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    普朗斑巖型銅礦區(qū)礦化蝕變特征礦物填圖及找礦潛力分析:來自資源一號02D 遙感衛(wèi)星的證據(jù)

    2022-04-01 03:29:10趙志芳張新樂張瑞絲李文昌曹曉民
    沉積與特提斯地質(zhì) 2022年1期
    關(guān)鍵詞:化帶綠泥石云母

    趙志芳,張新樂,陳 琪,張瑞絲,李文昌,曹曉民

    (1.云南大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,云南 昆明 650050;2. 自然資源部三江成礦作用及資源勘查利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,云南 昆明 650050;3.云南省國產(chǎn)高分衛(wèi)星遙感地質(zhì)工程研究中心,云南 昆明 650050;4.中國地質(zhì)調(diào)查局成都地質(zhì)調(diào)查中心,四川 成都 610081;5.云南省地質(zhì)調(diào)查院,云南 昆明 650051)

    0 前言

    普朗銅礦是近年來西南三江地區(qū)取得的重要找礦勘查突破,目前已規(guī)?;_發(fā)利用。前人在普朗銅礦礦床地質(zhì)特征、成巖成礦時代、含礦斑巖及構(gòu)造背景、成礦物質(zhì)來源、礦床成因模式、礦化蝕變特征、地球物理地球化學(xué)遙感等找礦標(biāo)志等方面均取得了一系列研究認(rèn)識。已有研究表明:普朗斑巖型銅礦礦化與花崗閃長斑巖、石英二長玢巖關(guān)系密切,上述兩類巖體為普朗銅礦主要含礦巖體(譚康華等,2005;曾普勝等,2003,2004a,2004b,2006;范玉華等,2006;李文昌等,2011;Xia et al.,2021)。普朗斑巖型銅礦具有顯著的蝕變分帶特征,即從中心向外圍主要發(fā)育鉀化硅化帶—絹英巖化帶—青磐巖化帶,且高品位銅礦礦化富集主要賦存于鉀化硅化帶(鉀長石、石英)、絹英巖化帶(絹云母、石英)中。普朗銅礦于2019 年投產(chǎn)使用,開采設(shè)計(jì)規(guī)模達(dá)1250 萬噸。目前勘查程度較高的主礦體已作為首采區(qū)進(jìn)行規(guī)模開采,但外圍開發(fā)潛力仍不明確,開展找礦勘查研究緊迫性強(qiáng)。由于首采區(qū)外圍海拔多處于4000 米以上,地形陡峻,氣候嚴(yán)寒,高山草甸、針葉林等植被覆蓋較厚,地質(zhì)露頭較少,傳統(tǒng)地質(zhì)調(diào)查手段探測存在困難。加之巖礦測試分析有限,使得首采區(qū)外圍儲量探明及深部找礦勘查難以深化推進(jìn)。

    高光譜遙感技術(shù)尤其是國產(chǎn)高光譜遙感技術(shù)的飛速發(fā)展,無疑為條件艱苦地區(qū)全覆蓋地質(zhì)調(diào)查提供了有力手段。以往研究表明,高光譜遙感技術(shù)在礦物識別方面具有顯著優(yōu)勢,已被成功應(yīng)用到找礦勘查領(lǐng)域(Bierwirth et al.,2002;甘甫平,2009;王潤生等,2010;Bedini et al.,2011;董新豐等,2018;連琛芹等,2020)。但以往受昂貴的國外Hyperion 遙感數(shù)據(jù)及小區(qū)域范圍的機(jī)載成像CASI、SASI、TASI高光譜數(shù)據(jù)源制約,高光譜礦物填圖多停留在科學(xué)研究、應(yīng)用示范層面(Cudahy et al.,2002;甘甫平等,2002;Kruse et al.,2003;Pignatti et al.,2009;侯珂,2012;宋晚郊,2013;Amin et al.,2014;Kumari et al.,2014;張川等,2015;Oskouei and Babakan,2016;葉發(fā)旺等,2018;Jain et al.,2019)。國內(nèi)外學(xué)者主要探索建立的最小噪聲分離變換(Minimum Noise Fraction,MNF)高光譜噪聲去除、純凈像元法(Pixel Purity Index,PPI)、礦物分層識別、基于光譜吸收的礦物端元探測及光譜角(Spectral Angle Mapper,SAM)等方法,具有較好地分離高光譜冗余噪聲、識別絹云母、綠泥石等蝕變礦物的能力;構(gòu)建的獨(dú)立成分分析(Independent Component Correlation Algorithm,ICA)及基于端元礦物標(biāo)準(zhǔn)波譜的匹配噪聲分離等方法則在一定程度上能較好消除植被影響(李亮,2014;Tayebi et al.,2015;董新豐等,2020;連琛芹等,2021)。隨著資源一號02D高光譜衛(wèi)星于2019 年9月12 日成功發(fā)射,因其高光譜載荷具有幅寬大,短波紅外光譜分辨率達(dá)20nm、波譜數(shù)量達(dá)166 的技術(shù)優(yōu)勢及高性價比等特點(diǎn),在我國大范圍精細(xì)化礦物填圖及其找礦勘查等業(yè)務(wù)化應(yīng)用中具有良好應(yīng)用前景。目前資源一號02D 星僅在哈密遙感實(shí)驗(yàn)場地層、巖性、蝕變礦物識別方法研究(李娜等,2020),尚未見相關(guān)植被覆蓋區(qū)高光譜礦物識別應(yīng)用研究報(bào)道。

    基于此,本文以普朗礦山為研究區(qū),基于資源一號02D高光譜遙感技術(shù),采用比值植被指數(shù)閾值大于2 區(qū)分植被覆蓋區(qū)及非植被覆蓋區(qū),基于實(shí)測波譜曲線,建立符合普朗銅礦區(qū)的分層次蝕變礦物波譜庫,采用匹配濾波(Matched Filtering,MF)的方法,優(yōu)選絹云母、綠泥石及綠泥石蝕變信息提取方法并予以示范應(yīng)用,野外驗(yàn)證。本文探索建立了植被覆蓋背景下的混合像元蝕變礦物高效精細(xì)化提取方法,并初步摸清普朗礦山首采區(qū)外圍蝕變礦物分布狀況,為礦山后續(xù)找礦勘查提供技術(shù)支撐。

    1 研究區(qū)概況

    普朗斑巖型銅礦區(qū)位于云南省西北部,隸屬于云南省迪慶藏族自治州香格里拉市,位于縣城北東方向36km 處(圖1)。普朗斑巖銅礦屬印支期成礦,是我國近年來新發(fā)現(xiàn)的超大型礦床(吳練榮等,2020)。

    研究區(qū)位于云南省普朗銅多金屬礦集區(qū),義敦島弧南端,西界為格咱斷裂帶,東部和南部為甘孜-理塘結(jié)合帶,是西南“三江”古特提斯洋演化階段形成的重要地質(zhì)構(gòu)造單元之一,即印支期甘孜-理塘洋向西俯沖于格咱-中甸微陸塊所誘發(fā)的大規(guī)模構(gòu)造-巖漿作用的產(chǎn)物,也是三江特提斯成礦域內(nèi)重要的斑巖-矽卡巖型銅鉬多金屬礦集區(qū)(圖2)。

    圖2 普朗銅礦地質(zhì)簡圖(據(jù)吳練榮,2021修編)Fig.2 Geological sketch map of Pulang copper mining area(modified from Wu et al.,2021)

    區(qū)內(nèi)地層主要由上三疊統(tǒng)碎屑巖、碳酸鹽巖和火山巖及次火山巖組成。區(qū)內(nèi)晚三疊世普朗銅礦成礦作用發(fā)生于普朗復(fù)式斑巖體內(nèi),在巖體中心形成了以細(xì)脈浸染狀礦石為主的脈狀礦體。該斑巖體由3 個期次巖漿侵入形成,其中第1 階段((221.0 ±1.0)Ma)主要形成石英閃長玢巖,第2 階段((211.8 ±0.5)Ma)主要形成石英二長斑巖,第3階段((206.3 ±0.7)Ma)形成花崗閃長斑巖,均屬于印支期構(gòu)造-巖漿活動的產(chǎn)物(劉學(xué)龍等,2018)。

    普朗礦區(qū)斑巖體蝕變強(qiáng)烈,具典型的斑巖型蝕變分帶,從內(nèi)到外可劃分為鉀化硅化帶、絹英巖化帶、青磐巖化帶(張少穎等,2020;陳琪等,2021;吳練榮,2021)。這些蝕變特征礦物也是普朗銅礦的重要示礦標(biāo)志。

    鉀化硅化帶(KSi):鉀化硅化帶大體上與工業(yè)礦體相對應(yīng),位于巖體中心部位,具有強(qiáng)鉀交代和硅化的特征。蝕變巖中發(fā)育有大量的鉀長石和石英,并伴隨有少量的黑云母脈,蝕變礦物總量約占20%~25%。

    絹英巖化帶(SiSe):絹英巖化帶通常分布在鉀化-硅化帶的邊緣地帶。兩個蝕變分帶之間無明顯的界線,但在其交界處絹英巖化帶呈穿插、疊加關(guān)系。絹英巖化帶與工業(yè)礦體基本上對應(yīng),緊靠巖體中心部位。絹英巖化帶內(nèi)具有強(qiáng)烈的絹云母化、硅化,鉀交代作用少量發(fā)育,多被絹云母化、硅化逐漸取代。絹英巖化帶亦是礦區(qū)的重要含礦部位之一,發(fā)育有大量黃鐵礦化和黃銅礦化。黃銅礦化品位比較低,品位約為0.2% ~0.5%,在絹英巖化帶與鉀化硅化帶交界處常形成富集的工業(yè)礦體。

    青磐巖化帶(ChEp):青磐巖化帶通常遠(yuǎn)離巖體中心部位,主要發(fā)育在石英閃長玢巖中。蝕變范圍發(fā)育廣,但強(qiáng)度低。青磐巖化也會疊加發(fā)育在鉀化硅化帶、絹英巖化帶上,此時礦化亦隨之增強(qiáng)。

    2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

    2.1 數(shù)據(jù)源

    資源一號02D衛(wèi)星于2019 年9 月12 日成功發(fā)射,衛(wèi)星搭載的兩臺相機(jī),可有效獲取115km 幅寬的9 譜段多光譜數(shù)據(jù)以及60km 幅寬的166 譜段高光譜數(shù)據(jù),其中全色譜段分辨率可達(dá)2.5m、多光譜為10m、高光譜優(yōu)于30米,高光譜載荷可見近紅外和短波紅外光譜分辨率分別達(dá)到10nm和20nm(表1)。

    表1 資源一號02D衛(wèi)星參數(shù)Table 1 Parameters of Ziyuan-1 02D satellite

    2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    原始數(shù)據(jù)影像信息儲存的格式為傳感器記錄的數(shù)字量化值,需要進(jìn)行輻射定標(biāo)將其轉(zhuǎn)化為具有符合實(shí)際物理意義的輻射亮度值:

    式(1)中R 表示輻射亮度值,Gain 和Offset 為傳感器自身的增量和偏移,DN 表示傳感器記錄的灰度值。

    對輻射定標(biāo)后的影像進(jìn)行大氣校正,將輻射亮度值恢復(fù)為地表實(shí)際反射率。利用RPC 模型進(jìn)行正射校正,糾正各種因素引起的幾何變形,對影像進(jìn)行地理坐標(biāo)定位,使影像恢復(fù)真實(shí)大地坐標(biāo)信息(圖3、圖4)。

    圖4 大氣校正前(a)和后(b)波譜曲線Fig.4 Spectral curve before(a)and after(b)atmospheric correction

    2.3 植被覆蓋程度劃分

    研究區(qū)有大面積覆蓋植被,需要去除或抑制植被信息才能較好獲得地質(zhì)異常信息。傳統(tǒng)處理中,往往將植被覆蓋區(qū)進(jìn)行掩膜去除,但該方法會將隱含于植被中的礦化弱蝕變礦物等信息也一并去除,可能造成礦化蝕變礦物信息的缺失。為較好彌補(bǔ)以往工作不足,本文構(gòu)建了分層次蝕變信息提取方法。即首先區(qū)分植被覆蓋區(qū)及非植被覆蓋區(qū),并實(shí)際測定不同區(qū)域蝕變礦物波譜,構(gòu)建植被覆蓋區(qū)及非植被覆蓋區(qū)分層次蝕變礦物波譜特征,進(jìn)而采用匹配濾波等提取蝕變礦物信息。

    本文采用植被指數(shù)劃分植被覆蓋程度。常用的植被指數(shù)法包括:歸一化植被指數(shù)(NDVI)、比值植被指數(shù)(RVI)、土壤調(diào)整植被指數(shù)(SAVI)和增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)(王澤等,2021)。其中比值植被指數(shù)在中高植被覆蓋區(qū)域劃分中效果顯著。結(jié)合研究區(qū)中高植被覆蓋程度實(shí)際,本文采用比值植被指數(shù)進(jìn)行植被覆蓋程度劃分,具體公式為:

    式(2)中,R 為紅光波段,NIR 為近紅外波段。經(jīng)反復(fù)試驗(yàn),研究區(qū)RVI =2 ~8 為植被覆蓋區(qū),RVI值接近1 則為建筑、裸地、水體等。本次依據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,將<2 的區(qū)域劃為非植被覆蓋區(qū),≥2 的區(qū)域劃為植被覆蓋區(qū)(圖5)。

    圖5 非植被覆蓋區(qū)(a)與植被覆蓋區(qū)(b)劃分Fig.5 Non-vegetation-covered area(a)and vegetation-covered area(b)

    3 蝕變礦物信息提取

    3.1 實(shí)測波譜分析

    針對普朗斑巖型銅礦礦化蝕變礦物為絹云母、綠泥石、綠簾石,本次實(shí)驗(yàn)采用中國地質(zhì)調(diào)查局南京中心研制的地物波譜儀CSD350A(掃描范圍為350 ~2500nm,光譜分辨率高達(dá)2nm)對普朗礦區(qū)86件樣品進(jìn)行絹云母、綠泥石、綠簾石等波譜實(shí)測(圖6)。掃描時將每件樣品分為3 ~4 面,每一面掃描3~4 條譜線。去除實(shí)際誤差較大的譜線后共1039條譜線。

    圖6 普朗地區(qū)蝕變礦物實(shí)測波譜采樣位置Fig. 6 Sampling locations of ground measured alteration minerals in Pulang area

    根據(jù)CSD350A 攜帶的礦物光譜分析專家系統(tǒng)MSA測定數(shù)據(jù)運(yùn)算,分植被覆蓋區(qū)及非植被覆蓋區(qū),分別篩選出樣品中含量大于60%的絹云母、綠泥石和綠簾石礦物波譜曲線,計(jì)算絹云母、綠泥石、綠簾石等礦物的平均波譜數(shù)值,構(gòu)建植被覆蓋區(qū)及非植被覆蓋區(qū)絹云母、綠泥石、綠簾石波譜曲線(圖7、圖8、圖9)。

    圖7 普朗礦區(qū)非植被覆蓋區(qū)(a)及植被覆蓋區(qū)(b)絹云母實(shí)測波譜特征Fig.7 Ground measured spectral curve of sericite at non-vegetation-covered area(a)and at vegetation-covered area(b)in Pulang area

    圖8 普朗礦區(qū)非植被覆蓋區(qū)(a)及植被覆蓋區(qū)(b)綠泥石實(shí)測波譜特征Fig.8 Ground measured spectral curve of chlorite at non-vegetation-covered area(a)and at vegetation-covered area(b)in Pulang area

    圖9 普朗地區(qū)非植被覆蓋區(qū)(a)及植被覆蓋區(qū)(b)綠簾石實(shí)測波譜特征Fig.9 Ground measured spectral curve of epidote at non-vegetation-covered area(a)and at vegetation-covered area(b)in Pulang area

    對比植被覆蓋區(qū)實(shí)測波譜曲線、非植被覆蓋區(qū)實(shí)測礦物波譜曲線、美國地質(zhì)調(diào)查局USGS 標(biāo)準(zhǔn)礦物光譜庫波譜曲線,蝕變礦物反射率、吸收深度與吸收寬度等存在一定差異,但特征蝕變礦物在某些吸收位置保持了一致性(圖10)。例如,絹云母在2205nm、2355nm左右吸收峰(張川等,2017),綠泥石在2252nm、2340nm左右吸收峰(梁樹能等,2014)以及綠簾石在2252nm、2334nm 左右吸收峰(熊燕云等,2019)?;诖?,結(jié)合羥基礦物的吸收位置具有特殊性,本實(shí)驗(yàn)初步優(yōu)選2000 ~2500nm波段,并將其重采樣到資源一號02D高光譜數(shù)據(jù)上進(jìn)行后續(xù)運(yùn)算。

    圖10 蝕變特征礦物非植被覆蓋區(qū)實(shí)測波譜曲線(a)、植被覆蓋區(qū)實(shí)測波譜曲線(b)與USGS波譜曲線(c)Fig.10 Ground measured spectrum curve of non-vegetation-covered area(a),vegetation-covered area(b)and USGS spectrum library(c)for alteration minerals

    3.2 最小噪聲分離變換

    高光譜遙感數(shù)據(jù)往往包含有噪聲信息,這對蝕變信息的提取會產(chǎn)生較大干擾,因此采用最小噪聲分離變換(MNF)對植被覆蓋區(qū)及非植被覆蓋區(qū)分別進(jìn)行降噪處理,為下一步的混合像元分解做好準(zhǔn)備。

    MNF 本質(zhì)上是兩次主成分變換,第一次變換(基于估計(jì)的噪聲協(xié)方差矩陣)用于分離和重新調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中的噪聲,該運(yùn)算使變換后的影像噪聲數(shù)據(jù)之間具有最小的方差且波段性弱;第二步是對噪聲白化數(shù)據(jù)(Noise-whitened)的標(biāo)準(zhǔn)主成分變換(李海濤等,2007)。

    首先,利用高通濾波器,對高光譜影像數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,得到噪聲協(xié)方差矩陣CN,將其對角化為矩陣DN:

    式(3)中,DN為CN的特征值按照降序排列的對角矩陣;U 為由特征向量組成的正交矩陣,I 為單位矩陣,P為變換矩陣。

    其次,對噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)主成分變換:

    式(4)中,CD為影像X的協(xié)方差矩陣,CD-adj為經(jīng)過P變換后的矩陣,DD-adj為CD-adj的特征值按照降序排列的對角矩陣,V為由特征向量組成的正交矩陣。

    變換后結(jié)果如圖11、圖12 所示。

    圖11 MNF處理結(jié)果(a. 非植被覆蓋區(qū);b. 植被覆蓋區(qū))Fig.11 MNF transformation results(a. non-vegetation-covered area;b. vegetation-covered area)

    圖12 MNF處理波譜曲線(a. 非植被覆蓋區(qū);b. 植被覆蓋區(qū))Fig.12 MNF transformation result curves(a. non-vegetation-covered area;b. vegetation-covered area)

    3.3 混合像元分解

    受傳感器空間分辨率的限制,在同一像元內(nèi)包含可各種各樣的地物類型,形成了混合像元。為便于計(jì)算,往往在數(shù)據(jù)處理中將混合像元視為線性混合,即確定某一空間內(nèi)具有各自豐度的端元混合到一起,因此也往往按線性方式進(jìn)行混合像元分解。

    (1)線性混合分解模型(Linear Mixture Model,簡稱LMM)

    線性混合模型(LMM)忽略地物間的多次散射(Adams et al.,1986),認(rèn)為混合光譜是端元光譜及其豐度的線性組合:

    式(5)中,n 為混合像元內(nèi)端元的總數(shù),fk為在k 點(diǎn)位的端元光譜,Rk為在k 點(diǎn)位的豐度,ε 為殘差項(xiàng)。該模型通常用最小二乘法進(jìn)行求解得到端元豐度。為保證求解結(jié)果不失去物理意義,常附加約束條件:端元豐度總和為1 約束及非負(fù)性約束。

    (2)匹配濾波器模型

    匹配濾波(MF)最初的設(shè)計(jì)是在信號處理領(lǐng)域,被認(rèn)為是最優(yōu)的線性檢測放大。由于它不需要已知所有的端元波譜,在高光譜圖像處理領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用(林娜等,2011)。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于,它將已選定感興趣區(qū)作為端元波譜,未知波譜作為背景值,最大化地突出已知端元波譜的信息,同時抑制背景的干擾。這種方法提供了一種快速探測需求波譜,而并不需要了解影像內(nèi)所有波譜的信息的技術(shù)(陶秋香,2007)。該方法的取值結(jié)果-1 ~1,<0 的部分為背景值,>0 且趨近于1 則接近于標(biāo)準(zhǔn)測定波譜。

    為較好探索植被覆蓋的影響,本次實(shí)驗(yàn)將區(qū)分植被覆蓋區(qū)和非植被覆蓋區(qū)、不區(qū)分植被覆蓋區(qū)和非植被覆蓋區(qū)兩種情況進(jìn)行匹配濾波信息提取處理。

    本次實(shí)驗(yàn)以“平均值+標(biāo)準(zhǔn)差”作為閾值進(jìn)行蝕變礦物異常信息劃分,實(shí)現(xiàn)蝕變礦物填圖。

    蝕變礦物異常信息提取結(jié)果詳見表2、表3、表4 和圖13、圖14。

    表2 未劃分植被與非植被覆蓋區(qū)MF處理結(jié)果Table 2 MF results of undivided vegetation

    表3 非植被覆蓋區(qū)MF處理結(jié)果Table 3 Result of MF in non vegetation areas

    表4 植被覆蓋區(qū)MF結(jié)果Table 4 Result of MF in vegetation areas

    圖13 未劃分植被與非植被覆蓋區(qū)MF蝕變信息提取結(jié)果(a. 絹云母;b. 綠泥石;c. 綠簾石;d. 蝕變礦物異常綜合圖)Fig.13 MF extraction results of alteration minerals in undivided vegetation-covered and non-vegetation-covered area(a. sericite;b.chlorite;c. epidote;d. comprehensive alteration minerals)

    圖14 劃分植被與非植被覆蓋區(qū)蝕變礦物異常信息提取結(jié)果(a. 絹云母;b. 綠泥石;c. 綠簾石;d. 綜合蝕變礦物)Fig.14 MF extraction results of alteration minerals of divided vegetation-covered and non-vegetation-covered area(a. sericite;b.chlorite;c. epidote;d. comprehensive alteration minerals)

    4 結(jié)果與討論

    4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    分析上述試驗(yàn)結(jié)果表明:劃分了植被覆蓋區(qū)和非植被覆蓋區(qū),進(jìn)行匹配濾波數(shù)據(jù)處理可較好揭示植被覆蓋區(qū)蝕變特征礦物異常信息(圖15)。

    圖15 研究區(qū)蝕變礦物異常信息分布及成礦預(yù)測靶區(qū)分布圖(a.未區(qū)分植被與非植被覆蓋區(qū);b.區(qū)分植被與非植被覆蓋區(qū))Fig.15 Distribution of alteration minerals anomaly information and metallogenic prediction targets in Pulang mining area(a.undivided vegetation and non-vegetation cover;b. divided vegetation and non-vegetation cover)

    進(jìn)一步剖析典型遙感異常信息表明,無論是否劃分植被覆蓋程度,在6、23 號野外觀測點(diǎn)分別有絹云母、綠泥石蝕變特征礦物異常顯示;但對于5 號、24 號和25 號野外觀測點(diǎn)來說,當(dāng)未劃分植被覆蓋區(qū)和非植被覆蓋區(qū)進(jìn)行匹配濾波數(shù)據(jù)處理時,絹云母蝕變礦物信息不能得到有效識別;而在劃分植被覆蓋區(qū)和非植被覆蓋區(qū)后,開展匹配濾波數(shù)據(jù)處理時,絹云母蝕變礦物異常信息均得到較好反映??梢?,區(qū)分植被覆蓋程度的蝕變礦物填圖具有顯著優(yōu)勢(表5)。

    表5 分層次蝕變礦物信息提取結(jié)果野外驗(yàn)證情況對比Table 5 Contrast of verification for hierarchical extraction results of alteration mineral information

    收集前人研究成果及勘探資料進(jìn)一步驗(yàn)證表明,采用資源一號02D 巖礦敏感的2000 ~2500nm高光譜數(shù)據(jù)、劃分植被覆蓋區(qū)及非植被覆蓋區(qū)的分層次蝕變礦物提取方法,可較好地探測研究區(qū)尤其是植被覆蓋區(qū)的蝕變礦物分布狀況。即,本文采用分層次蝕變礦物提取方法具有較強(qiáng)可靠性。特別地,在普朗首采區(qū)東礦段植被覆蓋區(qū),提取的絹云母遙感異常面狀濃集發(fā)育,這與野外地質(zhì)勘查認(rèn)識一致(圖16)。普朗首采區(qū)東礦段成、控礦主要受巖體邊部的節(jié)理、裂隙構(gòu)造控制,巖漿上涌沿主礦體邊部的次級構(gòu)造充填富集,形成絹云母及銅、鉛鋅多金屬礦化富集,其中礦化以脈狀礦產(chǎn)出為主(吳練榮等,2020;王國強(qiáng)等,2018)。

    圖16 研究區(qū)首采區(qū)東段成礦預(yù)測靶區(qū)巖心樣鏡下鑒定照片F(xiàn)ig.16 Microscopic identification photos of rocks and minerals in the east section of the first mining area

    結(jié)果分析亦表明:普朗礦區(qū)首采區(qū)外圍,仍具有與首采區(qū)類似、絹云母和綠泥石、綠簾石蝕變遙感異常信息疊加發(fā)育組合的特點(diǎn)。據(jù)此,在首采區(qū)外圍具有上述蝕變礦物異常濃集的區(qū)域,圈定找礦靶區(qū)3 處,即Ba1、Ba2、Ba3。進(jìn)一步找礦勘查亦證實(shí),首采區(qū)外圍尤其是東部地區(qū)Ba1,植被覆蓋區(qū)內(nèi)絹云母濃集,部署的1 個鉆孔見礦其巖芯樣中銅品位達(dá)0.1% ~0.4%,預(yù)示了區(qū)內(nèi)資源潛力巨大(圖17)。

    圖17 鉆孔D1巖心Fig.17 Photograph of No.1 drilling core

    4.2 討論

    (1)區(qū)內(nèi)絹云母蝕變特征礦物可能是普朗礦區(qū)斑巖型銅礦化重要穩(wěn)定的示礦近礦標(biāo)志。

    高光譜遙感提取的絹云母富集特征,在野外尤其是東礦段均得到了較好驗(yàn)證,高光譜遙感信息提取能更細(xì)化的揭示首采區(qū)外圍地帶蝕變分帶(絹英巖化、綠泥石化、綠簾石化)特征。結(jié)果同時顯示:無論在普朗首采區(qū)還是外圍尤其是東礦段,區(qū)內(nèi)絹云母遙感異常均具有面狀濃集發(fā)育特點(diǎn)。結(jié)合鉆孔及鏡下鑒定等勘探成果分析,普朗礦區(qū)斑巖型銅礦化過程中,絹云母化蝕變特征礦物均較發(fā)育,推測其參與了斑巖型銅礦化的重要過程,絹云母化蝕變特征礦物可能是區(qū)內(nèi)斑巖型銅礦化最重要穩(wěn)定的示礦近礦標(biāo)志。

    (2)無論是植被覆蓋區(qū)還是非植被覆蓋區(qū),蝕變特征礦物提取結(jié)果可能指示了普朗礦區(qū)斑巖型銅礦具有多期次成礦作用疊加復(fù)合成礦的特點(diǎn)。

    本次高光譜遙感蝕變礦物異常信息提取結(jié)果表明,在首采區(qū)主礦體部位或外圍植被覆蓋區(qū)或非植被覆蓋區(qū),均具有面狀絹云母和點(diǎn)狀綠泥石、綠簾石遙感異常信息疊加發(fā)育特點(diǎn),可能反映的是多期次成礦作用進(jìn)而礦化富集的指示。因此,圈定的具有面狀絹云母和點(diǎn)狀綠泥石、綠簾石遙感異常富集特征的成礦預(yù)測靶區(qū)Ba1、Ba2、Ba3,應(yīng)具有較好的找礦條件。其中,礦區(qū)東礦段絹云母化和綠泥石綠簾石疊加發(fā)育的地段,應(yīng)指示了斑巖型銅礦礦化富集中心。

    5 結(jié)論

    (1)本文基于實(shí)測波譜,區(qū)分植被覆蓋區(qū)與非植被覆蓋區(qū)、采用2000 ~2500nm 譜段的資源一號02D高光譜的分層次蝕變礦物信息優(yōu)化提取處理,較為客觀地揭示普朗礦區(qū)絹云母等蝕變特征礦物分布發(fā)育特征。

    (2)普朗首采區(qū)外圍東部蝕變特征礦物尤其是絹云母遙感異常濃集發(fā)育的地段,推測應(yīng)有較大的找礦潛力,是下步找礦勘查的重點(diǎn)方向。

    (3)本次實(shí)驗(yàn)構(gòu)建的分層次蝕變特征礦物的波譜曲線,主要基于有限的實(shí)測波譜特征進(jìn)行分析,更精細(xì)化的植被覆蓋區(qū)蝕變礦物探測,仍需在下一步研究中進(jìn)一步深化構(gòu)建。

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