基于野外資料和Google Earth影像的地質(zhì)信息識(shí)別與提取方法——以塔里木盆地西克爾奧陶系古巖溶露頭為例

石書緣，胡素云，劉偉，武娜，蔡俊

基于野外資料和Google Earth影像的地質(zhì)信息識(shí)別與提取方法——以塔里木盆地西克爾奧陶系古巖溶露頭為例

石書緣1，胡素云1，劉偉1，武娜1，蔡俊2

（1中國(guó)石油勘探開發(fā)研究院；2中國(guó)石油大學(xué)（北京）地球科學(xué)學(xué)院）

以塔里木盆地西克爾奧陶系古巖溶露頭為研究對(duì)象，根據(jù)高精度GPS野外定點(diǎn)和Google Earth影像數(shù)據(jù)的結(jié)合，明確了巖溶地質(zhì)現(xiàn)象在影像圖上的響應(yīng)特征，進(jìn)而提取定量化的古巖溶信息數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理建立了古巖溶地質(zhì)模型。本項(xiàng)研究證實(shí)了基于野外資料和Google Earth影像的地質(zhì)信息識(shí)別與提取方法的可行性，也表明了該方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)未開展露頭考察的影像圖直接提取相應(yīng)地質(zhì)信息和采集定量化數(shù)據(jù)。通過(guò)利用這些數(shù)據(jù)建立巖溶儲(chǔ)層地質(zhì)模型，結(jié)合野外資料，綜合分析巖溶儲(chǔ)層發(fā)育的控制因素，進(jìn)而客觀地理解地下巖溶儲(chǔ)層特征及分布規(guī)律，能夠?yàn)榭碧介_發(fā)提供有效指導(dǎo)。

塔里木盆地；古巖溶；地質(zhì)建模；奧陶系；Google Earth影像

DOI：10.3969/j.issn.1672-9854.2016.03.007

巖溶儲(chǔ)層作為塔里木盆地重要的油氣儲(chǔ)層，近年來(lái)已經(jīng)在勘探中取得了重大突破，但井下巖溶儲(chǔ)層的預(yù)測(cè)方法仍然有限，多以地球物理方法預(yù)測(cè)為主［1］。而結(jié)合露頭的古巖溶研究以及對(duì)井下巖溶儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的研究相對(duì)較少，僅局限于露頭的單一解剖以及建立宏觀巖溶的發(fā)育模式［2-4］。在露頭研究中，前人多進(jìn)行單一地質(zhì)現(xiàn)象描述，或者綜合探地雷達(dá)等工具得到三維地質(zhì)體結(jié)構(gòu)［5-9］。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)嘗試綜合遙感技術(shù)的應(yīng)用［9-11］，但受限于遙感數(shù)據(jù)獲取的途徑及所需費(fèi)用，這種技術(shù)在古巖溶研究中的應(yīng)用并不普遍。而Google Earth軟件是著名的美國(guó)網(wǎng)絡(luò)搜索服務(wù)商——谷歌公司投資300多億美元、于2005年夏季推出的、以網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái)的地圖服務(wù)系統(tǒng)。軟件免費(fèi)提供的衛(wèi)星影像解析度高、圖片完整、更新快、使用方便簡(jiǎn)單，推出之后很快受到了各類專業(yè)人員的青睞，已經(jīng)在不同專業(yè)領(lǐng)域中得到應(yīng)用，但多數(shù)體現(xiàn)在建立數(shù)據(jù)庫(kù)及路徑的識(shí)別上［13-14］。在地質(zhì)學(xué)領(lǐng)域，Google Earth軟件的應(yīng)用也已經(jīng)滲透到許多方面，例如利用Google Earth軟件研究河流形態(tài)學(xué)特征［15］、喀斯特地區(qū)碳酸鹽巖風(fēng)化成土能力［16］、淺水三角洲沉積類型［17］，以及尋找礦產(chǎn)資源［18］、建立地質(zhì)知識(shí)庫(kù)等［19］。在古巖溶研究方面，楊瑞東等［20］提出了利用Google Earth影像分析區(qū)域性大型“X”共軛節(jié)理系統(tǒng)對(duì)宏觀巖溶發(fā)育的控制作用，這為巖溶研究提供了一種新的方法。而譚克龍等［18］采用遙感技術(shù)進(jìn)行煤炭勘查，利用新型的多波段、多極化、多角度、多時(shí)相和多分辨率遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合GIS工具進(jìn)行空間分析，探索煤田分布規(guī)律。這些應(yīng)用體現(xiàn)了野外露頭區(qū)考察與定量化數(shù)據(jù)綜合研究的新思路。

本次研究，筆者通過(guò)高精度GPS進(jìn)行野外定點(diǎn)，綜合利用Google Earth軟件提供的宏觀形態(tài)特征和野外露頭研究提供的實(shí)際地質(zhì)信息，提出基于野外資料和Google Earth影像的地質(zhì)信息識(shí)別和提取方法，并以塔里木盆地西克爾奧陶系露頭區(qū)為解剖實(shí)例，說(shuō)明該方法的可行性及定量化優(yōu)勢(shì)。鑒于前人對(duì)西克爾露頭剖面已經(jīng)開展過(guò)許多定性研究，包括儲(chǔ)層類型、溶洞系統(tǒng)特征及其控制因素等［21-27］，故本文主要闡述該方法在定量化及模型精細(xì)化方面的優(yōu)勢(shì)，并認(rèn)為該方法在兩個(gè)方面具有推廣應(yīng)用前景：一方面是通過(guò)建立巖溶儲(chǔ)層地質(zhì)模型，結(jié)合野外資料來(lái)分析巖溶儲(chǔ)層發(fā)育的控制因素，可以為客觀理解地下巖溶儲(chǔ)層特征及分布規(guī)律提供基礎(chǔ)；另一方面體現(xiàn)在基于露頭巖溶地質(zhì)信息與Google Earth影像圖的校正和對(duì)應(yīng)關(guān)系，可以對(duì)未開展露頭考察的影像圖直接提取相應(yīng)地質(zhì)信息，并采集定量化數(shù)據(jù)，以此為勘探開發(fā)提供有效指導(dǎo)。

1　方法介紹

基于野外資料和Google Earth影像的地質(zhì)信息識(shí)別和提取方法的流程，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用三個(gè)方面。其中，數(shù)據(jù)采集是在Google Earth軟件中API組件的基礎(chǔ)上，自行編寫了“古巖溶數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)”，進(jìn)行批量化數(shù)據(jù)采集，從而實(shí)現(xiàn)人工識(shí)別、自動(dòng)采集數(shù)據(jù)的目的，需要說(shuō)明的是，對(duì)影像信息的盲區(qū)（即Google Earth影像無(wú)法清晰獲取的區(qū)域）則需輔助利用GPS在野外定點(diǎn)進(jìn)行校正（圖1）。在此基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)處理則是強(qiáng)調(diào)對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行后期處理并建立模型的過(guò)程。數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵在于建立定量化的地質(zhì)模型，即對(duì)原始數(shù)據(jù)處理成圖后的結(jié)果顯示及其應(yīng)用。應(yīng)用目的在于對(duì)未開展露頭采集的研究區(qū)從Google Earth影像中直接進(jìn)行地質(zhì)信息識(shí)別與提取。

1.1數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集包括野外選區(qū)、野外定點(diǎn)和室內(nèi)校正三個(gè)工作步驟：

野外選區(qū)選取基礎(chǔ)地質(zhì)數(shù)據(jù)較全的研究區(qū)，如針對(duì)古巖溶縫洞系統(tǒng)應(yīng)包括裂縫 （走向、延伸長(zhǎng)度、縫寬）、斷裂、溶洞、溶蝕溝道等信息，明確野外地質(zhì)信息類型。

野外定點(diǎn)首先判斷地質(zhì)信息是否存在盲區(qū)（即Google Earth影像無(wú)法清晰獲取的區(qū)域），如果存在盲區(qū)，則在野外考察時(shí)需利用GPS對(duì)地質(zhì)體的具體位置進(jìn)行高密度定點(diǎn)，以方便對(duì)Google Earth軟件提供的高分辨率影像信息進(jìn)行定位；如果不存在盲區(qū)，則不需要進(jìn)行GPS定點(diǎn)，可直接在Google Earth影像圖中采用“古巖溶數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)”提取識(shí)別的地質(zhì)信息。

圖1　“古巖溶數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)”軟件中批量采集數(shù)據(jù)示意圖

室內(nèi)校正在露頭區(qū)考察完成后，把采集的高密度GPS數(shù)據(jù)利用Google Earth提供的GPS數(shù)據(jù)接口導(dǎo)入軟件中，根據(jù)地質(zhì)認(rèn)識(shí)校正定點(diǎn)數(shù)據(jù)位置，以此為基礎(chǔ)在影像圖上采集，得到GPS定點(diǎn)盲區(qū)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)影像圖上全部地質(zhì)數(shù)據(jù)的采集。

1.2數(shù)據(jù)處理

在該步驟中，通常采用地理信息軟件，如ArcMap軟件，主要目的是將采集的地質(zhì)信息數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成大地坐標(biāo)。首先，把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成shape文件，以方便數(shù)據(jù)的輸入。然后，利用ArcToolbox投影和轉(zhuǎn)換，在北京54坐標(biāo)系中，采用高斯克里金方法投影到六度帶中，進(jìn)而可進(jìn)行數(shù)據(jù)輸出。最后，把坐標(biāo)附到屬性中輸出，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換，并對(duì)不同類型數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，就可建立相應(yīng)地質(zhì)信息的定量化地質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.3數(shù)據(jù)應(yīng)用

由于前人對(duì)古巖溶露頭研究以定性描述為主，基于此，本文進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理后，可對(duì)古巖溶進(jìn)行定量建模及定性分析。

（1）根據(jù)研究需要，判定是否要建立定量化地質(zhì)模型。如判定需要，則可以在數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上，建立定量化地質(zhì)模型，如古巖溶等；如果判定不需要，則可以直接分析采集地質(zhì)要素之間的關(guān)系，如河流相等。

（2）針對(duì)模型的應(yīng)用，一方面是通過(guò)建立巖溶儲(chǔ)層地質(zhì)模型，結(jié)合野外資料來(lái)分析巖溶儲(chǔ)層發(fā)育的控制因素，包括各因素之間的定量關(guān)系，為客觀理解地下巖溶儲(chǔ)層特征及分布規(guī)律提供基礎(chǔ)；另一方面，模型的應(yīng)用主要體現(xiàn)在基于露頭巖溶地質(zhì)信息與Google Earth影像圖的校正和對(duì)應(yīng)關(guān)系，對(duì)未開展露頭考察的影像圖直接提取相應(yīng)地質(zhì)信息，采集定量化數(shù)據(jù)。

2　實(shí)例研究

塔里木盆地西北緣奧陶系古巖溶出露良好，因此，筆者綜合考慮各巖溶露頭的特點(diǎn)，以Google Earth影像識(shí)別的相對(duì)難易程度為主要依據(jù)，選取西克爾露頭區(qū)進(jìn)行實(shí)例研究。

2.1實(shí)例研究區(qū)地質(zhì)背景

塔里木盆地西北緣奧陶系廣泛出露于314國(guó)道北側(cè)（圖2），南側(cè)僅一間房剖面（在研究區(qū)之外）有零星出露。研究區(qū)的沉積演化特征表明，在中奧陶世早期，塔里木盆地西北緣為向北傾斜的緩坡型碳酸鹽巖臺(tái)地，而西克爾剖面位于內(nèi)—中緩坡位置；到中奧陶世晚期，過(guò)渡為弱鑲邊的碳酸鹽巖臺(tái)地邊緣環(huán)境；在晚加里東運(yùn)動(dòng)之前，柯坪斷隆受到南天山洋俯沖的影響，普遍抬升，奧陶系石灰?guī)r局部出露，發(fā)生巖溶，并快速被下志留統(tǒng)柯坪塔格組覆蓋；至晚中新世—晚更新世，被由北向南的逆沖斷層推出地表，形成良好的露頭區(qū)［4，21-27］。西克爾地區(qū)位于研究區(qū)西邊靠近南天山腳下314國(guó)道北側(cè)（圖2a）。本文主要針對(duì)中奧陶統(tǒng)一間房組底部到鷹山組頂部碳酸鹽巖古巖溶發(fā)育段進(jìn)行研究，從圖2b可以看出，奧陶系古巖溶發(fā)育區(qū)的影像明顯不同于其它層系巖性在Google Earth影像上的響應(yīng)，它以灰白色為主色調(diào)，區(qū)別于其它層系巖性。而通過(guò)野外考察同樣可以明確，碳酸鹽巖古巖溶地層巖性偏灰色，而其他巖性以綠色和紫紅色為主（圖2c的頂部）。且前人已經(jīng)從多個(gè)角度證實(shí)研究區(qū)為古巖溶［26-27］。油田實(shí)際勘探生產(chǎn)也表明，塔里木盆地巖溶儲(chǔ)層以大型古溶洞系統(tǒng)為主［28-31］。綜合露頭資料和Google Earth影像圖特征，結(jié)合巖溶地貌單元的劃分依據(jù)，西克爾露頭區(qū)包括溶蝕洼地、溶蝕溝道和溶洞等多種巖溶地貌單元，這些數(shù)據(jù)在該剖面上易于識(shí)別和提取?？傮w上，西克爾露頭剖面確為良好古巖溶出露區(qū)，且構(gòu)造和地表?xiàng)l件好，選取西克爾地區(qū)作為本文方法的實(shí)例研究工區(qū)切實(shí)可行。

2.2巖溶地質(zhì)信息的識(shí)別提取及數(shù)據(jù)庫(kù)的建立

不同的巖溶地貌單元在Google Earth影像上響應(yīng)特征有明顯差別，與野外考察特征較相似，其中洼地充填志留系紫紅色巖屑砂巖，在影像圖上呈淡紅色，溶蝕溝道則有明顯的視覺梯度差，這兩者都易于識(shí)別和提?。▓D3）。以此為基礎(chǔ)，通過(guò)露頭資料和Google Earth影像圖的對(duì)比，統(tǒng)計(jì)出研究區(qū)共發(fā)育溶蝕洼地11個(gè)，計(jì)算得到溶蝕洼地所占面積從800m2到95000m2不等，形態(tài)以橢圓形和近圓形為主。溶蝕溝道（包括主溝和支溝）在研究區(qū)內(nèi)普遍發(fā)育，主溝的寬度在10～25m之間，而支溝的寬度較小，一般在5m以下。不同巖性在Google Earth影像上的響應(yīng)特征也不同，如洼地中充填的紫紅色巖屑砂巖呈淡紅色（圖3c）；泥晶砂屑灰?guī)r則以灰白色為主，顏色偏深，色度較暗（圖3c）；亮晶生物碎屑灰?guī)r呈白色，顏色偏淺，色度較亮（圖3d），生物碎屑灰?guī)r組成了生物碎屑灘。

根據(jù)野外地質(zhì)現(xiàn)象特點(diǎn)，本次研究的溶洞主要是指成人能夠自由進(jìn)入（一般高度在2m以上）的天然地下空間［32］。大型古溶洞的分帶性在Google Earth影像圖上響應(yīng)特征不明顯，需要野外GPS定點(diǎn)和實(shí)際考察相結(jié)合，以確定其分布位置及特征。從Google Earth影像圖上可反映出西克爾剖面上大型古溶洞成群分布，主要沿溶蝕溝道和斷裂分布。而通過(guò)露頭考察資料解剖，可以得到大型古溶洞的詳細(xì)特征。在平面上，大型古溶洞一般呈廳堂型，管道狀和樹枝狀相連，多個(gè)溶洞成群分布，其中單個(gè)溶洞長(zhǎng)度一般在15～80m之間。在剖面上，大型古溶洞可以劃分為5個(gè)帶，包括溶洞主體帶、洞頂強(qiáng)烈溶蝕垮塌破碎帶、洞頂微弱溶蝕帶、洞側(cè)溶蝕影響帶和洞底溶蝕破碎帶（圖4）。前人研究表明，整個(gè)溶洞系統(tǒng)都可以成為良好的儲(chǔ)集空間［4，33］。因此，建立定量化的巖溶地質(zhì)模型需要確定大型古溶洞的分布范圍，并在此基礎(chǔ)上分析其控制因素，為此明確了需要采集溶蝕洼地、溶蝕溝道和古溶洞這三類數(shù)據(jù)。

在識(shí)別與提取出古巖溶信息后，將野外的GPS高精度定點(diǎn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Google Earth軟件中進(jìn)行影像數(shù)據(jù)分析，采集巖溶信息影像數(shù)據(jù)，結(jié)合野外資料，從而建立起了古巖溶地質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)。根據(jù)影像分辨率和野外資料的特點(diǎn)，地質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)中包括點(diǎn)數(shù)據(jù)和線段數(shù)據(jù)2種類型，其中溶蝕溝道、溶蝕洼地等地貌單元的位置邊界為點(diǎn)數(shù)據(jù)類型，大型古溶洞分布位置也為點(diǎn)數(shù)據(jù)類型，大型溶洞體的長(zhǎng)、寬和高為線段數(shù)據(jù)類型，這些主要通過(guò)野外考察獲取，以位置點(diǎn)計(jì)算得到建模線段數(shù)據(jù)（表1）。點(diǎn)數(shù)據(jù)類型包括經(jīng)度、緯度、海拔和代號(hào)。線段數(shù)據(jù)類型包括經(jīng)度、緯度和線段長(zhǎng)度。

圖2　塔里木盆地西克爾奧陶系古巖溶露頭區(qū)位置

圖3　古巖溶現(xiàn)象在Google Earth影像中的響應(yīng)特征

表1　塔里木盆地西克爾剖面奧陶系巖溶定量化數(shù)據(jù)類型及特征

2.3巖溶地質(zhì)模型的建立及其應(yīng)用

2.3.1巖溶地質(zhì)模型的建立及其特征

在獲得轉(zhuǎn)化的定量古巖溶地質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)后，利用Petrel軟件對(duì)研究區(qū)不同類型的數(shù)據(jù)采用不同的方法進(jìn)行處理、顯示和成圖。溶蝕溝道（包括主溝和支溝）數(shù)據(jù)，采用曲面生成算法和正負(fù)高程控制，結(jié)合野外地質(zhì)考察結(jié)果校正，得到地貌—溶蝕溝道分布圖；對(duì)溶洞的分布，采用簡(jiǎn)化的球形處理方式；對(duì)洼地和生物碎屑灘的分布，利用曲面算法對(duì)兩者的邊界數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其中溶蝕洼地采取負(fù)高程控制，亮晶生物碎屑灰?guī)r分布區(qū)采用正高程控制，得到殘留古地貌的形態(tài)特征。最后，由所有的模塊綜合得到研究區(qū)巖溶發(fā)育地質(zhì)模型（圖5）。從模型可看出研究區(qū)的溶蝕洼地、溶蝕溝道、大型溶洞等巖溶地貌發(fā)育齊全，直觀反映了溶洞分布在溶蝕溝道的兩側(cè)，這表明溶洞受溶蝕溝道和地貌的控制，而斷裂系統(tǒng)也是影響溶洞發(fā)育的控制因素（后文將述及）。

圖4　塔里木盆地西克爾剖面奧陶系鷹山組大型古溶洞解剖

圖5　塔里木盆地西克爾剖面奧陶系巖溶發(fā)育地質(zhì)模型

2.3.2巖溶地質(zhì)模型的應(yīng)用

在建立巖溶地質(zhì)模型的基礎(chǔ)上，可以結(jié)合野外考察及地質(zhì)模型本身來(lái)應(yīng)用和推廣，這主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面，一是以模型為基礎(chǔ)，分析巖溶儲(chǔ)層發(fā)育的控制因素，客觀理解地下巖溶儲(chǔ)層的特征和分布規(guī)律；二是在前期巖溶儲(chǔ)層模型建立過(guò)程中，通過(guò)野外考察與影像特征的校正，建立了相對(duì)應(yīng)的聯(lián)系，從而可對(duì)未開展露頭采集的地區(qū)，對(duì)應(yīng)地從Google Earth影像信息中進(jìn)行地質(zhì)信息的提取和采集，并對(duì)影像特征不明顯的地質(zhì)信息進(jìn)行預(yù)測(cè)（如古溶洞）。

2.3.2.1已知研究工區(qū)的巖溶儲(chǔ)層控制因素分析

（1）巖性是影響巖溶發(fā)育最基本的因素

野外資料統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，溶洞在生物碎屑灰?guī)r、泥晶砂屑灰?guī)r中均有發(fā)育，但具不同的響應(yīng)特征（表2）：生物碎屑灰?guī)r區(qū)溶洞主要發(fā)育在洼地附近，泥晶砂屑灰?guī)r區(qū)溶洞則主要分布在溶蝕溝道附近，這在地質(zhì)模型中同樣可以反映該特征（圖5）；以生物碎屑灰?guī)r為圍巖的溶洞個(gè)數(shù)為27個(gè)，要少于泥晶砂屑灰?guī)r區(qū)的73個(gè)，表明泥晶砂屑灰?guī)r中溶洞相對(duì)更容易發(fā)育，這與地質(zhì)模型反映的特征吻合較好，說(shuō)明巖性控制了巖溶儲(chǔ)層的分布。

（2）巖溶發(fā)育受溝道系統(tǒng)和古地貌的控制

從西克爾地區(qū)巖溶地質(zhì)模型（圖6a）可見，巖溶區(qū)呈現(xiàn)中間高、兩邊低的格局，研究區(qū)中分布有多條規(guī)模較大的溶蝕溝道，溶洞則集中分布在研究區(qū)北面的地貌高點(diǎn)，另外，沿著研究區(qū)西面的一組溶蝕溝道中也分布了一群溶洞，這說(shuō)明溶蝕溝道對(duì)古巖溶也有很強(qiáng)的控制作用。實(shí)際上，通過(guò)野外露頭資料和Google Earth影像圖的對(duì)比（圖6b1，圖6b2，圖6c1，圖6c2），可明顯觀察到溶蝕溝道的兩側(cè)分布有大量的古溶洞，其中充填了大量的志留系柯坪塔格組紫紅色砂巖。

圖6　塔里木盆地西克爾地區(qū)地貌－溶蝕洼地-溶蝕溝道與溶洞分布關(guān)系

（3）斷裂系統(tǒng)也是巖溶發(fā)育的重要控制因素

通過(guò)露頭區(qū)考察，在西克爾4.5平方千米內(nèi)，發(fā)育有3條大斷裂，其中一條主斷裂F1，走向332°，另有兩條伴生的次級(jí)斷裂F2和F3，走向分別為82°和75°（圖7a）。在構(gòu)造應(yīng)力作用下，發(fā)育有一系列的伴生裂縫。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，研究區(qū)的55條Ⅰ級(jí)裂縫，以方位125°（位于120°～129°之間）和155°（位于150°～159°之間）的兩組裂縫為發(fā)育的優(yōu)勢(shì)方位，且155°方位的裂縫處溶洞發(fā)育相對(duì)密集（表3，圖7）。

通過(guò)對(duì)大型古溶洞分布與斷裂走向的疊合，發(fā)現(xiàn)溶洞明顯受斷裂的控制（圖7a）。從野外剖面上，可以觀察到部分溶洞沿著裂縫發(fā)育（圖7b1），也有部分溶洞系受到裂縫溝通影響而形成，后期溶洞垮塌，形成破碎帶（圖7b2）。所有證據(jù)都表明，研究區(qū)溶洞的分布與斷裂系統(tǒng)有很好的耦合關(guān)系，這表明斷裂系統(tǒng)也是西克爾地區(qū)溶洞系統(tǒng)發(fā)育的控制因素。

表3　塔里木盆地西克爾剖面測(cè)量裂縫主要方位、級(jí)別及分布位置

2.3.2.2未考察露頭區(qū)的巖溶地質(zhì)信息推斷

根據(jù)本研究方法所得到的古巖溶特征，在野外考察中可觀察到溶蝕洼地、溶蝕溝道等多種巖溶地貌單元。不同的巖溶地貌單元在Google Earth影像上響應(yīng)特征有明顯差別，通過(guò)與影像圖的校正和對(duì)比，明確溶蝕洼地中充填志留系紫紅色巖屑砂巖在影像圖上呈淡紅色，溶蝕溝道則有明顯的高程差，可有視覺差別顯示而被識(shí)別，山脊同樣可通過(guò)高程顯示來(lái)識(shí)別和提取。總體上，不同巖性，則顏色不同，紫紅色巖屑砂巖在影像圖上同樣呈現(xiàn)紫紅色，石灰?guī)r以灰白色為主要色調(diào)。

據(jù)此，通過(guò)在影像圖上搜索，可在西克爾剖面另一側(cè)尋找到一塊相類似的區(qū)域（圖8，經(jīng)緯度數(shù)據(jù)可通過(guò)影像圖查明），由紫紅色色調(diào)的砂巖和灰白色色調(diào)的灰?guī)r所組成，也可找到多個(gè)溶蝕溝道發(fā)育。同時(shí)根據(jù)前面研究的結(jié)論，推斷在溶蝕溝道發(fā)育的相對(duì)高點(diǎn)處發(fā)育溶洞，但是受到影像圖分辨率（目前可分辨地質(zhì)體間距在10m左右）的限制，難以直接從圖像上采集相關(guān)信息。

圖7　塔里木盆地西克爾地區(qū)斷裂系統(tǒng)、溶蝕溝道與溶洞平面分布的耦合關(guān)系圖

圖8　塔里木盆地西克爾未考察露頭區(qū)的數(shù)據(jù)識(shí)別及采集示意圖

3　結(jié)論及討論

（1）綜合Google Earth軟件提供的影像形態(tài)特征和野外研究提供的實(shí)際地質(zhì)資料，輔助采用GPS高精度定點(diǎn)，提出了基于野外資料和Google Earth影像的地質(zhì)信息識(shí)別和提取方法。方法包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用三個(gè)方面。其中：數(shù)據(jù)采集的關(guān)鍵在于利用GPS進(jìn)行定點(diǎn)；數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵在于得到大地坐標(biāo)；數(shù)據(jù)應(yīng)用的關(guān)鍵在于建立定量化地質(zhì)模型。

（2）以塔里木盆地西克爾奧陶系古巖溶露頭作為研究實(shí)例，建立了一個(gè)定量化巖溶數(shù)據(jù)庫(kù)。從Google Earth影像圖上采集定量化數(shù)據(jù)，從野外資料中得到大型溶洞的結(jié)構(gòu)及分布特征。采集的數(shù)據(jù)包括點(diǎn)數(shù)據(jù)和線段數(shù)據(jù)2種類型。其中，點(diǎn)數(shù)據(jù)包括溶蝕溝道邊界、溶蝕洼地邊界、斷裂和裂縫信息，具體數(shù)據(jù)中包含經(jīng)度、緯度、海拔等；線段數(shù)據(jù)類型包括經(jīng)度、緯度和線段長(zhǎng)度，如溶洞的長(zhǎng)度、寬度和高度等。數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換成大地坐標(biāo)后建立定量化的古巖溶數(shù)據(jù)庫(kù)。

（3）構(gòu)建了巖溶地質(zhì)模型并分析其控制因素。將古巖溶數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)采用圖形顯示算法進(jìn)行處理，得到定量化的巖溶地質(zhì)模型。以模型為基礎(chǔ)，綜合野外資料和影像特征，分析得到研究區(qū)古巖溶發(fā)育受到巖性、溶蝕溝道和古地貌以及斷裂系統(tǒng)等多個(gè)因素的控制。

總體上，本研究中方法的提出及實(shí)例的應(yīng)用，表明這些不僅可為勘探?jīng)Q策提供依據(jù)，而且可為巖溶縫洞型油藏開發(fā)中后期地質(zhì)模型的精確表征提供定量化的原型模型。該方法的實(shí)例應(yīng)用取得了不錯(cuò)的效果，但仍存在諸多不足：研究的精細(xì)程度取決于影像圖的分辨率；對(duì)露頭考察未涉及區(qū)域的預(yù)測(cè)仍是難點(diǎn)；僅有部分野外露頭測(cè)量點(diǎn)，不能得到整個(gè)研究區(qū)巖溶縫洞體的三維空間結(jié)構(gòu)及分布特征，這時(shí)綜合探地雷達(dá)等工具進(jìn)行研究可能是很好的補(bǔ)充。此外，今后的研究還需要將該方法的應(yīng)用拓展到河流相、三角洲相和沖積扇相等現(xiàn)代沉積的空間分布上去。

致謝：感謝中國(guó)石油勘探開發(fā)研究院塔里木分院羅平教授對(duì)野外工作的指導(dǎo)，感謝吳珍珍博士在數(shù)據(jù)處理上給予的幫助。

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編輯：黃革萍

Shi Shuyuan：Master.Add：PetroChina Research Institute of Petroleum Exploration and Development，20 Xueyuan Rd.，Beijing，100083，China

Identification and Acquirement Methods of Geological Information Based on Integrating Outcrops and Google Earth Satellite Images：A Case at an Ordovician Paleokarst Outcrop in Xekar，Tarim Basin

Shi Shuyuan，Hu Suyun，Liu Wei，Wu Na，Cai Jun

Public Google Earth satellite images can provide a large number of quantitative information data of geology. On the basis of outcrop information anatomy，precise positioning by GPS and the high resolution satellite image，a new method by integrating outcrop data and Google Earth images for identifying and acquiring geological information was proposed.To test the method of validation，the Ordovician paleokarst outcrop developed in Xekar area，Tarim Basin，was adopted to build karst geological model.The responsive characteristics of several types of geological information，which contains corrosion channels，paleocaves on Google Earth images in Xekar，can be confirmed.A quantitative paleokarst geological database is established.The basic type of data contains the edges of corrosion depressions，the edge of corrosion channels，and the size of paleocaves.Paleokarst geological models，outcrop phenomenon and satellite images are all available data that can be used to analyze the controlling factors of paleokarst in the research area.

Paleokarst；Geological modeling；Ordovician；Google Earth satellite image；Tarim Basin

TE19

A

1672-9854（2016）-03-0055-10

2014-08-24；改回日期：2015-09-16
本文受國(guó)家科技重大專項(xiàng)“四川、塔里木等盆地及鄰區(qū)海相碳酸鹽巖大油氣田形成條件、關(guān)鍵技術(shù)及目標(biāo)評(píng)價(jià)”（編號(hào)：2011ZX05004-001）資助
石書緣：1987年生，2013年畢業(yè)于中國(guó)石油勘探開發(fā)研究院，獲礦產(chǎn)普查與勘探碩士學(xué)位，從事碳酸鹽巖儲(chǔ)層沉積學(xué)及地質(zhì)建模研究。通訊地址：北京市海淀區(qū)學(xué)院路20號(hào)中國(guó)石油勘探開發(fā)研究院地質(zhì)研究所。E-mail：shi18yuan@163.com