王平平 王婷 赵慧 姚虎 尹艺霖
摘 要:利用ASTER和WorldView-3数据进行预处理,通过借鉴和分析ASTER数据矿物指数、矿物指数法理论、蚀变矿物光谱特征规律,总结提出WorldView-3数据蚀变矿物指数。通过观察研究区蚀变矿物信息分布情况,对比分析ASTER和WorldView-3数据蚀变矿物信息提取的适用性。ASTER数据更适用于赤铁矿、褐铁矿,黄钾铁矾矿物信息提取,WorldView-3数据更适用于白云母、绿泥石、绿帘石、菱铁矿、方解石矿物的信息提取。同时,结合研究区地质特征,预测了成矿远景区。基于ASTER和WorldView-3数据蚀变矿物指数,实现两种数据的优势互补,完善了WorldView-3数据蚀变矿物信息提取。预测成矿远景区对进一步找矿提供了参考。
关键词:ASTER;WorldView-3;矿物光谱指数;蚀变矿物信息;成矿远景
遥感影像储存了大量地物信息,与找矿相关的矿化作用所产生的围岩蚀变存储在影像上的信息,可通过数字图像处理和技术增强提取遥感影像上的成矿信息,从而快速、有效圈定成矿远景区,为遥感地质找矿指明方向[1]。目前,较常使用的蚀变矿物信息提取方法有比值法、主成分分析法、光谱角法、混合匹配滤波法、矿物光谱指数法(比值法)等。
在遥感蚀变信息提取方面,ASTER数据应用较多,并取得了较好的效果。利用ASTER数据可见光近红外和短波红外波段提出了羟基、高岭石、明矾石、方解石等4个矿物光谱指数[2]。使用ASTER数据采用光谱分析法提取与金矿化有关的蚀变矿物[3]。利用ASTER与Sentinel-2A融合数据提取云南普朗铜矿化蚀变信息[4]。使用ASTER数据采用光谱角分类法提取大平掌铜矿区外围遥感矿化蚀变信息[5]。使用ASTER数据采用主成分分析法提取新疆西昆仑塔什库尔干地区老并铁矿区遥感蚀变异常信息[6]。利用ASTER可见光-近红外波段和短波红外波段,对校正后遥感数据采用波段比值分析、波段组合分析和主成分分析来提取粘土矿物、绿泥石和方解石化蚀变。结合野外勘查结果发现,主成分分析、波段组合分析能初步划分矿区绿泥石化、碳酸盐化和粘土化蚀变带及硅化带[7]。本文使用ASTER数据,对穆龙套金矿床及外围地区开展遥感蚀变异常提取:利用波段比值法、矿物指数法提取硅化蚀变,利用主成分分析法提取MgOH、铁染和碳酸盐化蚀变信息。基于ArcGIS平台,将提取出的遥感异常信息、搜集到的已知矿点及重砂异常叠加分析。结果表明,遥感异常密集区与已知矿点吻合度较高,这对研究及寻找同类型矿床有一定参考价值[8]。以雅鲁藏布江缝合带念扎金矿为研究区,通过对与Fe3+,Fe2+,ALOH,MgOH,硅酸盐、碳酸盐等成分相关特征的矿物光谱特征分析,运用“波段比值法+假彩色合成法”进行细致的岩性单元分类与地质填图,研究结果表明,基于ASTER光谱特征的岩性填图和蚀变信息提取方法进行找矿预测,在西藏高海拔地区具天然的适用性[9]。基于OLI数据和ASTER数据,利用主成分分析法(PCA)对都兰县通突尔铅锌多金属矿区进行羟基蚀变信息提取取得了良好效果,已知矿点与提取的羟基蚀变异常吻合程度较高[10]。利用主成分分析法对Landsat8和ASTER数据分别提取黄铁矿、褐铁矿等铁染蚀变矿物和绢云母等羟基蚀变矿物,通过对Aster和Landsat8两种数据提取的蚀变信息进行空间叠加分析,定量分析对比两种数据的蚀变信息提取效果,具提高提取蚀变信息准确性的优势[11]。闫柏琨和王润生编制了ASTER遥感数据处理与矿物填图技术指南,建立了铁氧化物、硅酸盐铁、黄钾铁矾、高岭石、白云母/蒙脱石、明矾石、碳酸盐/绿泥石/绿帘石、SiO2含量、碳酸盐、硫酸盐矿物信息识别光谱指数[12],为ASTER数据提取矿物信息提供指引。
WorldView-3数据国内外研究较少。2014年,数字地球公司发射了WorldView-3卫星,为目前市场上空间分辨率最高的多光谱商业遥感卫星,具较高的光谱分辨率。据WorldView-3数据参数设置,从AVIRIS数据中模拟出WorldView-3短波红外数据,进行了蚀变矿物信息提取试验[13]。使用混合调谐匹配滤波(MTMF)方法,利用在轨、模拟的WorldView-3短波红外数据和AVIRIS短波红外数据进行矿物填图,发现在轨WorldView-3数据与AVIRIS数据提取结果相当,优于WorldView-3模拟数据[14]。在新疆坡北地区使用WorldView-3数据进行蚀变信息提取方法研究,发现WorldView-3数据丰富的短波红外波段,非常适合识别含羟基蚀变,对于区分含ALOH蚀变和含MgOH蚀变有较好的效果,并提出了[15]。基WorldView-3数据,建立了羟基指数、Al-OH指数、Mg-OH指数、Fe-OH指数、铁染指数、碳酸盐指数、高岭石指数、方解石指数、菱铁矿指数、黄钾铁矾指数等10个矿物指数模型[16]。在内蒙古卫境地区铀矿勘查中使用WorldView-3数据,采用主成分分析法提取蚀变矿物信息,对蚀变矿物信息和基础地质资料进行综合分析,圈出一处铀成矿有利地段,并对部分区域开展野外查证,取得了较好的找矿效果,为该区后续铀矿勘查提供了参考[17]。基于WorldView-3(16)波段遥感数据,利用主成分分析方法提取了铁染、ALOH、MgOH和碳酸盐异常信息。进一步查明巴音戈壁盆地本巴图地区蚀变类型及分布,为该地区铀矿勘查提供线索[18]。总的来说,WorldView-3数据在蚀变矿物信息提取方面研究较少,建立WorldView-3数据矿物指数的方法有限,因此加强对WorldView-3数据这方面的研究显得至关重要。
1 研究区地质特征
研究区位于新疆维吾尔自治区巴音郭楞蒙古自治州若羌县,面积约162 km2。范围为40°25′53″N~40°32′50″N、91°31′44″E~91°46′37″E。地表径流及植被不发育,岩石出露较好,是開展遥感地质调查工作的有利地区[19]。矿产资源主要有金、铜、锰等。大地构造位于塔里木盆地北缘,北山裂谷西南缘及天山成矿带南缘之间(图1)。地质构造复杂,断裂、褶皱构造较为发育。区内断裂以NEE向为主,次为NW、NE向两组断裂,断裂在地表无明显活动痕迹,多为隐伏小断层。区内发育的NE向断裂对矿体起到破坏作用,且控制区内金矿分布。区内地层出露单一,主要为第四系、中石炭统茅头山组上亚组和下石炭统红柳园组。据红柳园组的岩石类型,红柳园组可以分为2个亚组,分别是红柳园组下亚组和上亚组。其中,红柳园组下亚组主要由碳质绿泥石片岩、玄武岩、泥硅质和钙质板岩、石英片岩、铜矿体、金矿体组成。红柳园组上亚组主要由碳质板岩、长石岩屑砂岩和蚀变凝灰岩组成[20-21]。据前人研究可知,红柳园组下亚组为主要的含矿地层,大青山金矿产于该组地层中[22]。岩浆岩主要为花岗岩、闪长岩及酸性岩脉(图3-A)。
该区域围岩蚀变极发育,矿体主要产于两种矿化蚀变带中:①赋存于石英脉中的金矿(化)体。矿区内发育的石英脉与区域构造线一致,当石英脉周围岩石黄铁矿化、黄钾铁矾化、碳酸盐化及绢云母蚀变较强时,金元素富集,形成金矿(化)体;②赋存于NE向断裂构造碎裂岩破碎带中的铜金矿体。发育较强的绢云母化、褐铁矿化、黄钾铁钒化、绿泥石化等蚀变,其中绢云母、褐铁矿化与铜金关系密切[21]。黄铁矿在地表易被氧化为黄钾铁矾及褐铁矿,结合前人研究可知,区内主要蚀变矿物为褐铁矿、赤铁矿、黄钾铁矾、云母、绿泥石、绿帘石、菱铁矿、方解石等[23]。
2 数据源与预处理
2.1 数据源特征
本次使用ASTER数据包含3个VNIR波段,6个SWIR波段和5个TIR波段,波长范围分别为0.52~0.86 μm,1.6~2.43 μm和8.125~11.65 μm,空间分辨率分别为15 m,30 m和90 m[24-26]。WorldView-3数据包括8个VNIR和8个SWIR波段,波长范围分别为0.4~1.04 μm和1.21~2.365 μm,空间分辨率分别为1.24 m和3.7 m[27]。由于许可限制,WorldView-3数据可见光近红外波段和短波红外波段的空间分辨率为2 m和7.5 m(表1)。
2.2 数据预处理
本次使用的ASTER遥感数据级别为L1T级,在数据生产时,已进行几何校正,消除了由传感器影响而造成的辐射畸变,因此,辐射校正只需消除大气对辐射畸变的影响。ASTER数据辐射利用ENVI5.2中的辐射定标工具进行定标。利用ENVI5.2中的FLASSH模块进行大气校正,该模块要求同时对可见光近红外波段与短波红外波段进行处理。因此,将ASTER数据的SWIR波段空间分辨率重采樣到15 m,与VNIR波段一致,并与VNIR波段按顺序进行打包,进行大气校正[25]。
本次使用的WorldView-3遥感数据级别为L2A级,在数据生产时,已进行几何校正,消除了由于传感器的影响造成的辐射畸变,因此,辐射校正只需消除大气对辐射畸变的影响。辐射校正过程主要分为两步,分别为辐射定标与大气校正。数据的辐射定标,利用ENVI5.2中的辐射定标工具对WorldView-3数据的VNIR和SWIR波段进行定标,将遥感影像中的像元亮度值(DN值)转化为辐射亮度值。在大气校正方面,利用6S大气校正模型对VNIR和SWIR进行大气校正,6S模型能够模拟遥感数据在太阳-目标-传感器的传输过程中受到不同情况下的大气影响[28-30]。
3 蚀变矿物光谱参考
3.1 矿物指数法理论基础
矿物光谱指数法用于矿物识别和填图。该方法可去除影像阴影,有效增强矿物信息,是矿物信息提取的常用方法。通过分析蚀变矿物的波谱特征,找出斜率变化幅度最大的波谱范围,明确相对意义的反射峰和吸收谷,利用反射峰除以吸收谷(当反射峰为2个时,反射峰加和乘以0.5,再除以吸收谷)形成矿物光谱指数,运算后的图像可很好的突出矿物信息[12]。
3.2 ASTER数据光谱参考
闫柏琨和王润生在ASTER遥感数据处理与矿物填图技术指南中提出赤铁矿、褐铁矿在band1至band2之间斜率变化幅度最大。因此,赤铁矿、褐铁矿的矿物指数为band2/band1;黄钾铁矾在band6至band8之间有一个明显的吸收谷band7,且斜率变化幅度大。因此,黄钾铁矾的矿物指数为(band6+band8)×0.5/band7;白云母在band5至band7之间有一个明显的吸收谷band6,且斜率变化幅度大,因此,白云母矿物指数为(band5+band7)×0.5/band6;绿泥石、绿帘石、菱铁矿、方解石在band7至band9之间有一个明显的吸收谷band8。因此,绿泥石、绿帘石、菱铁矿、方解石的矿物指数为(band7+band9)×0.5/band8(表2)。为更加直观的展示矿物吸收反射特征,将光谱重采样至ASTER波段(图2-A)。
3.3 WorldView-3数据光谱参考
据矿物指数法和ASTER数据矿物指数,提出WorldView-3数据矿物指数,弥补WorldView-3数据在矿物信息提取方面的不足,为开展矿物信息提取提供参考。赤铁矿+褐铁矿在band3至band4之间斜率变化幅度最大。因此,赤铁矿、褐铁矿的矿物指数为band4/band3;黄钾铁矾在band14至band16之间有一个明显的吸收谷band15,且斜率变化幅度大,因此,黄钾铁矾的矿物指数为(band14+band16)×0.5/band15。白云母在band13至band15之间有一个明显的吸收谷band14,且斜率变化幅度大。因此,白云母的矿物指数为(band13+band15)×0.5/band14。与ASTER数据相比,WorldView-3数据缺少与ASTER对应的2.4 μm(ASTERband9),无法计算绿泥石、绿帘石、菱铁矿、方解石矿物指数,因此参考Kruse F A提出的Worldview-3数据碳酸盐指数band14∕(band15+band16)[14](表2)。为更加直观的展示矿物吸收反射特征,将光谱重采样至Worldview-3波段(图2-B-C)。
4 蚀变矿物提取结果与讨论
本文利用ENVI软件中的Band Math工具,按上述矿物指数,计算得到ASTER和Worldview-3数据赤铁矿、褐铁矿;黄钾铁矾;白云母;绿泥石、绿帘石、菱铁矿、方解石矿物图像,并使用Raster Color Slices工具将图像数据进行颜色分割,数值越大表示矿物含量越高,因此,保留数值相对高的颜色,将其转换为shp格式,加入ArcGIS结合遥感地质解译图对蚀变矿物信息进行优选,最终得到ASTER和World-view-3数据蚀变矿物信息。
四类蚀变矿物信息提取结果在ASTER和World-view-3数据中分布规律大体相似,主要呈团块状分布在研究区西南部,呈条带状分布在研究区东部区域的顶部和底部。分述如下:赤铁矿、褐铁矿在ASTER数据中提取效果优于Worldview-3数据(矿物分布较少,下同);黄钾铁矾在ASTER数据中提取效果优于Worldview-3数据;白云母在Worldview-3数据中的提取效果优于ASTER数据;绿泥石、绿帘石、菱铁矿、方解石在Worldview-3数据中的提取效果优于ASTER数据。因此,在提取蚀变矿物信息时可结合使用ASTER和Worldview-3数据,赤铁矿、褐铁矿,黄钾鐵矾可应用ASTER数据矿物指数提取蚀变矿物信息,白云母,绿泥石、绿帘石、菱铁矿、方解石可应用Worldview-3数据矿物指数提取蚀变矿物信息(图3-A-C)。
同时,Worldview-3数据在研究区中部偏东区域提取了呈斑状分布、NE向展布的4类蚀变矿物组合信息,叠加效果较好(图3)。该处蚀变矿物信息与遥感地质解译图中的含矿地层、石英脉、NE向断裂构造叠加较好,该处可能有成矿远景,由于不具备实地调查条件,无法佐证其准确性,仅做参考。
5 结论
(1) 本文基于ASTER和Worldview-3数据,利用前人提出的矿物指数法理论基础和ASTER数据矿物指数,分析蚀变矿物波谱特征,总结归纳提出了Worldview-3数据蚀变矿物指数,赤铁矿、褐铁矿ASTER和Worldview-3数据矿物指数分别为band2/band1和band4/band3;黄钾铁矾ASTER和Worldview-3数据矿物指数分别为(band6+band8)×0.5/band7和(band14+band16)×0.5/band15;白云母ASTER和Worldview-3数据矿物指数分别为(band5+band7)×0.5/band6和(band13+band15) ×0.5/band14;绿泥石、绿帘石、菱铁矿、方解石ASTER和Worldview-3数据矿物指数分别为(band7+band9)×0.5/band8和band14∕(band15+band16)。通过观察研究区蚀变矿物信息分布情况,对比分析了ASTER和WorldView-3数据蚀变矿物信息提取的适用性,ASTER数据更适用于赤铁矿、褐铁矿,黄钾铁矾矿物信息提取,WorldView-3数据更适用于白云母,绿泥石、绿帘石、菱铁矿、方解石矿物信息提取。基于ASTER和WorldView-3数据蚀变矿物指数,实现了两种数据的优势互补,较好地弥补了Worldview-3数据在蚀变矿物信息提取方法上的不足,为进一步开展Worldview-3数据蚀变矿物信息提取奠定基础。
(2) 本文利用ASTER和Worldview-3数据提取的蚀变矿物信息,结合研究区内遥感地质解译图,地质背景、含矿地层、构造特征和石英脉分布情况,预测研究区内东北部偏中区域具有一定成矿远景,由于条件限制,无法进行野外验证,成矿远景仅做推断和参考。
参考文献
[1] 李宁,赵龙飞.浅议现代遥感技术在地质找矿中的应用[J].科技创新与应用,2013,1(29):25-25.
[2] Ninomiya Y.A stabilized vegetation index and several mineralogic indices defined for ASTER VNIR and SWIR data[C].Geoscience and Remote Sensing Symposium,2003,3:1552-1554.
[3] Amer R,El Mezayen A,Hasanein M.ASTER spectral analysis for alteration minerals associated with gold mineralization[J].Ore Geology Reviews,2016,1(75): 239-251.
[4] 陈琪,赵志芳,姜琦刚,等.基于ASTER与Sentinel-2A融合数据的云南普朗铜矿化蚀变信息提取[J].地质与勘探,2021,57(4):728-738.
[5] 胡官兵,刘舫,党伟,等.ASTER遥感数据在云南大平掌铜矿外围勘查中的应用[J].矿产勘查,2018,9(3):464-469.
[6] 武慧智,陈俊魁,白朝军,等.基于ASTER与Landsat8的遥感蚀变信息提取——以新疆西昆仑塔什库尔干地区老并铁矿区为例[J].矿产勘查,2019,10(10):2667-2673.
[7] 李霖龙,李士辉,宋立, 等.ASTER数据在遥感蚀变填图中的应用研究——以内蒙古花敖包特银铅锌多金属矿床为例[J].矿床地质,2021,40(02):384-397.
[8] 茹菲娜·阿力木江,陈川,等.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[J].地球学报,2022,43(02):235-245.
[9] 宋伊圩,王鹏,连琛芹,等.基于ASTER光谱特征的岩性填图和蚀变信息提取:念扎金矿例析[J].西北地质,2021,54(02):126-136.
[10] 鲁立辉,许荣科,郑有业,等.基于OLI和ASTER数据的蚀变信息提取分析与对比——以青海都兰通突尔铅锌多金属矿区为例[J].地质与勘探,2019,55(02):600-607.
[11] 王曦,程三友,林海星,等.基于Aster和Landsat8数据在青海赛什腾地区蚀变信息提取研究[J].地质论评,2022,68(01):262-280.
[12] 闫柏琨,王润生.ASTER遥感数据处理与矿物填图技术指南[R].北京:中国国土资源航空物探遥感中心,2010.
[13] Kruse F A,Perry S L.Mineral mapping using simulated Worldview-3 short-wave-infrared imagery[J].Remote Sensing,2013,5(6):2688-2703.
[14] Kruse F A,Baugh W M,Perry S L.Validation of DigitalGlobe WorldView-3 Earth imaging satellite shortwave infrared bands for mineral mapping[J].Journal of Applied Remote Sensing,2015,9(1):307-310.
[15] Yaqin Sun,Shufang Tian,Baogang Di.Extracting mineral alteration information using WorldView-3 data[J].Geoscience Frontiers,2017,8(5):1051-1062.
[16] 孙娅琴.WorldView-3数据处理与蚀变信息提取方法研究[D].中国地质大学(北京),2018.
[17] 张元涛,余长发,潘蔚,等.WorldView-3影像与ASTER热红外影像在内蒙古卫境地区铀矿勘查中的应用[J].铀矿地质,2020,36(05):408-417.
[18] 童勤龙,叶发旺,秦明宽,等.WorldView-3遥感数据在巴音戈壁盆地本巴图地区铀矿勘查中的应用[J].地质论评,2022,68(06):2349-2364.
[19] 段磊,秦友平,滕海清,等.若羌县昌运三峰山金矿地质特征[J].新疆有色金属,2014,37(1):44-47.
[20] 王啟宴,李山,范家盟,等.新疆若羌县三峰山铜矿区地质特征及矿床成因初探[J].山东国土资源,2013,29(7):20-24.
[21] 赵月平.新疆若羌县三峰山铜金矿床地质特征及成因分析[J].新疆有色金属,2014,37(B05):70-73.
[22] 徐卫东,王兴保,李生全,等.新疆若羌县大青山金矿构造控矿特征[J].地质与勘探,2006(1):34-37.
[23] Ester Shalimba. Geology and Geochemistry of the Sanqingshan Cu-Au Deposit in Ruoqiang County, Xinjiang, China[D].China University of Geosciences (Beijing),2014.
[24] Salati S,van Ruitenbeek F,van der Meer F,et al.Detection of alteration induced by onshore gas seeps from ASTER and WorldView-2 Data[J].Remote Sensing, 2014,6(4):3188-3209.
[25] Bedini E.Mineral mapping in the Kap Simpson complex,central East Greenland,using HyMap and ASTER remote sensing data[J].Advances in Space Research,2011,47(1):60-73.
[26] Shahriari H,Honarmand M,Ranjbar H.Comparison of multi-temporal ASTER images for hydrothermal alteration mapping using a fractal-aided SAM method[J].International Journal of Remote Sensing,2015,36(5):1271-1289.
[27] Wang T,Zhang H,Lin H,et al.Textural-Spectral Feature-Based Species Classification of Mangroves in Mai Po Nature Reserve from Worldview-3 Imagery[J].Remote Sensing,2015,8(1):24-24.
[28] 秦其明,朱黎江.基于6S模型的可見光,近红外遥感数据的大气校正[J].北京大学学报:自然科学版,2004,40(4):611-618.
[29] 张勇.基于6S辐射传输模型的大气校正研究与应用[D].中南大学,2014.
[30] 周婷婷.遥感影像辐射校正研究与应用[D].福建师范大学,2010.
Comparative Study on Extracting Altered Mineral Information in the Pobei
Area of Xinjiang Based on ASTER and WorldView-3 Data
Wang Pingping1, Kong Lingfeng1, Zhao Hui2, Yao Hu3, Yin Yilin4
(1.Henan Provincial Natural Resources Monitoring and Land Regulation Institute,Zhengzhou,Henan,450016,China;
2.Kunming University of Science and Technology, Kunming,Yunnan,650093,China;3.Yunnan Open University,
Kunming,Yunnan,650000,China;4.The First Geological Team of Henan Province Non-ferrous Metals
Geological Mineral Resources Bureau,Zhengzhou,Henan,450016,China)
Abstract: This article used ASTER and WorldView-3 data to preprocess the data. By referencing and analyzing the mineral index of ASTER data, the theory of mineral index method, and the spectral characteristics of altered minerals, the WorldView-3 data altered mineral index was summarized and proposed. By observing the distribution of altered mineral information in the study area, the applicability of extracting altered mineral information from ASTER and WorldView-3 data was compared and analyzed. ASTER data is more suitable for extracting mineral information from hematite, limonite, and jarosite, while WorldView-3 data is more suitable for extracting mineral information from muscovite, chlorite, epidote, siderite, and calcite. At the same time, based on the geological characteristics of the study area, a prospective mineralization area was predicted.Based on ASTER and WorldView-3 data on altered mineral indices, the complementary advantages of the two types of data have been achieved, improving the extraction of altered mineral information from WorldView-3 data. The predicted mineralization prospect area provides a reference for further exploration.
Key words: ASTER; WorldView-3; Mineral spectral index; Altered mineral information; Ore-forming prospect
項目资助:云南省教育厅科学研究基金项目(2023J0800)资助
收稿日期:2023-08-01;修订日期:2023-11-06
第一作者简介:王平平(1990-),女,河南鲁山人,硕士研究生,助理工程师,2017年毕业于中国地质大学(北京)资源与环境遥感专业,主要研究方向为遥感地质应用;E-mail: 770697872@qq.com
通讯作者:姚虎(1990-),男,博士研究生,讲师,研究方向为环境地质;E-mail: dhsyaohu@163.com