模糊逻辑模型在珠勒地区遥感找矿中的应用

王生礼, 李志军, 余杰, 司永强

(成都理工大学地球科学学院, 成都 610059)

近年来,地表矿藏已得到了充分的开发,深层矿藏和复杂地形的矿产勘探逐渐被越来越多科学家所关注[1]。矿产勘察方法主要包括地质调查、地球物理勘探、地球化学、遥感技术、钻探等方法。其中,遥感作为地学领域的前沿学科其发展较为迅速。凭借其勘察视野广、速度快等优点,被广泛应用于矿产勘察项目[2]。

目前,多源遥感影像数据和统计模型的联合应用、多源数据的集成[3]、航空高光谱数据的光谱角填图(spectral angle mapper,SAM),光谱特征拟合(spectral feature fitting, SFF),混合调制匹配滤波(mixture-tuned matched filtering, MTMF)等遥感找矿模型[4]在矿产勘察领域广泛引用。然而,地质数据总是多级或连续的,而目前的许多找矿模型都将地质数据使用二值来进行概括和分类。缺乏对地质数据具有模糊性的认识和有价值信息的判断。模糊集理论的出现弥补了对地质数据模糊性评估的能力,因此模糊集理论在矿产勘察中的研究也应运而生。Ghanbari等[5]利用模糊逻辑理论结合地质数据在Kerman-Kashmar构造带成功绘制了稀土元素(rare earth element,REE)成矿潜力区。Zhang等[6]通过对比模糊逻辑和模糊层次分析法在新疆大南湖-头苏泉岛弧斑岩型和热液脉型铜矿进行了成矿远景区预测,对已知矿床的预测率为81.48%。Nykanen等[7]通过模糊逻辑模型来预测和定位研究区域内最有前景或最有利的铁氧化物铜金矿床(iron oxide-copper-gold,IOCG)勘探区域,有效地绘制了潜力区。Pazand等[8-9]利用模糊理论模型和证据权重法结合地球化学异常、地球物理异常、岩性特征、构造特征并成功地在伊朗Ahar-Arasbaran地区的铜斑岩矿化潜力图。Kim等[10]利用模糊逻辑理论和几何平均法对朝鲜Kapsan盆地地区进行铜硫化物矿床的潜力填图,结果显示这两种方法预测的接受者操作特征(receiver operating characteristics,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)均大于0.5, 这表明两种预测模型及其生成的潜在图对评价Kapsan盆地硫化铜矿的远景是有用的。邢学文等[11]在云南地区利用应用ArcSDM对研究区地质、地球化学、线性构造等方面的数据进行了处理,验证了模糊逻辑模型的可行性。

现利用Landsat-9、Sentinel-2和ASTER卫星遥感资料,对西藏革吉县珠勒地区进行勘察。首先,通过多源数据的比值运算(Band Ratio),绘制热液蚀变矿物和岩性单元;其次,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)特征分量和模糊逻辑模型,绘制找矿潜力图;最后,通过野外勘察与实验室分析对遥感结果进行验证。以期使模糊逻辑模型与多源遥感数据结合方法对西藏珠勒地区的找矿工作提供帮助。

1 研究区背景

研究区地处冈底斯山脉的北缘,位于西藏阿里地区革吉县城以南40 km处(芒拉村北部), 地理位置位于东经81°00′00″～81°15′00″,北纬31°50′00″～32°00′00″。海拔超过5 500 m,自然条件恶劣,但其复杂的地质背景与良好的成矿条件,使其具有较好的找矿潜力[12-13]。该区属高海拔、大高差山地-湖盆地貌,主要岩石类型为变质岩和侵入岩,经历了多期构造变形和热液活动,形成了丰富的金属矿床。例如,金、银、铜、铅、锌、钨等多种金属矿床。出露地层主要包括下白垩统则弄群、捷嘎组,中新统布嘎寺组、嘎扎村组,更新统、全新统冲积、冲洪积、湖沼堆积层(图1)。其中,嘎扎村组二段呈北西向展布,沉积环境为陆相火山沉积且发育有粗安质角砾凝灰岩,流纹质角砾凝灰岩,粗安岩,集块岩,角砾岩等;布嘎寺组发育玄武岩(杏仁状、角砾状)、粗安岩、局部见少量凝灰角砾岩,为一套钙性、偏碱性陆相火山岩;捷嘎组发育砂岩和火山碎屑岩;则弄群上部主要发育安山岩、集块岩、砂岩,下部发育凝灰熔岩、流纹岩和安山岩,局部夹灰岩透镜体。铜金矿床通常伴随着青磐岩化、黄铁绢英岩化、泥化、硅化等蚀变[5],研究区主要存在的蚀变有碳酸盐化、羟基蚀变和铁染蚀变。

1为布嘎寺组;2为石英正长斑岩;3为晚更新统坡积物;4为中细粒二长花岗斑岩;5为全新统冲积物;6为捷嘎组;7为粗中粒二长花岗斑岩;8为则弄群;9为嘎扎村组二段;10为铜矿点;11为火山口;12为平行不整合;13为断层;地质图资料来源:吉林省地质调查院所属项目是冈底斯成矿带地质矿产调查

2 数据与方法

2.1 遥感数据

利用Landsat-9、Sentinel-2和ASTER(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer,ASTER)卫星图像数据(图2),开展研究区蚀变信息提取和靶区圈定。处理数据的平台用到ENVI5.3和ArcGIS10.8。

条框旁边的数字表示波段

Landsat(LC09_L1TP_144038_20220329_20220329_02_T1)数据获取于2022年3月29日,云覆盖为4.01%;sentinel-2数据(S2A_MSIL1C_20220531T051701_N0400_R062_T44SNA_20220531T071912)获取时间为2022年5月,云覆盖为0.22%;ASTER数据(AST_L1T_00310082005052216_20150511114200_24526_chg,AST_L1T_00310302007052247_20150521182501_19332_chg)是由两景去串扰和大气校正后拼接的影像。

2.2 数据处理

Landsat-9与ASTER遥感数据利用FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)大气校正去除大气的影响。Sentinel-2(L1C)级数据需要下载相关插件(Sen2Cor)进行大气校正为2A级数据。ASTER数据还用到了“去串扰”流程并且ASTER数据的VNIR和SWIR波段的成像时间相差1 s,覆盖范围不完全一致,边框可能形成假异常现象,需去掉有误差的区域[14]。预处理后,利用波段比值和主成分分析(PCA)图像处理,提取与蚀变矿物和岩性单元有关的关键信息。利用模糊逻辑模型对合理的蚀变专题层位进行模糊化和叠加分析,生成了研究区的找矿图。

2.3 方法与理论

2.3.1 比值法

比值分析法是根据地物的光谱特征进行比值运算处理来扩大矿物蚀变弱信息,抑制干扰信息,如水体、植被、阴影、坡度和光照角度的影响等。对于蚀变矿物或矿物组的探测,采用了几种数学表达式,一般称为相对吸收带深度(ratio band deep,RBD)[15]。利用波段计算来揭示Fe2+、Fe3+、Fe-OH、Al-OH、Mg-OH、Si-OH、S-O、CO3和SiO2的矿物光谱强度。

铁染蚀变(代表矿物:赤铁矿、针铁矿和黄钾铁矾)的表达主要在可见光和近红外(visible light and near-infrared,VNIR)波段,Fe3+/Fe2+在0.45～1.2 μm。在卫星数据源选择了Landsat-9和Sentinel-2的Band4/Band2波段比来突出铁染蚀变。羟基蚀变(典型:Al-OH)蚀变和碳酸盐蚀变(代表矿物:白云母、高岭石、方解石和白云石)由于分子键的振动,在2.1～2.5 μm区域表现出光谱吸收特征。 这些特性与Landsat-9的Band7(2.11～2.29 μm)和Band6(1.57～1.65 μm)以及Sentinel-2的Band12(2.100～2.280 μm)和Band11(1.565～1.655 μm)相匹配。因此,利用Landsat-9的Band6/Band7和Sentinel-2的Band11/Band12在区域尺度上对含羟基蚀变矿物和碳酸盐进行了蚀变区分。

2.3.2 主成分分析

主成分分析(PCA)是实现数据降维的一种数学方法,目的是将多维有冗余的波段数据通过几何变换到少数几个互不相关的分量中[18-20]。PCA提取图像主成分的主要步骤为:首先,实现输入图像的标准化处理,获得归一化样本矩阵;然后求得样本矩阵的协方差矩阵,进而获得其特征值与特征向量从而获得降维后的数据[21-23]。对多波段遥感图像进行PCA的公式为

(1)

式(1)中:X1,X2,…,Xn为n个输入的遥感图层;Y1,Y2,…,Yn为通过线性变换的主分量,随着主分量数的增加,所包含的主要信息逐渐变少,噪声信息增加。

2.3.3 模糊逻辑理论

模糊逻辑模型是基于Bellman和Zadeh提出的模糊集理论,区别于传统普通布尔逻辑(非真即假)。模糊逻辑理论表示命题的真假程度,例如随着确定性程度的增加类的隶属度更接近于1。因此,隶属度可以取[0,1]任何数。模糊集理论非常适合于解决多属性决策问题中遇到的这种模糊性[11,24]。如果X是证据图层Xi(i=1,2,…,n)的集合,图层有r个级别,定义为xij(j=1,2,…,r),μA(x)为隶属度函数,那么,X中的n个模糊集Ai(i=1,2,…,n)可定义如下。

Aij={(xij,μA(x)|xij∈Xi}

(2)

模糊集算子对获得的n个模糊集Ai进行综合,生成一个综合的模糊集F为

(3)

模糊叠加有5种不同的叠加算子,分别是fuzzy AND,fuzzyOR,fuzzyProduct,fuzzySum,fuzzyGammar[11],表达式分别为式(4)～式(8)。fuzzyAND类似于布尔“与”运算符(逻辑相交),其结果是输入证据图层上隶属值的最小值;fuzzyOR的结果类似“或”运算符,其结果是隶属值的最大值。fuzzyProduct,fuzzySum,fuzzy Gammar与fuzzyAND和fuzzyOR不同的是考虑了不同证据图层的隶属值,表达式分别如下。

μcomb(x)=Min{μ1,μ2,…,μn}

(4)

μcomb(x)=Max{μ1,μ2,…,μn}

(5)

(7)

(8)

fuzzyGamma的取值由fuzzyProduct和fuzzySum决定。γ为0～1的参数,当γ值为0,fuzzyGamma的结果等于fuzzyProduct;γ值为1时,fuzzyGamma结果与fuzzySum相同。

模糊逻辑建模在找矿填图中的应用通常包括3个主要的阶段:证据图层的模糊化;利用模糊集合中模糊算子对模糊化后的变量进行集成;矿产远景输出进行去模糊化。对Landsat-9、Sentinel-2和ASTER的蚀变图层模糊化后,采用Fuzzy Gamma算子绘制找矿靶区。γ参数的设置分别是0.7、0.75、0.8、0.85和0.9,最终经过试验测定,γ=0.85效果相对较好。

3 结果和讨论

3.1 蚀变填图

Landsat-9和Sentinel-2填图结果见图3和图4,可以得到两景影像填图结果相近,不同之处是在影像东侧布嘎寺组(N1b)。Sentinel-2在此处提取的蚀变信息相较于Landsat-9要少,这种原因可能是由于传感器差异造成;羟基蚀变和铁染蚀变主要在影像南部嘎扎村组二段强烈发育;右下方则弄群(K1z)含有较多的羟基蚀变,推测与河沟附近的矽卡岩化有一定关系。ASTER数据绘制结果见图5,Al-OH矿物主要发育在嘎扎村组二段和则弄群,少量发育在布嘎寺组;Mg-OH在布嘎寺组发育强烈,在嘎扎村组二段和则弄群发育较少。

图3 Landsat-9蚀变提取结果Fig.3 Landsat-9 alteration extraction result

图4 Sentinel-2蚀变提取结果Fig.4 Sentinel-2 alteration extraction result

图5 ASTER蚀变提取结果Fig.5 ASTER alteration extraction result

对多元遥感数据的主成分分析方法得出含羟基矿物、碳酸盐矿物和氧化铁/氢氧化物矿物有关的关键信息。Landsat中PC4的Band6(-0.279 509)和Band7(0.730 616)具有相反的符号;PC6在Band2贡献值为负 (-0.548 184),在波段4有强正贡献值(0.606 580),在波段5有负贡献(-0.502 924)(表1)。故PC4图像将含羟基矿物和碳酸盐识别为暗像素,PC6图像中将氧化铁/氢氧化物(Fe3+/Fe2+)矿物在表现为亮像素。Sentinel-2中PC6的Band2(-0.410 860)和Band4(0.503 960)(表2)有相反的贡献值将氧化铁/氢氧化物(Fe3+/Fe2+)矿物在表现为亮像素。PC4图像将含羟基矿物和碳酸盐识别为暗像素。

表1 Landsat-9 PCA提取结果

表2 Sentinel-2 PCA提取结果

表3 Aster PCA提取结果

3.2 靶区圈定及野外验证

利用模糊逻辑理论证据图层集和地质资料在ArcGIS平台绘制成矿潜力靶区其结果见图6。在该研究区内圈定了8个找矿靶区,主要在嘎扎村组二段,布嘎寺组较少。通过对所圈定的靶区B、D、G进行野外验证,发现在此处存在矿化蚀变类型有铁染蚀变、羟基蚀变、长石蚀变、角闪石蚀变、硅化、孔雀石化、金矿化等,并且有发育团斑状或者细脉状的原生硫化物。铁染蚀变在蚀变区域内岩石风化程度严重,蚀变因褐铁矿化而呈现褐红色,局部地方发育黄钾铁矾。该区域还发育以新近系和古近系为主的中酸性火山岩,出露少量基性火山岩。在室内进行对岩石进行光薄片鉴定(图7),其岩性主要为安山岩、安山玢岩、粗面岩、流纹岩、玄武岩。还存在青磐岩化产生的矿物绿泥石、绿帘石和中酸性火山喷出岩经过低温热液作用生成的明矾石和原生铜矿的重要找矿标志矿物孔雀石(图8)、高岭石等。针对蚀变矿物野外标本用ASD地物光谱仪进行波谱实测。白板校准后,测量样品的3个光滑平面,每个平面扫描5次,去除实验误差较大的光谱曲线,对比测量曲线和USGS标准光谱库曲线的反射率,吸收深度等。发现蚀变矿物在某些位置上吸收性一致,如绢云母在2.205 μm和2.305 μm左右的吸收峰;绿泥石,绿帘石在2.252 μm和2.340 μm左右的吸收峰。这些火山岩的存在结合矿化蚀变类型,推测该地区存在一套高硫型浅成低温热液成矿系统,有较好铜金等多金属的成矿潜力。

图6 靶区圈定结果(γ=0.85)Fig.6 Results of target area circling(γ=0.85)

图7 野外照片及镜下特征Fig.7 Field photos and microscopic features

图8 岩石标本Fig.8 Rock specimens

4 结论

(1)与常规野外地质勘察相比,遥感对关键信息(铁染蚀变、羟基蚀变、Mg、OH、Al-OH)的探查既高效又便捷,所提取的信息结合其他地质背景进一步揭示了成矿潜力和成矿规律,为后续找矿工作提供支持。

(2)利用Landsat-9、Sentinel-2和ASTER多元数据进行填图和利用模糊逻辑模型对信息最丰富的蚀变专题层进行模糊叠加,是生成遥感找矿图的一种新方法,新思路。相比于常规遥感找矿模型弥补了对地质数据模糊性评估的能力且减少了有价值数据丢失的概率。实验圈定了8个靶区,在野外勘探后套合效果良好。在寻求γ值时因较小差异,获得的结果会有所不同,需要多次尝试。

(3) 模糊逻辑表示命题的真假程度,即隶属度可以取[0,1]任何数,相比于确切的“非真即假”, 知识驱动型的模糊集理论提供了一种描述模糊规则的一般化方法。模糊逻辑在矿产勘察领域有较大潜力,以其优势结合证据权法,层次分析模型等对矿产勘察可能会有更好的效果。