趙志芳，張新樂(lè)，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(guó)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(guó)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(lái)西南三江地區(qū)取得的重要找礦勘查突破，目前已規(guī)?；_(kāi)發(fā)利用。前人在普朗銅礦礦床地質(zhì)特征、成巖成礦時(shí)代、含礦斑巖及構(gòu)造背景、成礦物質(zhì)來(lái)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(shí)。已有研究表明：普朗斑巖型銅礦礦化與花崗閃長(zhǎng)斑巖、石英二長(zhǎng)玢巖關(guān)系密切，上述兩類(lèi)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(zhǎng)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(kāi)采設(shè)計(jì)規(guī)模達(dá)1250 萬(wàn)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(kāi)采，但外圍開(kāi)發(fā)潛力仍不明確，開(kāi)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(cè)存在困難。加之巖礦測(cè)試分析有限，使得首采區(qū)外圍儲(chǔ)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(guó)產(chǎn)高光譜遙感技術(shù)的飛速發(fā)展，無(wú)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(shí)別方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，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(rùn)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(guó)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(guó)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(shí)別、基于光譜吸收的礦物端元探測(cè)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(shí)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(hào)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(shì)及高性?xún)r(jià)比等特點(diǎn)，在我國(guó)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(hào)02D 星僅在哈密遙感實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地層、巖性、蝕變礦物識(shí)別方法研究（李娜等，2020），尚未見(jiàn)相關(guān)植被覆蓋區(qū)高光譜礦物識(shí)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(hào)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(cè)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(kù)，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(guó)近年來(lái)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(jiǎn)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(gè)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(zhǎng)玢巖，第2 階段（（211.8 ±0.5）Ma）主要形成石英二長(zhǎng)斑巖，第3階段（（206.3 ±0.7）Ma）形成花崗閃長(zhǎng)斑巖，均屬于印支期構(gòu)造-巖漿活動(dòng)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(duì)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(zhǎng)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(gè)蝕變分帶之間無(wú)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(duì)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(zhǎng)玢巖中。蝕變范圍發(fā)育廣，但強(qiáng)度低。青磐巖化也會(huì)疊加發(fā)育在鉀化硅化帶、絹英巖化帶上，此時(shí)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(hào)02D衛(wèi)星于2019 年9 月12 日成功發(fā)射，衛(wèi)星搭載的兩臺(tái)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(jiàn)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(hào)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(chǔ)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(duì)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(duì)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(huì)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(cè)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(cè)波譜分析

針對(duì)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(guó)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(duì)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(cè)（圖6）。掃描時(shí)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(cè)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(zhuān)家系統(tǒng)MSA測(cè)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(cè)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(cè)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(cè)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(duì)比植被覆蓋區(qū)實(shí)測(cè)波譜曲線、非植被覆蓋區(qū)實(shí)測(cè)礦物波譜曲線、美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局USGS 標(biāo)準(zhǔn)礦物光譜庫(kù)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(shù)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(hào)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(cè)波譜曲線（a）、植被覆蓋區(qū)實(shí)測(cè)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(duì)蝕變信息的提取會(huì)產(chǎn)生較大干擾，因此采用最小噪聲分離變換（MNF）對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)角化為矩陣DN：

式（3）中，DN為CN的特征值按照降序排列的對(duì)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(duì)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(guò)P變換后的矩陣，DD-adj為CD-adj的特征值按照降序排列的對(duì)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(lèi)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(jiǎn)稱(chēng)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(hào)處理領(lǐng)域，被認(rèn)為是最優(yōu)的線性檢測(cè)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(shí)抑制背景的干擾。這種方法提供了一種快速探測(cè)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(cè)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(jiàn)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(cè)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(wú)論是否劃分植被覆蓋程度，在6、23 號(hào)野外觀測(cè)點(diǎn)分別有絹云母、綠泥石蝕變特征礦物異常顯示；但對(duì)于5 號(hào)、24 號(hào)和25 號(hào)野外觀測(cè)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，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(shí)，絹云母蝕變礦物信息不能得到有效識(shí)別；而在劃分植被覆蓋區(qū)和非植被覆蓋區(qū)后，開(kāi)展匹配濾波數(shù)據(jù)處理時(shí)，絹云母蝕變礦物異常信息均得到較好反映?？梢?jiàn)，區(qū)分植被覆蓋程度的蝕變礦物填圖具有顯著優(yōu)勢(shì)（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(duì)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(hào)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(cè)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(shí)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(jí)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(guó)強(qiáng)等，2018）。

圖16 研究區(qū)首采區(qū)東段成礦預(yù)測(cè)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(lèi)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(gè)鉆孔見(jiàn)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(shí)顯示：無(wú)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(guò)程中，絹云母化蝕變特征礦物均較發(fā)育，推測(cè)其參與了斑巖型銅礦化的重要過(guò)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(wú)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(cè)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(cè)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(hào)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(cè)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(cè)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(cè)，仍需在下一步研究中進(jìn)一步深化構(gòu)建。