西昆仑麻扎构造混杂岩带中大理岩的遥感识别方法

陈海云,齐 睿，张 志

(1.中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，陕西 西安 710065；2.32023部队，辽宁 大连 116000；3.中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院，湖北 武汉 430074)

0 引 言

对岩石矿物的光谱测试与特征分析始于20世纪60年代末70年代初，以Hunt和Salisbury等为代表的学者指出，矿物、岩石产生的光谱特性主要是由某些金属阳离子的电子跃迁或羟基、水分子和碳酸根等基团的分子振动过程引起；他们系统地总结了岩石矿物的可见光-近红外、岩石的中红外光谱行为及其应用，为岩性提取提供了理论基础[1]。20世纪80年代中后期，随着多光谱乃至高光谱技术的研发，Clark等更深入地研究了岩石矿物的光谱特征与处理技术[2]，分析了不同光谱分辨率下矿物光谱特征的表现行为，并开发出相应的岩石矿物信息识别提取软件，促进了岩性的定量研究。

岩石的反射光谱(光谱特征)取决于岩石的组成成分、内部结构和光照条件等因素，其中岩石组成成分是主导因素；外部环境和表面特征等因素只会导致岩石反射率高低的变化，而谱带位置、宽度、吸收深度和形态等特征一般比较稳定。此外，岩石的反射光谱也受岩体内杂质、包体、蚀变及替代矿物成分等的影响。因此为了提高遥感异常信息提取工作的准确性，有必要对各类地物的光谱特征进行深入的分析研究。目前国内外的学者已经对各类地物光谱，特别是对蚀变岩石学光谱进行了比较深入的分析，这些分析与研究对蚀变信息提取工作具有重要的意义，但是这些分析侧重于对各类地物光谱反射曲线变化特征的分析；仅通过光谱曲线的分析，来指导遥感影像中各类地物的区分较抽象，且效果不明显。因此，釆用光谱特征空间作为桥梁，将光谱曲线空间与影像数据空间连接起来，是一种切实可行的方法[3]。21世纪初，张远飞等人[4]开始在光谱特征空间中对典型地物及蚀变异常进行分析，将地物光谱曲线特征的分析与遥感影像地物分类结合，更准确地指导蚀变异常信息提取。2012年，王冬寅[5]在对典型地物的实测光谱数据进行分析的基础上，开展了相关遥感蚀变矿物信息的提取研究，取得了较好的成果。

Landsat系列卫星数据是20世纪初应用最为广泛的卫星遥感数据之一，该系列卫星数据覆盖程度高，数据量充足，且全球免费试用，是早期地学遥感最常用的卫星数据。本研究采用的ETM+数据自1999年面世以来，因其增加了一个15 m分辨率的全色波段，热红外通道的空间分辨率也提高了一倍，达到了60 m，每一景覆盖面积达到185 km×170 km，且每16天扫描同一地区，即16天覆盖全球一次，数据量充足，使该数据可利用程度大大提高。

据前人研究，岩石中的主要造岩矿物在可见光-近红外区间不能产生具有鉴定意义的反射谱带，而次要矿物中的离子或者离子基团反而在岩石谱带中占据着具有鉴定意义的主导地位。通过对离子或离子基团的特征吸收谱带分析发现，CO32-离子蚀变矿物(大理岩、灰岩、白云岩、矽卡岩等)在2.35 μm处有较强的吸收谷，可形成特殊的吸收谱带。在ETM+数据中，CO32-离子蚀变矿物的吸收谱带对应ETM+的第7波段(b7)。通过上述对大理岩的光谱分析，可建立该类岩性的识别方案。

在ETM+7波段，羟基矿物也具有吸收属性，所以在提取出的信息中不止有含碳酸根(CO32-)矿物，还有含羟基(OH-)矿物，可以结合多光谱影像目视去除含羟基矿物，因为含碳酸盐矿物的岩石，如大理岩、矽卡岩等影像中往往呈灰白色-白色的浅色调。在目前的遥感矿物识别中，除部分裸露地表区高光谱数据提取矿物可以较精细地识别矿物外，其他地表区利用多光谱数据提取矿物方法均很难直接识别矿物边界，一般常用“影像解译+矿物识别提取”结合的方式开展。因此本文将结合矿物实测光谱与影像光谱，利用实测光谱对影像进行反演，使影像光谱更接近地物的真实光谱，以期更好地识别大理岩。

1 研究区地质概况

研究区位于青藏高原西北缘，占据西昆仑和喀喇昆仑中段，西邻帕米尔构造结，跨塔里木板块、秦祁昆中央造山系、巴颜喀喇北羌塘三江造山系以及冈底斯喜马拉雅造山系四大构造单元[6]。麻扎构造混杂岩在麻扎驿站东约30 km处，属于麻扎—康西瓦结合带的一部分，整体上海拔均在4 500 m以上，山势陡峭，高寒缺氧，人力较难到达，植被覆盖少，覆盖层较薄，基岩大部分直接裸露，是开展遥感地质岩性识别的有利片区。遥感影像和25万麻扎幅地质图上麻扎构造混杂岩带呈透镜体状连续分布，长45～50 km，宽1.5～12.5 km，总面积约280 km2(图1)，总体走向近东西向。

结合带北侧主要出露前寒武纪(ChSt，JxS，Pt2)老基底和与结合带演化有关的二叠纪中性-酸性火山岩；南侧主要为古生代和中生代地层，零星出露少量微陆块(Pt1K，ChT)。南北两侧均为断层接触[7]。麻扎构造混杂岩向东与康西瓦构造带、苏巴什构造带相连[8]。在苏巴什一带出露宽度最宽达60 km，其间保存大量典型的蛇绿岩残片、俯冲碎屑复理石增生楔和后期残留海沉积[9]。在麻扎一带出露的则以火山弧杂岩块体、与弧相关的沉积建造和构造混入的外来岩块等为主。

麻扎构造混杂岩(C-PTmlgM)主要由古生代和中生代的砂岩、绢云母板岩、粉砂质板岩、千枚岩、大理岩、安山岩、英安岩、辉绿玢岩和黑云母花岗岩等组成，岩石成分较复杂。

2 数据采集与处理

2.1 测试仪器及基本性能

本次波谱测试采用美国ASD(Analytical Spectral Devices)公司的Field Spec3高精度便携式地物光谱仪，测试的波谱范围为350～2 500 nm，即从可见光到短波红外均有覆盖。其中可见光/近红外(VNIR)通道的光谱范围为350～1 000 nm，2个短波红外通道(SWIR1和SWIR2)光谱范围分别为900～1 850 nm和1 700～2 500 nm。3个通道所测量的光谱范围之间有极小部分的重叠，VNIR通道的光谱测量间隔为1.4 nm，分辨率约为3 nm；SWIR通道的光谱测量间隔为2 nm，分辨率的变化范围在10～11 nm之间，变化范围取决于仪器测量时的扫描角度(视场角)。测试数据直接记录在便携式微机上。

2.2 数据采集

光谱测试采用室内接触式的探测方法，有效避免和减弱了环境、大气等因素的影响。每次测定前，对仪器进行标准化调试。由于岩石的光谱特征复杂，是组成成分和结构的函数，其曲线形态与矿物成分、矿物含量、风化程度、含水状况、颗粒大小、表面光滑程度、色率等都有关系，因此每块样品按其成分、结构、颗粒大小等特征取多个测试点，每个测试点测10条光谱曲线后取平均值作为测试点的光谱曲线。本次野外共采集研究区内均匀分布的5个大理岩测试标本，并利用高精度便携式地物光谱仪采集其光谱信息，以此得到大理岩的实测光谱曲线。

2.3 数据的处理与分析

2.3.1 大气校正

本次波谱测试采用的测量方式为接触式测量，即波谱测试过程中几乎没有受到大气环境等影响或影响极微，可以直接忽略不计。而卫星采集的ETM+数据影像由于受到大气的影响，其波谱曲线反映的并不是地表的真实发射率。为了消除大气的影响，还原影像真实地表反射率，需要建立一个实测波谱和影像波谱的线性关系。

由于遥感影像在获取的过程中受到气溶胶、光照和雾霾等对辐射传输的影响，所获取影像表征的并不是地表真实的反射率。为了消除这些因素的干扰，需要对影像进行大气校正。

鉴于FLAASH大气校正的效果不够理想，本次试验尝试使用实测光谱对遥感影像进行大气校正，其优点在于能充分发挥实测波谱的作用，建立影像光谱与实测光谱的对应关系，使遥感图像光谱的物理意义更加明确，进而提高对地层及岩性的识别精度。本次研究利用实测波谱对研究区影像进行反演，消除大气或其他干扰因素对影像的影响，以获取真实的表观反射率影像。

2.3.2 波谱反演法

实验中采取波谱反演的数据处理方法，利用实测波谱对影像进行反演，不仅可以减少大气吸收、像元间邻近效应等干扰因素产生的影响，获取地表真实反射率影像数据，而且还能通过建立实测波谱和影像波谱之间的线性关系，使图像光谱更接近地物的真实光谱，提高实测波谱的利用率以及岩性信息提取的精确度[10]。

ETM+影像表观反射率数据的反演过程为：(1)对研究区ETM+影像进行去干扰处理；(2)在研究区内均匀选取5个实测光谱样品，将其实测波谱曲线重采样到ETM+波段范围内；(3)通过样品的GPS信息点提取ETM+影像中对应样品点的光谱曲线；(4)将重采样的实测光谱曲线与对应的像元光谱曲线进行比值运算，得到5条波谱比值曲线；(5)对获取的5条波谱比值曲线求平均，并将其与ETM+影像进行逐像元乘积运算，得到ETM+的表观反射率数据。通过对比分析，基于实测光谱校正后的结果更接近样本的真实光谱，而且特征吸收谱带更为明显。

2.3.3 波谱数据分析

为了验证此方法的有效性，选取研究区内与康西瓦断裂带构造标识相关的构造混杂岩带内大理岩的波谱进行验证，通过采样GPS点分别读出图像光谱，再与对应点样本实测波谱进行对比分析，发现ETM+影像反射率波谱曲线与对应点实测波谱曲线高度拟合；因此，可以通过已知岩性的实测波谱曲线(即样本实测波谱曲线)与ETM+表观反射率数据进行匹配滤波，直接从影像中识别出该岩性在空间上的展布情况，从而可以为康西瓦—麻扎构造混杂岩带的识别提供基础数据和策略方法。

3 大理岩的提取方法研究

3.1 岩石波谱特征机理

根据量子物理及波谱原理[11]，物质在接收电磁波照射时，会引起分子内部某种运动，从而吸收和散射电磁波。岩石是一种或多种矿物颗粒的组合体，研究岩石的光谱特征自然离不开造岩矿物的光谱特征[12]。遥感技术正是根据矿物的光谱特性进行识别和提取岩石，进而对其进行分类。矿物光谱揭示了光对矿物电子产生的作用，产生的矿物岩石光谱特征与其内部分子运动作用有着复杂的联系。前人对此做过大量的研究，归结起来，矿物岩石产生的特征光谱主要由电子跃迁和内部基团的振动、转动两方面因素引起[13]。电子跃迁是产生吸收光谱最主要的原因，物质内部微粒的分裂以及离子的不同会产生明显不同的吸收。

分子振动过程大部分在近红外-中红外区，谱带窄而尖锐，主要由阴离子基团(OH-、CO32-等)伸缩、弯曲、旋转振动引起，产生的光谱除受基频振动影响外，还受组成矿物的晶格倍频、合频振动影响。当一个基频接收外来能量的激发，就会产生与基频成整数倍的倍频，当不同的倍频信息与基频信息同时发生时，就会在倍频与基频处或者附近产生合频谱带[14]。大理岩主要由方解石、白云石及少量其他变质矿物组成，其中方解石、白云石等的碳酸盐岩(CO32-)矿物含量多高于90%，因此碳酸盐岩矿物的光谱特征基本代表了大理岩的光谱特征。

碳酸盐岩(CO32-)矿物在可见光和近红外波谱范围通常表现为多个特征吸收谱带(图2)，谱带2.33～2.37 μm及2.52～2.57 μm吸收最强。常见的方解石(calcite)吸收谱带为2.32 μm、2.55 μm，白云石(dolomite)吸收谱带为2.33 μm、2.52 μm，菱铁矿(siderite)吸收谱带为2.35 μm、2.56 μm。

3.2 提取方法研究

3.2.1 波段运算法

麻扎构造混杂岩带内大理岩所占组分较多。大理岩主要由方解石和白云石组成，鉴定波谱主要取决于碳酸根离子(CO32-)。大理岩的特征吸收谱带位于ETM+影像的第7波段内，因此可以基于ETM+数据建立识别方案并同时提取。相对于ETM+第7波段的强吸收，其波谱曲线在第5波段(b5)形成了相对于第7波段的强反射峰，因此可以通过波谱运算的方法进行岩性识别的增强处理[15]。通过实验，最后利用(b5-b7)/(b5+b7)的波段运算方法计算得到混杂岩带中大理岩的比值增强图像(R-img)。

3.2.2 主成分分析法

主成分分析法(PCA)是用于多波段数据的一个线性变换，在尽可能不丢失信息的前提下，将数据变换到一个新的坐标系统下，以达到增强信息含量、消除信息冗余的效果，更有利于影像信息的提取[16]。本次实验选用ETM+数据中相关性最小的4个波段，即b1、b4、b5和b7进行主成分分析。主成分分析后的第四主分量PC4表征的是CO32-的信息，将其输出可作为大理岩的主成分增强图像(PC-img)。

3.2.3 干扰去除

利用ETM+数据通过比值法((b5-b7)/(b5+b7))和主成分分析法(PCA1457)提取碳酸盐(CO32-)矿物的方法虽然已经很成熟，但都存在与含羟基(OH-)矿物之间难以区分的问题。研究区麻扎构造混杂岩带中大理岩分布局部断续但整体连续，所含矿物组分较纯净，含羟基矿物(高岭石、伊利石、蛇纹石、滑石等)分布较少，对CO32-影响较小，因此整体上对提取含碳酸盐矿物的大理岩具有较好的识别效果。

通过两种增强处理方法处理后的图像都对大理岩的识别起到一定的效果，但是却存在较多的噪声，且图像的对比度偏低，部分区域还受到第四系的干扰；因此，为了获得更理想的信息增强图像，协同发挥两种图像的增强效果，用比值增强图像(R-img)与主成分增强的图像(PC-img)进行栅格相乘的运算，相乘后再对图像进行3×3的低通滤波，剔除噪声干扰，得到较为理想的大理岩信息增强图像，如图3所示，图中高亮区域即为混杂岩带内大理岩的分布区域。

4 结果与分析

4.1 提取结果

基于麻扎构造混杂岩带信息增强图像的基础上，再采用密度分割方法对图像进行阈值分割提取，得到混杂岩带内的大理岩分布图(图4)。提取得到的大理岩信息主要在精尼克盖曼东北部呈近东西向带状、斑块状断续展布，且主要分布在康西瓦—麻扎断裂带以北地区，明显为构造混杂岩的组成成分。此方法对构造混杂岩带中大理岩的提取效果较为理想。

4.2 野外验证

通过野外实地调查，麻扎构造混杂岩带中的大理岩风化色为浅灰黄色，与影像上大理岩的浅色调一致，新鲜面呈浅白色-灰白色，砂糖状结构或细粒变晶结构，块状构造，主要矿物为方解石及少量白云石，岩石较破碎，裂隙发育(图5(a))，局部偶见少量黄褐色铁锈沿裂隙面发生浸染。岩石较纯净(图5(b))，块体加稀盐酸强烈起泡。整体呈眼球状(图5(c))、团块状，局部断续、整体带状连续分布于麻扎构造混杂岩带中。大理岩南侧与下泥盆统温泉沟群d组中的浅灰黄色变质砂岩呈断层接触关系，野外露头表现为负的地形地貌(图5(d))。北侧为麻扎构造混杂岩带中的辉绿玢岩。

结果显示，利用实测波谱反演影像提取所得的大理岩分布与野外实地验证效果吻合度较高，甚至对岩体中残留的大理岩岩块(图4)都有很好的识别效果。同时识别出来的大理岩是判断康西瓦—麻扎断裂带是否经过本区的重要依据，也是地质工作者确定麻扎构造混杂岩带的标志层之一，对后期指导构造混杂岩带内的找矿工作提供了一定的线索。

5 结 论

本文在地表裸露程度高、基岩出露程度好的西昆仑地区利用光谱测试获得室内大理岩光谱曲线，反演到ETM+卫星数据对应波段中，通过数据处理和信息提取，进而识别野外大理岩的分布情况，并得到了以下认识：

(1)借助于实测波谱反演影像，通过遥感影像处理分析与提取方法研究，准确提取并识别出麻扎构造混杂岩带中的大理岩在空间上的展布信息。

(2)对利用波谱反演方法提取的大理岩进行野外实地验证，发现该方法识别出的大理岩信息与野外大理岩的展布吻合度较高，证明了此次大理岩识别的可行性和有效性。

(3)此次研究对识别康西瓦—麻扎断裂带经过本区的具体位置提供了一定的地质依据，对指导断裂带附近的下一步找矿工作具有重要的意义。

致谢:感谢中铁第一勘察设计院集团有限公司刘亚林高级工程师在论文修改过程中给予的帮助，审稿专家及责任编辑为完善本文提出了宝贵的意见和建议，在此一并致以诚挚的谢意!