岩性与构造控矿特征遥感信息...分析——以东天山铜矿区为例_蒋涛.pdf

书书书地矿测绘2023，39(1):16CN 531124/TDISSN 10079394Surveying and Mapping of Geology and Mineral esources岩性与构造控矿特征遥感信息提取与分析*以东天山铜矿区为例蒋涛(甘肃省地图院，甘肃 兰州730000)摘要:利用卫星数据快速提取矿化岩性信息，是目前矿产资源勘查的重要技术手段之一。文章以新疆东天山土屋斑岩型铜矿区为研究区，基于该地区出露岩体相关矿物的可见光近红外波段(VNI)至短波红外波段(SWI)的光谱特征分析，对ASTE 多光谱包括以热红外(TI)波段在内的全谱域数据进行处理，分别采用主成分分析(PCA)、波段比值(B)、矿物指数算法识别和提取了研究区地表侵入体的岩性信息。同时，对 ASTE 15 m DEM 数据进行 EW 方向滤波处理，提取和解译出土屋矿区控矿断裂构造信息，结合岩性信息分析控矿条件。最后，对遥感信息提取结果分别进行了矿物镜下与野外验证。关键词:多源遥感数据;土屋铜矿区;岩性信息提取;断裂构造解译中图分类号:P 237文献标识码:A文章编号:10079394(2023)01000106emote Sensing Information Extraction and Analysis of Lithology andStructural Ore-controlling Characteristics:A Case Study ofEastern Tianshan Copper Mining AreaJIANG Tao(Gansu Provincial Cartographic Institute，Lanzhou Gansu 730000，China)Abstract:Using satellite data to quickly extract mineralized lithology information is one of the important tech-nical means for mineral resources explorationIn this paper，the Tuwu porphyry copper mine in the eastern TianshanMountains of Xinjiang is taken as the research areaBased on the spectral characteristics of the visible near-infraredband(VNI)to the short-wave infrared band(SWI)of the exposed rock-related minerals in this area，the ASTEmulti-spectral data including the thermal infrared(TI)band are processedPrincipal Component Analysis(PCA)，Band atio(B)，and Mineral Index Algorithms are used to identify and extract the lithology information of surfaceintrusions in the study areaAt the same time，the data of ASTE 15 m DEM are processed by E-W direction filte-ring，and the ore-controlling fault structure information of Tuwu mining area is extracted and interpretedFinally，theresults of remote sensing information extraction are verified by mineral microscope and fieldKey words:multi-source remote sensing data;Tuwu copper mining area;extraction of lithological information;interpreting of fault structure0引言遥感数据具有多尺度、信息多元、易获取等优点1。近年来，遥感相关技术在地质环境评价、地质调查、矿产资源勘查、地质灾害监测以及基础地质研究等方面展现出重要的作用24。地表岩性信息提取是地质遥感领域中的重要应用，利用不同光谱波段组合，提取有重要成矿意义的岩性信息，从1*收稿日期:20221101DOI:10.16864/ki.dkch.2023.0009而达到间接找矿的目的5。东天山是重要的多金属矿带，处在中亚造山带的偏南部位，该地区存在过复杂的地质构造岩浆演化过程，所以它的地质构造环境具有多样性，且拥有巨大的矿产资源潜力67。利用多源遥感数据对东天山进行矿产资源勘查，与传统的地质工作相比节省了大量的人力和财力，具有重要的研究意义。康高峰等人通过主成分分析法、比值运算法以及光谱角填图法提取了柴北缘成矿带区域硅化、铁化和泥化信息，同时对所用方法提取的异常信息进行比较，并对其可行性作出了评估，作出了岩性信息的总体分布图，给成矿预测提供可靠依据8。杨建民等人将遥感数据岩性提取识别的信息放入尾亚杂岩体的形成以及它的演化机制的研究中，多光谱遥感技术在地质学的应用范围得到扩展9。郑硕等人对西准噶尔克拉玛依花岗岩体所采岩石进行了测试和分析，并且对于光谱库中涉及的矿物的可见光近红外和短波红外波段(VNISWI)及热红外波段(TI)的光谱曲线进行了特征分析，证明了 ASTE SWI TI 多光谱数据对花岗岩类岩性具有一定的识别能力10。目前，在东天山地区的矿产勘查工作已经取得了很多进展，虽然东天山的找矿工作已有了一定的基础，但是在此区内利用遥感技术方法进行大范围找矿的工作还很少。为此，本文通过运用多源遥感数据对东天山岩性信息进行提取，并结合野外采集的岩石样点进行验证，分析东天山地区成矿岩性与控矿构造的空间特征，为遥感技术在金属矿产勘查方向的应用提供参考。1技术路线本研究以东天山土屋斑岩型铜矿为研究对象，该矿区地表有很多的侵入岩露头，将基于 ASTE 多源遥感数据，利用主成分分析法和矿物比值法，对东天山土屋斑岩型铜矿区进行岩性信息识别与提取，同时运用扩展拉伸、锐化、方向滤波等方法从DEM 遥感数据中提取构造线性信息，进而分析岩性、构造与矿化点的空间相关性，从而进一步分析出该地区成矿岩性与控矿构造的空间特征。数据处理流程如图 1 所示。图 1利用多源遥感数据提取岩性信息的数据处理流程Fig1Data processing flow of extracting lithology information from multi-source remote sensing data2数据预处理在利用遥感影像进行信息提取和处理之前，需要对所得原始数据进行辐射定标和几何校正等相关操作。本研究采用 ASTE L1T 数据，它包含 3 个可见和近红外波段(VNI)、6 个短波红外波段(SWI)以及 5 个热红外波段(TI)。从 ASTE L1T 头文件中获取单位转换系数2地矿测绘2023 年 3 月(Unit Conversion Coefficient)，对 ASTE L1T 原始数据每个波段进行辐射定标，再将 VNI 波段重采样至 30 m 分辨率，然后将 VNISWI 共 9 个波段进行合并，运用内部平均相对反射率法(IA)对遥感影像进行大气校正，得到反射率图像。TI 数据辐射校正的原理与过程与 VNI SWI 数据基本相同，首先将数字量化值(DigitalNumbers，DN)转化为传感器端辐射率(adiance atsensor)，再通过热大气校正(Thermal AtmosphericCorrection)将传感器端辐射率反演为地表辐射率，最后采用辐射归一化(Emissivity Normalization)将地表辐射率分离成温度信息和地表发射率。3岩性与构造信息提取31岩石光谱特征分析岩石光谱是建立在物理学的电磁辐射以及岩石相互作用的原理上，其岩石和矿物对某些电磁波段的吸收，反射和发射的全面表现。岩石光谱特性主要由所含矿物影响，次要影响因素还包括:光照条件、湿度、风化作用、地表粗糙度和地表覆盖条件等，其特征波段主要集中于 VNISWI 和 TI，分别表现反射率特征和发射率特征。土屋铜矿区所含的矿物，按多少排列是:白云母、铁镁绿泥石、多水高岭石、蒙脱石、伊利石、高岭石、硬石膏、镁绿泥石、铁绿泥石、绿脱石、方解石、多硅白云母、石膏、绿帘石、电气石、文石、白云石等。土屋铜矿矿床中围岩发育，类型相对齐全。土屋斑岩铜矿热液系统中存在范围最大的矿物为绿泥石。本研究根据矿区所含的矿物针对性调用了美国地质调查局光谱库中相关矿物的反射率曲线，如图 2(a)所示，选出了研究区所含矿物的反射率曲线，如绿泥石、黑云母、绿帘石等矿物，并将其重采样至 ASTE VNISWI 波段进行比较，如图 2(b)所示。根据所调用的矿物的反射曲线，分析其光谱特征，不同的矿物在 VNI 和 SWI 的不同波段都有自己的吸收峰或者反射峰，可以从曲线中看出各矿物在某些特征的波段有吸收谷如绿泥石在Band7，即 SWI 的一个波段有明显的吸收股，根据这一特点，可以针对性地给矿物选择相应的信息提取方法。图 2相关矿物的反射率曲线Fig2eflectivity curve of related minerals此外，不同矿物的光谱发射率特征也不相同，如碳酸盐矿物在 Band13 发射率值比 Band14 高，根据这一特征，可选用计算碳酸盐指数(CI)的矿物信息提取方法。铁镁质矿物的光谱发射率特征为，在Band12、Band13、Band14 发射率值不同，利用这一特征，同样可选用相应的计算方法来提取矿物信息。中基性斜长石矿物的发射率值在 Band12 要高于Band11 和 Band13，可选用相应的计算方法提取矿物信息。32岩性空间信息提取321基于图像信息统计主 成 分 分 析(Principal Component Analysis，PCA)，是一种基于统计学的方法，其通过正交变换将可能存在相关性的变量转换为线性不相关的变量。本研究选择将 VNISWI 范围的 9 个波段进行主成分分析，从而消除冗余的信息，将更多的有效信息限制在少数几个波段，并选择合适的波段来进行岩性空间信息提取。如表1 所示，ASTE VNISWI 9 波段基本统3第 39 卷第 1 期蒋涛:岩性与构造控矿特征遥感信息提取与分析计数据显示:该景影像中第 9 波段平均值最大，说明整体亮度最高;第 1 波段平均值最小，说明整体亮度最低。第 9 波段标准差最大，说明离散程度最高，即不同目标地物的差异最大，而第 1 波段则不同目标地物的差异最小。表 1ASTE VNISWI 9 波段基本统计数据Tab1ASTE VNISWI 9 band basic statistical data波段名称最小值最大值平均值标准差PCA 特征值波段 10.12260.40740.10170.08580.14906638波段 20.00000.50020.12640.10700.00187898波段 30.05560.52980.13900.11780.00043175波段 40.01490.56750.17280.14690.00013609波段 50.00000.44890.16570.13980.00012620波段 60.00940.44730.15490.13110.00006924波段 70.00870.47400.15670.13400.00004481波段 80.00820.