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托克逊地区卫星遥感综合找矿应用
背景介绍
1981年，从Goetz等人利用10波段SMIRR（航天飞机多光谱红外辐射计）第一次从空间轨道识别灰岩和粘土矿物开始，遥感技术促使人类地学研究的范围、尺度、内容和研究方法发生了革命性的变化。随着一系列高光谱分辨率遥感仪器的研制成功（如中国的GF5 AHSI、美国的AVIRIS、意大利的PRISMA等）和卫星事业的蓬勃发展，高光谱遥感技术在数据获取、辐射定标、光谱重建、数据处理、地物识别等方面取得了很大的进步，越来越多的国家和地区正在将高光谱遥感技术广泛应用于矿物光谱识别与填图。在本期文章中，将利用一个实例对高光谱遥感找矿技术进行分析。
数据和方法
1. 数据
通过分析研究区岩性与矿化特征，采用Landsat9 OLI、ASTER等多光谱数据，同时为了提高数据空间分辨率，还选取了Airbus CNES影像。
（1）Landsat 9 OLI数据
Landsat 9 OLI数据具有多光谱波段（VNIR-SWIR，30m空间分辨率）和1个全色波段（15m空间分辨率）。采用OLI数据分别进行遥感地质解译及基于主成分分析的矿化蚀变信息提取。
（2）ASTER数据
ASTER为美国、日本1999年12月联合发射的Terra卫星所携带的遥感器，在可见光/近红外（VNIR，空间分辨率15m）、短波红外（SWIR，30m）、热红外（TIR，90m）区间共有14个波段，光谱分辨率大幅提高。与Landsat9 OLI多光谱数据相比，VNIR减少了一个波段，但在适合蚀变矿物“诊断性光谱吸收特征”（Diagnostic spectral absorption features）研究的SWIR区间却增加了4个波段（1.60~2.43μm），使总数达到6个（Landsat数据仅2个波段），可依据岩石、矿物光谱特征选择各种假彩色合成组合开展解译。
（3）高光谱数据
GF-5高光谱影像在可见光-短波红外范围（400-2500nm）设置了330个波段，空间分辨率为30米。适合开展岩性、矿物详细填图。在使用前需对高光谱影像进行大气校正、几何校正，RPC正射校正。
2 方法
（1）主成分分析法
主成分分析法（Principal Components Analysis），简称 PCA，是适用于多光谱数据的一种蚀变信息提取方法。其原理是在信息总量守恒的情况下，对变量进行线性变换，将多个变量压缩为互不相关的少数变量，每个主分量都具有不同的地质意义，且信息量逐级减少。通过这种处理可以减少信息的冗余和交叉重复，使数据信息更加丰富且集中，更好的凸显有用信息，提高信息提取精度。
（2）光谱角填图法
光谱角填图技术通过计算一个测试光谱（像元光谱）与参考光谱（实验室光谱等） 之间的角度来估算两者之间的相似度（图1）。
图1 光谱角度匹配示意图
假定图像数据已转换为暗辐射或程辐射消除后的视反射率， 光谱维数与波段数相等。SAM 通过下式来计算测试光谱ti 与参考光谱ri之间的相似性：
其中： nb等于波段数。两个光谱之间的相似性不受向量长度及增益的影响， 因而可以减低地形对照度的影响。a为0 到90°。
用SAM矿物填图方法，可以快速识别光谱库中的所有已知矿物，并能够用分类彩色影像来显示，便于用肉眼直接观察感兴趣矿物的分布范围。
提取结果分析
对提取结果进行“均值±N*标准差”的阈值分割。其中，针对铁染蚀变异常信息，令 N 值等于1.5、2、2.5；针对泥化蚀变异常信息，令N值等于2、2.5、3，均将其划分为一级异常、二级异常、三级异常3个级别。对分级后的蚀变异常进行3×3 的高斯低通滤波以消除椒盐噪声，最终得到研究区蚀变异常信息提取结果如下（图 2）。
图 2 研究蚀变信息提取结果1
对石英、绢云母、绿泥石、绿帘石进行“均值±N*标准差”阈值分割。非铁类蚀变异常信息，令 N 值等于2，将结果进行3×3高斯低通滤波后叠合研究蚀变信息提取结果1，得到研究区蚀变信息提取结果2（图3）。
图 3 研究区蚀变信息提取结果2
高光谱填图
本文除了利用多光谱进行填图还采用GF5数据进行高光谱填图，跟多光谱的结果相互印证（图4）。
图4 高光谱填图结果图
综上所述，基于目前已有资料和已完成的工作得到该地区遥感蚀变综合找矿信息图（图3）、高光谱填图结果图（图4），结果显示区域内找矿潜力较大，有良好的物源和导矿、储矿构造条件。