Hyperion高光譜遙感在礦集區(qū)找礦中的研究現狀和方法

郭 艷

（黑龍江省地質調查研究總院，黑龍江 哈爾濱 150036）

高光譜遙感技術的快速發(fā)展，極大地提高了巖礦信息識別技術條件，增強了遙感對地物的識別能力，大大的提高了遙感的定量化技術，現如今已近達到了對地物的直接識別和量化階段，高光譜遙感技術的發(fā)展必然使得地質找礦方法發(fā)生較大的改變[1,2]。高光譜影像存在光譜分辨率高、影像幅寬窄和探測能力高的特點，隨著遙感技術的不斷發(fā)展，在地質找礦、農業(yè)調查、大氣以及環(huán)境遙感等領域，遙感發(fā)揮的作用越來越顯著。其中，利用高光譜數據可以更方便的識別多種礦物和繪制礦物分布圖，因此地質找礦是高光譜遙感技術應用最成功的一個領域。

1 研究現狀及存在的主要問題

在遙感信息識別中，礦化蝕變信息提取是其中重要的組成部分，經過長時期的技術摸索，遙感蝕變提取已經成為礦床勘查中重要的找礦方法。目前，成功發(fā)射的星載高光譜傳感器主要有ASTER，ORBVIEW-4、Hyperion，PRISM和CHRIS等。

1.1 國外研究現狀

美國于1983年成功研制出世界第一臺成像光譜儀AIS-I，該儀器得到的數據在植物生化組分，生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等方面，尤其是在地質找礦和礦物地質填圖中進行了大量的嘗試和實驗，結果表明該光譜數據在定量研究方面的潛力極大。美國地質調查局利用高光譜數據，進行的關于礦物和生物的填圖試驗，成功的區(qū)分了不同的巖性、不同的樹種以及藻類植物等。1999年，Sabins利用高光譜遙感數據對熱液蝕變有關的礦床進行了大量的分析與試驗，得到了比較精確的礦物填圖。

20世紀末，多個國家在地質研究中引入用航空遙感和地面光譜測量相結合的方法。

美國地質調查局建立的光譜數據庫，讓高光譜技術更好的應用于礦物、混合巖石植被等多種物質識別填圖中。澳大利亞地質調查局利用航空高光譜數據，成功對絹云母按照鋁含量的貧富進行了空間上的分類，并在熱液上升帶發(fā)現了新的礦化。

1.2 國內研究現狀

隨著遙感技術的不斷發(fā)展，在地質找礦中高光譜技術的應用得到了較大的發(fā)展。

中國地質大學將總結的高光譜技術的在地質應用中的特點成功的在西部高原地區(qū)的地質研究得到了應用。對西藏岡底斯地區(qū)進行的蝕變礦物識別研究中，甘甫平等應用Hyperion高光譜數據成功對低鋁和高鋁絹云母化礦物、高嶺石礦物及綠泥石和孔雀石化礦物的組合進行了識別，最終圈定了有效的成礦遠景區(qū)[2]。耿新霞等利用Hyperion高光譜數據進行的蝕變礦物填圖，成功的圈定了與含礦層相關的高嶺土化、碳酸鹽及不同價位鐵離子的分布范圍[3]。高光譜遙感技術在我國已經逐步走向成熟，利用該方法研究有利于地質填圖的新技術和新方法，現已成為遙感地質技術發(fā)展的重要方向。

1.3 存在的主要問題

高光譜遙感目前在地質巖礦填圖中存在的問題主要表現在以下幾個方面：其一美國高光譜數據獲取難且價格貴、同步地面調查資料缺乏、空間分辨率低、星載高光譜傳感器預處理過程復雜等。而我國的高光譜成像光譜儀還在快速發(fā)展中，各個方面有待進一步完善；其二礦物光譜特征存在“異物同譜”或“同物異譜”現象，嚴重影響我們對巖礦的提取和識別。尤其是存在的礦物混合現象、礦物風化的不同程度以及礦物中微量元素的組成成分等各個因素都不同程度的加大了礦物光譜的復雜性和不確定性；其三高光譜在可見光～短波紅外譜段內可以較精確的識別近40種礦物。但是如綠泥石與綠簾石、高嶺石等礦物在該譜段內波譜特征差異小，波譜形狀相似，這些礦物較難區(qū)分；另外我國現在缺乏完善的高光譜庫，因此，需要針對不同條件下測試的地物波譜數據，有待科研人員去完成區(qū)域和全國性高光譜庫基礎建設工作。

2 研究方法

太陽光照射巖礦所產生的吸收特征，幫助我們識別礦物并對礦物進行準確的分類。根據電磁波理論，一般礦物通過電子吸收過程和震動吸收過程產生光譜吸收。高光譜遙感主要是通過識別各種巖礦組分，礦物分布狀態(tài)等情況，來獲取定量和定性的光譜信息，如礦物中存在的銅、鐵等元素，使得光譜范圍在0.4～1.3μm之間的特點；同樣存在氫氧根、碳酸根及水分子導致，光譜范圍主要集中在1.3～2.5μm之間；而含有硅-氧等分子使得光譜在3～5μm范圍之間。蝕變信息提取之前，由于高光譜數據波段多，相關性強且數據冗余度高，因此應進行降維與噪聲的弱化處理。目前常用的是對數據做兩次疊置的主成分分析的最小噪聲分離變換，首先變換是消除數據的相關性，使得光譜在特征向量集上聚集，目的是讓在特征空間中，地物的光譜信息發(fā)生分離。第二次變換是標準的主成分變換。其目的是使圖像能按照方差由大到小的順序進行排列，得到全部為噪聲的波段并將其去除。經過最小噪聲分離變換后：數據降維處理，細微信息增強，這樣就能使波譜選擇及識別蝕變礦物在一個低維的空間進行，從而數據處理時間大大降低，增加了礦物識別的準確度和識別度，使得工作效率大大提高。

3 結論

Hyperion高光譜遙感技術應用在國內外已經取得了良好的效果，為礦集區(qū)的找礦工作提供了行之有效的找礦方法，但該方法技術在黑龍江省的地質找礦中還未得到應用，屬與空白，所以我們相信，隨著該項技術的不斷完善和在地質找礦中的不斷應用，未來該方法一定會為黑龍江省礦集區(qū)的找礦工作提供強有力的技術支撐，取得突破性的找礦成果。

[1]甘甫平,王潤生,楊蘇明,等.西藏Hyperion數據蝕變礦物識別初步研究[J].國土資源遙感,2002,54(4):46～49.

[2]甘甫平,王潤生,郭小方,等.高光譜遙感信息提取與地質應用前景—以青藏高原為試驗區(qū)[J],國土資源遙感,2000.45(3),38～40.

[3]耿新霞,楊建民,等.ASTER數據在淺覆蓋區(qū)蝕變遙感異常信息提取中的應用[J],地質論評,2008(2).