遙感蝕變異常非線性分析方法
——以北山新、老金廠為例

韓海輝， 王藝霖， 任廣利， 楊軍錄， 李健強(qiáng)， 楊敏

(1.中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局西安地質(zhì)調(diào)查中心，西安 710054； 2.長(zhǎng)安大學(xué)地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院，西安 710054)

遙感蝕變異常非線性分析方法
——以北山新、老金廠為例

韓海輝1,2， 王藝霖1， 任廣利1， 楊軍錄1， 李健強(qiáng)1， 楊敏1

(1.中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局西安地質(zhì)調(diào)查中心，西安 710054； 2.長(zhǎng)安大學(xué)地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院，西安 710054)

以北山新、老金廠為實(shí)驗(yàn)區(qū)，利用ASTER遙感數(shù)據(jù)，通過(guò)分形模型與變點(diǎn)分析模型，定量化計(jì)算蝕變異常下限值，探索非線性分析方法計(jì)算遙感異常下限值的有效性。結(jié)果表明: 對(duì)于遙感蝕變異常具有分形分布特征的地區(qū)，采用變點(diǎn)分析法可快速計(jì)算出地質(zhì)背景與蝕變異常下限值，且結(jié)果具有較高的擬合度; 通過(guò)野外驗(yàn)證，提取的蝕變異常信息與已知礦體以及地面蝕變地質(zhì)體的光譜測(cè)量結(jié)果吻合較好; 因此，該方法可作為定量計(jì)算遙感蝕變異常閾值的可選方法，這也為今后定量化研究遙感蝕變異常提供了新思路。

非線性； 分形； 變點(diǎn)分析； 遙感蝕變異常； 新、老金廠

0 引言

礦物在電磁波譜上具有特有的診斷性波譜特征，利用這些特征可有效識(shí)別礦物或礦物成分[1]。尤其近礦蝕變形成的蝕變礦物異常往往與礦床的規(guī)模及礦化強(qiáng)度相關(guān)，能為地質(zhì)找礦提供重要依據(jù)[2]。自20世紀(jì)80年代開始，國(guó)內(nèi)外學(xué)者就通過(guò)TM，ASTER，Hyperion，AVIRIS等遙感數(shù)據(jù)，利用主成分分析、比值分析、光譜角填圖等信息增強(qiáng)方法進(jìn)行了鐵染、泥化、碳酸鹽巖化等蝕變帶的識(shí)別[3-8]，這為全球鐵、銅、鉬、金等礦種的資源勘查工作提供了有效幫助。其中，張玉君等[9]基于數(shù)據(jù)的正態(tài)分布性提出的去干擾遙感異常主分量門限化技術(shù)，在我國(guó)礦產(chǎn)資源潛力評(píng)價(jià)工作中得到了廣泛應(yīng)用。但地質(zhì)異常分布并不局限于正態(tài)分布，還具有不連續(xù)性、突變性、多樣性及自相似性等非線性特征，由此導(dǎo)致地質(zhì)異常下限值的復(fù)雜性，而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法通常只考慮隨機(jī)性，這就導(dǎo)致結(jié)果存在某些局限性和弊端[10]。就遙感異常提取來(lái)說(shuō)，由于蝕變異常信息往往與復(fù)雜地質(zhì)背景疊加在一起，如果僅考慮異常信息分布的隨機(jī)性來(lái)確定下限值，就有可能在濾除地質(zhì)背景干擾的同時(shí)許多低弱礦化蝕變異常信息也被濾除了，或者地質(zhì)背景信息并未被完全濾除，因此遙感異常下限值的分析處理還應(yīng)采用一些非線性分析方法，以有效增強(qiáng)和提取遙感礦化蝕變異常信息。大量研究表明分形和多重分形能較好地表征復(fù)雜地質(zhì)背景下的非線性地質(zhì)異常，近年來(lái)在地球化學(xué)領(lǐng)域的研究中取得廣泛應(yīng)用[11-12]，但在地質(zhì)成礦背景復(fù)雜的地區(qū)，這種方法應(yīng)用研究還較少?；诖?，本文選擇具有典型蝕變分帶特征的北山新、老金廠金礦床進(jìn)行剖析，采用ASTER多光譜數(shù)據(jù)，利用非線性的分形模型和變點(diǎn)分析模型定量計(jì)算遙感蝕變異常下限值，探索非線性方法的有效性，并分析實(shí)驗(yàn)區(qū)遙感礦化蝕變礦物的分帶特征與光譜特征，為遙感技術(shù)輔助地質(zhì)礦產(chǎn)勘查提供新思路。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1 研究區(qū)概況

北山成礦帶是我國(guó)西北固體金屬礦產(chǎn)主要資源地之一，已發(fā)現(xiàn)鐵、銅、鎳、金、鎢、鉛、鋅等礦產(chǎn)地幾十處，是西北地區(qū)一個(gè)重要資源遠(yuǎn)景區(qū)[13]。新、老金廠金礦床位于北山南帶—柳園礦集區(qū)的南部，為同一礦床不同組成部分，出露的地層主要有下二疊統(tǒng)基—酸性火山巖、輝綠巖、英安巖、流紋巖、碎屑巖、玄武巖、安山凝灰?guī)r等，上二疊統(tǒng)酸性流紋巖、凝灰?guī)r、碎屑巖等，中石炭統(tǒng)粉砂質(zhì)板巖、礫巖及酸性火山巖夾層，礦區(qū)北部及東南還零星出露有敦煌巖群眼球狀混合巖和中下侏羅統(tǒng)礫巖、砂巖和粉砂巖等； 區(qū)內(nèi)總體構(gòu)造線走向近EW向，此外還發(fā)育NE和NW向斷裂； 而侵入巖不發(fā)育，僅見(jiàn)少量輝長(zhǎng)巖脈、花崗斑巖脈、霏細(xì)巖脈和石英脈出現(xiàn)[14]。

新、老金廠礦體主要賦存在新金廠斷裂南側(cè)的火山巖段，在斷裂北側(cè)的碎屑巖段有也產(chǎn)出。在新金廠礦區(qū)，共發(fā)現(xiàn)礦脈 30 余條，礦脈大部分分布在輝綠巖中，少數(shù)分布在英安巖和板巖中，具有較寬的圍巖蝕變。在老金廠礦區(qū)，分為西、中和東3個(gè)礦段，共有含金石英脈 120 條，圍巖蝕變較窄。在東礦段礦體主要為石英脈型； 在中礦段礦體主要賦存在新金廠斷裂帶及其次級(jí)裂隙內(nèi)； 在西礦段礦體產(chǎn)出與新金廠相似，且礦化帶連續(xù)[14]。

礦區(qū)圍巖蝕變具有分帶性，從礦體中心向外依次可分為硅化、黃鐵礦化(褐鐵礦化)、絹云母化、鐵碳酸鹽巖化和青磐巖化。其中，硅化或以石英大脈出現(xiàn)，或以平行的石英細(xì)脈或網(wǎng)脈帶出現(xiàn)，與金礦化的關(guān)系最為密切。輝綠巖中為鐵白云石化、綠泥石化； 英安巖中為絹云母化、鉀長(zhǎng)石化和高嶺石化； 板巖中為絹云母化、綠泥石化[14]。

1.2 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文使用的ASTER數(shù)據(jù)時(shí)相為2000年4月7日，數(shù)據(jù)級(jí)別為L(zhǎng)1B，原始數(shù)據(jù)已經(jīng)過(guò)了輻射校正和幾何糾正，無(wú)云及陰影遮蓋，影像質(zhì)量較好。對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行了串?dāng)_校正、大氣校正、重采樣處理(重采樣至30 m)，此外選擇對(duì)河流、白泥地、植被和第四系等干擾地物敏感的波段，通過(guò)掩模技術(shù)降低其對(duì)異常信息提取帶來(lái)的影響。

2 蝕變異常信息提取

2.1 分形和多重分形模型

分形作為一種幾何體的屬性，其本質(zhì)特性是自相似性，即不同尺度變換下具有相似性，而多種分形可以反映更復(fù)雜的空間模式[12]。成礦過(guò)程中各種尺度地質(zhì)異常的大小和個(gè)數(shù)通常也服從分形或多重分形分布[15]。因此，本文將異常像元亮度值作為因子帶入分形模型，通過(guò)計(jì)算雙對(duì)數(shù)多重分形圖確定蝕變異常下限值。分形模型為[16-17]，設(shè)有異常像元亮度值集合{Xi，i=1,2，…,N}，則

(1)

式中：r為特征尺度；K為常數(shù)；D為分維數(shù)；N(r)則表示尺度大于等于r的Xi的數(shù)目或和數(shù)。將式(1)兩邊取對(duì)數(shù)可得

lgN(r)=lgK-Dlgr。

(2)

由式(2) 可以看出，lgr與lgN(r)呈線性關(guān)系。如果該地區(qū)蝕變異常信息具有自相似性多重分形特征，那么計(jì)算時(shí)將異常像元亮度值作為r值，N(r)則為亮度值大于等于r的Xi的數(shù)目，將兩者代入分形模型中即可生成雙對(duì)數(shù)圖，而由于lgr與lgN(r)呈線性關(guān)系，因此可對(duì)雙對(duì)數(shù)圖進(jìn)行分段擬合，以確定區(qū)分背景和異常的臨界值，即異常下限值。

2.2 變點(diǎn)分析模型

為了確定異常下限值，通常會(huì)采用最小二乘法進(jìn)行分段線性擬合，然后以分段擬合直線交叉處的分界值作為異常下限值[18]。但此方法中，異常下限值的選擇往往是非定量的，因而本文采用變點(diǎn)分析法[19-20]定量地計(jì)算下限值，再用最小二乘法分段擬合直線，求出分維數(shù)D和擬合度R2以查驗(yàn)方法與結(jié)果的有效性。

變點(diǎn)是指模型或輸出序列在某未知時(shí)刻發(fā)生突然變化，該時(shí)刻即稱為系統(tǒng)的變點(diǎn)。變點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析的目的是判斷和檢驗(yàn)變點(diǎn)的存在、位置和個(gè)數(shù)，并估計(jì)出變化的躍度。本文采用的均值變點(diǎn)分析法，計(jì)算過(guò)程如下。

(3)

(4)

(5)

3)計(jì)算期望值，即

(6)

4)計(jì)算極大值，即

(7)

由以上步驟可見(jiàn)，變點(diǎn)的存在會(huì)使S和Si的差值增大。因此，本文先對(duì)每一類遙感異常數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)樣本序列X0，通過(guò)計(jì)算lgN(r)與lgr的商，對(duì)其取對(duì)數(shù)以構(gòu)建該樣本序列，再依據(jù)上述公式計(jì)算樣本序列X0的統(tǒng)計(jì)量S與Si的差值，最后通過(guò)求極大值確定變點(diǎn)位置，即可得出所需的異常下限值。

2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.3.1 石英及硅化蝕變帶提取

石英在ASTER數(shù)據(jù)第12波段反射率強(qiáng)于第11波段，故選取B12/ B11可以提取絕大多數(shù)硅化蝕變異常信息[21]。應(yīng)用分形法生成硅化異常分量的雙對(duì)數(shù)形式如圖1(a)所示，使用均值變點(diǎn)法生成S與Si差值變化曲線如圖1(b)所示。通過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，在i=135時(shí)，S與Si差值最大，對(duì)應(yīng)的像元亮度值r=1.151 039，故以該值為閾值設(shè)計(jì)濾波器，以實(shí)現(xiàn)地質(zhì)背景與硅化蝕變異常的分離。

(a) 異常分量雙對(duì)數(shù)圖 (b) S與Si差值變化曲線

圖1 硅化蝕變分形特征分析圖

Fig.1 Fractal characteristics analysis diagram of silicification

2.3.2 褐鐵礦化蝕變帶提取

褐鐵礦化在ASTER數(shù)據(jù)第1波段反射率最弱，而在第2波段反射率較強(qiáng)，故選取B2/B1可以提取絕大多數(shù)褐鐵礦化蝕變異常信息[21]。應(yīng)用分形法生成褐鐵礦化異常分量的雙對(duì)數(shù)形式如圖2(a)所示，使用均值變點(diǎn)法生成S與Si差值變化曲線如圖2(b)所示。通過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，在i=79時(shí)，S與Si差值最大，對(duì)應(yīng)的像元亮度值r=1.174 591，故以該值為閾值設(shè)計(jì)濾波器，實(shí)現(xiàn)地質(zhì)背景與褐鐵礦化蝕變異常的分離。

(a) 異常分量雙對(duì)數(shù)圖 (b)S與Si差值變化曲線

圖2 褐鐵礦化蝕變分形特征分析圖

Fig.2 Fractal characteristics analysis diagram of limonitization

2.3.3 絹云母及絹云母化蝕變帶提取

絹云母在ASTER數(shù)據(jù)的第6波段具有強(qiáng)吸收，第5和第7波段為強(qiáng)反射，故選取(B5+B7)/B6可以提取絕大多數(shù)絹云母化蝕變信息[21]。應(yīng)用分形法生成絹云母化異常分量的雙對(duì)數(shù)形式如圖3(a)所示，使用均值變點(diǎn)法生成S與Si差值變化曲線如圖3(b)所示。

(a) 異常分量雙對(duì)數(shù)圖 (b)S與Si差值變化曲線

圖3 絹云母化蝕變分形特征分析圖

Fig.3 Fractal characteristics analysis diagram of sericitization

通過(guò)計(jì)算發(fā)現(xiàn)，在i=122時(shí)，S與Si差值最大，對(duì)應(yīng)的像元亮度值r=2.314 833，故以該值為閾值設(shè)計(jì)濾波器，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜地質(zhì)背景與絹云母化蝕變異常的分離。

2.3.4 綠泥石及青磐巖化蝕變帶提取

綠泥石在ASTER數(shù)據(jù)的第8波段存在明顯吸收特征，第7波段和第9波段為強(qiáng)反射，故選取(B7+B9)/B8可以提取絕大多數(shù)青磐巖化蝕變信息[21]。應(yīng)用分形法生成青磐巖化異常分量的雙對(duì)數(shù)形式如圖4(a)所示，使用均值變點(diǎn)法生成S與Si差值變化曲線如圖4(b)所示。計(jì)算發(fā)現(xiàn)，在i=153時(shí)，S與Si差值最大，對(duì)應(yīng)的像元亮度值r=2.471 953，故以該值為閾值設(shè)計(jì)濾波器，實(shí)現(xiàn)地質(zhì)背景與青磐巖化蝕變異常的分離。

(a) 異常分量雙對(duì)數(shù)圖 (b)S與Si差值變化曲線

圖4 青磐巖化蝕變分形特征分析圖

Fig.4 Fractal characteristics analysis diagram of propylitization

上述分形特征分析結(jié)果顯示(圖1—4)，實(shí)驗(yàn)區(qū)遙感蝕變異常存在明顯的多重分形分布特征，而采用變點(diǎn)分析法可定量地計(jì)算出地質(zhì)背景與蝕變異常下限值。以該值分段進(jìn)行線性擬合，得到的擬合度均較高，4類蝕變礦物的異常信息分段擬合度均超過(guò)0.98，地質(zhì)背景分段的擬合度均超過(guò)0.74，這表明使用該方法得出的異常下限值客觀有效。

從表1的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，本文得出的異常下限值與門限化技術(shù)的N相對(duì)應(yīng)時(shí)，4種蝕變異常的N差異較大，其中硅化和褐鐵礦化對(duì)應(yīng)的N約為1.5，而絹云母化和青磐巖化對(duì)應(yīng)的N則超過(guò)3，這個(gè)結(jié)果表明對(duì)于具有非線性特征的遙感蝕變礦物異常信息，若僅考慮正態(tài)分布性劃分異常下限值，提取結(jié)果并不能有效反映異常信息，而應(yīng)用分維變點(diǎn)法計(jì)算下限值則相對(duì)簡(jiǎn)單、快捷、可靠。

表1 遙感蝕變礦物異常信息統(tǒng)計(jì)表

圖5為實(shí)驗(yàn)區(qū)遙感蝕變異常分布。從圖5可以看出，提取的蝕變信息呈近EW向線性展布，與區(qū)域構(gòu)造線方位一致。其中沿著近EW向主斷裂(新金廠斷裂)的異常發(fā)育最好，尤其在礦點(diǎn)附近硅化與褐鐵礦化異常較為集中。從蝕變礦物總體分布來(lái)看，新金廠斷裂以北的碳質(zhì)和凝灰質(zhì)板巖內(nèi)異常不發(fā)育(新金廠斷裂北側(cè)礦點(diǎn)附近的硅化和褐鐵礦化異常主要由堆侵的礦石引起)，僅局部分布的石英脈顯示硅化和青磐巖化信息，而新金廠斷裂及其以南的次級(jí)斷裂兩側(cè)和交叉部位，蝕變異常發(fā)育較好，且與已知礦體較吻合。礦區(qū)蝕變異常表現(xiàn)出一定的分帶性，從礦體中心(礦點(diǎn))向外依次發(fā)育硅化-褐鐵礦化-青磐巖化-絹云母化，其中硅化和褐鐵礦化與金礦點(diǎn)在空間位置關(guān)系上表現(xiàn)更緊密。

圖5 實(shí)驗(yàn)區(qū)遙感蝕變異常分布

Fig.5 Remote sensing alteration anomalies map in the testing area

3 野外驗(yàn)證

在老金廠礦區(qū)設(shè)計(jì)了一條地質(zhì)剖面L16線(圖6)，對(duì)出露的不同巖性、不同蝕變類型的巖礦石等進(jìn)行ASD地面光譜測(cè)量，以驗(yàn)證礦區(qū)蝕變礦物特征和分布規(guī)律。L16線剖面位于老金廠金礦區(qū)東部，縱穿老金廠礦區(qū)，剖面起點(diǎn)坐標(biāo)： E94°58′08″，N40°56′47″，長(zhǎng)約6 km，剖面方位168°。地質(zhì)剖面圖(圖6)顯示礦區(qū)出露的巖性主要有粗砂巖、細(xì)砂巖、碳質(zhì)泥巖、泥質(zhì)粉砂巖、砂質(zhì)礫巖、泥鈣質(zhì)板巖、花崗巖脈、玄武巖、閃長(zhǎng)玢巖、英安玢巖及輝長(zhǎng)巖脈等。剖面巖礦光譜測(cè)量結(jié)果顯示硅化英安玢巖(BSY-275)、閃長(zhǎng)玢巖(BSY-278/282)等分別在2 250 nm和2 340 nm波段處具有Fe-OH和Mg-OH 的吸收峰，表現(xiàn)出明顯的綠泥石化特征(圖7(a)); 輝長(zhǎng)巖脈(BSY-283)與英安玢巖的光譜曲線近似(圖7(a))，也表現(xiàn)為綠泥石化; 碎屑巖類反射率變化較大(0.05～0.4)，其在2 205 nm波段處具有弱的Al-OH吸收峰，個(gè)別位于巖體接觸帶上的樣品還在2 340 nm波段處具有弱的OH吸收峰(圖7(b)); 花崗巖脈(BSY-268)分別在2 210 nm和2 340 nm波段處具有明顯的Al-OH吸收峰和CO32-吸收峰(圖7(c))。

圖6 老金廠L16線地質(zhì)剖面

(a) 中基性巖漿巖(b) 砂巖類(c) 花崗巖脈

(d) 玄武巖 (e) 褐鐵礦化蝕變帶

圖7 老金廠蝕變地質(zhì)體光譜曲線

Fig.7 Spectral curves of alteration geophysical bodies

野外驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)碎屑巖類、板巖類異常不發(fā)育，局部見(jiàn)有絹云母化?；◢弾r脈、巖體接觸帶及破碎帶中蝕變礦物發(fā)育，其中花崗巖脈呈黃褐色，地表風(fēng)化強(qiáng)烈，各種蝕變礦物均見(jiàn)出現(xiàn)。破碎蝕變帶中主要以褐鐵礦化、絹云母化為主，而英安玢巖、閃長(zhǎng)玢巖體接觸帶則主要分布有綠泥石化、絹云母化。在老金廠南側(cè)見(jiàn)有后期花崗巖脈侵入于二疊紀(jì)地層中，花崗巖中主要發(fā)育褐鐵礦化、綠泥-綠簾石化，外圍可見(jiàn)有絹云母化。野外調(diào)查結(jié)果顯示區(qū)內(nèi)提取的蝕變礦物特征與地面光譜測(cè)量吻合較好。

礦區(qū)內(nèi)金礦體存在的蝕變異常如下： 第一，沿英安玢巖和碎屑巖產(chǎn)出的金礦體主要出現(xiàn)褐鐵礦化、絹云母化，而英安玢巖受后期熱液活動(dòng)的影響表現(xiàn)出綠泥石化。第二，產(chǎn)于碎屑巖中的金礦體，主要賦存在破碎的石英脈中，發(fā)育強(qiáng)的硅化、褐鐵礦化，其主要受近EW向的斷裂破碎帶控制。因此，本區(qū)內(nèi)遙感礦化蝕變異常查證時(shí)應(yīng)重點(diǎn)檢查與近EW向斷裂構(gòu)造相關(guān)的硅化+褐鐵礦化的蝕變組合，特別是輝綠玢巖、輝長(zhǎng)巖脈、輝石巖脈邊部的斷層部位與含有細(xì)脈狀褐鐵礦化、硅化的石英脈發(fā)育地段。

4 結(jié)論

1)本文研究結(jié)果表明，對(duì)于地質(zhì)異常具有非線性特征的地區(qū)，采用分形模型和變點(diǎn)分析法可快速計(jì)算遙感蝕變異常下限值，野外驗(yàn)證也證明了該方法獲取的蝕變異常下限值客觀有效，這可為地質(zhì)礦產(chǎn)勘查提供重要依據(jù)。

2)以分維變點(diǎn)法得出的異常下限值對(duì)應(yīng)門限化方法的N值時(shí)，各類蝕變異常的N值差異較大，表明對(duì)于具有非線性特征的遙感蝕變異常，傳統(tǒng)方法提取結(jié)果并不能有效反映異常信息，而分維變點(diǎn)法可進(jìn)一步彌補(bǔ)其不足。

3)應(yīng)用分維變點(diǎn)法可快速有效地區(qū)分出地質(zhì)背景和遙感蝕變異常，但如何對(duì)蝕變異常進(jìn)行蝕變等級(jí)劃分，仍需進(jìn)一步研究和探討。

[1] 童慶禧,張兵,鄭蘭芬.高光譜遙感——原理、技術(shù)與應(yīng)用[M].北京:高等教育出版社,2006. Tong Q X,Zhang B,Zheng L F.Hyperspectral Remote Sensing[M].Beijing:Higher Education Press,2006.

[2] 童慶禧,田國(guó)良.中國(guó)典型地物波譜及其特征分析[M].北京:科學(xué)出版社,1990. Tong Q X,Tian G L.Spectral and Analysis of Typical Earth Objects of China[M].Beijing:Science Press,1990.

[3] Goetz A F H,Rowan L C.Geologic remote sensing[J].Science,1981,211(4484):781-791.

[4] Ninomiya Y,Fu B H,Cudahy T J.Detecting lithology with advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer(ASTER) multispectral thermal infrared “Radiance-at-Sensor” data[J].Remote Sensing of Environment,2005,99(1/2):127-139.

[5] Galv?o L S,Almeida-Filho R,Vitorello I.Spectral discrimination of hydrothermally altered materials using ASTER short-wave infrared bands:Evaluation in a tropical savannah environment[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2005,7(2):107-114.

[6] Pournamdari M,Hashim M,Pour A B.Spectral transformation of ASTER and landsat TM bands for lithological mapping of soghan ophiolite complex,South Iran[J].Advances in Space Research,2014,54(4):694-709.

[7] 毛曉長(zhǎng),劉文燦,杜建國(guó),等.ETM+和ASTER數(shù)據(jù)在遙感礦化蝕變信息提取應(yīng)用中的比較——以安徽銅陵鳳凰山礦田為例[J].現(xiàn)代地質(zhì),2005,19(2):309-314. Mao X C,Liu W C,Du J G,et al.Comparison between ETM+and ASTER data for extraction of alteration information:A case study of Fenghuangshan Orefield,Tongling,Anhui Province[J].Geoscience,2005,19(2):309-314.

[8] 楊日紅,李志忠,陳秀法.ASTER數(shù)據(jù)的斑巖銅礦典型蝕變礦物組合信息提取方法——以秘魯南部阿雷基帕省斑巖銅礦區(qū)為例[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào),2012,14(3):411-418. Yang R H,Li Z Z,Chen X F.Information extraction of typical alteration mineral assemblage in porphyry copper using aster satellite data,Arequipa province of south Peru[J].Journal of Geo-information Science,2012,14(3):411-418.

[9] 張玉君,曾朝銘,陳薇.ETM+(TM)蝕變遙感異常提取方法研究與應(yīng)用——方法選擇和技術(shù)流程[J].國(guó)土資源遙感,2003(2):44-49,doi:10.6046/gtzyyg.2003.02.11. Zhang Y J,Zeng Z M,Chen W.The methods for extraction of alteration anomalies from the ETM+(TM) data and their application:Method selection and technological flow chart[J].Remote Sensing for Land and Resources,2003,56(2):44-49,doi:10.6046/gtzyyg.2003.02.11.

[10]陳聆,郭科,柳柄利,等.地球化學(xué)礦致異常非線性分析方法研究[J].地球物理學(xué)進(jìn)展,2012,27(4):1701-1707. Chen L,Guo K,Liu B L,et al.The study of non-linear analysis method of geochemical ore-forming anomaly[J].Progress in Geophysics,2012,27(4):1701-1707.

[11]成秋明.非線性成礦預(yù)測(cè)理論:多重分形奇異性-廣義自相似性-分形譜系模型與方法[J].地球科學(xué)-中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào),2006,31(3):337-348. Cheng Q M.Singularity-generalized self-similarity-fractal spectrum(3S) models[J].Earth Science-Journal of China University of Geosciences,2006,31(3):337-348.

[12]成秋明,張生元,左仁廣,等.多重分形濾波方法和地球化學(xué)信息提取技術(shù)研究與進(jìn)展[J].地學(xué)前緣,2009,16(2):185-198. Cheng Q M,Zhang S Y,Zuo R G,et al.Progress of multifractal filtering techniques and their applications in geochemical information extraction[J].Earth Science Frontiers,2009,16(2):185-198.

[13]楊合群,李英,楊建國(guó),等.北山造山帶的基本成礦特征[J].西北地質(zhì),2006,39(2):78-95. Yang H Q,Li Y,Yang J G,et al.Main metallogenic characteristics in the Beishan orogen[J].Northwestern Geology,2006,39(2):78-95.

[14]胡朋.北山南帶構(gòu)造巖漿演化與金的成礦作用[D].北京:中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院,2007. Hu P.Tectonomagmatic Evolution and Gold Metallogeny in South Beishan Mountain,Northwest China[D].Beijing:Chinese Academy of Geological Sciences,2007.

[15]成秋明.成礦過(guò)程奇異性與礦床多重分形分布[J].礦物巖石地球化學(xué)通報(bào),2008,27(3):298-305. Cheng Q M.Singularity of mineralization and multifractal distribution of mineral deposits[J].Bulletin of Mineralogy,Petrology and Geochemistry,2008,27(3):298-305.

[16]申維.分形混沌與礦產(chǎn)預(yù)測(cè)[M].北京:地質(zhì)出版社,2002. Shen W.Fractal and Chaos with Application in Mineral Resource Prediction[M].Beijing:Geology Publishing House,2002.

[17]梁鈺琦,王功文,朱彥彥,等.分形方法在遙感蝕變信息提取中的應(yīng)用研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2011,26(4):508-511. Liang Y Q,Wang G W,Zhu Y Y,et al.Alteration from ETM+data rating based on fractal technologies[J].Remote Sensing Technology and Application,2011,26(4):508-511.

[18]刁海,張達(dá),狄永軍,等.基于主成分分析和分形模型的ASTER蝕變異常信息提取[J].國(guó)土資源遙感,2011,23(2):75-80.doi:10.6046/gtzyyg,2011.02.14. Diao H,Zhang D,Di Y J,et al.The extraction of alteration anomalies from ASTER data based on principal component analysis and fractal model[J].Remote Sensing for Land and Resources,2011,23(2):75-80.doi:10.6046/gtzyyg,2011.02.14.

[19]項(xiàng)靜恬,史久恩.非線性系統(tǒng)中數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法[M].北京:科學(xué)出版社,1997. Xiang J T,Shi J E.The Statistical Method of Data Processing in Nonlinear System[M].Beijing:Science Press,1997.

[20]韓海輝,高婷,易歡,等.基于變點(diǎn)分析法提取地勢(shì)起伏度——以青藏高原為例[J].地理科學(xué),2012,32(1):101-104. Han H H,Gao T,Yi H,et al.Extraction of relief amplitude based on change point method:A case study on the Tibetan plateau[J].Scientia Geographica Sinica,2012,32(1):101-104.

[21]Kalinowski A,Oliver S.ASTER Mineral Index Processing Manual[M].Remote Sensing Applications Geoscience Australia,2004.

(責(zé)任編輯： 邢宇)

Nonlinear analysis method for remote sensing alteration anomalies：A case study of Xinjinchang and Laojinchang in Beishan

HAN Haihui1,2, WANG Yilin1, REN Guangli1, YANG Junlu1, LI Jianqiang1, YANG Min1

(1.Xi’anCenterofChinaGeologicalSurvey,Xi’an710054,China; 2.InstituteofGeologicalEngineeringandSurveying,Chang’anUniversity,Xi’an710054,China)

The purpose of this study is to explore a new effective method to conduct quantified calculation of the lower threshold. Based on ASTER image, the authors used the fractal model and the change-point analysis model in study areas named Xinjinchang and Laojinchang. The experimental results show that the model could quickly calculate the lower threshold for the alteration anomaly with fractal characteristics, and the model verification results also show that the threshold values are accurate and effective. In addition, field geological survey also indicates that the alteration anomalies delineated by the authors are well in accord with the known orebodies and the spectra of the alteration geological bodies. The authors thus hold that the nonlinear analysis method is a reliable means for extracting alternation anomalies and is also useful for mineral exploitation.

nonlinear; fractal; change point analysis; remote sensing alteration anomalies; Xinjinchang and Laojinchang

10.6046/gtzyyg.2017.01.07

韓海輝,王藝霖,任廣利,等.遙感蝕變異常非線性分析方法——以北山新、老金廠為例[J].國(guó)土資源遙感,2017,29(1):43-49.(Han H H,Wang Y L,Ren G L,et al.Nonlinear analysis method for remote sensing alteration anomalies：A case study of Xinjinchang and Laojinchang in Beishan[J].Remote Sensing for Land and Resources,2017,29(1):43-49.)

2015-08-27；

2015-09-28

中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查項(xiàng)目“東昆侖成礦帶木孜塔格鉛鋅銅金多金屬礦調(diào)查評(píng)價(jià)區(qū)地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查”(編號(hào)： DD2016002)、中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查項(xiàng)目“航空高光譜遙感調(diào)查”(編號(hào)： 12120113073200)、中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局地質(zhì)調(diào)查項(xiàng)目“青海省柴達(dá)木北緣地質(zhì)礦產(chǎn)調(diào)查”(編號(hào)： 12120113032500)、“十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目“岔路口-神仙灣鉛鋅成礦帶成礦地質(zhì)背景及靶區(qū)優(yōu)選”(編號(hào)： 2015BAB05B03-01)和國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“綠泥石礦物近紅外光譜吸收譜帶的位移機(jī)理與控制機(jī)制研究”(編號(hào)： 41502312)共同資助。

韓海輝(1983-),男,工程師，主要從事遙感地質(zhì)方向的研究。Email: hanhh06@hotmail.com。

TP 751.1

A

1001-070X(2017)01-0043-07