基于峰值權(quán)重的巖心高光譜礦化蝕變信息提取

張 媛，張杰林，趙學(xué)勝，袁 博

(1.中國礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測繪工程學(xué)院，北京 100083;2.核工業(yè)北京地質(zhì)研究院遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100029)

0 引言

高光譜遙感將傳統(tǒng)圖像的空間維與光譜維信息融合為一體，其高光譜分辨率的特點(diǎn)使得本來在寬波段多光譜遙感圖像中不可探測的地物在高光譜遙感圖像中能夠被探測和區(qū)分［1］。鉆探是地質(zhì)勘查的重要技術(shù)手段之一，巖心是鉆探獲取的重要成果。傳統(tǒng)的巖心礦物識(shí)別主要是通過人工方法判別，這種方法對(duì)人的經(jīng)驗(yàn)依賴性較高，容易出現(xiàn)錯(cuò)判或漏判等現(xiàn)象，且需耗費(fèi)大量人力和時(shí)間。礦化蝕變信息是找礦的重要標(biāo)志，鉆孔巖心作為鈾礦勘探成果的主要載體記錄著地質(zhì)體垂向變化信息［2］，通過對(duì)其中與鈾成礦有關(guān)的蝕變信息的提取，可對(duì)縮小找礦范圍和提高找礦準(zhǔn)確度發(fā)揮重要作用。利用高光譜遙感技術(shù)對(duì)巖心進(jìn)行測量，獲取巖心的光譜數(shù)據(jù)，并利用其光譜連續(xù)性強(qiáng)、分辨率高和圖譜合一等特點(diǎn)［3］進(jìn)行巖心光譜數(shù)據(jù)分析和巖心礦化蝕變信息提取，是目前礦物識(shí)別與填圖及巖心編錄的重要發(fā)展方向之一。

光譜匹配是一種高光譜礦化蝕變信息提取的重要方法。光譜角填圖(spectral angle mapping，SAM)法［4－5］是光譜匹配中最重要的方法之一，其簡單高效、標(biāo)量乘不變的特點(diǎn)使其得到了廣泛的應(yīng)用，是目前巖心礦化蝕變信息提取中常用的方法。但由于使用SAM方法時(shí)巖心的全部光譜都參與運(yùn)算［6］，導(dǎo)致大部分次要光譜的相似性會(huì)壓制少數(shù)特征光譜之間的差異，給后續(xù)處理中的閾值設(shè)定帶來困難［7］。另外，由于巖心光譜的同質(zhì)多象和類質(zhì)同象等現(xiàn)象［8］(主要表現(xiàn)在吸收譜帶漂移、吸收深度以及波形寬度的不同)，使得光譜特征匹配存在很多不確定性，導(dǎo)致SAM的實(shí)際應(yīng)用效果有限。對(duì)于礦物種類不同而光譜特征相似的“異物同譜”現(xiàn)象，為了加大光譜相似度之間的差異、更好地區(qū)分不同礦物，一些學(xué)者通過采取在差異性較大的波譜區(qū)間設(shè)置權(quán)重［9］、分組計(jì)算和歸一化計(jì)算［10］等方法改進(jìn)SAM，提高了礦物識(shí)別和區(qū)分精度。目前SAM仍是大規(guī)模巖心礦化蝕變信息提取的重要方法［11－12］。在采用該方法提取巖心礦化蝕變信息時(shí)，一般都希望將屬于同一蝕變種類而光譜特征不同的蝕變礦物分為一類，利用其診斷性光譜吸收特征來判斷不同類別的蝕變礦物。但實(shí)際操作中，有時(shí)會(huì)將本屬同一類的蝕變礦物判斷為不同類別的蝕變礦物而造成漏分、錯(cuò)分現(xiàn)象;盡管可以同時(shí)取多條波譜曲線作為參考端元來改善這種情況，但端元數(shù)量越多，誤差累積越大，對(duì)閾值設(shè)置的要求越高，且在短時(shí)間內(nèi)很難找全代表該類蝕變礦物的全部光譜曲線。

針對(duì)上述問題，本文采取在同類蝕變礦物光譜曲線中尋找特征區(qū)間、并對(duì)診斷性吸收峰位置設(shè)置權(quán)重的方法，對(duì)傳統(tǒng)的SAM法進(jìn)行改進(jìn)，旨在提高典型礦化蝕變礦物的高光譜異常信息識(shí)別精度及提取效率。

1 基于峰值權(quán)重的SAM改進(jìn)

傳統(tǒng)的SAM法是通過計(jì)算光譜矢量之間的夾角來判斷參考波譜與像元波譜之間的相似性。設(shè)參考波譜為x，圖像中的像元波譜為y，則它們之間的光譜角為

夾角α越小，說明越相似。參考光譜可以是實(shí)驗(yàn)室光譜或野外測定光譜，也可以是從圖像中提取的像元光譜［13］。光譜角的大小只與光譜矢量的方向有關(guān)，與輻射亮度無關(guān)，從而減弱了照度和地形的影響［6］。然而，SAM是基于圖像整體光譜特征的匹配方法，即對(duì)圖像所有波段的信息同等處理;對(duì)于吸收峰相同而整體曲線有較大差異的同質(zhì)光譜，則會(huì)增加光譜角計(jì)算的誤差，閾值較小時(shí)會(huì)出現(xiàn)漏判，閾值較大時(shí)會(huì)將其他類別錯(cuò)分到此類。盡管通過選取同一種蝕變的多條典型光譜曲線作為參考端元可以改善這一缺陷，但這要求對(duì)參考端元的提取要全面而準(zhǔn)確，需要用足夠的時(shí)間和精力去尋找更好的方法來提取有“同類異譜”現(xiàn)象的參考端元。通常，從不同深度和不同空間位置取得的巖心中，同一種礦化蝕變的波譜形態(tài)都不盡相同，即這一段巖心中的參考端元未必適應(yīng)于下一段巖心。因此，采用遍歷所有巖心圖像去全面、準(zhǔn)確、快捷地尋找參考端元的方法缺乏可操作性而不可取。同時(shí)，由于端元波譜識(shí)別的過程是人工判別的過程，其數(shù)量的增多也會(huì)提升誤差出現(xiàn)的概率。

筆者通過對(duì)圖像像元進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn):同類蝕變礦物的光譜曲線在某一波段區(qū)間的波形和吸收峰特征都十分相似;而在其他區(qū)間的差別則較大(圖1)，這是造成SAM在同類異譜現(xiàn)象時(shí)產(chǎn)生較大誤差的主要原因，故將波形和吸收峰特征都十分相似的區(qū)間稱為特征區(qū)間。

圖1 同類異譜蝕變礦物典型波譜曲線Fig.1 Typical spectrum curves of altered minerals with same kind but different spectrum

為了減小非特征區(qū)間光譜波形差異對(duì)光譜角帶來的影響，可對(duì)每類蝕變礦物取特征區(qū)間［b1，b2］(b1，b2分別代表特征區(qū)間的起、止波長)，僅對(duì)像元在該特征區(qū)間內(nèi)的光譜反射率進(jìn)行處理(即局部光譜角分類)。由于每類蝕變的診斷性光譜吸收峰均包含在該類蝕變礦物的特征區(qū)間內(nèi)，因而特征區(qū)間光譜也是區(qū)別不同類蝕變的重要局部信息。

因同一蝕變礦物的結(jié)構(gòu)和組分不同，特征區(qū)間內(nèi)吸收峰的形狀和寬度亦存在微小差異，且不同巖心圖像數(shù)據(jù)中同類蝕變礦物的診斷性光譜吸收峰的位置是確定的(有的可能會(huì)有1個(gè)像元內(nèi)的微弱漂移)，而不同物質(zhì)的峰值位置則明顯不同。選取特征區(qū)間內(nèi)的像元光譜進(jìn)行的局部光譜角分類可以增強(qiáng)該區(qū)間波譜范圍內(nèi)的光譜特征，凸顯光譜的吸收峰特性，拉大不同礦物在該區(qū)間的差異?？紤]到峰值可能的漂移，本文在特征區(qū)間增加了光譜吸收峰位置附近同一波段范圍內(nèi)光譜反射率的權(quán)重ω。對(duì)于取自遙感圖像的參考端元和圖像中的每一個(gè)像元，設(shè)反射率數(shù)組為 r=(x1，x2，…，xn)，變換后反射率數(shù)組為r'=(y1，y2，…，yn)(其中n為波段總數(shù));將有m個(gè)特征峰值的波段位置組成的數(shù)組表示為P=(a1，a2，…，am)，其中aj表示第j個(gè)波峰的波段位置。i為第i個(gè)波段，在特征光譜區(qū)間［b1，b2］范圍內(nèi)，對(duì)于每一個(gè)i∈［b1，b2］，j∈［1，m］有

若i≠aj且i≠aj－1 且i≠aj+1，

則yi=xi;

否則

式中:ω為權(quán)重系數(shù)，應(yīng)根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選擇，ω=1時(shí)即為傳統(tǒng)的 SAM。由此再對(duì)特征區(qū)間［b1，b2］內(nèi)的參考端元和圖像像元加權(quán)后的反射率數(shù)值計(jì)算光譜角，得到的結(jié)果可以拉大不同蝕變礦物在該光譜區(qū)間的差距，減小同類蝕變礦物光譜之間的差異，重點(diǎn)突出局部光譜信息;同時(shí)兼顧了峰值的位置，在閾值一定的情況下，能夠從遙感圖像中較好地提取蝕變礦物信息。此外，由于特征區(qū)間的縮小和吸收峰位置的強(qiáng)化，僅需1條代表該類型蝕變礦物的光譜曲線即可進(jìn)行蝕變礦物信息提取，從而省去繁瑣的端元提取和人工判別、篩選等過程。

2 方法試驗(yàn)與結(jié)果分析

本文采用的巖心高光譜圖像是利用高光譜測量系統(tǒng)對(duì)研究區(qū)內(nèi)的巖心標(biāo)本掃描得到的短波紅外(SWIR)數(shù)據(jù)，其技術(shù)指標(biāo)及參數(shù)見表1。

表1 高光譜測量系統(tǒng)主要技術(shù)指標(biāo)及參數(shù)Tab.1 Main technical performances of hyperspectral measurement system

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了更好地分析巖心高光譜數(shù)據(jù)的吸收特征和更準(zhǔn)確地提取蝕變礦物信息，首先需要對(duì)截取的一小段巖心數(shù)據(jù)進(jìn)行反射率轉(zhuǎn)換和噪聲去除。

本文采用統(tǒng)計(jì)學(xué)模型中的經(jīng)驗(yàn)線性法(empirical line，EL)對(duì)巖心數(shù)據(jù)計(jì)算反射率。EL定標(biāo)方法假設(shè)圖像的DN值與反射率值R之間存在線性關(guān)系［14］，即

式中:Gain為增益;Bias為偏移。在實(shí)際計(jì)算過程中，利用已測得的白板數(shù)據(jù)作為已知點(diǎn)的地面光譜，求得增益和偏移，進(jìn)而計(jì)算巖心高光譜圖像反射率。

噪聲去除應(yīng)盡量不改變光譜曲線在小范圍內(nèi)的形態(tài)，即不改變吸收峰的位置。對(duì)反射率圖像中的每一個(gè)像元，利用其每奇數(shù)個(gè)波段求平均得到中間波段的反射率值，即

式中:b'i為處理后圖像的反射率值;bi為處理前圖像的反射率值;i為波段號(hào);n為圖像的波段總數(shù);m可根據(jù)去噪的程度選擇合適的值，噪聲較小時(shí)m可選擇1或2。“=bi”表示前m個(gè)波段和后m個(gè)波段的反射率值沒有參與計(jì)算，仍用原反射率值(如m=2時(shí)，表示第1和2波段與倒數(shù)第1和2波段的值沒有變化)。

該方法最大的優(yōu)點(diǎn)是簡單易行，既有效地保留了波段間的相關(guān)性，又消除了噪聲對(duì)圖像光譜在小范圍內(nèi)引起的劇變，提高了后續(xù)圖像處理和蝕變礦物信息提取的精度。

本文取m=2的方法可能會(huì)造成峰值在一個(gè)波段范圍內(nèi)位置的改變(此情況出現(xiàn)的概率很小)，但由于后續(xù)的光譜特征分析和識(shí)別、光譜端元提取以及對(duì)圖像的匹配分類均是在應(yīng)用該方法去噪的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，因而不會(huì)影響圖像匹配分類的精度。

2.2 蝕變礦物光譜特征分析

蝕變礦物中不同離子(或基團(tuán))(如Fe2+，F(xiàn)e3+，C和OH－等)的電子躍升、振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)［15］使其在遙感圖像中具有診斷性光譜吸收特征，這些特征是識(shí)別蝕變礦物類別的基礎(chǔ)。本文中的巖心數(shù)據(jù)所在礦區(qū)圍巖蝕變發(fā)育，種類較多，與鈾礦有關(guān)的圍巖蝕變主要有赤鐵礦化、伊利石化、綠泥石化、碳酸鹽化、螢石化和堿交代等。綜合分析研究區(qū)主要熱液蝕變與鈾礦化的物譜關(guān)系，以便為深部鈾礦找礦提供基礎(chǔ)信息［2］。為便于分析，截取部分巖心數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)。巖礦鑒定結(jié)果顯示，該巖心段主要的蝕變?yōu)橐晾?Al－OH)、綠泥石化(Mg－OH)和少量的碳酸鹽化(C)等3種類型，蝕變礦物幾乎覆蓋了整個(gè)巖心表面。

由于同種巖石或礦物因發(fā)育過程和發(fā)育狀態(tài)不同，其成分、結(jié)構(gòu)及光譜特征就會(huì)產(chǎn)生一定的差異;同一種礦化蝕變也會(huì)因區(qū)域地質(zhì)背景不同而使其波譜曲線呈現(xiàn)一定差異(如診斷性光譜吸收特征峰的漂移)。因此，為提高光譜匹配的精度，筆者選擇在圖像中確定波譜端元。

本文的巖心高光譜數(shù)據(jù)中，伊利石化、綠泥石化和碳酸鹽化礦物的診斷性光譜吸收特征［16］主要表現(xiàn)在短波紅外(SWIR，1 300～2 500 nm)波段:①伊利石化礦物由于鋁陽離子的電子躍遷以及Al－OH基團(tuán)伸縮振動(dòng)的合頻與倍頻作用，在短波紅外光譜段產(chǎn)生光譜吸收特征［17］，特別是在2 210 nm和2 354 nm處形成明顯的吸收峰“二元結(jié)構(gòu)”。在該巖心段的B80(R)B200(G)B48(B)假彩色合成圖像中顯示為亮白色;②綠泥石化礦物診斷性光譜吸收特征主要體現(xiàn)在2 258 nm(Mg－OH基團(tuán))和2 360 nm處，整體反射率較低，在該巖心段假彩色合成圖像中呈暗綠色點(diǎn)狀分布;③碳酸鹽化礦物由于受C影響，在2 342 nm處形成強(qiáng)烈的吸收峰(且左寬右窄)，據(jù)此特征可區(qū)別于其他礦物。除上述特征外，3種蝕變礦物均在1 417 nm和1 910 nm處存在水汽吸收峰，且同一種物質(zhì)的吸收峰均可能存在一個(gè)波段范圍內(nèi)漂移。3種蝕變礦物在巖心高光譜圖像中的診斷光譜標(biāo)志如表2所示。

表2 3種蝕變礦物在圖像中的診斷光譜特征Tab.2 Diagnostic spectrum features of three kinds of typical alteration minerals

2.3 特征區(qū)間選擇與吸收峰位置確定

根據(jù)伊利石化、綠泥石化及碳酸鹽化礦物的光譜特征，從巖心高光譜圖像中分別對(duì)3種蝕變礦物提取出多條端元光譜曲線(圖1)。

通過分析圖1中3種蝕變礦物的典型波譜曲線可以看出，在波段［182，256］區(qū)間內(nèi)，伊利石化礦物在2 054～2499 nm波形相似且包括了所有的診斷性光譜吸收特征，吸收峰位置分別為2 210 nm，2 354 nm和2 445 nm;綠泥石化礦物在1 916 nm處的吸收峰之后波形相似特征明顯，但由于后幾個(gè)波段噪聲大，故取1 952～2 451 nm，即波段［165，248］為特征區(qū)間，主要的吸收峰位置為2 258 nm和2 360 nm;碳酸鹽化礦物的主要吸收峰為2 342 nm，所以取2 246～2 499 nm，即特征區(qū)間為［214，256］。由于僅需要對(duì)添加了峰值權(quán)重的特征區(qū)間內(nèi)的曲線部分進(jìn)行光譜角匹配，便可將同一類蝕變礦物的多條“異譜”端元(圖1中僅為一部分)簡化成1條端元參與分類計(jì)算。

2.4 蝕變信息提取與驗(yàn)證

分別取3種蝕變礦物的1條波譜端元作為參考光譜，根據(jù)其不同的特征區(qū)間和峰值位置，利用IDL編程語言實(shí)現(xiàn)上述蝕變信息提取算法。在閾值相同的情況下，權(quán)重系數(shù)分別取ω=1(普通SAM)，ω=2，ω=3和ω=4進(jìn)行試驗(yàn)。圖2示出用傳統(tǒng)的SAM算法(圖2(a))和基于不同峰值權(quán)重的匹配算法(圖2(b)－(d))提取蝕變礦物的結(jié)果。

圖2 不同權(quán)重下蝕變礦物提取結(jié)果對(duì)比Fig.2 Comparison among results of altered mineral classification by setting different weights

從圖2的分類圖中可以直觀地看出，用基于峰值權(quán)重的匹配算法提取的蝕變礦物比用傳統(tǒng)的SAM方法提取的蝕變礦物更為全面而準(zhǔn)確。在該巖心段圖像與成礦有關(guān)的蝕變中，伊利石化占主導(dǎo)，成面狀分布;伴有綠泥石化呈點(diǎn)狀分布;而碳酸鹽化較少。通過對(duì)蝕變礦物提取結(jié)果的分析和統(tǒng)計(jì)，可以較為精確地對(duì)蝕變信息進(jìn)行定位，并促進(jìn)定量化遙感在巖心礦化蝕變信息提取中的應(yīng)用。

為了驗(yàn)證本文礦化蝕變信息提取方法的有效性，分別對(duì)傳統(tǒng)SAM和在不同權(quán)重系數(shù)下基于峰值權(quán)重匹配方法提取的蝕變礦物分類結(jié)果進(jìn)行總體精度和Kappa系數(shù)的計(jì)算和對(duì)比?？傮w精度反映了正確分類像元占總分類像元的比例;Kappa系數(shù)則從統(tǒng)計(jì)意義上表明被評(píng)價(jià)分類結(jié)果在多大程度上優(yōu)于隨機(jī)分類結(jié)果。利用ERDAS軟件中的Accuracy Assessment模塊進(jìn)行了分類精度評(píng)估，該方法是將專題分類圖像中的特定像元與已知類別的參考像元進(jìn)行比較(即對(duì)分類數(shù)據(jù)與地面真值進(jìn)行對(duì)比)。由于截取的區(qū)域較小，在圖像中隨機(jī)選取200個(gè)點(diǎn)(包括背景值)，對(duì)每個(gè)隨機(jī)點(diǎn)查驗(yàn)該點(diǎn)像元的光譜曲線，判斷分類結(jié)果是否與地面真值相符，得到分類精度(表3)。

表3 不同權(quán)重系數(shù)匹配方法的分類精度Tab.3 C lassification accuracy of differentm atching methods by setting different weights

從表3可以看出，由于強(qiáng)化了特征區(qū)間內(nèi)吸收峰的特點(diǎn)，基于峰值權(quán)重的方法比傳統(tǒng)的SAM方法精度高。在ω=2時(shí)，分類總體精度可提高20%以上。但ω的取值并不是越大越好，而是隨著ω的增大，提取精度降低。在實(shí)際工作中，ω要根據(jù)圖像信噪比情況和同類物質(zhì)吸收峰差異的大小來選擇。

3 結(jié)論

從巖心高光譜數(shù)據(jù)中提取礦化蝕變信息常用的SAM方法，由于自身基于整體光譜匹配的局限性，使其在信息提取時(shí)造成較大誤差。因此，本文通過對(duì)局部光譜特征區(qū)間中的峰值合理地添加權(quán)重，對(duì)傳統(tǒng)的SAM法進(jìn)行改進(jìn)，使其能夠克服上述缺陷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明:

1)用改進(jìn)的SAM法提取蝕變礦物的總體精度從58%提高到70%～80%(取決于不同的權(quán)重系數(shù))。

2)由于本文方法對(duì)端元的數(shù)量要求不高，每種蝕變礦物僅需1～2條端元光譜曲線即可參與光譜角計(jì)算，因而在提高分類精度的同時(shí)，也提高了端元選擇和提取的效率。特別是在大數(shù)據(jù)量、大規(guī)模的巖心蝕變礦化信息提取和復(fù)雜繁瑣的巖心編錄工作中，本文方法應(yīng)用效果顯著。

3)通過對(duì)與鈾成礦關(guān)系密切的3種礦化蝕變信息的提取和分析，可為進(jìn)一步找出鈾礦富集規(guī)律、縮小普查勘探的范圍、提高找礦效率提供依據(jù)。

下一步的工作是開展如何根據(jù)巖心高光譜圖像的信噪比及光譜吸收峰深度進(jìn)一步確定峰值位置的權(quán)重系數(shù)，并從中尋找規(guī)律的研究。

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