藏东罗布莎蛇绿岩遥感岩矿信息提取方法研究

别小娟，张廷斌，孙传敏，郭 娜

(1.成都理工大学旅游学院，成都 610059;2.成都理工大学地球科学学院，成都 610059;3.成都理工大学管理科学学院，成都 610059)

0 引言

蛇绿岩套是一组由蛇纹石化超镁铁岩、基性侵入杂岩和基性熔岩以及海相沉积物构成的岩套，又称蛇绿岩。蛇绿岩、混杂堆积和双变质带是板块缝合带存在的标志，因此蛇绿岩是确定板块缝合带的重要证据之一。蛇绿岩在西藏地区各板块缝合带(尤其是雅鲁藏布江两岸)都有广泛分布，但由于受该地区地形条件和蛇绿岩出露规模的限制，致使现有地质研究基础薄弱，对蛇绿岩的空间分布情况难以确定[1]。遥感技术已被广泛应用于蚀变矿物填图、羟基和铁染异常提取、碳酸盐矿物填图和岩性分类等。近年来，TM/ETM，ASTER，SPOT，IKONOS 和Hyperion等中、高空间分辨率和高光谱分辨率遥感数据越来越多地被应用于地质填图和矿产预测[2－5]，遥感技术在地质矿产中的应用正在日益深入[6－8]。例如李培军等[9]和黄照强等[10]利用岩矿波谱库和野外实测光谱，通过光谱角分类法(spectral angle mapping，SAM)对蛇绿岩信息进行提取，并取得了较好效果。

利用遥感技术进行岩矿信息识别的难点在于，获取的遥感图像包含不同的地物覆盖类型，其野外实测波谱曲线也包含有多种地物信息，很难与实验室测量的岩矿波谱相匹配，这会给岩矿信息提取带来很大困难。西藏罗布莎蛇绿岩是雅鲁藏布江蛇绿岩带东段出露较好、研究程度较高的蛇绿岩带之一，这使利用遥感技术提取岩矿信息成为可能。本文以罗布莎蛇绿岩为例，分别利用ETM和ASTER遥感数据，采用多种方法对蛇绿岩(主要为纯橄岩和橄榄岩)进行识别，对蛇纹石化和绿泥石化等遥感蚀变矿物信息进行提取。

1 研究区概况与数据源

罗布莎位于西藏自治区曲松县境内，地处喜马拉雅山东段、雅鲁藏布江中游南岸，高山地貌，平均海拔在4 000 m以上;夏季地表有浅植被覆盖，冬季高山有积雪。罗布莎蛇绿岩是雅鲁藏布江蛇绿岩带东段出露最好、规模最大的蛇绿岩，同时因蛇绿岩剖面中的地幔橄榄岩赋存着我国最大的豆荚状铬铁矿床而备受关注。该蛇绿岩大致沿雅鲁藏布江谷地呈NWW向展布，明显受雅鲁藏布江缝合带的控制，由受板块碰撞事件制约的不同形态的冲断岩片(块)所组成。该蛇绿岩带东西延伸约42 km，最宽处约3.7 km，面积达70 km2，在平面上略呈一平置的反“S”形。

区内出露的最老地层为石炭－二叠系，主要为一套由各种角岩、大理岩、结晶灰岩及变质火山岩组成的中深变质岩系。上三叠统地层广泛出露于罗布莎蛇绿岩套的南侧。

罗布莎蛇绿岩岩块主要由地幔橄榄岩、过渡带纯橄岩和蛇纹混杂岩组成，在橄榄岩相中含有少量纯橄岩透镜体、豆荚状铬铁矿体以及辉长岩和辉石岩脉。蛇绿岩普遍遭受不同程度的变质作用(如蛇纹石化、绿泥石化和碳酸盐化)，产生了含羟基和铁染蚀变矿物异常带;并伴随块状硫化物矿床的形成，常常出现金、银、铜、铁等矿床[10－15]。罗布莎铬铁矿床地质简图如图1所示。

图1 罗布莎地区地质简图(据西藏自治区桑日—加查县区域地质简测图(1∶50 000，1981)和西藏自治区曲松县罗布莎超基性岩体区域地质图(1∶50 000，2009)修改)Fig.1 Geological sketch map of the Luobusha area

本次研究选用了1景ETM+(13740，2001－01－29)和1景ASTER(AST00087PRDAT0123，2006－10－08)卫星遥感图像，影像清晰，信息丰富，无云层覆盖。其中ETM图像有少量冰雪覆盖，ASTER数据仅在雅鲁藏布江两岸有浅植被覆盖，数据可解译程度较高，适合用于本文进行遥感岩矿信息提取方法研究。

2 蚀变矿物信息提取

研究区内的主要蚀变类型有蛇纹石化、绿泥石化和碳酸盐化等。本文分别使用ETM和ASTER数据、采用比值法和主成分分析法提取羟基和铁染蚀变异常信息，信息提取流程如图2所示。

图2 遥感蚀变信息提取流程Fig.2 Flow chart of remote sensing alteration information extraction

本文根据美国地质调查局的矿物波谱库对遥感岩矿信息进行提取。由于ETM数据只有6个波段(B1—5和B7)，因此将研究区岩矿遥感异常分为铁染异常和羟基异常2类来提取;ASTER数据有9个波段，故根据矿物波谱曲线将研究区矿物分为2大类:含OH离子的蛇纹石和绿泥石与含Fe2+和Fe3+的磁铁矿和橄榄石。

根据含羟基矿物的波谱曲线特征可知，含羟基类矿物在ETM7波段为特征吸收带，在ETM5波段有较高的反射率，二者在ETM5和7波段的同时出现有利于含羟基矿物的提取，故提取遥感羟基异常(以下简称羟基异常)时，比值法采用ETM B5/B7，主成分分析法选用PCA 1457。铁氧化物的特征光谱信息集中在ETM1—4波段，在ETM1和4波段为特征吸收带，在ETM3波段为相对高反射，则ETM1和3波段组合有利于突显铁染类异常。因此提取遥感铁染异常(以下简称铁染异常)时，比值法采用ETM B3/B1，主成分分析法选用PCA 1345。

同理，使用ASTER数据提取羟基异常时，比值法采用ASTER B7+B9/B8，主成分分析法选用PCA 1348;提取铁染异常时，比值法采用ASTER B4/B3，主成分分析选用PCA 1234。

使用ETM图像提取蚀变信息的结果如图3所示;使用ASTER图像提取蚀变信息的结果如图4所示。

图3 用ETM图像提取的铁染和羟基异常信息Fig.3 Iron－ stain alteration and hydroxyl alteration information extracted from ETM

图4 用ASTER图像提取的铁染和羟基异常信息Fig.4 Iron－ stain alteration and hydroxyl alteration information extracted from ASTER

从以上对比可以看出，基于ETM和ASTER数据分别采用比值法和主成分分析法提取的铁染和羟基异常信息，空间分布规律较为一致，但规模各有不同。

使用ETM数据提取的铁染异常，在图3(a)(比值法)和图3(b)(主成分分析法)中显示出的异常都分布在已知蛇绿岩带(紫色线区域)之上及其南侧，但主成分分析法提取的铁染异常规模没有比值法的大;使用ASTER数据提取的铁染异常，在图4(a)(比值法)和图4(b)(主成分分析法)中显示出的异常在蛇绿岩带上分布较少，在蛇绿岩带西段的南北两侧都有异常分布，在蛇绿岩带东段则主要分布在蛇绿岩带的北侧，2种方法提取的铁染异常规模相当。

使用ASTER数据提取的羟基异常，在图4(c)(比值法)和图4(d)(主成分分析法)中示出的羟基异常(主要为绿泥石化和蛇纹石化)，在研究区的东、西段分布在蛇绿岩带的南北两侧，在研究区的中段基本分布在蛇绿岩带上;而使用ETM数据提取的羟基异常较少(图3(c)和(d))，没有表现出明显的分布规律。

但采用同一种方法对不同数据进行异常提取的结果之间的可比性不强，分布规律和规模都不尽相同。与影像图比较，铁染异常主要分布在ASTER B6(R)，B 3(G)，B1(B)假彩色合成图像(图 5)中影像呈红色(类似铁帽)的区域，羟基异常主要分布在影像呈蓝紫色的异常区域，尤其是图4(d)中用ASTER数据提取的绿泥石化和蛇纹石化异常，与图5中的羟基异常(蓝紫色区域)位置基本一致。

图5 ASTER B6(R)，B3(G)，B1(B)假彩色合成图像Fig.5 False color composite image of ASTER B6(R)，B3(G)，B1(B)

总体来讲，使用ASTER数据提取的羟基异常与蛇绿岩关系更为密切，而使用ETM和ASTER数据提取的铁染异常则分布在蛇绿岩带及其南北两侧范围更大的区域。

3 岩性信息提取

遥感数据在获取过程中，由于受到传感器、大气传输及地物在像元中的分布等因素影响，从图像中提取的地物光谱曲线(即使是纯净像元的光谱曲线)与实验室或野外实测的地物光谱会有较大的差别，如果直接利用实验室或野外实测光谱进行岩性识别，难以取得好的效果。本文根据已知的岩性分布(图1)，采用纯净像元指数法(pure pixel index，PPI)，利用遥感图像提取纯净像元进行岩性分类。岩性信息提取的流程如图6所示。

图6 遥感岩性信息提取流程Fig.6 Flow chart of remote sensing rock information extraction

利用经过大气校正的ASTER图像(图5)，首先进行最小噪声分离(minimum noise fraction，MNF)变换，然后采用PPI提取端元波谱，结合地面已知数据识别端元波谱，得到纯橄岩和橄榄岩的影像波谱特征曲线。由于2种岩石的波谱特征非常相似，用ASTER图像数据难以将两者区分开，因此本文对基于PPI获取的纯橄岩和橄榄岩端元的影像波谱取平均值(图7)作为参考波谱，进行SAM分类和波谱特征拟合(spectral feature fitting，SFF)处理。

图7 纯橄岩与橄榄岩的ASTER影像波谱平均值Fig.7 Image average spectral curve of dunite and olivinite from ASTER

3.1 光谱角分类

SAM分类方法[16]是将多个波段的波谱响应作为矢量，通过计算各波段波谱与参考波谱之间的夹角来表示其匹配程度的分类方法。两者夹角越小，说明目标地物与参考地物越相似。本文将基于PPI获取的纯橄岩和橄榄岩端元影像波谱取平均值作为参考波谱，对经过“连续统去除”(continuum removal)的影像进行波谱角分类，通过试验取波谱角阈值为0.06，得到蛇绿岩(主要为纯橄岩和橄榄岩)的岩性信息(图8)。“连续统去除”法是分析矿物高光谱数据的一种常用方法(所谓的“连续统”是一种用于分离某一种吸收特征的数学函数)，在矿物和岩石光谱分析中去除背景吸收的影响并且分离特征物质吸收特征时被广泛应用。

图8 SAM提取的蛇绿岩信息Fig.8 Ophiolite information extracted by SAM

从图8中的蛇绿岩识别结果(紫色图斑)与已知蛇绿岩分布(绿色线区域)特征对比可以看出，所提取纯橄岩和橄榄岩的分布与已知的野外蛇绿岩分布趋势一致，大致呈现反“S”形，吻合较好，但范围更大些;且由于受到植被等因素的影响，SAM分类结果不连续。与 ASTER B6(R)，3(G)，1(B)假彩色合成图像(图5)对比可以看出，所提取的纯橄岩和橄榄岩与图5中的蓝紫色图斑有极强的相关性，且与前述提取的蛇纹石和绿泥石信息(图4(d)，ASTER数据PC1348结果)亦有较强的空间相关性。

3.2 波谱特征拟合

SFF法是利用最小二乘法，选择目标地物特定吸收特征的波谱区间，对影像波谱同参考波谱进行匹配。该方法与SAM法相似，用同样的端元波谱作为参考波谱，然后对端元波谱和影像进行“连续统去除”以增强波谱特性，逐波段地对每条参考端元波谱和未知波谱进行最小二乘拟合，得到均方根误差(RMS)图像。RMS越小，波谱匹配效果越好，从而得到蛇绿岩的岩性信息(图9)。

图9 SFF提取的蛇绿岩信息Fig.9 Ophiolite information extracted by SFF

从图9可以看出，波谱特征拟合的结果(紫色图斑)与光谱角分类结果(图8)相似，虽然在空间展布上不很连续，但与已知蛇绿岩分布(绿色线区域)在空间位置和展布趋势上比较一致，且规模比地面已知蛇绿岩的规模大。图3(a)(b)和图4(a)(b)显示，所提取的铁染异常多分布在所提取的蛇绿岩的南北两侧，与所提取的蛇绿岩重叠较少;图4(c)(d)显示，所提取的羟基异常与所提取中的蛇绿岩在研究区东部基本重叠，这是由于所提取的异常主要为绿泥石化和蛇纹石化蚀变信息，与蛇绿岩相关性很强。需要说明的是，采用SAM和SFF提取蛇绿岩信息时，会受到地形的影响(如分布在雅鲁藏布江北岸的SAM结果和分布在研究区南部河流东岸的SFF结果)。

4 结论

1)通过使用ETM和ASTER遥感数据进行蛇绿岩带岩矿信息提取研究，发现使用ASTER数据提取的羟基异常与蛇绿岩信息在空间分布上较为一致。西藏地区有广泛的蛇绿岩分布，但限于地面地质工作基础薄弱、对蛇绿岩的分布研究不够，可在工作部署阶段用此方法初步定性地确定蛇绿岩的可能分布区。

2)采用光谱角分类(SAM)和波谱特征拟合(SFF)方法提取的纯橄岩和橄榄岩在空间分布上基本一致，且与野外调查的蛇绿岩分布范围有一定重叠，证明采用这2种方法提取蛇绿岩信息，能够取得较好效果;但前提是要选择好参考波谱，目前从地物波谱库中的波谱和实验室波谱都难以获得理想的岩性信息，这是由于遥感图像的像元多为混合像元，根据已知岩性分布获取的影像波谱与波谱库和实验室的波谱有较大差别;在用SAM法识别岩性信息时，要通过多次试验确定适当的阈值。

3)蛇绿岩的分布与绿泥石化、蛇纹石化蚀变矿物信息的空间关系更为密切。

4)本文采用SAM和SFF提取蛇绿岩信息时，是采用提取的影像波谱作为参考进行遥感岩性信息提取的。因此，影像波谱的提取方法对岩矿信息提取结果的影响和如何排除地形的影响以提高岩矿信息提取的精度，还有待进一步研究。

志谢:论文撰写中，西藏自治区地质矿产开发局李金高教授级高工、西藏自治区地质调查院吴华博士对本文提出了宝贵的建议，“西藏自治区矿产资源潜力评价”项目组提供了资料和数据支持，在此一并表示感谢!

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