緬甸蒙育瓦地區遙感地質解譯與礦化蝕變信息提取

王智綱，彭志偉，王文青，吳謝順

（西安華地礦業管理有限公司，陜西 西安 710000）

0 引言

隨著找礦理論與方法的不斷完善與發展，遙感技術已經成為找礦預測的一項必備技術。遙感地質工作已經成為現代化地質工作的一項先進技術，在區域地質調查、礦產勘查與資源預測評價中發揮著日益重要的作用。

遙感影像可以清楚反映礦化相關的線環構造等成礦、控礦異常信息，環狀構造指示巖體的存在狀態與分布特征，還可以較好地推測隱伏巖體的分布形態，從而指示巖漿活動的規律性。線狀構造往往是含礦熱液運移的通道，線狀構造的級別、規模、分布密度和延伸方向均為成礦、控礦產生重大的影響（趙志芳等，2014），因此構造性質以及規模的不同能夠引起圍巖蝕變與礦化分帶的差異性，是重要的成礦條件。

礦化蝕變是近礦圍巖的一種特殊現象，其產生、存在和分布均與礦體具有高度的相關性，一直作為一種重要的找礦標志，蝕變礦物具有不同與背景地質體的特殊光譜特征，且蝕變面積遠遠大于礦體，使用遙感影像來探測蝕變礦物，從中提取可靠的蝕變異常信息指導找礦是遙感地質研究的重要內容。緬甸中部典型礦床蒙育瓦銅礦具有明顯的礦化蝕變分帶（Mitchell et al.,2010），但遙感地質工作程度較低，僅針對緬甸全境做過小比例尺的成礦預測（獨文慧等，2015），沒有做過中比例尺和大比例尺的遙感工作，因此通過蝕變信息提取能夠尋找到類似于蒙育瓦銅礦的找礦靶區，對于指導實際選區研究工作具有重大意義。

1 地質概況

1.1 研究區地質概況

研究區位于緬甸中央盆地火山弧南端附近，地理位置為21°18′～22°22′N，94°45′～95°18′E。緬甸火山弧從波帕山向北延伸到北部的Taungthonlon，長約350 km以上（圖1）。波帕山為緬甸最南端的晚新生代火山噴發中心。緬甸火山弧帶貫穿了本區的玄武巖熔巖，向北為蒙育瓦的安山巖熔巖、火山碎屑巖以及玄武質火山口，再向北到的Taungthonlon大型第四紀層狀火山（Bernales,1996①）。

圖1 緬甸地質簡圖及礦區位置（Barber et al.,2017）

區內出露的地層主要有古近系古新統玄武巖和安山巖、始新統磨拉石、漸新統粗面巖和火山角礫巖、新近系中新統泥巖、中—上新統未固結粉砂巖以及第四系。區內的構造線主要為NE、NW和近南北向，構造變形以脆性斷裂為主，巖漿活動在古新世—漸新世較為頻繁，巖性以陸相中—酸性火山巖為主，另外，在漸新世之后存在閃長質超淺成的巖漿侵入活動（圖2）。

圖2 蒙育瓦銅礦礦區地質圖

1.2 典型礦床蝕變特征

區內的典型礦床為蒙育瓦銅礦，位于研究區的北部。該礦床擁有20億噸礦石資源，銅的平均品位為0.4%。已探明的4個銅礦區分布在20 km2的區域內：萊比塘、七星塘、薩比塘和南薩比塘。在蒙育瓦，銅礦化與火山口周圍的火山巖有關。成礦作用不是典型的斑巖型銅礦，而是黑礦型和浸染型（Goossens,1978;Bernales,1996①）或高硫型淺成低溫熱液型+氧化淋濾富集型銅礦床。

蒙育瓦銅礦主要發育NW向的斷裂，主要表現為含構造角礫的破碎帶，該斷裂控制銅礦體的展布，另外礦區內發育較多NE向走滑斷裂，最早期形成的礦體有明顯的破壞作用，蒙育瓦銅礦最為明顯的蝕變礦物為明礬石和葉臘石。蒙育瓦銅礦具有環狀蝕變分帶特征：外圍廣泛分布的綠泥石化帶，局部鏡鐵礦帶，中部石英-白云母-黃鐵礦或泥化帶，中心為石英-黃鐵礦或石英-黃鐵礦-明礬石帶。萊比塘和七星塘，相比于薩比塘和南薩比塘，具有更普遍交代的石英和明礬石帶，而絹云母化少見。在ASTER圖象上，萊比塘和七星塘較薩比塘和南薩比塘，明礬石化強烈。其中，銅礦化的上盤主要為明礬石化、葉臘石化。

2 數據及預處理

2.1 數據源

ASTER傳感器是1999年12月發射的，具有較高的空間分辨率、光譜分辨率和輻射分辨率（表1）（Abrams and Hook,2001）。20多年來國內外遙感工作者為開發利用遙感信息，證實了蝕變巖石ASTER遙感信息與多數金屬礦床有著非常好的相關性，所提取的異常作為找礦標志的參數。

表1 ASTER數據技術參數

本次選擇2001年4月的數據，該時期蒙育瓦銅礦中的萊比塘還沒進行大范圍的露天開采，可以更好地與蒙育瓦外圍未知區對比。此外，本次選擇2001年4月的影像是該時期正好處于旱季，植被覆蓋少，季節性河流不發育，氣候干旱，可以較好地去除植被、水體以及云層等對數據質量的影像。

2.2 數據預處理

為保證原始數據盡可能多地參與運算，本次遙感數據預處理中先進行重采樣，再進行輻射校正，將短波紅外短波重采樣至15 m，然后打包B1～B9波段。輻射校正采用中低緯度夏季大氣輻射傳輸模型進行FLAASH大氣校正，在校正之前，將重采樣過程中丟失了原始部分定標信息的數據進行輻射定標。

由于植被、云層、地表水對信息提取影響較大，分別對植被、水體進行提取并掩膜。對于植被選擇B4/B3為判別依據并反復試驗，若≤0.17則判別為植被覆蓋厚，需要掩膜剔除。對于水體采用B8/B1 作為判別依據。在完成上述工作之后就進行影像裁剪、鑲嵌和融合，形成工作區范圍的基本數據。

3 構造解譯

大量的地質理論與實踐研究表明，大多數礦床的形成與地質構造中的線型和環型構造有著緊密的聯系，線型構造和環形構造提供控礦和容礦的通道，許多的環形構造指示火山機構的存在，能夠為礦床的成因提供解釋依據。因此，本次構造解譯主要針對與成礦最為密切的線型構造和環狀構造。

3.1 解譯方法

3.1.1 最佳指數法

采用最佳指數法，遙感影像可視化過程中，使用RGB通道只能選擇3個波段，所以需要波段優化。最優波段選區遵循3個原則：①信息量大；②相關性小；③礦物類型差異性大（馬娜等，2010）。

首先對B1～B9波段進行基本統計，分析各波段的標準差和相關系數。各波段標準差順序為B2>B4>B6>B7>B5>B1>B8>B3>B9，說 明B2 波 段包含的信息量最大，隨著方差減小信息量減小，B9包含的信息量最小。將可以進行組合的波段計算最佳指數，剔除地物類型光譜差異較小的波段，選擇OIF較大的作為最佳波段。因此，最終選擇B1、B2、B6作為最佳波段。

3.1.2 中值濾波

線性和環形構造主要表現為影像單元的邊緣信息（王今飛，2000）。在遙感解譯過程中，邊緣信息反映了構造的規模、密度和展布方向，不同地質體的構造發育往往具有差異性，因此紋理特征的提取必然能在一定程度上改善“同物異譜”現象，提升分類的精度，更好地解釋異常原因。

通過3×3像元的中值濾波變換處理能夠增強構造信息（錢建平等，2014）。因此，本次將窗口大小設置為3×3、5×5、7×7、9×9四種窗口分別計算，通過目視觀察發現，3×3窗口表現最細膩，最能反映線性構造和環狀構造特征，最終選擇3×3窗口進行紋理計算。將濾波得到的灰度圖像和選擇的最佳波段綜合比對。通過目視解譯，剔除代表農田、道路等“假紋理”，最終形成能夠反映構造信息的線性要素。

3.2 解譯結果

（1）線性構造：根據展布特征，主要劃分為3類：NE向、NW向和近南北向。線性構造的方向在局部變化較大，有的還呈“S”型。其中NE向線性構造在礦區主要表現為控巖構造，是形成時間最早的一期構造變形，NW向線性構造可能代表控礦構造，而近南北向線性構造為成礦期后的破礦構造（圖3）。

（2）環形構造：該區的環形構造根據出現的巖石性質劃分為兩類：火山噴發機構類環形構造和與巖漿侵入有關的環形構造，火山噴發類環形構造在研究區表現為一系列NE走向串珠狀的環形構造群，形成時間相對較晚，環形規則受后期構造影響較弱；與巖漿侵入有關的環形構造位于研究區中部，形成時間較早，與早白堊世中—基性巖漿侵入有關，后期斷裂對其改造明顯（圖3）。

圖3 構造解譯圖（a）和研究區地質圖（b）

4 蝕變信息提取

4.1 蝕變礦物波譜特征

利用ASTER數據進行蝕變信息提取，首先要研究各類蝕變礦物對應ASTER數據的波譜特征，根據蝕變礦物反射率及吸收特征進行信息提取。本文采用ENVI軟件自帶的USGS標準波譜庫，研究區內典型蝕變礦物在ASTER數據上的波譜特征（圖4）。

（1）鐵染蝕變：Fe3+的吸收光譜位置為0.45～0.49 μm、0.52 μm、0.70 μm、0.87 μm（燕守勛等，2003；甘甫平等，2003），主要表現為各類地表的含鐵礦物，如褐鐵礦、赤鐵礦、磁鐵礦等，磁鐵礦從可見光到短波紅外表現出反射率較低，無波譜特征，赤鐵礦、褐鐵礦在B2有弱的反射峰，B3存在吸收谷，B4達到峰值，而在B5～B9表現不明顯。

（2）羥基蝕變：主要是針對Al-OH和Mg-OH類蝕變礦物。其中Al-OH類蝕變的代表礦物主要有白云母、高嶺石、蒙脫石、明礬石和伊利石等；Mg-OH類蝕變中以綠泥石和綠簾石最為常見（青磐巖化帶）。綠泥石礦物的特征光譜在B2、B8和B12波段有明顯的吸收，在B5波段有較高的反射（趙靜等，2016），綠簾石礦物的特征光譜在B8波段和B11波段有明顯的吸收，在B5和B9波段有較高的反射，因此該類礦物在B5波段表現明顯的反射峰，B8波段為吸收谷。

（3）明礬石化：明礬石化波譜曲線在B1、B2、B3波段變化不大，B4、B7為反射峰，在B5為吸收谷（圖4）。

圖4 相關礦物波譜曲線

4.2 信息提取方法與過程

主成分分析（PCA）是多光譜數據蝕變信息提取中相對有效的方法，也稱CROSTA方法（Loughlin,1991），該方法無需實測光譜，可以根據不同的蝕變類型選擇不同的蝕變組合，或者同種蝕變類型多個蝕變組合對比，充分利用多光譜信息，從而更好地表達蝕變礦物光譜特征，是目前應用最廣泛的一種信息提取方法。

4.2.1 鐵染異常

前人的研究成果表明，提取采用B1、B2、B3、B4組合或B2、B3、B4、B5組合進行主成分分析能夠有效提取Fe3+類礦物蝕變信息（周林立，2010；吳夢娟等，2016；李玉琴等，2017）。本次選擇B1、B2、B3、B4組合與B2、B3、B4、B5組合分別進行主成分分析（PCA），通過比對選擇最佳的組合。其中B1、B2、B3、B4組合分析結果選擇PC3勉強代表鐵染異常，但提取的異常不能代表礦致異常，而B2、B3、B4、B5組合主成分分析的特征向量中PC2能夠反映赤鐵礦、褐鐵礦以及磁鐵礦等地表鐵染蝕變特征（表2）。因此，最終以PC2作為鐵染異常最終的選區依據。

表2 兩組主成分分析特征向量對比表

4.2.2 羥基蝕變

在羥基蝕變信息提取過程中，考慮到B1、B3、B5、B8波段組合和B1、B3、B4、B8波段組合均能有效提取羥基異常（李守麟等，2015）。因此，對兩個組合均進行主成分變換（表3），其中B1、B3、B5、B8組合主成分變換后第四主成分PC4的反值與綠泥石、綠簾石波譜曲線一致，選擇PC4為D5，代表羥基異常（B3、B8 代表負貢獻、B1、B5 代表正貢獻）。同樣B1、B3、B4、B8組合主成分變換的第四主成分反值也可以代表羥基異常，因此選擇其為D6。

表3 兩組主成分分析特征向量對比表

另外需要進一步對D5、D6進行主成分分析，進一步增強羥基異常的范圍。因為D5、D6均能反映羥基異常，其特征向量均為正貢獻則能代表羥基異常，所以根據特征向量表（表4）對DD5取反，即得到羥基異常正貢獻，作為最終羥基異常選擇的結果。

表4 D5、D6主成分分析特征向量對比

4.2.3 明礬石化

根據前人對蒙育瓦銅礦的總結，地表明礬石化是重要的找礦標志。因此本次針對明礬石單礦物進行蝕變信息提取，主要采用波段比值法，運算公式為（B4+B6）/B5，該方法能夠提取明礬石化異常。比值運算后進行線性拉伸，得出的影像灰度值能夠反映明礬石的特征變化。

4.3 異常下限確定

對于異常下限的確定，采用“均值+N×標準差”作為閾值，N的取值需要結合具體的不同類型蝕變特征，既要將與成礦作用無關的“假蝕變”剔除掉，又要避免將可能反映礦致異常漏掉。

通過多次測試，選取N為2.5作為閾值進行密度分割，能夠區分鐵染異常與正常圍巖的界線。對于羥基異常，N選取2.5可將非異常剔除，同時保留弱的地表礦化異常。對于明礬石化，由于在范圍內存在零星的小異常可能與成礦相關，因此通過反復試驗，最終N取值2.4，其閾值可以作為明礬石化異常與圍巖界線。

4.4 提取結果驗證與優化

因研究區北部存在典型礦床蒙育瓦銅礦，因此提取結果驗證與優化采用光譜角法（SAM）（楊寶林和張國麗，2015），另外，ASTER數據波段數較多，采用SAM方法則有利于提高異常信息的準確度。

將地表蝕變最強烈萊比塘礦區作為已知的蝕變區，在遙感影像上采集光譜信息，計算其與其他像元的夾角，度量它們之間的相似程度。應用光譜角時，針對鐵染異常、羥基異常和明礬石化分別反復調整相似角度，使得提取的蝕變范圍與地表露頭相當，通過反復試驗，選定0.02作為相似角度，生成蝕變信息圖。將光譜角分類得到的結果與蝕變提取結果對比，蝕變范圍大致一致。通過對兩類結果進行交運算，得到更準確的蝕變范圍，作為靶區選擇的依據。

5 遙感異常評價

5.1 靶區圈定原則與分級

根據以下幾種要素疊加確定找礦靶區的范圍：（1）有利的含礦建造，即中—酸性火山巖出露位置（張江雪等，2009）；（2）不同級別線性構造的結合部位、線性構造與環狀構造和復合部位；（3）工作區內的明礬石化異常發育部位，且外圍存在弱鐵染異常和羥基異常。

按三方面的標準進行分級：（Ⅰ級）成礦靶區明礬石化面積大，異常值高，鐵染異常與羥基異常套合較好，具備較好的成礦地質條件，如安山巖出露區，環形構造明顯等。（Ⅱ級）成礦靶區明礬石化面積和異常值中等，鐵染異常與羥基異常位置相近，成礦條件良好。（Ⅲ級）靶區內有零星明礬石化，存在弱的鐵染及羥基異常，環形構造不發育。

5.2 靶區預測結果

通過對鐵染異常、羥基異常、明礬石化等異常信息與構造解譯結果使用ARCGIS軟件進行疊加，結合地質圖，確定6處靶區（表5，圖5）。

圖5 蝕變異常與靶區預測圖（a）和研究區地質圖（b）

6 結論

在緬甸中部蒙育瓦地區利用ASTER 數據進行構造解譯和蝕變信息提取研究，得出以下3 方面結論。

（1）跟據ASTER影像特征，通過使用最佳指數法進行彩色合成，結合中值濾波處理的信息增強方法在蒙育瓦地區有效提取了NE向、NW向和近南北向3組線性構造，以及與火山噴發和巖漿侵入相關的兩類環形構造。

（2）依據ASTER光譜數據，通過主成分分析增強弱的蝕變信息，有效提取了多處鐵染異常和羥基異常，通過有效波段比值法提取了多處明礬石化蝕變信息。

（3）通過構造及蝕變異常解譯結果，結合研究區已有的蒙育瓦銅礦構造及礦化蝕變特征，圈定了6個找礦靶區。

注 釋

①Bernales S T.1996.Alteration Zoning in Monywa High-Sulphidation Copper Mineral Deposit,Myanmar[R].Report for Ivanhoe Myanmar Holding Limited,1-20.