航放与遥感数据融合对阿奇山1号岩体岩性划分应用研究
2015-06-22孔维豪张松高洪雷田明明李平
孔维豪,张松,高洪雷,田明明,李平
(核工业北京地质研究院,中核集团铀资源勘查与评价技术重点实验室,北京 100029)
航放与遥感数据融合对阿奇山1号岩体岩性划分应用研究
孔维豪,张松,高洪雷,田明明,李平
(核工业北京地质研究院,中核集团铀资源勘查与评价技术重点实验室,北京 100029)
以新疆阿奇山地区航放数据为基础,通过分析和探讨IDW反距离权重插值、Kriging克里金插值和Natural Neighbor自然邻点插值,提出以简便易行的Natural Neighbor自然邻点插值法作为研究区的插值方法。航放数据空间插值结果与遥感图像的数据融合结果,可以更加直观地反映不同岩性的分界线,从而帮助野外地质工作者更便捷地完成阿奇山1号岩体地质填图工作。
航空放射性数据;遥感;插值;自然邻点插值
航空放射性伽马数据(U、Th和K),反映的是不同岩石、地物的放射性强度,在区分岩性方面效果好,且受植被干扰少,但它反映地形、地貌不明显,识别效果差。空间插值是对一组已知的数据推求未知数据的过程,常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面,以便与其他空间现象的分布模式进行比较[1]。在获取航放数据的过程中,航线间距和采样点间距差异很大,以此数据生成等值线时,需要对其进行空间插值,从而获得研究区内的各个位置的航放数据信息,并使得这些信息具有连贯性和趋势性。
遥感图像既具有丰富的光谱信息,又具有很好的纹理信息,其反映地形、地貌效果明显。在地表裸露区域,遥感图像区分岩性、蚀变等效果好,尤其是随着高光谱遥感技术的发展,其光谱信息更加丰富,在岩性分类、不同矿物识别等方面具有更佳的应用效果。
因此,遥感数据与航空放射性数据的融合研究显得十分必要。根据对航空放射性伽马数据(U、Th、K)和遥感图像数据融合研究,以期区分岩体内不同岩性界线,为野外地质填图工作起到指导作用。
1 研究区地质概况
阿奇山1号岩体位于新疆吐鲁番地区鄯善县库姆塔格沙漠以南,花岗岩出露总面积可达318 km2。岩性主要包括正长花岗岩、二长花岗岩、黑云母花岗岩,岩体与二叠系阿尔巴萨依组火山岩和石炭系雅满苏组、干墩组呈侵入接触关系(图1)。
图1 阿奇山1号岩体地质简图(据1∶250 000地质图,2002)Fig.1 Geological sketch of Pluton 1 in Aqishan (After 1∶250 000 geological map,2002)
2 航放数据
阿奇山地区航空放射性数据,即离散型点数据的U、Th、K和总道Tc,来自核工业航测遥感中心,是通过GR-800D型航空测量仪测量的。数据投影参数为:北京54座标系,高斯6度带第16带投影,中央子午线经度93°,航线间距500 m左右,采样点间距约为50~60 m。
通过对比分析U、Th、K和Tc的28.5 m分辨率的插值航放网格数据(图2),发现K和Tc的相关性最好,Th的相关性次之,而U数据质量和数据的相关性较差。根据前人研究发现,航空伽马能谱测量90%的响应来自地表25 cm深度的范围(称为A25层)[2],受地表浅覆盖层的影响,从而造成U含量相对不太稳定。
3 插值方法对比
笔者采用了3种常用的空间插值方法——IDW反距离权重插值、Kriging克里金插值法和Natural Neighbor自然邻点插值法——对研究区的航放数据进行空间分析,并利用交叉验证方法对其插值结果进行对比评价。
3.1 IDW反距离权重插值
IDW反距离权重插值是常用的空间内插方法之一,其原理基于“地理学第一定律”的基本假设。反距离权重插值认为与未采样点距离最近的若干个点对未采样点值的贡献最大,其贡献与距离成反比[3]。利用IDW反距离权重插值法对航放数据中的K元素进行空间插值,如图3所示,条带状明显,岩体边界不圆滑。
3.2 Kriging克里金插值法
Kriging克里金插值法是由南非地质学家Krige发明的,其原理是:距离较近的采样点比距离远的采样点更相似。相似的程度或空间协方差的大小,是通过点对的平均方差度量的。点对差异的方差大小只与采样点间的距离有关,而与它们的绝对位置无关[4]。克里金插值的第一步是根据样本找到适合的变异函数理论模型,变异函数的形式是内插的关键,而变异函数需要依靠长时间的工作经验,这一点就大大提高了工作的难度[4]。
利用Kriging克里金插值法对航放数据中的K元素进行空间插值,如图4所示。
3.3 Natural Neighbor自然邻点插值法
Natural Neighbor自然邻点插值法会要求自动搜索距离未知点最近的多个已知样本点,并以适当的区域赋予权重,从而完成插值[5]。该方法的特点是局部插值,即只使用未知点周围的已知样本点子集,并保证内插的最大值是在使用到的样本数据范围内。该插值所创建的表面会通过已知样本点,并且在已知样本点之外的其他位置进行平滑处理,并自动适应局部已知样本点的结构,不需要用户输入搜索半径、样本数或形状,并且对规则和不规则分布数据同样有效[6]。
图2 铀、钍、钾和总道网格数据Fig.2 Grid data of U,Th,K and Tc
图3 反距离权重插值结果Fig.3 Result of IDW interpolation
图4 克里金插值结果Fig.4 Result of Kriging interpolation
利用Natural Neighbor自然邻点插值法对航放数据中的K元素进行空间插值,如图5所示。
图5 自然邻点插值结果Fig.5 Result of Natural Neighbor interpolation
通过利用3种方法对K元素的插值灰度图像对比发现,IDW反距离权重插值结果最差,条带状明显。Kriging克里金插值法和Natural Neighbor自然邻点插值法效果较好,其中Natural Neighbor自然邻点插值法对岩体边界处理更为圆滑,相比Kriging克里金插值法需要设置复杂的变异函数而言,Natural Neighbor自然邻点插值法操作更为简便易行。
利用Natural Neighbor自然邻点插值法,对研究区航放数据的U、Th和K进行插值,并将插值结果进行RGB彩色合成(图6)。
图6 铀-钍-钾彩色合成图Fig.6 Color composition map of U-Th-K
4 航放数据和遥感图像数据融合
遥感信息是物质成分信息、空间信息的综合反映,航空放射性数据信息是元素含量的直接反映。因此,遥感波谱信息与航空放射性数据存在着内在联系。数据融合属于一种属性融合,它是同一地区多种遥感平台、多波段、多时相遥感数据之间以及遥感与非遥感数据之间的复合[7]。数据融合将多源数据加以智能化合成,产生比单一信息源更精确、更完全、更可靠的估计和判断[8]。无论是遥感信息,还是航空放射性信息,单独解决地质问题的能力都是有限的,且具有一定的偶然性和多解性,把两种信息进行融合处理,得到既具有航放的异常信息,又具有遥感丰富的地物纹理信息的综合图像,增强岩性的识别区分效果。
4.1 数据融合方法
主成分波谱融合是对图像依次进行主成分变换、直方图匹配和主成分逆变换的一系列过程[9]。从几何意义来看,主成分变换后的主分量空间坐标系与变换前的多光谱空间坐标系相比旋转了一个角度。主成分变换的第一分量PCI包含信息最多,而后面的分量信息含量逐渐减少。它主要实现了在几乎不丢失信息量的同时对数据进行了压缩,同时主成分变换后的前几个主分量信噪比大,噪声相对小,因此突出了主要信息,也达到了增强图像的目的。
4.2 遥感影像的波段选择
在陆地卫星Landsat中,中红外TM5波段(1.55~1.75 μm)被认为是所有波段中最佳的一个,用于分辨道路、裸露土壤、水,它还能在不同植被之间有好的对比度,并且有较好的穿透大气、云雾的能力[10]。
4.3 数据融合结果及分析
笔者对各种航放值及比值组合(U、Th、K、U/K、U/Th、K/U、K/Th、Th/U、Th/K)与TM5波段融合图像进行了对比分析,发现在岩体西南部,K、K/U、K/Th与TM5融合后的影像(图7)颜色存在明显差异,并且这种色彩差异在航放插值图(图6)、ETM遥感图像B531彩色合成图(图8)上均未体现。初步分析认为,这种色彩差异可能反映了不同岩性的差异。
图7 主成分波谱融合图像Fig.7 Image of PC fusion
根据主成分波谱融合图像中色彩的差异,对岩体西南部进行了遥感解译,初步划分了A、B、C和D 4块不同岩性的区域(图9)。其中,区域C与1∶250 000地质图中标示为黑云母花岗岩的位置一致。区域A、B和D色调有差别,表明这3块区域的岩性存在差异,而在1∶250000地质图中这3块区域为正长花岗岩。
通过对K元素的插值图像(图5)、U元素插值图像(图10)、Th元素插值图像(图11)和遥感解译成果对比发现,岩体西南部区域A和区域D的边界与K元素的插值图像较为一致。由K元素的插值数据分析可知,对于区域A和区域D,其所对应的航空放射性数据K的区间值是不同的,分别为A:2.48%~2.93%和D:2.93%~3.48%。由此推断,区域A和D的岩性可能是不同的。
图9 遥感解译图Fig.9 Interpretation of remote sensing image
图8 ETM遥感图像Fig.8 RS image of ETM
对区域A、B、C、D采集的岩石样品进行显微镜下薄片鉴定:区域B为中粒正长花岗岩,区域C为中粒含斑二长花岗岩,区域A和D为中粒晶洞花岗岩。其中,区域A和区域D虽然同为中粒晶洞花岗岩,但是从矿物粒度角度来说,A粒度偏细,D粒度偏粗;从碱性长石的含量来说,A偏少,D偏多。由于这些差异,造成了A和D在融合图像上“同质异象”的特点。
野外地质勘查验证发现,区域E(图12)存在多条近EW向宽阔河道及冲沟,早期河流带来大量区域B的中粒正长花岗岩,由于地表浅覆盖层为正长花岗岩,因此对航放数据产生了影响,掩盖了真实的岩性,造成遥感图像上的“假信息”。经过野外手标本和镜下薄片的鉴定,确定区域E的岩性应该为中粒晶洞花岗岩。
图10 铀元素自然邻点插值结果Fig.1 0Natural Neighbor interpolation result of U
为了避免地表浅覆盖层对航放数据的影响,根据遥感解译成果,以及正长花岗岩、二长花岗岩和晶洞花岗岩这3种岩石样品特征为指导,对该地区进行了详细的1∶50 000野外地质填图工作,修订了区域C中粒含斑二长花岗岩的边界、区域A中粒晶洞花岗岩和区域B中粒正长花岗岩的边界,合并了区域A、D和E,最终圈定了3种岩性的详细边界(图13)。
图11 钍元素自然邻点插值结果Fig.1 1Natural Neighbor interpolation result of Th
图12 遥感解译图Fig.1 2Interpretation of remote sensing image
图13 野外地质填图成果Fig.1 3Result of field geological mapping
5 结论
航放数据与遥感图像数据的融合结果,对于地质填图工作可以更为直观有效地区分不同岩性的分界线。利用这种方法圈定了阿奇山1号岩体西南部中粒正长花岗岩和中粒晶洞花岗岩的分界线,以及中粒含斑二长花岗岩的分布区域。
通过对航空放射性数据插值图像的分析发现,碱性长石的含量与K值为正相关,因此K值对划分花岗岩内不同岩性有一定的指导作用。
为了避免地表覆盖物的影响,航放数据和遥感图像数据融合的最终结果,还必须依靠野外地质调查的验证,以此删除错误信息和补充遗漏信息,这样才能使最终工作成果符合实际情况。
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Data fusion of aeroradiometric with remote sensing image and its application of lithology identification of Pluton 1 in Aqishan
KONG Weihao,ZHANG Song,GAO Honglei,TIAN Mingming,LI Ping
(CNNC Key Laboratory of Uranium Resource Exploration and Evaluation Technology,Beijing Research Institute of Uranium Geology,Beijing 100029,China)
Objective:Based on aeroradiometric data in Aqishan aera of Xinjiang,China,through analysis and discussion on the feature of interpolation method of IDW、Kriging and Natural Neighbor,Natural Neighbor interpolation was used to interpolate the aeroradiometric data in this study area.The fusion result of aeroradiometric data with remote sensing image data can be more intuitive to reflect different lithologic boundaries,which may help field geological workers to complete geological mapping of Pluton 1 in Aqishan.
aeroradiometric data;remote sensing;interpolation;Natural Neighbor
P627;P631.6;P588
A
1672-0636(2015)04-0231-06
10.3969/j.issn.1672-0636.2015.04.007
2014-09-11;
2014-12-31
孔维豪(1986—),男,河北辛集人,工程师,主要从事遥感与地理信息建模研究工作。E-mail:107649191@qq.com