路軒軒，朱谷昌，鄒林，張遠(yuǎn)飛，竇雅娟

(1.中南大學(xué) 地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，長(zhǎng)沙 410083；2.有色金屬礦產(chǎn)地質(zhì)調(diào)查中心，北京 100012)

1 引 言

當(dāng)前國(guó)內(nèi)外許多專家學(xué)者在使用遙感方法提取蝕變信息方面進(jìn)行了深入研究，并成功地應(yīng)用于找礦實(shí)踐中，取得了很好的理論和實(shí)踐效果[1-5]。Ambrams[6]使用“TM波段比值+主成分變換”方法，排除植被覆蓋干擾，成功提取出蝕變信息；Crosta等[6]利用TM數(shù)據(jù)，選取了4個(gè)波段(TM1357或TM1457)，使用“主成分變換+特定因子求反”的方法，提取了巴西熱帶地區(qū)殘積土壤中的三價(jià)鐵和羥基蝕變；趙元洪[2]在有植被覆蓋的濕潤(rùn)亞熱帶火山巖區(qū)，利用TM數(shù)據(jù)進(jìn)行“比值+主成分變換”的方法成功提取礦化蝕變信息；張遠(yuǎn)飛等[4]提出了“多元數(shù)據(jù)分析+比值+主成分變換+掩膜+分類(分割)”的方法快速、準(zhǔn)確、有效地提取“礦化弱信息”，并在新疆、內(nèi)蒙古和云南地區(qū)取得成功；陳三明[3]將抗干擾主成分分析法和植被抑制算法結(jié)合起來，在桂東南地區(qū)進(jìn)行了蝕變信息的優(yōu)化提?。粎侵敬旱萚5]利用“無損線性拉伸+消除和抑制干擾因素+波段比值/主成分分析+密度分割”的復(fù)合方法，在相山鈾礦植被覆蓋區(qū)提取了鐵染和泥化蝕變異常。

前人在研究過程中，總結(jié)出了比值法、主成分分析法、光譜角法、MNF法、小波變換、多重分型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]等方法，以及利用這些方法的組合來提取蝕變信息。這些方法多適用于植被稀少、地表露頭較多的干旱、半干旱地區(qū)[2]，對(duì)于植被覆蓋區(qū)，特別是濕潤(rùn)的多云多雨的熱帶、亞熱帶地區(qū)缺乏行之有效的方法和成功經(jīng)驗(yàn)。針對(duì)植被覆蓋區(qū)蝕變信息提取研究的不足，本文在參考前人研究成果的基礎(chǔ)上，通過大量實(shí)驗(yàn)和對(duì)比研究，最終選取了對(duì)研究區(qū)應(yīng)用效果較好的“掩膜高植被區(qū)+抑制中低植被區(qū)+比值+主成分變換+密度分割”方法，進(jìn)行蝕變異常信息提取，并將提取結(jié)果與已知的金礦化點(diǎn)及水系沉積物的金化探異常進(jìn)行空間疊加分析，證明在植被覆蓋區(qū)使用該方法提取蝕變信息的有效性。

2 研究區(qū)地質(zhì)概況

研究區(qū)位于老撾波羅芬高原東部，東經(jīng)107°24′31″～107°33′44″，北緯15°05′02″～15°20′43″區(qū)內(nèi)植被覆蓋度高，發(fā)育有較多的河網(wǎng)，海拔在445m～1548m，相對(duì)高差達(dá)1100m，地勢(shì)起伏大。區(qū)內(nèi)地層大體可以分出4個(gè)構(gòu)造層(圖1為老撾南部區(qū)域地質(zhì)簡(jiǎn)圖)：①由前寒武系變質(zhì)雜巖，包括部分早古生代地層組成的結(jié)晶基底，巖石以副片麻巖為主。②上古生界海相沉積蓋層，由兩個(gè)構(gòu)造層構(gòu)成，下部為泥盆-下石炭統(tǒng)(狄南統(tǒng))，上部為中-上石炭統(tǒng)-二疊系，二者為平行不整合接觸，可見到砂頁巖、泥灰?guī)r透鏡狀石灰?guī)r和紅層。③下三疊統(tǒng)-白堊系地層，由三個(gè)沉積層組成，下部中下三疊統(tǒng)為海相，中上侏羅統(tǒng)到白堊系為陸相，其中上三疊統(tǒng)到下侏羅統(tǒng)是海、陸交替的過渡相沉積。④新第三系和第四系河流沉積物組成，第三系僅分布在老撾和泰國(guó)北部、越南中部，大部分為上新統(tǒng)。第四系分布普遍，其中主要分布在湄公河平原地帶。

圖1 老撾南部區(qū)域地質(zhì)簡(jiǎn)圖

本區(qū)處于呵嚦盆地南東側(cè)昆嵩(安南)隆起區(qū)與呵嚦盆地沉降帶的過渡區(qū)——波羅芬高原。波羅芬高原向東北展布的侵余臺(tái)狀山地區(qū)南緣，為高原向平原下落的過渡區(qū)，地形自東北高地向南下落，地形變化較劇烈。在波羅芬高原周邊地區(qū)，三疊系-侏羅系地層中發(fā)育一系列裙邊狀皺褶，東部塞公-沙拉灣一帶皺褶軸向以北西-南東向?yàn)橹?；阿塔坡一帶軸向?yàn)闁|西向；老柬邊界一帶軸向?yàn)楸睎|向。西部過湄公河呵嚦盆地周邊中侏羅統(tǒng)-下白堊統(tǒng)褶皺軸向與盆地邊緣延伸方向大體一致。南部扁擔(dān)山皺褶為東西軸向，北東側(cè)巴色-沙灣拿吉-沙空那空為北西軸向。但二者褶皺并不協(xié)調(diào)，后期皺褶顯示出呵嚦盆地受北東-南西的擠壓作用，并在盆緣形成疊瓦狀逆沖推覆斷層。前者形成于中侏羅統(tǒng)之前第二期印支造山運(yùn)動(dòng)，后者形成在早、中白堊世之間，為前陸(緣)盆地推覆褶皺，成為喜山運(yùn)動(dòng)之前奏。由于蓋層褶皺的關(guān)系，造成早、中白堊系沉積盆地之間大小和沉積物厚度的差異；第三紀(jì)以來，受喜山運(yùn)動(dòng)的影響，波羅芬高原急劇上升，沿襲早期的構(gòu)造運(yùn)動(dòng)，形成區(qū)內(nèi)北西向、南北向和北東向斷裂，在這些斷裂的交匯部位，產(chǎn)生大面積的玄武巖噴發(fā)，為成礦物質(zhì)的流體運(yùn)移提供了條件。

3 遙感蝕變信息提取機(jī)理

圍巖蝕變可以作為金屬礦床(尤其是內(nèi)生礦床)的找礦標(biāo)志，常見的圍巖蝕變有高嶺土化、黃鉀鐵釩化、硅化、鉀化、綠泥石化、絹云母化、絹英巖化、矽卡巖化和錳鐵碳酸鹽化等[3]。野外工作中，常見與金礦化相關(guān)的有綠泥石化、絹云母化、高嶺土化等，其大多含有羥基(OH-)，說明羥基蝕變異常和金礦化關(guān)系密切。大量的光譜分析表明，羥基蝕變?cè)诳梢姽?、近紅外波段具有表1所示的吸收和反射特征。

表1 羥基蝕變?cè)诳梢姽?、近紅外波段的波譜特征

由表1可知，羥基在ETM7波段處表現(xiàn)為強(qiáng)吸收的波譜性質(zhì)，在ETM5波段處表現(xiàn)為強(qiáng)反射的波譜特性，所以，通過比值運(yùn)算ETM5/ETM7可增強(qiáng)羥基蝕變礦物的吸收特性[2]，從而作為粘土礦物的判別特征信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：ETM5/ETM7比值在增強(qiáng)蝕變礦物的同時(shí)，還有一部分高值區(qū)對(duì)應(yīng)著植被覆蓋部分，甚至局部蝕變帶地區(qū)的亮度值低于植被分布區(qū)。

為解決研究區(qū)植被覆蓋問題，本文采用了以下方法：掩膜高植被覆蓋區(qū)、抑制中低植被覆蓋區(qū)和引入ETM4/ETM3波段比值。首先計(jì)算研究區(qū)植被指數(shù)，選擇合適的閾值S把研究區(qū)劃分為高植被覆蓋部分和中低植被覆蓋部分，然后對(duì)大于閾值S的高植被覆蓋部分的像元做掩膜(MASK)處理，消除其對(duì)蝕變信息提取的影響；對(duì)中低植被覆蓋部分的像元利用植被抑制算法[3](Vegetation Suppression)進(jìn)行植被抑制，突出稀疏植被間的地面光譜信息。

由于綠色植被在ETM4波段處為一近紅外強(qiáng)反射區(qū)，而在ETM3波段由于葉綠素對(duì)可見光的紅光吸收呈現(xiàn)出了強(qiáng)烈的吸收特征。因此，通過ETM4/ETM3可以很好地反映出植被信息。然后，對(duì)ETM5/ETM7和ETM4/ETM3比值圖像進(jìn)行主成分變換(Principal Component Transform，PCA)，消除ETM5/ETM7比值圖像中植被信息的干擾，增強(qiáng)植被覆蓋下的蝕變信息[7]。主成分變換過程如式(1)所示，其中，X表示變換前的多波段影像像元矢量，Y表示變換后的多波段影像像元矢量。

Y=TX

(1)

T表示變換矩陣，即X空間的協(xié)方差矩陣C的特征向量(Φ)的轉(zhuǎn)置矩陣，可用式(2)所示。

(2)

主成分變換前后，總的方差保持不變,即變換前后的信息量沒有削減，而是保持一致。變換過程中把n個(gè)相關(guān)影像中的信息轉(zhuǎn)換到n個(gè)彼此不相關(guān)的主成分中去，且變換后得到的前幾個(gè)主分量涵蓋了大部分的影像信息。因此，主成分轉(zhuǎn)換實(shí)現(xiàn)了對(duì)原始數(shù)據(jù)壓縮，即去相關(guān)。研究過程中發(fā)現(xiàn)，將ETM5/ETM7和ETM4/ETM3比值圖像進(jìn)行主成分變換后，第一主成分(PC1)主要包含著植被信息，第二主成分(PC2)則突出了具有蝕變意義的信息。

4 植被覆蓋區(qū)蝕變信息提取

4.1 數(shù)據(jù)源選取和影像預(yù)處理

結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況，選取了美國(guó)陸地衛(wèi)星Landsat-7的ETM+數(shù)據(jù)，時(shí)相為2008年2月22日，各波段統(tǒng)計(jì)特征，如表2所示。影像獲取時(shí)間為老撾地區(qū)的旱季，雨量相對(duì)較少，天氣晴朗，云量少于10%。

表2 研究區(qū)ETM+數(shù)據(jù)特征統(tǒng)計(jì)

在進(jìn)行蝕變信息提取之前，對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，主要包括大氣校正和幾何校正。大氣校正使用快速大氣校正方法(Quick Atmospheric Correction，QUAC)，完成，糾正了成像過程中由于大氣散射、吸收和地形因素(坡度、坡向等)造成的輻射誤差。幾何校正過程中，使用研究區(qū)的1∶10萬地形圖為底圖，在影像上相對(duì)均勻地選取了12個(gè)具有典型特征的同名控制點(diǎn)，采用立方體卷積的方法進(jìn)行二次多項(xiàng)式擬合，幾何校正后的最大誤差小于1個(gè)像元。

4.2 消除和抑制干擾因素

研究區(qū)內(nèi)植被覆蓋度高，除植被因素外，還有水系、云和少量道路等干擾因素，這些干擾因素對(duì)蝕變信息的提取造成了影響。為保證提取結(jié)果的可靠性，在提取蝕變信息之前，應(yīng)該盡量消除或抑制干擾因素。掩膜方法雖然可以輕易地對(duì)水系、云和道路等干擾因素進(jìn)行去除，但是由于研究區(qū)內(nèi)植被覆蓋范圍廣，完全掩膜掉植被覆蓋區(qū)的方法行不通。

因此，“掩膜高植被覆蓋區(qū)+抑制中低覆蓋區(qū)”[3，5]的方法成為首選。該方法使用原則為：計(jì)算影像的歸一化植被指數(shù)(NDVI)，以“NDVI的均值+1.5倍的標(biāo)準(zhǔn)差”為閾值S，大于閾值S的區(qū)域界定為高植被覆蓋區(qū)，小于閾值S的區(qū)域界定為中低植被覆蓋區(qū)[8]。NDVI的計(jì)算公式如式(3)所示：

(3)

表3中特征值NDVI反映了研究區(qū)NDVI統(tǒng)計(jì)特征，最大值為4.947598，均值為0.129635，說明本區(qū)植被覆蓋度較高；標(biāo)準(zhǔn)差為0.135369，說明NDVI值分布相對(duì)比較集中。區(qū)分高植被覆蓋的閾值：S=0.129635+1.5×0.135369=0.3326885，大于該閾值的像元數(shù)目占總像元數(shù)目的2.0544%。據(jù)此，對(duì)大于閾值S的高植被覆蓋區(qū)像元做掩膜(MASK)處理，消除其對(duì)蝕變信息提取的影響。

表3 植被抑制前后研究區(qū)NDVI統(tǒng)計(jì)特征

同時(shí)，對(duì)中低植被覆蓋區(qū)使用植被抑制算法[3](Vegetation Suppression)進(jìn)行植被抑制，突出稀疏植被間的地面光譜信息，增強(qiáng)了裸露地面光譜的信息，最大程度地抑制植被光譜特征，減小對(duì)蝕變信息提取的影響。表3中特征值NDVIVS表示植被抑制后該研究區(qū)NDVI統(tǒng)計(jì)特征，其中NDVI的最大值從4.947598降低到1.0，平均值從0.129635降低到0.129069，說明植被抑制方法在本研究區(qū)對(duì)抑制植被光譜特征和減小植被因素對(duì)蝕變信息提取結(jié)果的影響是適用和有效的。

4.3 提取羥基蝕變信息

自趙元洪[2]使用“比值+主成分變換”方法，在有植被覆蓋的濕潤(rùn)亞熱帶地區(qū)成功提取礦化蝕變信息以來，已有不少學(xué)者在不同地區(qū)使用該方法進(jìn)行蝕變信息提取研究，或在該方法的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)來研究植被區(qū)的蝕變信息提取問題。本文在總結(jié)上述方法的基礎(chǔ)上，提出了“掩膜高植被區(qū)+抑制中低植被區(qū)+比值+主成分+密度分割”的方法對(duì)研究區(qū)進(jìn)行蝕變信息提取研究。

首先，使用ENVI軟件的Bandmath模塊分別對(duì)ETM5、ETM7和ETM4、ETM3波段進(jìn)行比值運(yùn)算，得到ETM5/ETM7和ETM4/ETM3比值影像，分別反映了研究區(qū)的蝕變特征信息和植被信息[9-10]。然后，對(duì)ETM5/ETM7和ETM4/ETM3比值影像進(jìn)行主成分變換，得到變換后的2個(gè)主分量：PC1和PC2。其中，植被信息主要體現(xiàn)在第一主成分(PC1)上，第二主成分(PC2)則突出了具有蝕變意義的信息。

在密度分割之前，先對(duì)第二主成分(PC2)進(jìn)行波段統(tǒng)計(jì)，得到PC2的統(tǒng)計(jì)特征(表4)。根據(jù)傳統(tǒng)的蝕變異常等級(jí)劃分原則：以平均值+N×標(biāo)準(zhǔn)差作為各等級(jí)的下限，給PC2量化異常蝕變等級(jí)，即N值取2、2.5和3的時(shí)候，分別表示三級(jí)、二級(jí)和一級(jí)蝕變異常的下限值。

表4 第一、二主成分統(tǒng)計(jì)特征

蝕變異常等級(jí)劃分結(jié)束后，需進(jìn)行聚類(Clump)分析，解決圖像類別區(qū)域中斑點(diǎn)和洞的問題，保證了各類別的空間連續(xù)性。本文中使用5×5的形態(tài)學(xué)算子，對(duì)PC2進(jìn)行聚類分析，得到研究區(qū)羥基蝕變異常圖(圖2)。

圖2 研究區(qū)羥基蝕變異常圖

4.4 結(jié)果分析

通過應(yīng)用“掩膜高植被區(qū)+抑制中低植被區(qū)+比值+主成分+最優(yōu)密度分割”方法，提取到了研究區(qū)內(nèi)的羥基蝕變異常。其中，對(duì)ETM5/ETM7和ETM4/ETM3比值影像使用主成分變換，一定程度上抑制了研究區(qū)內(nèi)的植被信息，變換后的第二主成分(PC2)突出顯示了羥基蝕變，為圈定礦化蝕變提供了重要依據(jù)。野外驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)內(nèi)植被茂盛，露頭較少，在南部已發(fā)現(xiàn)數(shù)個(gè)礦化點(diǎn)，且礦化點(diǎn)空間位置與提取到的羥基蝕變異常圖斑位置接近或者重疊。研究區(qū)的北部幾乎為無人區(qū)，已有的礦產(chǎn)地質(zhì)資料較少，與項(xiàng)目組所獲得的水系沉積物金化探異常數(shù)據(jù)(圖3)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證：在化探工作區(qū)內(nèi)，經(jīng)統(tǒng)計(jì)共有羥基蝕變異常圖斑74處，與金元素化探異常重疊的圖斑39處，重疊圖斑占金元素化探異常區(qū)內(nèi)羥基蝕變異常圖斑數(shù)的52.7%。

圖3 蝕變圖斑與區(qū)內(nèi)水系沉積物金化探異常疊加分析

5 結(jié)束語

綜上所述，可以得到如下結(jié)論：

①在植被覆蓋區(qū)提取蝕變信息和找礦預(yù)測(cè)，最大的困難之一就是去除或削減植被干擾因素對(duì)提取蝕變信息結(jié)果的影響。本文采用掩膜高植被覆蓋區(qū)、抑制中低植被覆蓋區(qū)植被干擾因素的辦法，有效地提取了研究?jī)?nèi)的羥基蝕變異常信息。

②提取到的羥基蝕變異常，與研究區(qū)南部的金元素化探異常吻合較差，與研究區(qū)北部的金元素化探異常吻合較好，對(duì)金礦找礦具有重要的指導(dǎo)意義。結(jié)合研究區(qū)的植被指數(shù)NDVI可知，研究區(qū)南部的植被指數(shù)(NDVI)整體上要比北部高，說明植被覆蓋程度越高對(duì)蝕變信息提取的結(jié)果影響越大。

③本文方法的優(yōu)點(diǎn)在于最大程度地削減植被的影響。但是，本方法在提取蝕變信息的過程中，對(duì)高植被覆蓋區(qū)進(jìn)行了掩膜操作，使這部分影像像元不參與蝕變信息提取過程，即放棄了對(duì)高植被覆蓋區(qū)的蝕變信息提取。當(dāng)研究區(qū)的植被過于茂密的時(shí)候，利用本方法提取蝕變信息的效果將會(huì)受到很大限制。所以，在植被覆蓋區(qū)提取蝕變信息，仍需進(jìn)行深入研究。

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