逄偉 劉大偉

摘要：地球化學(xué)數(shù)據(jù)作為一種重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，廣泛應(yīng)用于礦產(chǎn)勘查、環(huán)境評(píng)價(jià)、資源潛力分析等領(lǐng)域。遙感數(shù)據(jù)可以反映地表物質(zhì)的電磁波特性，這一物理化學(xué)關(guān)系使遙感—地球化學(xué)數(shù)據(jù)融合成為可能?，F(xiàn)有的遙感—地球化學(xué)數(shù)據(jù)融合方法存在融合精度不高，可選擇的融合方法較少，不適應(yīng)于實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用等問題。為解決上述問題，提高地球化學(xué)數(shù)據(jù)的精度，展開了光學(xué)遙感影像與地球化學(xué)數(shù)據(jù)的融合研究，實(shí)現(xiàn)了遙感—地球化學(xué)數(shù)據(jù)融合。

關(guān)鍵詞：光學(xué)遙感??地球化學(xué)??數(shù)據(jù)融合??GF-5

中圖分類號(hào)：P237

Research?on?the?Fusion?of?GF-5?Optical?Remote-Sensing?Data?and?Geochemical?Data

PANG?Wei1??LIU?Dawei2

（1.?801?Hydrogeological?Engineering?Geology?Group，?Shandong?Provincal?Bureau?of?Geology?and?Mineral?Resources，?Jinan，?Shandong?Province，?250014?China;?2.?Tianqiao?District?Center?for?Disease?Prevention?and?Control?in?Jinan，?Jinan，?Shandong?Province，?250013?China）

Abstract：?As?a?kind?of?important?basic?data，?geochemical?data?is?widely?used?in?fields?such?as?mineral?exploration，?environmental?evaluation?and?resource?potential?analysis，?remote-sensing?data?can?reflect?the?electromagnetic?wave?characteristics?of?surface?materials，?and?the?physicochemical?relationship?makes?it?possible?to?integrate?remote-sensing?data?and?geochemical?data.?The?existing?fusion?method?of?remote-sensing?data?and?geochemical?data?has?problems?such?as?low?fusion?accuracy，?few?alternative?fusion?methods?and?unsuitable?for?practical?production?applications.?To?address?the?above?issues?and?improve?the?accuracy?of?geochemical?data，?this?paper?conducts?research?on?the?fusion?of?optical?remote-sensing?images?and?geochemical?data，?and?achieves?the?fusion?of?remote-sensing?data?and?geochemical?data.

Key?Words：?Optical?remote?sensing;?Geochemistry;?Data?fusion;?GF-5

目前，我國的地球化學(xué)數(shù)據(jù)庫建設(shè)多集中于我國東部、中部地區(qū)，對(duì)于西部經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)、無人區(qū)的地球化學(xué)數(shù)據(jù)庫建設(shè)投入較少，這對(duì)該地區(qū)基于地球化學(xué)數(shù)據(jù)的生態(tài)環(huán)境、地質(zhì)勘查等工作帶來一定困難[1]。鑒于此狀況，基于地球化學(xué)數(shù)據(jù)的相關(guān)工作急需一種更經(jīng)濟(jì)有效的手段獲得該地區(qū)的地球化學(xué)數(shù)據(jù)。

遙感數(shù)據(jù)可以快速、大面積獲取地球表面或者其他星體表面的光譜信息，這些信息由地表物質(zhì)的電磁波特性所決定[2]。學(xué)術(shù)界對(duì)遙感數(shù)據(jù)與地球化學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系的探索由來已久，前人的大量研究表明，從遙感數(shù)據(jù)中可以獲得與地表礦化蝕變有關(guān)的信息。遙感數(shù)據(jù)中的灰度值反映著地表物質(zhì)對(duì)電磁波的吸收特征，包括有吸收谷的波長、深度和位置等，而這些特征與組成地物不同分子的分子振動(dòng)形式、電子躍遷行為有著密切聯(lián)系，比如碳酸鹽基團(tuán)中的鐵、錳離子的吸收特征。同時(shí)也存在部分研究證明遙感數(shù)據(jù)的特征還與對(duì)應(yīng)地表的地球化學(xué)元素的含量高低存在相關(guān)關(guān)系[3]。

1??數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

1.1??研究區(qū)地球化學(xué)測量數(shù)據(jù)

研究區(qū)地球化學(xué)數(shù)據(jù)來源于1：20萬水系沉積物地球化學(xué)測量成果資料，采樣單元4?km2，涵蓋了該地區(qū)Ag、As、Au、B、Ba、Be、Bi、Cd、Co、Cr、Cu、F、Hg、La、Li、Mn、Mo、Nb、Ni、P、Pb、Sb、Sn、Sr、Th、Ti、U、V、W、Y、Zn、Zr、SiO2、Al2O3、Fe2O3、K2O、Na2O、CaO、MgO在內(nèi)共39種主要、次要、微量元素和氧化物。

1.2?研究區(qū)遙感數(shù)據(jù)

本文所使用的GF-5數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為2019年10月8日。GF-5數(shù)據(jù)與地表重金屬元素的關(guān)系已有部分研究人員做過相關(guān)研究工作，例如土壤重金屬元素的反演、水體污染的提取。本研究依據(jù)光譜數(shù)據(jù)與物質(zhì)構(gòu)成間的物理化學(xué)關(guān)系，以GF-5數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)遙感—地球化學(xué)數(shù)據(jù)融合方法。

2?遙感—地球化學(xué)數(shù)據(jù)融合過程

地學(xué)數(shù)據(jù)隨著技術(shù)手段的提高，可用于地學(xué)分析的種類及數(shù)量都得到一定程度的發(fā)展。為了從不同種類、不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)中得到需要的信息，研究人員需要通過數(shù)據(jù)融合的手段消除不同數(shù)據(jù)中的不確定因素，獲得比單一數(shù)據(jù)更充分的信息[4]。數(shù)據(jù)融合存在不同的結(jié)構(gòu)，包括有像元級(jí)、特征級(jí)與決策級(jí)。特征級(jí)與像元級(jí)數(shù)據(jù)融合方法有模板法、聚類分析、自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯模板法等，決策級(jí)融合方法有推理法、貝葉斯推理法、層次級(jí)描述法等[5]。本文采用融合層次為像元、級(jí)融合[6]。

本文通過遙感影像分解實(shí)現(xiàn)遙感影像高頻信息和地球化學(xué)低頻信息融合。融合流程如圖1所示。1：20萬地球化學(xué)插值數(shù)據(jù)可以視作反映該地區(qū)總體地球化學(xué)特征的數(shù)據(jù)，即該地區(qū)地球化學(xué)數(shù)據(jù)的低頻信息。如公式1所示。

式（2）中，指某位置處的地球化學(xué)數(shù)據(jù)樣品，加密采樣點(diǎn)至地球化學(xué)數(shù)據(jù)足夠密集時(shí)，可以認(rèn)為此時(shí)的地球化學(xué)數(shù)據(jù)是包含有空間細(xì)節(jié)信息的地球化學(xué)數(shù)據(jù)。

同時(shí)，與又存在式（3）的關(guān)系，數(shù)據(jù)由構(gòu)成，即低頻地球化學(xué)數(shù)據(jù)和包含空間細(xì)節(jié)信息的地球化學(xué)數(shù)據(jù)都是由地球化學(xué)數(shù)據(jù)組成的。這意味著低頻地球化學(xué)數(shù)據(jù)中每個(gè)地球化學(xué)采樣點(diǎn)的權(quán)重與高頻地球化學(xué)數(shù)據(jù)中每個(gè)地球化學(xué)采樣點(diǎn)的權(quán)重一致，如式（3）所示。

式（3）中，1表示地球化學(xué)樣品和地球化學(xué)低頻信息的映射方式。遙感影像可分解為遙感高頻信息和遙感低頻信息。通過建立遙感高頻信息與地球化學(xué)數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，就可以得到地球化學(xué)高頻信息，如式（4）、（5）、（6）所示。

式（4）中，指遙感數(shù)據(jù)，是遙感低頻信息，是遙感高頻信息，本文所采用的遙感影像分解方法是Mallat快速小波變換算法。該方法通過低通濾波器和高通濾波器實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感影像的快速分解。

式（5）、（6）中，是遙感數(shù)據(jù)與地球化學(xué)數(shù)據(jù)采樣點(diǎn)的映射關(guān)系，是融合系數(shù)。根據(jù)式（5）得到的遙感影像和地球化學(xué)數(shù)據(jù)間的映射關(guān)系，根據(jù)該映射關(guān)系，只要加密遙感影像對(duì)應(yīng)的，依據(jù)式（6）就可以得到融合有空間細(xì)節(jié)的地球化學(xué)數(shù)據(jù)。

3?數(shù)據(jù)融合實(shí)驗(yàn)

為了對(duì)融合結(jié)果的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，本文使用區(qū)域內(nèi)1∶5萬地球化學(xué)實(shí)測數(shù)據(jù)作為參照。融合結(jié)果與圖1直觀對(duì)比目視評(píng)價(jià)。使用均值、方差、平均梯度、和皮爾遜相關(guān)系數(shù)對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行定量評(píng)價(jià)與分析。本文所采用的驗(yàn)證集數(shù)據(jù)來自于該地區(qū)地球化學(xué)實(shí)地勘測數(shù)據(jù)，如圖2所示。驗(yàn)證區(qū)1∶5萬地球化學(xué)數(shù)據(jù)與1∶20萬地球化學(xué)相關(guān)系數(shù)及評(píng)價(jià)指標(biāo)如表1所示。

該對(duì)照表可用于評(píng)估數(shù)據(jù)融合質(zhì)量。均值、方差反映融合數(shù)據(jù)與1∶5萬地球化學(xué)數(shù)據(jù)總體偏離程度，相關(guān)系數(shù)可評(píng)判融合圖像精度，空間頻率描述融合圖像包含的空間細(xì)節(jié)。

3.1融合實(shí)驗(yàn)

線性回歸融合實(shí)驗(yàn)采取全局線性融合和局部線性融合兩種方法。融合結(jié)果采取目視評(píng)價(jià)和前述精度評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)判融合結(jié)果。

與基于GF-5數(shù)據(jù)的局部線性回歸方法相似，研究中采用全局邏輯回歸實(shí)現(xiàn)遙感—地球化學(xué)數(shù)據(jù)的非線性融合。數(shù)據(jù)源是降維后的GF-5數(shù)據(jù)與1∶20萬地球化學(xué)原始數(shù)據(jù)，融合結(jié)果如圖3所示。

基于GF-5數(shù)據(jù)的融合結(jié)果值域范圍與原始數(shù)據(jù)差異較小，圖像上空間細(xì)節(jié)差異體現(xiàn)較好。誤差分布的均值方差分別為11.25與7.47。由平均梯度可知，該結(jié)果融合空間信息遠(yuǎn)高于局部對(duì)應(yīng)線性回歸方法。

3.2?融合結(jié)果精度評(píng)價(jià)

表2是Ni元素融合結(jié)果各評(píng)價(jià)指標(biāo)，從表中可以看出，全局邏輯回歸方法與局部線性回歸方法比全局線性回歸、局部邏輯回歸方法效果好。由平均梯度指標(biāo)證明，全局邏輯回歸方法可以最大程度地將遙感數(shù)據(jù)的空間細(xì)節(jié)信息與地球化學(xué)數(shù)據(jù)融合。局部線性回歸融合方法所得結(jié)果蘊(yùn)含的空間細(xì)節(jié)信息的比全局邏輯回歸方法少。但局部線性回歸融合結(jié)果中，地球化學(xué)高異常區(qū)更集中，可以直接指示成礦元素富集的區(qū)域。

結(jié)果表明全局邏輯回歸融合方法適配于地球化學(xué)數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)間的復(fù)雜關(guān)系，可以有效表征遙感數(shù)據(jù)中的空間細(xì)節(jié)信息。局部線性回歸融合方法所得結(jié)果優(yōu)于全局線性融合方法所得結(jié)果，表明地球化學(xué)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)上存在空間上的關(guān)聯(lián)性，且局部線性回歸方法可以有效反映這種局部空間上的聯(lián)系。

3.3?Ni元素融合結(jié)果綜合分析

為了驗(yàn)證融合方法泛用性，本文選擇Ni元素實(shí)現(xiàn)遙感—地球化學(xué)數(shù)據(jù)融合。以GF-5數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，分別采用局部線性回歸方法和全局邏輯回歸方法得到Ni元素的融合圖像。

目視判別Ni元素的融合圖像，局部線性回歸和全局邏輯回歸所得融合圖像與該地區(qū)Ni元素克里金插值后原始影像元素高低值分布相同。局部線性回歸方法所得圖像更平滑，全局邏輯回歸所得結(jié)果圖像細(xì)節(jié)更豐富。

局部線性回歸融合結(jié)果相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.80。由平均梯度可知，全局邏輯回歸所得結(jié)果空間細(xì)節(jié)較局部線性回歸所得結(jié)果而言空間細(xì)節(jié)更豐富。兩種融合方法所得結(jié)果與1∶20萬影像誤差均值小于1，較好地體現(xiàn)了1∶20萬原始數(shù)據(jù)中Ni元素的分布特征。評(píng)價(jià)結(jié)果表明上述融合方法可以較好地獲得精度更高的地球化學(xué)融合數(shù)據(jù)。

4?結(jié)語

本文以實(shí)際工作中地球化學(xué)數(shù)據(jù)精度欠佳為出發(fā)點(diǎn)，以高精度地球化學(xué)數(shù)據(jù)獲取困難為待解決問題，依據(jù)遙感數(shù)據(jù)覆蓋范圍廣、精度高、獲取廉價(jià)的特點(diǎn)，提出基于線性回歸、邏輯回歸的遙感—地球化學(xué)數(shù)據(jù)融合方法，得到包含遙感數(shù)據(jù)空間信息的融合結(jié)果。

參考文獻(xiàn)

[1] 黃慧坤.?基于遙感圖像梯度場的地球化學(xué)定量反演結(jié)果評(píng)價(jià)研究[D].長沙：中南大學(xué)，2022.

[2] 孔華，黃慧坤，成功.結(jié)合化探數(shù)據(jù)的齊石灘金礦區(qū)遙感地球化學(xué)建模[J].地質(zhì)學(xué)刊，2022，46（2）：111-119.

[3] 任小玉.?基于遙感數(shù)據(jù)的地表地球化學(xué)成分反演模型研究[D].長春：吉林大學(xué)，2022.

[4] 劉漢糧，王學(xué)求，張必敏，等.深穿透地球化學(xué)勘查技術(shù)對(duì)膠東沖積土覆蓋區(qū)隱伏金礦的勘查指示[J].地質(zhì)學(xué)報(bào)，2023，97（5）：1683-1700.

[5] 孫立東，周翔，楊亮，等.松遼盆地鶯山地區(qū)深層天然氣地球化學(xué)特征與成藏模式[J].石油學(xué)報(bào)，2023，44（2）：285-298.

[6] 陳瑜，徐飛，程宏飛，等.鋰同位素地球化學(xué)研究新進(jìn)展[J].地學(xué)前緣，2023，30（5）：469-490.