2010; 薛春纪等,2020修改)Fig.2 Regional geological map of the Muruntau gold deposit(modified after Wilde et al.,2001; Bierlein and Wilde,2010; XUE et al.,2020)

矿体产出受剪切带及衍生的韧性-韧脆性断裂系统的严格控制。主要有 3组构造裂隙带:①NW向片理-流劈理构造带,带内岩石片理化和流劈理发育,主要金矿体都产在该构造带; ②EW 向构造裂隙带,带内裂隙多属张性裂隙,常被石英脉、电气石脉或石英电气石脉充填; ③SN向剥离构造带,带中有含金石英脉产出(孟广路等,2013)。

矿石中主要金属矿物为黄铁矿、毒砂、白钨矿和自然金,次要金属矿物为磁黄铁矿、辉钼矿、闪锌矿、白铁矿、方铅矿、黄铜矿。石英、长石和黑云母为主要的脉石矿物,还有少量碳酸盐矿物等(薛春纪等,2014a,b,2020; 李志丹等,2017)。穆龙套金矿中热液蚀变类型丰富,黑云母化、硅化、钠长石化、绿泥石化、绿帘石化、碳酸盐化等蚀变信息与金矿化关系极为密切(孟广路等,2013; 薛春纪等,2014a,b,2020; 李志丹等,2017)。

2 遥感数据源及数据预处理

2.1 遥感数据简介

本次研究中采用的遥感数据源是 2001年 5月1 7日获取的 A S T E R 遥感数据,编号为AST_L1T_00305172001065021_20150416 042153_90289。ASTER数据的空间分辨率及光谱分辨率较高,并且可以接收从 VNIR到 TIR光谱的图像数据。ASTER光谱范围从0.52～11.65 μm,共有14个波段影像数据。

2.2 数据预处理

2.2.1 VNIR及SWIR数据预处理

首先对VNIR波段和SWIR波段分别做辐射定标,消除传感器本身所带来的误差,进一步确定入口处的准确辐射值(图3),再将SWIR波段重采样至15 m后,并把VNIR波段和SWIR波段叠加,再对数据进行大气校正处理。

图3 ASTER辐射定标前后对比图Fig.3 Comparison of ASTER before and after radiometric calibration

为消除由大气反射、吸收和散射引起的误差,在 ENVI软件中的 FLAASH模块中进行大气校正,该模型是基于 MODTRAN4模型,是目前校正精度最高的大气校正模型(周君亚,2018)。大气校正后,选取典型地物为对象,如植被,来验证校正效果,对校正前后的波谱曲线进行对比(图4)。

从图4中可以看出大气校正后的波谱曲线得到了明显改善,可见光波段的反射率普遍下降,近红外波段的反射率达到峰值。

图4 波谱曲线Fig.4 Spectral curve

2.2.2 TIR数据预处理

TIR数据的预处理包括辐射定标、大气校正。辐射定标上文所说的一致,大气校正本文利用ENVI提供的Thermal Atm Correction 模块中进行校正,以消除大气对地物发射率信息的影响。

2.2.3 干扰信息去除

干扰地物通常是指具有较高反射率的地物类型如云雪、植被、水体、阴影和盐碱地等。本文采用高端或低端切割法及比值法去除干扰信息。高端或低端切割法通过干扰地物在遥感图像上某个波段具有高反射或强吸收的特征,即某波段干扰地物具有较高或较低值; 比值法通过某两个波段的反射率比值结果可以清楚地区分开干扰及目标地物,将对结果输入适合的阈值可以去除干扰物(别小娟,2014),如表1所示。

表1 ASTER数据去干扰方法列表Table 1 ASTER data anti-interference method list

3 遥感蚀变信息提取

3.1 蚀变信息的遥感特征

围岩蚀变是在热液成矿过程中,近矿围岩与热液之间发生化学反应引起的一系列构造、物质成分和结构的变化,是一种重要的找矿标志。由于围岩蚀变分布的范围比矿体要大,因此在找矿中容易发现,而且越接近矿体,围岩遭受的蚀变越发强烈,因此它能指示地面上的矿体形态和位置,也能指示地下盲矿体的存在。

穆龙套金矿是属于以浅变质含碳质碎屑岩系为容矿岩石的矿床,主要发育绿泥石化、绿帘石化、硅化、黑云母化、钠长石化、碳酸盐化等蚀变(薛春纪等,2014a,b,2020; 李志丹等,2017)。一般情况下,因离子和离子基团的不同(孙娅琴,2017),可分为7种蚀变矿物,分别为硫酸盐、碳酸盐、铁染、硅化、Fe-OH、Mg-OH和Al-OH蚀变矿物等。根据研究区蚀变特点,本文主要讨论含Mg-OH、铁染、硅化以及碳酸盐蚀变矿物的波谱特征。ASTER数据可以识别从VNIR到TIR的不同光谱范围内的部分矿物见表2(耿新霞等,2008; 赵芝玲等,2016)。

表2 ASTER光谱范围与可识别矿物(据赵芝玲等,2016修改)Table 2 ASTER spectral range and identifiable mineral(modified after ZHAO et al.,2016)

3.2 硅化信息提取

硅化异常作为野外重要的找矿标志之一,与许多金矿的形成密不可分。研究区赋矿岩石为区域低温动力变质热液作用产物,主要特征为变形强、变质弱。有利的成矿地段岩石因经历了动力变质作用(孟广路等,2013),硅化蚀变明显。根据矿物的波谱特征,选择两个具有特征吸收带和高反射率(李海镪,2019)波段相除,以此达到增强蚀变矿物等弱信息的目的,此为波段比值法。而矿物指数法是通过各种不同的波段比值组合来提取具有相同岩性的矿物,这些波段比值复杂组合被称为矿物指数(李进波,2019)。本文综合分析USGS波谱库中主要硅化蚀变矿物的波谱特征,如石英、黑云母和钠长石,发现它们在9.0 μm附近处有吸收特征,对应ASTER数据热红外波段的B12,在10.65 μm处有反射特征,对应ASTER数据热红外波段的B13(图5)。

图5 硅化蚀变矿物波普曲线(来源于USGS波谱库)Fig.5 Pop curve of silicified altered minerals(after USGS spectral library)

陈江和王安建(2007)对 TIR波谱库进行研究,得出了SiO2含量与ASTER热红外波段的函数关系,公式如下:

公式(1)中b10、b12、b13和b14分别对应ASTER热红外波段的辐射亮度值。

通过公式(1)利用 Band Math工具得到 SiO2含量图,并对 SiO2含量图进行密度分割,注意选择合适的阈值,以遥感影像为底图将提取的异常信息叠加到影像上(图6a)。

图6 硅化蚀变异常图Fig.6 Abnormal diagram of silicification alteration

通过比值法,根据上文所说的硅化蚀变矿物波谱特征,对 ASTER热红外波段 B13/B12进行比值运算,得到突出硅化信息的影像图,统计图像的标准差及平均值后提取异常信息,并叠加到遥感影像底图上(图6b)。

通过矿物指数法处理后的遥感影像可以区分出二氧化硅含量不同的地质体,因此能达到增强解译效果的目的。选取ASTER三种识别SiO2的矿物指数见表3。根据以下3种矿物指数的彩色合成图(图6c),可以看出提取到的异常区域大致相符,彩色合成后的图6c中可以看出异常区呈浅黄色,黄金色。

表3 SiO2指数计算方法Table 3 Calculating method of SiO2 index

3.3 Mg-OH、铁染、碳酸盐类蚀变信息提取

主成分分析是消除波段之间冗余信息的技术手段。通过正交变换,原始图像的各个波段中包含的信息都集中在前几个主成分中,因此新组成的图像各波段间互不相关,每个中包含的特征信息也不同(宋晚郊,2013)。本文利用USGS波普数据库,通过波谱规律分析研究区蚀变类型(图7)。

3.3.1 Mg-OH蚀变信息提取

绿泥石是穆龙套金矿核部主要蚀变矿物(孟广路等,2013),Mg-OH可以提出绿泥石,绿帘石等蚀变矿物。2.30～2.40 μm是 Mg-OH蚀变矿物的特征吸收范围,对应ASTER数据B8,故选择B1,B3,B4和B8主成分分析模型作为含Mg-OH蚀变信息提取模型。根据含Mg-OH的蚀变矿物波谱特征(图7a),该类蚀变矿物在B3波段和B8波段表现为吸收特征,在B1波段和B4波段表现为反射特征,根据表4中,B1与B3、B4与B8波段的贡献系数应分别具有相反的符号,满足上述要求的最佳分量是第四分量,故选PC4提取该类蚀变。

表4 ASTER 1、3、4、8 PCA特征矩阵Table 4 Feature matrix of PCA of ASTER 1,3,4,8

3.3.2 铁染蚀变信息提取

地表见有氧化形成的黄褐色铁染、黄钾铁矾的铁帽带亦为野外直接找矿标志之一(孟广路等,2013)。含铁染蚀变信息的提取包括黄铁矿、磁黄铁矿等矿物蚀变信息。据该吸收特征(图7b),Fe3+特征吸收位置出现在0.5 μm和0.9 μm附近,因此选择ASTER数据B1、B2、B3和B4为铁染蚀变矿物主成分分析模型,诊断特征为B3和B4符号相反,作为反射谷的B3符号为负,作为反射峰波段的B4符号为正,得到统计特征矩阵(表5)中,满足上述要求的最佳分量为第三分量,因此故选PC3进行铁染蚀变信息提取。

表5 ASTER1、2、3、4 PCA特征矩阵Table 5 Feature matrix of PCA of ASTER 1,2,3,4

3.3.3 碳酸盐类蚀变信息提取

碳酸盐化带的存在是中温中深成金矿化的重要指示,表明地壳深部富含 CO2流体的大量流动(孟广路等,2013)。1.85–2.20 μm 和 2.30–2.35 μm 是碳酸盐类蚀变矿物的特征吸收范围(图 7c),故选择B1、B3、B4、B5进行主成分分析提取该类蚀变。根据该类蚀变矿物波谱特征可知,在 B4具有反射,B5具有吸收特征,故在该模型主成分特征矩阵(表6)中,满足上述要求的最佳分量为取反后的第四分量,故选PC4进行该类蚀变信息提取。

表6 ASTER 1、3、4、5PCA特征矩阵Table 6 Feature matrix of PCA of ASTER 1,3,4,5

图7 典型蚀变矿物波谱曲线(来源于USGS波谱库)Fig.7 Spectral curves of typical altered minerals (after USGS spectral library)

3.3.4 遥感蚀变信息提取成果图

对前文选中的主成分分量灰度图分别进行低通滤波处理、线性拉伸增强处理、彩色等密度分割处理。根据主分量统计结果,以标准偏差为阈值 δ,并按照2、2.5、3倍标准偏差设立阈值(其中铁染按照 1.5、2.0、2.5)(张玉君等,2003),最大值为 255,将蚀变异常分为 3个等级,并分别赋予蓝色,红色和黄色。以遥感影像为底图并将彩色等密度分割图叠置到影像上,得到遥感蚀变异常信息图(图8)。

图8 遥感蚀变异常信息Fig.8 Remotely sensed alteration anomaly information

3.4 遥感蚀变异常与地质信息叠加分析

基于ArcGIS平台,以遥感影像为底图,将提取的Mg-OH、铁染、碳酸盐化、硅化四种蚀变异常信息做叠加分析,并结合收集到的已知矿点及重砂异常等资料,得出综合分析图(图9)。硅化异常主要反映了石英、黑云母、钠长石的大体位置; Mg-OH反映了绿泥石化、绿帘石化等蚀变岩石; 铁染异常反映了黄铁矿等矿石; 碳酸盐类异常反映了研究区碳酸盐化矿物的信息。从图 9中可以看出,异常大多分布在研究区的北部,也有少许分布在西南部。根据提取出的蚀变信息以及收集到的地质资料(图 9),硅化异常密集区主要分布在研究区的北部,蚀变程度较强,且对矿体的指示作用较明显,中部及西南部也有零星分布,蚀变异常较弱; Mg-OH异常在研究区内呈近东西向分布及断续延伸,主要密集区分布在研究区的北部,推测其为围岩蚀变的大体部位;铁染异常在研究区分布较少西南部及北部零星分布,蚀变异常较弱; 碳酸盐化异常在研究区的北东部呈条带状断续分布,且在北部大多分布在硅化及Mg-OH异常附近。因研究区东部部分已知矿床开采规模较大,已产生较大污染,对本次研究影响匪浅,因此提取蚀变时对其做掩膜处理,不做参考。

图9 综合分析图Fig.9 Comprehensive analysis diagram

根据分析结果与已知矿点进行对比,吻合度较高,这说明可以在这些异常区域寻找同类型金矿床以及本研究方法对同类研究提供借鉴。

4 讨论

穆龙套金矿矿体往往处于NWW向断裂和NEE向断裂交汇位置(李志丹等,2017),断裂对成矿提供了溶矿空间和导矿通道作用,因此断裂交汇部位是成矿最优地段。热液蚀变发生在断裂内及其邻近地区(Kempe et al.,2016)主要类型有绿泥石化、绿帘石化、硅化、钠长石化、黑云母化、碳酸盐化等。矿石类型主要在石英脉和硫化物脉中,所以提取了硅化,蚀变矿物是石英、黑云母和钠长石。通过这些蚀变可以判断出构造,也可以判断出矿体的位置和矿化的强弱。

穆龙套金矿位于塔姆德山的南部。古生代晚期(石炭—二叠纪),卡拉库姆板块与哈萨克斯坦—北天山板块开始碰撞,卡拉库姆板块挤压隆升(鲍庆中等,2003; Kempe et al.,2016)见图10a,发育形成北西向的桑格龙套—塔姆德套(韧-脆性变形)和横向的穆龙套—道古兹套(脆性变形)两个区域性剪切带(鲍庆中等,2003; 薛春纪等,2014a,b,2020;Kempe et al.,2016; 李志丹等,2017)。赋矿岩石时代为奥陶—志留系别索潘组,主要有含碳质细碎屑岩组成,它对金矿化有预富集作用,也是金成矿的物质基础,更是最突出的找矿标志(李志丹等,2017)。海西期深部花岗质岩浆沿断层上升,岩浆热液过程导致了巨大的穆龙套矿床的形成,并提供了充足的热源(薛春纪等,2014a,b; Kempe et al.,2016; 李志丹等,2017)见图 10b。因此应该对岩浆作用引发的蚀变提起重视,并且碳质细碎屑岩分布区的侵入体分布区是找矿最优地段(李志丹等,2017)。

图10 穆龙套金矿成矿模式图(据Kempe et al.,2016修改)Fig.10 Metallogenic model map of the muluntao gold deposit (modified after Kempe et al.,2016)

有些学者认为,金富集的主要过程发生在同沉积作用之时,该作用先于变质作用、岩浆作用和脉形成。根据这一观点,所有后期的变质作用、岩浆作用、交代蚀变和脉状形成过程都只是对已存在的金进行再分配和最终富集(Kempe et al.,2016)。从图10c中可以看出穆龙套金矿床形成的模式:1)碎屑或溶解金在生物碳上吸附的同沉积作用; 区域变质过程中金的后续预富集; 2)构造-变质作用过程中,金在脉系中的再活化和沉淀; 3)花岗岩类侵入体产生的流体或岩浆热晕驱动下的脉系和交代岩中沉淀金;4)金的来源可能与地幔岩浆作用有关(薛春纪等,2014a,b; Kempe et al.,2016; 李志丹等,2017)。以上分析可以总结出,穆龙套金矿的成矿关键因素是“碳质细碎屑岩＋构造变形＋岩浆热液”(薛春纪等,2014a,b,2020; 李志丹等,2017)。

穆龙套金矿的成矿关键因素之一是围岩蚀变,本文充分利用遥感技术,在穆龙套地区进行蚀变信息提取。跟传统的地质勘查相比,遥感技术具备省时省力的特点,可以在最短的时间内获取大范围的数据,并有效圈定蚀变异常分布范围,从而预测有利成矿区,极大缩小工区范围,为地质找矿指明方向,提高工作效率和节省成本。

5 结论

本文以穆龙套金矿矿区及其外围为研究区,通过分析研究区矿化蚀变特征,主要讨论了含Mg-OH蚀变矿物、铁染蚀变矿物、碳酸盐蚀变矿物与硅化蚀变矿物的波谱特征,进行蚀变信息提取,取得了以下几点认识。

穆龙套金矿床的蚀变与金矿化关系极为密切,研究区内硅化蚀变、Mg-OH蚀变、铁染蚀变及碳酸盐蚀变异常是找矿的有利标志。因此基于 ASTER遥感数据,利用比值法、矿物指数法提取硅化蚀变,根据SiO2含量对硅化信息进行对比,丰富了利用遥感技术对硅化信息提取的手段; 运用主成分分析法提取了研究区 Mg-OH,铁染和碳酸盐等矿化蚀变信息,根据主分量统计结果,以标准偏差为阈值将蚀变异常分为3个等级; 将各类蚀变信息在ArcGIS平台上叠加处理得到综合遥感蚀变异常进行了遥感地质分析,结果表明提取的蚀变异常跟已知矿点进行对比吻合度较高,为遥感地质找矿方向提供有利的帮助及寻找同类型的金矿床提供参考。

遥感蚀变信息提取过程中,不足之处有以下几种:(1)由于研究区内水体、植被、阴影的覆盖度不一样,导致信息在高度干扰区被屏蔽,因此信息损失严重,后续研究中依旧需要加强对弱信息增强的相关措施。(2)由于研究条件的限制,本文提取的遥感蚀变信息仅以已知矿点和重砂异常进行了验证分析,在一定程度上为矿产勘查提供理论指导,具有先验性和前瞻性。

Acknowledgements:

This study was supported by Chinese Academy of Sciences (No.XDA20070304).