遥感在新河北煤炭普查地质填图中的应用
2023-11-15施望科范正博
施望科 范正博 刘 磊
（甘肃煤炭地质勘查院，甘肃 兰州 730000）
1 概况
1.1 位置
填图区位于甘肃省山丹县东南约20 km，行政区划属陈户乡、老君乡两乡管辖。 勘查区内昼夜温差大，历年平均封冻日期11 月18 日，解冻日期3月17 日，年最大冻土深度1.43 m。
根据勘查区外已取得的成果和新河单斜地层赋存特征，大致可确定勘查区赋存的地层自下而上为下寒武统大黄山群（∈1dh）、下二叠统太原组（P1t）、中二叠统大黄沟组（P2d）、上二叠统窑沟群（P3yg）、中下三叠统西大沟群（T1-2xd）、中侏罗统中间沟组（J2z）、中侏罗统新河组（J2x）、上侏罗统苦水峡群（J3ks）、下白垩统河口群（K1hk）、第四系（Q）[1]。
1.2 构造
勘查区大地构造位于柴达木-华北板块—祁连早古生代造山带—河西走廊新生代盆地—山丹-永昌盆地。
2 影像数据与处理
2.1 数据源
2.1.1 ASTER 数据
ASTER 是唯一对地进行高分辨分析的传感器，其获取的是对地多光谱数据，有14 个光谱通道。ASTER 传感器包含了3 个VNIR 波段，6 个SWIR（短波红外）波段，5 个TIR（热红外波段）波段，其地面分辨率分别15 m、30 m、90 m。具体参数见表1。
表1 ASTER 参数
2.1.2 无人机影像数据
本次无人机倾斜摄影技术，通过空三加密，控制网平差等一系列步骤生成正射影像与实景三维模型作为解译数据补充。正射影像提供俯视视角，方便观测地层差异，而实景三维模型则可全方位观测构造引起的地形变化，如图3。
2.2 数据预处理
2.2.1 几何校正
由于地表曲率和传感器自身影响下，遥感影像表现为错位、失真，几何校正的目的是将像元放到对应的地面坐标。本次研究选取无人机正射影像和遥感影像上的对应点，对遥感影像偏移像元进行还原。
2.2.2 辐射校正
传感器引起的辐射校正主要校正由于传感器灵敏度特性变化而引起的辐射失真，包括对光学系统特性引起失真的校正和对光电转换系统特性引起失真的校正[2]。处理后辐射亮度值集中在0～10 范围内，如图1。
图1 辐射校正辐射亮度曲线对比图
2.2.3 影像融合
将全色波段与多光谱波段的影像数据进行融合，提升影像的空间分辨率[3]，采用Gram-schmidt Fan sharpening 方法，能较好保持图像纹理信息，处理后图像明显变清晰。
2.2.4 影像增强
遥感影像由多个光谱通道组合而成，各个通道之间数据存在高度相关性，波段存在冗余，图像增强的目的是降低数据维度，尽可能让光谱通道之间“独立”。从而在数据本身和感官两个方面突出某种地物。
对于ASTER 数据，将短波红外、热红外波段通过重采样将空间分辨率统一成15 m，然后短波红外与可见光合成一个文件，最后用MNF 方法降维。在RGB 色彩通道中，选用3、2、1 作为基础波段，进行假彩色拉伸。如图2。
图2 图像处理图
3 遥感地质解译
3.1 遥感解译的原则
遥感解译从矿产地质研究程度较高、地质资料丰富的区域开始，分析研究前人对区域地质遥感解译成果的合理、可靠程度，解译工作遵循先易后难、先整体后局部、边解译边验证的原则。
为了准确地从图像上获取地质学专题信息，本文以目视解译为主，根据遥感影像的色调、形状大小、纹理结构特征等识别基础信息，通过人机交互解译完成。并结合地学相关知识，分析判别地物信息。本次影像解译方法有：
1）直接判读法：根据遥感图像上不同性质地质体的形状、颜色等影像特征，建立遥感地质解译判读标志，直接提取出岩石、构造等地质信息，直接确定地质体与地物属性。
2）对比法：是由已知推断未知的过程，即通过已知的遥感地质影像特征和解译标志的判读结果，与未知遥感影像上所呈现的地质现象进行对比并提取地质信息。
3）邻比法：当解译标志不明显、地质细节信息模糊等使得图像解译变得困难时，可将该影像与相邻影像进行比较，延伸、引入相邻影像上的解译标志或地质细节，从而提取出解译困难区域的地质信息。
4）实景三维可视化法：利用倾斜摄影三维模型，可提高遥感地质解译精度。
5）综合判断法：需要对图像上目标物的形成环境进行综合判断分析，另外，还需要收集其他方面的资料，例如地质、物探，并将这些信息进行综合，用来判断与印证目标物。
3.2 建立影像解译标志
影像解译标志是对地质信息高度掌握之后，对相同的某一类型单元进行影像特征提炼，它是遥感影像数据的人机交互式解译的基础和标准[4-5]。
3.2.1 断层解译
断层表现为线性特征、地质体产状发生变化、地质体错断、地形沟谷等。利用卫星与无人机三维实景模型，可以更直观有效地对断层进行识别。
1）走滑（平移）断层
对于沟谷地形特别重视。从地质角度来说，沟谷很可能是地质构造过程中岩层受力挤压，形成裂隙，在长时间雨水、氧化作用下，岩层发生剥蚀，逐步形成沟谷地形。如下图3，沟谷地形两侧有岩层山体，对比多光谱，正射影像判定为同一性质岩层。综合上述两点，该处是右行走滑断层，通过测量正射影像，就可以精准得出该右行走滑断层的断距、走向等断层特征。
图3 现场（拍摄左）与无人机三维实景（右）对比
对于多数走滑（平移）断层，特别要注意遥感上的色调、色彩呈一定规律延伸现象。例如，正射影像图上的岩层在走向上过渡不均匀、突变，水系异常等。在断层发生时，会对周围环境、地形、地貌产生很大的改变，所以，可以根据这些改变反推断层。
2.2.1 两组治疗RAU总有效率的比较 共纳入12篇文献，合计有效率治疗组为89.89%（880／979），对照组为 75.13%（580／772），I2＝52%，采用随机效应模型机型分析，有效率的 RR合并值为1.21，95%CI：1.14～1.29，两组之间治 RAU总有效率的总效应Z＝6.62，P＜0.001，两组间差异有统计学意义。见图1。
2）正、逆断层
对于这类断层，主要依靠三维实景模型判别，注意模型上的整体岩层有转折性上伏或者下覆情况，同时根据断点，判别断层的性质，根据高程变化确定断层的相对位移。根据经验，正断层在地形上显著，多形成河谷；逆断层多于挤压应力形成，一般伴于褶皱附近。也有一部分正逆断层，既有正逆断层的性质又兼平移断层的性质，要综合多种资料判断。
3）褶皱
褶皱是岩层受力挤压形成，分为背斜与向斜，解译的标志多见于地层对重复（表3 中遥感图），地层弯曲形成的岩层三角面，水系对称型重复等。另外，还可以结合地质资料，根据核部地层的新老，判断是背斜还是向斜。
综合无人机实景三维、卫星影像、现场判读，填图区的断层总体呈SW-NE 向，次为NW-SE 向，填图区主要的构造如图3、表2、表3。
表2 填图区断层信息1
表3 填图区断层信息2
表4 填图区褶皱信息
5）中侏罗统新河组（J2x）
上部以湖相沉积的灰白、灰绿色泥质粉砂岩、细粒砂岩为主，夹一层煤线。
6）上侏罗统苦水峡群（J3ks）
7）下白垩统河口群（K1hk）
上部颜色表现蓝灰色、桔红色，另有黄绿色泥岩、页岩分布。
因为遥感影像图是根据岩石的电磁波反射特性呈像，对遥感处理后，遥感图像上纹理、图像特征都不一样，所以，根据差异，人机交互将不同岩性的岩层分开，这为岩性界限划分提供遥感支持。再结合地质资料与实际踏勘论证，可以为上述岩性界限内部地质命名。如图4。
图4 成果图
通过上述方法，基本对填图区的地质界限进行划分，对存疑区域野外验证填补，最终形成填图区地层地质划分表见表5。
表5 填图区出露地层解译
3.2.2 褶皱解译
填图区褶皱信息见表4。
3.2.3 地层解译
1）下二叠统太原组（P1t）
岩性以灰白色砂岩及深灰、灰黑色粉砂岩、泥岩为主，其中夹石灰岩铝质泥岩、碳质泥岩和煤层。
2）中二叠统大黄沟组（P2d）
颜色以紫红、灰绿、灰、灰白等杂色为主，岩性以含砾粗砂岩、砂岩、砂质泥岩、粉砂岩、砾岩互层。
3）上二叠统窑沟群（P3yg）
颜色以紫红、灰白、灰绿等杂色为主，岩性以粗砂岩、含砾粗砂岩与粉砂～细砂岩互层。
4）中侏罗统中间沟组（J2z）
以灰绿、灰白及浅灰色的粗中粒砂岩、砂砾岩为主，夹泥岩、粉砂岩、细粒砂岩薄层，底部为一厚层状中砾岩，为本区标志层。
4 成果
通过现场实地调查与遥感相结合，对解译成果进一步完善，得到最终成果图如图4。
综合来说，从解译程度来说，高中低层次明显，合理；从影像的分辨率来说达到了中分辨率（15 m）到高分辨率（0.5 m）的层次递进；从光谱特点来说，也从14 波谱通道向RGB 三原色的过渡。本次遥感解译发挥出了遥感在沉积岩解译的优势。
对于地层的解译，用卫星影像，配合有无人机正射影像，根据影像纹理、地层产状，对填图区的地层进行地质界限划分。经现场验证，与实际情况相符。
对于勘查区的构造解译，通过卫星影像和无人机正射影像综合来看，填图区内解译断层12 条，其中9 条断层呈西南-东北走向，2 条呈东南-西北走向；还有贯穿区内的大断层f1，共计12 条断层；另外勘查区有1 条明显的褶皱，为“S”型。
5 展望
本次遥感解译主要针对沉积岩，解译数据用到了中分辨率的卫星多光谱影像、无人机正射影像、实景三维模型，工作中发现了很多问题，需要在后续工作中加强。
1）构造解译要充分利用三维模型，除了直接判读外，间接、邻比、综合判读法应积极尝试，重视地形、地貌、地物在构造中的作用。
2）岩性解译要以多光谱影像为主，从各地层的差异入手，有针对性对图像进行强调。
3）遥感填图规程要求，对特殊标志层要进行提取，另外发现遥感填图需要大量的岩石光谱信息和空间信息，所以，对高光谱影像后续应充分利用，来划分更细致的岩性界限，来识别填图区内的蚀变、岩浆岩等活动特征。
