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    ASTER 數(shù)據(jù)在遙感蝕變填圖中的應(yīng)用研究
    ——以?xún)?nèi)蒙古花敖包特銀鉛鋅多金屬礦床為例*

    2021-05-19 12:56:44李霖龍李士輝豆海波唐甘宇
    礦床地質(zhì) 2021年2期
    關(guān)鍵詞:敖包綠泥石碳酸鹽

    李霖龍,李士輝,宋 立,豆海波,劉 杰,唐甘宇,賴(lài) 勇**

    (1 北京大學(xué)造山帶與地殼演化教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院,北京 100871;2 內(nèi)蒙古玉龍礦業(yè)股份有限公司,內(nèi)蒙古錫林郭勒盟 026200)

    多光譜-高光譜遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)研究地形地貌復(fù)雜的區(qū)域已經(jīng)成為了一種新的趨勢(shì)(徐冠華等,1996)。近十年以來(lái)衛(wèi)星數(shù)據(jù)逐步公開(kāi),基于新型成礦理念與遙感技術(shù)的礦藏探測(cè)方法已經(jīng)成為勘查蝕變異常的常規(guī)手段,此方法具有方便高效且成本低的特點(diǎn)(王潤(rùn)生等,2010)。目前常用于遙感解譯的多光譜數(shù)據(jù)來(lái)源有ETM+(en‐hanced thematic mapper)、TM(thematic mapper)和ASTER(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer)等。

    1999 年12 月TERRA 衛(wèi)星從范登堡空軍基地發(fā)射升空,與太陽(yáng)同步,從北向南每天上午飛經(jīng)赤道上空。衛(wèi)星高度705 km,一周期16 天,16 天內(nèi)可以繞地球233 圈,傳感器搭配有先進(jìn)星載熱輻射與反射輻射計(jì)(ASTER),可獲取從可見(jiàn)光到熱紅外譜段范圍的地表影像數(shù)據(jù),并且各波段有較高的幾何分辨率和輻射分辨率,特別是Band3(第三波段),2個(gè)鏡頭觀測(cè)方向不同,可以實(shí)現(xiàn)在單軌上獲取近紅外立體影像數(shù)據(jù)(Fujisada, 1995)。ASTER 傳感器有3 個(gè)譜段,分別是可見(jiàn)光近紅外譜段(VNIR)、短波紅外譜段(SWIR)以及熱紅外譜段(TIR),這些譜段分別有4、6、5 個(gè)波段,常被用來(lái)監(jiān)控地質(zhì)特征、巖石、土壤和火山的分布狀況,其詳細(xì)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

    表1 ASTER各波段基本參數(shù)Table 1 ASTER spectral passband

    相較于其他常規(guī)數(shù)據(jù),ASTER 的遙感數(shù)據(jù)在短波紅外譜段以譜帶寬、波段多為特點(diǎn)有著優(yōu)秀的表現(xiàn)。針對(duì)黏土礦物以及一些含羥基礦物,如綠泥石這類(lèi)在短波紅外譜段具有特別吸收光譜的礦物,AS‐TER 的識(shí)別能力很強(qiáng)。因此,近年來(lái)ASTER 遙感數(shù)據(jù)常被用來(lái)識(shí)別地表的蝕變礦物,在蝕變礦物填圖上有著廣泛的應(yīng)用(Crosta et al., 2003; Rowan et al.,2003a; Ducart et al., 2006; Di Tommaso et al., 2007;王俊虎等,2010;Mia et al.,2012;Pour et al.,2012;姚佛軍等, 2012; 張玉君等, 2012; 胡輝等, 2017)。本文研究對(duì)象為位于內(nèi)蒙古西烏珠穆沁旗的花敖包特銀鉛鋅多金屬礦床,此前的研究工作已經(jīng)獲得了年代學(xué)、巖石巖相學(xué)、巖石地球化學(xué)、流體包裹體以及同位素等方面的結(jié)果,查明了成礦流體的特征和成礦物質(zhì)的來(lái)源,限定了成巖成礦時(shí)代(陳偉等,2008; 李振祥等, 2008; 郭令芬, 2011; 陳永清等,2014; 趙勝金等, 2015)。截止目前,對(duì)于礦區(qū)的蝕變特征研究仍然不足,這制約了蝕變與礦化的關(guān)系研究以及對(duì)礦區(qū)外圍找礦潛力的認(rèn)識(shí)。本次研究旨在利用ASTER 在蝕變礦物填圖上的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)對(duì)研究區(qū)的蝕變帶進(jìn)行劃分,主要涉及黏土化、綠泥石化以及碳酸鹽化帶等,并對(duì)結(jié)果的適用性進(jìn)行初步評(píng)估,以期為礦區(qū)進(jìn)一步勘探找礦提供有益線索。此外,本研究還嘗試?yán)肁STER 熱紅外波段數(shù)據(jù)識(shí)別地表地質(zhì)體二氧化硅含量的變化規(guī)律和碳酸鹽化程度,并用以對(duì)比和評(píng)估目前二氧化硅含量估算方法的可靠性,以及圈定礦區(qū)周?chē)鷿撛谟欣傻V區(qū)。

    1 區(qū)域地質(zhì)概況及礦床地質(zhì)特征

    1.1 區(qū)域地質(zhì)概況

    花敖包特銀鉛鋅多金屬礦床地處內(nèi)蒙古自治區(qū)西烏珠穆沁旗東北約150 km,距霍林郭勒市約75 km,處于西伯利亞板塊、華北板塊和松遼地塊結(jié)合部位的北東-北北東向華力西褶皺帶內(nèi)(圖1a、b)。區(qū)域內(nèi)出露二疊系壽山溝組粉砂巖及含礫砂巖、大石寨組凝灰?guī)r及碎屑巖,侏羅系滿(mǎn)克頭鄂博組流紋質(zhì)凝灰?guī)r及火山角礫巖、瑪尼吐組凝灰?guī)r及安山巖和白堊系白音高老組流紋巖及火山角礫巖。

    研究區(qū)域巖漿活動(dòng)主要以古生代和中生代侵入巖為主。古生代晚期主要有輝長(zhǎng)巖和閃長(zhǎng)玢巖發(fā)育,燕山期主要有花崗閃長(zhǎng)巖、花崗斑巖和二長(zhǎng)花崗巖發(fā)育。輝長(zhǎng)巖多分布于礦區(qū)附近,礦區(qū)以外數(shù)公里則可見(jiàn)二長(zhǎng)花崗巖和花崗斑巖的分布,而閃長(zhǎng)玢巖主要沿梅勞特?cái)嗔眩▓D1 斷層F4、F5)分布于研究區(qū)以東。

    圖1 中國(guó)東北(a)與花敖包特礦區(qū)(b)地質(zhì)圖Fig.1 Geological sketch map of northeast China(a)and the Huaaobaote deposit(b)

    上述梅勞特深斷裂即是本區(qū)發(fā)育的主要斷裂(郭令芬,2011),它是走向?yàn)楸睎|向的壓性斷裂。中生代時(shí)期的多期火山及次火山活動(dòng)導(dǎo)致該深斷裂活化,形成一系列北西向、北東向及近南北向斷裂,該中生代斷裂成為本區(qū)的主要控礦構(gòu)造,實(shí)地勘查發(fā)現(xiàn)花敖包特主礦區(qū)內(nèi)3 個(gè)礦脈群多在該系列斷裂賦存。

    1.2 花敖包特銀鉛鋅多金屬礦床地質(zhì)特征

    花敖包特礦床位于西烏珠穆沁旗寶日格斯臺(tái)蘇木境內(nèi),在大興安嶺成礦帶(Shu et al.,2013)中南段的錫林浩特-霍林郭勒成礦亞帶上,該帶發(fā)育大規(guī)模蛇紋巖以及豐富的煤炭資源,并伴生大量鉛鋅銀多金屬,礦區(qū)有公路與附近城鎮(zhèn)聯(lián)通,交通便利,地理坐標(biāo)為118°45'~119°15'E,45°10'~45°20'N(圖1;李振祥等,2008)。礦區(qū)出露的主要巖性包括壽山溝組長(zhǎng)石砂巖、粉砂巖和含礫砂巖,滿(mǎn)克頭鄂博組凝灰質(zhì)砂巖和流紋質(zhì)凝灰?guī)r以及瑪尼吐組安山巖和流紋質(zhì)凝灰?guī)r,其中,壽山溝組砂巖是礦體賦存的主要地層。侵入巖主要為早白堊世淺肉紅色花崗斑巖,以及石炭紀(jì)灰綠色蛇紋石化斜輝橄欖巖。礦區(qū)發(fā)育的主要斷裂為梅勞特深斷裂的一部分,附近伴生有后期南北向斷裂,礦床主要受這些斷裂帶控制,是礦化作用的主要賦存區(qū)。

    花敖包特礦床的主要礦石礦物為銀鉛鋅多金屬硫化物,如閃鋅礦、黃鐵礦、方鉛礦、黃銅礦、磁黃鐵礦以及毒砂,脈石礦物為石英、高嶺石、方解石和螢石。在地表還可見(jiàn)硅化帶和黃鉀鐵礬的出露。由于地表有較高的植被覆蓋率,礦化蝕變不易辨認(rèn)。礦區(qū)的閃鋅礦自形程度較好,顏色偏黑;黃鐵礦部分呈浸染狀產(chǎn)出于流紋巖中,部分以自形晶式產(chǎn)出于黃銅礦中;方鉛礦粒度較細(xì),自形程度一般,與閃鋅礦伴生出現(xiàn);黃銅礦體呈塊狀產(chǎn)出,可能暗示中高溫的成礦環(huán)境;毒砂主要呈放射狀產(chǎn)出。這些礦石大多呈脈狀在巖層的薄弱帶產(chǎn)出。

    2 研究方法

    本文主要利用ASTER 數(shù)據(jù)分析相關(guān)蝕變-礦化帶的分布。在前人的研究中,ASTER 遙感數(shù)據(jù)常被用作定量分析,并取得了一定效果。在巖性解譯方面,波段比值法(RBD, relative absorptionband depth)是常用的處理方式,它可以準(zhǔn)確識(shí)別灰?guī)r、花崗巖和蛇綠巖套(Pour et al., 2012; 王成等,2017)。在蝕變解譯方面,PCA(principal component analysis)主成分分析法是常用的處理方式(Crosta et al.,2003),它通過(guò)消除噪音的干擾突出主要和重點(diǎn)信息,這往往能夠提高遙感圖像的識(shí)別度。如Mia等(2012)用ETM+識(shí)別Kuju 火山附近的熱液蝕變礦物,而Gabr 等(2010)利用ASTER 遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行金礦床附近的蝕變礦物填圖。這種方法目前被廣泛認(rèn)可,具有一定的可靠性。此外,由于ASTER 在短波紅外范圍的波段多,使得其常被用來(lái)做地質(zhì)體二氧化硅含量變化規(guī)律的反演,如Ninomiya(1995)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演;陳江等(2007)利用相關(guān)分析得到定量反演公式從而進(jìn)行反演。本文中涉及到的相關(guān)分析方法,將詳細(xì)在下文使用時(shí)介紹,包括方法的定義、公式和使用范圍等。

    本文使用的ASTER 遙感數(shù)據(jù)均下載自NASA官網(wǎng)的EARTHDATA 開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)。為避免夏季植被的干擾以及冬季冰雪的影響,使用該地區(qū)2002年3 月 和2015 年3 月ASTER LEVEL 1B 級(jí) 別 的 數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)已經(jīng)進(jìn)行了地形校正和幾何校正(Abrams et al., 2002),所以將其統(tǒng)一空間分辨率、重新定義頭文件以及輻射定標(biāo)后,只需要使用ENVI 中的FLAASH 和Thermal Atmospheric Correc‐tion 功能對(duì)其進(jìn)行大氣校正即可。針對(duì)ASTER 熱紅外波段的數(shù)據(jù),大氣校正后需要額外的程序來(lái)計(jì)算發(fā)射率(陳江等, 2007)。ENVI 軟件包提供3 項(xiàng)技術(shù),可以用來(lái)分離熱紅外傳感器測(cè)量的輻射數(shù)據(jù)中的發(fā)射率和溫度信息,即參考通道(Reference Channel),發(fā)射率標(biāo)準(zhǔn)化(Emissivity Normalization)和α 殘余(Alpha Residuals)。本文采用發(fā)射率標(biāo)準(zhǔn)化法計(jì)算發(fā)射率數(shù)值。

    3 光譜分析

    3.1 巖石光譜分析

    如前所述,花敖包特礦區(qū)內(nèi)巖石類(lèi)型主要包括長(zhǎng)石砂巖、粉砂巖、含礫砂巖、凝灰?guī)r、安山巖以及流紋巖等,并且地表還發(fā)育良好的土壤層。因此在實(shí)際的研究中,要首先了解區(qū)內(nèi)各種巖石的光譜特征,并盡量排除土壤層的干擾。

    從ENVI 程序光譜庫(kù)中讀取巖石光譜相關(guān)數(shù)據(jù),根據(jù)所獲ASTER 對(duì)應(yīng)波段數(shù)值的平均值,將研究區(qū)內(nèi)相關(guān)巖石和土壤的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成ASTER 角度下的光譜數(shù)據(jù)(圖2),從中可提取各巖性的鑒定特征。由圖2 可知,波段4 對(duì)各巖性的反射率均較高,區(qū)分能力較弱;長(zhǎng)石砂巖相較于其他巖性巖石在波段6 有異常高的反射;鐵質(zhì)砂巖在波段10 有強(qiáng)烈的反射,而流紋巖則相反;波段11 對(duì)于黑棕沙地,鐵質(zhì)砂巖和砂巖來(lái)說(shuō),均被強(qiáng)烈吸收,但對(duì)于其他巖性則不然。

    針對(duì)植被覆蓋的問(wèn)題,可以結(jié)合圖像粗糙程度判斷(孫藝等,2013)。即是說(shuō),如果圖像的粗糙程度較高,則可能是基巖裸露區(qū);而如果圖像的光滑程度較高,則可能是植被覆蓋區(qū)。在具體研究中,定性地分析植被覆蓋區(qū)域是必要的,因?yàn)锳STER 在植被覆蓋區(qū)可能不具備相關(guān)解譯能力。

    圖2 巖石ASTER光譜數(shù)據(jù)不同波段反射率圖示Fig.2 Line graph of ASTER data on rock spectrum

    3.2 礦物光譜分析

    前人研究表明,花敖包特礦床為中低溫?zé)嵋撼梢?,但熱液的成因?lèi)型目前有不同認(rèn)識(shí)(李振祥等,2008; 陳偉等, 2008; 陳永清等, 2014; 趙勝金等,2015)。結(jié)合野外觀察到的蝕變現(xiàn)象,本文將重點(diǎn)研究礦區(qū)的典型蝕變礦物,包括赤鐵礦、黃鐵礦、綠泥石、方解石以及高嶺石等(圖3a~c;陳永清等,2014)。在分析花敖包特礦區(qū)典型巖石的光譜特征的基礎(chǔ)上,本研究還嘗試在各種巖石和土壤植被的背景中將蝕變礦物鑒別出來(lái)(圖3a~c)。

    考慮ASTER 可見(jiàn)光-近紅外以及短波紅外的特點(diǎn),將蝕變礦物分成3 組:第一組為硫化物和氧化物;第二組是綠泥石族和碳酸鹽礦物;第三組是黏土礦物。各組蝕變礦物具體光譜特征表現(xiàn)為:

    硫化物和氧化物(圖3a):赤鐵礦和黃鐵礦的光譜特征相較于區(qū)內(nèi)巖石和土壤的光譜特征差異不明顯并且圖像模糊,盡管2 種礦物的反射率在1 至9 波段上都有上升的趨勢(shì)。

    圖3 主要蝕變礦物VNIR與SWIR譜段反射率Fig.3 VNIR and SWIR reflectivity diagrams of major hydrothermal alteration mineral

    綠泥石族和碳酸鹽礦物(圖3b):綠泥石族礦物因?yàn)榫哂蠪e-OH 基團(tuán),在波段8 有強(qiáng)烈的吸收,波段5 有強(qiáng)烈的反射。方解石也有類(lèi)似特點(diǎn),在波段8 有強(qiáng)烈的吸收。因此這組蝕變礦物和區(qū)內(nèi)巖石相比,光譜特征有明顯區(qū)別,圖像清晰度高。

    黏土礦物(圖3c):黏土礦物因?yàn)榫哂蠥l-OH 基團(tuán),在波段6有強(qiáng)烈的吸收,在波段4有強(qiáng)烈的反射,和區(qū)內(nèi)其他巖石有很好的區(qū)分度,圖像清晰度也高。

    二氧化硅是硅化帶的主要組成物質(zhì),其在短波紅外波段上和其他礦物沒(méi)有明顯區(qū)別,但在熱紅外波段的11 波段上有著異常低的特征(楊長(zhǎng)保等,2009;孫藝等,2013),詳情將在TIR 譜段分析小節(jié)中討論。

    3.3 單波段RBD分析

    常規(guī)單波段RBD 分析在探測(cè)含有Al-OH、Mg-OH 以及的礦物上有較好的應(yīng)用(Crowley et al., 1989; Brandmeiera, 2010; Emam et al., 2016),本文結(jié)合巖石光譜分析結(jié)果嘗試對(duì)黏土礦物(Al-OH)和綠泥石(Fe-OH),試圖在6 和8 波段上深度解譯。單波段分析是針對(duì)特征波段進(jìn)行比值運(yùn)算,如波段n有強(qiáng)烈的異常(異常高或異常低),則可以計(jì)算相應(yīng)的RBD 值,即(Bn-1+Bn+1)/Bn比值,將共同具有這樣異常的礦物凸顯出來(lái)并量化表征。針對(duì)黏土礦物(Al-OH),計(jì)算其RBD6 值(B5+B7)/B6;針對(duì)綠泥石(Fe-OH),計(jì)算其RBD8 值(B7+B9)/B8,分別得到2張灰度圖(圖4a、b)。由于赤鐵礦和黃鐵礦的光譜特征主要體現(xiàn)在前3個(gè)波段,所以采用B2/B1的方法定義Fe3+的吸收特征(圖4c)。

    分析結(jié)果顯示,RBD8 值受噪音干擾的影響,圖像模糊程度較嚴(yán)重,明亮和灰暗區(qū)域區(qū)分不明顯(圖4a);RBD6值有較好的顯示,尤其是在礦區(qū)南西方向1 km 的圓圈范圍(圖4b)。在圖4c中,不同地物光譜特征辨識(shí)度較好,礦區(qū)附近有明顯明亮的區(qū)域,分布在礦區(qū)以東2 km、南西方向800 m 和以西3 km 的地區(qū)。根據(jù)野外實(shí)地考察,圖4c 中異常值較高的區(qū)域主要是鐵礦化蝕變所致,但依據(jù)巖石光譜分析結(jié)果,也不排除是長(zhǎng)石砂巖或特殊質(zhì)地土壤覆蓋區(qū)的干擾。

    3.4 簡(jiǎn)單波段組合分析

    簡(jiǎn)單波段組合分析是將不同波段的圖像依照彩色合成原理進(jìn)行單基色變換,從而在彩色屏幕上進(jìn)行疊置,構(gòu)成彩色合成圖像。如上所述,波段4、5、6、8 是蝕變礦物的敏感波段,在這些波段上,蝕變礦物有異常高或者異常低的特征,因此可以將這些波段進(jìn)行簡(jiǎn)單的波段組合分析,從而得到地表蝕變礦物的準(zhǔn)確信息。

    前人研究成果表明,對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行波段4、6、8組合以及4/5、4/6、4/7 組合時(shí)(Rowan et al., 2003a;Rowan et al., 2003b; Di Tommaso et al., 2007; Brand‐meiera, 2010; Pazand et al., 2012),可以準(zhǔn)確識(shí)別地表典型的蝕變巖帽(黏土化+硅化)。在圖5a、b 中,分別表現(xiàn)為品紅色和白色,代表地表低溫條件下形成的黃鉀鐵礬+伊利石+高嶺石+白云母的礦物組合。在圖5中,可發(fā)現(xiàn)研究區(qū)內(nèi)有顯著異常(圖5a、b中矩形),北部和西北部的異常區(qū)域面積較小,西北部蝕變礦化區(qū)域近似長(zhǎng)方形,北部蝕變礦化區(qū)域近似V形,東北和東南部的異常區(qū)域面積較大,由中心呈放射狀分布。

    圖4 單波段RBD分析圖像Fig.4 Diagrams of RBD analysis

    圖5 RGB4-6-8 圖像(a)與RGB4/5-4/6-4/7圖像(b)Fig.5 Diagrams of RGB4-6-8(a)and RGB4/5-4/6-4/7(b)

    此外,由于ASTER 遙感圖像在可見(jiàn)光-近紅外波段的分辨率為15 m,短波紅外波段的分辨率為30 m,以及熱紅外波段的分辨率為90 m,加之?dāng)?shù)據(jù)易受氣候和植被情況因素的影響,礦區(qū)尺度的精確識(shí)別存在誤差。因此,為了進(jìn)一步提高圖像的辨識(shí)度,下文將采取額外的光譜處理方法,即PCA 主成分分析法。

    3.5 PCA主成分分析

    PCA主成分分析是一種應(yīng)用維度變換達(dá)到去除噪音,突出主題的變換手段,即根據(jù)一個(gè)地區(qū)特征波譜的密度分布進(jìn)行的特征解譯,通過(guò)坐標(biāo)軸的變換篩選出符合條件的協(xié)方差矩陣,分別提取不同類(lèi)型的蝕變信息(Singh et al.,1985;孫藝等,2013)。綜合前人研究成果,本次研究選擇4 個(gè)波段進(jìn)行計(jì)算分析。由于波段1 最接近可見(jiàn)光波段,因此,用它來(lái)剔除景觀干擾,再依據(jù)相關(guān)蝕變礦物SWIR 波段的光譜特征,選擇3 個(gè)波段進(jìn)行PCA 主成分分析。經(jīng)過(guò)PCA 協(xié)變,可以得到維度經(jīng)過(guò)變換的波段,記為Band A、Band B、Band C和Band D。

    由于黏土礦物具有Al-OH 基團(tuán),所以在波段6的反射率異常低而波段4和7的反射率相對(duì)較高(圖3c)。加之波段1 最接近可見(jiàn)光波段并且分辨率高,因此,波段1、4、6、7 最合適做PCA 協(xié)變。特征向量矩陣如表2所示,可知Band C符合條件,依據(jù)Band C可得到反映黏土化蝕變帶的灰度圖。

    由于綠泥石礦物具有Fe-OH 基團(tuán),所以在波段4、5 的反射率異常高(特別是波段4),而波段8 的反射率相對(duì)較低(圖3b),因此,采用波段1、4、5、8 做PCA 協(xié)變。特征向量矩陣如表3 所示,可知Band D符合條件,依據(jù)Band D 可得到反映綠泥石蝕變帶的灰度圖。

    關(guān)于方解石,由于其在波段8 的反射率異常低而在波段3和4的反射率差異不明顯(圖3b),因此采用波段1、3、4、8 做PCA 協(xié)變。特征向量矩陣如表4所示,可知Band C 符合條件,依據(jù)Band C 可得到反映方解石蝕變帶的灰度圖。

    表2 波段1、4、6和7主成分變換特征向量矩陣Table 2 Eigenvector matrix for ASTER band 1,4,6 and 7

    表4 波段1、3、4和8主成分變換特征向量矩陣Table 4 Eigenvector matrix for ASTER band 1,3,4 and 8

    表3 波段1、4、5和8主成分變換特征向量矩陣Table 3 Eigenvector matrix for ASTER band 1,4,5 and 8

    將上述3 張灰度圖進(jìn)行彩色合成變換,黏土化、綠泥石化和碳酸鹽化分別標(biāo)定為紅、綠、藍(lán)3 色,可以組成與主要蝕變帶相關(guān)的假彩色圖(圖6)。圖中綠泥石化能夠明顯辨識(shí)(圖6 中綠色區(qū)域),而黏土化和碳酸鹽化兩者往往混合出現(xiàn)(圖6 中紫色區(qū)域),使得紅藍(lán)混合而成的紫色大范圍出露。從礦區(qū)尺度分析,北部主要分布有綠泥石化蝕變,南部主要分布有碳酸鹽化和黏土化蝕變(圖6 中矩形區(qū)域即礦床位置)。

    圖6 花敖包特礦區(qū)PCA主成分分析Fig.6 PCA diagram of the Huaaobaote Pb-Zn-Ag polymetallic deposit

    3.6 TIR譜段分析

    如上所述,由于ASTER 的熱紅外波段在硅化和碳酸鹽化蝕變分布區(qū)有一定的識(shí)別能力,因此,本次研究試圖利用陳江等(2007)提出的發(fā)射率光譜與化學(xué)成分的數(shù)值關(guān)系進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算公式如下:

    此外,本次研究還試圖考慮Ninomiya 等(2005)提出的方法,即用QI值和CI值反映二氧化硅和碳酸鹽礦物在TIR 譜段的吸收強(qiáng)度。相應(yīng)的QI 值和CI值計(jì)算公式如下:

    其中,QI值越高代表地質(zhì)體二氧化硅含量越高,CI值越高代表碳酸鹽化的強(qiáng)度越強(qiáng)。

    根據(jù)上述公式分別計(jì)算研究區(qū)地質(zhì)體二氧化硅含量變化規(guī)律、QI值以及CI值,可以得到3幅灰度圖(圖7a、c、e)。圖7a是根據(jù)發(fā)射率光譜與化學(xué)成分的數(shù)值關(guān)系確定的灰度圖,圖7b 為圖7a使用彩色分割密度技術(shù)處理的結(jié)果,色溫越高代表二氧化硅含量越高。在圖7b 中,礦區(qū)南部、以西3 km 處以及東北方向2 km 處的二氧化硅含量高,而周邊地區(qū)二氧化硅含量較低,其中,礦區(qū)東南方向零星分布有二氧化硅含量高的地區(qū)。圖7c、圖7d是依據(jù)QI值得到的灰度圖和彩色密度分割圖,其中,二氧化硅含量高的地區(qū)和圖7a、圖7b吻合,但辨識(shí)度低于圖7a和圖7b,且圖內(nèi)QI 值梯度不明顯。這表明,陳江等(2007)提出的發(fā)射率光譜與化學(xué)成分的數(shù)值關(guān)系對(duì)二氧化硅含量變化規(guī)律的解譯效果更好。圖7e、圖7f 是依據(jù)CI值得到的灰度圖和彩色密度分割圖,反映礦區(qū)西南部和東部的碳酸鹽化程度高,并且在礦床以東2 km處以及東南方向1~2 km 地區(qū)有顯著的碳酸鹽化蝕變??傮w來(lái)看,用熱紅外波段識(shí)別碳酸鹽化的結(jié)果和用PCA 方法識(shí)別的結(jié)果十分吻合,結(jié)果自洽性好。

    在礦田尺度,本文還利用陳江等(2007)提出的發(fā)射率光譜與化學(xué)成分的數(shù)值關(guān)系進(jìn)行了更大尺度的分析。在圖8 中,矩形區(qū)域即為礦區(qū),A 處為東西走向的斷陷盆地,B處為近北東-南西走向的斷陷盆地,D 處指代公路,其中左側(cè)的公路沿著北東-南西向斷陷盆地而建,而C 處則是本區(qū)的主要斷裂構(gòu)造,沿著斷裂構(gòu)造發(fā)育有硅化帶、蛇紋石化以及碳酸鹽化蝕變。圖8a 是疊加遙感蝕變信息的衛(wèi)星遙感圖,圖8b是未疊加蝕變信息的衛(wèi)星遙感圖,可以明顯發(fā)現(xiàn)二氧化硅含量的填圖結(jié)果能夠很好的和本次研究區(qū)域主要斷裂構(gòu)造、斷陷盆地以及公路建筑對(duì)應(yīng)起來(lái),說(shuō)明在礦田這類(lèi)大尺度區(qū)域上,遙感圖像數(shù)據(jù)具有可靠的識(shí)別能力。

    4 討 論

    4.1 花敖包特礦區(qū)實(shí)地驗(yàn)證

    花敖包特的主礦區(qū),以銀多金屬礦體為主,Ⅰ號(hào)礦脈群呈北東向分布,Ⅱ號(hào)和Ⅲ號(hào)礦脈群呈北西向或近南北向分布,主要受斷裂構(gòu)造控制,區(qū)內(nèi)巖石蝕變主要有綠泥石化(圖9b)、碳酸鹽化以及少量的螢石化,部分碳酸鹽礦物還明顯切穿礦石礦物(圖9c)。此外,還可見(jiàn)大量褐鐵礦化蝕變(圖9d)。

    實(shí)地勘查可知,上述綠泥石化和規(guī)模較大的面性碳酸鹽化蝕變主要由蛇紋巖蝕變而成,褐鐵礦化可能和富鐵礦物的風(fēng)化作用過(guò)程有關(guān)。在礦區(qū)南部,還發(fā)現(xiàn)地表有硅化帶(圖9a)以及赭黃色黃鉀鐵礬的出露。井下和鉆孔樣品中,可見(jiàn)黃鐵礦、磁鐵礦和毒砂被硅化膠結(jié)(圖9c),以及以伊利石和蒙脫石為代表的酸蝕帶礦物組合。

    圖7 花敖包特礦區(qū)TIR譜段分析圖Fig.7 TIR diagrams of the Huaaobaote Pb-Zn-Ag polymetallic deposit

    4.2 遙感信息分析與解釋

    野外觀察現(xiàn)象和遙感解譯結(jié)果基本吻合。RGB彩色合成分析結(jié)果顯示礦床外圍4 處有顯著異常,北部和西北部分布面積較小,東北和東南部有相對(duì)較大面積異常的出露(圖5a、b);PCA 分析結(jié)果顯示主礦區(qū)有顯著的綠泥石化蝕變(圖6 中綠色區(qū)域),礦區(qū)南部有顯著的碳酸鹽化和黏土化蝕變(圖6 中紫色區(qū)域),解譯辨識(shí)度高,效果較好;利用陳江等(2007)提出的發(fā)射率光譜與化學(xué)成分的數(shù)值關(guān)系分析,能清晰地觀察到主礦區(qū)南部的硅化帶(圖7b);CI 值灰度圖則能顯示礦區(qū)南部、東部以及周邊的碳酸鹽化(圖7f)。將陳江等(2007)的數(shù)值分析方法進(jìn)行礦田尺度分析,遙感解譯結(jié)果會(huì)更好,區(qū)域主要斷裂構(gòu)造、斷陷盆地、水系干灘以及公路建筑都能夠被準(zhǔn)確識(shí)別(圖8a),說(shuō)明ASTER 熱紅外波段在礦田尺度較礦床尺度具有更好的識(shí)別能力。

    然而,解譯過(guò)程中也發(fā)現(xiàn)“同物異譜、異物同譜”的現(xiàn)象,如赤鐵礦和黃鐵礦光譜數(shù)據(jù)相似的特征,這會(huì)導(dǎo)致蝕變現(xiàn)象被誤讀,甚至部分蝕變無(wú)法提?。▓D2,圖3c)。另外,QI 值灰度圖對(duì)硅化蝕變的識(shí)別能力也不強(qiáng),這可能是由于鑒定的波段11被圍巖巖性光譜數(shù)據(jù)干擾(圖2),所以沒(méi)有色溫梯度變化(圖7d)。綜合上述,遙感解譯結(jié)果發(fā)現(xiàn),在可見(jiàn)光-近紅外波段,ASTER 的適用性較低,但在短波紅外波段以及熱紅外波段,ASTER 識(shí)別蝕變礦物有一定優(yōu)勢(shì)。

    圖8 礦田尺度花敖包特礦區(qū)TIR譜段分析圖Fig.8 TIR diagrams of the Huaaobaote Pb-Zn-Ag polymetallic deposit on orefield scale

    此外,遙感解譯的結(jié)果還能明顯反映各蝕變現(xiàn)象之間的空間關(guān)系。對(duì)比圖6 和圖7b 可發(fā)現(xiàn),AS‐TER 熱紅外識(shí)別的硅化帶和短波紅外識(shí)別的黏土化帶有較好的吻合度,這可能和古水熱系統(tǒng)頂部形成的硅化帶以及下部由酸蝕作用形成的黏土化帶有關(guān),所以區(qū)域上該2 種蝕變常伴生出現(xiàn)。并且,圖6 中碳酸鹽化產(chǎn)物和黏土化產(chǎn)物也有伴生出現(xiàn)的現(xiàn)象,其中,黏土化產(chǎn)物和古水熱系統(tǒng)形成的酸蝕帶有關(guān),而碳酸鹽化產(chǎn)物可能是在酸蝕帶下部,或者熱水更低溫時(shí)形成,這也與巖芯中常見(jiàn)的晚期碳酸鹽化蝕變吻合(圖9c)。此外,礦床區(qū)域代表綠泥石化的綠色區(qū)域和代表黏土、碳酸鹽化的紫色區(qū)域沒(méi)有顯著分帶特征,表示上述蝕變現(xiàn)象可能由同一原因形成,即蛇紋巖蝕變作用所致。

    圖9 花敖包特礦區(qū)蝕變巖特征Fig.9 Outcrop features in the Huaaobaote deposit

    圖10 花敖包特礦區(qū)成礦預(yù)測(cè)Fig.10 Metallogenic prediction of the Huaaobaote deposit

    4.3 花敖包特礦區(qū)的成礦預(yù)測(cè)

    結(jié)合巖性和構(gòu)造信息,選取黏土化、綠泥石化和碳酸鹽化蝕變強(qiáng)烈并且出露硅化帶的區(qū)域,可以將其作為下一步勘探目標(biāo)。主礦區(qū)東部和以西3 km 的區(qū)域符合上述特征(圖10 中矩形區(qū)域),該區(qū)域在綠泥石化帶以及碳酸鹽化和黏土化混合帶上,異常信息密集,呈面狀分布,說(shuō)明該區(qū)域曾有強(qiáng)烈的熱液活動(dòng),其中主礦區(qū)東部特征尤為顯著。并且該區(qū)域還在硅化帶和區(qū)域主要斷裂上,反映其和古水熱系統(tǒng)密切相關(guān)(圖1,圖7b,圖8b),相應(yīng)的導(dǎo)礦和儲(chǔ)礦構(gòu)造也可以為成礦提供必要條件。

    綜合來(lái)看,該區(qū)域是尋找鉛鋅礦的有利區(qū)域,在未來(lái)的勘查找礦中應(yīng)當(dāng)引起重視。

    5 結(jié) 論

    (1)礦區(qū)蝕變帶主要有綠泥石化帶和碳酸鹽化、黏土化混合帶,北部以綠泥石化帶為主,南部以碳酸鹽化和黏土化混合帶為主;硅化帶主要在礦區(qū)南部和以西3 km處分布。

    (2)短波紅外波段數(shù)據(jù)顯示,PCA 主成分分析能夠辨識(shí)綠泥石礦物以及碳酸鹽礦物。熱紅外波段數(shù)據(jù)顯示,硅化含量圖能夠清晰地凸顯斷裂構(gòu)造、斷陷盆地、公路建筑以及可能的硅化帶。熱紅外波段數(shù)據(jù)反演過(guò)程中,依據(jù)發(fā)射率光譜與化學(xué)成分?jǐn)?shù)值關(guān)系的反演效果較傳統(tǒng)計(jì)算QI 值的反演效果更好。

    (3)ASTER遙感數(shù)據(jù)受土壤和植被等地物影響,單一分析方法的反演結(jié)果與實(shí)際情況相比精確度不高,需要綜合多種分析手段鑒別礦物蝕變信息。其中,熱紅外波段還受設(shè)備本身分辨率的影響,成礦要素的提取工作在大尺度地區(qū)較小尺度地區(qū)會(huì)更準(zhǔn)確。

    (4)根據(jù)區(qū)域硅化帶出露情況、區(qū)域構(gòu)造信息以及綠泥石化、碳酸鹽化和黏土化蝕變特征的強(qiáng)烈程度,可以圈定主礦區(qū)東部和以西3 km 處為成礦有利區(qū)域。其中,主礦區(qū)東部特征顯著,該處曾經(jīng)可能有強(qiáng)烈的熱液活動(dòng),是未來(lái)尋找潛在鉛鋅礦的重要靶區(qū)。

    致 謝野外的地質(zhì)工作中,內(nèi)蒙古玉龍礦業(yè)股份有限公司李振祥總工程師提供了寶貴的幫助;后期的研究工作中,中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)舒啟海副教授,北京大學(xué)郭虎、石乾雄同學(xué)等提供了相關(guān)資料以及修改意見(jiàn),在此一并表示感謝!

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