澳大利亞Carpentaria錳礦蝕變信息提取研究

張東梅++石玉龍++吳瓊

摘要：根據(jù)錳礦相關(guān)蝕變礦物光譜特征的分析以及在分析和研究ASTER多光譜衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用ERDAS空間建模的方法，根據(jù)錳礦相關(guān)蝕變礦物光譜特征的分析對(duì)澳大利亞Carpentaria錳礦先做出了數(shù)據(jù)預(yù)處理以及提取蝕變異常信息，主要提取了鐵染、羥基、碳酸鹽類(lèi)的蝕變信息。

關(guān)鍵詞：ASTER；蝕變信息；主成分分析；錳礦

中圖分類(lèi)號(hào)：TB

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2016.25.092

0引言

以澳大利亞Carpentaria地區(qū)為例，利用ASTER對(duì)該區(qū)的礦化蝕變信息提取的研究。蝕變信息提取方法的前提條件：（1）該區(qū)的蝕變信息以及與蝕變信息對(duì)立的干擾信息的光譜特征；（2）提取的蝕變信息的最優(yōu)波段組合。先分析該區(qū)的成礦條件和蝕變礦物光譜特征，再用主成分分析的方法提取出礦化蝕變信息。

1研究背景

該研究區(qū)的錳礦有沉積型、熱液型、表生型三種錳礦床，軟錳礦，硬錳礦及菱錳礦等錳礦。淺層的錳礦床中富含大量羥基離子和三價(jià)鐵離子是由于在錳礦中存在大量鐵化和泥化，使錳礦化異常在一定程度上可由羥基、鐵染異常表征。根據(jù)菱錳礦的性質(zhì)，錳礦化異?？梢砸罁?jù)碳酸根離子來(lái)判斷。

2ASTER數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介

ASTER獲得的影像數(shù)據(jù)有14個(gè)波段，集中分布于可見(jiàn)光-近紅外、短波紅外、熱紅外3個(gè)光譜區(qū)。主要信息如表2所述。

3ASTER數(shù)據(jù)的蝕變信息波譜依據(jù)

3.1羥基離子波譜特征

羥基離子（-OH）在8波段呈現(xiàn)強(qiáng)烈的吸收峰現(xiàn)象，在4波段呈反射峰。利用ASTER數(shù)據(jù)主成分分析提取羥基蝕變物主要對(duì)ASTER1-ASTER（N）（1，3，4，6波段主成分分析方法提取Al-OH基團(tuán)信息；1，3，4，8波段主成分分析方法提取Mg-OH基團(tuán)信息），波段的選擇取決于研究區(qū)蝕變礦物的波譜特征。在波段8為反射峰，系數(shù)取正；Band4為吸收谷，取負(fù)。

3.2Fe3+波譜特征

Fe3+的反射率在ASTER 1-ASTER4波段是遞增的狀態(tài)，第4波段的反射率遠(yuǎn)大于3波段的反射率，從而在3波段形成一個(gè)相對(duì)較弱的吸收峰，在4波段有明顯的反射峰。1波段和3波段為吸收谷。

鐵染蝕變礦物在ASTER1、3波段處是吸收谷，在ASTER2、4波段處是反射峰，由此得到對(duì)代表鐵染物主成分的判斷準(zhǔn)則是：選取ASTER1、2、3、4等4個(gè)波段構(gòu)成與改該主成分的特征向量。其中Band2系數(shù)應(yīng)與Band1及Band3的系數(shù)符號(hào)相反，與Band4的系數(shù)符號(hào)相同，因?yàn)殍F染物對(duì)應(yīng)的1、3波段處是波谷，因此取負(fù)；同時(shí)Band2、4取正。

3.3CO32-波譜特征

離子在波段8有明顯的吸收峰，在波段5有一個(gè)次級(jí)吸收峰。

4蝕變信息提取流程

ASTER數(shù)據(jù)的蝕變信息提取的基本流程如圖1。

5ASTER蝕變信息的提取

5.1ASTER數(shù)據(jù)校正及波段提取

檢查并處理ASTER數(shù)據(jù)，再根據(jù)需要選取相應(yīng)的波段：鐵染（ASTER1-4波段）、羥基（ASTER1、3、4、6波段）、碳酸鹽化（ASTER1、3、5、8波段）。

5.2掩膜去干擾并進(jìn)行主成分分析

5.2.1制作mask文件

植被在ASTER數(shù)據(jù)光譜特征上選band4/band3為判斷依據(jù)：當(dāng)只有植被因素時(shí)，其反射特征呈band4低于band3亮度值應(yīng)超過(guò)band4亮度值，相反，還有其他因素的作用時(shí)，band4亮度值才會(huì)超過(guò)band3亮度值。

水體在ASTER近紅外波段吸收較強(qiáng)，在第4波段附近吸收率近100%；

在可見(jiàn)光波段的灰度比較高，因此可以選用波段band4/band1

此步驟采用ERDAS建模進(jìn)行。建模如圖2。

運(yùn)算函數(shù)為：EITHER 1 IF （ $n1_prdat015_1234（4） / （$n1_prdat015_1234（1） + 0000000001） <= 1.25 AND $n1_prdat015_1234（4） / （$n1_prdat015_1234（1） + 0.0000000001） >= 056 ） OR 0 OTHERWISE

5.2.2掩膜主成分分析

該模型，主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行波段選擇，然后用生成的mask文件進(jìn)行掩膜，最后進(jìn)行主成分分析，經(jīng)過(guò)主成分分析即可得到蝕變異常信息。

5.3鐵染礦物遙感異常的提取

用主成分分析ASTER數(shù)據(jù)的1-4波段來(lái)提取鐵染礦物信息。Fe2+/Fe3+異常分量表征特征為ASTER2、4波段貢獻(xiàn)與3波段貢獻(xiàn)相反。

通過(guò)對(duì)表中特征向量的觀察，可得第3主分量（PCA3）為蝕變異常分量。

5.4OH-礦物遙感異常的提取

通過(guò)主成分分析1、3、4、6波段，可以提取絕大多數(shù)OH-基團(tuán)礦物信息。OH-物異常分量表征特征應(yīng)為在ASTER1、3、4波段貢獻(xiàn)與6波段貢獻(xiàn)相反，并在6波段具有高載荷。

通過(guò)對(duì)表中特征向量的觀察，可得第4主分量（PCA4）為蝕變異常分量。

5.5碳酸鹽化蝕變異常提取

同樣用主成分分析的方法對(duì)1、3、5和8波段進(jìn)行分析，可以提取絕大多數(shù)CO32-礦物信息。異常分量表征特征為ASTER5、8波段貢獻(xiàn)與第3波段貢獻(xiàn)相反，并在3或者8波段載荷較高。

通過(guò)對(duì)表中特征向量的觀察，可得第2主分量（PCA2）為蝕變異常分量。

5.6歸一化及低通濾波處理

經(jīng)過(guò)主成分分析及均值濾波處理后的鐵染基和羥基進(jìn)行波段合成，依次歸一化處理，最終得以消除或盡量減少反照率變化和地形影像所造成的差異。其在空間建模中的算式為：

（X-最小值最大值-最小值）×256

最大值為：均值+2倍方差；最小值為：均值-2倍方差。

將得到的主分量提取，分別將幾種蝕變信息的主分量提取并進(jìn)行歸一化處理

此操作用ERDAS建模處理：

函數(shù)為：（$n1_prdat011 - （GLOBAL MEAN （$n1_prdat011 ， IGNORE 0） - 2 * GLOBAL SD （$n1_prdat011 ， IGNORE 0） / GLOBAL SD （$n1_prdat011 ， IGNORE 0） * 64 + 1 ）

5.7蝕變信息疊加

經(jīng)過(guò)上述蝕變信息的提取，對(duì)提取的信息進(jìn)行匯總，將異常信息疊加在一起，便可進(jìn)行下一步成礦靶區(qū)的預(yù)測(cè)與圈定。

6結(jié)論

（1）本文基于ERDAS空間建模對(duì)ASTER數(shù)據(jù)進(jìn)行蝕變信息提取，了解運(yùn)用ASTER數(shù)據(jù)進(jìn)行蝕變信息的提取的ERDAS空間建模處理基本流程。

（2）本文采用主成分分析法提取鐵染基、羥基的蝕變信息、碳酸鹽礦物蝕變異常信息，對(duì)后期的成礦的預(yù)測(cè)提供了幫助。

（3）通過(guò)對(duì)研究區(qū)的錳礦權(quán)區(qū)ASTER數(shù)據(jù)進(jìn)行異常信息提取，對(duì)錳礦的地質(zhì)研究和勘查工作提供了有益信息。