SASI高光譜數(shù)據(jù)在油氣勘探中的應用

侯 毅，王茂芝，張小東

(成都理工大學 數(shù)學地質四川省重點實驗室，四川 成都 610059)

0 引 言

隨著科技的發(fā)展和勘探復雜油氣藏的需要，早期僅靠地面油氣顯示來勘探油氣藏的方法已逐步被其他地質方法所代替，物探、化探和衛(wèi)星遙感技術已經(jīng)逐漸被納入油氣勘探領域中［1］.利用高光譜遙感技術進行油氣勘探是以油氣微滲漏及地物反射光譜學為理論基礎.油氣微滲漏是指貯存在地下的油氣藏在一定條件下會垂直向地表滲透，引起地表物質發(fā)生地球化學異常和一系列烴類物質微滲漏的蝕變現(xiàn)象，這些現(xiàn)象表現(xiàn)為:紅層退色、烴類異常、碳酸鹽礦化、粘土礦化以及植被異常等.隨著遙感器的光譜和空間分辨率不斷提高，通過遙感技術把這些異常標志提取出來可為遙感技術勘探油氣提供有利的條件.近年來，國內(nèi)地質工作者利用該技術在一些油田開展了實驗性研究，并取得了一系列成果［2－5］.在此基礎上，本研究以最新獲取的準噶爾盆地吉木薩爾地區(qū)高光譜SASI 數(shù)據(jù)為例，首先對該數(shù)據(jù)進行壞波段去除，大氣校正以及波譜重建等預處理，然后對重建數(shù)據(jù)進行降維降噪，提純和N 維可視化，并且基于光譜特征吸收峰的光譜識別準則，提取出與貯藏油氣有關的方解石和伊利石的光譜信息，最后運用混合調制匹配濾波技術對異常區(qū)填圖.結合已有地質資料分析和野外驗證，所提取出的蝕變信息與油氣區(qū)地質情況基本吻合，為高光譜遙感技術勘探油氣提供一定的地質依據(jù).

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)預處理

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于準噶爾盆地吉木薩爾凹陷(見圖1)，該區(qū)域由三臺凸起、奇臺凸起和帳北斷褶包圍，底層發(fā)育齊全.區(qū)域周邊的吉木薩爾斷裂、西地斷裂、三臺斷裂及基地構造對該區(qū)域的構造特點和沉積特征具有控制作用，而區(qū)域構造特點必然影響沉積盆地中的烴源巖演化及含油氣系統(tǒng)的形成.近年來，在該區(qū)域周邊相繼發(fā)現(xiàn)三臺、北三臺和沙丘等油田［8］，特別是在其東部斜坡帶取得突破，表明該地區(qū)油氣資源豐富，具有良好的勘探前景.

圖1 吉木薩爾凹陷地質圖

1.2 數(shù)據(jù)預處理

本研究所使用的SASI 成像光譜儀是由加拿大ITRES 公司研制的機載高分辨率傳感器，具備3 種成像模式:空間模式、光譜模式和全幀模式.SASI的具體指標參數(shù)為:光譜范圍，950 ～2 450 nm;連續(xù)光譜波段數(shù)，101 個;總視場角，40 °;瞬時視場角，0.07 °;光譜帶寬，15 /nm;信噪比，＞1 000;空間分辨率，2 m.

2013年10月，在吉木薩爾地區(qū)進行了搭載SASI 成像光譜測量系統(tǒng)的航空飛行試驗，獲取了高空間分辨率和高光譜分辨率的SASI 遙感數(shù)據(jù).本次試驗覆蓋面積達2 ×103km2，該地區(qū)的遙感影像如圖2 所示.

圖2 吉木薩爾地區(qū)局部遙感影像

遙感數(shù)據(jù)中，由于1.4 μm 和1.9 μm 左右有強烈的水汽吸收干擾，剔除14 條干擾波段，實際該SASI 數(shù)據(jù)波段數(shù)為87.

因為遙感器接收地面目標物體輻射或反射的電磁波所形成的遙感原始圖像與目標相比是失真的，所以大氣校正是數(shù)據(jù)預處理中很重要的一步工作［7］.對此，本研究采取基于黑白布的經(jīng)驗線性法得出校正后的反射率遙感影像如圖3 所示.

圖3 光譜反射率曲線

2 SASI 數(shù)據(jù)處理與填圖

高光譜遙感影像所具有的大量光譜波段為地物信息提取提供了極其豐富的信息，有助于更加精細的地物分類和識別.本研究首先利用最小噪聲分量(Minimum Noise Fraction，MNF)降維和壓縮數(shù)據(jù)，然后在此基礎上運用純像元指數(shù)(Pixel Purity Index，PPI)方法解混［4］，提取出目標端元后采用混合匹配調制濾波技術(Mixture Tuned Matched Filtering，MTMF)完成異常區(qū)域的填圖.處理流程圖如圖4 所示.

圖4 遙感數(shù)據(jù)處理流程圖

2.1 MNF 變換

MNF 變換是一種光譜數(shù)據(jù)降維技術，可以根據(jù)圖像數(shù)據(jù)的效果選取變換后的維數(shù)，分離數(shù)據(jù)中的噪聲，減小后續(xù)處理的復雜度.最小噪聲分離變換的實質是有關主成分的線性變換，將數(shù)據(jù)空間分成2個部分:前一部分與大特征值和特征圖像有關，后一部分與接近均一的特征值和噪聲優(yōu)勢圖像有關.然后根據(jù)信噪比對數(shù)據(jù)排序，排序高的波段所含噪聲少.本試驗選取預處理后的SASI 數(shù)據(jù)進行MNF 變換，得了如圖5 所示的MNF 變換后的波段圖像，由圖5 可知，排序高的圖像包含較多的空間信息，隨著排序越靠后，圖像含有的噪聲增多，在mnf－23 波段圖像上已經(jīng)基本沒有空間信息.所以將維數(shù)23 作為后續(xù)數(shù)據(jù)處理的基礎.

圖5 MNF 變換波段圖像

2.2 PPI 算法

PPI 算法以線性光譜混合模型的幾何學描述為基礎，利用純凈像元是遙感圖像在特征空間中所形成的單形體端點的特點、單形體的向量按投影的性質進行端元提取.基于上述MNF 變換，將排序在23以前的MNF 波段數(shù)據(jù)做進一步處理，在特征空間中反復投影n 維散點圖到隨機單位矢量上，記錄每次投影到端點的像元并累加其被投影到端點的次數(shù)，次數(shù)最大的即為純凈像元.

2.3 N 維可視化

在N 維可視化中，光譜可以視為n 維空間中的一個點，n 表示波段數(shù).對于任一給定的像元，該點在n 維空間中的坐標就是每個波段對應像元的反射率，這些點的分布圖可以估計純光譜特征和光譜端元的個數(shù).將PPI 算法處理結果導入到n 維散點圖中反復旋轉識別出純像元，根據(jù)凸面單形體的特點，較純的端元一般存在n 維散點圖的頂點或者拐點處，圈出潛在的端元得出端元光譜庫.

2.4 端元光譜分析

本研究利用基于特征譜帶的高光譜遙感礦物譜系識別方法［6－7］分析了因油氣微滲漏引起的地表碳酸鹽礦化和粘土礦化的異常信息.研究發(fā)現(xiàn)，在近紅外區(qū)，碳酸鹽礦物有5 個特征譜帶:2 550、2 350、2 150、2 000和1 870 nm，分別為其最顯著的識別特征是在2 300 ～2 400 nm 間具有單一強烈的吸收，該吸收峰左寬右窄，和其他礦物有明顯區(qū)別.從N 維可視化后的端元光譜庫中提取出方解石的反射率曲線如圖6(a)所示，而粘土礦物在2 210 nm 附近具有單一的特征吸收，提取出伊利石反射率曲線如圖6(b)所示.

圖6 礦物反射率曲線

2.5 MTMF 技術

MTMF 是基于信號處理方法和線性混合理論形成的復合型填圖技術，是匹配濾波技術和混合調制技術相結合的產(chǎn)物［8－9］.將上述MNF 變換之后的端元光譜進行混合調制匹配濾波處理，由于MTMF 方法的特殊性，結果顯示為2 幅影像:一幅是MF 分值圖像(MF score)，該圖像是一幅像素值為0 到1 的灰度圖像，它表示對目標端元波譜的相對匹配度的估計，其亮度值越高表示目標端元越匹配;另一幅是不可行性(Infeasibility)圖像，其亮度值越高，表示目標地物和背景之間的混合是不可靠的.因此選取匹配濾波分值較高和不可行性分值低時獲取的最佳的目標匹配(見圖7)，由此得到方解石和伊利石異常信息填圖結果如圖8 所示.

圖7 MF 分值與不可行值二維散點圖

圖8 方解石和伊利石異常提取結果

2.6 實驗結果分析

從遙感數(shù)據(jù)處理與填圖結果可以看出，吉木薩爾凹陷地區(qū)有較多的碳酸鹽和粘土礦化異常信息，主要分布在斜坡和斷裂帶周圍，該區(qū)域西南部異常信息與吉17 井區(qū)位置基本吻合，試驗得到了較好的印證.目前，中部雖無油氣田和油井等信息，但可以將其作為含油氣遠景區(qū)，這為下一步物探和化探等工作提供了一定的方向和依據(jù).

3 結 語

隨著地球上已探明的油氣資源的日益減少與油氣勘探難度增大，遙感技術作為一種快速有效的方法逐漸被應用在油氣勘探領域中.一方面，隨著傳感器光譜和空間分辨率的提高，地表油氣微滲漏的微弱響應雖然很容易被解譯出來，但如何結合物探和化探等測量方法，形成油氣遙感綜合技術，實現(xiàn)地學應用遙感與地理信息的有機結合，對于檢測油氣信息具有相當重要的作用;另一方面，復雜的地質背景給遙感異常信息提取帶了巨大的挑戰(zhàn)，如何有效地剔除和替換由植被、樹木和人工地物等引起的錯誤識別，仍然是遙感數(shù)據(jù)處理的一個重要研究課題.

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