基于ASTER数据的矿化蚀变信息提取

摘要：文章通过研究班戈县拉青铜多金属矿床的成矿地质特征，提出了其主要矿化蚀变矿物组合，第一类为含Fe3+矿物，第二类为绿泥石+绿帘石+碳酸盐矿物组合。基于ASTER数据的可见光-近红外和短波红外波段采用主成分分析的方法对两类蚀变矿物进行了蚀变遥感异常信息的提取。结果表明，在拉青铜多金属矿区，两类蚀变矿物在空间上呈现出分布一致且蚀变强度高的特点，并以此为依据，对整个研究区根据两类蚀变矿物信息圈定了铜多金属成矿有利区。

Abstract： This paper studies the Tibetan bange bronze polymetallic deposit ore-forming geological characteristics， puts forward the main mineralization alteration mineral combination， the first category containing Fe3+ mineral， the second category of chlorite + epidote + carbonate mineral assemblage. Principal component analysis （PCA） method is used to detect the Alteration Remote Sensing anomalies of two kinds of alteration minerals based on ASTER data - near infrared and short-wave infrared wavelengths of visible light. Results show that the bronze polymetallic mine area， two types of altered minerals present on the space distribution of consistent and altered the characteristics of high strength， and on this basis， selects the favorable copper polymetallic mineralization zone for the whole study area according to the two types of altered minerals information.

关键词：ASTER；铜多金属矿；矿化蚀变信息；主成分分析

Key words： ASTER；copper polymetallic deposit；mineralization alteration information；principal component analysis.

中图分类号：P614 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）08-0115-03

0 引言

随着遥感技术应用趋于成熟，以遥感作为一种找矿方法特别是利用多光谱数据提取矿化蚀变信息，已成为找矿的一种重要手段[1-6]，特别是对热液矿床成矿过程中发生的围岩蚀变信息的提取。围岩蚀变现象作为找矿标志已有数百年的历史，只要有热液型矿床产出的地方，或多或少均存在一定的近矿围岩蚀变[7]。遥感找矿异常提取的目的就是要探测和圈定与成矿密切相关的蚀变矿物、蚀变岩带和矿体表生氧化带（铁帽）[8-9]，并对蚀变强度分级，综合推测成矿有利区。

遥感找矿异常提取所用多光谱数据较多的有MSS、TM、ETM+、ASTER、OLI等数据，其中ASTER数据以其拥有较多的波段（14个波段）而在近年来得到广泛的应用，并取得了显著的效果。国外学者利用ASTER数据进行蚀变矿物及矿化蚀变带的提取工作已经相当多[10-12]。国内学者利用ASTER数据也做了大量有关蚀变异常提取的相关研究工作，2005年毛晓长[13]以安徽铜陵凤凰山矿田为例比较了ETM+和ASTER数据在遥感矿化蚀变信息提取中的应用；2008年耿新霞等[14]利用ASTER数据以在浅覆盖区进行了蚀变遥感异常信息的提取；2012年杨日红[15]利用ASTER数据以秘鲁南部阿雷基帕省斑岩铜矿区为例研究了斑岩铜矿典型蚀变矿物组合信息提取方法。

基于前人研究背景，本文利用ASTER数据的VNIR和SWIR波段数据，通过对班戈县拉青铜多金属矿区典型地物波谱特征分析，并以美国地质调查局（USGS）的标准矿物波谱为基础，选择合适的波段进行主成分分析，对研究区进行了矿化蚀变信息的提取工作。

1 研究区成矿地质特征

拉青铜多金属矿位于班戈县加群乡境内，拉青矿床位于班公湖―怒江缝合带南侧，属于矽卡岩型铜多金属矿床。根据董磊等[16]对矿床成矿二长花岗岩的锆石U-Pb测年，矿床形成于早白垩世晚期。区内地层主要为泥盆查果罗玛组（D2-3C）和上三叠统确哈拉群（T3Q），侵入岩发育，构造形迹主要表现为东西向断裂构造。与成矿有关的主要是二长花岗岩侵入体，呈岩株状产出。矿体主要产在二长花岗岩与沙木罗组（J3K1s）灰岩接触带中，以矽卡岩含铜铁多金属矿石为主，矿石矿物主要由磁铁矿、黄铁矿、赤铁矿、S铜矿、黑云母，次生矿物为褐铁矿、孔雀石、蓝铜矿。矿体围岩蚀变较强烈，围岩蚀变以磁铁矿化、大理岩化、矽卡岩化和碳酸盐化为主，地表可见孔雀石化。

2 数据预处理

本文所用ASTER数据采集日期为2005年12月8日，数据级别为L1B。根据数据自身特点及采集环境，为了减小误差、提高矿化蚀变信息的提取精度，需对数据进行预处理。首先对SWIR波段的像元重采样至15m并与VNIR波段合成为9个波段的新数据，然后将数据由BSQ转为BIL存储进行FLAASH大气校正，对校正后的影像裁剪出坐标为31°20′～31°35′N，90°9′～90°41′E的感兴趣研究区，最后进行干扰地物的去除。本区内采用表1所示方法进行掩膜去干扰。

3 蚀变异常信息提取

矿化蚀变遥感异常的提取通常以主成分分析为主，比值分析和光谱角分析为辅，特别是根据蚀变矿物的波谱特征采用主成分分析的方法进行蚀变异常信息提取，其效果显著，得到了大量学者的运用和推广。由此，本文也采用主成分分析的方法对拉青铜多金属矿进行矿化蚀变异常信息提取。

3.1 蚀变矿物波谱特征分析

基于ASTER数据的可见光-近红外、短波红外波段进行蚀变矿物的识别，其依据是蚀变矿物中离子（Fe2+、Fe3+、OH-、CO32-等）或离子基团在岩石光谱中表现出具有诊断性意义的谱带。拉青铜多金属矿区矿石矿物主要由磁铁矿、黄铁矿、赤铁矿、黄铜矿、黑云母，次生矿物为褐铁矿、孔雀石、蓝铜矿，围岩蚀变以磁铁矿化、大理岩化、矽卡岩化和碳酸盐化为主。以此，基于美国地质调查局（USGS）标准波谱数据库，重建含Fe3+矿物、绿泥石+绿帘石+碳酸盐矿物在ASTER数据的VINR和SWIR波段的反射率曲线（如图1）。

从图1（a）（b）中分析含Fe3+矿物的波谱曲线可以得出，褐铁矿（Limonite）、针铁矿（Goethite）、黄钾铁矾（Jarosite）在0.53μm、0.85μm附近有吸收特征，对应ASTER 1、3波段；在0.71μm、1.68μm附近有反射特征，对应ASTER 2、4波段，尤其是在ASTER 4波段存在较高反射峰。从图1（c）（d）中分析矿物波谱，可以看出绿泥石（Chorite）和绿帘石（Epidote）在0.55μm、0.8μm、2.16μm、2.4μm附近有反射特征，对应ASTER 1、3、5、9波段，特别是在ASTER 5波段处存在一个高反射峰；在0.68μm、2.26μm、2.33μm附近有吸收特征，对应ASTER 2、7、8波段，特别是在ASTER 8波段处是一个强吸收谷；方解石（Calcite）、菱铁矿（Siderite）、白云石（Dolomite）在0.8μm、2.15μm、2.38μm附近有高反射特征，对应ASTER 3、5、9波段；在2.33μm附近有强吸收特征，对应ASTER 8波段。

依据以上蚀变矿物波谱特征，可以将蚀变信息提取分为两类：

①含Fe3+矿物：在ASTER 1、3波段强吸收，在ASTER 2、4波段高反射。

②绿泥石+绿帘石+碳酸盐矿物：在ASTER 8波段强吸收，在ASTER 3、9波段高反射。

3.2 蚀变矿物信息提取

根据蚀变矿物的波谱特征，对含Fe3+矿物的信息提取选择ASTER 1、2、3、4波段进行主成分分析，对绿泥石+绿帘石+碳酸盐矿物的信息提取选择ASTER1、3、8、9波段进行主成分分析，得到表2，表3中所示的特征向量矩阵。

从含Fe3+矿物波段组合主成分分析得到的特征向量矩阵可以看出，PC4主分量中的band 2权值最大，且与band 4符号相同、与band 1和3符号相反，但其系数为负相关，所以对PC4波段进行波段运算做求反处理，得到的结果符合Fe3+矿物在ASTER数据中的波谱特征。然后对求反后的PC4主分量做高斯低通滤波3*3窗口处理消除异常噪声，再将数据做线性拉伸到0-255，最后采用张玉君[17]提出的主分量阈值化分级技术进行蚀变异常强度分级，统计图像的平均值和标准离差，以标准离差为分级尺度，结合本研究区特征选择以标准离差的1.5、2、2.5倍数作为阈值，将蚀变异常分割为三个等级，得到Fe3+矿物信息分布图，如图2（a）。

从绿泥石+绿帘石+碳酸盐矿物波段组合主成分分析得到的特征向量矩阵可以看出，PC4主分量中的band 8和band 9权值最大，在PC4分量中贡献最大，且符号相反，系数为正相关，符合Fe3+矿物在ASTER数据中的波谱特征。后面做相同处理，得到绿泥石+绿帘石+碳酸盐矿物信息分布图，如图2（b）。

3.3 结果分析

参照拉青铜多金属矿区的地质资料及相关文献，结合本文对研究区的两类蚀变异常提取的信息分布图，可以看出，在拉青铜多金属矿区两类矿化蚀变异常都呈现出强度较高并且分布一致的特点，所以本次基于ASTER数据提取的矿化蚀变异常信息分布，比较符合矿区的成矿特征，并且很好的反应出了矿区围岩蚀变的特点。

从矿化蚀变信息分布图中可以看出，在研究区内，也存在几处矿化蚀变类型与拉青铜多金属矿区一致且蚀变强度较高，因此可以作为铜多金属矿成矿有利区（如图2中所示）。

4 结束语

本文以班戈县拉青铜多金属矿区为研究点，通过分析其成矿地质背景，建立了相关蚀变矿物提取类型，并基于ASTER数据对整个大范围的研究区进行了矿化蚀变信息的提取工作，结果再一次验证了ASTER数据对热液矿床的蚀变围岩带和矿体表生氧化带的信息提取有很好的应用。

在选择研究区时，刻意选择了包含较多地物的区域，通过波段运算、掩膜等方法，分析不同地物光谱特征，要使用多种不同方法反复对比研究，对区内云、雪、冰、湖泊、阴影等干扰因素进行去除。研究区内同时也包含了相当大面积的第四系覆盖区，对于第四系覆w较严重的区域，依然无法用常用的矿化蚀变遥感异常提取方法进行矿化蚀变异常提取，并且在提取铁染信息过程中存在较多的干扰。

综上，利用ASTER数据对基岩区可以进行快速有效的矿化蚀变信息提取，在地质综合找矿勘查中，此方法可以作为一种有力的辅助工具，为地质工作带来极大的帮助。

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