高光谱遥感技术在矿山地质填图中的应用研究

付佳伟，刘翰霖，李根军，林 楠，杨雪松

（1.吉林建筑大学，吉林 长春 130118；2.青海省地质调查院，青海 西宁 810008；3.青海坤拓遥感技术服务有限公司，青海 西宁 810007）

高光谱遥感是在上世纪八十年代初因成像光谱仪计划蓬勃发展而逐渐形成的一种新型地球观测技术，它主要基于波谱学理论，通过物质电磁辐射信号传输过程中形成的反射光谱和吸收光谱反映物质自身的组成、结构差异。作为多光谱遥感技术的延伸，它不仅继承了多光谱遥感技术探测空间范围广、观测速度快、投入产出比高等特点，还兼具图谱合一和光谱连续的优势，是当下遥感科学领域的前沿技术之一，已成为地质矿产勘查、区域构造研究、地质灾害监测等地质科学相关领域的主要技术手段[1,2]。新一代高光谱系统在地表矿物学识别和制图方面比旧的多光谱系统具有更高的精度和准确性。

长久以来地质工作者都在积极寻找一种可以在宏观尺度上对岩矿空间分布进行快速定位的判读方法，而高光谱遥感技术能在准确区分岩矿类型的同时，实现对矿物成分的定量分析，是一种快速、大面积、低成本观测岩矿物质组成的有效技术手段，相比传统野外测绘，高光谱的传感器成本更低、观测更及时，高光谱遥感技术的发展促使遥感地质学向着多学科交叉领域进一步前进。岩性分类识别是高光谱遥感技术在矿山地质调查领域应用较为成功的方向，尤其是在困难地区实现大比例尺精细填图具有一定的应用价值[3]。岩石的波谱特征分析是高光谱遥感岩性分类的重要前提，也是开展岩石信息提取和典型矿物分类相关研究的理论基础。鉴于此，本文选择ZY1-02D高光谱遥感影像，以青海冷湖地区为试验研究区，将区内岩石实测光谱作为参考光谱，利用光谱角匹配技术在高光谱影像上进行矿山地质填图，并对该技术流程进行了总结分析。

1 研究区概况

研究区地处柴达木盆地北缘，位于冷湖镇东南方向，行政区隶属于青海省海西蒙古族藏族自治州茫崖市，地理坐标介于东经93°45′～94°00′、北纬38°30′～38°40′之间。该地区属典型高原大陆性气候，年均降水量远小于年均蒸发量，年均气温在3℃以下，昼夜温差较大，少雨多风，发育有大量雅丹地貌，地势险峻，具有较为复杂的地质构造特征。区内受大陆高寒气候影响，四季区分不明显，5月份和6月份为雨季，该时段内降雨量显著增加，是区内雨水含量较为充沛的季节。7月份到8月份是在区内开展野外工作的较好季节，9月后，气温下降较快，雨雪天气时有发生，海拔4500米以上的局部地区会被积雪覆盖，对野外踏勘工作造成了较多的困难。研究区内植被分布稀疏，地表岩石出露程度较好，这为利用遥感技术提取岩性信息提供了便利。在海拔低于4700米的缓坡地带，主要植被类型为高原草甸，同时混杂乔、灌木等低矮植物；在地势较高的陡坡和海拔4700米以上地区，植被覆盖程度较低，有大量岩石裸露。研究区矿产资源丰富，以金、银、铅、锌、铜等为主，多形成金属矿山，区内地质环境复杂、自然条件恶劣、气候多变，难以开展全面的矿产勘查工作，致使部分地区的地质工作仍为空白，这严重制约了该地区进一步的找矿突破。因此，本研究在前人工作基础上，利用高光谱遥感技术，结合岩性波谱特征，开展岩性信息提取方法研究，研究成果能够促进高光谱技术在矿产勘查中的有效应用，为该区矿产资源高效开发利用和生态环境保护提供技术保障（图1）。

图1 研究区地理位置

2 高光谱遥感技术在矿山地质勘查中的应用

2.1 典型岩石光谱分析

结合研究区地质矿产资料，在区内开展岩石光谱信息采集，分析典型岩性的波谱机理和反射特征，并深入研究了岩石信息提取的技术方法。为了减小地面实测光谱和影像光谱探测环境误差，野外采集时间选择与ZY1-02D卫星过境时间一致。选用ASD Filed Spec4地物波谱仪，配合标准矿物探头，对矿山覆盖范围内采集的二长花岗岩、大理岩、辉长岩、正长花岗岩、花岗闪长岩5种岩石样品进行光谱测量。为提高光谱测量数据的精度，每次测量前都对白板进行校准，取10次光谱测量的均值作为采集样品的反射光谱数据。根据测量得到的光谱数据可以看出，在350nm～399nm以及2451nm～2500nm范围的测量光谱噪声较大，信噪比低，故将原始光谱数据的该范围内的测量数据剔除（图2）。由图2可知，二长花岗岩、大理岩、正长花岗岩和花岗闪长岩波谱特征在780nm～2050nm区间范围内基本一致，均在1408nm和1996nm处存在强烈的吸收谷，但在2100nm后存在较大差异，其中大理岩分别在2200nm和2341nm处形成了微弱反射峰和强烈吸收谷；辉长岩与其他岩石区别明显，其实测光谱反射率低于0.15，在2121nm处存在显著的反射峰。

图2 研究区典型岩石光谱曲线

2.2 卫星遥感数据获取及其预处理

本研究选用ZY1-02D卫星作为遥感数据来源，ZY1-02D是我国于2019年9月发射的太阳同步轨道光学卫星，搭载可见近红外相机和高光谱相机，可以同时采集9个光谱波段的全色和多光谱数据，以及166个光谱波段的高光谱数据，空间分辨率为30m，其中可见光波段范围内的光谱分辨率为10nm，而短波红外则为20nm。此外，ZY1-02D卫星首次实现了高光谱载荷在轨偏航标定，显着提高了在轨标定精度、遥感数据的量化应用和获取地球表面地物信息能力，可为岩性信息提取技术的相关研究提供可靠的数据支持。本研究选取的高光谱影像成像时间为2020年7月，研究区影像云覆盖率为0%。在应用ZY1-02D高光谱影像进行岩性分类识别前，需要高光谱影像进行预处理，具体包括以下几部分内容：①采用字段标识工具去除水汽影响波段和重复波段；②利用全局去条带法对影像数据开展条带修复；③基于ENVI软件平台对ZY1-02D影像数据进行辐射定标处理，将原始遥感影像像元亮度值（DN）转换成大气外层表观反射率；④利用ENVI软件平台的FLAASH模块进行大气校正，将大气外层表观反射率反演为地物表面真实反射率；⑤通过将控制点拟合中误差设定为1.5～2个像元，在每景影像选取分布均匀的控制点15个左右，利用二次多项式纠正方法对ZY1-02D影像进行几何校正；⑥选取29/19/10对影像进行波段组合，并参照研究区范围裁剪影像（图3）。

图3 研究区遥感影像图

2.3 光谱角匹配技术

光谱角匹配（SAM）是一种通过计算目标光谱与参考光谱间广义夹角来表征光谱相似程度的一种监督分类方法[4，5]。通常情况下，二者的光谱夹角越小，相似度越大，代表匹配效果越佳。其数学计算公式可表示如下：

式中：n代表高光谱数据的波段数；ti为目标光谱第i波段的反射率值；ri为参考光谱第i波段的反射率值。

3 结果与分析

3.1 矿山地质填图结果

应用光谱角匹配技术构建岩性识别模型，绘制研究区矿山覆盖区域岩性空间分布图。从图4中可以看出，提取的二长花岗岩、正长花岗岩聚集程度较高，两种岩性主要以交叉叠加形式沿山脊线在研究区西部呈块状分布，大理岩、花岗闪长岩识别结果则表现为NW向的泛化式空间展布，多在研究区东部及南部以条带状形式存在，而辉长岩仅在研究区中部零星分布。

图4 基于光谱角匹配技术的矿山地区岩性空间分布信息提取结果

3.2 矿山地质填图精度验证

通过光谱角匹配技术的矿山地区岩性识别结果与研究区已有地质资料进行对比（图5），可以发现提取结果在宏观尺度上虽然存在部分错分与漏分现象，但同类像元聚集程度相对较高、类别的空间分布与参考图的总体一致性较好。为了更好地评价光谱角匹配技术的岩性识别结果，本文采用空间叠加分析方法，以已知地质图岩性分布范围为参考，统计岩性分类正确的图斑数量，通过计算识别准确率实现分类结果的定量评价（表1），结果表明矿山覆盖范围5种岩性识别结果的制图精度均超过了70%，总体识别准确率达到76.83%，证明了高光谱遥感技术在矿山地质填图中的有效性。

图5 研究区已有地质资料

表1 岩性信息识别精度

4 结语

本文利用ZY1-02D高光谱遥感数据，选取光谱角匹配技术构建岩性识别模型，对研究区矿山内典型岩石进行信息的快速提取，并根据区内已知地质矿产资料，利用识别准确率展开分析评价，结果表明：提取的矿山地区岩性信息与区内已知矿产资料空间分布范围基本一致，仅在局部地区出现了错分和漏分现象，总体识别准确率能达到70%以上，证明了联合光谱角匹配技术和高光谱遥感技术在矿山地质填图工作中的优势，具有一定的实践应用价值，可在后续矿山地质资源勘查相关研究工作中推广使用。