高光譜遙感技術在礦山地質填圖中的應用研究

付佳偉，劉翰霖，李根軍，林 楠，楊雪松

（1.吉林建筑大學，吉林 長春 130118；2.青海省地質調查院，青海 西寧 810008；3.青海坤拓遙感技術服務有限公司，青海 西寧 810007）

高光譜遙感是在上世紀八十年代初因成像光譜儀計劃蓬勃發展而逐漸形成的一種新型地球觀測技術，它主要基于波譜學理論，通過物質電磁輻射信號傳輸過程中形成的反射光譜和吸收光譜反映物質自身的組成、結構差異。作為多光譜遙感技術的延伸，它不僅繼承了多光譜遙感技術探測空間范圍廣、觀測速度快、投入產出比高等特點，還兼具圖譜合一和光譜連續的優勢，是當下遙感科學領域的前沿技術之一，已成為地質礦產勘查、區域構造研究、地質災害監測等地質科學相關領域的主要技術手段[1,2]。新一代高光譜系統在地表礦物學識別和制圖方面比舊的多光譜系統具有更高的精度和準確性。

長久以來地質工作者都在積極尋找一種可以在宏觀尺度上對巖礦空間分布進行快速定位的判讀方法，而高光譜遙感技術能在準確區分巖礦類型的同時，實現對礦物成分的定量分析，是一種快速、大面積、低成本觀測巖礦物質組成的有效技術手段，相比傳統野外測繪，高光譜的傳感器成本更低、觀測更及時，高光譜遙感技術的發展促使遙感地質學向著多學科交叉領域進一步前進。巖性分類識別是高光譜遙感技術在礦山地質調查領域應用較為成功的方向，尤其是在困難地區實現大比例尺精細填圖具有一定的應用價值[3]。巖石的波譜特征分析是高光譜遙感巖性分類的重要前提，也是開展巖石信息提取和典型礦物分類相關研究的理論基礎。鑒于此，本文選擇ZY1-02D高光譜遙感影像，以青海冷湖地區為試驗研究區，將區內巖石實測光譜作為參考光譜，利用光譜角匹配技術在高光譜影像上進行礦山地質填圖，并對該技術流程進行了總結分析。

1 研究區概況

研究區地處柴達木盆地北緣，位于冷湖鎮東南方向，行政區隸屬于青海省海西蒙古族藏族自治州茫崖市，地理坐標介于東經93°45′～94°00′、北緯38°30′～38°40′之間。該地區屬典型高原大陸性氣候，年均降水量遠小于年均蒸發量，年均氣溫在3℃以下，晝夜溫差較大，少雨多風，發育有大量雅丹地貌，地勢險峻，具有較為復雜的地質構造特征。區內受大陸高寒氣候影響，四季區分不明顯，5月份和6月份為雨季，該時段內降雨量顯著增加，是區內雨水含量較為充沛的季節。7月份到8月份是在區內開展野外工作的較好季節，9月后，氣溫下降較快，雨雪天氣時有發生，海拔4500米以上的局部地區會被積雪覆蓋，對野外踏勘工作造成了較多的困難。研究區內植被分布稀疏，地表巖石出露程度較好，這為利用遙感技術提取巖性信息提供了便利。在海拔低于4700米的緩坡地帶，主要植被類型為高原草甸，同時混雜喬、灌木等低矮植物；在地勢較高的陡坡和海拔4700米以上地區，植被覆蓋程度較低，有大量巖石裸露。研究區礦產資源豐富，以金、銀、鉛、鋅、銅等為主，多形成金屬礦山，區內地質環境復雜、自然條件惡劣、氣候多變，難以開展全面的礦產勘查工作，致使部分地區的地質工作仍為空白，這嚴重制約了該地區進一步的找礦突破。因此，本研究在前人工作基礎上，利用高光譜遙感技術，結合巖性波譜特征，開展巖性信息提取方法研究，研究成果能夠促進高光譜技術在礦產勘查中的有效應用，為該區礦產資源高效開發利用和生態環境保護提供技術保障（圖1）。

圖1 研究區地理位置

2 高光譜遙感技術在礦山地質勘查中的應用

2.1 典型巖石光譜分析

結合研究區地質礦產資料，在區內開展巖石光譜信息采集，分析典型巖性的波譜機理和反射特征，并深入研究了巖石信息提取的技術方法。為了減小地面實測光譜和影像光譜探測環境誤差，野外采集時間選擇與ZY1-02D衛星過境時間一致。選用ASD Filed Spec4地物波譜儀，配合標準礦物探頭，對礦山覆蓋范圍內采集的二長花崗巖、大理巖、輝長巖、正長花崗巖、花崗閃長巖5種巖石樣品進行光譜測量。為提高光譜測量數據的精度，每次測量前都對白板進行校準，取10次光譜測量的均值作為采集樣品的反射光譜數據。根據測量得到的光譜數據可以看出，在350nm～399nm以及2451nm～2500nm范圍的測量光譜噪聲較大，信噪比低，故將原始光譜數據的該范圍內的測量數據剔除（圖2）。由圖2可知，二長花崗巖、大理巖、正長花崗巖和花崗閃長巖波譜特征在780nm～2050nm區間范圍內基本一致，均在1408nm和1996nm處存在強烈的吸收谷，但在2100nm后存在較大差異，其中大理巖分別在2200nm和2341nm處形成了微弱反射峰和強烈吸收谷；輝長巖與其他巖石區別明顯，其實測光譜反射率低于0.15，在2121nm處存在顯著的反射峰。

圖2 研究區典型巖石光譜曲線

2.2 衛星遙感數據獲取及其預處理

本研究選用ZY1-02D衛星作為遙感數據來源，ZY1-02D是我國于2019年9月發射的太陽同步軌道光學衛星，搭載可見近紅外相機和高光譜相機，可以同時采集9個光譜波段的全色和多光譜數據，以及166個光譜波段的高光譜數據，空間分辨率為30m，其中可見光波段范圍內的光譜分辨率為10nm，而短波紅外則為20nm。此外，ZY1-02D衛星首次實現了高光譜載荷在軌偏航標定，顯著提高了在軌標定精度、遙感數據的量化應用和獲取地球表面地物信息能力，可為巖性信息提取技術的相關研究提供可靠的數據支持。本研究選取的高光譜影像成像時間為2020年7月，研究區影像云覆蓋率為0%。在應用ZY1-02D高光譜影像進行巖性分類識別前，需要高光譜影像進行預處理，具體包括以下幾部分內容：①采用字段標識工具去除水汽影響波段和重復波段；②利用全局去條帶法對影像數據開展條帶修復；③基于ENVI軟件平臺對ZY1-02D影像數據進行輻射定標處理，將原始遙感影像像元亮度值（DN）轉換成大氣外層表觀反射率；④利用ENVI軟件平臺的FLAASH模塊進行大氣校正，將大氣外層表觀反射率反演為地物表面真實反射率；⑤通過將控制點擬合中誤差設定為1.5～2個像元，在每景影像選取分布均勻的控制點15個左右，利用二次多項式糾正方法對ZY1-02D影像進行幾何校正；⑥選取29/19/10對影像進行波段組合，并參照研究區范圍裁剪影像（圖3）。

圖3 研究區遙感影像圖

2.3 光譜角匹配技術

光譜角匹配（SAM）是一種通過計算目標光譜與參考光譜間廣義夾角來表征光譜相似程度的一種監督分類方法[4，5]。通常情況下，二者的光譜夾角越小，相似度越大，代表匹配效果越佳。其數學計算公式可表示如下：

式中：n代表高光譜數據的波段數；ti為目標光譜第i波段的反射率值；ri為參考光譜第i波段的反射率值。

3 結果與分析

3.1 礦山地質填圖結果

應用光譜角匹配技術構建巖性識別模型，繪制研究區礦山覆蓋區域巖性空間分布圖。從圖4中可以看出，提取的二長花崗巖、正長花崗巖聚集程度較高，兩種巖性主要以交叉疊加形式沿山脊線在研究區西部呈塊狀分布，大理巖、花崗閃長巖識別結果則表現為NW向的泛化式空間展布，多在研究區東部及南部以條帶狀形式存在，而輝長巖僅在研究區中部零星分布。

圖4 基于光譜角匹配技術的礦山地區巖性空間分布信息提取結果

3.2 礦山地質填圖精度驗證

通過光譜角匹配技術的礦山地區巖性識別結果與研究區已有地質資料進行對比（圖5），可以發現提取結果在宏觀尺度上雖然存在部分錯分與漏分現象，但同類像元聚集程度相對較高、類別的空間分布與參考圖的總體一致性較好。為了更好地評價光譜角匹配技術的巖性識別結果，本文采用空間疊加分析方法，以已知地質圖巖性分布范圍為參考，統計巖性分類正確的圖斑數量，通過計算識別準確率實現分類結果的定量評價（表1），結果表明礦山覆蓋范圍5種巖性識別結果的制圖精度均超過了70%，總體識別準確率達到76.83%，證明了高光譜遙感技術在礦山地質填圖中的有效性。

圖5 研究區已有地質資料

表1 巖性信息識別精度

4 結語

本文利用ZY1-02D高光譜遙感數據，選取光譜角匹配技術構建巖性識別模型，對研究區礦山內典型巖石進行信息的快速提取，并根據區內已知地質礦產資料，利用識別準確率展開分析評價，結果表明：提取的礦山地區巖性信息與區內已知礦產資料空間分布范圍基本一致，僅在局部地區出現了錯分和漏分現象，總體識別準確率能達到70%以上，證明了聯合光譜角匹配技術和高光譜遙感技術在礦山地質填圖工作中的優勢，具有一定的實踐應用價值，可在后續礦山地質資源勘查相關研究工作中推廣使用。