遥感技术在地质矿产勘查中的应用研究分析

龚 弦，马 源，何学志，张丽娇，王 卫

(中国建筑材料工业地质勘查中心四川总队, 四川 成都 610036)

随着国内经济的高速发展，对于矿产资源的需求与日俱增，为维持矿产资源的供需平衡，科研人员做出了不懈的努力，同时也推进了地质勘查工作的发展和进步，通过对新兴技术的不断改良和创新，取得了一系列优异的成果。其中，遥感技术展现出了较高的贡献度，该技术利用遥感影像的解译确定岩石性质和地质构造，通过分析能快速识别矿床[1-2]。不同于实地调查，它是一种集现代化信息技术、计算机技术等于一体的新兴技术，能以直观清晰的图像显示地表自然景观，反映大量地表和浅地表的地质信息[3]，其中包括地形、地貌和岩石的构造形态，以及水、土壤及植被等信息[4]。该技术还具备信息量大、波段多、定位准确、画面立体感强等特点，且对于一些偏远、复杂、自然条件恶劣地区的信息采集表现出高效、省时等优势[5]。现如今，遥感技术随着传感器的不断发展，其成像分辨率和精度也在不断提升。本文综述了遥感技术的理论依据、常用方法、技术优势以及在矿产勘查中的应用现状，旨在为遥感技术在地质勘查领域的发展提供一定的借鉴和参考。

1 遥感技术优势及理论依据

1.1 技术优势

遥感技术是基于任何物体对电磁波的吸收、反射和辐射会呈现不同特性这一原理，在不直接接触物体，通过远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线来探测和识别目标[6-7]。在空中实现对地球的远距离观测，获取地物的信息源，实现地物的解释，并分析地物的相关性质。正因如此，使其在农业、林业、气象、海洋、军事等领域中得到了广泛应用。

在地质勘查中，由于地质构造带有利于矿床的形成，尤其在断层引起的构造与线环构造的交点处更是矿床形成的有利部位，因此可以通过解译遥感图像中的线环特征获取关键点[8]。该技术还具备以下优势。

(1)遥感技术在有时无法准确锁定主要矿床位置时，仍可通过传感器收集数据，将实地调查范围缩至更小的区域。

(2)遥感技术在一些地形复杂、环境恶劣、交通不便的区域，依然可以快速圈定成矿异常区和找矿靶区，有效降低项目风险，节省地质勘查时间，降低勘测成本，并助力于确定探索点位的优先顺序。

(3)遥感技术具有综合各种形式数据的能力，通过与地形图、航空照片、构造图和矿石品位数据相结合，从而显著提高地质勘探的准确性和有效性。

1.2 理论依据

在遥感中，根据成像传感器可分为主动遥感和被动遥感两类，其中主动遥感是利用电磁能源照射目标并记录其背向散射辐射的遥感系统，常用的主动遥感器包括雷达和激光雷达、激光高度计及散射计等，其特点是不依赖于太阳辐射，并可以主动选择电磁波的波长和发射方式。常用的为被动遥感，被动遥感是利用辐射计、相机和光谱仪等传感器获取目标物体自身发射，或是反射来自自然辐射源的电磁波信息的遥感系统。被动遥感器包括辐射计、相机、加速度计和光谱仪等。由于矿物的吸收特征不同，因而所表现出的波形特点也不同，矿物的光谱特征是由各种离子、水、化学基团产生的反射带所形成，这些离子基团具有电子跃迁或分子振动的特征。普通矿物中含有金属离子，具有较强的吸收带，其中含铁矿物的光谱特征主要取决于这些铁离子的价态和含铁矿物的含水量[9-10]，例如Fe2+在1 000～1 100nm附近会产生一个常见的强而宽的谱带，而 Fe3+光谱相对较弱，则会在600～900nm 间产生较强特征峰；同样含羟基的络合物以及含离子基团的矿物也会呈现规律的光谱特征，如明矾石、黄铁钾钒这类Fe-OH矿物，分别会在2 210nm和2 260～2 270nm处产生特征峰；高岭石、蒙脱石等会在2 170～2 221nm存在特征峰；方解石、白云石等在2 320～2 325nm存在特征峰。根据这些矿物在遥感影像中的吸收和反射特征，以分析、判断一定地区内的地质情况，尤其在岩性识别、断裂解译、岩体侵入关系及界线、陆相火山机构识别及矿化蚀变信息提取等。例如：利用遥感资料判定断层两盘相对运动的方向；在遥感图像上根据断裂露头线的形态、展布特点、组合规律及相应的派生构造综合分析与断裂构造关联的力学性质；通过矿产周围所存在的围岩蚀变遥感信息圈定找矿有利区，为地质人员提供有力的找矿依据[11-12]。

2 地质解译常用数据源

遥感技术是矿产勘查中重要的现代信息化技术，随着数据处理和传感器技术的不断发展推进，在提高遥感解译过程容错率的同时，大幅度提高了找矿质量和勘查效率，目前遥感地质解译常用的数据源如下。

(1)Landsat卫星数据。

地球资源探测卫星(Landsat)技术起源于1972年，由美国发射的一组无人卫星，这些卫星携带传感器可以记录地球反射的光线和部分电磁波谱[13-14]。其中多光谱扫描仪(MSS)是由Landsat1-5卫星携带的传感器，MSS有四个波段(3系列有5个)，其数据分辨率为60m，文件格式为GeoTIFF，地图投影采用UTM-WGS84坐标系；专题制图仪(TM)传感器有7个波段(其中波段6位热红外波段)，数据分辨率为30m，文件格式和地图投影与MSS相同，但成像质量、波段数量和分辨率均优于MSS；Landsat-7卫星上的增强专题成像仪(ETM+)传感器图像由8个光谱带组成，其中1至7波段的空间分辨率为30m，波段8为分辨率为15m的全色波段；Landsat-8卫星搭载有OLI陆地成像仪和TIRS热红外传感器，其中OLI传感器的光谱波段有9个，较ETM+传感器增加了用于海岸带观测的深蓝色可见通道(波段1，0.433～0.453μm)和用于云检测的红外通道(波段9，1.360～1.390μm)。而TIRS热红外传感器则主要用于收集地区热量流失，便于了解观测地带水分消耗[15]。

(2)ASTER数据。

ASTER搭载在Terra卫星上的星载热量散发和反辐射仪，包括14个不同电磁光谱波段，光谱范围为0.52～11.65μm，并分为可见光/近红外波段(VNIR，1～3波段，含立体后视波段，空间分辨率为15m)、短波红外波段(SWIR，4～9波段，空间分辨率为30m)及热红外波段(TIR，10～14波段，空间分辨率为90m)三个独立子系统。ASTER数据价格低廉(部分免费)，常用于野外调查阶段遥感地质解译及蚀变信息提取[16]。

(3)WorldView-2数据。

WorldView-2是美国DigitalGlobe数字地球公司的商业光学遥感卫星，能提供0.5m全色图像和1.8m分辨率的多光谱图像。该星载多光谱遥感器除具备4个常见波段(蓝色波段:450～510；绿色波段:510～580；红色波段:630～690；近红外线波段：770～895)外，还包括用于植物鉴定和分析、辅助纠正真色度的海岸波段(400～450)、黄色波段(585～625)、红色边缘波段(705～745)及近红外2波段(860～1 040)。这些多样性谱段能进行精准变化检测和制图。WorldView-2卫星运转灵活，扫描面积大，能在单次操作中完成多频谱影像的扫描[17-18]。

(4)高分六号数据。

高分六号(GF-6)配置了观测幅宽为90km的2m全色/8m多光谱高分辨率相机(PMS)和观测幅宽为800km的16m多光谱中分辨率宽幅相机(WFV)。WFV除了常见的蓝/绿/红/近红外四个波段，还增加了能够有效反映作物特有光谱特性的“红边”波段，以及1个紫外波段，一共8个波段。GF-6具有高分辨率、宽覆盖、高质量和高效成像等特点，配合高分一号组网大大提高了遥感数据的获取规模和时效[19]。

3 遥感技术在地质矿产勘查中的应用

3.1 地质岩性识别

识别不同的岩性单元是地质矿产勘查过程中必不可少的环节，不同的岩石矿物所具有的光谱特性各不相同，其光谱的产生均存在严格的物理机制，岩矿光谱特征的产生主要是由组成物质内部离子与基团间的晶体场效应，以及与基团振动的结果。正是由于各种矿物晶体结构的不同，使得晶格振动所产生的各种矿物光谱特性也会不同，因此遥感技术可根据这一特性，结合不同类型岩石在图像上色泽、纹理等差异，利用图像增强、变换和分析等方法进行提取。

Jellouli等[20]对Landsat 8 OLI数据采用最优指数因子法(OIF)和去相关拉伸法，建立了OLI带651的RGB彩色复合材料，用于绘制研究区岩性单元图。其中OLI第6、5和1波段的彩色复合材料RGB较好地增强了石英岩、砂岩、辉长岩和火山砾岩的岩性单元，区分了含叠层石的棕色白云岩、含泥灰岩夹层的棕色白云岩、粉砂岩和泥岩的岩性单元。He等[21]以Worldview-2(WV-2)遥感影像和支持向量机对异霞正长岩进行识别，并采用Landsat 8 TIRS热红外数据反演了与放射性元素相关的热异常分布。发现基于支持向量机算法的岩性成图总体精度为89.57%，通过将岩性分类信息与地表温度、热异常等多源遥感矿化要素相结合，利用证据权重模型计算发现有利矿化区、高值矿化概率区与已知矿化区在空间上保持一致。徐振恒等[22]采用国产高分一号卫星PMS传感器数据结合“地形结构－岩性组分模型”正确分类了不同地区的沉积岩、变质岩和岩浆岩，其区分度主要表现在多重分形谱α＜0区间内，在结合纹理算法模型的基础上，可以有效弥补光谱分辨率的不足。唐超等[23]基于光谱的波形特征、空间细节特征的光谱区分性等方面提出了分形信号算法。利用CASI高光谱数据针对算法本身的性能、效率等进行了测试，并对工作区的高光谱遥感影像岩性特征进行提取。发现该算法细化了相似特征高光谱的可区分性，实现了基岩裸露区域地表岩性特征的精确提取，其分类精度达到92.3%。王建刚[24]研发出基于深度神经网络的航空高光谱遥感岩性识别方法，以甘肃龙首山地区为研究区，计算得出在测试数据上的识别结果精度为87.1%，并将识别结果与地质图进行对比，发现其整体分类结果图与实际地质图存在一定相似性，在第四系冲积物、震旦系墩子沟组千枚岩、寒武系下统变砂岩—变板岩—硬砂岩三种地层上识别分类效果较好。

通过遥感技术进行岩性识别具有探测迅速、探测面积大，影像和光谱处理手段多等优势，但由于不同卫星所获得的数据精度不同，因此遥感岩性识别存在“同物异谱”和“异物同谱”现象，导致纵向分辨率较低，仅能反映地表岩性情况，且在气候湿润、雨水丰沛、植被和土壤发育等岩石裸露率较低的地区，遥感图像通常表现为植被、土壤和岩石三者的混合光谱信息，遥感岩性填图时需加强甄别和野外验证工作。

3.2 蚀变信息提取

围岩蚀变是指围岩在热液的作用影响所发生的各种交代变质作用，其主要影响因素为热液的性质、成分、温度、压力、围岩性质和成分等。常见的围岩蚀变有硅化、绢云母化、绿泥石化、钠长岩化等，由于一定的热液矿床常与某些类型蚀变围岩共生，因而蚀变围岩不仅是研究热液矿床成因的重要标志，也是重要的找矿标志之一。此外，特定蚀变岩石的光谱会在特定的光谱波段上呈现异常，因此遥感图像上异常信息的识别可圈定矿化蚀变异常区和确定找矿靶区[25]。目前，常用的遥感数据主要是多光谱和高光谱等。

Wambo等[26]利用Landsat 8和ASTER卫星图像在喀麦隆东部的Ngoura Colomines地区探测了与金矿化有关的热液蚀变带，综合实地调查验证了遥感结果，发现蚀变带中存在石英、针铁矿和绢云母，以及Fe3+/Fe2+、Al-OH、OH/H2O和SiO2的吸收特征，确定了氧化铁/氢氧化物热液蚀变带、粘土、碳酸盐矿物和硅化带。Govil等[27]利用AVIRIS-NG航空高光谱遥感技术测量了褐铁矿、针铁矿等铁氧化物，通过与USGS矿物光谱库进行了对比，发现氧化物/氢氧化物、粘土、滑石和碳酸盐矿物存在关联，并验证了AVIRIS-NG数据在绘制和识别蚀变带方面的强大能力。Moradpour等[28]以Landsat-7和ASTER卫星图像绘制伊朗西北部加拉利地区与铁矽卡岩矿化相关的蚀变带和地质构造，通过鉴别岩性单元、泥质蚀变带、构造特征和特定的蚀变矿物，认为矽卡岩铁矿化的高潜力带为北南—北西—东向交汇带，曲线特征与长英质—中镁质火成岩附近的丙质蚀变带有关。Nouri等[29]通过光谱角法(SAM)确定了氧化铁质、泥质及丙基岩等热液蚀变带，并利用高通滤波和DEM山体阴影技术对ASTER数据进行了识别。发现综合图像处理技术对氧化铁、泥质等具有较好的检测能力，野外观测也证实了解译遥感影像显示的真实地形变化和探测面积。Forson等[30]基于Crosta技术的主成分分析方法对Sentinel 2A数据集中的条带进行了分析，突出了研究区内的蚀变带。综合利用Crosta技术圈定的磁、重、构造密度、辐射、蚀变等勘查层，生成研究区内金矿化潜力分布图，通过与现有数据和实测采矿位置进行比对验证了成矿潜力图的正确性。Frutuoso等[31]利用RGB组合、波段比、PCA等遥感方法获取相关地质特征，勾勒出葡萄牙Boticas Chaves地区金矿化区，发现选择性主成分分析(PCA)是识别铁氧化物和含羟基矿物最有效和可靠的方法，结合热液蚀变矿物和提取的构造特征，可以预测成矿的潜力区域。

与常规的野外地质调查相比，遥感蚀变信息提取具有高效率、便捷等优势。但与遥感岩性识别中所面临问题类似，针对山区地下土层较厚或存在各种植被覆盖的情况下，极易出现信息提取不准确的情况。且目前多采用单一影像数据或方法开展蚀变信息提取工作，对于各影像数据(多光谱、高光谱及高空间分辨率等)相结合，或同时使用多种手段进行蚀变信息提取的研究相对较少。

3.3 地质构造识别

地质构造运动的差异不仅会导致矿产资源类型发生变化，也会改变矿床的分布情况。其中矿产的构造信息可根据不同的构造环境和条件进行分析推断并提取，但在遥感找矿中，理、线性等重要信息的影像通常较为模糊，需要进行一定的边缘增强、灰度拉伸、方向滤波等处理方法使地质构造信息凸显出来，再结合地质、物探等资料确定成矿构造的分布及其特征。

Han等[32]基于DEM和Landsat 8 OLI遥 感影像，快速提取了宝鸡北部黄土地区的地质特征，采用“主成分分析法+高斯高通滤波和张量投票相结合的边缘检测法+HT消除异常轮廓法”。发现该算法在第四纪黄土覆盖相对较厚的情况下，也能反映出大地构造运动的方向和趋势，具有较好的鲁棒性。Skakni等[33]将Landsat 8 OLI、航天雷达地形测绘任务(SRTM)和ALOS PALSAR数据整合到摩洛哥北部Talembote和Tetouan城市之间的地质构造图中，验证其钙质背侧复合体的断层和节理的走向是近似的。Kumar等[34]基于EIGEN6C4布格重力资料，利用复合线形密度图、不同莫霍深度的地幔块体、岩石圈地幔密度和构造背景，分析了研究区已发现的金伯利岩/钾镁煌斑岩的相互关系，确定了大部分金伯利岩管的富集与贫地幔块体(DM)有关。Yousefi等[35]利用Landsat 8数据和匹配滤波(MF)技术对含铁铁矿物(黄钾铁矾和赤铁矿)进行了表征，并对热液蚀变带进行了分离。通过对多种图像处理技术综合分析，扎尔舒兰蚀变带隶属于碳酸盐岩宿主岩内的正断层，可用于区域尺度的找矿成 图。Sivakumar等[36]利 用ALOS PRISAM DEM (AW3D30)和Sentinel-2A数据编制了流域网络图，通过分析次盆地中的构造参数建立了地理空间数据库，并以层次分析法(AHP)为基础估算活动构造指标，确定地震活动构造带。结果表明，褶皱山和山麓次盆地地区是地震构造活动区，其地质构造特征和活动构造对地貌演化具有强烈影响。禅伟等[37]采用遥感技术解决饰面用花岗岩矿勘查中所存在的地质构造、岩性分布等问题，并筛选解译了岩石特征和节理密集区。发现矿区内受南北向断层影响，形成了以110 ～ 130°方位的节理密集区，该区域影像图为深红色，而成矿有利区为灰白色、浅红色地段。

利用遥感地质勘查技术对地质构造进行科学勘测，不仅能确保工程的顺利施工，还能有效提高勘测工作的精准度和工作效率。但在地质构造信息获取过程中有时会出现细节纹理不清问题，为此还需辅助以计算机技术对图像信息进行分析，从而确保能够有效收集到准确可靠的地质类型信息。

4 结论与展望

利用遥感技术对地形复杂、环境恶劣、交通不便的地区进行地质矿产勘查展现出了较为突出的优势，为矿产勘查的高效、稳定且安全地开展提供了有利的保障。但基于遥感技术进行地质矿产勘查仍存在一定的技术短板，诸如遥感填图分辨率较低这一问题，还需基于分辨率更高的卫星获取更为准确的地质信息，或结合多种分辨率融合技术进行精细矿物填图。此外，植被覆盖面较大的区域遥感地质勘查难度明显增加，虽然目前学者们提出了许多用于减少植被干扰、强化影像潜在矿物信息的方法，但依然收效甚微。针对复合矿物或伴生组合矿物的识别同样存在一定难度，仍需开展进一步研究工作。相信通过科研人员在这些方面的不断突破，会使遥感技术在地质勘查中的发展达到新的高度。