东天山帕尔岗塔格西斑岩铜矿高光谱遥感蚀变特征及其对找矿的指示意义

王聪聪，陈 川，李云鹏，王智纯，高一航，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 830046；2.新疆维吾尔自治区地质矿产勘查开发局信息中心，新疆乌鲁木齐 830000）

0 引言

帕尔岗塔格西斑岩型铜矿矿体不出露地表，浅隐伏于地下，围岩蚀变发育。围岩蚀变分布范围远大于矿体的分布范围，且对地下盲矿位置具有指示性作用，是重要的找矿标志（Barne， 1985； 唐超等，2018；连琛芹等，2020；孙雨等，2022a）。帕尔岗塔格西矿床宏观地貌属戈壁山丘，基岩整体风化严重，接触界限模糊，地面矿产勘查工作在一定程度上存在限制；矿床区域植被水系不发育，基岩裸露，是遥感地质应用的理想矿床。

高光谱遥感即遥感和光谱学结合（成宝芝等，2021），具有“图谱合一”的特点，是遥感科学的前沿领域，可以精准地探测地表矿物信息（闫柏琨等，2016；丁文清和丁林，2022）。目前，国内外已广泛应用高光谱遥感技术提取金属矿床蚀变信息，并在指示找矿、扩大找矿有利空间方面取得了系列显著成果（Takumi et al.， 2005； 张廷斌等，2015；Parth et al.， 2021； 孙雨等，2022b；赵志芳等，2022），对比显示高光谱数据相较多光谱数据在矿物识别方面具有更加详细和全面的显著优势（Mahdieh et al.，2014； 董新丰等，2018），同时也反映了高光谱遥感技术在找矿信息提取方面具有快速、经济、有效的特点。

因此本文针对帕尔岗塔格西斑岩型铜矿首次使用高光谱遥感技术，基于ZY1-02D 高光谱遥感数据，采用最小噪声分离（MNF）算法、纯净像元指数（PPI）算法和N维可视化（N-Dimensional Visualizer）算法提取端元波谱，然后通过波谱匹配系列算法和光谱角制图法，从矿物角度提取帕尔岗塔格西斑岩型铜矿蚀变信息，结合已知地质矿产资料、前人研究与野外验证，解析地质体与高光谱遥感所反映的异常信息对矿产勘查工作的指示意义，旨在为帕尔岗塔格西斑岩型铜矿床的下一步勘查工作提供新的认识和参考。

1 研究区概况

研究区位于鄯善县东南约50 km 处，据《全国资源潜力评价项目》对新疆大地构造单元划分方案，调查区大地构造位置归属于哈萨克斯坦-准噶尔板块（Ⅱ），准噶尔微板块（Ⅱ1），大南湖古生代复合岛弧带（Ⅱ1-10）内（图1）。

图1 东天山帕尔岗塔格西铜矿区大地构造位置Fig.1 Tectonic location of the Paergangtagexi copper deposit in eastern Tianshan Mountains

石炭纪板块消减俯冲造山演化阶段形成小热泉子岛弧中-酸性火山岩，含矿热液在此阶段富集成矿，形成帕尔岗塔格西铜矿（陈哲夫和王有标，1985；肖伟峰等，2011）。如图2，区内出露地层为主要为石炭统小热泉子组。成矿岩体主要为晚石炭世中酸性侵入体，在研究区内广泛发育，侵入到下石炭统小热泉子组中，岩体多以岩基、岩株状出露地表，裂隙节理发育，风化破碎严重，侵入岩整体呈北西向展布，南北两侧被第四系覆盖。岩性主要为花岗岩、二长花岗岩、斜长花岗岩、斜长花岗斑岩、花岗闪长岩、花岗闪长斑岩（周涛发等，2010；龙灵利等，2019）。

图2 东天山帕尔岗塔格西铜矿区地质简图（据冯京等，2021修改）Fig.2 Geological sketch map of the Paergangtagexi copper mine area in East Kunlun Mountains（after Feng et al.， 2021）

矿区围岩蚀变发育，通过区域地质填图资料确定矿区围岩蚀变在水平方向上由内到外具有典型的强硅化带、绢云母硅化带、青磐岩化带的蚀变分带特点，是其重要的找矿标志。局部蚀变强烈地段蚀变为绢英岩，其中叠加了强硅化带，以发育的灰白色石英脉为特征，绢云母硅化带与成矿关系最为密切，尤其富矿部位绢云母-硅化十分发育，已施工钻孔见绢云母硅化带（冯京等，2021）。

本次研究选择各蚀变带典型指示性特征蚀变矿物石英、绢云母、绿泥石分别代表强硅化带、绢云母硅化带、青磐岩化带进行下一步研究。

2 遥感数据处理

本次研究选取的高光谱遥感数据为ZY1-02D 卫星高光谱相机载荷数据，数据参数见表1。根据美国地质调查局USGS 标准波谱库中的波谱曲线显示，数据波谱范围内石英、绢云母、绿泥石均存在诊断性波谱特征。产品级别为L1A 级，产品号为L1A0000235552，成影时间为2021 年1 月28 日，数据质量优良，无云雪因素干扰。研究区中存在多条施工道路，从而产生较周围存在辐射亮度异常的区域考虑到该区域部分像元对于蚀变信息提取仍可能存在价值，因此不做掩膜处理，在后期根据蚀变信息提取结果酌情保留和去除，如图3。

表1 ZY-102D数据参数Table 1 Data parameters of ZY-102D

图3 研究区ZY1-02D遥感影像图Fig.3 ZY1-02D remote sensing image of the study area

2.1 数据预处理

遥感图像数据的预处理目的是降低遥感图像因辐射度失真、大气消光和几何畸变等造成的图像质量的衰减。本次工作数据预处理流程为： 辐射定标-大气校正-正射校正。大气校正后共计消除受水汽影响波段4 个（1374.99 nm、1845.62 nm、1862.42 nm、1880.13 nm）。正射校正中使用的参考影像为具有准确地理位置信息的Landsat 8 数据（数据标识：LC81400312020191LGN00、LC81400302020 303LGN00），以 及 全 球200 m 分 辨 率DEM 数 据（GMTED2010），该数据为ENVI平台自带数据，无需再度进行收集。

2.2 端元波谱提取

遥感数据中所包含的地物波谱信息以像元为单位存储。通常情况下，一个图像像元是像元范围内所包含的地物种类大于一的混合像元，混合像元的波谱信息是像元范围内所有地物种类叠加的混合光谱。因此，在进行高光谱数据矿物信息提取工作中，获取纯净像元是高光谱遥感技术的关键也是高光谱技术中的热点（谢红接等，1999）。前人实验证明，纯净像元指数法（PPI）应用广泛，是提取纯净像元的有效方法（Freek et al.， 2012； 宿虎，2020）。具体的端元提取流程为最小噪声分离（MNF）、纯净像元指数（PPI）、N维可视化（N-Dimensional Visualizer），如图4。

高光谱数据信息量大，多波段之间相关性强，在使用PPI算法之前需要对数据进行最小噪声分离变换（MNF）。MNF算法是一种对图像进行降维和去噪的方法，它可以在不丢失信息的前提下，从原始数据中分离随机噪声和数据维数的可靠估算，实现数据去噪和降维的目的。MNF的过程包含了两次主成分分析（PCA），第一次的目的是将原始影像数据中存在噪声的像元分离出来，尽量使像元的噪声方差值最小，去除波段间的相关行；第二次的目的是将噪声白化的数据进行主成分变换，对图像按照方差的由大到小进行排列（Andrew et al.， 1988）。在MNF变换后的影像数据中，图像的特征值为图像中具有显著特征的端元数量，特征值越大，该波段中有价值信息越多，特征值趋近于1时，代表该波段几乎只存在噪声。研究区数据变换后各波段特征值如图5所示，特征值在13波段时开始趋近于1，蚀变信息作为遥感示矿弱信息，为求保证数据降维的同时将数据信息最大化保存，选取前12波段进行后续处理。

图5 MNF变换后的影像数据的各波段特征值Fig.5 Eigenvalues of each band of MNF transformed image data

使用PPI算法，利用MNF变换后的影像，获取遥感影像中最纯净的像元。该算法基于凸面几何理论，通过将N维的散点图映射成一个随机的单位向量，进行多次重复迭代投影的同时，记录下像元被投影到向量端点的累计次数（Chein and Antonio，2006），最终通过给定阈值来限定纯净像元。通过多次处理实验发现，由于研究区南北两侧存在较大面积的戈壁沙漠，会横向削弱基岩出露区的纯净像元数量，纯净像元大量聚集在戈壁沙漠地区，因此对研究区基岩出露区域进行裁剪并重新处理，结果得到明显改善。

N维可视化分析算法是用来估计和分析波谱端元纯度特征的交互式分析算法。该算法对上一步PPI 算法中筛选出来的纯净像元进行N维散度分析，特征相同或相近的划分为一类，在N维可视化分析窗口中通常分布于数据云主体的拐点或末端（Fred et al.， 2003）。为了避免进行手动图像端元选取时产生人为因素误差，本次研究中采用自动图像端元提取算法（N-Dimensional Visualizer Auto Cluster）来获取端元波谱。

2.3

对于各类端元波谱，采用美国地质调查局USGS 标准波谱库中的石英、绢云母（白云母）和绿泥石波谱曲线与实测光谱曲线，通过波谱角填图（SAM）算法、波谱特征拟合（SFF）算法、二进制编码（BE）算法进行定性分析。SAM 算法是通过计算向量（端元波谱、USGS 波谱）之间的光谱角度来度量相似性，两者夹角越小，相似度越高（Christoph et al.， 2008；George et al.， 2012）；SFF 算法是基于目标光谱曲线与待确认光谱曲线之间的吸收特征的算法；BE 算法是将像元波谱转换成二值编码序列，用0 和1 表示光谱（Amin and Mazlan， 2014），可以粗略地识别矿物，但在光谱细节识别方面略有欠缺。综合三种算法的匹配结果以得分的形式由大到小排列，虽然较高的得分预示着较大的可信度，但为了避免波谱选取的偶然性，此次研究对于完全不匹配的候选项予以去除，对所有可能候选项参照其波谱曲线特征进行逐一分析确认。

事实上，真正严格意义上的纯净像元是不存在的，最终得到的纯净像元是每个像元中所占比例最高最具代表性的特征地物像元。综合考虑混合光谱产生的复杂效应，研究区岩体风化作用对端元波谱吸收反射位置、吸收深度与宽度产生的影响，以及标准实验室环境下测量的标准波谱造成的差异因素的前提下，采用美国地质调查局USGS 标准波谱与实测波谱，通过对诊断性吸收特征和整体光谱波形进行比对分析，进而定性。

野外样品光谱测试仪器为美国SVC 公司HR-1024地物光谱辐射仪，光谱范围为350～2500 nm，可以满足研究需要。开机预热后使用漫反射参考板进行仪器校正，测量过程中针对同一位置连续测量三次求取平均值，每测量三组便使用参考板进行仪器校正。

石英端元波谱与实测波谱拟合性高，在可见光近红外范围内，整体光谱波形先上升再较为平缓地延伸；短波红外范围内，在波长1391 nm 和1896 nm两处附近存在明显吸收特征，如图6a。

图6 波谱曲线对比Fig.6 Comparison spectral curves

由于研究区基岩风化严重，难以获取测量波谱用绢云母蚀变样品，因此只采用标准波谱参与比对。白云母端元波谱与标准波谱在可见光近红外范围内，整体光谱波形先上升再较为平缓的延伸，在波长900 nm 附近存在较弱吸收谷；短波红外范围内，在波长1400 nm 和1900 nm 附近存在明显的吸收特征，受到铝羟基（Al-OH）影响，在波长2 216 nm 以及2 350 nm 处存在诊断性吸收特征，如图6b。

绿泥石端元波谱、标准波谱、实测波谱三者在吸收特征和整体波形方面均表现出较高的拟合度，可见光近红外范围内，光谱波形先上升，再较为平缓地向后延伸，在波长700 nm 处存在较弱吸收谷，波长800 nm 处存在较弱反射峰；短波红外范围内，在波长1 400 nm和1 900 nm附近均存在明显吸收特征，在波长2 250 nm 以及2 317 nm 处的诊断性双吸收特征也有较好的拟合度，如图6c。

3 分析与验证

3.1 结果分析

在确认石英、绢云母和绿泥石三种矿物的端元波谱曲线后，使用高光谱遥感广泛应用的光谱角制填图（Shuhab et al.， 2018；Rajan and Sundararajan，2019；田青林等，2019；毛运欣等，2022），得到三种矿物在研究区的分布情况，区域地质图叠加蚀变信息分布图如图7所示。

图7 蚀变矿物提取结果图Fig.7 Extraction results of altered minerals

根据结果显示，本次高光谱遥感提取的石英、白云母、绿泥石三种蚀变矿物主要集中在研究区晚石炭世侵入体中的已知成矿蚀变区。图7中蚀变带为地质填图工作中所划分，提取结果与原地质填图工作中圈定的蚀变分带基本吻合，蚀变矿物的分布由内向外整体呈石英-绢云母-绿泥石的分带现象，分别对应于斑岩型铜矿的硅化带-绢云母硅化带-青磐岩化带的原生分带，遵循由高温矿物组合演变为低温矿物的顺向分带规律。这反映了赋存于晚石炭世岩浆中的含矿热液在运移成矿过程中发生的蚀变反应，形成了帕尔岗塔格西斑岩铜矿蚀变分带特征。

提取结果显示在已知成矿蚀变区东南部区域3 km 处，蚀变矿物在平面上的空间分布受断裂影响，石英、白云母、绿泥石三种蚀变矿物沿断裂呈近东西向条带状分布，如图7 区域A。此处断裂作为地质界线分割了晚石炭世侵入体与下石炭统小热泉子组地层，同时也为热液运移提供了通道。本文认为此处蚀变反应很有可能是由已知成矿蚀变区同源成矿热液造成，因此石英、白云母、绿泥石蚀变矿物组合沿断层定向分布现象指示着此处具有较大的成矿潜力。

3.2 野外调研

针对蚀变提取结果通过拍照、采样的方式进行野外验证，验证点分布如图7。首先对钻孔验证点进行调研，岩心样品大多肉眼可见硅化、绢云母化、青磐岩化蚀变，对于肉眼难以识别的蚀变现象通过样品薄片磨制和镜下观察来明确识别蚀变种类，证明了研究区蚀变存在的同时也了解到蚀变信息具有较高的可识别性。岩心中石英脉（图8a）、脉状青磐岩化（图8b）、充填于裂隙之中绢云母肉眼可见（图8c）。通过对绢云母蚀变样品进行薄片磨制和显微镜下观察，可更为明确地观察到正交偏光下绢云母、石英充填于裂隙之中的绢云母硅化蚀变现象（8d）。

图8 岩心蚀变现象Fig.8 Core alteration phenomenon

对地表蚀变痕迹进行验证，研究区地表岩石风化破碎、岩体掩埋严重，但针对高光谱遥感反映出的蚀变异常区进行追索以仍可见大量蚀变痕迹（图9）。在已知成矿蚀变区，硅化蚀变整体分布于蚀变区内部，地表多见石英脉，风化剥蚀后呈条带状正地形（图9a），部分石英脉中可见孔雀石化（图9b），同时在硅化蚀变异常区可见部分石英闪长岩（图9c）。镜下可见斜长石为半自形晶，板条状，粒径0.05～3.80 mm，含量为70%，具聚片双晶，有绢云母化，石英呈他形晶，粒状，无色透明，具波状消光，颗粒较大的可见微裂纹，粒径0.03～2.80 mm，含量约为15%～20%（图9d）；青磐岩化在地表多表现为灰绿色破碎状岩块（图9e），通过HR-1024地物光谱辐射仪进行光谱实测判别主要矿物绿泥石（图9f），多分布于蚀变区外围。

图9 地表蚀变现象Fig.9 Surface alteration

对图7 区域A 进行针对性验证，除地表裸露的石英脉以及以绿泥石为主要组成矿物的灰绿色破碎状岩块外，还采集了蚀变异常区的基岩进行采样进行镜下观察和岩相学分析，可见基岩普遍发生蚀变，石英、白云母、绿泥石三种蚀变矿物普遍存在。如图10 花岗闪长岩的镜下鉴定可见明显蚀变现象。斜长石呈半自形晶，板条状，具聚片双晶、卡钠复合双晶，主要粒径0.50～2.50 mm，含量约为65%，有绢云母化，正交偏光下蚀变的斜长石布满细鳞片状绢云母，随载物台的转动可观察到明显的闪突起（图10b）。暗色矿物黑云母和少量角闪石，粒径0.20～2.00 mm，含量约为5%，被绿泥石交代，单偏光下呈叶片长、板片状解理完全的集合体（图10c）。

图10 花岗闪长岩Fig.10 Granodiorite

4 结论

本文以东天山帕尔岗塔格西斑岩型铜矿区及其外围作为研究区，使用ZY1-02D 高光谱数据，采用端元波谱提取与光谱匹配技术，对蚀变信息进行提取。提取结果展现了帕尔岗塔格西斑岩型铜已知成矿蚀变区石英-绢云母-绿泥石矿物蚀变分带特征，并且在其东南部区域A 新发现了一处蚀变异常区，本文认为具有较高的成矿潜力，为下一步勘查工作提供了线索和技术参考，呈现了本次高光谱遥感技术流程准确、绿色、直接、高效等特点。

在端元波谱提取过程中，根据MNF 变换后各波段特征值选取了前12波段进行后续处理，保证数据降维的同时最大化保存了数据信息；根据PPI 算法结果对研究区戈壁沙漠区进行裁剪，改善了纯净像元获取的效果，提高了准确性；以矿物光谱吸收特征和光谱波形为基础，结合SAM、SFF、BE 算法进行光谱分析，避免了光谱定性的偶然性，提高了光谱判别的准确性和可信度，做到了“一矿一方法（参数）”。提取结果符合原地质填图工作成果，通过野外调研工作显示了研究区蚀变现象具有较高的可识别性，也证实了提取结果真实有效。

帕尔岗塔格西-土屋斑岩型铜矿带成矿潜力巨大，因此下一步工作计划在前人调查资料的基础上，参考本次研究的高光谱蚀变信息提取方法参数，在该成矿带上继续开展针对斑岩型铜矿高光谱数据蚀变信息的提取来指示找矿，实现“一矿一方法（参数）”，遥感找矿的由“已知”向“未知”推进。

［附中文参考文献］

陈哲夫， 王有标.1985.新疆天山矿产的基本地质特征及分布规律的探讨［J］.新疆地质，3（2）： 59-70.

成宝芝， 赵春晖， 张丽丽.2021.高光谱图像异常目标检测算法研究进展［J］.电光与控制，28（5）： 56-59，65.

丁文清， 丁林.2022.岩矿高光谱遥感及其在青藏高原的应用前景［J］.地质科学，57（3）： 924-944.

董新丰， 闫柏琨， 李娜， 赵哲， 刘根源， 刘镕源， 陈耀文.2018.基于航空高光谱遥感的沉积变质型铁矿找矿预测-以北祁连镜铁山地区为例［J］.地质与勘探，54（5）： 1013-1023.

冯京， 李建军， 徐仕琪， 赵恒乐， 王哲， 胡可美， 连政， 马海军.2021.东天山帕尔塔格西铜矿床地质特征及找矿方向［J］.新疆地质，39（4）： 515-523.

连琛芹， 姚佛军， 陈懋弘， 马克忠， 王海龙.2020.GF-5高光谱数据在植被覆盖区的蚀变信息提取研究-以广东省玉水铜矿为例［J］.现代地质，34（4）： 680-686.

龙灵利， 王京彬， 王玉往， 邓小华， 毛启贵， 孙燕， 孙志远， 张忠义.2019.东天山古弧盆体系成矿规律与成矿模式［J］.岩石学报，35（10）： 3161-3188.

毛运欣， 赵海强， 冯思琪， 徐红欣， 何涛， 宋玲君.2022.基于光谱匹配的高光谱遥感露天矿物识别方法研究［J］.自然资源信息化，（4）：28-32，15.

宿虎， 陈美媛， 杨晓辉， 纪晓风， 杨菁， 王玉玺， 何天福.2020.高分五号卫星高光谱遥感数据地质找矿初步应用-以阿尔金东段柳城子一带为例［J］.甘肃地质，29（Z1）： 47-57.

孙雨， 刘家军， 翟德高， 柳振江， 张方方， 赵英俊， 刘鹏飞， 王子涛.2022a.基于资源一号02D 卫星高光谱数据的甘肃头吊泉-南大滩地区蚀变矿物填图及金矿化带识别［J］.地质与勘探，58（2）：399-409.

孙雨， 刘家军， 赵英俊， 翟德高， 柳振江， 张方方， 秦凯， 田丰， 康向阳， 裴承凯， 刘鹏飞.2022b.航空高光谱CASI-SASI数据蚀变矿物信息提取与应用-以甘肃省敦煌市小金窝子地区为例［J］.地质与勘探，58（3）： 653-664.

唐超， 周可法， 张楠楠， 王珊珊， 周曙光， 杜茜诗慧， 王兴灵.2018.基于Landsat-8 OLI和ASTER数据集成和融合的矿化蚀变信息提取： 以包古图斑岩型铜矿为例［J］.地质科技情报，37（6）：211-217.

田青林， 潘蔚， 李瑶， 张川， 陈雪娇， 余长发.2019.基于小波包变换和权重光谱角制图的岩心高光谱蚀变信息提取［J］.国土资源遥感，31（4）： 41-46.

肖伟峰， 王宗秀， 李海龙， 鄢犀利.2011.新疆觉罗塔格小热泉子组火山岩的时代探讨［J］.岩石学报，27（12）： 3615-3626.

谢红接， 李剑锋， 刘德长， 赵英俊， 黄树桃， 冯杰.1999.高光谱数据处理及其在广西苗儿山地区的地质应用研究［J］.铀矿地质，（1）：48-55.

闫柏琨， 董新丰， 王喆， 杨苏明， 于峻川， 李娜， 甘甫平.2016.航空高光谱遥感矿物信息提取技术及其应用进展-以中国西部成矿带调查为例［J］.中国地质调查，3（4）： 55-62.

张廷斌， 杨玲莉， 易桂花， 别小娟， 李红梅， 陈雪， 王成.2015.西藏驱龙铜矿高光谱遥感蚀变分带矿物提取［J］.国土资源科技管理，32（6）： 118-124.

赵志芳， 张新乐， 陈琪， 张瑞丝， 李文昌， 曹晓民.2022.普朗斑岩型铜矿区矿化蚀变特征矿物填图及找矿潜力分析：来自资源一号02D遥感卫星的证据［J］.沉积与特提斯地质，42（1）： 17-29.

周涛发， 袁峰， 张达玉， 范裕， 刘帅， 彭明兴， 张建滇.2010.新疆东天山觉罗塔格地区花岗岩类年代学、构造背景及其成矿作用研究［J］.岩石学报，26（2）： 478-502.