圖像模型法在遙感蝕變信息提取中的應(yīng)用

崔舜銚，姚佛軍，連琛芹

(1.中國地質(zhì)科學(xué)院 礦產(chǎn)資源研究所成礦與資源評價(jià)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100037；2.中國地質(zhì)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與資源學(xué)院，北京 100083)

0 引言

遙感蝕變信息作為一種直接找礦參數(shù)被廣泛應(yīng)用于礦產(chǎn)資源勘查工作中，尤其在銅、金等熱液成因的多金屬找礦工作中發(fā)揮出了重大的作用[1]。熱液成因礦床通常伴隨著圍巖交代蝕變的現(xiàn)象[2]，并且蝕變礦物與非蝕變礦物種類、結(jié)構(gòu)、顏色等多方面均有差異，在可見光-近紅外-短波紅外-熱紅外光譜區(qū)間形成了特定的診斷性波譜特征，這為遙感技術(shù)提取蝕變信息提供了地質(zhì)依據(jù)與光譜依據(jù)[3]。目前，作為遙感蝕變信息提取的數(shù)據(jù)源主要為多光譜數(shù)據(jù)和高光譜數(shù)據(jù)，相比于高光譜數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量大、價(jià)格較貴，多光譜數(shù)據(jù)更易獲取，方便推廣和使用[4]。在多光譜數(shù)據(jù)中，ASTER多光譜數(shù)據(jù)較于Landsat系列多光譜數(shù)據(jù)，光譜分辨率更高，尤其在短波紅外區(qū)間細(xì)分了6個(gè)波段，對于礦物、礦床識別具有突出的優(yōu)勢[5]。近年來，國內(nèi)外利用ASTER數(shù)據(jù)進(jìn)行遙感蝕變信息提取，在鐵[6-7]、銅[8]、金[9]、鉬[10]等金屬找礦工作中取得了豐碩的成果。

利用ASTER多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行遙感蝕變信息提取的方法主要有比值法、主成分分析法、光譜角法等[11]，國內(nèi)外大量學(xué)者開展了應(yīng)用研究，探討分析了在不同地物環(huán)境下遙感蝕變信息的提取效果[12-13]。如何根據(jù)不同地物環(huán)境選擇有針對性的遙感蝕變信息提取方法已是現(xiàn)在研究的熱點(diǎn)。在信息提取時(shí)，對干擾地物一般采用掩膜法進(jìn)行去除，這一定程度上導(dǎo)致了部分含礦信息的丟失，如何有針對性的掩膜處理，才能更加完整地保留原始信息，提取真實(shí)可靠的遙感蝕變信息更是目前主要開展研究的方向之一[14]。在已發(fā)表的文獻(xiàn)中，針對以上2個(gè)熱點(diǎn)問題進(jìn)行數(shù)理模型分析直觀展現(xiàn)的研究較少。張玉君等[15]在PCI處理軟件上進(jìn)行了基于TM數(shù)據(jù)模型試驗(yàn)，對比分析了比值法、主成分分析法、光譜角法的特點(diǎn)，建立了“去干擾異常主分量門限化技術(shù)流程”。馬斅良等[16]通過圖像模擬TM數(shù)據(jù)定量分析了不同混合背景下多種算法提取蝕變信息的響應(yīng)特征及適用性，對遙感蝕變礦物信息提取方法技術(shù)評價(jià)具有重要的參考價(jià)值。由此可見，模型法可以很好地幫助研究者了解地物光譜特征、選擇信息提取方法、進(jìn)行算法結(jié)果評價(jià)。但是發(fā)表的文章建模多是針對TM數(shù)據(jù)，對ASTER多光譜數(shù)據(jù)鮮有涉及，而ASTER多光譜數(shù)據(jù)在遙感蝕變信息提取中有著突出優(yōu)勢，對其進(jìn)行模型推演可以更好地幫助實(shí)際工作。

本文基于ENVI平臺，模擬ASTER數(shù)據(jù)，賦予各波段典型地物光譜特征，生成含有蝕變礦物和干擾地物光譜信息的圖像模型，并進(jìn)行多種算法的遙感蝕變信息提取，通過圖像直觀地展現(xiàn)多種方法在不同地物背景下提取效果的優(yōu)劣，為遙感蝕變信息提取方法選擇和掩膜的建立提供參考。

1 蝕變礦物光譜特征分析

選擇具有找礦意義的高嶺石、伊利石、白云母、黑云母、滑石、白云石、方解石、綠泥石、綠簾石、蛇紋石、黃鉀鐵礬11種熱液蝕變礦物進(jìn)行光譜特征分析。這11種典型的熱液蝕變礦物按照其所含離子及基團(tuán)特征可以分成4類，含Al-OH礦物，主要有高嶺石、伊利石、白云母等；含Mg-OH礦物，主要有蛇紋石等；含CO32-礦物，主要有方解石、白云石；含F(xiàn)e3+礦物，主要有黃鉀鐵礬[17]。這幾種離子基團(tuán)決定了不同熱液蝕變礦物具有不同的波譜曲線，也保證了ASTER數(shù)據(jù)在可見光與近紅外-短波紅外區(qū)間可以識別(表1)。

為了更好地分析含有不同離子基團(tuán)蝕變礦物在ASTER多光譜數(shù)據(jù)上的特征，從USGS波譜庫中選擇上述11種熱液蝕變礦物的光譜曲線，重采樣到與ASTER波段一致的波譜曲線。

表1 ASTER光譜范圍與可識別礦物[18]

1.1 Al-OH基團(tuán)和Mg-OH基團(tuán)波譜特征

在自然界的礦物中只要含有水，就會(huì)有羥基的光譜特征出現(xiàn)，眾多蝕變礦物都含有羥基基團(tuán)[1]。在熱液成因礦床中含羥基的蝕變礦物更為發(fā)育，其代表礦物主要有高嶺石、伊利石、白云母、黑云母、滑石、蛇紋石、綠泥石、綠簾石等。其中高嶺石、伊利石、白云母等層狀硅酸鹽礦物均含有Al-OH。由于類質(zhì)同像的存在，綠泥石的Al3+可被Mg2+代替，形成Mg-OH。羥基的基本伸縮振動(dòng)與X-OH(X通常為Al或Mg)基本彎曲振動(dòng)的合頻通常成對的出現(xiàn)，Al-OH較強(qiáng)的合頻帶一般出現(xiàn)在2.2 μm處，伴隨譜帶出現(xiàn)在2.3 μm處，Mg-OH較強(qiáng)的合頻帶一般出現(xiàn)在2.3 μm處，伴隨譜帶出現(xiàn)在2.4 μm處[1]。在模型中所選的上述8種礦物在ASTER的Band1～Band4波段中(圖1、圖2)，隨著波長的增長，反射率呈增加趨勢，在Band5～Band6呈遞減趨勢，其中含Al-OH礦物在Band6處形成吸收谷，含Mg-OH礦物在Band8形成吸收谷。

圖1 蝕變礦物波譜曲線1

圖2 蝕變礦物波譜曲線2

1.2 CO32-基團(tuán)波譜特征

含CO32-基團(tuán)的代表礦物是方解石族礦物，主要有方解石和白云石。其診斷特征是在2.55 μm、2.35 μm附近有2個(gè)強(qiáng)的吸收谷，在2.16 μm、2.00 μm、1.9 μm附近有3個(gè)相對較弱的吸收谷[19]。本次ASTER模型中所選取的方解石和白云石2種礦物顏色為淺色，在ASTER的近紅外波段Band1～Band3具有較高的反射率，且隨著波長的增長呈上升趨勢(圖3)。在Band4～Band8呈下降趨勢，在Band5處有一個(gè)弱吸收谷，在Band8處有一個(gè)強(qiáng)吸收谷。

圖3 蝕變礦物波譜曲線3

1.3 Fe3+離子波譜特征

含F(xiàn)e3+礦物光譜特征主要由于電子躍遷造成的，在可見光-近紅外波段形成特征譜帶[19]。模型中選取的蝕變礦物黃鉀鐵礬，在ASTER的Band1波段的反射率明顯低于其他波段處的反射率(圖3)，在Band3處形成一個(gè)吸收谷，在Band4處形成一個(gè)反射峰。

2 圖像模型建立方法

在ENVI平臺上，模擬ASTER數(shù)據(jù)的9個(gè)波段，建立一個(gè)200×200的9維圖像模型，分割成50×50的16個(gè)等份的子圖像區(qū)間。將高嶺石、伊利石、白云母、黑云母、滑石、白云石、方解石、綠泥石、綠簾石、蛇紋石、黃鉀鐵礬11種熱液蝕變礦物作為目標(biāo)礦物，為了模擬地物豐富情況，加入云、陰影、水體、冰雪、植被5種典型干擾地物，將這11種蝕變礦物和5種干擾地物的ASTER波譜特征值按照ASTER對應(yīng)波譜特征分別賦予16個(gè)子圖像區(qū)間中，生成具有真實(shí)光譜意義的圖像模型。

為了直觀反映模型中各地物的特征，對上述11種蝕變礦物和5種干擾地物進(jìn)行假彩色圖像增強(qiáng)處理，利用波段731組合進(jìn)行顯示(圖4)。

圖4 圖像模型731波段組合增強(qiáng)圖像

3 遙感蝕變信息提取結(jié)果及討論

3.1 比值法

波段比值法是一種根據(jù)代數(shù)運(yùn)算原理進(jìn)行圖像增強(qiáng)的方法，根據(jù)地物的波譜曲線，選擇斜率變換大的區(qū)間，進(jìn)行2個(gè)或多個(gè)波段間的比值運(yùn)算。波段比值法可以較好地消除由于地形起伏造成的影響，擴(kuò)大相似地物間差異，增強(qiáng)目標(biāo)地物與周邊地物的差異[11]。根據(jù)蝕變礦物的波譜曲線，針對不同種類的礦物進(jìn)行不同波段的比值法處理：①含F(xiàn)e3+蝕變礦物：Band2/Band1，代表礦物黃鉀鐵礬。②含Al-OH蝕變信息：(Band5+Band7)/Band6，代表礦物：白云母、高嶺石、伊利石等。③含Mg-OH蝕變信息：(Band6+Band9)/(Band7+Band8)，代表礦物綠泥石、綠簾石等。④綠泥石、綠簾石和方解石等蝕變礦物信息：(Band7+Band9)/Band8[20]。

通過對圖像模型進(jìn)行波段比值運(yùn)算，各礦物圖像區(qū)間的灰度特征反映了比值結(jié)果，圖像越亮表示所提取到的含量越高，表明對該方法的相應(yīng)程度越強(qiáng)。針對本次模型提取結(jié)果可以看出：①含F(xiàn)e3+蝕變信息提?。喝鐖D5(a)所示，運(yùn)用Band2/Band1進(jìn)行提取，受植被、水體、陰影的干擾較小，但是受云彩、冰雪的干擾較大，有部分不含F(xiàn)e3+礦物也存在較強(qiáng)響應(yīng)。②含Al-OH蝕變信息提?。喝鐖D5(b)所示，運(yùn)用(Band5+Band7)/Band6進(jìn)行提取時(shí)，可以較好地提取出白云母、伊利石、高嶺石等蝕變礦物，受云彩、冰雪干擾較小，但是受陰影、水體、植被干擾較大。③圖5(c)和圖5(d)分別反映了運(yùn)用(Band6+Band9)/(Band7+Band8)和運(yùn)用(Band7+Band9)/Band8提取含Mg-OH與含CO32-蝕變信息，通過各礦物圖像區(qū)間的灰度特征，發(fā)現(xiàn)二者容易混淆，對提取結(jié)果存在干擾。

圖5 比值法提取蝕變信息結(jié)果

3.2 主成分分析法

主成分分析法(principal components analysis，PCA)是一種被廣泛應(yīng)用于遙感蝕變信息提取的方法。在圖像信息總量守恒的原則下，利用降維的思想，采用線性正交變換，對多光譜圖像的多個(gè)波段進(jìn)行去相關(guān)，得到相互獨(dú)立，互不相關(guān)的多個(gè)主分量，從而減少數(shù)據(jù)維數(shù)，達(dá)到去除噪聲，增強(qiáng)信息含量的作用[11]。經(jīng)過PCA處理后，每一個(gè)主分量都表示一定的地質(zhì)意義，且蝕變信息集中到特定的主分量中，通常選擇4個(gè)波段進(jìn)行處理，得到4個(gè)主分量作為特征向量。如選擇ASTER的4個(gè)波段進(jìn)行主成分分析，得到4個(gè)主分量(PC1、PC2、PC3、PC4)，4個(gè)主分量所包含的信息各自不同，且具有獨(dú)立性，其中PC1方差最大，包含圖像的大多信息，反映圖像光譜反射率的總體大小，PC2為波段反射率的差，反映波譜曲線的斜率變化，PC3和PC4反映著所包含的巖礦信息[21]，根據(jù)巖石礦物在各波段吸收和反射特征，判斷出目標(biāo)信息集中在哪一個(gè)主分量中。

在利用主成分分析法提取含F(xiàn)e3+類蝕變礦物時(shí)，通常采用ASTER1、2、3、4這4個(gè)波段進(jìn)行提取[20]，提取結(jié)果如圖6(a)所示，黃鉀鐵礬被突顯出來。由于利用的是ASTER1、2、3、4這4個(gè)波段進(jìn)行提取，冰雪在近紅外波段反射率較大，對提取結(jié)果有較大的影響，植被的影響較小。在提取羥基異常時(shí)(包含鋁羥基和鎂羥基)，通常采用ASTER1、3、4、N這4個(gè)波段來進(jìn)行提取[22-23]，本次選擇PCA(1346)和PCA(1348)來進(jìn)行處理，如圖6(b)與圖6(c)所示，含羥基礦物能夠較好地被突顯出來，但是植被會(huì)對羥基的提取結(jié)果造成嚴(yán)重的影響。通過PCA(1689)可以較好地提取出方解石和綠簾石等蝕變礦物。

圖6 主成分分析法提取蝕變信息結(jié)果

3.3 討論

基于圖像模型，通過遙感蝕變信息提取結(jié)果的對比分析，可以看出遙感蝕變信息提取效果受地物環(huán)境和礦物種類的綜合影響，同一蝕變礦物對不同提取方法的響應(yīng)程度不同，同一方法對不同蝕變礦物的提取效果也不相同，因此利用比值法和主成分分析法不同波段選擇可以提取出不同的蝕變礦物。在已知蝕變礦物主要類型時(shí)，主成分分析法提取結(jié)果相對于比值法會(huì)更較有針對性。在遇到運(yùn)用單一方法難以直接提取的蝕變礦物時(shí)，如比值法不易區(qū)分含Mg-OH礦物與含CO32-礦物，可以通過圖像模型對區(qū)域主要存在的礦物進(jìn)行模擬展現(xiàn)，直觀反映出容易混淆的礦物種類，通過多種方法選擇，判別出不同礦物對方法的響應(yīng)程度，再進(jìn)行相應(yīng)提取。

通過提取效果對比，發(fā)現(xiàn)在不同信息提取方法運(yùn)算下，干擾地物對提取結(jié)果的影響是不同的。所以在實(shí)際工作中，需要根據(jù)研究區(qū)主要干擾地物分布情況及范圍大小，來進(jìn)行方法選擇。在建立掩膜時(shí)，要盡可能多地保留圖像信息，把對于提取結(jié)果影響較大的干擾地物進(jìn)行掩膜處理。如針對鐵染信息，運(yùn)用比值法提取，受植被、冰雪的影響較小，運(yùn)用主成分分析法時(shí)，受冰雪的影響就較大。因此在通過比值法提取鐵染信息時(shí)，可以對植被區(qū)域進(jìn)行有針對性的掩膜處理，通過主成分分析法提取時(shí)，對冰雪進(jìn)行掩膜處理，從而避免丟失有效的含礦異常信息。

4 結(jié)束語

本文基于ENVI平臺，模擬ASTER多光譜數(shù)據(jù)，建立了包含11種典型熱液蝕變礦物和5種干擾地物的多維圖像模型，在圖像模型基礎(chǔ)上，利用比值法、主成分分析法提取了遙感蝕變信息，得到如下結(jié)論：①遙感蝕變信息提取效果受地物環(huán)境和礦物種類的綜合影響，提取方法的選擇要根據(jù)實(shí)際環(huán)境的變化而變化，結(jié)合圖像模型可直觀展現(xiàn)出不同方法的提取效果，較好地幫助選擇合適的方法。②干擾地物對不同算法提取結(jié)果的影響不同，在利用掩膜去除干擾地物時(shí)，要根據(jù)方法的選擇和目標(biāo)蝕變信息的類別來有針對性的對干擾地物進(jìn)行掩膜處理，防止過多的含礦信息丟失。③本次通過ASTER多光譜數(shù)據(jù)建立的單一地物類型的圖像模型缺乏對熱紅外波段的研究應(yīng)用，并且沒有考慮混合像元的情況。因此在下一步工作，應(yīng)豐富圖像模型的波段信息，更加真實(shí)的模擬地物情況，為遙感蝕變信息提取方法及最終提取結(jié)果評價(jià)提供參考。