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摘 要：本文论述了遥感技术在江西石门寺矿区找矿中的应用，表明遥感技术在矿产勘查应用中的效果。本文简要叙述了应用3种不同的方法进行矿化信息提取，分别是光谱角法和主成分分析法以及基于混合像元分解法，并对这3种方法进行比较分析。最终，确定矿化信息ASTER数据业务化的提取方法流程。根据遥感找矿的方法圈定异常区域，结合野外化探资料，能达到快速找矿的目标。
关键词：遥感；矿化信息；ASTER数据；混合像元分解
1 研究区概况
研究区位于江西武宁县，大地坐标为经度为 114°45′E，纬度为 29°N附近，居民区分布十分分散，多数地区植被覆盖度高，交通不便，路径稀少，岩石出露情况较差，给地质调查工作带来了很大的困难。
该地区，该研究区内，钨、锡、铜、金、矿分布广泛，在晚侏罗世和早白垩世形成，具有良好的开采前景。
2 研究区数据处理
2.1 数据源
文章选用江西省武宁县石门寺地区的ASTER遥感数据，在此研究区水体和植被较发育，且矿化点也较多，对于遥感地质异常提取有研究价值。图像已被系统地校准和明显的辐射校正。
2.2 数据预处理
本文选取的ASTER数据是L1B地面站数据，研究区区域范围内的ASTER影像数据，由于已经经过了几何校正和辐射定标，因此在预处理阶段可以直接进行其他的数据处理，时效性高。数据的预处理主要是辐射校正，研究区裁剪，大气校正，植被、水体去除等。
经过预处理后已经基本没了植被光谱信息。在植被覆盖区提取矿物蚀变信息，植被是最主要的干扰因素，去除或削弱植被信息将大大有利于提升提取蚀变信息的准确度。
3 矿化信息提取
3.1 矿化信息增强
由于受到遥感图像反射率数据的分变率、像元的分辨率，以及研究区内植被信息的干扰，矿化信息在遥感影像上通常表现为弱信息，因此，有必要对遥感图像进行图像增强处理。一般突出蚀变矿物异常信息的图像增强方法有波段比值和波段加减组合运算。
3.2 基于光谱角的矿化信息提取
光谱角基本应用是依据图像光谱与参考光谱之间的光谱角计算值来衡量两者的相似度，再通过实验室光谱与图像光谱进
行差值测量与比较即可。光谱角的变化范围是，角度越小二者越相似，矿物特征越类似，分类效果也越准确。
通过分析该地区的地质特征，本文选择典型蚀变矿物的代表做具体的分析，他们分别是云英岩化矿物、绿泥石矿物，叶蜡石化矿物、方解石化矿物，热液在高温下，云英岩化石英。
通过光谱角法得到如下矿化信息分散于整个研究区，重点不突出，对找矿的指导意义不大。
3.3 基于主成分分析的矿化信息提取
主成分分析方法的基本原理：将原来多个指标转化为少量的综合指标，并且这些转化后的少数指标之间是相互独立的。对于遥感图像處理而言，主成分变换中每个变量即为一个波段。
3.3.1 含Al羟基蚀变异常提取
含Al羟基的主要矿物有高岭石、叶腊石等，这些矿物大多与低温热液有关，是该研究区主要的蚀变类型。此类矿物的光谱特征是：在ASTER1、2、3、4的光谱区间范围内，其反射率数据与波长呈正相关；反之，在ASTER5、6、7、8、9其反射率数据与波长呈负相关。
该刚方法提取的叶腊石蚀变带主要分布在研究区的西北和西南地区，这些地区的蚀变强烈，在研究区的东南部分，有一些弱蚀变带。
根据不同蚀变矿物的光谱特征，本文用同样的方法对该地区典型的蚀变矿物含Mg羟基绿泥石化、碳酸盐化的方解石化异常信息进行提取。
绿泥石蚀变带主要分布在研究区的东南部，并有在西北和西南地区的一些薄弱蚀变带。研究区的东南部强，就是找到的主要矿化区。
方解石蚀变带主要分布在研究区的中部和东南部，并且在西南部存在一些弱蚀变带。西北部分区域蚀变反应强烈，是找矿的主要目标区域。
3.3.2 云英岩化蚀变信息提取
在这项研究中，以岩石矿物的光谱特性和岩石矿物的二氧化硅含量之间的相关性为于定量反演SiO2的基础。
本文根据石英指数提取云英岩化蚀变信息：
提取结果显示矿化区域大多数在研究区中部地区，西南部也存在一些微弱变矿化区域。东南部分区域蚀变反应强烈，是找矿的主要目标区域。
3.4 基于混合像元分解的矿化信息提取
在本文中，混合像元分解的核心算法，包括单散射反照率谱库构建和稀疏解混模型构建求解。首先，使用Hapke模型，将矿物反射率波谱库转换成单一散射的反照率波谱库，同时，将研究区使用的ASTER反射率数据转换成单次散射反照率影像数据。然后，在得到以上两种转换数据的基础上，通过稀疏解混模型获得研究区矿化信息，以及着这些矿化信息在影像数据的混合像元中所占的比例。
从叶腊石，绿泥石，方解石，石英4种围岩蚀变矿物的丰度图像上可以看出蚀变带主要位于研究区东北部和东南部地区，这些地区蚀变反应强烈，为成矿的重点区，西南南部也存在一些微弱蚀变带。
3.5 研究区成矿靶区圈定
根据研究区的矿化异常类型及其分布的地质背景，结合以上3种矿化信息提取结果的综合研究，针对研究区圈定5个成矿靶区，分布在研究区的西北角，中部，东南部，北偏东地区以及东北部。为地质工作人员提供找矿依据，减少了野外工作量，节约了大量工作时间及成本，大大提高了找矿的效率。
4 矿化信息提取方法对比研究
（1）本文中，将光谱角提取矿化信息作为参照，该方法的优点是简单，易于操作。但在混合矿物中，其对矿物间存在的差异敏感性较差，因此，基于该方法提取的矿化信息存在较多的假异常。
（2）基于主成分分析的遥感矿化信息提取，从上述结果中，可以知道，相比较的光谱角矿化信息提取的效果而言，其提取结果更准确，这为成矿预测奠定了良好的基础。
（3）本文所使用的混合像元分解方法提取的端元的丰度的同时确定了端元的类型。避免了原始图像中提取端元所带来的不确定性，使提取的矿化信息精度更高，为后续的成矿预测提供了更可靠的依据。
5 总结
本文通过对研究区地质背景的分析研究，获取了研究区的主要围岩蚀变类型，确定了主要的矿物成分。通过对矿物的反射率特征分析，针对研究区的光谱角、主成份分析以及混合像元分解的矿化信息提取方法，将矿化信息提取深入到亚像元级，使得矿化信息的提取结果更精确，建立适合该研究区的基于遥感影像的钨铜矿物蚀变信息提取流程。
参考文献
[1]杨正萌，白卉，孟嵩.高植被覆盖区遥感矿化信息提取方法研究[J].吉林地质，2015，（2）：100-103.
[2]荆凤，陈建平.矿化蚀变信息的遥感提取方法综述[J].遥感信息，2005，（2）：62-65.
（作者单位：新疆维吾尔自治区地质环境监测院）
关键词：遥感；矿化信息；ASTER数据；混合像元分解
1 研究区概况
研究区位于江西武宁县，大地坐标为经度为 114°45′E，纬度为 29°N附近，居民区分布十分分散，多数地区植被覆盖度高，交通不便，路径稀少，岩石出露情况较差，给地质调查工作带来了很大的困难。
该地区，该研究区内，钨、锡、铜、金、矿分布广泛，在晚侏罗世和早白垩世形成，具有良好的开采前景。
2 研究区数据处理
2.1 数据源
文章选用江西省武宁县石门寺地区的ASTER遥感数据，在此研究区水体和植被较发育，且矿化点也较多，对于遥感地质异常提取有研究价值。图像已被系统地校准和明显的辐射校正。
2.2 数据预处理
本文选取的ASTER数据是L1B地面站数据，研究区区域范围内的ASTER影像数据，由于已经经过了几何校正和辐射定标，因此在预处理阶段可以直接进行其他的数据处理，时效性高。数据的预处理主要是辐射校正，研究区裁剪，大气校正，植被、水体去除等。
经过预处理后已经基本没了植被光谱信息。在植被覆盖区提取矿物蚀变信息，植被是最主要的干扰因素，去除或削弱植被信息将大大有利于提升提取蚀变信息的准确度。
3 矿化信息提取
3.1 矿化信息增强
由于受到遥感图像反射率数据的分变率、像元的分辨率，以及研究区内植被信息的干扰，矿化信息在遥感影像上通常表现为弱信息，因此，有必要对遥感图像进行图像增强处理。一般突出蚀变矿物异常信息的图像增强方法有波段比值和波段加减组合运算。
3.2 基于光谱角的矿化信息提取
光谱角基本应用是依据图像光谱与参考光谱之间的光谱角计算值来衡量两者的相似度，再通过实验室光谱与图像光谱进
行差值测量与比较即可。光谱角的变化范围是，角度越小二者越相似，矿物特征越类似，分类效果也越准确。
通过分析该地区的地质特征，本文选择典型蚀变矿物的代表做具体的分析，他们分别是云英岩化矿物、绿泥石矿物，叶蜡石化矿物、方解石化矿物，热液在高温下，云英岩化石英。
通过光谱角法得到如下矿化信息分散于整个研究区，重点不突出，对找矿的指导意义不大。
3.3 基于主成分分析的矿化信息提取
主成分分析方法的基本原理：将原来多个指标转化为少量的综合指标，并且这些转化后的少数指标之间是相互独立的。对于遥感图像處理而言，主成分变换中每个变量即为一个波段。
3.3.1 含Al羟基蚀变异常提取
含Al羟基的主要矿物有高岭石、叶腊石等，这些矿物大多与低温热液有关，是该研究区主要的蚀变类型。此类矿物的光谱特征是：在ASTER1、2、3、4的光谱区间范围内，其反射率数据与波长呈正相关；反之，在ASTER5、6、7、8、9其反射率数据与波长呈负相关。
该刚方法提取的叶腊石蚀变带主要分布在研究区的西北和西南地区，这些地区的蚀变强烈，在研究区的东南部分，有一些弱蚀变带。
根据不同蚀变矿物的光谱特征，本文用同样的方法对该地区典型的蚀变矿物含Mg羟基绿泥石化、碳酸盐化的方解石化异常信息进行提取。
绿泥石蚀变带主要分布在研究区的东南部，并有在西北和西南地区的一些薄弱蚀变带。研究区的东南部强，就是找到的主要矿化区。
方解石蚀变带主要分布在研究区的中部和东南部，并且在西南部存在一些弱蚀变带。西北部分区域蚀变反应强烈，是找矿的主要目标区域。
3.3.2 云英岩化蚀变信息提取
在这项研究中，以岩石矿物的光谱特性和岩石矿物的二氧化硅含量之间的相关性为于定量反演SiO2的基础。
本文根据石英指数提取云英岩化蚀变信息：
提取结果显示矿化区域大多数在研究区中部地区，西南部也存在一些微弱变矿化区域。东南部分区域蚀变反应强烈，是找矿的主要目标区域。
3.4 基于混合像元分解的矿化信息提取
在本文中，混合像元分解的核心算法，包括单散射反照率谱库构建和稀疏解混模型构建求解。首先，使用Hapke模型，将矿物反射率波谱库转换成单一散射的反照率波谱库，同时，将研究区使用的ASTER反射率数据转换成单次散射反照率影像数据。然后，在得到以上两种转换数据的基础上，通过稀疏解混模型获得研究区矿化信息，以及着这些矿化信息在影像数据的混合像元中所占的比例。
从叶腊石，绿泥石，方解石，石英4种围岩蚀变矿物的丰度图像上可以看出蚀变带主要位于研究区东北部和东南部地区，这些地区蚀变反应强烈，为成矿的重点区，西南南部也存在一些微弱蚀变带。
3.5 研究区成矿靶区圈定
根据研究区的矿化异常类型及其分布的地质背景，结合以上3种矿化信息提取结果的综合研究，针对研究区圈定5个成矿靶区，分布在研究区的西北角，中部，东南部，北偏东地区以及东北部。为地质工作人员提供找矿依据，减少了野外工作量，节约了大量工作时间及成本，大大提高了找矿的效率。
4 矿化信息提取方法对比研究
（1）本文中，将光谱角提取矿化信息作为参照，该方法的优点是简单，易于操作。但在混合矿物中，其对矿物间存在的差异敏感性较差，因此，基于该方法提取的矿化信息存在较多的假异常。
（2）基于主成分分析的遥感矿化信息提取，从上述结果中，可以知道，相比较的光谱角矿化信息提取的效果而言，其提取结果更准确，这为成矿预测奠定了良好的基础。
（3）本文所使用的混合像元分解方法提取的端元的丰度的同时确定了端元的类型。避免了原始图像中提取端元所带来的不确定性，使提取的矿化信息精度更高，为后续的成矿预测提供了更可靠的依据。
5 总结
本文通过对研究区地质背景的分析研究，获取了研究区的主要围岩蚀变类型，确定了主要的矿物成分。通过对矿物的反射率特征分析，针对研究区的光谱角、主成份分析以及混合像元分解的矿化信息提取方法，将矿化信息提取深入到亚像元级，使得矿化信息的提取结果更精确，建立适合该研究区的基于遥感影像的钨铜矿物蚀变信息提取流程。
参考文献
[1]杨正萌，白卉，孟嵩.高植被覆盖区遥感矿化信息提取方法研究[J].吉林地质，2015，（2）：100-103.
[2]荆凤，陈建平.矿化蚀变信息的遥感提取方法综述[J].遥感信息，2005，（2）：62-65.
（作者单位：新疆维吾尔自治区地质环境监测院）