基于分形的遥感蚀变提取及成矿预测:以青海野马泉地区为例

赵迪斐，师庆民，张喜松，苏 旺

(中国矿业大学资源与地球科学学院，江苏 徐州 221116)

目前，基于ETM(TM)以及Aster数据影像蚀变异常提取的技术已经日趋成熟。近矿围岩蚀变形成的蚀变岩石的光谱异常,为用遥感图像的异常信息提取提供了理论依据。矿化蚀变信息的遥感提取方法,主要有比值变换法、主成分分析法、光谱角填图法、对应分析法、Gram-schmidt投影方法和MPH技术[1]。在蚀变信息分级处理时，张玉君等人基于统计学原理，形成了“去干扰异常主分量门限” 技术，以标准离散差σ作为尺度，以n*σ+均值的方法来限定异常分级，在全国矿产资源潜力评价项目中得到推广应用[2]。

分形的概念是由曼德布罗特(B B Mandelbort)在1975年首先提出的[3]，之后分形和多重分形理论广泛应用于地球科学的诸多领域。李长江等[4]通过对浙江中生代热液矿床的研究提出，矿床分布类似于随机康托集在空间上的分布，具有分形丛集的特征。成秋明等[5]成功地将分形理论应用于地球化学背景与异常分解。借鉴已有的化探异常提取的方法，将分形理论应用于遥感蚀变信息提取与异常限的确定：以蚀变矿物的异常波谱特征为基础，应用主成分分析的方法，增强遥感图像中矿化蚀变信息，并对增强图像的象元亮度值及对应数量进行统计，利用分形的方法得到遥感异常的分形特征，以达到精确、有效的蚀变信息提取及分级。

1 研究区地质特征及数据预处理

研究区成矿岩浆岩为印支期中酸性侵入岩，属典型造山岩浆岩；围岩是石炭系上统缔敖苏组和早古生界祁漫塔格群。矿体见于印支期中酸性侵入岩接触带，受层间破碎、围岩岩性、岩体侵入接触带、裂隙、断裂综合控制。NWW向构造控制矿体分布和岩体展布，区域构造交汇处是寻找较大规模矿体的有利部位；岩体与地层缓接触带，尤其是舌状凹陷带常产出厚大矿体；成分不纯的碳酸盐岩利于成矿。研究区矿床是典型的矽卡岩型矿床，非常有利于遥感蚀变异常的提取。此次研究采用景号为LT51380342007205IKR00的ETM数据，采集时间为2008年12月12日。对ETM数据进行几何校正和大气校正之后，将投影方式和坐标系统转化为西安80-高斯投影，便于与其他地质资料统一进行分析，并裁剪出91°45′～92°00′E，36°50′～37°00′N的范围进行处理。

2 遥感异常处理的分形方法

在实际问题中，为了考察一个事物是否存在局部和整体的相似性，只要检测该事物是否存在无标度区即可，通常分形也只在这个无标度区间范围内才成立。遥感蚀变异常作为一种地质特征，不具有严格的自相似性，只具有统计意义上的分形特征[6]。本次研究采用求和法，即像元亮度-面积模式来确定蚀变异常限。

分形模型[7]：

N(r)=Cr-D

(1)

式中，r表示特征尺度；C>0， 称为比例系数；D>0，称为分维数；N(r)表示尺度大于等于r的数目或和数。设像元亮度值{xi},i=1,2,…,N，记作：

(2)

(2)式是对于所有满足xi>=r的xi求和，minxi<=r<=maxxi。这样就得到了数据r对应的N(r)。将(a)式左右两边同时取对数，可得：

lgN(r)=lgc-Dlgr

(3)

由(3)式可以得到lgr与lgN(r)为线性关系，斜率为-D。将以上数据代入分形模型中生成的双对数图，以最小二乘法分段拟合直线，求取分维值D和拟合度R2。遥感异常值和背景值可以对应不同的斜率值，不同线段所对应的分界值可以区分背景和异常的临界值[8]。临界值确定的基本思想是：找出的临界点使各区间拟合的直线与原始数据点之间的剩余平方和在各区间的总和最小[7]。至此，可以得到直线段对应的r的区域,即是无标度区。

3 基于ETM数据的矿化蚀变信息提取

以铁染蚀变异常的提取、分级的过程为例,说明分形方法在青海野马泉地区蚀变提取中的应用。首先,对遥感图像中形成干扰的植被、阴影、河流等信息进行掩膜[9]。根据铁染矿物的波谱曲线特征，选取TM1、TM3、TM4、TM5四个波段作为组合波段做主成分分析增强遥感图像的铁染信息[10]。铁染蚀变各主分特征向量见表1。

表1 铁染蚀变各主成分特征向量

由表1可以得到PC4中Band 3和Band 4特征向量绝对值最大且符号相反，这是因为铁氧化物的特征光谱信息集中在了TM1-4波段，在TM3波段呈高反射，在TM4和TM1波段相对吸收。所以，将PC4波段作为铁染蚀变信息提取的的变量[11]。首先将PC4波段的亮度值拉伸到0～255之间，根据门限法的异常下限对应该波段的DN值,利用分形方法进行统计分析[12]，如表2所示。

表2 PC4波段灰度分布略表

由表2中的数据生成双对数图像，见图1。利用散点拟合的线性关系，得到其拟合度为0.9652，说明该区的亮度值信息具有分形的特征。进一步对下表数据进行分析，可以得到如图2所示，曲线证明该亮度值区间具有多重分形的特征。由图2中直线与散点的交点，可以得到临界点的DN值，从而根据此临界值对图像进行密度分割。将亮度值进行均值滤波，除去散点，制作遥感图像的分级图，如图3所示。

图1

图2 PC4波段高亮DN值双对数多重分形图

图3 青海野马泉地区铁染异常分布图

研究区提取的铁染一级蚀变的面积约35.375km2，整个研究区的面积为516.7104km2，铁染一级蚀变占整个研究区的6.84%。野马泉矿区主要为矽卡岩型铁铜矿床，交代蚀变是本类矿床最主要的地质特征，提取铁染异常信息对于本区的遥感地质找矿具有一定的指导意义。

4 铁染蚀变信息分布与构造的的关系分析及成矿预测

本区五万地质图上，共有实测构造33条，主要呈北西西向、近北西向展布。本研究区构造不仅是主要控矿因素,并且在成矿作用中占据主导地位。通过分析构造展布与矿化蚀变之间的对应关系，对成矿预测具有非常重要的理论性指导意义。

从图3可以发现,整个研究区的遥感异常信息，绝大部分沿构造呈北西西向、近北西向大断裂条带状展布。基于Arcgis平台，沿研究区主要断裂生成500m的buffer。经统计，落在该范围内的矿化蚀变有18.75km2，占全区总矿化蚀变面积的约50.3%;落在两条主干断裂之间的蚀变占全区的75%，约有25.82km2。说明该区矿化蚀变明显受主干断裂构造控制。研究区遥感异常的展布具有一定的不均匀性，大部分统计到的蚀变信息,落在具有明显构造背景与一定成矿物质来源环境的地区。个别区域占整个研究区面积比例较小，但是集中了绝大部分的蚀变信息，更小一部分的蚀变区域,又集中了深程度的遥感异常信息[12]。一级异常主要发生在区域性主干断裂与次一级断裂交汇部位,这部位是热液矿床产出的有利地段，说明本区遥感蚀变信息提取的结果是有效、可信的。本区的主要找矿线索,就是位于两条主干断裂之间的明显矿化部位，这个地段也存在已知矿点,如图4所示。

图4 青海野马泉地区铁染异常与构造、矿点叠加示意图

5 结论

1)利用分形理论的基本方法对研究区ETM图像进行处理，提取与矿化相关的遥感异常。通过这个过程,可以得到遥感异常作为蚀变信息在遥感图像上的反应。可以应用分形这一理论进行研究。图像的像元亮度-面积模式,可通过求和法将遥感蚀变异常从背景中分离出来，进行蚀变异常的进一步分级。

2)青海野马泉地区物化探资料的缺乏,对区域二维成矿预测形成一定的影响，而通过遥感数据对铁染蚀变异常的提取及与区域成控矿因素的分析,又为该地区的遥感地质找矿指明了方向。

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[3]Mandelbrot B B.Intermittent Turbulence in self-similar Cascades:Divergence of High Moments and Dimension of the Carrier[J].The Journal of Fluid Mechics,1974,62:331-350.

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[7]申维.分形混沌与矿产预测[M].北京:地质出版社,2002:37-52.

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