云南思茅老黃寨銅礦Landsat8 OLI遙感影像的組合分析法蝕變信息提取研究

朱茂濤 朱杰勇 白光順 康樂

摘要：在認真閱讀及目視解譯云南省思茅老黃寨銅礦礦區Landsat 8 OLI遙感影像數據的基礎上，以USGS波譜庫礦物波譜曲線為依據，根據研究區思茅老黃寨的現有地質資料，結合老黃寨銅礦床內的巖石礦物光譜特征，使用最新時像OLI遙感影像數據并采取主成分分析方法（PCA）與比值法相互結合的方法提取遙感蝕變異常信息。

Abstract： Based on the Landsat 8 OLI remote sensing image data of the Laohuangzhai copper mine in Simao， Yunnan Province， and based on the spectral spectrum of the USGS spectral library， according to the existing geological data of Laohuangzhai in Simao， combined with the characteristics of the rock and mineral spectrum in Laohuangzhai copper deposit， this paper uses the latest OLI remote sensing image data and takes the method of principal component analysis （PCA） and the ratio method to extract remote sensing alteration anomaly information.

關鍵詞：OLI影像；蝕變信息；提取方法；老黃寨銅礦

Key words： OLI image；alteration information；extraction method；Laohuangzhai copper mine

中圖分類號：P283.8 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）03-0189-03

0 引言

圍巖蝕變是一種重要的找礦標志，通過蝕變信息來進行找礦目的的研究已經有悠久的歷史，且成功找礦的實例在國內外數不勝數。蝕變圍巖因為其組成成分和物化特征的不同在遙感圖像表現出不同的色調，在波譜上表現為不同的波譜曲線，這就為遙感提取蝕變提供了良好的基礎條件，且經過前人的大量研究驗證，遙感提取蝕變結可靠準確。

截止到目前，國內外的遙感工作者大多是利用ETM+、ASTER等數據來研究蝕變信息提取，因此現在對于ETM+、ASTER的研究文獻報道居多，提取手段也比較成熟。2013年2月，美國航天局發射了Landsat8衛星，該衛星拍攝的OLI數據較Landsat之前系列衛星新增兩個波段即海岸波段和短波紅外波段，現在基于Landsat8拍攝的最新時像OLI數據在蝕變信息提取等應用方面的研究文獻還比較少。

目前提取蝕變信息比較成熟的方法有主成分分析法（也稱為K-L變換）、波段運算法以及光譜角法（SAM），通過這些方法提取蝕變從而達到找礦目的在國內外的找礦研究的實例中數不勝數，但是這些方法在實際操作中也會表現出一些問題，比如PCA方法雖然去除了波段間的相關性，但是波段噪聲會掩蓋微弱的蝕變信息，而比值法能在波段運算過程中能增強信息，降低波段間的信噪比。針對這些方法在實際中反映出來的問題，結合老黃寨銅礦實際地質情況，根據研究區的蝕變礦物所反映出來的特定光譜特征，此次基于老黃寨銅礦蝕變信息提取將采用主成分分析和波段運算法相互結合的方法，有效地降低波段間相關性及背景噪聲，增強圖像信息，去除干擾因素，有效準確地提取遙感圍巖蝕變信息。

1 研究區概況

研究區位于云南省寧洱縣勐先鎮老黃寨村，地理坐標（西安80坐標系）：東經101°11′15″～101°13′30″，北緯22°59′30″～23°03′45″，研究區處于思茅盆地中軸斷裂帶，其成礦帶位屬于無量山-營盤山，該成礦帶目前已經發現了15余處小型礦點，至今尚未發現中-大型礦點，附近比較典型的脈狀銅礦床有白龍廠銅礦床。

據1：20萬普洱幅區域地質調查報告，研究區出露下白堊統曼崗組下段（K1m1）、中段（K1m2）及上段（K1m3）、上白堊統勐野井組中段（K2m2）及全新統（Q4）等。研究區中的脈狀銅礦床組成成分豐富礦石結構復雜，礦體大多以脈狀，網脈狀的形式產出，而且其分布廣，礦點多，銅品位高，脈狀銅礦伴生的銀、鈷能達到工業標準，因此研究區內的脈狀銅礦床是我國一種值得深入研究的重要銅礦床類型，根據前人的研究資料礦床具有明顯的圍巖蝕變，以硅化、鐵化、泥化和重晶石化為特征。

2 數據來源

本次研究數據采用的是最新時像landsat8 OLI數據，數據選用2016年2月16日拍攝的130/44景OLI影像，影像質量優秀，云量覆蓋率低于1%。

3 蝕變提取的理論依據

由于不同地物的組成成分、構造特征等因素的不同，使得其對電磁波的反射特征不同，造成不同地物反射電磁波的波譜信息也不相同，因此在遙感地質應用中，由于蝕變礦物與周圍的礦物組成成分及構造特征不同，使其波譜曲線也截然不同，并且某些特定的蝕變巖石有其獨特專屬的光譜形態特征，這些特定的蝕變巖石獨特的光譜形態特征為遙感提取蝕變信息提供了理論依據。根據蝕變礦物的光譜曲線，采用合適的提取方法，增強遙感影像的圖像信息，降低波段間的相關性，從而有效準確地提取蝕變信息。

根據老黃寨銅礦礦床的實際地質特征，主要圍巖蝕變類型有鐵化、硅化、泥化、重晶石化。因為研究區圍巖蝕變的強度的不同，因此會限制提取遙感蝕變異常信息的程度，本次提取蝕變主要進行羥基蝕變和鐵染蝕變提取。二者的光譜特征如圖1、圖2所示。

羥基蝕變礦物的光譜曲線在2.3μm至2.4μm之間表現為反射率吸收谷，在OLI7波段上存在比較明顯的吸收帶，在OLI6波段有較明顯的反射率（圖1），而研究區內的含鐵礦物在氧化作用下形成褐鐵礦，所以研究區內的鐵染蝕變在遙感影像下表現出來的是褐鐵礦化。褐鐵礦化是由水針鐵礦、針鐵礦、水纖鐵礦、纖鐵礦、更富含鋁的氫氧化物、水的氫氧化鐵膠凝體以及含水的泥質、氧化硅等常共同產出而形成，含鐵量達30%～40%，由鐵染蝕變礦物波譜曲線（圖2）可以看出，在圖像中0.6～0.9μm間產生強烈的吸收譜帶，在0.9μm處反射率達到波峰。OLI2和OLI5波段上蝕變波譜曲線處于吸收谷，在OLI4波段上有比較強烈的反射率。

4 蝕變信息提取

4.1 研究區干擾信息的去除

影像去干擾處理是通過光譜特征的觀察，對影響提取蝕變信息的不同干擾地物選用不同的掩膜方法，將有可能影響蝕變提取的地物如水體、植被、云霧塊，地形陰影等抑制并去除，從而降低蝕變信息提取的誤差，增加提取的準確度。本次研究區主要的干擾物為植被和地形陰影影響。（圖3）

4.2 蝕變提取及結果

至今為止，遙感蝕變提取應用最多的方法當屬主成分分析法（PCA），該方法能把原來各波段中有用的圖像信息集中較少的波段中，并且將新的波段組合運算，有效的降低各波段間的相關性，但是由于其他干擾因素的影響，會增加提取誤差，運用波段運算，減少干擾影響增強蝕變礦物與圍巖礦物之間的信息反差，本次研究采用主成分分析法和波段運算法結合來達到蝕變信息提取的目的。

根據礦物波譜曲線圖可以看出，褐鐵礦化的特征光譜信息主要集中在OLI2～OLI5波段，尤其在OLI4波段表現為較強烈的高反射，根據研究區的地質概況和礦物波譜曲線，為了增強鐵染蝕變圖像的亮度反差功能，降低背景噪聲和其他微弱干擾信息的影響，本文所提取的鐵染蝕變將采用OLI2、OLI4、OLI5、OLI4/OLI3這4個波段用于波段組合及主成分分析提取蝕變信息，統計結果如表1所示。

從表1中可以看出，在PC4上OLI2和OLI5特征向量貢獻系數為正并且與OLI4的系數相反，OLI4與OLI4/3貢獻系數相同同為負，因此判定PC4即第4主分量為此次提取遙感鐵染蝕變異常信息的特征向量，對第4主分量進行主成分分析提取鐵染蝕變異常。

與羥基有關的蝕變礦物根據其對應的特定光譜曲線特征，本次研究將選取OLI2，OLI5，OLI6，OLI7進行波段組合及主成分分析提取羥基蝕變異常信息，統計結果如表2所示。

從羥基蝕變表中可以看出，PC4上OLI2和OLI6特征向量的貢獻系數為負且與OLI5相反，OLI5與OLI7貢獻系數相同同為負，因此判定第4主分量為本次研究提取遙感羥基蝕變異常信息的特征向量，因此對第4主分量進行主成分分析提取羥基蝕變異常。通過對OLI數據提取遙感鐵染蝕變異常信息和羥基蝕變異常信息的提取結果如圖4和圖5所示。

在前人的研究基礎上對鐵染和羥基蝕變提取結果進行分析驗證，基于OLI數據采用以主成分分析法與比值法結合的方法選取OLI數據的第2、4、5、4/3波段能較準確的提取該銅礦礦床的鐵染蝕變異常信息；采用主成分分析法選取第2、5、6、7波段，能較準確的提取該銅礦礦床的羥基蝕變異常信息。

5 結論

①通過分析老黃寨銅礦礦床的地質概況和該礦床蝕變礦物的波譜特征曲線形態，通過遙感影像提取蝕變異常信息，結合研究區的實際情況和相關離子礦物所對應的特征光譜曲線，對OLI數據的2、4、5、4/3波段組合提取鐵染蝕變信息，對2、5、6、7波段波段組合提取羥基蝕變信息。

②通過對主成分分析法與波段運算法的相互結合，利用主成分分析法把原來各波段中有用的圖像信息集中較少的波段中，并且將新的波段組合運算，有效的降低各波段間的相關性，再通過波段運算法去除背景噪聲增強圖像信息，增加蝕變礦物與圍巖礦物的信息反差，從而達到較好的抑制去除干擾地物的影響，提高蝕變提取的精度。

參考文獻：

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