柴達(dá)木盆地南緣瑪興大灣地區(qū)典型巖漿巖巖性識別研究

魏本贊，汪 冰，石海崗，付麗華，張 策，揭文輝

(核工業(yè)航測遙感中心，石家莊 050002)

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柴達(dá)木盆地南緣瑪興大灣地區(qū)典型巖漿巖巖性識別研究

魏本贊，汪 冰，石海崗，付麗華，張 策，揭文輝

(核工業(yè)航測遙感中心，石家莊 050002)

本文運(yùn)用ASTER多光譜遙感數(shù)據(jù)識別柴達(dá)木南緣瑪興大灣地區(qū)典型巖漿巖的巖性信息，分別采用光譜分析法和最小噪聲變換法進(jìn)行試驗(yàn)，可有效地識別與提取出研究區(qū)內(nèi)的典型巖漿巖巖性信息；經(jīng)已知地質(zhì)資料和野外查證資料分析證明，用上述方法提取巖性信息的結(jié)果可靠，能為巖性填圖及礦床勘查工作提供參考。

ASTER；巖石光譜特征；最小噪聲變換；巖性識別；瑪興大灣；青海省

0 引言

遙感數(shù)據(jù)已被廣泛用于巖性識別與礦物學(xué)方面研究，利用多光譜遙感圖像提取巖石礦化信息一直是遙感研究熱點(diǎn)[1-2]。ASTER數(shù)據(jù)覆蓋波長范圍寬、波段多，為識別礦物和巖石成分提供了可能，ASTER與應(yīng)用廣泛的Landsat、TM相比具明顯優(yōu)勢，可提取更精細(xì)礦物信息。傅碧宏[3-4]、丑曉偉等[5-6]、二芳宮樹等[7]研究了沉積巖的巖石光譜曲線特征；甘甫平等[8-9]、閆柏琨等[9-10]研究認(rèn)為巖石光譜反射率的大小會受到視場角和觀測幾何的影響，但是光譜曲線的整體形態(tài)和吸收特征基本保持不變；吳德文等[11]、王欽軍等[12]、耿新霞等[13]基于不同的遙感數(shù)據(jù)利用巖石的光譜曲線特征提取了蝕變信息與巖性信息，效果均比較理想。由此可見，遙感技術(shù)在巖性信息提取與地質(zhì)填圖方面正發(fā)揮著越來越重要的作用。

本文以柴達(dá)木南緣地區(qū)幾種典型巖漿巖作為研究對象，在分析該區(qū)巖石光譜特征基礎(chǔ)上，基于ASTER遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行巖性識別研究，以解決該地區(qū)巖漿巖地質(zhì)填圖較粗的問題。另外，夕卡巖型礦床是該地區(qū)最為重要的礦床類型，通過本次巖漿巖巖性識別研究工作，企望對該地區(qū)的找礦工作有所幫助。

1 研究區(qū)地質(zhì)背景和ASTER數(shù)據(jù)特征

研究區(qū)位于東昆侖西段、柴達(dá)木盆地南緣，其大地構(gòu)造位置屬于東昆侖微陸塊[14]。區(qū)內(nèi)岀露的地層主要為上泥盆統(tǒng)牦牛山組和古元古界金水口巖群(圖1)。區(qū)內(nèi)巖漿侵入巖活動(dòng)頻繁，侵入巖石類型眾多，以中酸性為主；早泥盆世斑狀二長花崗巖和斑狀花崗閃長巖在本區(qū)呈巖基狀分布，中晚三疊世中性花崗巖呈巖株?duì)钋秩?。在區(qū)域晚華力西—印支期造山過程中，上述地層、中酸性侵入巖成為本區(qū)夕卡巖型礦床的良好成礦條件。

圖1 瑪興大灣地區(qū)地質(zhì)簡圖(據(jù)張先福等，2011)Fig.1 Geological sketchof in Maxingdawan area1.全新統(tǒng)；2.盆統(tǒng)牦牛山組；3.古元古界金水口巖群；4.早侏羅世正長花崗巖；5.晚三疊世二長花崗巖；6.晚三疊世花崗閃長巖；7.晚三疊世石英閃長巖；8.晚三疊世閃長巖；9.早二疊世二長花崗巖；10.早二疊世花崗閃長巖；11.早泥盆世斑狀二長花崗巖；12.早泥盆世花崗閃長巖；13.早泥盆世角閃石閃長巖；14.不整合界線；15.脈動(dòng)/超動(dòng)侵入界線；16.斷層；17.銅礦化點(diǎn)/銅多金屬礦化點(diǎn)；18.研究區(qū)及編號

ASTER傳感器是一個(gè)中分辨率多光譜成像儀，提供了14個(gè)波段的數(shù)據(jù)， ASTER數(shù)據(jù)涵蓋的波長范圍寬、波段多， 是第一個(gè)集可見光、近紅外和熱紅外三個(gè)子系統(tǒng)的星載遙感傳感器，ASTER數(shù)據(jù)在短波紅外和熱紅外波段較高的光譜分辨率，為識別礦物和巖石成分提供了可能；ASTER衛(wèi)星傳感器具有的獨(dú)特特征和全球覆蓋性特點(diǎn)，使其在地質(zhì)學(xué)和礦產(chǎn)勘查方面有著明顯的優(yōu)勢。本次采用的ASTER影像數(shù)據(jù)拍攝時(shí)間2003年9月23日。

2 巖性識別方法與討論

用于巖漿巖巖性識別的方法很多，如假彩色合成、主成分分析等。本文采用光譜分析法和最小噪聲變換法對進(jìn)行巖性識別研究。

2.1 光譜分析法

巖石礦物在可見光—近紅外譜域產(chǎn)生的光譜反射率特征主要源于晶體場效應(yīng)、電荷轉(zhuǎn)移、導(dǎo)帶躍遷和色心等電子過程以及羥基水分子和碳酸根離子等基團(tuán)的分子振動(dòng)過程；巖石光譜特征是其成分與結(jié)構(gòu)的反映，成分、結(jié)構(gòu)不同的巖石，其光譜特征也會有差異。光譜分析法正是根據(jù)不同巖石光譜特征不同的特點(diǎn)識別巖性。

2.1.1 斑狀二長花崗巖

斑狀二長花崗巖巖石總體反射率較高(圖2)，反射率光譜曲線在60 nm至1 100 nm波長區(qū)間均呈近于增高特征；在600 nm—1 050 nm呈波狀起伏特征，出現(xiàn)多個(gè)吸收峰，630 nm、750 nm、820 nm處吸收峰由Fe3+離子產(chǎn)生電子能級躍遷引起，1 000 nm處吸收峰由Fe2+離子引起，與巖石表面發(fā)生弱褐鐵礦化相關(guān)；在1 400 nm和1 900 nm處為水分吸收峰。樣品D1034-BP1的光譜曲線在波長1 400 nm處峰形較尖銳且偏深些，說明該巖石存在較多且高度有序的結(jié)構(gòu)水；1 900 nm為結(jié)晶水分子吸收譜帶，在波長2 200 nm處的強(qiáng)吸收是Al—OH基團(tuán)振動(dòng)所引起的。

D1022-BP1和D1023-BP1樣品是不同點(diǎn)處采集的礦物成份含量和礦物粒度大小接近的兩件樣品，其光譜曲線中波形特征幾乎一致。D1029-BP1和D1029-BP2樣品是同一地點(diǎn)采集的巖性略有差異的兩件樣品，前者比后者巖石粒度略大，前者在可見光波長段反射率相對較高，而在紅外波段反射率相對較低。

圖2 斑狀二長花崗巖光譜曲線Fig.2 The spectral curve of prophyritic monzonite granite

圖3 花崗閃長巖光譜曲線Fig.3 The spectral curve of granodiorite

2.1.2 花崗閃長巖

花崗閃長巖樣品顯示其整體反射率在0.5左右(圖3)；在波長600 nm至1 000 nm光譜曲線呈波狀起伏特征，F(xiàn)e3+(700 nm、870 nm)和Fe2+(1 000 nm)的吸收譜帶分離良好，但譜帶微弱表明巖石中鐵的含量相對較少，推測巖石表面可能存在較弱的褐鐵礦化；在波長1 400 nm、1 850 nm—1 900 nm、2 150 nm—2 250 nm之間存在明顯的吸收光譜，1 400 nm的水吸收譜帶較淺而寬緩，表明巖石中結(jié)構(gòu)水含量較少且處在高度無序的狀態(tài)，1 850 nm—1 900 nm水分吸收譜帶也相對較淺而寬，表明巖石中水分子含量同樣較少，2 200 nm的吸收譜帶是Al—OH基團(tuán)振動(dòng)所引起的。

2.1.3 閃長巖

圖4 閃長巖光譜曲線Fig.4 The spectral curve of diorite

閃長巖總體反射率都不高，在0.10～0.30之間(圖4)，特別是角閃石的含量越高其巖石的反射率越低。在700 nm、870 nm處見三價(jià)鐵Fe3+吸收峰，在1 000 nm處見寬緩二價(jià)鐵Fe2+吸收峰，波長間存在低緩的吸收特征；1 400 nm羥基吸收特征較弱，說明巖石中幾乎不含結(jié)構(gòu)水；1 930 nm處水分吸峰低凹且寬緩，說明巖石中結(jié)晶水分子含量極少；2 260 nm和2 343 nm存在Al—OH、Mg—OH羥基吸收，光譜曲線顯示Al—OH羥基吸收稍強(qiáng)于Mg—OH羥基吸收，依據(jù)巖石礦物組成及表面特征，Al—OH羥基吸收一般系粘土礦物蝕變引起，Mg—OH羥基吸收系綠泥石引起。

2.1.4 光譜識別分析

圖5 二長花崗巖、花崗閃長巖與閃長巖光譜曲線對比圖Fig.5 Comparision of spectral curve of prophyritic monzonite granite granodiorite rock and diorite

將基于光譜特征分析巖性識別結(jié)果與樣品薄片鑒定結(jié)果進(jìn)行比較驗(yàn)證，結(jié)果顯示，巖性光譜特征分析基本符合對室樣品薄片鑒定觀察的判斷，同時(shí)證明了巖石光譜特征作為遙感巖性識別依據(jù)的的可靠性。

表1 ASTER波段相關(guān)系數(shù)矩陣

2.2 最小噪聲變換法

最小噪聲變換(MNF)是一種光譜數(shù)據(jù)減維技術(shù)，用以確定圖像數(shù)據(jù)內(nèi)在的維數(shù)，分離數(shù)據(jù)中的噪聲，減小進(jìn)一步處理所需的運(yùn)算量[15]。本次通過最佳指數(shù)法計(jì)算出最佳波段組合，觀察最終特征值和MNF 圖像(特征圖像)來確定數(shù)據(jù)的固有維數(shù)，最后達(dá)到巖性識別的目的。

2.2.1 最佳指數(shù)分析

對于不同衛(wèi)星的多波段數(shù)據(jù)，其RGB組合能達(dá)到數(shù)百種或數(shù)千種，波段組合法指出了如何選擇一種最佳RGB組合來充分體現(xiàn)影像地物之間的差異。目前，關(guān)于波段組合最優(yōu)化的選擇，已有諸多學(xué)者已作了系列研究工作[16-18]。最佳指數(shù)法綜合考慮單波段圖像的信息量及各波段間的相關(guān)性，更接近于波段選擇的原則，且計(jì)算簡單，易于實(shí)現(xiàn)，已得到廣泛的應(yīng)用。

(1)

公式(1)中，OIF為波段組合指數(shù)，Si為第i個(gè)波段的標(biāo)準(zhǔn)差，Rij為i、j兩波段的相關(guān)系數(shù)。OIF值愈大，表示影像數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的信息量愈多，即認(rèn)為是最佳的組合方式。

表1中，除第2波段以外，第1波段與其他7個(gè)波段相關(guān)系數(shù)都很小。VNIR譜域內(nèi)，第3波段與其他3個(gè)波段相關(guān)性都很低。同時(shí)，第3波段與SWIR的5個(gè)波段相關(guān)性也較低。因此，可以首選出第1與3波段。其次，統(tǒng)計(jì)1-3-N(N為SWIR波段)三波段組合的標(biāo)準(zhǔn)差之和與相關(guān)系數(shù)之和，計(jì)算OIF指數(shù)，最終選出最優(yōu)波段組合。

表2 ASTER波段組合OIF指數(shù)

圖6 研究區(qū)ASTER影像圖(731波段組合)Fig.6 ASTER remote sensing image (combination of band 7,3,1) Of the study area

表2顯示了該景影像OIF波段組合相關(guān)統(tǒng)計(jì)值，最優(yōu)組合為731波段。如圖6所示，基于OIF指數(shù)的最優(yōu)彩色合成影像色彩豐富，綠色植被、灰褐色巖體形態(tài)特征明顯。

2.2.2 最小噪聲變換巖性識別

對研究區(qū)ASTER數(shù)據(jù)進(jìn)行MNF變換，得到的特征值與相應(yīng)MNF波段數(shù)圖(圖7)，顯示特征值在1到8波段之間迅速減小，由于通常較大的特征值代表較高的信息含量，表明圖像信息主要包含在前8個(gè)MNF波段中。

圖7 MNF波段及相應(yīng)的特征值Fig.7 MNF bands and their eigenvalues

圖8 最小噪聲法效果圖Fig.8 Lithological interpretation map of Minimum Noise Fraction Transformation

基于ENVI軟件平臺，利用最小噪聲法得出研究區(qū)的花崗巖類巖性分類圖(圖8)。將遙感影像巖性識別、分類結(jié)果與已取得的大比例尺地質(zhì)圖及野外調(diào)查結(jié)果進(jìn)行比較驗(yàn)證；結(jié)果表明，本文提取出花崗巖體的巖性分類結(jié)果與地質(zhì)圖吻合性較好，且?guī)r性信息更加豐富與精細(xì)(圖9)。

3 結(jié)語

圖9 研究區(qū)巖性分類圖Fig.9 Lithological classication map in the study area1.似斑狀二長花崗巖；2.二長花崗巖；3.二長花崗巖；4.石英閃長巖；5.閃長巖；6.斷層

本文基于光譜特征反射率值不同的特點(diǎn)(特別是反射率的高低)為野外實(shí)地調(diào)查工作中花崗巖類的巖性信息識別提供了直接快捷的參考依據(jù)。在此基礎(chǔ)上，通過最佳指數(shù)法計(jì)算出該景ASTER數(shù)據(jù)最優(yōu)組合為731波段，再利用最小噪聲變換(MNF)法可以有效地協(xié)助目視解譯對瑪興大灣地區(qū)似斑狀二長花崗巖、二長花崗巖、二長花崗巖、閃長巖等巖體信息進(jìn)行識別。

通過對研究區(qū)巖性識別與信息提取方法的研究，可提高地質(zhì)填圖效率、豐富地質(zhì)填圖效果，能為巖性填圖及礦床勘查工作提供參考。

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Interpretation of typical magmatic lithologies in Maxingdawan area at the south margin of Qaidam basin

WEI Benzan, WANG Bing, SHI Haigang, FU Lihua, ZHANG Ce, JIE Wenhui

(AirborneSurveyandRemoteSensingCenterofNuclearIndustry，Shijiazhuang050002,China)

ASTER multispectral remote sensing data are applied to interpretation of typical magmatic lithologies in Maqindawan area at south margin of Qaidam basin. The spectral analysis method and minimum noise transformation method (MNF) were tested. With the methods typical magmatic lithologies can be successfully extracted. Referring to geological data available and field check the methods are feasible to lithological mapping and the extracted data can be applied to field lithological mapping and ore deposit prospecting.

ASTER; spectral characteristics of rock; the optimal index method; minimum noisetransformation; Maxingdawan; Qinghai province

2016-01-08； 責(zé)任編輯： 王傳泰

青海省柴達(dá)木北緣地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查項(xiàng)目(編號：12120113032200)聯(lián)合資助。

魏本贊(1986—)，男，工程師，2009年畢業(yè)于東華理工大學(xué)，現(xiàn)從事遙感地質(zhì)與應(yīng)用研究工作。通信地址：河北省石家莊市學(xué)府路11號，核工業(yè)航測遙感中心；郵政編碼：050002；E-mail：524473847@qq.com

10.6053/j.issn.1001-1412.2016.04.013

P627，P623

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