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    北山方山口地區(qū)典型蝕變巖礦的光譜特征研究

    2018-11-28 10:22:46韓海輝任廣利張轉高婷楊敏
    西北地質 2018年4期
    關鍵詞:巖礦褐鐵礦綠泥石

    韓海輝,任廣利,張轉,高婷,楊敏

    (1.國土資源部巖漿作用成礦與找礦重點實驗室,中國地質調查局西安地質調查中心,陜西 西安 710054; 2.長安大學,陜西 西安 710054)

    1 引言

    利用遙感數據提取蝕變礦物的基礎就是熟知不同巖石和礦物的光譜吸收特征,尤其是要掌握不同物理、化學環(huán)境下巖石和礦物的光譜變異特征。自20 世紀70 年代開始,以HUNT 和SALISBURY 為代表的國外學者對地球上各大巖石和礦物的光譜特征進行了研究,發(fā)現在可見光-近紅外光譜區(qū)(0.325~2.5μm),巖石的吸收光譜是由雜質、包體、蝕變礦物及替代成分產生的,其中造巖礦物中Si、A1、Mg、O 等主要化學成分并不產生具有診斷意義的反射譜帶,但次要礦物中所含的Fe2+、Fe3+、OH-、CO32-等離子或分子基團在電子躍遷和分子振動作用下會在反射譜帶中形成特征吸收峰(HUNT G R,1977;HUNT G R et al.,1978;SALISBURY J W et al.,1989;SALISBURY J W et al.,1989) 。

    例如,學者已發(fā)現鐵離子在0.9 μm 處具有吸收特征(ROBERT B S,1981);絹云母和伊利石礦物中Al-OH 的吸收峰位置與其Al2O3含量呈線性關系(JAMES L P et al.,1993);白云母中Al-OH 吸收峰在2 217 nm 處,而黑云母中該峰位則轉移到2 199 nm處(DUKE E F et al.,2010)。中國學者通過對蒙脫石、明礬石、白云母、高嶺土、綠泥石等蝕變礦物在可見光-近紅外區(qū)間的光譜形態(tài)與譜位特征進行量化研究,發(fā)現二價鐵在1.0 μm 附近吸收譜帶強而寬,在0.43 μm、0.45 μm、0.51 μm和0.55 μm處亦產生吸收特征;三價鐵在0.70 μm 附近吸收譜帶最強(燕守勛等,2003);含Al-OH 基團的明礬石、絹云母、伊利石等礦物在2.165 μm、2.325 μm 和 2.355 μm處具有較強吸收峰(韓劍,2008);含Mg-OH 基團的綠泥石、綠簾石、蛇紋石等則在2.125 μm、2.315 μm 和 2.365 μm 處具有強吸收(劉漢湖,2008);含CO32-離子的方解石、白云石等礦物在1.6~2.5 μm 區(qū)間出現5個特征吸收譜帶(蔣立軍,2011)。

    由上可見,利用巖石和礦物的可見光-近紅外光譜分析能夠有效查明蝕變礦物的吸收特征,而這些特征規(guī)律是遙感圖像識別蝕變礦物的物理基礎,因此十分有必要繼續(xù)開展巖礦光譜特征的深入分析。筆者所在的研究團隊近年利用ASD 對從北山地區(qū)采集的不同蝕變巖石標本進行光譜測量時發(fā)現,不同巖性的樣品中綠泥石、絹云母、碳酸鹽等礦物的特征譜帶吸收位置存在微小位移和差異,如研究成員已通過分析綠泥石樣品的氧化物成分與譜帶位置關系,發(fā)現2 250 nm 附近的吸收譜帶隨著FeO+Fe2O3含量的增加而向長波方向偏移(YANG Min et al.,2014)。因此,進一步查明這些蝕變礦物吸收譜帶的特征,并分析巖礦實測光譜和影像端元光譜之間相似性及匹配度關系,可以為蝕變礦物的遙感識別和提取提供光譜依據。

    甘肅北山方山口地區(qū)自20世紀80年代以來相繼發(fā)現了方山口、明金溝、新老金廠、拾金坡、花牛山等多個金、銀、銅、鉛鋅的礦床(點),使該區(qū)域呈現出金礦床(點)數量多、成礦類型多樣、礦化蝕變特征明顯的特點。但該區(qū)域地質演化歷史復雜,地層從太古宇到中生界出露較全,巖性多樣,巖漿活動強烈,蝕變類型有硅化、黃鐵礦化(褐鐵礦化)、絹云母化、鐵碳酸鹽巖化和青磐巖化等(李文淵等,2006;田爭亮等,2001)。那么,這種復雜背景下,不同巖石和礦物的光譜吸收特征有何特點呢?跟遙感影像上對應端元的光譜曲線是否吻合呢?另外,何種采集條件下獲取的地面巖礦光譜最具代表性呢?就上述問題,筆者對該試驗區(qū)內典型巖礦的光譜特征展開研究。首先,利用美國ASD便攜式近紅外光譜儀,對區(qū)內分布的不同巖石和礦物進行光譜曲線測量,并對光譜采集數據進行分析評價;其次,對研究區(qū)分布的典型巖礦樣品開展光譜特征分析,包括實測光譜特征分析、遙感影像(ASTER和CASI-SASI)光譜特征分析以及兩者的相似性分析。

    2 地面巖礦光譜數據測量與預處理

    本次實驗采用的光譜測量儀是美國ASD公司生產的的FieldSpec光譜儀,該儀器擁有光譜范圍寬、光譜分辨率高、光譜采樣間隔小等優(yōu)點,其主要技術指標見表1。光譜測量時為了保證數據精確有效,需要對校正白板、探頭觀測姿態(tài)、觀測次數、測量對象規(guī)格、光照情況等方面進行嚴格限制,如測量時要求校正白板表面均勻潔凈,探頭垂直向下,同一樣品光譜數據測量曲線不少于10條,樣品規(guī)格一般為 9 cm×6 cm×3 cm的巖礦撿塊樣。為方便后續(xù)處理,測量的光譜數據均采用ENVI軟件支持的Lib格式存儲。

    表1 FieldSpec的主要技術指標Tab.1 Main technical parameters of FieldSpec

    地面光譜測量布線時,將主要沿有通行條件且橫切各地質體的方向布設,其中光譜測量點為路線兩側的地質體,尤其是與成礦相關的圍巖和蝕變帶,采集樣品并測量其光譜曲線,同時對采樣位置、樣品巖性與蝕變現象、樣品采集環(huán)境做詳細記錄和拍照。對于試驗區(qū)內的典型礦床,則要以設置剖面的形式進行系統(tǒng)采樣和光譜測量,采集時剖面布置要垂直于礦體的走向,且剖面要貫穿礦體、圍巖和蝕變礦物,沿剖面線詳細采集不同地質體的光譜曲線;若礦床區(qū)域有探槽揭露的礦體,還需要對探槽內的礦體進行光譜測量,用以分析地面蝕變礦物與下伏礦體之間的對應關系。

    測量好的地面光譜數據在分析前需要進行數據預處理和混合光譜解算。預處理可通過光譜儀自帶ViewSpecPro軟件完成,主要包括目標數據選取、反射率轉換、噪聲去除。其中,目標數據選取指將每個樣品的多條測量曲線進行平均,降低數據隨機誤差,得到樣品平均光譜曲線;反射率轉換指利用參考白板的輻照度定標參數,將光譜儀實測的目標地物的輻照度數據轉換為光譜反射率;噪聲去除指采用多項式圓滑,拋物線修正等方法,對反射率曲線進行光滑修正處理,消除系統(tǒng)誤差、隨機誤差和光照誤差。

    混合光譜解算的目的是判定樣品所含的蝕變礦物類型。光譜儀采集的巖石光譜曲線通常是多種礦物光譜曲線綜合的結果,因此需要進行混合光譜解算。筆者利用SpecMin Pro Version 3.1軟件對樣品的光譜進行解算,該軟件可以通過對比噴氣實驗室(JPL)地物標準光譜庫輔助判斷樣品中所含的蝕變礦物。

    3 不同條件下獲取的地面巖礦光譜特征對比

    研究區(qū)內雖然地表碎石大多殘留原地,但地表風化嚴重,巖石表層存在不同程度的覆蓋物,巖石樣品也存在塊狀與粉末狀,部分樣品還被沙漠漆包裹,那么這些因素對巖石中特征離子或分子基團的譜帶吸收規(guī)律是否有干擾呢?如何才能使采集的地面巖礦光譜最具代表性呢?為了解決上述問題,筆者對不同條件下獲取的地面巖礦樣品進行了光譜特征對比研究。

    (1)不同出露條件下同類巖石樣品的光譜特征。遙感蝕變礦物提取中面對的一個難點就是地表覆蓋物的干擾。那么,在地面巖礦光譜測量時,由地表風化或者河流與風力搬運沉積帶來的表層覆蓋物對巖石和礦物的光譜會產生何種影響?就此問題,本實驗以采集的5種不同覆蓋環(huán)境下的綠泥石化凝灰質火山熔巖為樣本,利用ASD對各樣品進行光譜測量,對比分析不同出露環(huán)境下相同巖石的光譜特征。這5種樣品分別為:取塊巖石標本樣品、原位露頭巖石樣品、原地碎石樣品、薄土覆蓋巖石樣品(樣品表層土層厚度約1~2 mm)和浮土覆蓋巖石樣品(樣品表層土層厚度超過3 mm)。

    圖1展示了各樣品的光譜曲線,可以發(fā)現光譜反射率自浮土覆蓋樣→薄土覆蓋樣→原位露頭樣→標本樣→碎石樣依次降低。其中浮土覆蓋樣品反射率與其他幾種有明顯的區(qū)別,且羥基吸收峰不明顯;薄土覆蓋的巖石樣品出現很弱的鋁羥基(2.170~2.210 μm)和鎂羥基吸收峰(2.300~2.400 μm);原巖露頭樣的光譜曲線和標樣的光譜曲線在吸收位置和吸收深度上基本一致,鋁羥基(2.170~2.210 μm,2.250~2.260 μm)和鎂羥基(2.340~2.350 μm)吸收峰表現均明顯,反映出清晰的綠簾石蝕變特征和綠泥石雙峰蝕變特征;碎石樣品的反射率最低,但鋁羥基、鎂羥基吸收峰表現要好于薄土覆蓋樣,綠簾石和綠泥石蝕變的吸收位置較易識別,吸收深度也與標本樣品的光譜曲線接近。另外,受測量過程中大氣水汽的干擾,樣品光譜曲線在1.400 μm和1.900 μm附近出現劇烈跳躍現象。

    圖1 不同覆蓋條件下的綠泥石化凝灰質火山熔巖 光譜曲線圖Fig.1 Spectral curves of the chlorited-tufflava in different coverage conditions

    由上可見,原位露頭巖石樣品和原地碎石樣品的光譜吸收峰位置與吸收深度與取塊巖石標本樣品的光譜特征最為接近,較易于識別所含的蝕變礦物;薄土覆蓋巖石樣品在一定程度上也能反應出蝕變礦物的光譜特征,但吸收峰表現較弱;而浮土覆蓋巖石樣品基本不能反映標本樣品的光譜特征。因此,面對研究區(qū)這種巖石風化作用強和巖石露頭易被風沙覆蓋的情況,樣品采集與光譜測量時需要選擇能有效反映蝕變礦物特征的的巖石樣品開展工作。

    (2)同一樣品在塊狀與粉末狀形態(tài)下的光譜特征。同一礦物在不同出露條件下的樣品光譜存在較大差異,那么同一巖石樣品在塊狀與粉末狀形態(tài)下的光譜又有何不同呢?筆者通過巖石破碎作用改變了多個巖石樣品的粒徑大小,但未改變礦物成分,然后對比不同破碎狀態(tài)下相同樣品的光譜曲線,發(fā)現塊狀巖石和粉末狀巖石樣品的吸收峰分布特征基本一致(圖2),僅在反射率上略有差別,即粉末樣的整體反射率要高于塊狀樣。這個測試結果表明,巖礦的可見光-近紅外光譜主要取決于礦物的成分和分子結構,巖石的物理破壞作用不會導致特征譜帶的變化。因此,研究區(qū)干旱環(huán)境下存在的殘積原巖碎屑的光譜特征可以代表其下伏原巖的光譜特征。

    (3)同一樣品新鮮面與沙漠漆面的光譜特征。北山地區(qū)地表處露的巖石多發(fā)育沙漠漆。所謂沙漠漆,就是戈壁基巖裸露的荒漠區(qū),由于地下水上升,蒸發(fā)后常在巖石表面沉淀了一層紅棕色氧化鐵和黑色氧化錳薄膜,像涂抹了一層油漆,故名沙漠漆,在次生氧化作用下多變成紅色。

    為了探究沙漠漆對巖石光譜特征的影響,筆者采集了被沙漠漆包裹的石英和次火山巖樣品,測量其新鮮面和沙漠漆面的光譜曲線,對比結果(圖3)顯示新鮮面的光譜反射率比沙漠漆面的反射率整體要高,沙漠漆面的光譜曲線在0.400~0.600 μm譜段內表現出鐵離子吸收峰,但在其他譜段內兩者的光譜吸收峰位置與深度基本一致。這個結果表明盡管采集樣品表明被沙漠漆包裹,但樣品還是保留了大部分原巖的光譜特征。

    (4)礦體和圍巖區(qū)域相同蝕變巖石的光譜特征。試驗區(qū)存在多個典型的金礦床,那么同一礦床區(qū)域內,礦體蝕變圍巖和礦體外圍相同蝕變巖體的光譜特征是否一致呢?本研究從新井金礦床與明水河金礦床分別采集了各自礦體圍巖區(qū)的蝕變閃長巖和礦體外圍區(qū)域的蝕變閃長巖,對比其光譜曲線特征。

    新井金礦床外圍蝕變閃長巖(BSY-010)巖性為灰黑色中-粗粒石英閃長巖,沿巖體節(jié)理,裂隙發(fā)育鉀長石化、綠泥石化和黏土化,地表可見有方解石細脈。其光譜測量結果(圖4)顯示該樣品在2.200 μm附近有Al-OH吸收峰,深度淺、峰形??;2.250 μm處存在一個不明顯的Fe-OH吸收峰;2.310~2.360 μm附近為Mg-OH吸收峰,深度不大,峰形較差。根據礦物的吸收特征可以判斷,2.200 μm附近的Al-OH吸收峰表現巖體發(fā)育黏土化或絹云母化,2.250 μm和2.310~2.360 μm兩個吸收峰表現巖體發(fā)育綠泥石化,經Specmin軟件進行光譜解混計算得出其蝕變礦物主要有綠泥石、伊利石、高嶺土等。新井金礦的礦體北側圍巖為鉀化和綠簾石化的石英閃長巖(BSY-011-2),光譜結果顯示0.8~1.2 μm 處存在Fe2+離子吸收峰,2.250 μm附近有微弱的Fe-OH吸收峰,2.360 μm附近的吸收峰深度較大,峰形左寬右窄,可能與綠泥石、方解石的混合有關,經Specmin軟件計算得出其蝕變礦物主要有綠泥石、黝簾石和方解石。相比而言,礦體圍巖區(qū)的蝕變閃長巖光譜曲線比較光滑,而外圍蝕變閃長巖數據曲線比較粗糙;圍巖蝕變區(qū)的樣品表現為更強烈的褐鐵礦化蝕變。

    圖2 塊狀樣和粉末樣的光譜曲線Fig.2 Spectral curves of the of block samples and the powder samples

    圖3 樣品沙漠漆面與新鮮面的光譜曲線Fig.3 Spectral curves of the of the desert varnish surface and the fresh surface

    圖4 新井金礦外圍蝕變閃長巖和礦體蝕變閃長巖光譜曲線Fig.4 Spectral curves of diorite in ore zone and diorite in periphery of Xinjin gold mine

    明水河金礦礦體圍巖區(qū)蝕變閃長巖(WBS010-3)主要有7處吸收峰(圖5):0.600~-0.800 μm和0.800~1.000 μm為鐵離子吸收峰,峰形非常平緩,反應出褐鐵礦化蝕變;1.429~1.583 μm和1.948 μm附近為水汽的吸收峰;2.212 μm附近有一吸收峰,峰形較弱、深度小,為Al-OH吸收峰;2.250 μm和2.345 μm附近2處吸收峰主要由綠泥石引起。經Specmin軟件計算得出其蝕變礦物主要有綠泥石、蒙脫石、黃鉀鐵礬、絹云母。而外圍閃長巖體(WBS010-1,WBS010-4)反射率相對較低,鐵離子吸收峰不明顯,Al-OH吸收峰較深,經Specmin軟件計算得出其蝕變礦物有綠泥石、蒙脫石和白云母。通過比較發(fā)現,礦體圍巖蝕變區(qū)的樣品更富含褐鐵礦和黃鉀鐵礬化蝕變特征。

    圖5 明水河金礦蝕變圍巖光譜曲線圖Fig.5 Spectral curves of the of Mingshuihe gold mine

    4 典型蝕變巖礦的光譜特征分析

    4.1 典型蝕變巖礦的實測光譜特征分析

    本次研究針對典型蝕變帶、礦化帶以及與成礦地質體相關的蝕變圍巖,采集了大量巖礦樣品,并利用ASD光譜儀得到了各巖礦標本從0.350~2.500 μm的連續(xù)光譜曲線。為了進一步掌握研究區(qū)出露的主要蝕變巖礦樣品的光譜特征,筆者挑選出7類典型標本,對其光譜特征進行詳細分析。圖6為上述7種主要蝕變樣品的光譜測量曲線,反映出的光譜特征如下。

    蝕變花崗巖光譜曲線(圖6A)表現出4個強弱不同的特征吸收譜帶。0.6~0.8 μm處的吸收譜帶表現出Fe3+離子的特征吸收峰位,中心位置在0.7 μm左右,峰形較淺;0.9~1.1 μm處的吸收譜帶表現出較強的Fe2+離子的特征吸收峰位,尤其在1.0 μm 附近產生了強而寬的典型光譜吸收特征。此外,該光譜曲線表現出明顯2.2μm處峰形較深的Al-OH強吸收峰和2.355 μm處峰形較淺的Al-OH弱吸收峰。研究區(qū)花崗巖為后期印支期侵入體,野外檢查中發(fā)現花崗巖蝕變處地表見有褐鐵礦、絹云母礦物。將實測蝕變花崗巖光譜曲線與USGS光譜庫中白云母及褐鐵礦光譜曲線進行對比,發(fā)現在0.4~1.4 μm內蝕變花崗巖光譜曲線與褐鐵礦光譜曲線表現出極高的相似性;在2.1~2.4 μm范圍內蝕變花崗巖光譜曲線與白云母光譜曲線表現出極高的相似性,對比結果顯示蝕變花崗巖光譜曲線表現出的吸收譜帶特征能夠與野外檢查發(fā)現的蝕變礦物相吻合。

    蝕變閃長巖光譜曲線上(圖6B),Fe3+離子與Fe2+離子的吸收特征表現較弱,吸收峰不明顯,但2.204 μm處存在明顯的Al-OH強吸收峰,而2.3~2.4 μm處Mg-OH的吸收峰也很明顯(中心位置在2.342 μm處)。另外在2.254 μm處存在一個峰形較淺的Fe-OH吸收峰。野外檢查發(fā)現閃長巖受后期熱液活動影響,在其邊部及接觸帶部位綠泥石化與綠簾石化發(fā)育,蝕變區(qū)域地表亦可見褐鐵礦化、絹云母化。將實測蝕變閃長巖光譜曲線與USGS光譜庫中白云母、褐鐵礦、綠簾石、綠泥石光譜曲線進行對比,可明顯看出蝕變閃長巖光譜曲線上表現出的Fe-OH吸收峰和Mg-OH的吸收峰位與綠簾石光譜曲線中特征吸收峰位一致,進一步驗證了綠簾石化蝕變的存在。

    蝕變輝長巖光譜曲線上(圖6C), Fe3+離子與Fe2+離子的吸收譜帶都不是很明顯,但可模糊識別。而在2.254 μm處Fe-OH吸收峰與2.3~2.4 μm處Mg-OH的吸收峰很明顯,峰形都較深。此外,2.204 μm處可識別Al-OH吸收峰,但峰形短而淺。野外檢查發(fā)現輝長巖基本呈巖株或巖脈狀產出,在地表接觸帶主要發(fā)育綠泥石與綠簾石化。將蝕變輝長巖光譜曲線與USGS光譜庫中已知礦物的光譜曲線對比,發(fā)現蝕變輝長巖光譜曲線上表現出的吸收峰位與綠簾石光譜曲線中Mg-OH特征吸收峰位大體一致。

    蝕變砂巖光譜曲線(圖6D)表現出明顯的Fe3+離子與Fe2+離子的特征吸收譜帶。0.6~0.8 μm處的吸收譜帶為Fe3+離子的特征吸收峰位,峰形較淺;0.9~1.1 μm處的吸收譜強而寬,為典型的Fe2+離子的特征吸收峰位,其中心位置在1.0 μm 附近。野外檢查發(fā)現砂巖與地表接觸帶主要發(fā)育褐鐵礦化,將其蝕變巖體的光譜曲線與USGS光譜庫中褐鐵礦的光譜曲線對比,發(fā)現兩者高度相似,進一步驗證了蝕變礦物為褐鐵礦。

    A.蝕變花崗巖光譜:a.白云母;b.蝕變花崗巖;c.褐鐵礦;B.蝕變閃長巖光譜:a.白云母;b.綠簾石;c.蝕變閃長巖;d.綠泥石;e.褐鐵礦;C.蝕變輝長巖光譜:a.綠簾石;b.綠泥石;c.蝕變輝長巖;d.褐鐵礦;D.蝕變大理巖和蝕變砂巖光譜:a.方解石;b.蝕變大理巖;c.蝕變砂巖;d.褐鐵礦;E.褐鐵礦化石英脈和蝕變破碎帶光譜:a.白云母;b.褐鐵 礦化石英脈;c.綠泥石;d.蝕變破碎帶;e.褐鐵礦圖6 不同蝕變巖石的光譜曲線Fig.6 Spectral curves of different altered rocks

    蝕變大理巖曲線(圖6D)表現出3個明顯的特征吸收譜帶,分別位于2.00 μm附近、2.16 μm附近和2.34 μm附近。其中,2.34 μm處的吸收峰最為明顯。將蝕變大理巖巖體的光譜曲線與USGS光譜庫中方解石的光譜曲線對比,發(fā)現上述3個特征吸收峰位均能與方解石的吸收峰位很好的對應。

    野外發(fā)現區(qū)內石英脈分2類:一類呈寬脈(脈寬>50 cm)產出,延伸遠,但蝕變不發(fā)育;另一類呈細脈產出(脈寬多<50 cm),延伸短,產于中酸性巖體中斷裂內,兩側圍巖蝕變較發(fā)育,形成褐鐵礦化、孔雀石化、綠泥石化。對褐鐵礦化石英脈進行光譜測量(圖6E),顯示出弱的0.6~0.8 μm的Fe3+吸收譜帶和0.9~1.1 μm的強而寬的Fe2+吸收譜帶。此外,經過與USGS光譜庫中白云母與綠泥石的光譜曲線對比,判定褐鐵礦化石英脈光譜曲線上還存在2個Al-OH吸收峰和一個Mg-OH吸收峰,說明了絹云母、綠泥石、綠簾石等蝕變礦物的存在。

    蝕變破碎帶光譜測量(圖6E)顯示其與褐鐵礦化石英脈具有相近的光譜特征,均表現有Fe3+、Fe2+吸收譜帶及強Al-OH和弱Mg-OH吸收峰,野外觀測的蝕變礦物為伊利石、綠泥石、方解石、赤鐵礦等。

    4.2 典型蝕變巖礦的遙感光譜特征分析

    為了與遙感影像上的光譜特征進行對比,上述7種蝕變地質體的實測光譜被分別重采樣到ASTER數據和CASI-SASI數據的波譜范圍,光譜重采樣采用距離加權算法(林紅磊等,2016)。同時,從經過大氣校正的Aster和CASI-SASI兩種遙感影像上也分別采集了7個采樣點對應端元上蝕變巖石的光譜曲線。

    其中,ASTER數據波譜范圍包括了9個波段(1~9波段),CASI-SASI數據波譜范圍包括了116個波段。CASI/SASI數據在0.950~1.050 μm處為重疊波段,由于 SWIR 噪聲大于 VNIR,因此通常使用 CASI 數據替代 SASI 數據重疊部分。波段數據替代中會同時去除受到水氣吸收(1.400 μm和1.900 μm附近)影響和航拍中低性噪比情況下形成的壞波段。筆者使用的CASI/SASI經處理后最終剩余116個波段(CASI:35個波段;SASI:81個波段),光譜范圍為404~2435 nm。

    (1)Aster波譜范圍上蝕變巖石的光譜特征。上述7種蝕變地質體的ASD實測光譜特征分析結果表明,研究區(qū)存在的蝕變主要與鐵氧化物、含Al-OH礦物、含Mg-OH礦物和含CO32-礦物有關,如野外觀測到的褐鐵礦、絹云母、綠泥石、綠簾石、方解石等。圖7A、圖7B圖為將7種蝕變巖石的實測光譜重采樣至ASTERR波譜范圍后的光譜曲線,可以看出各蝕變巖石的光譜特征仍較為明顯:蝕變大理巖在ASTER 5,8波段處吸收,在ASTER4,6,7波段處反射,對應為含CO32-礦物的光譜吸收特征。蝕變花崗巖在ASTER 3波段處吸收,在ASTER 2,4波段處反射,對應為鐵氧化物的光譜吸收特征;在ASTER 6波段處強吸收對應為含Al-OH礦物的吸收峰位,而8波段的弱吸收峰對應為含Mg-OH礦物。蝕變閃長巖在ASTER 3波段處吸收,在ASTER 2,4波段處反射,對應為鐵氧化物的光譜吸收特征;在ASTER 6,8波段處吸收分別對應為含Al-OH礦物和含Mg-OH礦物。褐鐵礦化石英脈在ASTER 3波段處吸收,在ASTER 4波段處反射,對應為鐵氧化物的光譜吸收特征;在ASTER 6,8波段吸收,分別對應為含Al-OH礦物和含Mg-OH礦物的吸收峰位。蝕變破碎帶在ASTER 3波段處強吸收,在ASTER 4波段處反射,對應為鐵氧化物的光譜吸收特征;在ASTER 6波段強吸收,ASTER 8波段弱吸收,分別對應為含Al-OH礦物和含Mg-OH礦物的吸收峰位。蝕變輝長巖在ASTER 3波段處吸收,在ASTER 4波段處反射,對應為鐵氧化物的光譜吸收特征;在ASTER 6波段處弱吸收,對應為含Al-OH礦物的吸收峰位;在ASTER 8波段處吸收,ASTER 5波段處反射,對應為含Mg-OH礦物的光譜特征。蝕變砂巖在ASTER 3波段處吸收,在ASTER 4波段處反射,對應為鐵氧化物的光譜吸收特征;在ASTER 5,6波段處吸收,對應為含Al-OH礦物的光譜特征;在ASTER 8波段處弱吸收,對應為含Mg-OH礦物的光譜特征。但不足的是,由于ASTER單一波段波譜范圍較窄,某些蝕變礦物的吸收譜帶未在這些波段范圍內,因此這些吸收特征無法反應出來。

    圖7C、圖7D圖為在ASTER遙感數據上采集的7種蝕變巖石的光譜曲線,可以看出樣品影像端元光譜曲線與樣品實測光譜曲線(ASTER波譜范圍)所反映的總體規(guī)律基本一致,即主要特征峰的吸收位置大致相同,但吸收深度方面兩者還是存在一定差異。分析認為一方面影像是在距地幾百千米的空中成像,盡管進行了大氣校正,但地物光譜曲線仍然會受到大氣、水汽、雜質等各種因素的干擾;另一方面由于影像一個像元范圍內(15 m×15 m)不可避免的會混入其他物質,其光譜特征也會發(fā)生一定變化,但總體來看ASTER遙感影像上某樣品的端元光譜曲線還是能夠反應出該樣品主要的光譜吸收特征,所以試驗區(qū)內利用ASTER遙感影像提取地面蝕變礦物是可行的。

    a.蝕變大理巖;b.蝕變花崗巖;c.蝕變閃長巖;d.褐鐵礦化石英 脈;e.蝕變破碎帶;f.蝕變輝長巖;g.蝕變砂巖圖7 ASTER影像上蝕變巖石的光譜曲線特征Fig.7 Spectral curves in ASTER of different altered rocks

    (2)CASI-SASI波譜范圍上蝕變巖石的光譜特征。分析表明7種蝕變巖石的光譜吸收特征在ASTER波譜范圍上較為明顯,那么高光譜CSAI-SASI數據波譜范圍內這些特征是否能表現地更精確呢?為此,筆者將7種樣品的實測光譜重采樣至CSAI-SASI數據波譜范圍,另外同樣從經過大氣校正的CSAI-SASI影像上采集了7種樣品的光譜曲線,然后進行對比分析。

    圖8A、圖8B圖展示了7種樣品實測光譜重采樣至CSAI-SASI波譜范圍后的光譜曲線,與采樣至ASTERR波譜范圍的樣品光譜曲線相比,前者所反映的波形連續(xù)性更強、細節(jié)信息更豐富,更重要的是蝕變礦物具有的多個吸收特征譜帶有更好的顯示;另外,由于CSAI-SASI光譜分辨率高,因此重采樣至CSAI-SASI波譜范圍的樣品光譜曲線與樣品實測光譜曲線很接近,這也最大程度地保留了原始曲線的光譜特征。

    (圖例說明同圖7)圖8 CASI-SASI影像上蝕變巖石的光譜曲線特征Fig.8 Spectral curves in CASI-SASI of different altered rocks

    圖8C、圖8D圖為從CSAI-SASI遙感數據上采集的7種蝕變巖石的光譜曲線,相比樣品實測光譜曲線(CSAI-SASI波譜范圍),樣品影像端元光譜曲線的圓滑性和連貫性要差一些,噪聲也更多,個別波形受干擾也發(fā)生了局部變形,分析認為造成大量噪聲的主要原因還在于成像儀器在成像過程中受到了大氣中水汽和雜質的干擾,后續(xù)的定標和大氣校正處理只能減少而不能完全消除這種干擾帶來的影響。但對樣品實測光譜曲線和影像光譜曲線進行包絡線消除處理后發(fā)現,各樣品兩種曲線的總體變化規(guī)律基本一致,且樣品中所含蝕變礦物的吸收譜帶位置和吸收深度在兩種曲線上的特征表現幾乎吻合,表明本次使用的CSAI-SASI遙感數據能夠有效反應地物原始光譜曲線的變化特征,這為利用光譜匹配等方法從高光譜影像上識別和判斷蝕變礦物提供了客觀依據。

    4.3 典型蝕變巖礦的光譜相似性分析

    光譜相似性測度描述了兩光譜曲線間的相似性。常見的相似性測度方法有距離測度、相似性函數和峰匹配,一般向量的相似性函數較距離測度應用更為廣泛,如相關系數法(SCM)。相似性函數應滿足下面的性質:0 < sim(x,y) ≤ 1,當且僅當x=y時,等號成立;sim(x,y)=sim(y,x)。

    相關系數是多元統(tǒng)計學中用來衡量兩組變量之間線性密切程度的無量綱指標,取值范圍為[-1,1],分為正相關、不相關和負相關3 類情況。通常將負相關與正相關合并到一起,這時取值范圍為[0,1],值越大相關性越強。當值為1 時,兩向量完全相同。相關系數是中心化的夾角余弦,性質與夾角余弦相似,相關系數計算公式(史永剛等,2011)如下所示。

    筆者采用相關系數法對7種樣品的ASD實測光譜曲線、ASTER數據遙感光譜曲線以及CASI-SASI數據遙感光譜曲線進行相似性計算,并對結果進行了分析。表2為7種蝕變巖石的ASD實測光譜曲線相似性特征矩陣,特征如下。

    蝕變大理巖與蝕變輝長巖兩者實測光譜曲線的相似性系數不到0.1,表明2個曲線差異很大,呈現不相關;蝕變大理巖與和蝕變破碎帶的曲線相似性系數均未超過0.5,表明蝕變大理巖與后兩者蝕變巖石在光譜曲線上也較易區(qū)分,呈弱正相關;蝕變大理巖與蝕變花崗巖和蝕變砂巖的光譜曲線相似性系數均為0.64左右,呈正相關;而蝕變大理巖和蝕變閃長巖的光譜曲線相似性系數接近0.8,表明2種曲線形態(tài)高度相似。

    蝕變花崗巖與蝕變閃長巖、蝕變破碎帶及蝕變砂巖的光譜曲線都呈現出高度正相關,曲線相似性系數均在0.9左右,因此很難直接從光譜曲線上區(qū)分這幾種蝕變巖石類型,而蝕變花崗巖與蝕變輝長巖的曲線相似性系數約為0.6,表現為弱的正相關。

    蝕變閃長巖除了與蝕變輝長巖表現為弱的正相關外(相似性系數約0.5),與其他蝕變巖石都呈現出高度正相關(相似性系數超過0.8);和蝕變破碎帶除了與蝕變大理巖表現為弱的正相關外(相似性系數約0.4),與其他蝕變巖石也都呈現高度正相關(相似性系數超過0.8)。此外,蝕變輝長巖與和蝕變破碎帶高度正相關(相似性系數超過0.8),與其他蝕變巖石呈現弱相關(相似性系數未超過0.6)。以上相似性分析結果表明,若要直接通過實測的光譜曲線判斷蝕變巖石的類型存在很大困難。

    表3為7種蝕變巖石的ASTER光譜曲線相似性特征矩陣,可以看出蝕變大理巖與其他6類蝕變巖石的光譜曲線相似性系數較低,表現為弱正相關,曲線較易區(qū)分;而對于其他蝕變巖石來說,相互之間的光譜曲線相似性系數都超過了0.9,表現為高度正相關。分析認為這是由于ASTER數據的光譜分辨率太低,導致這些蝕變巖石在ASTER數據上的光譜曲線十分接近,因此很難直接通過這些曲線進行巖性識別和分類。

    表4為7種蝕變巖石的CASI-SASI光譜曲線相似性特征矩陣,可以發(fā)現該結果與ASD實測光譜曲線相似性計算結果的總體趨勢基本一致,即蝕變大理巖的曲線較易區(qū)分,其他蝕變巖石的曲線高度相似。

    表5為7種蝕變巖石的ASD光譜曲線(采樣至ASTER波譜范圍)和ASTER光譜曲線相似性特征矩陣,表6為7種蝕變巖石的ASD光譜曲線(采樣至CASI-SASI波譜范圍)和CASI-SASI光譜曲線相似性特征矩陣。從表5中對角線數值可以看出蝕變大理巖、蝕變花崗巖、蝕變破碎帶、蝕變砂巖各自的ASD光譜曲線和ASTER光譜曲線呈現高度正相關(相關系數都超過0.76),蝕變閃長巖和蝕變輝長巖的ASD光譜曲線(采樣至ASTER波譜范圍)和ASTER光譜曲線的相關性相對較弱,但也表現為正相關;而表6中對角線數值都超過了0.7,表現7種蝕變巖石的ASD光譜曲線和CASI-SASI光譜曲線高度相似。理論上,上述情況下若以ASD實測光譜作為參考數據庫,采用光譜相似性區(qū)分方法可以識別影像上這7種蝕變巖石,但是從2個表格中其他數據發(fā)現,某些蝕變巖石的影像光譜與其他巖石的實測光譜相似度也很高,如蝕變花崗巖的ASTER光譜曲線與和蝕變破碎帶的ASD光譜曲線相關性非常高,同樣其CASI-SASI光譜曲線也存在這種問題。這種情況下,如果利用遙感影像直接識別和區(qū)分蝕變巖石,結果會存在很大誤差,而前一小節(jié)分析表明不同蝕變礦物在遙感影像上的光譜特征更易區(qū)分,因此筆者后續(xù)重點研究蝕變礦物的識別和提取,以此輔助判斷研究區(qū)存在的蝕變巖石類型。

    表2 主要蝕變巖石的ASD實測光譜曲線相似性特征矩陣Tab.2 Similarity characteristic matrix of the different altered rocks from ASD spectral

    注:63.蝕變大理巖 ;112.蝕變花崗巖;222.蝕變閃長巖;226-2.褐鐵礦化石英脈;227.蝕變破碎帶;231.蝕變輝長巖;272.蝕變砂巖。

    表3 主要蝕變巖石的ASTER光譜曲線相似性特征矩陣Tab.3 Similarity characteristic matrix of the different altered rocks from ASTER spectral

    注:項目編號同表2。

    表4 主要蝕變巖石的CASI-SASI實測光譜曲線相似性特征矩陣Tab.4 Similarity characteristic matrix of the different altered rocks from CASI-SASI spectral

    注:項目編號同表2。

    表5 主要蝕變巖石的ASD和ASTER光譜曲線相似性特征矩陣Tab.5 Similarity characteristic matrix of the different altered rocks from ASD and ASTER spectral

    注:項目編號同表2。

    表6 主要蝕變巖石的ASD和CASI-SASI實測光譜曲線相似性特征矩陣Tab.6 Similarity characteristic matrix of the different altered rocks from ASD and CASI-SASI spectral

    注:項目編號同表2。

    5 結論

    (1)試驗區(qū)不同采集環(huán)境和樣品形態(tài)下巖礦的光譜特征存在一定差異,原位露頭巖石樣品和原地碎石樣品與巖石標樣在光譜曲線特征上最為接近,而干旱環(huán)境下存在的殘積原巖碎屑的光譜特征可以代表其下伏原巖的光譜特征,而巖礦的可見光-近紅外光譜主要取決于礦物的成分和分子結構,巖石的物理破壞作用不會導致特征譜帶的變化。另外光譜分析結果顯示礦體圍巖蝕變區(qū)樣品比礦區(qū)外圍同類型蝕變樣品要更富集方解石、綠泥石、伊利石、赤鐵礦等礦物,這為在北山成礦帶及西北其他地區(qū)開展巖礦光譜測量提供了理論依據。

    (2)通過分析ASD光譜儀獲取的試驗區(qū)地面巖礦光譜測量數據,快速確定出試驗區(qū)蝕變巖石中存在含Fe2+、Fe3+、OH-、CO32-離子或離子基團的蝕變礦物,并有效分析了巖石光譜與巖性的關系,這對遙感蝕變礦物信息的提取起到了指導作用。

    (3)光譜分析還發(fā)現各蝕變巖石影像端元光譜曲線與其實測光譜曲線所反映的曲線形態(tài)和吸收峰位置基本一致,但不同蝕變巖石的光譜曲線相似性很高,因此僅利用遙感影像難以準確識別出蝕變巖石的類別,但利用遙感圖像提取含Fe2+、Fe3+、OH-、CO32-離子或離子基團的蝕變礦物具有較好的可行性。

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