基于ASTER数据的甘肃花牛山地区蚀变信息提取

刘 知， 周 萍

(中国地质大学 地球科学与资源学院， 北京100083)

基于ASTER数据的甘肃花牛山地区蚀变信息提取

刘 知， 周 萍

(中国地质大学 地球科学与资源学院， 北京100083)

以ASTER遥感影像为数据源， 在甘肃酒泉以花牛山为中心的研究区域提取矽卡岩化、 泥化-绢英岩化、 青磐岩化和铁染矿化蚀变. 首先根据这4种蚀变典型矿物的光谱特征设计了对应矿化蚀变的提取方案， 通过主成分分析法(PCA)提取成功后， 又把提取结果与地层、 构造、 已知矿点进行了叠加分析. 最后得出结论： 除铁染异常吻合程度较低外， 其余3种异常信息提取结果与野外实际分布相一致， 充分表明利用ASTER提取的蚀变信息对于勘探找矿具有重要的指导意义.

ASTER； 花牛山； 主成分分析； 蚀变信息提取； 叠加分析

原生岩石在岩浆-热液作用下， 其矿物成分、 化学成分、 结构、 构造等会发生变化形成的新的岩石称为蚀变岩石. 由于它们常见于热液矿床的周围， 因此也被称为蚀变围岩. 地质学家断言， 绝大多数岩浆岩生成的矿床都伴随有围岩的交代蚀变现象， 而且蚀变带范围大于矿体分布范围数倍乃至数十倍[1]. 因此围岩蚀变对于找矿具有很好的指示作用. 利用围岩蚀变现象作为找矿标志已有数百年的历史， 近二十年来， 由于遥感技术的突飞猛进， 其在地质找矿方面的应用也广泛发展， 并取得了较好的效果. 近矿围岩蚀变形成的蚀变岩石与其周围的正常岩石在矿物种类、 结构、 颜色等方面都有差异， 这些差异导致了岩石反射光谱特征的差异， 并且在某些特定的光谱波段形成特定蚀变岩石的光谱异常. 而卫星传感器恰恰可以记录地表物质的光谱信息， 因此， 只要有一定面积的矿化蚀变岩体出露， 遥感卫星都可以探测出来[2]， 这正是可以通过遥感图像来提取矿化异常信息的理论依据. 国外的L. Ngcofe等[3]应用高光谱在南非北开普省亚历山大湾附近进行了地质填图， 并与多光谱的填图结果作了比较研究， 充分展示了高光谱在填图方面的优势， 同时也论证了多光谱填图的可行性； 在美国的犹它州Wingate砂岩区和里斯本北西与南西山区， A. Petrovic等[4]用ASTER数据和微波雷达数据进行了蚀变填图研究， 就是通过间接识别的原理， 即烃类物质微渗漏会引起岩石与土壤的化学与矿物成分结构改变， 进而导致蚀变岩生成， 光谱发生变化. 同样， 国内的很多学者也通过ASTER数据取得了理想的研究结论. 例如， 王钦军等[5]用ASTER作数据源在包尔图地区进行了Mg-OH、 Al-OH蚀变矿物和SiO2的提取研究， 并将结果与已有地质图进行比较， 发现两者具有较高的一致性； 在黑龙江植被覆盖严重的多宝山地区， 郭艳等[6]采用比值法和主成分分析法相结合的方式提取围岩蚀变， 最后又进行了实地勘探， 证明遥感方法的可行性； 田丰等[7]利用Hyperion高光谱数据在云南香格里拉地区把某些不易区分且又不必要区分的矿物组合作为蚀变矿物填图的组合端元， 并取得了满意的效果.

根据已知勘查资料， 研究区内广泛存在硅化、 碳酸盐化、 云英岩化、 黄铁矿化、 绿帘石化、 绿泥石化、 阳起石化、 绢云母化等. 本文基于ASTER多光谱数据， 通过主成分分析法(PCA)提取了研究区气水高温热液型的矽卡岩化和中低温热液型的泥化-绢英岩化、 青磐岩化和铁染蚀变异常， 并将提取的结果与地层岩性、 线环构造、 化探异常点、 已知矿点和野外实际勘探情况进行了综合分析.

1 研究区地理环境

研究区位于甘肃酒泉瓜州县， 在祁连山脉西端， 东迎嘉峪雄关， 西通哈密， 南与旅游名城敦煌相接， 北与肃北马鬃山相连. 本文涉及的区域是以花牛山为中心向四周辐射的外围区域， 如图 1 所示. 这里人烟稀少， 冬季严寒， 夏季酷暑， 四季干燥， 常年狂风大作， 植被覆盖度极小， 自然条件十分恶劣， 属典型大陆性气候， 自然地理属高原低山丘陵区和戈壁荒漠区.

从区域构造上来说， 研究区位于北山成矿带. 北山地区地质环境复杂， 地壳活动频繁， 火山岩和花岗岩的侵入普遍， 并且有多期不同程度的变质变形作用， 成矿地质条件优越. 北山成矿带位于古亚洲成矿域中南部， 大地构造隶属于塔里木板块、 哈萨克斯坦板块和华北板块的交接部位[8]. 近年来， 众多学者对北山地区的地质构造、 成矿区带及规律进行了研究， 清楚地阐述了该地区的地质演化过程， 同时也指导了北山地区的地质找矿工作[9-11]. 自中、 新元古代以来， 北山地区经受了来自古克拉通构造位移和多期裂解活动的影响， 在早古生代经历了洋盆扩张， 早泥盆世洋盆闭合， 中-晚泥盆世受南北挤压作用的影响， 哈萨克斯坦板块与塔里木板块沿明水-石板井-小黄山一线发生碰撞造山， 形成深熔型近东西向展布的岛弧型和碰撞型中酸性岩浆岩带[12]. 在华力西期， 不同时期板内裂谷-裂陷带的周期性打开和俯冲关闭， 导致了壳源花岗岩的大规模活动和北东向构造-岩浆活动的加剧. 晚古生代末期， 在印支造山运动的影响下， 板内裂谷最终闭合[13]. 燕山期整个北山地区已进入盆-山构造阶段， 喜山期北山地区处于抬升剥蚀与准平原化阶段[14]. 研究区最终形成了现今我们看到的准平原化干燥剥蚀低山、 残丘与洪积及剥蚀平地的荒凉景观.

总之， 复杂而长期的构造演化造就了该地区丰富的矿产资源， 其中部向北突出的弧形深大断裂构成了该区的基本构造格架， 控制着该区地层和岩浆岩的展布， 虽然在此已探明了很多的矿点， 但依然具有良好的找矿前景.

图 1 甘肃北山地区构造格架简图Fig.1 Tectonic framework of Beishan area, Gansu Province

2 数据源及信息提取技术流程

ASTER数据的产品类型多样， 不同类型、 不同等级的ASTER数据内容不同， 本文使用的ASTER数据是L1B地面站数据. 该数据的特点是已经完成了几何校正和辐射校正的部分内容(指对传感器自身的校正)， 但依然要进行辐射定标、 大气校正等一系列的预处理， 蚀变信息提取流程如图 2 所示.

图 2 信息提取技术流程图Fig.2 Technical flow chart of information ASTER data opener extraction

2.1 数据源选取

研究区数据源包括6景ASTER影像数据， 2幅 1∶25万地质图以及部分区域的区域地质报告， 其中6景ASTER影像包括3月份的两景， 8月份的两景， 5月份和9月份各一景， 图幅范围为东经94°45′00″～96°30′00″， 北纬41°00′00″～41°30′00″. 由于研究区植被稀疏， 且在这几个时期研究区无论是平地还是山区都没有冰雪覆盖， 从影像上看云雾覆盖量也很小， 所以该6景影像质量较好， 符合蚀变信息提取对遥感影像精度的要求.

2.2 辐射定标

辐射校正的剩余内容就是把L1B数据的DN值转换为反射率值， 这是进行大气校正的前提. ASTER影像在VNIR波段(1～3)空间分辨率为15 m， 而在SWIR波段(4～9)空间分辨率为30 m， 所以首先要对4～9波段进行重采样， 统一成15 m分辨率， 再将1～9波段打包处理， 重采样后， 再通过ASTER Radiance功能实现1～9波段的辐射定标.

2.3 大气校正

ENVI软件一般将数据默认保存为BSQ格式， 而FLAASH大气校正模块使用的是BIL或BIP格式文件， 因此要进行格式转换. 在这个过程中头文件可能会丢失中心波长(Fwhm)和辐射半径(Wavelength)， 所以需要打开头文件手动添加. 由于FLAASH校正模块所需的量纲与辐射半径定标后的数据量纲不同， 所以要将辐射亮度值的比例因子设置为10， 完成量纲转换[15]. 通过对影像属性进行读取， 从而完成全部参数的设置， 进而完成FLAASH大气校正.

2.4 掩膜及后续处理

由于ASTER数据在VNIR波段和SWIR波段的成像时间相差1 s， 所以覆盖范围不一致， 造成边框区域可能出现假异常现象， 因此要把覆盖范围有差异的区域去除， 以保证后期蚀变异常提取结果的有效性. 这里进行波段运算的公式为：

(b1gt 0) and (b2 gt 0) and (b3 gt 0) and (b4 gt 0) and (b5 gt 0) and (b6 gt 0) and (b7 gt 0) and (b8 gt 0) and (b9 gt 0),

其中， b1～b9分别代表ASTER数据的1～9波段.

其次， 植被、 云雪、 水体(如沼泽、 湖泊、 湿地)、 阴影、 盐碱地、 冲积区的存在也会对异常提取有很大的影响， 如果这些干扰信息参与波段运算势必会引起大量假异常， 所以， 针对研究区不同区域干扰因子的影响程度建立部分干扰项的掩膜文件很有必要， 这样处理后在一定程度上提高了信息提取的准确性. 去除方法见表 1.

表 1 各类干扰地物去除方法

最后， 在主成分分析后， 对图像进行线性拉伸和滤波处理， 有效去除一些孤立点以达到信息增强的目的. 再结合研究区的实际地质信息对包含主要信息的主成分进行阈值分割， 便得到蚀变异常分布图.

3 异常信息提取方案

3.1 遥感蚀变提取方法

目前， 用遥感手段来提取矿化蚀变信息主要有比值法、主成分分析法、光谱角识别法及克罗斯塔技术(Crosta)等， 且这些方法的应用已相当广泛[16-17]. 也有学者利用独立成分分析法(ICA)来提取矿化蚀变信息， 取得了较好的成果. 不同方法有各自的优缺点和适用条件， 例如光谱角识别法主要用于高光谱遥感数据信息的提取， 且实际应用中往往会受到无法获取实测光谱或训练区光谱的限制， 故在选用时既要结合数据源本身的特点， 也要考虑研究区的实际情况. 杨长保等在内蒙古乌珠穆沁北部地区[18]、 陈小云等在云南个旧矿区[19]、 陈建明等在新疆天湖铁矿[10]运用波段比值法进行遥感蚀变信息提取研究都取得了良好的效果. 因此， 本文在对整个研究区ASTER遥感蚀变信息提取的主成分分析基础上， 为了提高准确性， 还运用了GIS空间分析方法， 将波段比值法提取的蚀变结果与主成分分析提取的蚀变结果进行叠加分析， 并对差异处进行了分析筛选与剔除.

3.2 蚀变矿物波谱特征分析

特定的光谱通道形成了识别特定矿物岩石的特征谱段， 蚀变岩的特征波谱是遥感蚀变信息提取的波谱前提， 因此， 只有了解围岩蚀变类型所对应的几种典型矿物的波谱特征， 才能更好地选择相匹配的波段进行有效的遥感蚀变提取. 图 3 是USGS标准波谱库中一些典型蚀变矿物的反射率波谱曲线.

基于以上分析， 确定了选用ASTER数据Band1、 3、 7、 8波段组合， Band1、 4、 6、 7波段组合， Band1、 3、 4、 8波段组合和Band1、 2、 3、 4波段组合作主成分分析来分别提取矽卡岩化、 泥化-绢英岩化、 青磐岩化和铁染的矿化蚀变异常信息.

3.3 主成分分析

ASTER各波段数据之间有很强的信息相关性， 不仅造成了数据冗杂， 也模糊了很多的有用信息[20]. 首先根据要提取的蚀变矿物的波谱特征选择要进行主成分变换的波段， 通过主成分分析的多维、 正交线性变换去除各波段之间的信息相关性， 降低分析所用的数据维度， 得到适合提取蚀变矿物异常的主分量. 在得到的 4个主分量中， 一般PC3和PC4反映的是岩石矿物的信息， 可根据蚀变矿物在对应波段异常分量表征特征的贡献系数和高负载荷大小来决定选用哪个主分量来提取遥感异常信息. 表2是对4种蚀变异常信息提取时得到的主成分分析变换因子载荷矩阵.

在3.2节的分析中可知用Band1、 3、 7、 8波段组合进行主成分分析来提取矽卡岩化类蚀变矿物， 判断其主分量图像的标准是Band8贡献系数符号为负， Band3与Band7贡献系数与Band8符号相反， 因此由表 2(a)可知PC4取反后图像反映的主要是矽卡岩化蚀变异常信息. 在提取泥化-绢英岩化类蚀变矿物组合信息时， 由3.2节分析可知Band7与Band4的贡献系数与Band6的贡献系数符号相反， 且Band6的贡献系数符号为负， 如表 2(b)， 因此， 泥化-绢英岩化蚀变异常位于第4主分量. 在提取青磐岩化类蚀变矿物组合信息时， 要在特征向量矩阵中找出具有贡献系数与Band4的贡献系数符号相反的主分量， 从表 2(c)中可以看出， PC4符合条件， 但特征向量在Band8处为正载荷， 这样图像中的青磐岩化信息为低亮度值显示， 所以， 为了统一用高亮信息来表示异常信息， 给PC4取反， 把-PC4作为青磐岩化信息增强图像.

同理， 由表2(d)主成分分析及铁染蚀变异常表征分量具有的特征可知， 铁染蚀变异常分量位于第4分量.

4 蚀变提取结果分析

断裂往往是岩浆等地壳深部物源上升的通道和活动场所， 所以只有物化探异常发育、 线性构造和环形构造发育及岩浆岩发育的蚀变信息提取才是较有利的成矿地段. 因此， 本文将区域地质底图、 化探异常与蚀变异常信息图进行叠加(如图 4)， 将研究区地质构造、 已知矿点与蚀变异常信息图进行叠加(如图 5)， 进而进行综合对比分析， 探索它们彼此之间的关联程度.

4.1 蚀变异常与地层关系

如图 4 所示， 研究区地层出露多样， 时代相对较老， 主要出露元古宙、 晚古生界和第四系地层， 局部地段出露志留纪花岗岩. 现代矿床成因理论指出， 长条带状分布是热液蚀变成因矿物分布的主要特征之一， 且空间产出与岩体、 地层展布特征协调性较差， 矽卡岩化属于气化高温热液交代蚀变产物， 泥化-绢英岩花、 青磐岩化和铁染均属于中低温热液交代蚀变产物， 它们在研究区的展布与实际地质情况的不一致性， 一定程度上说明了异常提取的可靠性. 提取出来的矿化蚀变异常大部分集中在晚古生界， 尤以石炭纪花岗岩面积最大， 异常信息强度也最大， 早古生界地层出露较元古宙地层少， 这与北山地区在前寒武纪经历了敦煌地块古陆核形成及晚古生代在海西运动中形成多期中基性火山岩， 并伴有大规模花岗岩浆活动的地质演化有关， 复杂的地质演化使得研究区内反复遭受重熔混合岩化、 花岗岩作用而最终形成具有多时期、 多阶段、 多类型、 多成因等特点的围岩蚀变交代， 同时也形成了研究区金、 钨、 钼、 锡等与中酸性岩浆侵入体有关的物化探异常.

图 4 蚀变与地层关系图Fig.4 The correspondence relation between alteration and stratum

图 5 蚀变与构造关系图Fig.5 The correspondence relation between alteration and geologic structure

4.2 蚀变异常与线环构造关系

由图1可知， 研究区处于柳园-大奇山深大断裂北侧， 区内断裂十分发育， 主要横贯两条大断裂， 分别是黑山-碱泉子深大断裂(HJFB)和明金沟-红山断裂(MHFB)， 前者在西段呈NEE向， 东段转为近EW向， 后者整体呈NEE向， 两条断裂把研究区分为了上、 中、 下3部分. 除此之外， 中小型断裂较多， 主要呈NE向展布； 环形构造在研究区较明显的有7处， 且大部分都保存完整， 未被线性断裂所切割和贯穿(如图5). 观察蚀变信息分布情况得知： 青磐岩化沿HJFB分布明显， 且主要存在于断裂之间， 青磐岩化蚀变区域分布有大量铁矿， 这与绿泥石化中多伴有黄铁矿的成矿理论相吻合； 矽卡岩化主要沿MHFB大量分布， 且蚀变区域受NE向呈羽状展布的断裂错动明显而规律， 矽卡岩化常伴生的矿如铜矿、 锡矿、 铅锌矿也主要分布在提取出来的矽卡岩化区域内； 泥化-绢英岩化的产出位置与环状构造的套合程度较好， 总体上都在环状构造的内部， 出现金矿、 金银矿相对较多； 而铁染的分布相对分散， 受构造控制作用不明显. 总之， 已知矿点主要分布在断裂上， 且主要控矿、 赋矿构造为NE向断裂， 蚀变信息的空间展布与线性构造的空间位置大致相吻合， 并且在花牛山地区和辉铜山地区， 分布广泛的矿点与这两个区域均存在较大面积的综合矿化蚀变异常相吻合， 进一步佐证了本文通过选取的波段进行主成分分析提取的蚀变结果的可信性.

4.3 野外验证

野外实地勘探表明， 研究区主要分布安山岩、 钾长花岗岩、 玄武岩、 绿片岩和闪长岩等. 矽卡岩化蚀变验证点出露石英(多见脉状产出)、 透辉石、 角闪石等岩石； 泥化-绢英岩化蚀变异常多表现为绢云母、 石膏、 石英脉等， 蚀变区域里的矿点常有黄铁矿产出； 青磐岩化多表现为绿泥石化、 绿帘石化和碳酸盐化， 前两者主要来自安山岩和玄武岩蚀变， 后者则集中分布于灰岩地区， 偶尔有白云岩出露. 以上3种蚀变异常与野外验证结果吻合度较高， 但提取出来的铁染蚀变异常与实际验证情况匹配度较差， 除仅有的几个地方表现为褐铁矿化外， 其余在地表均表现为钾长花岗岩出露. 图 6 是野外实地验证的照片.

图 6 野外调查验证照片Fig.6 Field investigation validation photos

5 结 论

由于盐碱地、 第四系等干扰因子不能够被完全掩膜掉， 造成提取出来的蚀变图仍有伪异常存在， 为了避免对后期的分析造成影响， 要通过多种手段进行相互验证， 最终把伪信息剔除.

提取出的矿化蚀变异常信息可较好地反映地层和构造信息， 也与已知矿点相关性较好， 说明运用遥感手段进行蚀变信息提取的结果对矿产勘探具有很高的参考价值， 该方法可作为缩小找矿靶区的一种可靠的技术手段.

利用ASTER数据Band1、 3、 7、 8波段组合， Band1、 4、 6、 7波段组合， Band1、 3、 4、 8波段组合分别提取的矽卡岩化、 泥化-绢英岩化、 青磐岩化蚀变组合信息在甘肃花牛山及外围区域取得了较好的效果， 而利用Band1、 2、 3、 4波段组合提取的铁染蚀变异常与地面实地验证结果吻合度不高， 因此后续研究中要继续探索新方法来提高提取铁染异常的准确性.

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Information Extraction of Alteration of Huaniushan Region,Gansu Province Based on ASTER Data

LIU Zhi， ZHOU Ping

(College of Earth Sciences and Resources， China University of Geosciences， Beijing 100083， China)

The research area was centered on Jiuquan Huaniushan in Gansu Province. Mineralization alteration was extracted for skarnization， argillic-phyllic， propylitization and ferric contamination. Using the ASTER remote sensing images as data source. In the beginning, we designed the alteration information extraction program of four mineralization alteration was dsigned according to their typical mineral spectral characteristics. And then the principal component analysis was used to extract alteration the information successfully. On this basis， the results of extraction with the stratum， structural and known mines were overlay analysis. It is concluded that except abnormal ferric contamination match with field verification points badly， the others extraction results of anomaly information are consistent with the actual distribution of the field. The results show that the alteration information extracted by ASTER has an important meaning for indicating the exploration of ore prospecting.

ASTER; Huaniushan; principal component analysis; information extraction of alteration; overlay analysis

2016-09-21

中国地质调查局地质调查资助项目(DD2016006820)

刘 知(1991-)， 男， 硕士生， 遥感信息技术及地学应用的研究.

周 萍(1964-)， 女， 副教授， 博士， 主要从事高光谱遥感的研究.

1673-3193(2017)02-0124-09

P627

A

10.3969/j.issn.1673-3193.2017.02.006