ETM+图像锰矿化蚀变信息提取与找矿预测

邓吉秋,谢 杨,张宝一,毛先成

(中南大学地学与环境工程学院,长沙 410083)

ETM+图像锰矿化蚀变信息提取与找矿预测

邓吉秋,谢 杨,张宝一,毛先成

(中南大学地学与环境工程学院,长沙 410083)

锰矿床浅层常含大量羟基、三价铁离子的现象使锰矿化异常在一定程度上可由羟基、铁染异常表征。由此提出采用波段比值、阈值分割、主成分分析等方法对 ETM+遥感图像进行羟基异常和铁染异常蚀变信息提取,并利用GIS、结合已知矿点对提取的蚀变信息进行综合分析。以桂西—滇东南地区的锰矿为例,经过锰矿化蚀变信息提取与综合分析,验证了锰矿化与遥感蚀变信息的相关性以及所采用方法的有效性,为锰矿的找矿预测与评价提供了新的思路与方法;利用提取的蚀变信息按成矿有利度在该区域划分了 3类成矿有利区,并圈定出 6个找矿远景区。

矿化蚀变;找矿预测;锰矿;遥感;GIS

0 引言

使用Landsat TM/ETM+图像进行遥感矿化蚀变信息提取已经有 30余年的历史,其理论和技术都日趋成熟。国内外专家在证实了蚀变矿物信息与金属矿床有较高相关性的基础上,在遥感蚀变信息提取与应用方面已经取得了较多成果[1-9]。大多数蚀变矿物都含有羟基离子 (OH-)和三价铁离子 (Fe3+),OH-在 TM 7波段具有强吸收性;Fe3+在 TM 1、TM 2和 TM 4波段为强吸收,在 TM 5波段则为强反射。因此,可利用比值、阈值分割、主成分分析和光谱角分类等方法从 TM/ETM+图像中提取矿化蚀变异常信息。

利用遥感技术探测锰矿在国内外已有不少研究和应用[1,2],主要集中在利用雷达遥感或运用一些基本的遥感图像处理方法提取锰矿信息,但通过提取锰矿化蚀变信息寻找锰矿的方法尚不多见。鉴于锰矿的成矿信息与羟基、铁染异常信息相关,因而可以使用对 TM/ETM+图像提取蚀变信息的方法来寻找锰矿,从而提高找矿效率,节约找矿成本。

本文结合锰矿床的特征,选择桂西—滇东南作为研究区,对该区域 ETM+遥感图像进行锰矿蚀变信息提取;利用 G IS空间分析功能,分析已知矿点与蚀变信息的关系,验证通过提取遥感蚀变信息探测锰矿的可行性;并根据蚀变信息的密集度和已知矿床的类型按成矿有利度划分成矿有利区,为找矿预测提供线索。

1 研究区锰矿资源概况

桂西—滇东南地区有丰富的锰矿资源[10]。桂西地区锰矿主要产于硅质岩、泥质灰岩、硅质灰岩矿床,分布于台盆或台槽区;矿层浅部发育次生氧化带,主要为隐钾锰矿和硬锰矿 -软锰矿型矿石。该区已有大、中、小型锰矿区 12处,拥有锰矿储量约占全国锰矿总储量的 31.3%。其中大型锰矿 2个,即大新下雷和靖西湖润锰矿。

滇东南地区锰矿主要产于细碎屑中的氧化锰、碳酸锰矿床,富含微粒黄铁矿,近地表有发育程度不等的氧化矿石,主要为软锰矿 -硬锰矿型。该区有中、小型锰矿区 12处,主要锰矿有建水白显锰矿和砚山斗南锰矿。

2 锰矿化蚀变信息提取方法

2.1 方法选取的依据

自然界中最重要、最具有经济价值的锰矿物是软锰矿 (M nO2)和硬锰矿 (rM nO·1M nO·m H2O,即含水氧化锰),其中软锰矿常含少量的水及二氧化硅、氧化铁和硬锰矿,硬锰矿则常含铁、钙、铜、硅等杂质。在锰矿中常有大量铁化和泥化,使锰矿床浅层富含大量羟基离子和三价铁离子。所以,在理论上可使用从 ETM+遥感图像中提取矿化蚀变信息的方法探测锰矿,将锰矿矿化蚀变异常信息提取转化为提取图像中的羟基异常和铁染异常信息。

2.2 图像预处理

本文在总结张玉君等[6-9]关于图像预处理方法的基础上,得出图 1所示的图像预处理流程。

图 1 图像预处理流程Fig.1 Flow char t of im age preprocessing

该地区植被覆盖率非常高,蚀变信息相对较弱。因此,尽可能地去除干扰信息而又不损失有效信息成为蚀变信息提取过程中的关键步骤。为此,使用波段比值和阈值分割的方法去除干扰信息。根据各种干扰信息的波谱特征,去除水体和阴影区时采用TM 7/TM 1N、绿色植被采用 TM 3/TM 4

2.3 主成分分析及异常信息分级

根据 ETM+图像的特征[11],对羟基异常信息的提取采用 TM 1、TM 4、TM 5和 TM 7组合进行主成分分析;对铁染异常信息的提取采用 TM 1、TM 3、TM 4和 TM 5组合进行主成分分析。然后按照主分量的判断规则,判断铁染异常、羟基异常信息的主分量。

异常信息分级是对主成分分析得到的异常主分量做阈值分割,将其分为 3级。利用 X+Kδ来划分异常等级[9](其中 X为均值,δ为标准离差,K为标准离差倍数)。Kδ最大的为一级,次之为二级,最小为三级,每级间的 Kδ值相差 0.5。由于桂西—滇东南地区植被覆盖率高,且图像平均灰度值比我国西北等基岩裸露地区低很多,因此主分量中的异常信息的灰度值也会偏低;在进行异常信息分级时,采用相对较小的 Kδ值以保留更多的蚀变信息。

3 提取结果分析与找矿预测

3.1 蚀变信息提取结果分析

利用 GIS,通过考察已知锰矿点及其矿床分布区与蚀变信息分布的空间相关性,对蚀变信息提取结果进行分析。

表 1示出根据锰矿类型统计的已知锰矿 (床)点到最近蚀变异常信息的平均距离。

表 1 桂西—滇东南地区已知锰矿点与最近蚀变信息距离统计Tab.1 Distance list of the known manganese points to the most close alteration in formation in Western Guangxi and Sou the astern Yunnan area

约 68%的已知锰矿点落在蚀变信息缓冲带中,各种矿床类型的矿点到最近蚀变信息的平均距离值均小于 1.5 km。大部分已知锰矿 (床)点附近均能发现蚀变信息,约 80%的蚀变信息分布在距矿床信息带 0～1.5 km范围内,90%以上的蚀变信息分布在距矿床信息带 0～2.0 km范围内。因此,可以认为遥感蚀变信息大都直接或间接地与锰矿化有一定关系,可以用提取的蚀变信息进行找矿预测。

3.2 成矿有利区划分

根据该区域地质背景和遥感构造特征,以提取的羟基和铁染蚀变异常信息作为依据[12],按照成矿的有利度在本区圈定了 3类成矿有利区 (图 2)。

(1)I类成矿有利区。一级、二级异常信息密集,呈面状分布,面积大,连续性好,异常强度高;异常周围分布已知锰矿 (床)点,且矿床类型多为大、中、小型矿床;该类型区域的成矿有利度高,锰矿资源含量高,是该区找锰矿最优位置,而且可能会发现储量较大的矿床。

(2)II类成矿有利区。异常信息较为密集,呈小面状分布,面积较大,连续性一般,异常强度较高;异常周围分布矿点、矿化点类型已知的锰矿点;该类型区域的成矿有利度较高,是该区找锰矿的有利位置,可能会发现数量较多的锰矿矿点、矿化点。

(3)III类成矿有利区。异常信息以三级异常信息为主,分布较为稀疏,面积较小,连续性差,异常强度一般。该类型区域的成矿有利度较低,作为本区寻找锰矿的侯选位置,可能会发现锰矿矿化点或矿点。

由于桂西—滇东南地区气候原因,地表湿度较高,且高植被覆盖率造成了较多阴影地区;在去除干扰信息时,阈值又是针对整幅图像综合确定的,使得部分已知锰矿(床)点附近没有、或者只有稀疏的蚀变异常信息。部分异常信息未被圈入找矿预测区,这主要是由于其分布非常稀疏,且与成矿地质构造不符;另外还有部分是人为活动产生的异常,如居民区、耕地等附近的蚀变信息。以上是产生误差的主要原因,但所占比例小,经分析认为其对信息提取和成矿预测的影响可忽略不计。

图 2 成矿有利区及找矿远景区Fig.2 Ore-forming favorable districts and ore-prospecting perspective areas

3.3 找矿远景区分析

根据成矿有利度图,结合已知锰矿 (床)点以及提取的蚀变信息,在成矿有利度图中圈定出 6个找矿远景区 (图 2)。

1号远景区为岩子脚—斗南—老乌远景区,位于云南东南部个旧、斗南区域,成矿有利度主要为II、III类 ,该区已有大量已知锰矿 (床 )点 ,锰矿开采力度高;2号远景区位于桂西北地区,成矿有利度主要为 II、III类,同时有小面积的 I类成矿有力度区域,该区已知锰矿 (床)点较少,锰矿还未进行开发;3号远景区位于桂北区域,成矿有利度主要为 I、II类,该远景区周围分布少量已知锰矿 (床)点,其开采力度较小;4号远景区位于至周—坡油—沙坝区域东部,成矿有利度主要为 I、II类;5号远景区位于至周—坡油—沙坝区域,成矿有利度主要为第 III类,开采力度较大;6号远景区位于桂西区域,为龙邦—下雷—东平远景区,其成矿有利度主要为第 I类,该远景区资源量丰富,但开采力度也很大。

以上 6个找矿远景区中,2、3号远景区为最佳远景区,4、6号远景区次之,再次为 1、5号远景区。

4 结论

(1)采用图像预处理、主成分分析和异常信息分级等方法对 ETM+遥感图像进行锰矿化蚀变信息提取,结合 GIS分析已知矿 (床)点与蚀变信息的空间相关性,在桂西—滇东南地区 ETM+图像的蚀变信息提取与分析中取得了较好的结果,验证了该方法的可行性,可为找矿预测与评价提供参考。

(2)利用提取的羟基和铁染异常蚀变信息,结合已知锰矿点,按照成矿有利度将研究区划分为 3种类型的成矿有利区,并在此基础上圈定出 6个找矿远景区。

(3)使用 RS与 G IS结合的方法提取和分析蚀变异常信息,相对于传统目视手工划定找矿预测区的方法,提高了遥感蚀变信息提取的准确性;同时利用 GIS定量空间分析有效地减少了工作中的偶然性,提高了找矿预测的可靠性。

(4)蚀变信息不一定均由锰矿 (床)点引起,基于遥感图像的处理与分析并不能 100%地确定有利成矿区域,还需进行野外地质工作的实地判别与验证。但无论如何该方法能为区域找矿工作提供可能的矿产预测有利区。

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(责任编辑:刘心季)

The Ex traction of the Manganese Mineralization Alteration Information from the ETM+Image and O re Prognosis

DENG Ji-qiu,X IE Yang,ZHANG Bao-yi,MAO Xian-cheng
(School of Geosiences and Environmental Engineering,Central Sou th University,Changsha 410083,China)

A s the surface of the manganese ore deposital ways contains a large amount of hydroxyl and ferric ions,manganese mineralization anomaly can be characterized to some extent by the hydroxyl and iron anomaly.The authors therefore proposed the adoption of such methods as band ratio,threshold segmentation and principal component analysis to extract the hydroxyl and iron abnormal alteration information from ETM+remote sensing images,and analyzed the extracted abnormal alteration information in combination with data from known ore spots by using G IS.With manganese deposits in western Guangxi and southeastern Yunnan as examples and through the manganese mineralization alteration information extraction and comprehensive analysis,the authors verified the relationship between manganese mineralization and remote sensing alteration information as well as the effectiveness of the methods used in this paper and,on such a basis,put forward new ideas and methods for the prediction and evaluation of manganese ore deposits.U sing extracted alteration information,the authors divided the study area into three kinds of favorableo re-forming zones on the basis of ore-forming favorable degree and delineated six potential districts for ore-prospecting in this area.

Mineralization alteration;Ore-prospecting;Manganese ore;Remote sensing;GIS

邓吉秋 (1972-),男,博士,副教授,主要从事地理信息系统、遥感、计算机应用等研究与教学。

TP 751.1

A

1001-070X(2011)01-0102-04

2010-05-13;

2010-06-18

国家“十一五”科技支撑计划重大项目 (编号:2006BAB01A 12)资助。