钻探岩心高光谱数据管理与分析系统的构建

黄艳菊，张杰林，王俊虎

（核工业北京地质研究院 遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室，北京 100029）

钻探岩心高光谱数据管理与分析系统的构建

黄艳菊，张杰林，王俊虎

（核工业北京地质研究院 遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室，北京 100029）

钻探岩心编录一直是地质勘探中至关重要的环节，高光谱探测技术的发展为岩心分析提供了一种新的编录技术。为了使获得的岩心资料能永久保存且便于使用和分析，笔者开发了钻探岩心高光谱数据管理与分析系统。通过该系统使用者能方便管理、查看钻探岩心数据，快速提取、分析岩心矿物的光谱特征，为后期矿物的识别奠定了基础。

岩心编录；高光谱；数据管理与分析；光谱特征

钻探是一项成本非常高的探测技术，是地质勘查最重要技术手段之一［1］。岩心是钻探获取成果的重要体现，为使钻探所获得的珍贵地质资料能够方便使用、分析，且永久保存，开展钻探岩心综合编录成为地质勘探中至关重要的一个环节。

长久以来，传统的岩心编录采用人工方式耗费了大量的人力和时间，且编录后的数据采用的是文件方式存储，不但造成岩心数据管理散乱、可交流性差，同时对勘探数据的深入研究和再利用也造成了障碍［2］。

20世纪80年代，高光谱分辨率遥感技术出现，并于90年代得到蓬勃发展。高光谱遥感技术的发展为钻探岩心数据的再利用提供了平台，为岩心分析提供了一种新的编录技术方法，但随之而来也增加了岩心数据维数。这就为如何有效地解决岩心高光谱遥感数据不断增长和长期存储带来了巨大的存储压力，也为如何管理、分析和可持续利用这些珍贵的海量数据提出了更高的要求。

目前，我国学者中对钻探岩心高光谱编录进行的研究相对较少，只有少数学者对其进行了研究。具有代表性的是胥燕辉，他建立了相应的地质光谱柱状图，为国内学者进行岩心编录工作起到示范作用。但由于该编录针对具体钻孔数据，采用文本形式存储数据，难以共享最新的高光谱填图技术成果，因此，它尚处于初步尝试阶段［3］。另外，目前的地学数据特征提取主要是通过人工方式，具有明显的主观性和随意性［4］。针对这种现状，有必要开发钻探岩心高光谱数据管理与分析系统来解决上面提到的几个问题：（1）钻探岩心高光谱数据的存储与管理；（2）地学特征信息提取方法及效率；（3）如何更加科学、客观地分析地物光谱特征信息。

1 系统总体设计

1.1 系统的设计思路及开发方式

钻探岩心高光谱数据管理与分析系统的设计采用了面向对象的设计和开发方法，采用自上而下的设计思路，对整体方案进行设计和模块划分。首先，针对钻探高光谱数据的特点即数据量大、格式多、增长快和保存周期长等特点，笔者选择Oracle大型商业数据库来存储钻探岩心高光谱数据；其次，从系统维护的难易程度、可扩充性、代码重用性等方面考虑，采用VB.net进行系统地开发。VB.net具备面向对象（OOP）编程语言的所有特征。它的优点有：（1）维护简单；（2）可扩充性强；（3）代码重用率高。最重要一点是 .net框架实现了跨平台特性，并提供了多种语言混合编程模式。这些特性使开发出来的系统具有很好的移植性，同时使得系统间的集成更加容易。

1.2 系统构架

该系统整体框架基于C/S（client/server）模型，系统结构如图1所示。

1.2.1 数据层

图1 系统构架Fig.1 Framework of the system

该系统使用Oracle数据库来存储钻探岩心所涉及到的各种数据，包括：说明文档、岩心图片、岩心地面高光谱数据、钻探岩心基本属性信息等等。在本系统中笔者设计了4个表来存储这些数据，表的结构及其之间的关系如图2所示。

图2 表结构及其之间的关系Fig.2 Table structure and its relationship

1.2.2 中间层

用户要访问数据库中的数据都需要通过中间层。通过中间层，用户不需要了解数据库中数据的存储格式就能很方便地管理、查看和操作这些数据。

1.2.3 应用层

应用层包括两个模块：（1）钻探高光谱数据管理模块。通过该模块授权用户可以很方便地存储、管理、查看数据库中的钻探岩心高光谱数据。（2）钻探岩心高光谱数据处理分析模块。通过该模块用户可以快速处理、提取、分析钻探岩心高光谱数据。

该设计系统的优点是：（1）保证了数据的安全性和独立性；（2）能够满足岩心数据的增长和存储需求；（3）系统移植性好、可扩充性强、维护简单；（4）应用层的分块即保证多用户并行操作，同时也对用户权限作了限定，最大程度地共享了岩心编录取得的成果。

2 系统功能设计

2.1 系统主要功能

钻探岩心高光谱数据管理与分析系统是集钻探岩心高光谱数据预处理、存储、管理、查询，光谱特征信息提取、可视化及分析于一体的多功能系统。系统划分了5个主要功能模块。

（1）光谱数据的预处理。为使采用ASD地面高光谱测量仪得到的岩心高光谱数据更好，且能更快地存储到数据库中，笔者有必要对其数据文件进行预处理。针对ASD高光谱数据的特点（即x（波长）起始点、中止点、步长都是固定的），笔者将原始的高光谱数据进行了一定的处理。处理后的光谱数据文件中只存储y（反射率）值，且每个光谱数据单独存储。通过这种方式可以大大减少数据库中的冗余数据。

（2）钻探岩心高光谱数据存储与管理。通过该功能模块，用户可以在不必了解数据库结构的情况下即可快速对钻探岩心的数据进行入库、查询和管理，如数据库中需要哪些表来存储钻探岩心高光谱数据，这些表之间的关系等等一些细节问题，相对于用户是透明的。

（3）光谱数据特征信息批量自动提取。使用该模块可以快速批量提取光谱数据特征信息。提取特征信息包括：吸收峰位置、相对深度、面积、对称性等等。吸收峰的位置的提取是特征信息提取的基础，在本系统中笔者采用全自动方式来提取吸收峰的位置。具体算法见第2.2节。

（4）特征信息可视化功能。包括吸收峰可视化和钻孔光谱特征三维表述。钻孔光谱特征三维表述将钻孔的光谱特征分布图从二维扩展到了三维。即x轴表示吸收峰的波长，y轴表示钻孔深度，z轴（小方柱高度）可以表示吸收峰量化信息（宽度、强度、面积、对称性等）的任意一种。钻孔光谱特征三维表述能增强不同深度地物光谱特征信息的差异立体感，突出岩矿蚀变的主体信息。

（5）物谱关系模型的构建。该模块可以将提取的光谱特征信息与成矿岩体的化学成分含量进行拟合，以此来分析这两者之间的关系。从而进一步通过提取成矿岩体的特征信息来反演岩体的化学成分含量。笔者开发的模型包括3种基本拟合算法：线性拟合、曲线拟合和指数拟合。

2.2 系统中关键技术

在光谱特征信息提取技术中，吸收峰的位置提取是所有量化信息提取的基础。如何快速准确提取该信息是笔者需解决的首要问题。目前吸收峰的提取方式包括以下两种：（1）直接提取某区域最低点；（2）通过判断上升和下降曲线来确定吸收峰位置。本系统中包含了这两种提取方式，第1种命名为“半自动提取方式”，第2种命名为 “全自动提取方式”。表1是这两种提取方式的简单比较。

表1 两种提取方式的比较Table 1 Comparison of two extraction methods

半自动提取方式在此不做详细介绍，在这里主要介绍一下全自动提取方式。通过多次试验，笔者得出选点密度为9、间隔数为2时提取的效果最好。具体思路：设光谱点总数为 n， 从第 i=1（i＜n-15）个点开始， 依次取出9个点，这9个点是i、i+1、i+3、i+5、i+7、i+9、i+11、i+13、i+15，如果这9个点依次递减，则说明找到一条下滑的曲线；否则将第i=i+15个点作为起始点又依次取出9个点，直到找到一条下滑的曲线。找到下滑曲线后，这时还需要判断第i+15个点是否为最低点，判断依据是以第K=i+15作为起始点，依次取出 K+1、 K+2、 K+4、 K+6、 K+8、 K+10、K+12、K+14、K+16这9个点，如果这个序列是一个上升序列则说明第K点是吸收峰的位置，否则以第K=K+1点为起始点继续判断吸收峰的位置，直到找到正确波谷位置。该算法提取效果如图3所示。

图3 全自动提取吸收峰的效果图Fig.3 Effective picture of automatic extraction of the absorption peak

3 系统实现界面

该系统是在 .net框架下开发的，主界面由菜单、下拉列表、目录树、文本框、图像框、图表框组成（图4）。在该系统中实现了岩心光谱曲线、影像、属性信息的无缝集成管理，同时该系统还集成了光谱数据的处理与分析功能。通过该系统笔者可以快速查看所感兴趣的钻、槽探岩心的详细信息，包括所属区域、岩心照片、岩心详细信息、对应光谱曲线等；可以快速地提取这些海量数据中的光谱特征信息，也可以科学、直观地分析这些特征信息，为后期矿物蚀变信息的提取、矿物填图的共享奠定坚实的基础。

图4 系统主界面Fig.4 The main interface of the system

图5 钻孔光谱特征三维表述界面Fig.5 Three-dimension expression interface for drilling core spectral characteristics

钻孔光谱特征三维表述界面如图5所示，在该图中笔者将矿物所在钻孔深度、吸收峰位置、吸收特征值显示在同一界面，增强不同深度地物光谱特征信息的差异立体感。同时笔者还开发了特征值过滤窗口，用以消除不感兴趣的（如吸收强度极微弱）的吸收峰，突出矿物蚀变的主体信息。

物谱关系拟合界面如图6所示，该图上半部分是对原始离散点和拟合后的曲线数据所做的一个可视化显示；下半部分是不同拟合算法得到的拟合方程式和相关系数。通过该图笔者能快速得出哪种拟合算法最适合当前的离散数据。其次转换x，y轴按钮能使当前拟合算法变成6种。

图6 物谱关系拟合界面Fig.6 The interface for fitting relations between object and spectrum

4 结 论

目前钻探岩心高光谱数据管理与分析系统已经应用到某地区的钻探岩心编录工作中。实践证明，该系统具有很强的实用性：（1）基于Oracle数据库的钻探岩心高光谱数据存储管理模式，能很好地解决数据不断增长和长期存储所带来的压力，同时也为后期岩心数据管理和再利用奠定了坚实的基础；（2）该系统提供的光谱特征信息提取工具，能全自动、快速科学地提取大量岩心地面高光谱特征信息，克服人工提取带来的主观性、随意性，为后续专题信息提取提供数据支撑；（3）系统中运用多种拟合算法科学地分析矿物的蚀变信息与光谱特征信息的关系，为下一步矿物蚀变信息的识别奠定良好的基础；（4）提供钻孔光谱特征三维表述工具，增强不同深度地物光谱特征信息的差异立体感，突出了矿物蚀变的主体信息。

［1］郑国海，胡凌志，蔡向民.城市地质调查钻探地质编录的实践和体会［J］.城市地质，2008，3（3）： 45-48.

［2］曹建文，李满根，蔡煜琦，等.砂岩型铀矿钻孔原始地质编录数据的采集与管理［J］.东华理工大学学报， 2009， 32（1）： 32-37.

［3］胥燕辉.铁矿岩心高光谱编录初探［J］.地质找矿论丛， 2006， 21（增刊）： 113-117.

［4］范乃英.固体矿产钻探地质资料综合编录数字化系统研究［J］.濮阳职业技术学院学报，2008，21（2）： 15-16.

Building of the system for managing and analyzing the hyperspectral data of drilling core

HUANG Yan-ju， ZHANG Jie-lin， WANG Jun-hu
（National Key Laboratory of Remote Sensing Information and Image Analysis Technology，Beijing Research Institute of Uranium Geology， Beijing 100029， China）

Drilling core logging is very important for geological exploration，hyperspectral detection provides a totally new method for drilling core logging.To use and analyze the drilling core data more easily， and especially store them permanently， a system is built for analyzing and managing the hyperspectral data.The system provides a convenient way to sort the core data，and extract the spectral characteristics，which is the basis for the following mineral identification.

core logging； hyperspectral； data management and analysis； spectral characteristics

TP751

A

1672-0636（2010）03-0159-05

10.3969/j.issn.1672-0636.2010.03.008

2010-05-27

黄艳菊（1981—），女，湖北江陵人，工程师，硕士，主要从事空间数据处理与管理。E-mail：huangyanju5527@sina.com