新疆烏倫古河地區(qū)衛(wèi)星SAR影像巖性識別研究

孟 樹，葉發(fā)旺，劉洪成

（核工業(yè)北京地質(zhì)研究院，遙感信息與圖像分析技術(shù)國家級重點實驗室，北京，100029）

新疆烏倫古河地區(qū)衛(wèi)星SAR影像巖性識別研究

孟 樹，葉發(fā)旺，劉洪成

（核工業(yè)北京地質(zhì)研究院，遙感信息與圖像分析技術(shù)國家級重點實驗室，北京，100029）

利用Radarsat-2與ALOS-2兩種衛(wèi)星SAR數(shù)據(jù)在新疆烏倫古河地區(qū)開展巖性識別研究。通過對Radarsat-2多極化數(shù)據(jù)和ALOS-2雙極化數(shù)據(jù)進行處理，獲取了多類型的SAR影像，對研究區(qū)的巖性進行識別。研究表明，綜合運用Radarsat-2和ALOS-2影像可實現(xiàn)對研究區(qū)的巖性識別，其中，Radarsat-2多極化影像適合對砂巖、凝灰?guī)r等進行識別，而ALOS-2雙極化SAR影像提取碳酸鹽巖信息效果較好。

合成孔徑雷達；新疆烏倫古河地區(qū)；Freeman算法；巖性識別；碳酸鹽巖

Abstract:Satellite SAR image of Radarsat-2 and ALOS-2 are used for lithology identification in Wulunguhe area，Xinjiang.Multi-polarized Radarsat-2 data and dual-polarized ALOS-2 data were processed to get high quality SAR images used for the lithology identification in study area.Our study shew that combination of Radarsat-2 and ALOS-2 images can identify the lithology in study area.The Multi-polarized Radarsat-2 images are useful for identification of rocks such as sandstone and tuff.Dual-polarized ALOS-2 images were good in extracting carbonate rock information.

Key words:SAR； Wulunguhe area in Xinjiang； Freeman Algorithm； lithology identification；carbonate rock

雷達遙感是一種利用微波波段進行遙感對地觀測的技術(shù)手段，根據(jù)其工作原理可以分為兩種，即主動式成像和被動式成像。合成孔徑雷達（SAR）作為一種主動式成像遙感，具有不依賴于太陽光照和氣候條件的全天時、全天候、主動成像等特點，它不僅對地物的空間位置、形態(tài)特征具有很好的觀測能力，而且具有一定的地表穿透性。這些獨特的優(yōu)勢使得SAR遙感在巖性識別、地質(zhì)填圖、礦產(chǎn)勘探、線性構(gòu)造、火山活動監(jiān)測、斷裂識別與解譯等方面具有良好的應(yīng)用效果［1-2］。有關(guān)學(xué)者利用機載SAR在不同地區(qū)開展了巖性識別和構(gòu)造解譯，取得較好的應(yīng)用效果［3-6］。

星載SAR由于具有快速大面積成像和幾何失真較小的技術(shù)特點而在遙感地質(zhì)領(lǐng)域備受關(guān)注。近年來，星載SAR影像開始逐漸被用于巖性識別中［7-12］，但這些巖石識別主要依據(jù)的是單極化SAR影像上不同巖石單元的特征，卻很少從多極化SAR影像特征去研究不同巖石的差異。多種搭載SAR傳感器的衛(wèi)星（如Radarsat-2，ALOS-2）可以獲取不同波段和不同極化方式的雷達影像，為從多極化影像進行巖性識別提供了基礎(chǔ)。筆者以新疆烏倫古河北部地區(qū)作為研究區(qū)，獲取Radarsat-2全極化和ALOS-2雙極化SAR數(shù)據(jù)并進行處理，對生成SAR影像進行遙感地質(zhì)解譯，對研究區(qū)的巖性進行識別。

1 區(qū)域地質(zhì)概況

研究區(qū)位于新疆準噶爾盆地東北緣，烏倫古河中游，總體地形為低山丘陵地形。山脈走向總體為NW-SE，海拔高度800～1 100 m。

研究區(qū)屬于天山蒙古地槽區(qū)準噶爾褶皺系東準噶爾褶皺帶，為NW-SE向的華力西復(fù)背斜。區(qū)內(nèi)褶皺一般為長軸狀、長條狀，片理、劈理普遍較發(fā)育，區(qū)內(nèi)主要斷裂為NNW、NWW向（圖1）。區(qū)域出露地層主要為泥盆系和石炭系。泥盆系主要為火山碎屑沉積巖系列，巖性主要為火山凝灰?guī)r、晶屑巖屑凝灰?guī)r、凝灰粉砂巖夾安山玢巖和玄武玢巖，在中泥盆統(tǒng)中有碳酸鹽巖出露；石炭系主要出露下石炭統(tǒng)和中石炭統(tǒng)，下石炭統(tǒng)南明水組（C1n）為一套火山碎屑沉積巖，由灰綠色砂巖、凝灰質(zhì)砂巖、晶屑凝灰?guī)r等組成，中石炭統(tǒng)巴塔馬依內(nèi)山組（C2b）則為一套火山熔巖，主要由灰褐色、灰綠色玄武玢巖、輝石安山玢巖、杏仁狀安山玢巖和流紋斑巖構(gòu)成。區(qū)內(nèi)巖漿活動不甚劇烈，可見華力西中期閃長巖（δμ42a）、輝長巖（ν42c）和華力西早期輝綠巖（βμ）等出露。

2 星載SAR數(shù)據(jù)類型與參數(shù)

圖1 烏倫古河地區(qū)地質(zhì)簡圖 （據(jù)1:20萬地質(zhì)圖，有修改）Fig.1 Geological sketch in Wulunguhe area （Modified after Geological Map of 1:200 000）

不同的星載SAR傳感器往往通過發(fā)射和接收不同波段的微波來獲取地物的信息，隨著波段的不同，獲取的遙感影像信息也有所差別。目前主要的星載SAR數(shù)據(jù)類型主要為C波段的Radarsat-2、L波段的ALOS-2以及X波段的TerraSAR-X等。本次選擇C波段的Radarsat-2和L波段的ALOS-2數(shù)據(jù)進行巖性識別研究。

2.1 Radarsat-2數(shù)據(jù)參數(shù)

Radarsat-2衛(wèi)星搭載的SAR傳感器采用C波段（頻率為5.4 GHZ）的微波獲取遙感影像。本次使用的是Radarsat-2全極化精細模式影像，影像覆蓋面積為50 km×25 km，分辨率為8 m，入射角范圍20°～41°，平均入射角為31.1°，衛(wèi)星過境時間為2014年5月31日。

2.2 ALOS-2數(shù)據(jù)參數(shù)

ALOS-2衛(wèi)星搭載的SAR傳感器采用L波段 （頻率為1.2GHz）的微波獲取遙感影像。本次使用的是雙極化 （HV+HH）的ALOS-2影像，影像覆蓋面積為70 km×70 km，分辨率為10 m，平均入射角36.3°，衛(wèi)星過境時間為2015年8月25日。

3 SAR數(shù)據(jù)處理

對于SAR數(shù)據(jù)的處理分為兩個層次：1）對多種SAR數(shù)據(jù)進行輻射校正、幾何校正等預(yù)處理，獲取地理編碼準確的SAR影像；2）使用Freeman算法對全極化Radarsat-2數(shù)據(jù)進行處理，獲取基于不同散射機理的SAR圖像。

3.1 SAR數(shù)據(jù)預(yù)處理

使用SARscape軟件對獲取的Radarsat-2和ALOS-2數(shù)據(jù)進行處理，具體分3個步驟：1）首先對雷達系統(tǒng)的原始數(shù)據(jù)（RAW）進行聚焦處理，獲得雷達單視復(fù)型數(shù)據(jù)（SLC）；2）對SLC數(shù)據(jù)進行多視處理，抑制雷達數(shù)據(jù)的斑點噪聲，獲得雷達后向散射系數(shù)影像；3）利用該地區(qū)的DEM數(shù)據(jù)，對雷達后向散射系數(shù)影像進行幾何校正和輻射校正，獲取地理編碼精確、后向散射系數(shù)準確、可視化程度較高的雷達影像。

采用以上方法對ALOS-2雙極化雷達數(shù)據(jù)和Radarsat-2全極化雷達數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理，獲取了有利于巖性識別的ALOS-2影像（圖2、3）和RGB合成的Radarsat-2彩色影像（圖4），為研究區(qū)巖性識別提供影像基礎(chǔ)。

3.2 Radarsat-2全極化數(shù)據(jù)Freeman算法處理

Freeman算法是一種基于協(xié)方差矩陣的非相干模型散射分解方法，最初是用于極化SAR影像處理，并利用處理后的影像進行植被信息分類。該影像將目標對雷達回波的貢獻分為3個散射機制：體散射、偶次散射、單次散射。體散射代表粗糙度較高，雜亂分布的地物表面，如塊狀風化的巖石表面；偶次散射代表角反射器或類似角反射器的地物表面，如變質(zhì)片巖突出地面的部分與地面形成夾角；單次散射則代表著近似水平、粗糙度較低的地物表面，如第四系沉積物覆蓋的平坦地面。隨著極化SAR影像在地質(zhì)應(yīng)用中的推廣，部分學(xué)者開始利用Freeman算法處理全極化SAR影像，并使用處理后的影像進行巖性識別和分類研究［13］。

圖2 研究區(qū)ALOS-2 HH極化SAR影像Fig.2 HH polarization ALOS-2 SAR image in study area

使用Freeman算法對研究區(qū)的Radarsat-2全極化雷達影像進行處理，處理結(jié)果見圖5。

圖3 研究區(qū)ALOS-2 HV極化SAR影像Fig.3 HV polarization ALOS-2 SAR image in study area

圖4 研究區(qū)Radarsat-2 RGB彩色合成SAR影像 （紅色＝HH極化，綠色＝HV極化，藍色＝VV極化）Fig.4 Composited RGB Radarsat-2 SAR image in study area （Red＝HHpolarization， Green＝HVpolarization，Blue＝VVpolarization）

4 SAR影像巖性識別

SAR影像反映的是雷達后向散射系數(shù)的相關(guān)信息，而后向散射系數(shù)是地表粗糙度，地形起伏以及地物的介電常數(shù)的綜合反映。不同巖石介電常數(shù)存在著差異，這種差異為利用介電性質(zhì)進行巖性識別提供了依據(jù)［14-15］。但針對研究區(qū)而言，不同巖性巖石的介電常數(shù)差異對于后向散射系數(shù)的影響相對較小，因此，SAR影像上的色調(diào)、色彩信息和紋理特征的不同更多地反映的是不同巖石風化所造成的地表粗糙度和地形特征的差別。SAR影像巖性識別主要是依據(jù)這些特征的不同進行。色調(diào)是單極化SAR影像上的主要特征，其亮暗反映目標后向散射回波強弱，可以通過SAR影像的色調(diào)識別不同地物的后向散射特征，并根據(jù)地物的散射特性分析，識別目標地物的類型。色彩主要針對全極化彩色合成及極化分解的SAR影像而言，色彩的具體信息與SAR影像的類型有關(guān)，在RGB合成的SAR影像上，色彩反映的是不同極化方式的地物回波信息，在Freeman分解算法處理的SAR影像上，色彩反映的則是不同散射方式的回波信息。SAR影像紋理主要是指地表粗糙起伏所造成的影紋，由于風化的差異，不同巖性巖石表面的紋理差別較大，因此可以根據(jù)紋理區(qū)分不同的巖石。

圖5 研究區(qū)Freeman算法處理的Radarsat-2影像Fig.5 Freeman algorithm processed Radarsat-2 image in study area

圖6 依據(jù)Freeman算法處理的Radarsat-2影像巖性識別結(jié)果Fig.6 Lithology identification result using Radarsat-2 image processed by Freeman algorithm

4.1 不同類型SAR影像特征

針對不同SAR影像的對比分析表明，F(xiàn)reeman算法分解的極化Radarsat-2雷達影像具有相對豐富的色彩色調(diào)信息，且可以清晰反映不同巖石的回波方式與紋理特征差異，因此，可以作為巖性識別的基礎(chǔ)雷達影像，對研究區(qū)的巖性進行識別，識別結(jié)果如圖6。

圖7 ALOS-2 HV-HH影像Fig.7 ALOS-2 image as a result of HV-HH

基于ALOS-2雙極化雷達影像的分析表明，碳酸鹽巖在ALOS-2 HV極化方式雷達影像上的回波明顯強于HH極化方式回波特征，這個特征明顯不同于其他巖石類別的回波特征。利用上述特征，對研究區(qū)SAR影像進行處理，提取出研究區(qū)的碳酸鹽巖信息（圖7）。

4.2 不同巖性SAR影像識別標志

如前所述，研究區(qū)主要的巖性有砂巖、粉砂巖、凝灰?guī)r、凝灰質(zhì)砂巖、安山玢巖、輝長巖等。利用不同雷達影像上的色調(diào)、色彩及紋理差異，總結(jié)了不同巖性的識別標志，見表1。利用上述識別標志，對研究區(qū)巖性進行解譯，其中不同巖性巖石邊界主要通過SAR圖像信息劃定，巖石地層符號主要通過與地質(zhì)圖對比得出，解譯結(jié)果見圖8。從圖8可以看出，研究區(qū)的主要巖性類別在雷達影像上都可以初步識別，第四系和新近系沉積物由于在雷達影像上具有相似的特征而難以區(qū)分，侵入巖在雷達影像上特征不明顯，碳酸鹽巖在ALOS-2影像上則具有明顯的解譯特征。

圖8 基于星載SAR影像的巖性解譯圖Fig.8 Lithology interpretation based on satellite SAR images

選取研究區(qū)的砂巖、碳酸鹽巖信息進行驗證，其中砂巖主要分布于下石炭統(tǒng)南明水組中，碳酸鹽巖主要分布于中泥盆統(tǒng)托浪格庫都克組中。驗證結(jié)果表明：基于ALOS-2影像提取的碳酸鹽巖信息與地表出露情況吻合，碳酸鹽巖驗證點8個，實地驗證為碳酸鹽巖的點達7個，準確率為87.5%，表明利用ALOS-2雙極化影像提取碳酸鹽巖信息較為準確（圖9A）；Radarsat-2多極化影像上密集排列的線狀紋理反映的是粉砂巖中的劈理信息（圖9B）。綜上，選擇合適的 SAR影像可以實現(xiàn)對部分巖性的初步識別，另一方面，與光學(xué)影像的綜合利用可以實現(xiàn)更準確的巖性識別。

表1 研究區(qū)不同巖石的SAR圖像特征Table 1 SAR image features of different rocks in study area

5 結(jié)語

利用星載SAR影像在新疆烏倫古河地區(qū)開展了巖性識別研究，結(jié)果表明：1）綜合運用Radarsat-2和ALOS-2影像提供的色調(diào)、色彩和紋理信息，可以實現(xiàn)對研究區(qū)主要巖性的識別；2）Radarsat-2多極化SAR影像含有豐富的地物回波信息，適用于研究區(qū)砂巖和凝灰?guī)r等識別；3）利用ALOS-2 HH和HV兩種極化方式獲取的雷達影像可以對研究區(qū)的碳酸鹽巖分布信息進行提取，經(jīng)野外選點驗證，提取的碳酸鹽巖信息準確率高達87.5%。提取的碳酸鹽巖出露地區(qū)部分已作為石灰?guī)r礦開采，表明SAR影像巖性識別在找礦方向具有一定的應(yīng)用潛力。

圖9 研究區(qū)SAR影像巖性解譯結(jié)果野外驗證圖Fig.9 Field verification photos on lithology interpretation information based on satellite SAR images in study area

［1］ 郭華東.雷達地質(zhì)及其進展［C］//郭華東.雷達圖像分析及地質(zhì)應(yīng)用.北京：科學(xué)出版社，1991:1-10.

［2］ 譚衢霖，邵蕓.成像雷達（SAR）遙感地質(zhì)應(yīng)用綜述［J］.地質(zhì)找礦論叢， 2003， 18（1）:59-65.

［3］Guo H D，Zhu L P，Shao Y，et al.Detection of structural and lithological features underneath a vegetation canopy using SIR-C/X-SAR data in Zhao Qing test site of southern China［J］.Journal of Geophysical Research，1996，101（10）:101-108.

［4］Paradella W R，Bignelli P A，Veneziani P，et al.Airborne and spaceborne Synthetic Aperture Radar（SAR） integration with Landsat TM and gamma ray spectrometry for geological mapping in a tropical rainforest environment， the Carajas Mineral Province， Brazil［J］.International Journal of Remote Sensing， 1997， 18（7）:1 483-1 501.

［5］KruseF A.Geologicmappingusingcombinedanalysis of Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer（AVIRIS）andSIR-C/X-SAR data［C］//Descour MR，Mooney Proc J M.Imaging Spectrometry II，Denver:SPIE，1996:1-13.

［6］Rudant J P， Derotn J P， PolidoriL.Multi-resolution analysis of radar images and its application to lithological and structural mapping； Larzac （southern France） testsite ［J］.International Journal of Remote Sensing， 1994， 15（12）： 2 451-2 468.

［7］Pal S K，Majumdar T J，Bhattacharya A K.ERS-2 SAR and IRS-1C LISS III data fusion：A PCA approach to improve remote sensing based geological interpretation［J］.ISPRS Journal of Photogrammetry&Remote Sensing， 2007， 61（2007）:281-297.

［8］Mather P M，Tso B，Koch M.An evaluation of Landsat TM spectral data and SAR-derived textural information for lithological discrimination in the Red Sea Hills， Sudan［J］.International Journal of Remote Sensing， 1998， 19（4）:587-604.

［9］譚衢霖.SAR遙感數(shù)據(jù)用于巖性識別與分類的研究［J］.地質(zhì)找礦論叢， 2009， 24（4）:349-353.

［10］王翠珍，郭華東.極化雷達目標分解方法用于巖性分類［J］.遙感學(xué)報， 2000， 4（3）:219-224.

［11］龍雅謙.結(jié)合光譜異常和SAR紋理特征的礦化信息提?。跠］.北京：中國地質(zhì)大學(xué)（北京），2014.

［12］楊建民，姚佛軍，耿新霞.利用PALSAR雷達數(shù)據(jù)進行巖性信息識別的初步研究［J］.礦床地質(zhì)，2010， 29（增刊）:693-694.

［13］Shelat Y，Leblon B，Lentz D，et al.RADARSAT-2 Polarimetric SAR Imagery：An Aid for Assessing the Uranium Potentialofthe Paleoproterozoic Thelon Basin， Nunavut.GeoCanada ［EB/OL］.Ottawa： Geological surveyof Canada， 2010:1-4.

［14］肖金凱.礦物和巖石的介電性質(zhì)研究及其遙感意義［J］.環(huán)境遙感， 1988， 3（2）:135-146.

［15］王湘云，郭華東，王超，等.干燥巖石的相對介電常數(shù)研究［J］.科學(xué)通報，1999，44（13）:1 384-1 390.

Study on lithology identification by satellite SAR image in Wulunguhe area，Xinjiang

MENG Shu， YE Fawang， LIU Hongcheng
（National Key Laboratory of Remote Sensing Information and Image Analysis Technology， Beijing Research Institute of Uranium Geology， Beijing 100029， China）

A

1672-0636（2017）03-0153-08

10.3969/j.issn.1672-0636.2017.03.005

2017-03-21

孟 樹（1989— ），男，江蘇淮安人，助理工程師，主要從事遙感地質(zhì)應(yīng)用研究。E-mail：msh.19890217@163.com