買合木提江·買木提孜,古麗格娜·哈力木拉提,木合塔爾·艾買提
(1.阿克蘇地區(qū)國土資源局,新疆 阿克蘇 843000;2.喀什師范學(xué)院生物與地理科學(xué)系,新疆 喀什 844006)
成像光譜技術(shù)在地質(zhì)找礦勘查和礦產(chǎn)資源評價(jià)以及一些基礎(chǔ)地質(zhì)研究中都可發(fā)揮重要的作用[1].通過研究不同蝕變礦物在某一個(gè)波段內(nèi)的光譜曲線及光譜差值,區(qū)分可以區(qū)分的一組蝕變礦物;通過設(shè)定不同的閾值,根據(jù)傳感器的特點(diǎn)區(qū)分可以區(qū)分蝕變礦物的傳感器通道.擬通過本研究,實(shí)現(xiàn)選擇某種傳感器來識別和區(qū)分蝕變礦物,具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值.
圖1 9種主要蝕變礦物的光譜曲線
蝕變礦物的光譜可區(qū)分性研究是在遙感地質(zhì)找礦中非常重要的工作,由于不同的蝕變礦物所包含的化學(xué)物質(zhì)和離子診斷有所區(qū)別,在一定的波段內(nèi)吸收峰和反射峰也不一樣[2],由于一些礦物所包含的化學(xué)物質(zhì)的診斷特征有相似之處[3],所以這些蝕變礦物的光譜曲線相互挨近,不容易判斷礦物類型,在這種情況下先對其進(jìn)行光譜可區(qū)分性分析,確定哪些蝕變礦物是可以區(qū)分的,哪些礦物是不可以區(qū)分,然后再進(jìn)行礦物識別的相關(guān)工作可以得到很好的工作效率,即光譜可區(qū)分性分析是成功識別和提取蝕變礦物的必要前提工作.
1.1蝕變礦物光譜可區(qū)分性分析在本文中,根據(jù)USGS標(biāo)準(zhǔn)礦物光譜庫的礦物光譜數(shù)據(jù),利用MATLAB編程語言開發(fā)了一個(gè)分析工具,目的是實(shí)現(xiàn)自動尋找礦物可區(qū)分光譜區(qū)間和針對給定遙感器的可區(qū)分通道.圖1是開發(fā)的分析工具輸出的蝕變礦物的曲線圖.從圖1的蝕變礦物的光譜曲線可以看到高嶺石和蒙脫石在1.4 μm附近和2.2 μm附近都有一個(gè)相同的強(qiáng)烈的吸收峰,這是因?yàn)檫@兩種礦物所含的羥基(—OH)和Al—OH基團(tuán)的振動譜帶引起的[4-5],這種情況下不易區(qū)分.綠泥石、黑云母和綠簾石等礦物的反射率隨著波長的增大大體上保持著升高的狀態(tài),在2.3 μm附近綠泥石和綠簾石的反射率同時(shí)大幅度地下降,出現(xiàn)了吸收峰,這是因?yàn)檫@兩種蝕變礦物所含的Mg—OH基團(tuán)的振動譜帶引起的[6],這種情況下也不易區(qū)分.黃鐵礦和黃銅礦隨著波長的增大反射率越來越接近,這種情況下也不易區(qū)分.為了明確地確定可區(qū)分蝕變礦物的光譜區(qū)間,我們不妨設(shè)一個(gè)閾值,大于這個(gè)閾值就可以區(qū)分屬于哪種蝕變礦物,小于則不可區(qū)分,我們可以分幾種閾值情況分析蝕變礦物的可區(qū)分性,分別為10%、30%等.按照此方法我們可以確定可區(qū)分蝕變礦物的光譜區(qū)間和可區(qū)分的遙感器通道.
表1是閾值分別等于10%、30%的時(shí)候可以區(qū)分的光譜區(qū)間(以正長石與其他礦物為例).從表1和圖1可以看到,隨著閾值的增高可區(qū)分的波段區(qū)間越來越小.閾值等于30%的時(shí)候正長石-高嶺石與正長石-石英就沒有可區(qū)分的光譜區(qū)間.
表1 可區(qū)分的光譜區(qū)間
1.2在不同傳感器各波段上的蝕變礦物的可區(qū)分性雖然我們分出了可區(qū)分的光譜區(qū)間但是在該區(qū)間內(nèi)不一定有可區(qū)分的傳感器通道,我們只能在傳感器的通道可區(qū)分的情況下才可以進(jìn)行識別和提取蝕變信息,所以確定可區(qū)分蝕變礦物的傳感器通道也是進(jìn)行遙感找礦的非常重要的工作,是成功地識別和提取蝕變礦物的前提.
從TM傳感器的波長特征來看,我們要分析的蝕變礦物的光譜數(shù)據(jù)都在可見光~近紅外~短波紅外波段內(nèi),所以從TM傳感器的波段中剔除第六個(gè)熱紅外波段,并對TM的可見光~近紅外~短波紅外波段進(jìn)行重新編號,即第七波段改為第六波段,把原來的第六波段去掉.
從圖2可以看到,TM傳感器的波段1、2、3、4、5、6內(nèi)可以識別和區(qū)分蝕變礦物.TM傳感器的第6波段的范圍是2.08~2.35 μm,波段比較寬,顯然是將各種礦物在該區(qū)間的反射峰和吸收峰統(tǒng)統(tǒng)掩蓋[7],未能加以區(qū)分,只有一部分礦物可以區(qū)分,右邊第一個(gè)是第六波段,從圖中可以明顯地看到遙感器的第六波段掩蓋了部分蝕變礦物的反射峰和吸收峰,一些礦物的光譜曲線相交,這種情況下礦物的光譜差值都等于0,所以在此通道不能區(qū)分蝕變礦物.
在波段1、2、3、4內(nèi)高嶺石、石英、黃鐵礦、正長石等蝕變礦物的反射率比其他礦物的較大,光譜差值也較大,這種情況下上述這些礦物與其他礦物都可以區(qū)分,波段1、2、3內(nèi)高嶺與石英的光譜曲線大體上保持一致,反射率很近似,不易區(qū)分,也沒有可區(qū)分的遙感器通道.在波段4內(nèi) 綠泥石、黃銅礦、蒙脫石、黑云母等蝕變礦物的光譜曲線都相交(見圖3),這種情況下光譜差值也都等于0,都不能區(qū)分.
利用開發(fā)的工具可以輸出閾值不同的情況下的各個(gè)蝕變礦物的光譜差值矩陣,如表2是閾值等于30%時(shí)的光譜差值矩陣,以正長石與其他礦物為例.在表2中絕對值大于閾值的元素對應(yīng)的蝕變礦物在該元素所在的位置對應(yīng)的傳感器通道內(nèi)可以區(qū)分,例如,正長石-高嶺石在通道1不能區(qū)分,正長石-黑云母在通道1可以區(qū)分.矩陣元素等于0的都是在該通道內(nèi)光譜差值都小于閾值的礦物,這種情況下在該通道內(nèi)不能區(qū)分.
圖2 TM波段通道和蝕變礦物光譜曲線
圖3 波段通道1、2、3、4的放大圖
蝕變礦物對 通道1通道2通道3通道4通道5通道6正長石-高嶺石正長石-黑云母正長石-黃鐵礦正長石-黃銅礦正長石-綠簾石正長石-綠泥石正長石-蒙脫石正長石-石英-0.00060.42958.16665.00965.19951.679-0.000-0.000-0.00061.78859.12666.09665.13354.593-0.000-0.000-0.00062.61959.42966.68764.58459.816-0.000-0.000-0.00061.28460.77367.33959.68360.036-0.000-0.000-0.00040.60465.33866.65440.03437.276-0.000-0.000-0.0000.00066.65566.67241.33041.719-0.000-0.000
表3 是 閾值不同的情況下可區(qū)分的傳感器通道總數(shù).從表3中可以看到閾值等于10%的時(shí)候可以區(qū)分蝕變礦物的遙感器通道還是比較多,很多蝕變礦物在1~6的整個(gè)通道內(nèi)都可以區(qū)分,只有正長石-石英沒有可區(qū)分的遙感器通道,6~6這種情況說明只有第六個(gè)通道可以區(qū)分蝕變礦物.從表中可以看到閾值等于30%的情況與10%的有明顯的差異,可區(qū)分的通道數(shù)明顯地減少,出現(xiàn)了很多沒有可區(qū)分的通道,說明閾值等于30%的時(shí)候蝕變礦物之間的光譜差值比較大.
表3 TM傳感器可區(qū)分通道總數(shù)(正長石與其他礦物為例)
通過相同的方法可以得到ASTER,HYPERION等傳感器通道的可區(qū)分能力.ASTER傳感器的通道比TM的多,所以TM遙感器通道不能區(qū)分的礦物ASTER傳感器可以區(qū)分,尤其是TM傳感器的第六通道不能區(qū)分的礦物ASTER傳感器可以區(qū)分,而且空間分辨率比TM傳感器的高一倍.所以可識別和可區(qū)分蝕變礦物的可能性比TM傳感器的大.
HYPERION是光譜分辨率很高的高光譜傳感器,在0.4~2.5 μm之間有連續(xù)不斷的通道[4],這種情況下可以區(qū)分的通道數(shù)量比TM和ASTER多幾倍,我們要分析可區(qū)分性的蝕變礦物是光譜區(qū)間在0.4~2.5 μm范圍之內(nèi),所以我們用HYPERION傳感器的在此波段(0.4~2.5 μm)范圍內(nèi)的通道,即第6至第233通道(6~233),如圖4.
圖4 HYPERION波段通道和蝕變礦物光譜曲線
1.33種傳感器對蝕變礦物區(qū)分能力的綜合比較根據(jù)上述的實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們可以對不同傳感器可區(qū)分蝕變礦物的能力進(jìn)行綜合比較,方法是考察一種礦物對其他8種礦物的可區(qū)分性通道的數(shù)目,包括其可區(qū)分通道的交集和并集.表4是傳感器對閾值等于10%的可區(qū)分蝕變礦物的通道數(shù)的對比.
表4 3種傳感器通道對9種蝕變礦物的可區(qū)分能力比較
從表4可以看到,在TM傳感器的6個(gè)通道中有1個(gè)通道同時(shí)可區(qū)分黑云母跟其他的所有的蝕變礦物,即可區(qū)分黑云母跟其他蝕變礦物的通道的交集.可區(qū)分蝕變礦物的通道數(shù)一共有6個(gè).
在ASTER傳感器中有1個(gè)通道可以同時(shí)區(qū)分綠泥石跟其他的所有的蝕變礦物,即可區(qū)分綠泥石跟其他所有蝕變礦物的通道的交集.可區(qū)分蝕變礦物的通道數(shù)一共有9個(gè).
在HYPERION傳感器中可區(qū)分蝕變礦物的通道數(shù)很多,同時(shí)可區(qū)分正長石跟其他所有的蝕變礦物的通道數(shù)一共有11個(gè),同時(shí)可區(qū)分黑云母跟其他所有的蝕變礦物的通道數(shù)一共有21個(gè),同時(shí)可區(qū)分綠簾石跟其他所有的蝕變礦物的通道數(shù)一共有25個(gè),同時(shí)可區(qū)分綠泥石跟其他所有蝕變礦物的通道數(shù)一共有45個(gè),同時(shí)可區(qū)分蒙脫石跟其他所有蝕變礦物的通道數(shù)一共有23個(gè),可區(qū)分蝕變礦物的通道數(shù)一共有227個(gè),交集等于0說明沒有一個(gè)通道同時(shí)能區(qū)分所有的蝕變礦物.從以上的分析結(jié)果看到HYPERION傳感器通道的可區(qū)分能力大于TM、ASTER傳感器.利用相同的方法可以得到閾值等于30%時(shí)的可區(qū)分能力.
從本文的研究我們可以發(fā)現(xiàn),在不同的情況下可以選擇不同的傳感器進(jìn)行蝕變礦物的區(qū)分,在ASTER傳感器通道能識別礦物的范圍內(nèi)利用ASTER數(shù)據(jù)進(jìn)行蝕變礦物的區(qū)分可以得到比較好的結(jié)果,因?yàn)锳STER傳感器的空間分辨率比HYPERION傳感器的空間分辨率要高,可以獲取更精確的地面信息.根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果我們可以選擇適合實(shí)際情況的傳感器進(jìn)行礦物區(qū)分,在實(shí)際工作中具有很重要的意義.
圍巖蝕變是重要的地質(zhì)現(xiàn)象之一,也是重要的找礦標(biāo)志[8-13].在遙感圖像中,蝕變信息僅僅作為一種弱的信號存在于圖像的背景中,因此,如何從遙感圖像中提取或從背景中區(qū)分出蝕變信息一直是資源遙感應(yīng)用于評價(jià)研究的重點(diǎn)和難點(diǎn).本文中利用美國地質(zhì)調(diào)查所(USGS)的標(biāo)準(zhǔn)礦物光譜數(shù)據(jù)庫的幾種蝕變礦物的光譜數(shù)據(jù),根據(jù)不同傳感器的波長特征,對蝕變礦物進(jìn)行了可區(qū)分性分析.主要結(jié)論如下:
1)從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見高光譜傳感器HYPERION能識別和區(qū)分蝕變礦物的通道比TM、ASTER傳感器的多幾倍,甚至幾十倍,具有連續(xù)不斷的很窄的波段特征,所以在找礦和制圖領(lǐng)域應(yīng)用空間廣闊,在巖石出露程度較大的區(qū)域優(yōu)勢尤為明顯,效果尤為突出.
2)本項(xiàng)研究為9種重要蝕變礦物的識別優(yōu)選波段區(qū)間和傳感器通道提供了依據(jù),同時(shí)所開發(fā)的分析工具有較大的推廣應(yīng)用價(jià)值.
3)本文中主要研究了9種重要的蝕變礦物,且本文中的研究方法可以應(yīng)用于更多的蝕變礦物的研究,具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值.
[1] 張良培,張立福.高光譜遙感[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2005:1,33-34,75-79.
[2] 張宗貴,王潤生,郭大海,等.成像光譜巖礦識別方法技術(shù)研究和影響因素分析[M].北京:地質(zhì)出版社,2006:10-12.
[3] 甘甫平,王潤生,馬藹乃,等.基于特征譜帶的高光譜遙感礦物譜系識別[J].地學(xué)前緣,2003,10(2):445-454.
[4] Kruse F A, Boardman J W, Huntington J F.Comparison of airborne hyperspectral data and EO-1 Hyperion for mineral mapping[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2003,41(6):1388-1400.
[5] Hubbard C.Mineral mapping on the Chilean-Bolivian Altiplano using co-orbital ALI,ASTER and Hyperion imagery:data dimensionality issues and solutions[J].Remote Sensing of Environment,2005,99(1/2):173-186.
[6] Enton B.Mineral mapping in the Kap Simpson complex,central East Greenland,using HyMap and ASTER remote sensing data[J].Advances in Space Research.2011,47:60-73.
[7] 李春華,徐涵秋,陳荔聰.ASTER和Landsat-7 ETM+兩種多光譜傳感器影像的交互對比[J].光譜學(xué)與光譜分析,2010,30(9):2519-2520.
[8] 楊金中,方洪賓,張玉君,等.中國西部重要成礦帶遙感找異常提取的方法研究[J].國土資源遙感,2003(3):50-53.
[9] John M, Lawrence C.Spectral assessment of new ASTER SWIR surface reflectance data productsfor spectroscopic mapping of rocks and minerals[J].Remote Sensing of Environment,2010,114:2011-2025.
[10] Amin B P, Mazlan H.The application of ASTER remote sensing data to porphyry copper and epithermal gold deposits[J].Ore Geology Reviews,2012,44:1-9.
[11] Freek D M, Harald M A, Frank J A.Multi- and hyperspectral geologic remote sensing:a review[J].International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation,2012,14:112-128.
[12] 馬莉.MATLAB語言使用教程[M].北京:清華大學(xué)出版社,2010.
[13] 孫家斌.遙感原理與應(yīng)用[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2009.