塔源地區遙感解譯線性構造定量分析

吳壯 溫興平 徐俊龍

摘 要：為了定量描述研究區內線性構造特征并揭示構造的內在聯系，基于概率論的數理統計方法，以ENVI、ARCGIS、SURFER為平臺，對遙感解譯到的塔源地區線性構造長度、方位、數量及密度進行定量分析，得到線性構造的相關圖件，分析了各圖件所體現的線性構造地質意義。得出以下結論：①40°～50°（NE）以及130°～140°（NW）為研究區線性構造產出的最優方位;②研究區內線性構造呈帶狀分布的高值區大多與區域內主要的大型構造方向一致，即與主要的褶皺及斷裂構造有關;③區內線性構造的走向大體呈NE及NW向的空間展布規律，與區內大的斷裂構造分布格局基本一致。

關鍵詞：遙感解譯;線性構造;定量分析

DOI：10. 11907/rjdk. 191171

中圖分類號：TP319文獻標識碼：A文章編號：1672-7800（2019）004-0119-04

0 引言

隨著遙感技術的發展， 遙感影像已普遍用于地層巖性判識、區域斷裂構造解譯與礦化蝕變信息提取等領域[1-2]。遙感圖像是衛星從高空拍攝的畫面，具有真實、全面的特點，一些傳統的野外地質觀測難以實現的地質現象在遙感圖像中可以清晰、直觀地反映出來。遙感技術在構造解譯、巖性識別、蝕變異常提取等方面具有速度快、質量高、成本低等優勢，在通行困難、基巖裸露、解譯效果好的地區，充分利用遙感技術對提高圖幅質量和效率可起到事半功倍的作用，這是傳統地質研究方法所不能比擬的[3-5]。

遙感影像線性構造泛指航空照片和衛星照片上呈現出與地質構造要素有關的線性影像，能反映一個地區的基本構造格局。斷裂構造一般以線性體形式出現，也有以弧形影像特征或其它一些特殊紋理特征出現的斷裂。遙感影像的地質構造解譯包括線性構造解譯和環形構造解譯，其解譯過程是根據基本的地表地物波譜差異以及所表現的顏色、紋理特征，運用相關軟件工具增強影像的特征信息差異，突現感興趣地物信息，由此推斷地質構造類型 [6]。

數學地質是地質學與數學相互滲透緊密結合產生的一門邊緣學科，是運用數學理論和方法研究地質學基礎理論，解決地質實際問題的地質學分支[7]。運用數學方法對遙感解譯的線性構造進行定量分析是必不可少的手段，定量分析可使解譯結果更加直觀、清晰，更具說服力。張旺生等[8]通過對北祁連山西段遙感構造進行定量分析，找出線性構造密度與金礦的關系，最終劃分出成礦有利的地段;李琳 [9]通過對福建紫金山地區TM遙感影像線性構造進行定量分析，得出該區線性構造的優勢方位及異常帶的空間分布規律;付楊康等[10]通過對提取的線性體進行走向-長度及核密度定量分析，最終得到巖漿巖體分解圖等。

本文采用Landsat 8 衛星的OLI影像，基于概率論的數理統計方法，以ENVI、ARCGIS、SURFER為平臺，對塔源地區提取的線性構造方位、長度、頻度等數據進行相關統計分析，最終得出研究區的線性構造優勢方位，并進行基本構造格局驗證。

1 研究區地質概況與數據源

1.1 研究區地質概況

研究區位于大興安嶺中北段，屬于古亞洲構造域與太平洋構造域的疊加區（楊永強[11]，范長福[12]），大地構造位于興安—內蒙地槽褶皺區、額爾古納地塊南段、大興安嶺中斷陷南緣、塔源微隆起處，隸屬于額爾古納—大興安嶺成礦?。↖I級）、得爾布干晚古生代、中生代金銀銅鉬鉛鋅成礦帶（III1級）（譚成印[13]）。

研究區內區域構造大體呈東西向分布，火山機構發育，伴隨著東西向褶皺，壓性斷層及擠壓糜棱巖化等壓性結構面，構成了一個東西向的復雜構造帶，見圖1 [11]。區內主要的大型斷裂有F9、F10，呈近南北向，其中F10最南端部分、F5、F6、F8呈NW向，F1、F2、F7呈EW向，F3、F4呈NE向。

1.2 數據來源與線性構造提取

線性構造在遙感圖像中比較直觀醒目，信息量也相對豐富。線性構造解譯分為直接解譯和間接解譯兩種方法。直接解譯法可依據巖性、地層或構造等不連續影像特征，解譯出線性構造[14]。間接解譯主要是依據影像的色調、地貌、水系、土壤植被、巖漿巖、蝕變帶分布及綜合景觀特征間接推斷線性構造[15]。本文對塔源地區Landsat 8 OLI影像運用ENVI軟件采用764波段進行假彩色合成（見圖2），結合上述兩種解譯方法對塔源地區進行遙感線性構造解譯，在ENVI平臺上進行線性構造的矢量化操作，最終得出塔源地區線性構造遙感解譯圖，見圖3。

2 線性構造定量分析

2.1 線性構造方位頻數與異常度分析

以10°為間隔將線性構造按方位進行分組，統計每組方位間隔內線性構造的數量，得到線性構造方位—頻度柱狀圖，見圖4，并繪制成線性構造方位玫瑰圖，見圖5。綜合圖4、圖5可知，40°～60°以及130°～140°為研究區的優勢方位。另外，近南北向及EW向也較為發育，這與研究區區域性構造的基本格局相一致。

對線性構造方位—長度（頻度）進行分析，目的是了解線性構造產出的優勢方位，及區域性線性構造的空間展布特征和區域性線性構造與次級線性構造的關系[16]。此次研究區的線性構造方位—長度（見圖6）及方位—頻度（見圖7），即是分別計算出方位角5°間隔區間內線性構造的長度及條數和，然后對長度及頻度分別繪出曲線圖。本研究分別由異常方位長度的38.2%及異常方位頻度的30.1%確定其對應的異常線，將圖分為非異常區（線上）及異常區（線下）。對比圖6、圖7可以看出非異常區的峰值主要集中在40°～60°與130°～140°之間，即NE與NW向。另外0°～20°與90°即近南北向也存在較為明顯的峰值區。可以看出線性構造方位—長度（頻度）圖可以反映出線性構造產出的優勢方位及空間展布特征，這與線性構造方位—頻度雷達圖有異曲同工之妙。方位—頻度圖反映了局部構造的分布特征，而方位—密度圖反映的是區域性構造的分布格局。從圖6、圖7非異常區峰值分布的相似性可以看出。塔源地區的局部線性構造與區域線性構造之間存在著一定的內在聯系，結合圖3與圖10可以看出，區內次級的小斷裂基本沿區域內大的斷裂構造密集分布。

2.2 線性構造平均方位角分析

在既要考慮各線性構造發育數量，又要重視每條線性構造規模大小和方向的前提下，通過遙感線性構造空間軸分布的差異，清晰反映區域內主要斷裂構造的方向特征[17]。運用ARCGIS軟件采用918m[×]918m大小從上到下、從左到右共39[×]40（即1 560）個網格單元研究區覆蓋，統計每個網格內線性構造的數量、長度、方位角，用作計算此次研究區線性構造的平均方位角，具體計算公式為：

通過計算出的[θ]作出研究區線性構造平均方位角等值線圖（見圖8），從圖8可以看出單元網格內線性構造方位的大致走向。

2.3 線性構造頻數與強度相關性及密度分析

對解譯得到的線性構造以方位角10°為間隔進行等分，統計每個間隔內的線性構造數量（頻數）及相應方位區間內的線性構造長度，繪制成不同方位線性構造頻數-長度散點圖并統計二者的相關性，見圖9。從圖9可以看出，研究區不同方位線性構造頻數與強度呈現出較高的相關性，相關系數R2=0.868 7。運用SURFER軟件對解譯得到的線性構造長度及數量進行密度分析（見圖10、圖11），可以看出線性構造的密度與強度在等值線上的形態表現出很高的相似性。綜合圖10、圖11可以看出，研究區內線性構造總密度的高值區與總強度的高值區基本吻合，說明線性構造密度、強度特征具有一致性，反映出區內線性構造在空間上的結構特征和分布規律[18]。分析表明：研究區的南部線環構造十分發育，是線性構造的密集區域，線性構造的走向大體呈NE及NW向。另外近南北向也存在一定程度的線性構造密集分布區，而中北部貫穿的高密度區也使得線性構造呈現出近EW向展布的特征。通過與相關地質圖件進行對比發現：研究區內線性構造呈帶狀分布的高值區大多與區域內主要的大型構造方向一致，即與主要的褶皺及斷裂構造有關。

3 結語

從上述研究得出以下結論：

（1）通過線性構造方位玫瑰圖及方位—長度（頻度）圖可以看出，40°～50°（NE）及130°～140°（NW）為研究區線性構造產出的最優方位。

（2）通過對研究區線性構造頻度與強度相關性分析，并結合相關地質圖，得知研究區內線性構造呈帶狀分布的高值區，大多與區域內大型構造方向相一致，即與主要的褶皺及斷裂構造有關。

（3）線性構造頻數與強度相關性圖，顯示區內線性構造的頻度與強度存在較高的相關性，這點從線性構造的總密度圖（圖10）與總強度圖（圖11）中得以體現。另從圖10、圖11可以看出，區內線性構造的走向大體呈NE及NW向的空間展布，近SN、EW向也有一定程度的線性構造分布，這點從線性構造方位玫瑰圖中有更為直觀的表現，與區內大的斷裂構造分布格局基本一致。

參考文獻：

[1] 楊佳佳，姜琦剛，趙靜，等. 基于ASTER和ETM+數據的遙感蝕變信息提取——以內蒙古塔日根敖包地區為例[J]. 吉林大學學報：地球科學版，2008，38（S1）：153-158.

[2] 白鴻起，李建. 遙感技術在地質構造及找礦中的應用[J]. 測繪與空間地理信息，2018，41（5）：99-101.

[3] 張克信，孫賾，于慶文，等. 基于數字填圖系統的遙感等數據在構造-地層分區和地層單位識別中的應用——以1∶25萬民和縣幅、臨夏市幅和定西市幅數字地質填圖為例[J]. 地質通報，2008（7）：965-973.

[4] 吳志春，郭福生，劉林清，等. 遙感技術在區域地質調查中的應用研究——以江西省1∶5萬陀上幅區調應用為例[J]. 東華理工大學學報：自然科學版，2013，36（4）：364-374.

[5] 趙煒，方宏. 高分辨率影像數據在地質構造解譯中的應用——以青海省俄昌公仁地區1∶50000區調應用為例[J]. 物探化探計算技術，2016，38（3）：423-429.

[6] 趙小星. 西藏桑木崗地區遙感線性構造和蝕變信息提取與找礦預測[J]. 現代地質，2017，31（4）：851-859.

[7] 楊苗. 數學地質學進展及其在油氣資源勘探開發中的應用[J]. 內蒙古石油化工，2007，33（5）：43-44.

[8] 張旺生，楊巍然.? 北祁連山西段遙感構造定量分析與金銅礦化關系[J].? 地質科技報，1997 （S1）：66，68-73.

[9] 李琳. 福建紫金山TM遙感影像線性構造定量分析[J]. 長沙大學學報，2013，27（2）：10-12.

[10] 付楊康，張志，余沐瑤，等. 線性體核密度分析與巖漿巖體分解[J]. 遙感信息，2017，32（5）：117-123.

[11] 王學剛.? 黑龍江省塔源地區銅多金屬礦地質特征及找礦方向探討[D]. 長春：吉林大學，2012.

[12] 楊永強，李穎，范繼璋. 黑龍江塔源地區金銀銅成礦系統研究[J]. 吉林大學學報：地球科學版，2002（3）：229-232.

[13] 范長福，沈秀梅，孫英智. 大興安嶺塔源鉛鋅銅礦床成礦模式[J]. 中國新技術新產品，2010（17）：126-127.

[14] 朱亮璞. 遙感地質學[M]. 北京：地質出版社，1994.

[15] 劉新星，陳建平，曾敏，等. 基于多源遙感數據的西藏羌多地區地質構造解譯[J]. 國土資源遙感，2015，27（3）：154-160.

[16] 廖崇高，楊武年，徐凌，等. 成礦預測中遙感與地質異常的綜合分析——以蘭坪盆地為例[J]. 地質找礦論叢，2003（1）：66-70.

[17] 溫興平. 遙感技術及其地學應用[M]. 北京：科學出版社，2017.

[18] 余敏.? 基于分形的云南昭通毛坪鉛鋅礦遙感構造及蝕變信息提取研究[D]. 昆明：昆明理工大學，2014.

（責任編輯：杜能鋼）