現代遙感技術在青海木里礦地質找礦中的應用研究

覃 旭，王振琦

（四川省核工業地質局二八二大隊，四川 德陽 618000）

隨著人口的增長和經濟的發展，礦產資源的供需矛盾日益突出。當前，我國地質礦產工作已由傳統的勘探方法發展到應用高新技術的階段。地質學，材料科學，化學，遙感等高科技技術貫穿了礦產勘查的全過程。遠程測量技術將地質、物化探和化探方法結合在一起，綜合勘探方法已經成為現代勘探技術的主流。不同的地質勘探技術都有其突出的特點，因找礦勘查數據具有不確定性、復雜性和多樣性。因此，科學合理地了解礦山勘查信息是確保找礦工作順利進行的關鍵。將收集到的信息數據源篩選出有效的找礦信息，高效利用多來源信息，直接關系到地質找礦工作的效率。

通過幾十年的勘探工作，積累了一大批地球物理、遙感資料。但由于知識層次和信息提取技術的限制，仍有大量數據未得到充分有效利用，有待進一步開發。同時，隨著地質找礦工作的加強，物化探作業所需的直接資料不斷增加。伴隨著遙感技術的不斷發展，遙感資料越來越豐富。青海省木里礦綜合利用了多種地質資料，采用這些方法進行地質勘查，可以取得更快、更好、更經濟的勘探成果。現代遙感技術已經在青海木里地區地質勘探中得到了應用。

1 基于青海木里礦遙感圖像的預處理

1.1 大氣校正及數據集合精校正

日光到達地面前，大氣層將吸收并散射太陽。類似地，目標的反射光和散射光在到達傳感器之前就被吸收和散射了，這種散射效應降低了遙感圖像的反差。其理論基礎是大氣散射的選擇性，即大氣散射對短波信號有較大影響，而對長波信號有較小影響。利用幾乎不受大氣影響的波段，利用不同波段之間的對比分析，利用回歸分析方法計算大氣干擾值，并進行大氣校正。校正的圖像主要為波段圖像和未受大氣影響的波段圖像，最有效的方案是選取最暗區域，設定該區域為目標區域，對目標區域不同波段亮度值進行研究[1]。回歸方程式是：

公式（1）中，I、iY遙感圖像單獨的灰度值，ia、ib分別代表回歸直線的斜率和截距。

在此基礎上，由于原始遙感數據的偏移和幾何變形，需要對數據集進行精確校正，從而使圖像與地形、地質等地圖相匹配，具有較高的精度。數據在生產過程中的變形需要用圖像校正的方法來修正，本圖象為一種全景投影，是一種多中心投影，數據送到客戶處后經過粗加工和校正。利用多項式校正方法進行圖像校正，通過對圖像的變形規律進行模擬，可以實現多項式校正，把圖像的變形規律模擬成平移、縮放、旋轉、仿射、偏轉和彎曲以及高層基礎變形等組合形式，并根據有限地面控制點的求解系數，求得圖像的校正坐標。多元數學模型如下：

1.2 遙感圖像增強處理

圖象掩模處理法，遙感影像中反映礦化蝕變的目標信息常常受許多因素的影響，如水、植被、山陰表面、白云等，一些干擾信息具有較高的亮度值和廣泛的分布。因此，對遙感數據進行統計分析和目標信息增強識別是一項十分重要的工作。圖象掩蔽(MASK)處理是對原始圖象中表示集中干擾信息的像素進行選擇性的去除，保留含有(礦化)蝕變信息的地質體，或對認為包含(礦化)蝕變的地質體進行直接控制、遙感數據的有效分析和信息提取。圖象數據分析處理過程中，位圖存儲區用于標記、判斷和選擇像素點，并根據其位置來選擇是否參與計算。

利用遙感蝕變信息增強的方法，地質圖像內出現的波段區域進行一個分割。得到的頻段比可代表不同區域的地物分布狀態，并且可以消除頻段間的乘性噪聲或乘性因子。這是一種最常用和最有效的礦化蝕變信息增強方法[2]。通常用來計算兩帶率的公式是：

1.3 遙感蝕變信息提取

最優圖象密度，最佳密度法是一種質量有序分割的方法。該文對該方法進行了改進，并應用于遙感影像的分割與信息提取。最優的密度分割方法是將圖像的灰度(從最小到最大)作為有序量，利用 Fisher準則進行分割，對每一段的離散度之和最小、段之間的離散度之和最大的段內目標信息進行分類和提取。這一段內的離散度是這一段內所有像素的離散度之和，它是由圖像直方圖統計得到的。在直方圖上沒有明顯的雙峰或多峰的情況下，最優密度分割非常有效。

最優密度分割公式如下所示：

在空間探測中，各種蝕變信息常常與一些原始的波段、比變量或主成分因子有“親和力”。由于蝕變信息在圖象空間中分布不均勻，它們必然屬于不同的類型。帶狀圖像的特性主要表現為空間的相關性，基于此，我們根據帶狀圖像的空間相關性推測礦物蝕變情況及分布位置。

算法步驟如下：

2 地面觀測數據提取

2.1 地面觀測數據轉換

由于地質資料來源廣泛，在綜合模型研究中，所涉及的數據種類繁多，且維數差異較大，數據間存在線性和非線性關系。利用已有的數據處理方法，直接應用原始數據無法進行綜合分析。針對各類地學數據的不同類型和特點，采用數據轉換的方法對非數據地學信息進行量化，并與數據類型數據一起建立統一的維模型。

地質資料轉換過程中遵循信息損失小，干擾不增加的原則。其數學邏輯關系如下[3]：變化值是觀測值的函數，它定義了一種新的觀測值，取代原數據，并以函數的形式表示：

公式（6）中，x為原始觀察值，F為函數變換關系，Y為數據轉換值。

2.2 地質圖形數據的轉換

地圖數據通常以圖形方式，結合各圖元的屬性描述，表現該區的地質特征、成礦特征和地質實體。這種類型的數據會占用或填滿一些空間。該空間有相應的空間范圍，可用面積，周長和線長來表示，基元特征屬性不能直接用尺度來描述。為了實現礦產資源預測的目的，經常需要分析地質體的類型、性質、相互關系及相關的物理化學屬性，成礦地質理論和預測模型是將與成礦地質環境密切相關的地質圖件進行量化轉換。

同一地質體或其數值特征的不同地質體或不同層段，在一個預測尺度下，其找礦優勢與出現在每個質體或每個數值層段的同一尺度下的成礦單元(或礦床)相同。研究一個地區的成礦體系、成礦規律和成礦模式，首先需要了解這一區域不同地質現象之間的關聯性，如某個礦床的地球化學特征。某類巖漿巖體等中礦物的數量或總量，自然地把地質圖元與有關的地質信息聯系起來，以定量指標來表示。統計學方法是根據地質體內在的數量關系，對其進行統計分析。但由于研究目的和對象的不同，相關量化指標的選擇也有所不同，既有單位指標，又有多個綜合指標。

在計算機技術支持下地質信息空間疊情況分析更具有真實性，重點研究地學數據的網格化和矢量化，通常采用矢量法和柵格法兩種方法。在礦產資源預測中，矢量方法由于其多信息疊加分析的復雜性，現在普遍應用的數據預測方法為柵格法，相關地質信息資料的柵格化是數據轉換的其中一個重要步驟。按照類型將數據進行劃分，網格可以劃分為(地質圖、構造圖等)和(地球物理和地球化學數據等)兩類。一般情況下網格間距小，精度高，但計算或處理時間長。采用分辨率高的網格，可有效保證地質信息匯總工作效率。

具備網格化的向量數據，主要是由地形圖的點、線、面多種圖形數據構成。利用網格技術模擬地圖上每個地質實體。柵格分割越小，仿真精度越高，轉換前需要知道矢量數據。用坐標表示方法表示網格數據時，基本坐標以直角坐標系表示，原點為地圖左下角，網格數據以行數和列數表示，原點為地圖頂部。當兩個坐標數據轉換，通常使直角坐標的x、y軸分別同柵格數據的行列平行，其表達式如下：

使用網格方法處理非圖形數據。地學數據可以理解為具有地球化學、地球物理具體坐標位置及信息屬性的可參考數據。利用網格法對所獲取的數據進行進行有效劃分，提取出準確的參數，例如地質圖形的坐標數據、空間分布距離、信息檢索等內容進行網格劃分[4]。它的表達方式是：

公式（9）中，V f為插值點數據，iV為搜索域內的數據值，e為自然數，插值點與參與計算數據點間的距離。

2.3 遙感數據及地面數據融合

該加權融合算法基于像素，其表達式如下：

公式（10）中，X1(i,j)、X2(i,j)為兩幅原始圖像，1p、p2為反映兩幅圖象的重點權重，可通過應用分析法或相關系數法來確定其適用范圍；a為圖像比例參數，b為給定常數，Y(i,j)為結果圖像。通過整合獲得礦產信息，實現了青海木里礦的地質找礦。

3 實驗

為了驗證現代遙感技術在青海木里地質找礦中的有效性，進行實驗對比，并將傳統的方法與此次研究的方法做對比，對比兩個方法的有效性。兩個方法的找礦時間對比結果如下所示：

圖1 找礦時間對比

通過分析上圖可知，現代遙感技術在青海木里地質找礦中具有較好的應用意義，較傳統的找礦方法的找礦時間少，滿足設計應用需求。

4 結束語

對現代遙感技術在青海木里地質找礦中的應用進行了詳細設計，并通過實驗驗證了研究方法的有效性。通過此次研究的方法能夠達到預期目標，有效解決了傳統方法存在的問題。