植被覆盖区的遥感蚀变信息提取研究——以老挝南部某金矿区为例

路轩轩，朱谷昌，邹林，张远飞，窦雅娟

(1.中南大学 地球科学与信息物理学院，长沙 410083；2.有色金属矿产地质调查中心，北京 100012)

1 引 言

当前国内外许多专家学者在使用遥感方法提取蚀变信息方面进行了深入研究，并成功地应用于找矿实践中，取得了很好的理论和实践效果[1-5]。Ambrams[6]使用“TM波段比值+主成分变换”方法，排除植被覆盖干扰，成功提取出蚀变信息；Crosta等[6]利用TM数据，选取了4个波段(TM1357或TM1457)，使用“主成分变换+特定因子求反”的方法，提取了巴西热带地区残积土壤中的三价铁和羟基蚀变；赵元洪[2]在有植被覆盖的湿润亚热带火山岩区，利用TM数据进行“比值+主成分变换”的方法成功提取矿化蚀变信息；张远飞等[4]提出了“多元数据分析+比值+主成分变换+掩膜+分类(分割)”的方法快速、准确、有效地提取“矿化弱信息”，并在新疆、内蒙古和云南地区取得成功；陈三明[3]将抗干扰主成分分析法和植被抑制算法结合起来，在桂东南地区进行了蚀变信息的优化提取；吴志春等[5]利用“无损线性拉伸+消除和抑制干扰因素+波段比值/主成分分析+密度分割”的复合方法，在相山铀矿植被覆盖区提取了铁染和泥化蚀变异常。

前人在研究过程中，总结出了比值法、主成分分析法、光谱角法、MNF法、小波变换、多重分型、神经网络[1]等方法，以及利用这些方法的组合来提取蚀变信息。这些方法多适用于植被稀少、地表露头较多的干旱、半干旱地区[2]，对于植被覆盖区，特别是湿润的多云多雨的热带、亚热带地区缺乏行之有效的方法和成功经验。针对植被覆盖区蚀变信息提取研究的不足，本文在参考前人研究成果的基础上，通过大量实验和对比研究，最终选取了对研究区应用效果较好的“掩膜高植被区+抑制中低植被区+比值+主成分变换+密度分割”方法，进行蚀变异常信息提取，并将提取结果与已知的金矿化点及水系沉积物的金化探异常进行空间叠加分析，证明在植被覆盖区使用该方法提取蚀变信息的有效性。

2 研究区地质概况

研究区位于老挝波罗芬高原东部，东经107°24′31″～107°33′44″，北纬15°05′02″～15°20′43″区内植被覆盖度高，发育有较多的河网，海拔在445m～1548m，相对高差达1100m，地势起伏大。区内地层大体可以分出4个构造层(图1为老挝南部区域地质简图)：①由前寒武系变质杂岩，包括部分早古生代地层组成的结晶基底，岩石以副片麻岩为主。②上古生界海相沉积盖层，由两个构造层构成，下部为泥盆-下石炭统(狄南统)，上部为中-上石炭统-二叠系，二者为平行不整合接触，可见到砂页岩、泥灰岩透镜状石灰岩和红层。③下三叠统-白垩系地层，由三个沉积层组成，下部中下三叠统为海相，中上侏罗统到白垩系为陆相，其中上三叠统到下侏罗统是海、陆交替的过渡相沉积。④新第三系和第四系河流沉积物组成，第三系仅分布在老挝和泰国北部、越南中部，大部分为上新统。第四系分布普遍，其中主要分布在湄公河平原地带。

图1 老挝南部区域地质简图

本区处于呵呖盆地南东侧昆嵩(安南)隆起区与呵呖盆地沉降带的过渡区——波罗芬高原。波罗芬高原向东北展布的侵余台状山地区南缘，为高原向平原下落的过渡区，地形自东北高地向南下落，地形变化较剧烈。在波罗芬高原周边地区，三叠系-侏罗系地层中发育一系列裙边状皱褶，东部塞公-沙拉湾一带皱褶轴向以北西-南东向为主；阿塔坡一带轴向为东西向；老柬边界一带轴向为北东向。西部过湄公河呵呖盆地周边中侏罗统-下白垩统褶皱轴向与盆地边缘延伸方向大体一致。南部扁担山皱褶为东西轴向，北东侧巴色-沙湾拿吉-沙空那空为北西轴向。但二者褶皱并不协调，后期皱褶显示出呵呖盆地受北东-南西的挤压作用，并在盆缘形成叠瓦状逆冲推覆断层。前者形成于中侏罗统之前第二期印支造山运动，后者形成在早、中白垩世之间，为前陆(缘)盆地推覆褶皱，成为喜山运动之前奏。由于盖层褶皱的关系，造成早、中白垩系沉积盆地之间大小和沉积物厚度的差异；第三纪以来，受喜山运动的影响，波罗芬高原急剧上升，沿袭早期的构造运动，形成区内北西向、南北向和北东向断裂，在这些断裂的交汇部位，产生大面积的玄武岩喷发，为成矿物质的流体运移提供了条件。

3 遥感蚀变信息提取机理

围岩蚀变可以作为金属矿床(尤其是内生矿床)的找矿标志，常见的围岩蚀变有高岭土化、黄钾铁钒化、硅化、钾化、绿泥石化、绢云母化、绢英岩化、矽卡岩化和锰铁碳酸盐化等[3]。野外工作中，常见与金矿化相关的有绿泥石化、绢云母化、高岭土化等，其大多含有羟基(OH-)，说明羟基蚀变异常和金矿化关系密切。大量的光谱分析表明，羟基蚀变在可见光、近红外波段具有表1所示的吸收和反射特征。

表1 羟基蚀变在可见光、近红外波段的波谱特征

由表1可知，羟基在ETM7波段处表现为强吸收的波谱性质，在ETM5波段处表现为强反射的波谱特性，所以，通过比值运算ETM5/ETM7可增强羟基蚀变矿物的吸收特性[2]，从而作为粘土矿物的判别特征信息。实验结果表明：ETM5/ETM7比值在增强蚀变矿物的同时，还有一部分高值区对应着植被覆盖部分，甚至局部蚀变带地区的亮度值低于植被分布区。

为解决研究区植被覆盖问题，本文采用了以下方法：掩膜高植被覆盖区、抑制中低植被覆盖区和引入ETM4/ETM3波段比值。首先计算研究区植被指数，选择合适的阈值S把研究区划分为高植被覆盖部分和中低植被覆盖部分，然后对大于阈值S的高植被覆盖部分的像元做掩膜(MASK)处理，消除其对蚀变信息提取的影响；对中低植被覆盖部分的像元利用植被抑制算法[3](Vegetation Suppression)进行植被抑制，突出稀疏植被间的地面光谱信息。

由于绿色植被在ETM4波段处为一近红外强反射区，而在ETM3波段由于叶绿素对可见光的红光吸收呈现出了强烈的吸收特征。因此，通过ETM4/ETM3可以很好地反映出植被信息。然后，对ETM5/ETM7和ETM4/ETM3比值图像进行主成分变换(Principal Component Transform，PCA)，消除ETM5/ETM7比值图像中植被信息的干扰，增强植被覆盖下的蚀变信息[7]。主成分变换过程如式(1)所示，其中，X表示变换前的多波段影像像元矢量，Y表示变换后的多波段影像像元矢量。

Y=TX

(1)

T表示变换矩阵，即X空间的协方差矩阵C的特征向量(Φ)的转置矩阵，可用式(2)所示。

(2)

主成分变换前后，总的方差保持不变,即变换前后的信息量没有削减，而是保持一致。变换过程中把n个相关影像中的信息转换到n个彼此不相关的主成分中去，且变换后得到的前几个主分量涵盖了大部分的影像信息。因此，主成分转换实现了对原始数据压缩，即去相关。研究过程中发现，将ETM5/ETM7和ETM4/ETM3比值图像进行主成分变换后，第一主成分(PC1)主要包含着植被信息，第二主成分(PC2)则突出了具有蚀变意义的信息。

4 植被覆盖区蚀变信息提取

4.1 数据源选取和影像预处理

结合研究区实际情况，选取了美国陆地卫星Landsat-7的ETM+数据，时相为2008年2月22日，各波段统计特征，如表2所示。影像获取时间为老挝地区的旱季，雨量相对较少，天气晴朗，云量少于10%。

表2 研究区ETM+数据特征统计

在进行蚀变信息提取之前，对遥感影像数据进行预处理，主要包括大气校正和几何校正。大气校正使用快速大气校正方法(Quick Atmospheric Correction，QUAC)，完成，纠正了成像过程中由于大气散射、吸收和地形因素(坡度、坡向等)造成的辐射误差。几何校正过程中，使用研究区的1∶10万地形图为底图，在影像上相对均匀地选取了12个具有典型特征的同名控制点，采用立方体卷积的方法进行二次多项式拟合，几何校正后的最大误差小于1个像元。

4.2 消除和抑制干扰因素

研究区内植被覆盖度高，除植被因素外，还有水系、云和少量道路等干扰因素，这些干扰因素对蚀变信息的提取造成了影响。为保证提取结果的可靠性，在提取蚀变信息之前，应该尽量消除或抑制干扰因素。掩膜方法虽然可以轻易地对水系、云和道路等干扰因素进行去除，但是由于研究区内植被覆盖范围广，完全掩膜掉植被覆盖区的方法行不通。

因此，“掩膜高植被覆盖区+抑制中低覆盖区”[3，5]的方法成为首选。该方法使用原则为：计算影像的归一化植被指数(NDVI)，以“NDVI的均值+1.5倍的标准差”为阈值S，大于阈值S的区域界定为高植被覆盖区，小于阈值S的区域界定为中低植被覆盖区[8]。NDVI的计算公式如式(3)所示：

(3)

表3中特征值NDVI反映了研究区NDVI统计特征，最大值为4.947598，均值为0.129635，说明本区植被覆盖度较高；标准差为0.135369，说明NDVI值分布相对比较集中。区分高植被覆盖的阈值：S=0.129635+1.5×0.135369=0.3326885，大于该阈值的像元数目占总像元数目的2.0544%。据此，对大于阈值S的高植被覆盖区像元做掩膜(MASK)处理，消除其对蚀变信息提取的影响。

表3 植被抑制前后研究区NDVI统计特征

同时，对中低植被覆盖区使用植被抑制算法[3](Vegetation Suppression)进行植被抑制，突出稀疏植被间的地面光谱信息，增强了裸露地面光谱的信息，最大程度地抑制植被光谱特征，减小对蚀变信息提取的影响。表3中特征值NDVIVS表示植被抑制后该研究区NDVI统计特征，其中NDVI的最大值从4.947598降低到1.0，平均值从0.129635降低到0.129069，说明植被抑制方法在本研究区对抑制植被光谱特征和减小植被因素对蚀变信息提取结果的影响是适用和有效的。

4.3 提取羟基蚀变信息

自赵元洪[2]使用“比值+主成分变换”方法，在有植被覆盖的湿润亚热带地区成功提取矿化蚀变信息以来，已有不少学者在不同地区使用该方法进行蚀变信息提取研究，或在该方法的基础上加以改进来研究植被区的蚀变信息提取问题。本文在总结上述方法的基础上，提出了“掩膜高植被区+抑制中低植被区+比值+主成分+密度分割”的方法对研究区进行蚀变信息提取研究。

首先，使用ENVI软件的Bandmath模块分别对ETM5、ETM7和ETM4、ETM3波段进行比值运算，得到ETM5/ETM7和ETM4/ETM3比值影像，分别反映了研究区的蚀变特征信息和植被信息[9-10]。然后，对ETM5/ETM7和ETM4/ETM3比值影像进行主成分变换，得到变换后的2个主分量：PC1和PC2。其中，植被信息主要体现在第一主成分(PC1)上，第二主成分(PC2)则突出了具有蚀变意义的信息。

在密度分割之前，先对第二主成分(PC2)进行波段统计，得到PC2的统计特征(表4)。根据传统的蚀变异常等级划分原则：以平均值+N×标准差作为各等级的下限，给PC2量化异常蚀变等级，即N值取2、2.5和3的时候，分别表示三级、二级和一级蚀变异常的下限值。

表4 第一、二主成分统计特征

蚀变异常等级划分结束后，需进行聚类(Clump)分析，解决图像类别区域中斑点和洞的问题，保证了各类别的空间连续性。本文中使用5×5的形态学算子，对PC2进行聚类分析，得到研究区羟基蚀变异常图(图2)。

图2 研究区羟基蚀变异常图

4.4 结果分析

通过应用“掩膜高植被区+抑制中低植被区+比值+主成分+最优密度分割”方法，提取到了研究区内的羟基蚀变异常。其中，对ETM5/ETM7和ETM4/ETM3比值影像使用主成分变换，一定程度上抑制了研究区内的植被信息，变换后的第二主成分(PC2)突出显示了羟基蚀变，为圈定矿化蚀变提供了重要依据。野外验证发现，研究区内植被茂盛，露头较少，在南部已发现数个矿化点，且矿化点空间位置与提取到的羟基蚀变异常图斑位置接近或者重叠。研究区的北部几乎为无人区，已有的矿产地质资料较少，与项目组所获得的水系沉积物金化探异常数据(图3)进行对比验证：在化探工作区内，经统计共有羟基蚀变异常图斑74处，与金元素化探异常重叠的图斑39处，重叠图斑占金元素化探异常区内羟基蚀变异常图斑数的52.7%。

图3 蚀变图斑与区内水系沉积物金化探异常叠加分析

5 结束语

综上所述，可以得到如下结论：

①在植被覆盖区提取蚀变信息和找矿预测，最大的困难之一就是去除或削减植被干扰因素对提取蚀变信息结果的影响。本文采用掩膜高植被覆盖区、抑制中低植被覆盖区植被干扰因素的办法，有效地提取了研究内的羟基蚀变异常信息。

②提取到的羟基蚀变异常，与研究区南部的金元素化探异常吻合较差，与研究区北部的金元素化探异常吻合较好，对金矿找矿具有重要的指导意义。结合研究区的植被指数NDVI可知，研究区南部的植被指数(NDVI)整体上要比北部高，说明植被覆盖程度越高对蚀变信息提取的结果影响越大。

③本文方法的优点在于最大程度地削减植被的影响。但是，本方法在提取蚀变信息的过程中，对高植被覆盖区进行了掩膜操作，使这部分影像像元不参与蚀变信息提取过程，即放弃了对高植被覆盖区的蚀变信息提取。当研究区的植被过于茂密的时候，利用本方法提取蚀变信息的效果将会受到很大限制。所以，在植被覆盖区提取蚀变信息，仍需进行深入研究。

参考文献：

[1] 张玉君，曾朝铭，陈薇.ETM+(TM)蚀变遥感异常提取方法研究与应用—方法选择和技术流程[J].国土资源遥感，2003(2)：44-49.

[2] 赵元洪，张福祥，陈南峰.波段比值的主成分复合在热液蚀变信息提取中的应用[J].国土资源遥感，1991 (3)：12-17.

[3] 陈三明，钱建平，陈宏毅.桂东南植被覆盖区的抗干扰遥感蚀变信息优化提取与找矿预测[J].桂林理工大学学报，2010，30(1)：33-40.

[4] 张远飞，吴建生.基于遥感图像提取矿化蚀变信息[J].有色金属矿产与勘查，1999 (6)：604-606.

[5] 吴志春，胡荣泉，郭福生，等.江西省相山铀矿田植被覆盖区遥感蚀变异常提取[J].铀矿地质，2013，29(2)：112-118.

[6] 马建文.利用TM数据快速提取含矿蚀变带方法研究[J].遥感学报，1997，1(3)：208-213.

[7] 沈利霞，刘丽萍，苏新旭，等.不同植被覆盖率地区遥感矿化蚀变提取研究[J].现代地质，2008，22(2)：293-298.

[8] 徐丽华，朱恺军，陈鹏，等.高植被覆盖区遥感找锰矿实验研究—以桂西—滇东南的下雷—大新地区为例[J].地质论评，2011，57(1)：133-140.

[9] 张楠楠，周可法，陈曦，等.基于ETM+的遥感蚀变信息提取方法对比研究[J].国土资源遥感，2012(2)：34-40.

[10] 陈勇敢，韩先菊，张慧玉，等.基于混合像元分解提取多种类覆盖区遥感蚀变信息—以甘肃省岷县寨上金矿为例[J].地质与勘探，2011，47(6)：1171-1176.