基于ASTER遙感影像的西昆侖巖性信息提取方法研究

余 健，張 志，李閔佳，陳 騰，何文熹

基于ASTER遙感影像的西昆侖巖性信息提取方法研究

余 健1，張 志1，李閔佳2，陳 騰1，何文熹1

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)地球科學(xué)學(xué)院，武漢 430074;2.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)計(jì)算機(jī)學(xué)院，武漢 430074)

基于西昆侖西段布倫口地區(qū)各巖性段內(nèi)巖石樣品的礦物組成及其光譜特征分析，提取代表各巖性單元的巖性端元波譜曲線(xiàn);對(duì)研究區(qū)內(nèi)ASTER可見(jiàn)光(VNIR)和短波紅外(SWIR)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配濾波處理，成功提取了研究區(qū)內(nèi)9種重要的巖性單元(包括古元古界布侖闊勒群的黑云石英巖、黑云斜長(zhǎng)片麻巖、黑云石英片巖和黑云角閃斜長(zhǎng)片麻巖，志留系溫泉溝群的綠泥石絹云母板巖、黑色千枚巖和絹云母石英片巖，以及石英閃長(zhǎng)巖和英云閃長(zhǎng)巖)。經(jīng)已知地質(zhì)資料和野外查證資料分析證明，用上述方法提取巖性信息的結(jié)果可靠，能為巖性填圖及礦床勘查工作提供參考。

ASTER;西昆侖;巖性;匹配濾波

0 引言

遙感數(shù)據(jù)能夠提供地表各種巖石的礦物學(xué)及地球化學(xué)信息，近幾十年來(lái)已被廣泛用于巖性填圖、礦床勘查和地表風(fēng)化特征研究［1－2］。早期的航天多光譜遙感數(shù)據(jù)如 Landsat MSS，TM和 SPOT只擁有4～7個(gè)波段。MSS數(shù)據(jù)主要用于區(qū)域性的地形和構(gòu)造特征研究［3］;TM數(shù)據(jù)由于在短波紅外譜段(SWIR)內(nèi)具有2個(gè)波段，常被用于識(shí)別與金屬礦床密切相關(guān)的蝕變巖及圈定蝕變帶范圍［4－6］。早期的多光譜數(shù)據(jù)由于覆蓋SWIR范圍的波段少，在識(shí)別巖石礦物方面有很大的局限性。近10 a以來(lái)，隨著星載傳感器的不斷改進(jìn)，遙感數(shù)據(jù)的光譜分辨率和空間分辨率不斷提高，使遙感在地質(zhì)應(yīng)用中占有更加重要的地位，例如利用AVIRIS，HyMap，Hyperion等高光譜數(shù)據(jù)，依托實(shí)測(cè)波譜數(shù)據(jù)庫(kù)(如USGS，JPL和ASU波譜庫(kù))在巖性及礦物識(shí)別方面取得了顯著成果［7－9］。盡管上述衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的高光譜分辨率能夠在巖性及礦物識(shí)別上有較高的精度，但因其波譜覆蓋范圍有限，而且空間分辨率和信噪比較低，目前還不能很好地在地質(zhì)找礦中推廣應(yīng)用。

ASTER(advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer)［10］數(shù)據(jù)具有較高的空間分辨率、光譜分辨率和輻射分辨率［11］，其波段設(shè)置比其他多光譜數(shù)據(jù)(如Landsat 5 TM，Landsat 7 ETM)具有更好的波譜連續(xù)性(尤其在SWIR和TIR波段范圍內(nèi))，因此ASTER數(shù)據(jù)在巖性信息提取和礦物識(shí)別方面能達(dá)到更高的準(zhǔn)確率。不少人曾基于ASTER數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)諸多巖性填圖工作［12－14］。此外，ASTER的VNIR波段數(shù)據(jù)具有15 m的高空間分辨率，其幅寬能達(dá)到60 km，且價(jià)格適中。綜合考慮以上因素，ASTER數(shù)據(jù)在礦床勘查和巖性填圖方面是非常理想的遙感數(shù)據(jù)。

本文以ASTER VNIR—SWIR波段數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，以ASD(analytical spectral devices)實(shí)測(cè)樣品礦物組成分析及其波譜數(shù)據(jù)庫(kù)為技術(shù)支撐，參考研究區(qū)地質(zhì)圖等地質(zhì)資料，對(duì)ASTER數(shù)據(jù)采用匹配濾波處理方法，在西昆侖造山帶西段布倫口地區(qū)開(kāi)展巖性信息提取研究。

1 研究區(qū)地質(zhì)概況

研究區(qū)位于昆侖山西段、帕米爾高原北部，地處西昆侖地槽中央隆起帶。該隆起帶是塔里木地臺(tái)基底的一部分，因晚古生代昆蓋山之裂谷作用而分離;或者將其作為庫(kù)地地塊的一部分，即庫(kù)地地塊的基底［15］。山脈走勢(shì)呈北北西(NNW)向，山勢(shì)雄偉，峰巒疊嶂，冰峰林立，地形切割強(qiáng)烈，平均海拔約4 000 m。公格爾山聳立于研究區(qū)西部，主峰公格爾峰海拔7 649 m，是西昆侖山脈的第一高峰;西南部為慕士塔格山，最高峰海拔約7 546 m。從構(gòu)造位置上看，研究區(qū)位于中昆侖地塊西北部的羌塘微地塊，跨越慕士塔格微陸塊(Ⅲ6)和阿克賽欽古生代陸緣盆地(Ⅲ7)兩個(gè)次一級(jí)構(gòu)造單元(圖1)。區(qū)域構(gòu)造活動(dòng)強(qiáng)烈，以斷裂作用為主，主構(gòu)造線(xiàn)方向?yàn)楸蔽?NW)向。NW向區(qū)域大斷裂不僅控制著區(qū)域地層和巖漿巖的空間展布，而且與許多重要的內(nèi)生金屬礦床有著成因上的聯(lián)系。

圖1 研究區(qū)ASTER影像圖及構(gòu)造位置簡(jiǎn)圖Fig.1 ASTER image and the structural map of study area

區(qū)內(nèi)巖漿活動(dòng)頻繁，主要為古生代、三疊紀(jì)—古近紀(jì)各種俯沖—碰撞—后碰撞型花崗巖，另有少量的基性—超基性巖和不同時(shí)代的中酸性巖脈。區(qū)內(nèi)發(fā)育的巖體主要有早三疊世的英云閃長(zhǎng)巖和泥盆紀(jì)的石英閃長(zhǎng)巖，分別侵入于下古生界志留系地層和古元古界布倫闊勒巖群地層中。

2 主要巖性單元

研究區(qū)屬西昆侖地層分區(qū)的公格爾地層小區(qū)，因冰川和第四系冰磧物、風(fēng)沙等掩蓋，基巖出露較差;出露的地層主要有古元古界布倫闊勒巖群和下古生界志留系巖群，巖體主要為英云閃長(zhǎng)巖和石英閃長(zhǎng)巖(圖2)。

布倫闊勒巖群為一套中深變質(zhì)巖，巖性為黑云石英片巖、黑云斜長(zhǎng)片麻巖和黑云斜長(zhǎng)片巖(可分為上、下兩段:下段主要巖性為淺灰色黑云斜長(zhǎng)片麻巖和少量黑云石英片巖;上段主要巖性為淺灰黑色黑云石英巖和黑云角閃斜長(zhǎng)片麻巖，以富含石英、云母礦物為特征。

志留系溫泉溝群為菱鐵礦賦礦地層，是一套經(jīng)受綠片巖相變質(zhì)作用的碎屑巖、碳酸鹽巖建造，出露于研究區(qū)的地層主要巖性為云母片巖夾大理巖、綠泥石絹云母板巖和黑色千枚巖。

圖2 研究區(qū)巖性簡(jiǎn)圖(據(jù)河南省地質(zhì)調(diào)查院，2003)Fig.2 Simplified lithological map of study area(from Henan institute of geology survey，2003)

求庫(kù)臺(tái)巖體主要為黑云母英云閃長(zhǎng)巖，呈灰白色，風(fēng)化面黃褐色、鐵褐色，中粒等粒結(jié)構(gòu)，塊狀構(gòu)造。礦物組成包括斜長(zhǎng)石、鉀長(zhǎng)石、石英、黑云母和角閃石，偶見(jiàn)透輝石。

石英閃長(zhǎng)巖體分布于研究區(qū)的南部，呈弧形帶狀侵位于古元古界布倫闊勒巖群之中。僅有一個(gè)巖石單元的巖性為弱片麻狀細(xì)粒黑云母石英閃長(zhǎng)巖。巖石呈深灰色，細(xì)粒半自形結(jié)構(gòu)，略具定向構(gòu)造。斜長(zhǎng)石含量約為70%，石英與黑云母約占10%和20%，另有極少量角閃石(據(jù)河南省地質(zhì)調(diào)查院，2003)。

3 巖性信息提取

3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本研究采用2001年4月30日獲取的ASTER數(shù)據(jù)，產(chǎn)品等級(jí)為L(zhǎng)1B。由于該數(shù)據(jù)在衛(wèi)星接收時(shí)受某種因素干擾存在一定程度的誤差，為了減小誤差的影響，提高巖性信息提取的精度，應(yīng)用前需對(duì)其進(jìn)行必要的預(yù)處理。

ASTER原始數(shù)據(jù)在接收時(shí)受到的主要干擾之一為傳感器的“串?dāng)_效應(yīng)”影響，導(dǎo)致第4波段接收器光子泄漏到其他短波紅外波段而引起光譜異常［16］，因此需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行去串?dāng)_處理。

研究區(qū)的ASTER反射率數(shù)據(jù)由去串?dāng)_處理后的ASTER數(shù)據(jù)借助野外實(shí)測(cè)樣品波譜曲線(xiàn)反演得到:①在研究區(qū)內(nèi)均勻選取9個(gè)樣品，將其實(shí)測(cè)波譜曲線(xiàn)重采樣到ASTER VNIR—SWIR波段范圍;②通過(guò)樣品的GPS點(diǎn)提取ASTER影像中相應(yīng)樣品點(diǎn)的波譜曲線(xiàn);③將重采樣的實(shí)測(cè)波譜曲線(xiàn)與影像相應(yīng)點(diǎn)波譜曲線(xiàn)進(jìn)行比值運(yùn)算，得到9條比值波譜曲線(xiàn);④取9條比值波譜曲線(xiàn)的平均波譜值，并與ASTER影像進(jìn)行逐像元乘積運(yùn)算，得到ASTER表觀(guān)反射率數(shù)據(jù)。

3.2 主要巖性單元反射光譜特征分析

利用ASTER反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行巖性識(shí)別的基礎(chǔ)是巖石的礦物組成及其在各波段光譜反射特征之間的關(guān)系。VNIR，SWIR和TIR波段范圍的實(shí)驗(yàn)室標(biāo)準(zhǔn)波譜對(duì)各種礦物及礦物組合進(jìn)行測(cè)試和鑒別的能力早在幾十年前就被發(fā)現(xiàn)［17－19］，尤其是一些含羥基礦物和其他硅酸鹽礦物分別在SWIR和TIR波段范圍內(nèi)所表現(xiàn)出的診斷性波譜特征［20－21］。ASTER的VNIR和SWIR波段分別能反映出過(guò)渡金屬以及碳酸鹽和氫氧化物礦物光譜顯示出的、與基團(tuán)合頻和倍頻譜帶相關(guān)的分子吸收特征［22－23］。

為了提取研究區(qū)不同巖性單元的光譜特征，需對(duì)各巖性單元中典型巖石樣品進(jìn)行礦物組成和光譜測(cè)試分析。

3.2.1 巖性單元樣品礦物組成

表1中列出各巖性單元中典型巖石樣品的礦物組成。

表1 不同巖性單元巖石樣品礦物組成Tab.1 Mineralogical composition of rock samples in different lithological units

3.2.2 巖性單元反射光譜特征分析

布侖闊勒群地層主要包含4種巖性，即黑云斜長(zhǎng)片麻巖、黑云石英片巖、黑云角閃斜長(zhǎng)片麻巖和黑云石英巖。經(jīng)過(guò)重采樣的4種巖石樣品實(shí)地光譜數(shù)據(jù)如圖3所示。

圖3 研究區(qū)主要巖石樣品反射光譜曲線(xiàn)示意圖Fig.3 Sketch map of the reflectance spectra of rock samples in study area

從圖3中可以看出，黑云斜長(zhǎng)片麻巖(D011－1)光譜曲線(xiàn)的吸收谷出現(xiàn)在ASTER8波段，主要由巖石中含Mg—OH的礦物黑云母引起，次要礦物綠簾石雖然在巖石中所占比例很小，但也對(duì)2.32～2.38 μm波譜段的吸收帶有微弱影響;光譜曲線(xiàn)的次級(jí)吸收特征出現(xiàn)在ASTER6波段，主要受到巖石中含Al—OH的礦物白云母影響，造成巖石光譜曲線(xiàn)在2.20 μm附近的低反射率。

黑云石英片巖(D011－2)光譜曲線(xiàn)在2.33 μm附近與黑云母相關(guān)的Fe和Mg—OH吸收特征表現(xiàn)明顯，主要由巖石中含量較多的黑云母造成;在2.20 ～2.25 μm 區(qū)間也因受巖石中白云母的 Al—OH吸收特征影響而使曲線(xiàn)坡度變緩。黑云角閃斜長(zhǎng)片麻巖(D016－3)光譜曲線(xiàn)在2.33 μm附近的Fe和Mg—OH吸收特征由巖石中的角閃石和黑云母引起;磁鐵礦中的Fe3+造成了光譜曲線(xiàn)在0.85～0.90 μm 波譜區(qū)間的吸收特征，由ASTER2，3 波段間光譜曲線(xiàn)的低斜率特征反映出來(lái)。黑云石英巖(D016－4)光譜曲線(xiàn)也因巖石中含有角閃石和黑云母使2.32～2.38 μm 波譜區(qū)間的反射率較低，ASTER1—3波段的低反射率也是由于受到巖石中次要礦物磁鐵礦的微弱影響。

出露于本研究區(qū)的志留系溫泉溝群巖層主要包含3種巖性。綠泥石絹云母板巖(D013－2)中由于Mg—OH礦物綠泥石含量居多，以ASTER8波段處的吸收谷為優(yōu)勢(shì)光譜特征，巖石中絹云母含量相對(duì)較少，在ASTER6波段處造成的吸收特征只對(duì)反射波譜曲線(xiàn)有微弱影響;黑色千枚巖(D013－5)光譜特征以ASTER6波段的強(qiáng)吸收為主，主要受巖石中的絹云母影響，在ASTER8波段的次級(jí)吸收特征由巖石中含量相對(duì)較少的綠泥石造成;絹云母石英片巖(D014－2)中含量最多的礦物是絹云母，造成了ASTER6波段的明顯吸收特征，次要礦物綠泥石和方解石則造成2.30～2.35 μm光譜區(qū)間的吸收特征。

求庫(kù)臺(tái)巖體巖性單元的總體光譜特征主要受片麻狀英云閃長(zhǎng)巖(D005－2)影響，巖體中主要礦物黑云母、角閃石均在ASTER8波段造成了Mg—OH吸收特征，英云閃長(zhǎng)巖在ASTER6波段的微弱吸收主要受巖石中的白云母影響，而巖石中長(zhǎng)石蝕變?yōu)楦邘X石后也能造成ASTER6波段的吸收特征。

石英閃長(zhǎng)巖體巖性單元的光譜曲線(xiàn)(D009－1)以ASTER8波段的吸收谷為主要特征，ASTER2—5波段的反射值表現(xiàn)出緩慢上升的趨勢(shì)。巖石光譜曲線(xiàn)中ASTER8波段的吸收谷主要由含Mg—OH礦物黑云母和角閃石引起，其他礦物對(duì)光譜曲線(xiàn)影響微弱，不能形成特征譜帶。

3.3 巖性信息提取

3.3.1 巖性端元選擇

遙感影像的像元值是地表多種地物光譜的綜合反映，且各種地物光譜的混合一般認(rèn)為是復(fù)雜的非線(xiàn)性過(guò)程。在地物面積較大的情況下，可以認(rèn)為進(jìn)入傳感器的光子只與單一的地物發(fā)生聯(lián)系，這種單一的地物被稱(chēng)為“端元”［24］。研究區(qū)地層內(nèi)部巖性單元的巖石礦物組成復(fù)雜，一般很少存在單礦物端元;然而同一巖性單元內(nèi)巖石的礦物組成成分及結(jié)構(gòu)相似也會(huì)表現(xiàn)出相似的光譜特征，因此，研究區(qū)內(nèi)每個(gè)巖性單元都有代表性的巖性端元波譜。

對(duì)研究區(qū)內(nèi)定標(biāo)后的ASTER反射率數(shù)據(jù)采用最小噪聲分離(minimum noise fraction，MNF)變換［25］和純凈像元提取，在提取出的純凈像元所代表的地面巖石中，一般只有少數(shù)礦物具有優(yōu)勢(shì)波譜吸收特征;最后參考已知地質(zhì)圖分析純凈像元波譜特征，并對(duì)純凈像元波譜矢量采用n維可視化技術(shù)提取出各巖性單元的端元波譜(圖4)。

被提取出的端元被認(rèn)為光譜相對(duì)純凈，基本能反映整個(gè)巖性段內(nèi)巖石光譜特征。將提取出的端元波譜曲線(xiàn)與各巖性單元代表性實(shí)測(cè)巖石樣品波譜曲線(xiàn)進(jìn)行對(duì)比分析后發(fā)現(xiàn)，由于ASTER數(shù)據(jù)在獲取過(guò)程中受到諸多因素(如傳感器誤差、大氣校正精度、混合像元等)影響，與理想環(huán)境下實(shí)測(cè)的巖石樣品波譜曲線(xiàn)多少有些差異，巖性端元波譜整體波形稍有變化;但在其主要組成巖石中，主要礦物的特征吸收譜帶位置仍然能很好地反映出其優(yōu)勢(shì)吸收特征。其中，石英閃長(zhǎng)巖、英云閃長(zhǎng)巖、綠泥石絹云母板巖和黑云角閃斜長(zhǎng)片麻巖的端元波譜曲線(xiàn)與相應(yīng)巖性段內(nèi)實(shí)測(cè)波譜曲線(xiàn)的波形基本一致;黑云斜長(zhǎng)片麻巖、黑云石英片巖、黑云石英巖和絹云母石英片巖端元波譜曲線(xiàn)與實(shí)測(cè)波譜曲線(xiàn)相比，在ASTER6，8波段的吸收強(qiáng)度有所變化，但整體波形的吻合程度仍較高;黑色千枚巖端元波譜與實(shí)測(cè)波譜有較大差異，主要體現(xiàn)在ASTER4，5波段之間的波譜曲線(xiàn)的斜率相差較大，估計(jì)是因?yàn)槭艿酱髿庑Ｕ鹊挠绊憽?/p>

在所選巖性單元巖石樣品中，雖存在不同巖石樣品含有相同的具有診斷性波譜特征的礦物(如含Mg—OH礦物黑云母、綠簾石和綠泥石，含Al—OH礦物白云母和絹云母)的情況，但在不同巖石中各種礦物的豐度不同、混合方式不同，直接造成了各種巖石之間的波譜差異。因此可以認(rèn)為，本文所選端元能夠反映各自巖性段內(nèi)的巖石整體波譜特征。

3.3.2 匹配濾波處理

匹配濾波(matched filtering)［26］使用局部分離技術(shù)獲取端元波譜的豐度。該方法將已知端元波譜的響應(yīng)最大化，并抑制了未知背景合成的響應(yīng)，最后“匹配”已知端元波譜。利用上述選擇的巖性端元波譜曲線(xiàn)對(duì)ASTER反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配濾波處理，在各單波段匹配濾波結(jié)果圖中，亮度值越大的像元表示與相應(yīng)的端元匹配程度越高。一般將單波段統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中2～3倍方差之間的值確定為高值，將各巖性單元匹配濾波結(jié)果圖中的高值部分顯示于圖面，得到各巖性單元的分布范圍(圖5)。

圖4 研究區(qū)各巖性單元ASTER端元波譜曲線(xiàn)示意圖Fig.4 Sketch map of ASTER endmember spectra of lithological units in study area

圖5 研究區(qū)各巖性單元匹配濾波結(jié)果Fig.5 The matched filtering result of lithological units in study area

通過(guò)與已知地質(zhì)資料的對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，匹配濾波結(jié)果圖中的各巖性單元分布范圍與已知地質(zhì)圖(圖2)的吻合程度較高。其中，英云閃長(zhǎng)巖在志留系絹云母石英片巖(圖5中A)中的侵入范圍與已知地質(zhì)資料相比要更大;志留系綠泥石絹云母板巖夾黑色千枚巖層(圖5中B)出露較好的地區(qū)提取效果較好，但被第四系嚴(yán)重覆蓋地區(qū)的巖性信息不能被很好地識(shí)別;古元古界地層中黑云斜長(zhǎng)片麻巖與黑云石英片巖雖然都含有具診斷性波譜特征的礦物黑云母和白云母，但這些礦物在兩種巖石中的豐度和混合方式的不同導(dǎo)致了各自波譜曲線(xiàn)在ASTER6，8波段的吸收強(qiáng)度及整體波形的不同，因此兩種巖性的端元波譜能很好地區(qū)分出各自所代表的巖性單元，黑云斜長(zhǎng)片麻巖與黑云石英片巖的互層關(guān)系在結(jié)果圖中也表現(xiàn)明顯(圖5中C);石英閃長(zhǎng)巖和黑云石英巖礦物組成十分相似，但由于其波譜曲線(xiàn)在ASTER 9，2，3波段有較大差異(圖4)，因此能夠區(qū)分各自代表的巖性(從結(jié)果圖可以看到，兩種巖性單元分布界線(xiàn)明顯)。

4 結(jié)論

1)通過(guò)對(duì)利用實(shí)地樣品ASD實(shí)測(cè)反射率波譜曲線(xiàn)定標(biāo)后的ASTER數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析處理表明:結(jié)合對(duì)反射率數(shù)據(jù)的光譜分析得到的巖石組成成分信息，基于從ASTER反射率數(shù)據(jù)中提取巖性端元后進(jìn)行的匹配濾波處理，能夠有效地提取研究區(qū)內(nèi)各巖性單元信息。因此，借助ASTER數(shù)據(jù)可見(jiàn)光—短波紅外波段對(duì)巖石礦物的識(shí)別能力，只需要對(duì)研究區(qū)進(jìn)行有限的野外工作，便能夠完成研究區(qū)內(nèi)的巖性填圖工作。

2)在ASTER數(shù)據(jù)的像元范圍內(nèi)，研究區(qū)在自然條件下幾乎不存在單一的礦物集合，所以基于ASTER遙感數(shù)據(jù)提取的巖性端元只是相對(duì)的純凈像元，其反射率波譜曲線(xiàn)反映了多種礦物的綜合光譜特征;而利用這種相對(duì)純凈的端元進(jìn)行匹配濾波處理，得到的結(jié)果也不是單一礦物的分布，而是特定的幾種礦物在巖石內(nèi)以一定組合方式分布的特征。因此，這種方法在巖性信息提取方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

［1］ Rowan L C，Goetz A F H，Ashley R P.Discrimination of Hydrothermally Altered and Unaltered Rocks in Visible and Near Infrared Multispectral Images［J］.Geophysics，1977，42(3):522 －535.

［2］ Goetz A F H，Rock B N，Rowan L C.Remote Sensing for Exploration:an Overview［J］.Economic Geology，1983，78(4):573 －590.

［3］ Sultan M，Arvidson R E，Sturchio N C，et al.Lithologic Mapping in Arid Regions with Landsat Thematic Mapper data:Meatiq Dome，Egypt［J］.Geological Society of America Bulletin，1987，99(6):748－762.

［4］ Podwysocki M H，Mimms D L，Salisbury J W，et al.Analysis of Landsat－4 TM Data for Lithologic and Image Mapping Purpose［C］//Barker J.Landsat 4 Science Investigations Summary，Greenbelt，1984.

［5］ Okada K，Segawa K，Hayashi I，et al.Removal of the Vegetation Effect from LANDSAT TM and GER Imaging Spectroradiometer Data［J］.ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing，1993，48(6):16 －27.

［6］ Abdelsalam M G，Stern R J，Berhane W G.Mapping Gossans in Arid Regions with Landsat TM and SIR－C Images:the Beddaho Alteration Zone in Northern Eritrea［J］.Journal of African Earth Sciences，2000，30(4):903 －916.

［7］ Hubbard B E，Crowley J K.Mineral Mapping on the Chilean—Bolivian Altiplano Using Co － orbital ALI，ASTER and Hyperion Imagery:Data Dimensionality Issues and Solutions［J］.Remote Sensing of Environment，2005，99(1/2):173 －186.

［8］ Rowan L C，Mars J C.Lithologic Mapping in the Mountain Pass，California Area Using Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer(ASTER)Data［J］.Remote Sensing of Environment，2003，84(3):350 －366.

［9］ 時(shí)丕龍，付碧宏，二宮芳樹(shù).基于ASTER VNIR—SWIR多光譜遙感數(shù)據(jù)識(shí)別與提取干旱地區(qū)巖性信息——以西南天山柯坪隆起東部為例［J］.地質(zhì)科學(xué)，2010，45(1):333 －347.

［10］朱黎江，秦其明，陳思錦.ASTER遙感數(shù)據(jù)解讀與應(yīng)用［J］.國(guó)土資源遙感，2003(2):59－63.

［11］ Yamaguchi Y，Kahle A B，Tsu H，et al.Overview of Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer(ASTER)［J］.IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing，1998，36(4):1062－1071.

［12］張玉君，姚佛軍.應(yīng)用多光譜ASTER數(shù)據(jù)對(duì)ETM遙感異常的定性判別研究——以東昆侖五龍溝為例［J］.巖石學(xué)報(bào)，2009，25(4):963－970.

［13］ Gad S，Kusky T.ASTER Spectral Ratioing for Lithological Mapping in the Arabian － Nubian Shield，the Neoproterozoic Wadi Kidarea，Sinai，Egypt［J］.Gondwana Research，2007，11(3):326 －335.

［14］ Ninomiya Y，F(xiàn)u B H.Extracting Lithologic Information from ASTER Multispectral Thermal Infrared Data in the Northeastern Pamirs［J］.Xinjiang Geology，2003，21(1):22 － 30.

［15］關(guān)劍宇，趙祖應(yīng).新疆西昆侖地區(qū)切列克其—卓木吉勒尕富鐵富銅礦床地質(zhì)特征及成因類(lèi)型探討［J］.新疆有色金屬，2002(2):1－4.

［16］ Iwasaki A，F(xiàn)ujisada H，Akao H，et al.Enhancement of Spectral Separation Performance for ASTER/SWIR［C］//The International Society for Optical Engineering.Proceedings of SPIE，2001:1 －35.

［17］ Hunt G R，Ashley R P.Spectra of Altered Rocks in the Visible and Near Infrared［J］.Economy Geology，1979，74(7):1613 －1629.

［18］ Lyon R J P，Burns E A.Analysis of Rocks and Minerals by Reflected Infrared Radiation［J］.Economic Geology，1963，58(2):274－284.

［19］ Vincent R K，Thomson F.Spectral Compositional Imaging of Silicate Rocks［J］.Journal of Geophysical Research，1972，77(14):2465－2472.

［20］ Clark R N，King T V V，Klejwa M，et al.High Spectral Resolution Reflectance Spectroscopy of Minerals［J］.Journal Geophysical Research，1990，95(B8):12653 －12680.

［21］ Grove C I，Hook S J，Paylor E D.Laboratory Reflectance Spectra of 160 Minerals，0.4 to 2.5 Micrometers［D］.SUA:JPL Publication，1992.

［22］ Hunt G R，Salisbury J W，Lenhoff C J，et al.Visible and Near Infrared Spectra of Minerals and Rocks:V.Halides，Phosphates，Arsenates，Vanadates and Borates［J］.Modern Geology，1972(3):121－132.

［23］ Knipling E B.Physical and Physiological Basis for the Reflectance of Visible and Near － infrared Radiation from Vegetation［J］.Remote Sensing of Enviroment，1970(1):155 － 159.

［24］ Roberts D A，Smith M O，Adams J B.Green Vegetation，Nonphotosynthetic Vegetation，and Soils in AVIRIS Data［J］.Remote Sensing of Enviroment，1993，44(2/3):255 －269.

［25］ Boardman J W，Kruse F A.Automated Spectral Analysis:a Geological Example Using AVIRIS Data，North Grapevine Mountains，Nevada［C］//ERIM.Tenth Thematic Conference on Geologic Remote Sensing.Environmental Research Institute of Michigan，1994:1407－1418.

［26］ Harsanyi J C，Chang C.Hyperspectral Image Classification and Dimensionality Reduction:an OrthogonalSubspaceProjection Approach［J］.IEEE Transactions on Geosience and Remote Sensing，1994，32(4):770 －785.

The Methodology of Lithologic Information Extraction by Using ASTER Data in West Kunlun Mountains

YU Jian1，ZHANG Zhi1，LI Min －jia2，CHEN Teng1，HE Wen －xi1
(1.The Faculty of Earth Science，China University of Geosciences，Wuhan 430074，China;2.The Faculty of Computer，China University of Geosciences，Wuhan 430074，China)

Based on an analysis of mineral composition and spectral characteristics of samples collected in Bulunkou area of West Kunlun Mountains，the authors extracted the end － member spectra of lithologic units by using ASTER data of the study area，and the ASTER VNIR and SWIR data of the study area were processed by matched filtering method，and then nine important litholigic units in the study area were extracted.These lithologic units include biotite quartzite，biotite plagioclase gneiss，biotite quartz schist and biotite hornblende plagioclase gneiss which belong to Palaeoproterozoic Bulunkuole Group(Pt1)and chlorite sericite slate，black phyllite and sericite quartz schist that belong to Silurian Wenquangou Group(SW)as well as quartz diorite and tonalite.An analysis of geological data available and field survey results demonstrate that the method adopted by the authors can extract credible information and supply references to lithologic mapping and mineral exploration.

ASTER;west Kunlun mountain;lithology;matched filtering

TP 79

A

1001－070X(2012)01－0022－06

10.6046/gtzyyg.2012.01.05

2011－05－20;

2011－07－19

中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局“西昆侖成礦帶礦產(chǎn)資源遙感地質(zhì)調(diào)查”項(xiàng)目(編號(hào):1212011120889)資助。

余 健(1986－)，男，土家族，中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)在讀碩士研究生，主要從事遙感與地理信息系統(tǒng)、遙感地質(zhì)等遙感應(yīng)用方面研究。E－mail:xiao_bai363@hotmail.com。

張 志，電話(huà):13545273841，E－mail:zhangz6402@126.com。

(責(zé)任編輯:劉心季)