地质矿产勘探遥感找矿技术

2019-08-12 版权声明 举报文章

1遥感技术的找矿应用

1.1直接应用——遥感蚀变信息的提取

岩浆热液或汽水热液使围岩的结构、构造和成分发生改变的地质作用称为围岩蚀变。围岩蚀变是成矿作用的产物,围岩蚀变的种类(组合)与围岩成分、矿床类型有一定的内在联系,围岩蚀变的范围往往大于矿化的范围,而且不同的蚀变类型与金属矿化在空间分布上常具规律可循,因此,围岩蚀变可作为有效的找矿标志。

1.1.1蚀变遥感异常找矿标志

围岩蚀变是热液与原岩相互作用的产物。常见的蚀变有硅化、绢云母化、绿泥石化、云英岩化、夕卡岩化等。

1.1.2信息提取的实现

与地物发生反射、透射等作用的电磁波是地物信息的载体,地物的光谱特性与其内在的物理化学特性紧密相关,物质成分和结构的差异造成物质内部对不同波长光子的选择性吸收和反射。具有稳定化学组分和物理结构的岩石矿物具有稳定的本征光谱吸收特征,光谱特征的产生主要是由组成物质的内部离子、基团的晶体场效应或基团的振动效果引起的。各种矿物都有自己独特的电磁辐射,利用波谱仪对野外采样进行光谱曲线测量,根据实测光谱与参考资料库中的参考光谱进行对比,可以确定出样品的吸收谷,识别出矿物组合。根据曲线的吸收特征,选择合适的图像波段进行信息提取。根据量子力学分子群理论,物质的光谱特征为各组成分子光谱特征的简单叠加。传感器在空中接收地表物质的光谱特性,根据量子力学分子群理论,物质的光谱特征为各组成分子光谱特征的简单叠加。传感器在空中接收地表物质的光谱特性,因为探测范围内有干扰介质存在(白云、大气、水体、阴影、植被、土壤等),因此,在进行蚀变矿物信息提取时,根据干扰物质的光谱曲线出发,进行预处理消除干扰。主要造岩矿物成分(0,si,A1,Mg)的振动基频在可见——近红外区不产生诊断性吸收谷的谱带。不同类型的矿物蚀变会引起Fe,Fe,OH一,中某一类的变化,Fe2+,Fe3+,OH一,CO:在可见一近红外区可产生岩石谱带中的不同吸收谷组合,例如,在0.4~1.3um范围内的光谱特性是因为矿物晶格结构中的Fe,cu等过渡性金属元素的电子跃迁引起的;1.3~2.5的光谱特性是由矿物组成中的CO:,OH口HO引起的。根据吸收谷所处的波长位置、深度、宽度、对称性等特征进行处理,提取相应的蚀变遥感异常(遥感异常)。现在应用的数据有多光谱TM,ETM+,ASTER数据以及少量的高光谱与微波遥感数据等。蚀变遥感信息在整景图像上信息占有份额低,但局部地区的信息并不微弱,因此即使是微弱的蚀变异常也可以被检测出,试验证明,遥感信息检测的蚀变检出下限优于1/20000。目前遥感找矿蚀变异常信息的提取有多种方法,例如波段比值法、主成分分析法、光谱角识别法和MPH技术(MaskPCAandHIS)、混合象元分解等。“ETM+图像数据的综合遥感找矿蚀变异常信息的提取”、“ETM+(TM)蚀变遥感异常提取方法技术”都取得了一定的成果。在蚀变遥感信息提取和应用研究中,形成了~套独特的技术,即“去干扰异常主分量门限化技术”,包括:①预处理:校正及去干扰,校正包括系统辐射校正、几何校正、大气粗略校正;干扰包括云、植被、阴影、水、雪等的去除。②信息提取:以整景的TM(ETM+)图像遥感异常信息的提取为主,其方法以PCA主分量分析为主,比值法为辅,同时用光谱角分析法对所获得的主分量异常进行筛选,然后进行门限化分级处理,以获得分级异常图。由于涉及到的矿床类型、规模、控矿要素、蚀变类型以及矿产勘查程度不同,仅靠单一的处理方法不利于异常信息的提取,因此需要多种方法的有效组合,一种方法为主其他方法为辅这些遥感信息提取技术在资源勘探过程中发挥了很大的作用,目前,利用围岩蚀变找矿已经取得了很好的效果。

1.2遥感技术间接找矿的应用

1.2.1地质构造信.息的提取

内生矿产在空间上常产于各类地质构造的边缘部位及变异部位,重要的矿产主要分布于扳块构造不同块体的结合部或者近边界地带,在时间上一般与地质构造事件相伴而生,矿床多成带分布,成矿带的规模和地质构造变异大致相同。遥感找矿的地质标志主要反映在空间信息上。从与区域成矿相关的线状影像中提取信息(主要包括断裂、芍理、推覆体等类型),从中酸性岩体、火山盆地、火山机构及深亨岩浆、热液活动相关的环状影像提取信息(包括与火山有关的盆地、构造),从矿源层、赋矿岩层相关的带状影像提取信启、(主要表现为岩层信息),从与控矿断裂交切形成的块状影像及与感矿有关的色异常中提取信息(如与蚀变、接触带有关的色环、色带、色块等)。当断裂是主要控矿构造时,对断裂构造遥感信息进行重点提取会取得一定的成效。遥感系统在成像过程中可能产生“模糊作用”,常使用户感兴趣的线性形迹、纹理等信息显示得不清晰、不易识别。人们通过目视解译和人机交互式方法,对遥感影像进行处理,如边缘增强、灰度拉伸、方向滤波、比值分析、卷积运算等,可以将这些构造信息明显地突现出来。除此之外,遥感还可通过地表岩性、构造、地貌、水系分布、植被分布等特征来提取隐伏的构造信息,如褶皱、断裂等。提取线性信息的主要技术是边缘增强。

1.2.2植被波谱特征的找矿意义

在微生物以及地下水的参与下,矿区的某些金属元素或矿物引起上方地层的结构变化,进而使土壤层的成分产生变化,地表的植物对金属具有不同程度的吸收和聚集作用,影响植叶体内叶绿素、含水量等的变化,导致植被的反射光谱特征有不同程度的差异。矿区的生物地球化学特征为在植被地区的遥感找矿提供了可能,可以通过提取遥感资料中由生物地球化学效应引起的植被光谱异常信息来指导植被密集覆盖区的矿产勘查,较为成功的是某金矿的遥感找矿、东南地区金矿遥感信息提取。不同植被以及同种植被的不同器官问金属含量的变化很大,因此需要在已知矿区采集不同植被样品进行光谱特征测试,统计对金属最具吸收聚集作用的植被,把这种植被作为矿产勘探的特征植被,其他的植被作为辅助植被。遥感图像处理通常采用一些特殊的光谱特征增强处理技术,采用主成分分析、穗帽变换、监督分类(非监督分类)等方法。植被的反射光谱异常信息在遥感图像上呈现特殊的异常色调,通过图像处理,这些微弱的异常可以有效地被分离和提取出来,在遥感图像上可用直观的色调表现出来,以这种色调的异同为依据来推测未知的找矿靶区。植被内某种金属成分的含量微小,因此金属含量变化的检测受到谱测试技术灵敏度的限制,当金属含量变化微弱时,现有的技术条件难以检测出,检测下限的定量化还需进一步试验。理论上讲,高光谱提取植被波谱的性能要优于多光谱很多倍,例如对某一农业区进行管理,根据每一块地的波谱空间信息可以做出灌溉、施肥、喷洒农药等决策,当某农作物干枯时,多光谱只能知道农作物受到损害,而高光谱可以推断出造成损害的原因,是因为土地干旱还是遭受病虫害。因此利用高光谱数据更有希望提取出对找矿有指示意义的植被波谱特征。

1.2.3矿床改造信息标志

矿床形成以后,由于所在环境、空间位置的变化会引起矿床某些性状的改变。利用不同时相遥感图像的宏观对比,可以研究矿床的剥蚀改造作用;结合矿床成矿深度的研究,可以对类矿床的产出部位进行判断。通过研究区域夷平面与矿床位置的关系,可以找寻不同矿床在不同夷平面的产出关系及分布规律,建立夷平面的找矿标志。另外,遥感图像还可进行岩性类型的区分应用于地质填图,是区域地质填图的理想技术之一,有利于在区域范围内迅速圈定找矿靶区。

2遥感找矿的发展前景

2.1高光谱数据及微波遥感的应用

高光谱是集探测器技术、精密光学机械、微弱信号检测、计算机技术、信息处理技术于一体的综合性技术。它利用成像光谱仪以纳米级的光谱分辨率,成像的同时记录下成百条的光谱通道数据,从每个像元上均可以提取一条连续的光谱曲线,实现了地物空间信息、辐射信息、光谱信息的同步获取,因而具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。成像光谱仪获得的数据具有波段多,光谱分辨率高、波段相关性高、数据冗余大、空问分辨率高等特点。高光谱图像的光谱信息层次丰富,不同的波段具有不同的信息变化量,通过建立岩石光谱的信息模型,可反演某些指示矿物的丰度。充分利用高光谱的窄波段、高光谱分辨率的优势,结合遥感专题图件以及利用丰富的纹理信息,加强高光谱数据的处理应用能力。微波遥感的成像原理不同于光学遥感,是利用红外光束投射到物体表面,由天线接收端接收目标返回的微弱回波并产生可监测的电压信号,由此可以判定物体表面的物理结构等特征。微波遥感具有全天时、全天候、穿透性强、波段范围大等特点,因此对提取构造信息有一定的优越性,同时也可以区分物理结构不同的地表物体,因为穿透性强,对覆盖地区的信息提取也有效。微波遥感技术因其自身的特点而具有很大的应用潜力,但微波遥感在天线、极化方式、斑噪消除、几何校正及辐射校正等关键技术都有待于深入研究,否则势必影响微波遥感的发展。

2.2数据的融合

随着遥感技术的微波、多光谱、高光谱等大量功能各异的传感器不断问世,它们以不同的空间尺度、时间周期、光谱范围等多方面反映地物目标的各种特性,构成同一地区的多源数据,相对于单源数据而言,多源数据既存在互补性,又存在冗余性。任何单源信息只能反映地物目标的某一方面或几个方面的特征,为了更准确地识别目标,必须从多源数据中提取比单源数据更丰富、有用的信息。多源数据的综合分析、互相补充促使数据融合技术的不断发展。通过数据融合,一方面可以去除无用信息,减少数据处理量,另一方面将有用的信息集中起来,便于各种信息特征的优势互补。数据的融合包括遥感数据间的融合、遥感数捱与非遥感数据的融合。融合技术的实现方法有多种,简单易行的是对几何配准后的像元逐点进行四则运算或HIS变换,还有一些方法是对多源数据先进行预处理(特征提取、判别分析)后再进行信息融合,主要的方法有代数运算融合、小波变换融合等。蚀变矿物特征光谱曲线的吸收谷位于多光谱数据的波段位置,因此可以识别蚀变矿物,但是波段较宽,只对蚀变矿物的种属进行分类。与可见一红外波段的电磁波相比,雷达波对地面的某些物体具有强的穿透能力,能够很好地反映线性、环性沟造。雷达图像成像系统向多波段、多极化、多模式发展,获取地表信息的能力越来越强。总的来说,多光谱、高光谱数据的光谱由线特征具有区分识别岩石矿物的效果,所以对光学图像与雷达图像进行融合处理,既能提高图像的分辨率、增强纹理的识别能力,又能有效地识别矿物类型。尽管融合技术的研究取得了一些可喜的进展,但未形成成熟的理论、模型及算法,缺乏对融合结果的有效评价手段。在以后的研究中,应该深入分析各种图像的成像机理及数据间的相关性、互补性、冗余性等,解决多源数据的辐射精校正问题,发展空间配准技术。

2.33S的结合

3s是遥感(RS)、地理信息系统(GIS)及全球定位系统(GPS)的简称。利用GPS能迅速定位,确定点的位置坐标并科学地管理空间点坐标。海量的遥感数据需庞大的空间,因此要有强大的管理系统,随着当今人力资源价格的升高,在区域范围内找矿时,遥感表现出最小投入获得最大回报的优势,那么RS与GIS的结合也势在必行,因为GIS更有利于区域范围的影像管理及浏览。随着3S技术发展,遥感数据的可解译程度与解译速度得到进一步提高,目前,地质工作者尝试将3S与VS(可视化系统)、CS(卫星通讯系统)等技术综合应用,取得了较好的效果。

2.4图像接收、处理及信息提取技术的发展完善

由传感器接收的地物光谱信息传到地面接收站,在计算机操作平台上进行图像的处理以及遥感信息提取。随着传感器的发展、数据量的增大,从海量的遥感数据中提取有用的、相对微量的找矿信息不是一件容易的事,传感器的发展是信息提取的前提,图像处理技术的开发是信息提取的关键。为了提取更客观有效的找矿信息,需要进行以下几方面的工作:

(1)进一步发展高分辨率传感器,以便接收更微弱、细小的地质信息;

(2)加强信息提取方法的研究解决计算机处理的技术问题,例如补偿信号在传感器的误差、校正辐射、地形起伏等引起的图像失真等;

(3)在选择参与信息提取的波段时,深入波段选取依据的理论研究,例如进行岩石样品的光谱测试,矿物识别与分析是遥感地质信息提取的核心,所以需要确定不同类型的矿物在各波段的吸收性。同样在利用植物地化找矿时需配套精密的物质成分分析仪器及技术等;

(4)遥感图像处理海量数据,经处理后的一景图数据量很大,为保障数据处理速度,需要强大的计算机技术(硬件与软件)支撑,:图像处理中要将算法转化为计算机的可识别语句,需要计算机语言的发展。发展有利于提高遥感图像的信噪比、优化信息提叉的软件平台,实现不同格式图像问的兼容性。

3结束语

综上所述,遥感技术作为矿产勘查的一种手段应用于找矿,取得了一定成就。遥感技术的直接应用是蚀变遥感信息的提取,遥感技术的间接应用包括地质构造信息、植被的光谱特征及矿床改造信息等方面。遥感找矿具有很大的发展前景的领域主要有:高光谱数据、数据融合技术、3s的紧密结合、计算机技术的发展。遥感技术在地质找矿中的应用包括直接应用和间接应用:直接应用是指遥感蚀变信息的提取,间接应用则包括地质构造信息、植被的光谱特征及矿床改造信息等方面。

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