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1 第 7 卷 第 6 期 2018 年 11 月 地质科技情报 GeologicalScienceandTechnologyInformation Vol.7 No.6 Nov doi: /j.cnki.dzkq 田青林, 潘蔚, 李瀚波, 等. 基于多源遥感数据的蚀变信息提取对比研究 [J]. 地质科技情报,2018,7(6):218G225. 基于多源遥感数据的蚀变信息提取对比研究 田青林, 潘 蔚, 李瀚波, 余长发, 陈雪娇 ( 核工业北京地质研究院遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室, 北京 ) 摘要 : 以 LandsatG8 ASTER 和 WorldViewG(WVG) 影像为数据源, 在分析影像波谱特征的基础上, 采用主成分分析法提取 种数据中的蚀变矿物信息, 得到研究区蚀变矿物分布图. 通过对比发现, 不同数据的提取结果在空间位置上基本保持一致, 说明 种影像在蚀变信息提取方面均具有一定准确性和可靠性.LandsatG8 数据适合提取羟基 铁染等基团信息, 而 ASTER 和 WVG 数 据能进一步识别不同类型的含羟基蚀变矿物及碳酸盐蚀变矿物, 并且由于 WVG 数据具有更高的空间分辨率和丰富的短波红外 波段, 蚀变信息提取精度明显优于 LandsatG8 和 ASTER 数据, 在遥感地质领域具有较大的应用潜力. 关键词 :LandsatG8;ASTER;WorldViewG; 蚀变信息 ; 主成分分析 中图分类号 :P627 文献标志码 :A 文章编号 :1000G7849(2018)06G0218G08 遥感蚀变信息是指有利于成矿作用发生的空间 实体中, 蚀变围岩在遥感影像上反映出来的包含各 种背景 ( 土壤 水体 植被等 ) 信息在内的综合光谱信 息 [1]. 不同的蚀变矿物受物质组分 结构 构造和表 面状态等因素的影响, 在可见光 - 近红外 短波红外 和热红外波段内表现出稳定的本征光谱吸收特征, 这是利用遥感技术进行岩矿 蚀变信息识别的基 础 [2]. 国内外学者基于多种遥感数据开展了不同蚀 变信息提取方法研究, 目前较成熟的方法包括波段 比值法 主成分分析法 光谱角法以及混合像元分解 等 [G4]. 在遥感蚀变信息提取方面, 常用的多光谱遥感 数据源包括 TM/ETM + 和 ASTER, 尤其是 ASG TER 数据拥有的 5 个短波红外波段被广泛应用于矿化蚀变信息提取 [5G6].LandsatG8 OLI 较 TM/ ETM + 数据在蚀变信息提取方面具有更为丰富的信息量, 部分学者也开展了相关研究 [7G8]. 与 LandsatG 8 和 ASTER 数据相比,WVG 数据拥有更高的空间分辨率和光谱分辨率, 包含 8 个短波红外波段, 在蚀 变信息提取方面应用潜力巨大. 但目前国内外对 WVG 数据的研究相对较少, 尤其在蚀变信息提取方面, 仅有部分学者开展过相关研究 [9G10]. 笔者以 LandsatG8 ASTER 和 WVG 影像为数 据源, 通过分析典型蚀变矿物在所选多光谱数据各 波段中的光谱特征, 采用较成熟 有效的主成分分析 方法提取矿化蚀变信息, 并对 种数据提取结果进 行对比分析, 旨在更好地总结不同数据源的各自优 势, 促进 WVG 数据在蚀变信息提取和中等尺度找 矿勘查领域应用的不断深入. 1 研究区概况 研究区位于龙首山铀成矿带东段 ( 图 1Gb). 龙 首山铀成矿带是祁连 - 秦岭铀成矿省的重要组成部 分, 大地构造位置上处于阿拉善地块西南缘, 北部与 潮水盆地相接, 南部同河西走廊盆地相临 ( 图 1Ga). 区内出露最老地层为古元古界龙首山群斜长角 闪岩 混合岩 大理岩 灰岩 片岩等 [11]. 该地区岩 浆作用广泛而强烈, 经历了多期次构造岩浆事件, 尤 其以加里东期碰撞造山作用最强烈, 影响最广泛. 区内主要岩性包括砂岩 砾岩 灰岩 斜长角闪岩以 及片麻岩等 ( 图 2). 2 数据介绍及预处理 2.1 数据介绍 LandsatG8 卫星于 201 年 2 月 11 日发射, 是美国陆地探测卫星系列的后续卫星. 其上装备的陆地 成像仪 ( 简称 OLI) 具有 9 个波段, 空间分辨率为 0 m, 包括一个 15 m 的全色波段. 与 ETM + 相比, OLI 增加了 1 个蓝色波段和 1 个短波红外波段, 蓝色波段主要用于海岸带观测, 短波红外波段包括水 收稿日期 :2018G0G12 编辑 : 刘江霞基金项目 : 国家国防科技工业局 高分辨率对地观测系统 重大专项 (55GY20A12G9001G16/17) 作者简介 : 田青林 (1988 ), 男, 工程师, 主要从事地学目标识别和遥感技术应用研究工作.EGmail: @qq.com

2 第 6 期田青林等 : 基于多源遥感数据的蚀变信息提取对比研究 219 b N a 90 E 115 E b N 0 N 8 0 N 0 10 km E E E E E E E 图 1 龙首山成矿带大地构造位置 (a) 及地质简图 (b)( 据文献 [11]) Fig.1 Tectonicseting(a)andsimplifiedgeologicalmap(b)oftheLongshoushanmetalogenicbelt N 8 26 N 8 24 N E 0 2 km E E 图 2 研究区地质图 Fig.2 Geologicalmapofthestudyarea 汽强吸收特征, 可用于云检测. ASTER 是 1999 年 12 月 18 日发射升空的 TERRA 卫星携载的一种高级光学传感器, 包括从 可见光到热红外共 14 个波段, 其中可见光 - 近红外 波段分辨率 15m, 短波红外波段分辨率 0 m, 热红 外波段分辨率 90 m, 广泛应用于地质 农业 森林

3 /% 220 地质科技情报 2018 年 水资源 土地利用及环境监测等领域 [12]. WorldViewG(WVG) 是美国 DigitalGlobal 公司于 2014 年 8 月 1 日发射升空的第四代高分辨率 多光谱商业卫星,WVG 拥有与 WVG2 一致的全色 波段 (0.m 空间分辨率 ) 和可见光 - 近红外波段 (1. 24m 空间分辨率 ), 主要区别是在 1195~265nm 波长范围内新增加了 8 个短波红外波段 (.7 m 空 间分辨率 ), 是首个拥有 16 个高分辨率光谱波段的 卫星. 由于美国国家海洋和大气管理局限制, 商业 用户能使用的全色分辨率为 0.5 m, 可见光 - 近红 外分辨率为 2m, 短波红外波段分辨率为 7.5m [1]. 图 比较了 LandsatG8 ASTER 和 WVG 三种数据的全色 可见光 - 近红外和短波红外波段设置. 在可见光 - 近红外波段范围,WVG 波段数目优于其他二者, 使其在铁氧化物识别方面更具潜力. 更重要的是与 WVG2 相比, 新增加的 8 个短波红外波段明显拓展了 WVG 数据的应用领域, 例如变化检测 更高精度的地物目标识别 矿产资源调查以及油气探测等. 与此同时,WVG 的空间分辨率也明显优于 LandsatG8 和 ASTER, 未来在矿化蚀变信息提取 矿产资源勘查领域应用潜力巨大 Landsat A B ASTER WorldView /nm 图 WVG ASTER 与 LandsatG8 多光谱数据波段对比图 ( 灰色区域代表大气透过窗口, 图中数字代表波段序号 ) Fig. ComparisonofWVGspectralbandswithASTERandLandsatG8multispectralinstruments 2.2 数据预处理笔者选取的 LandsatG8OLI 数据为 L1T 级, 影 像获取时间是 2016 年 11 月 11 日, 数据预处理主要 包括辐射定标 大气校正和数据裁剪. 首先, 使用 ENVI 软件 5.1 版本提供的模块, 对 OLI 数据进行辐射定标 ; 然后, 通过 FLAASH 模块对辐射定标后 的结果进行大气校正 ; 最后进行影像裁剪, 得到研究 区遥感图像. 笔者选取的 ASTER 数据为 L1B 级, 影像获取 时间是 2001 年 8 月 22 日,WVG 数据为 L2A 级, 影像获取时间是 2016 年 6 月 11 日. 二者均已经过 几何校正和辐射校正, 数据预处理步骤包括辐射定 标 大气校正 数据重采样 波段合成和数据裁剪. 1 使用 ENVI 软件 5.1 版本提供的模块, 对 ASTER 和 WVG 数据进行辐射定标 ;2 通过 FLAASH 模 块对辐射定标后的结果进行大气校正 ; 由于可见 光 - 近红外波段与短波红外波段空间分辨率不同, 需要将短波红外波段重采样至与可见光 - 近红外波 段同等的空间分辨率大小 ;4 再对可见光 - 近红外 波段和短波红外波段进行波段合成 ;5 进行影像裁 剪, 得到研究区遥感图像. 遥感蚀变信息提取.1 蚀变矿物波谱特征岩矿的光谱特征取决于其所含离子与基团的晶 体场效应和基团振动的结果 [14]. 对找矿具有重要 指导意义的蚀变矿物具有光谱特征的主要有 Fe + OH - (AlGOH MgGOH) CO 2- 等离子或基团, 例如白云母 明矾石 高岭石等 AlGOH 矿物, 绿泥石 绿 帘石等 MgGOH 矿物, 方解石 白云石等 CO 2- 矿物等. 笔者从 USGS 波谱库中选择上述典型矿物的 波谱曲线, 以分析其诊断性波谱特征位置. Fe + 离子的吸收特征通常位于 450,550,870,

4 第 6 期田青林等 : 基于多源遥感数据的蚀变信息提取对比研究 nm 附近, 而 Fe 2+ 离子的吸收特征一般位于 1000~1100,1800~1900,2200~200nm 附近 [15] ;AlGOH 基团矿物的特征吸收谷在短波红外 波段的 2165~2210nm 附近 ;MgGOH 基团矿物的 诊断性特征是在 215~25nm 附近形成吸收 谷 ; 而 CO 2- 矿物的诊断性特征吸收谷通常处在 25~280nm 附近位置 [16G17] ( 图 4). a.fe b.al-oh /nm /nm c.mg-oh 1 d.co /nm /nm 图 4 典型矿物波谱特征 ( 源自 USGS 波谱库 ) Fig.4 Spectralcharacteristicoftypicalminerals.2LandsatG8 数据蚀变信息提取运用主成分分析法对 LandsatG8OLI 数据提取 铁染 羟基蚀变信息. 铁染蚀变信息提取采用 OLI 2,4,5,6 波段进行主成分分析, 异常主成分特点是 OLI2,5 波段的贡献系数与 OLI4 波段的贡献系数符号相反, 由表 1 可知, 第四主成分 (PC4) 符合要 求. 羟基蚀变信息提取采用 OLI2,5,6,7 波段进 行主成分分析, 异常主成分具有的特点是 OLI5,7 波段的贡献系数与 OLI6 波段的贡献系数符号相 反, 且 OLI2 与 OLI6 波段的贡献系数符号一般相 同, 由表 2 可知, 第四主成分符合要求. 对提取的铁染 羟基异常信息进行 中值滤 波, 得到的蚀变异常提取结果见图 5..ASTER 数据蚀变信息提取 运用主成分分析法对 ASTER 数据提取 Fe + AlGOH MgGOH 以及 CO 2- 蚀变信息.Fe 离子蚀变信息选用 ASTER1,2,,4 波段做主成分分析, 异常主成分特点是 ASTER2,4 波段的贡献系数与 ASTER 波段的贡献系数符号相反 ;AlGOH 蚀变信息选用 ASTER1,,4,6 波段做主成分分析, 异 表 1 LandsatG8OLI2,4,5,6 波段主成分变换特征 向量矩阵 Table1 LandsatG8OLI2,4,5,6eigenvaluematrixofthePCA 特征 向量 特征值 OLI2 OLI4 OLI5 OLI6 PC PC PC PC

5 222 地质科技情报 2018 年 8 24 N 8 26 N 8 24 N 8 26 N E E E E E E 0 2 km 图 5 LandsatG8OLI 数据蚀变信息提取结果 Fig.5 LandsatG8alterationinformationextractionresults 表 2 LandsatG8OLI2,5,6,7 波段主成分变换特征向量矩阵 Table2 LandsatG8OLI2,5,6,7eigenvaluematrix 特征 向量 ofthepca 特征值 OLI2 OLI5 OLI6 OLI7 PC PC PC PC 常主成分特点是 ASTER4 波段的贡献系数与 ASG TER6 波段的贡献系数符号相反, 且特征值的绝对值较大 ;MgGOH 蚀变信息选用 ASTER1,,4,8 波 段做主成分分析, 异常主成分特点是 ASTER4 波 段的贡献系数与 ASTER8 波段的贡献系数符号相 反, 且特征值的绝对值较大 ;CO 2- 蚀变信息选用 ASTER1,,4,5 波段做主成分分析, 异常主成分特点是 ASTER 波段的贡献系数与 ASTER5 波段 的贡献系数符号相反, 且特征值的绝对值较大. 根据上述特点, 选择合适的主成分分量提取相 应矿物蚀变信息, 并对异常信息进行 中值滤 波, 得到的提取结果见图 6..4 WVG 数据蚀变信息提取 运用主成分分析法对 WVG 数据提取 Fe + AlGOH MgGOH 以及 CO 2- 蚀变信息.Fe 离子蚀变信息选用 WVG 影像 VNIRG5 VNIRG7 SWIRG 1 SWIRG 波段做主成分分析, 异常主成分特点是 VNIRG5 波段的贡献系数与 VNIRG7 波段的贡献系数符号相反, 且 SWIRG1 波段的贡献系数与 SWIRG 波段的贡献系数符号也相反 ;AlGOH 蚀变信息选用 WVG 影像 VNIRG VNIRG7 SWIRG SWIRG6 波 段做主成分分析, 异常主成分特点是 VNIRG7 波段 SWIRG6 波段的贡献系数与 SWIRG 波段的贡献系数符号相反, 且特征值的绝对值较大 ;MgGOH 蚀变 信息选用 WVG 影像 VNIRG VNIRG7 SWIRG SWIRG8 波段做主成分分析, 异常主成分特点是 VNIRG 波段的贡献系数与 VNIRG7 波段的贡献系数符号相反, 且 SWIRG 波段的贡献系数与 SWIRG8 波段的贡献系数符号也相反 ;CO 2- 蚀变信息选用 WVG 影像 VNIRG VNIRG7 SWIRG SWIRG5 波段做主成分分析, 异常主成分特点是 VNIRG7 波段 SWIRG5 波段的贡献系数与 SWIRG 波段的贡献系数符号相反. 根据上述特点, 选择合适的主成分分量提取相 应矿物蚀变信息, 并对异常信息进行 中值滤 波, 得到的提取结果见图 7..5 结果比较 通过对比 LandsatG8 ASTER 和 WVG 数据提 取的蚀变信息结果发现, 三者提取的蚀变异常区域 空间上基本保持一致, 在一定范围内呈现不同程度 的相交 相邻关系, 说明提取结果的准确性与可靠性 较好. 在提取铁染蚀变信息方面,WVG 和 ASTER 数据提取范围明显小于 LandsatG8 数据, 局部对比 结果 ( 图 8) 表明,WVG 数据相较于 ASTER 数据具 有更高的空间分辨率, 能一定程度减少混合像元的 干扰, 降低误判率, 提取范围进一步缩小, 准确度更 高. 通过野外查证 ( 图 8Gc,d) 发现, 验证点主要岩性 为变质粉砂岩, 受构造作用明显, 发生强烈片理化, 岩石表面发育赤铁矿化 褐铁矿化等蚀变, 呈红褐 色, 验证了 WVG 数据提取结果的正确性, 而 ASG TER 数据未能提取到此处蚀变.

6 第6期 田青林等:基于多源遥感数据的蚀变信息提取对比研究 图 6 ASTER 数据蚀变信息提取结果 Fig 6 ASTERalterat ioninformat ionextract ionresults 图 7 WVG3 数据蚀变信息提取结果 Fig 7 WVG3alterat ioninformat ionextract ionresults 223

7 地 质 科 技 情 报 224 a 2018 年 b!"#$ %&' 0!"#$ %&' 200 m c m d 图 8 WVG3 数据( a)和 ASTER 数据(b)局部铁染异常对比与野外查证图( c, d) Fig 8 Comparisonofpart ialironstainedanomalyby WVG3data ( a)andasterdata (b)andf ieldphotographs ( c, d) 此外,由 于 WVG 3 和 ASTER 数 据 在 短 波 红 外 波段具有更高的光谱分辨率,能够区分更多 更细的 取的含 Al GOH 蚀 变 含 Mg GOH 蚀 变 以 及 含 CO2 3 蚀变信息的空间位 置 上 叠 加 吻 合 效 果 较 好,但 由 于 蚀变信息,可以进一 步 识 别 不 同 类 型 的 含 羟 基 蚀 变 空间 分 辨 率 更 高 的 缘 故,WVG 3数据提取结果的范 矿物和 CO 2 3 a b Mg-OH!" #$% c 围更小,受混合像元影响减小,准确度更高(图 9). 蚀变矿物. WVG 3 和 ASTER 数据提 0 Mg-OH! " # $% 200 m m d 图 9 WVG3 数据( a)和 ASTER 数据(b)局部 MgGOH 异常对比与野外查证图( c, d) Fig 9 Comparisonofpart ialmggohanomalyby WVG3data ( a)andasterdata (b)andf ieldphotographs ( c, d)

8 第 6 期田青林等 : 基于多源遥感数据的蚀变信息提取对比研究 225 通过野外查证 ( 图 9Gc,d) 发现, 验证点位于东西 向构造蚀变带的中间部位, 发育褐铁矿化 黏土化 硅化等蚀变, 呈黄色至黄褐色, 验证了 WVG 数据 提取结果的正确性, 而 ASTER 数据则存在一定程 度的误判 漏判现象. 总体上,WVG 数据由于具有丰富的短波红外 波段和更高的空间分辨率, 蚀变信息提取精度优于 ASTER 和 LandsatG8 数据, 不同影像提取的蚀变信息可以互相补充 验证, 以弥补各自不足带来的蚀变 信息提取精度降低. 4 结论 在分析典型蚀变矿物波谱特征的基础上, 采用 主成分分析方法分别对 LandsatG8 ASTER 和 WVG 数据进行了铁染 AlGOH MgGOH 和碳酸盐蚀变异常提取. (1) 不同影像数据提取的遥感蚀变异常区域在 空间上基本保持一致, 叠加效果较好, 说明 LandsatG 8 ASTER 和 WVG 数据提取蚀变信息的准确性与可靠性较好. (2) 与 LandsatG8 数据相比,ASTER 和 WVG 数据在短波红外波段具有更高的光谱分辨率, 能够 进一步区分不同类型的含羟基蚀变矿物和含 CO 2- 蚀变矿物. () 由于具有更高的空间分辨率,WVG 数据受 混合像元影响更小, 蚀变信息提取精度明显优于 ASTER 和 LandsatG8 数据, 野外查证结果同样得到了验证, 在未来的应用中具有更大的优势. 本次研究只针对主成分分析方法进行蚀变信息 提取结果的比较, 下一步的工作可以开展光谱角 分 形 人工神经网络等不同蚀变信息提取方法的对比 研究, 评价不同方法应用于多源遥感数据的效果. 此外, 还可与 AVIRIS CASI/SASI 等高光谱数据 提取的蚀变异常进行比较, 进一步评价 WVG 数据 在蚀变信息提取方面的应用潜力. 参考文献 : [1] 张船红, 何政伟. 基于 ETM + 和 ASTER 数据的矿化蚀变信息 提取 [J]. 地理空间信息,201,11(4):64G66. [2] 张志军, 甘甫平, 李贤庆, 等. 基于 ASTER 数据的蚀变矿物信 息提取 : 以哈密黄山铜镍矿区为例 [J]. 国土资源遥感,2012,24 (2):85G91. [] 吕凤军, 郝跃生, 王娟, 等. 多光谱蚀变遥感异常提取方法研究 [J]. 遥感信息,2008(4):98G101. [4] 成功, 朱佳玮, 毛先成. 基于 ASTER 数据的金川铜镍矿床外围遥感找矿预测 [J]. 国土资源遥感,2016,28(1):15G21. [5] 王成, 郭娜, 张廷斌, 等. 基于矿物光谱指数的蚀变信息提取 : 以西藏多龙铜金矿集区 ASTER 数据为例 [J]. 测绘与空间地理信息,2017,40():50G5. [6] 韩海辉, 王艺霖, 任广利, 等. 基于 ASTER 数据的北山方山口地区蚀变矿物提取与找矿应用 [J]. 遥感技术与应用,2016,1 (2):68G77. [7] 江山, 张渝金, 汪岩, 等. 基于 Landsat8OLI 数据的遥感蚀变异常提取应用研究 : 以内蒙古阿鲁科尔沁旗地区为例 [J]. 地质与资源,2018,27(1):9G98. [8] 帕力旦 麦麦提, 卡德丽亚 卡合热曼.Landsat8OLI 数据在矿化蚀变信息提取中的应用 : 以吐拉苏地区为例 [J]. 西部探矿工程,2016,28(12):160G162. [9] KruseFA,Baugh W M,PerrySL.ValidationofDigitalGlobe WorldViewGEarthimagingsateliteshortwaveinfraredbands formineralmapping[j].journalofappliedremotesensing, 2015,9(1):07G10. [10]SunY Q,TianSF,DiBG.ExtractingmineralalterationinforG mation using WorldViewG data[j].geoscience Frontiers, 2017,8(5):1051G1062. [11] 钟军, 范洪海, 顾大钊, 等. 甘肃龙首山成矿带新水井铀 ( 钍 ) 矿床元素迁移规律及成矿作用过程研究 [J]. 中国地质,2016,4 (4):19G1408. [12]Behnam S,Masoumeh K,Peyman A,etal.UsingETM + and ASTERsensorstoidentifyironoccurrencesintheEsfordi mappingsheetofcentraliran[j].journalofafrican EarthSciences,201,85:10G114. [1]SaeidA,CarlosRSF.InvestingthecapabilityofWorldViewG superspectraldatafordirecthydrocarbondetection[j].remote SensingofEnvironment,2016,17:162G17. [14] GuptaR P.Remotesensinggeology[M].2ededition.Berlin: SpringerVerlag.200. [15]RajendranS,Thirunayukkarasu A,BalamuruganG,etal.DisG criminationofironoredepositsofgranuliteterrainofsouthern PeninsularIndiausingASTERdata[J].JournalofAsiaEarth Sciences,2011,41:99G106. [16]RajendranS,NasirS,KuskyT M,etal.DetectionofhydrotherG malmineralizedzonesassociatedwithlistwaenitesrocksinthe CentralOmanusing ASTERdata[J].OreGeologyReviews, 201,5:470G488. [17] MarsJC,Rowan L C.Spectralassessmentofnew ASTER SWIRsurfacereflectancedataproductsforspectroscopicmapG pingofrocksand minerals[j].remotesensingofenvirong ment,2010,114:2011g2025. ( 下转第 28 页 )

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