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      光-能譜集成技術(shù)系統(tǒng)及其地質(zhì)應(yīng)用

      劉德長 葉發(fā)旺 趙英俊 羅毅 馮明月

      1 引言

      隨著遙感、物探、化探、地質(zhì)等地學(xué)信息獲取技術(shù)的快速發(fā)展,各種不同性質(zhì)的地學(xué)信息越來越豐富。如何進行信息的系統(tǒng)集成,最大限度地挖掘賦存在各種地學(xué)信息中的有用信息,為基礎(chǔ)地質(zhì)調(diào)查、礦產(chǎn)勘查服務(wù)一直是地學(xué)信息技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域研究的重要課題。本文將航空放射性伽瑪能譜信息與遙感信息,通過遙感圖像處理系統(tǒng)進行了融合。然后,通過GIS技術(shù)將上述融合信息及其解譯成果與重力、磁力、地質(zhì)等信息進行復(fù)合,并結(jié)合鈾資源勘查進行了應(yīng)用,取得了很好的應(yīng)用效果,從而為多源地學(xué)信息技術(shù)的綜合應(yīng)用提供了一條重要的技術(shù)途徑。

      2遙感信息與航空放射性伽瑪能譜信息的集成

      遙感圖像既具豐富的光譜信息,又有豐富的紋理信息,在地表構(gòu)造識別方面具有明顯的優(yōu)勢,在裸露區(qū)區(qū)分巖性、蝕變、鈾礦化等成礦要素效果好,尤其是隨著高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展,其光譜信息更加豐富,在巖性分類,不同礦物識別等方面具有更佳的應(yīng)用效果。然而,在植被覆蓋較嚴(yán)重或找礦目標(biāo)層出露比較有限的地區(qū),進行遙感技術(shù)地質(zhì)填圖和鈾資源勘查應(yīng)用時,應(yīng)用效果受到了明顯的影響。航空放射性伽瑪能譜信息,反映的是不同巖石、地物的放射性強度,在區(qū)分巖性和蝕變現(xiàn)象方面效果好,且具受植被干擾少。但它反映地形、地貌不明顯,識別斷裂構(gòu)造的效果差。據(jù)此,進行了多光譜遙感與航空放射性伽瑪能譜信息的集成技術(shù)研究,其中包括多光譜遙感與航放信息的(光-能譜)集成(Multi-spectrum—Radioactivity,MR集成),多光譜遙感-雷達(dá)遙感-航放信息的集成(Multi-spectrum—Synthetic Aperture Radar—Radioactivity,MSR集成)和高光譜遙感-雷達(dá)遙感-航放信息的集成(Hyper-spectrum—Synthetic Aperture Radar—Radioactivity,HSR集成)。上述三種集成處理主要采用以下方法:

      (1)單信息的處理和專題信息的提取

      主要是對遙感信息和航空放射性伽瑪能譜信息進行單獨處理(圖1),提取其中的有用信息,使不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)集成效果更好。如通過監(jiān)督或非監(jiān)督分類處理,提取遙感圖像上反映出來的地層信息;通過主成分分析,提取反映目標(biāo)對象特征最豐富的成分;通過波段比值和植被掩膜的多級處理,提取反映地表Fe2+ 、Fe3+不同富集程度的信息;通過高光譜遙感提

       

      圖1 釷道圖像去條帶效果對比圖

      (左:原始圖像;右:去條帶圖像)

      取高嶺土化等粘土礦物的富集和分布信息等,以及通過對雷達(dá)紋理定量統(tǒng)計,獲取研究區(qū)水系分布密度、水系節(jié)點密度等信息。同時,航放信息也需進行單信息的處理,如航放信息的影像化、原始鈾計算、鈾遷移系數(shù)計算,以及U/Th,U/K等比值計算等。上述處理獲得的專題信息不僅可以直接用于鈾成礦要素的提取,而且為遙感、航放信息集成提供了重要的基礎(chǔ)。

      (2)信息集成方法

      上述各種專題信息的集成方法,主要有:①彩色合成, 即直接從專題信息中選擇出多光譜遙感、雷達(dá)遙感、高光譜遙感、航放的專題信息進行RGB合成,形成多信息的假色合成影像,為鈾資源勘查中各種鈾成礦信息提取提供綜合信息;②HIS變換,即選擇前述的3種專題信息,對彩色合成圖像作從RGB到HIS的彩色空間變換,進行不同性質(zhì)地學(xué)數(shù)據(jù)的融合,達(dá)到遙感、航放信息等綜合信息對鈾成礦要素信息識別與解譯的優(yōu)勢互補;③MPH處理,即從目標(biāo)及其與周圍地物在遙感、航放等專題信息中的表現(xiàn)特征入手,采用掩膜(Mask)、主成分(PCA)和色度空間變變換(HIS)3種技術(shù)有機結(jié)合的處理方法[1]。通過MPH處理,不僅可以達(dá)到遙感、航放信息這兩大類不同性質(zhì)的信息之間的優(yōu)勢互補,而且可以利用這種互補性,進行特征目標(biāo)干擾信息的消除,然后進行PCA和HIS處理,以提高特征目標(biāo)的提取純度。

      通過上述方法的處理,形成了MR,MSR和HSR融合圖像。這些圖像不僅具有遙感信息的地形信息豐富,立體感強,便于定位和解決構(gòu)造問題的長處,而且具有便于區(qū)分巖性、蝕變和鈾礦化的優(yōu)點,充分發(fā)揮出信息的互補效應(yīng),具有比單信息圖像更好的地質(zhì)應(yīng)用效果。

      3 光-能譜融合數(shù)據(jù)與物化探、地質(zhì)等其他地學(xué)數(shù)據(jù)的復(fù)合

      在前述的MR、MSR、HSR融合技術(shù)研究的基礎(chǔ)上,又對融合圖像的解譯成果與航磁、重力、地質(zhì)、地化信息等進行了復(fù)合。其研究工作是在GIS平臺上進行的。由于航磁、重力等地球物理信息是識別基底斷裂、深部隆起與凹陷等地質(zhì)特征的一種重要信息,而遙感圖像及其與其他信息的融合圖像則在識別淺部斷裂方面具有獨特的優(yōu)勢。因此,遙感信息與重力、磁力等地球物理信息進行復(fù)合,對研究從淺部到深部的地質(zhì)現(xiàn)象和規(guī)律具有特殊的價值,可以促進研究者的創(chuàng)新思維,導(dǎo)致新現(xiàn)象的發(fā)現(xiàn)和新規(guī)律的認(rèn)識。

      通過上述多源信息的融合與復(fù)合,建立了以遙感數(shù)據(jù)和航放數(shù)據(jù)為主要信息源,在MR,MSR,HSR等數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上,再與其他地球物理、地球化學(xué)、地質(zhì)等信息復(fù)合的具核工業(yè)技術(shù)特色的光-能譜集成技術(shù)系統(tǒng),為遙感、物探、化探、地質(zhì)等多地學(xué)信息的綜合應(yīng)用探索出一條新的技術(shù)途徑。

      4 地質(zhì)應(yīng)用

      利用光-能譜集成技術(shù)系統(tǒng)先后在連山關(guān)、弓長嶺、廬樅、滿洲里、東勝等不同植被覆蓋條件,不同巖性分布地區(qū)進行了地質(zhì)填圖和找礦的試驗研究。

      連山關(guān)地區(qū):

      圖2 連山關(guān)地區(qū)植被覆蓋圖

      為混合花崗巖(1.9億年和23億年)和花崗巖(燕山期)地區(qū),植被覆蓋嚴(yán)重(圖2),研究程度和工作程度均較高。利用光-能譜集成技術(shù)系統(tǒng)對連山關(guān)巖體進行了重新劃分,認(rèn)為其由EW向展布的呂梁期巖體和NW向展布的五臺期組成。不僅確定出不同時代混合花崗巖體的形態(tài)、軸向,還確定出不同時代巖體的界限。而老巖體的東北部有北大山燕山期花崗巖體出露。根據(jù)從遙感圖像上解譯的斷裂構(gòu)造與鈾影像圖上解譯的線狀體的相關(guān)性分析,探討了從遙感圖像上迅速查明與鈾成礦有關(guān)斷裂構(gòu)造的新方法。通過對該區(qū)光-能譜集成圖像的解譯,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了單純遙感圖像解譯和能譜圖像的解譯效果,將其與本區(qū)所填1:5萬地質(zhì)圖對比,不僅基本輪廓相似,而且在巖體劃分和精度方面有所提高。

      廬樅地區(qū):

      為火山巖地區(qū),植被覆蓋嚴(yán)重。通過光-能譜融合圖像進行地質(zhì)填圖,劃分地層達(dá)到段的單位,將浮山組、雙廟組、磚橋組三段、磚橋組二段、磚橋組一段-龍門院組、石英正長巖、正長斑巖等巖石地層單元或巖體區(qū)分出來。這意味著,利用光-能譜集成圖像在植被嚴(yán)重覆蓋區(qū)進行地質(zhì)填圖的效果可以達(dá)到1:5萬比例尺的精度。

      滿洲里地區(qū):

      靈泉盆地為一火山盆地,為草地植被嚴(yán)重覆蓋。從該區(qū)航空放射性伽瑪能譜對巖性的識別效果來看,U、Th、K 3個變量合成就取得較好的識別巖性的效果(彩圖A)。但識別地形、地貌和斷裂構(gòu)造的效果差。研究中采用了MSS遙感圖像4個波段與航空伽瑪能譜4個通道的數(shù)據(jù)進行分析。

      首先對 MSS數(shù)據(jù)與伽瑪能譜數(shù)據(jù)間的相關(guān)性做了分析,計算了MSS4、MSS5、MSS6、MSS7、U、Th、K、Tc(總道)8個變量間的相關(guān)矩陣(表1)。

      表1 MSS4、MSS5、MSS6、MSS7、U、Th、K、Tc相關(guān)矩陣

       

      MSS4

      MSS5

      MSS6

      MSS7

      U

      Th

      K

      Tc

      MSS4

      1.000

      0.943

      0.666

      -0.075

      -0.413

      -0.483

      -0.475

      -0.478

      MSS5

       

      1.000

      0.831

      0.157

      -0.354

      -0.410

      -0.396

      -0.400

      MSS6

       

       

      1.000

      0.623

      -0.149

      -0.166

      -0.148

      -0.147

      MSS7

       

       

       

      1.000

      0.268

      0.325

      0.343

      0.352

      U

       

       

       

       

      1.000

      0.850

      0.689

      0.838

      Th

       

       

       

       

       

      1.000

      0.830

      0.963

      K

       

       

       

       

       

       

      1.000

      0.916

      Tc

       

       

       

       

       

       

       

      1.000

      從表1可以看出,除MSS4和MSS7間的相關(guān)系數(shù)r=-0.075外, ∣r∣≥0.147,可見8個變量之間存在顯著相關(guān)性,MSS數(shù)據(jù)各波段與伽瑪能譜各通道之間是明顯相關(guān)性,其相關(guān)性不僅取決于地物光譜特征與伽瑪能譜的內(nèi)在關(guān)系,也與這兩類數(shù)據(jù)的形態(tài)、結(jié)構(gòu)和展布有關(guān)。

      多元變量之間的相關(guān)性是多元數(shù)據(jù)(Karhunen-Loeve)變換的基礎(chǔ)。它可以將多元變量分解成幾個信息量遞減的互不相關(guān)的新變量(分量)。K-L變換是在原始信息損失最小的前提下壓縮數(shù)據(jù)維數(shù)及提取專題信息的有效方法。

      對MSS4、MSS5、MSS6、MSS7、U、Th、K、Tc8個變量的合成圖像做多元統(tǒng)計,8個變量間的協(xié)方差矩陣的8個特征值分別為λ=(0.711,0.196,0.032,0.014,0.004,0.003,0.001)T,前3個特征值的方差貢獻(xiàn)為C1,2,3= C1+ C2+ C3=0.711+0.196+0.039=94.6%。因此,做K-L變換后,PC1、PC2和PC3就包含了總信息量中的絕大部分信息。實際計算時,取輸出主成分?jǐn)?shù)為4,取前3個主成分PC1(R)、PC2(G)、PC3(B)合成假彩色圖像以后做直方圖均衡化,設(shè)計了比較理想的專題圖像(彩圖B)。

      彩圖B中大部分不同的巖層色調(diào)有明顯的差異,MSS數(shù)據(jù)的影像結(jié)構(gòu)也得到了反映。大部分巖性、地層界線清晰,不足之處是上庫力組上段和下段的可分性較差,rs2花崗巖體的邊界不夠清晰。圖3是彩圖B的解譯圖,上面疊加了解譯的線狀和環(huán)狀構(gòu)造。第四系覆蓋處根據(jù)影像特征推斷解譯了其下的基巖巖性。將該圖與原有的用傳統(tǒng)地質(zhì)方法填繪的1:20萬地質(zhì)圖對比,大部分吻合,魚脊山巖體與原來圖有較大差異。但據(jù)野外檢驗,證明解譯圖中魚脊山巖體的輪廓比1:20萬地質(zhì)圖更符合實際(圖3)。蝕變巖的光譜特征有一個共同的特征,即 TM5波段區(qū)間具有較高的光譜反射率,因此取TM5作為主要的光譜信息源,它具有較高的分辨率且含有豐富的蝕變信息。 K/Th比值提供了導(dǎo)致鉀富集的蝕變作用的有用信息。靈泉盆地的高鉀蝕變主要有鉀長石化、石英巖化、硅化、綠泥石化。

      圖3 靈泉盆地及其鄰區(qū)光-能譜集成地質(zhì)圖(比例尺1:20萬)

      圖4 靈泉盆地及其鄰區(qū)礦物分布解譯圖

      1.粘土化及鉀化蝕變區(qū);2.鉀化蝕變區(qū);3.褐鐵礦化蝕變區(qū);4.粘土化蝕變區(qū);5.褐鐵礦化及鉀化蝕變區(qū) 6.碳酸鹽化蝕變區(qū);7.斷裂;8.銅鉬礦;9.白云巖礦;10.鈾礦化點;11.明礬石礦

      東勝地區(qū):

      位于鄂爾多斯沉積盆地東北部,地表不同程度被植被覆蓋。

      東勝地區(qū)的鈾礦是受直羅組下段的辨狀河砂巖層控制,礦體賦存在一定層位里。從遙感圖像上提取含礦層的分布對區(qū)域找礦極為重要。但目前所用的多光譜遙感圖像光譜分辨率低,雖采取了各種處理方法,含礦層仍然無法提取出來。為此,根據(jù)東勝地區(qū)含礦層的巖性、放射性特點,通過對多光譜數(shù)據(jù)進行主成分分析,將原圖像的高維空間的像元亮度值投影到新的低維空間,使信息分解,并提取特征信息。然后從中選出最能體現(xiàn)含礦層特征的光譜信息與鈾的影像圖融合,快速提取出東勝地區(qū)含礦層的地表影像信息(彩圖E),從而獲得一種快速查明含礦層的新方法。

       

       

       彩圖A  ThU、K聚類影像圖

       彩圖B  TM1、57U、Th、K綜合影像圖

       

       

       彩圖C -能譜信息復(fù)合提取蝕變信息影像圖

       彩圖D  鐵氧化物蝕變信息圖像

       

       

       E  TM彩色合成影像()與光-能譜融合圖像(右)對比 (在光-能譜集成圖像(右圖)上含礦層的地表展布清晰可見)

      參考文獻(xiàn)

      1.馬建文.利用ETM數(shù)據(jù)快速提取含礦蝕變帶方法研究[J].遙感學(xué)報,1997,1(3):208-213

      2.葉發(fā)旺,劉德長.鄂爾多斯盆地北部斷裂構(gòu)造的遙感信息及其延伸研究.2005遙感論壇,宇航出版社,2005

      3.劉德長,葉發(fā)旺,等.后遙感應(yīng)用技術(shù)及其在鄂爾多斯盆地北部試驗區(qū)鈾資源勘查中的研究[J].鈾礦地質(zhì),2006,22(1):55-60.

      4.Liu Dechang, Ye Fawang, et.al. A new concept and practice of remote sensing information application——post remote sensing application technology and application case to geology. Remote Sensing of the Environment: 15th National Symposium on Remote Sensing China, edited by Qingxi Tong, Wei Gao, Huadong Guo, Proc.of SPIE Vol.6200,620002, (2006)

       

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