STUDY ON EXTRACTION OF DIVISIONAL ALTERATION INFORMATION BY USING TOPOGRAPHIC CORRECTING: TAKING BANGBANGNAIBIELIQIEER IN INNER MONGOLIA FOR AN EXAMPLE
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摘要: 选取我国重要矿集区内蒙古帮帮乃别力切尔地区作为研究区, 提出一种改进后的遥感蚀变信息提取方法, 即先分区提取蚀变信息, 后引入地形校正的提取方法。首先按照地貌、地形、岩性对研究区进行分区, 对提取的蚀变信息进行地形校正, 再综合地质资料以及物化探资料, 对研究区进行矿化蚀变信息综合提取, 并进行成矿预测。该方法较传统方法更好地显示了矿物蚀变信息, 消除了地形、岩性对异常信息提取的影响, 为今后的找矿勘查提供了更为准确的依据。Abstract: This article selects Bangbangnaibeiiiqieer that is located in China's major ore concentration area in Inner Mongolia as the research area and proposes an enhanced extraction of alteration information using remote sensing, which extracts alteration information first, and then uses topographic correcting. Firstly, the area is divided according to landform, topography and rock character, and then the extracted alteration information is corrected based on topography; Secondly, alteration information is extracted combing geological data, geophysical prospecting data and geochemical exploration data. Finally, metallogenic prediction is built. This new study is better than previous study, because it can display alteration information obviously, eliminate the effects of topography and rock character, and offer a more accurate evidence for further mineral investigation.
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0. 引言
现代科技日新月异，传感器技术得到了快速发展，遥感技术在各行业中都得以体现，尤其是在地质找矿和成矿远景预测的工作中发挥着越来越重要的作用。
绝大多数内生矿床均伴随热液围岩蚀变现象[1]。围岩蚀变通常会生成含铁的金属矿物和含OH-或CO32-的蚀变矿物，这些矿物会在遥感影像上呈现出特定的色调[2]。利用遥感数据与地质资料、物化探资料相结合对蚀变信息进行提取，是遥感主要的找矿手段。遥感蚀变信息的提取方法主要有波段比值法、主成分分析法以及光谱角法[2]等，但是受地形、地貌、岩性等因素的影响，这些方法的提取结果具有一定的误差。
本文选取我国重要矿集区内蒙古帮帮乃别力切尔地区作为研究区，提出一种改进的蚀变信息提取方法，在利用地貌、岩性信息对研究区影像分区提取羟基蚀变信息和铁染蚀变信息后，对提取的蚀变信息进行地形校正，有效去除了一部分误差，提高了蚀变信息提取的精度，为该区矿产勘查及找矿工作提供了有效参考和依据。
1. 研究区概况及技术流程
研究区帮帮乃别力切尔地区位于内蒙古巴彦淖尔市乌拉特后旗南部渣尔泰山—狼山多金属成矿带，地处华北地台北缘狼山南侧，属于内蒙渣尔泰山—狼山裂陷槽，其含矿构造为中元古界渣尔泰山岩群以及上太古界色尔腾山岩群[3]。渣尔泰山岩群受东西向的断裂带控制；色尔腾山岩群发育北东向和北西向断裂，有利于形成大型矿床。该区的基底岩系为乌拉山群、色尔腾山群和太古代花岗闪长岩共同组成[4]。盖层由上太古界、中元古界、中生界和岩浆岩所组成。
本研究的技术流程见图 1。
2. 数据预处理
本文选用Landsat7 ETM+影像、ASTER影像作为数据源，同时收集研究区对应的数字高程数据和相关地质资料进行综合研究。遥感数据预处理主要包括数据检查、辐射校正、无损失拉伸以及去除干扰等。
① 数据检查：矿物蚀变信息提取对遥感数据的质量要求较高，因此首先要对遥感影像数据进行严格的检查和筛选。为了从遥感影像中获得更多的信息，选取研究区范围内少云、少冰雪遮盖、植被覆盖率较低的遥感数据，同时检查影像是否存在异常斑点和条带。
② 辐射校正：利用直方图法和线性拉伸法对遥感影像进行辐射校正。
③ 去除干扰：在提取矿化蚀变信息之前，去除影像中的各种干扰因素，如阴影、云、植被、水体等。
经过数据预处理之后的遥感影像如图 2。
图 2 数据预处理后的研究区遥感影像图Figure 2. Remote sensing images of preprocessed data in research area3. 岩性构造解译
结合研究区地质资料，采用目视解译和人机交互解译的方法对遥感影像进行岩性、构造信息解译。
研究区内的地层主要有中元古界、中生界和新生界。其中含矿地层为中元古界渣尔泰山群浅变质岩岩群和色尔腾山岩群片岩岩群[5]。结合该区地质资料，对研究区影像进行了断裂构造解译。
对研究区进行线性构造和环形构造提取，该区以北东向、东西向的线性构造为主体，局部存在北北西向的线性构造带。这些线性构造和环形构造由区域构造运动所形成，有利于发生矿化作用，并且为沉积成矿提供了良好的场所[6~7]。
4. 矿化蚀变信息提取
4.1 遥感影像分区
将ETM743进行RGB彩色合成，可以很好地表现出研究区内的地貌和岩性特征。然后综合地质图的地层、地貌和岩性特征信息，在ETM743彩色合成影像上对研究区进行分区(见图 3)。对去除干扰生成掩膜的影像数据利用分区矢量文件进行裁剪，得到3幅区域影像。
4.2 分区提取蚀变信息
研究区内泥化蚀变类型主要有绢云母化、绿泥石化等，铁化蚀变类型主要为黄铁矿化。
本文主要采用Crosta主成分分析法，对经过数据预处理及分区处理的各个区块分别进行矿化异常信息提取。
4.2.1 羟基蚀变信息提取
OH-离子在ETM5波段具有高反射作用，而在ETM7波段具有强吸收作用。对ETM1、4、5、7波段进行主成分分析，提取研究区内含羟基(OH-)的蚀变矿物。主分量反映羟基信息的标准是：在该主分量的特征向量中，ETM4、ETM7的贡献系数与ETM5的贡献系数符号相反[8]。
对3个区块分别进行ETM1、4、5、7主成分分析，并分析生成的向量矩阵，其中第四主分量符合ETM4和ETM7贡献系数与ETM5贡献系数符号相反的要求，表明第四主分量为羟基异常主分量。
4.2.2 铁染蚀变信息提取
根据铁染信息的反射波谱特征，对ETM1、3、4、5波段进行主成分分析，提取研究区范围内含Fe3+的矿物。包含铁染信息的主分量的判断标准是：构成该主分量的特征向量中，ETM1和ETM4的贡献系数符号与ETM3的贡献系数符号相反。
对3个区块分别进行ETM1、3、4、5波段主成分分析，生成的向量矩阵显示，第四主分量为铁染异常主分量。
4.3 蚀变信息地形校正
首先对研究区内的DEM高程数据进行分析，了解其分辨率和高程分布趋势，然后利用DEM数据生成的坡度影像图(见图 4)，对分区块提取的蚀变信息进行地形校正。
利用波段运算将地形校正因子引入ETM1、4、5、7波段主成分分析中的第四主成分羟基异常主组分以及第四主成分铁染异常主组分，分别进行地形校正(见图 5，红色区域为羟基蚀变信息，蓝色区域为铁染蚀变异常)。
4.4 后处理
由于得到的矿物蚀变异常信息提取图中存在大量无规律的孤点，为了使异常点成条带状分布，更好地反映蚀变信息的分布情况和趋势，本文对蚀变异常信息进行了滤波处理，并将提取的羟基蚀变信息点和铁染异常信息点分别与ETM743彩色合成影像图进行影像叠加[9]，结果如图 6、图 7所示。
研究区内存在的与矿化作用有密切关系的蚀变类型主要有黄铁矿化、磁黄铁矿化、黑云母化、碳酸盐化和绿泥石化。将分别提取的铁染蚀变信息和羟基信息综合，得到遥感蚀变信息解译图(见图 8)。
综合地质资料、物化探资料，对研究区遥感影像数据按区域地貌、构造、岩性特征进行分区块蚀变信息提取，可以避免由于岩性区别而对蚀变异常信息的影响，使蚀变信息提取结果更加准确。根据研究区地形的坡度值，对所提取的蚀变信息进行地形校正，可以消除地形对蚀变异常信息提取的影响。加入地形校正的分区蚀变信息提取方法可以更好地对蚀变异常信息进行显示，减少地形、岩性等对异常信息提取造成的影响，为区域成矿预测提供了更为准确的依据和参考。
5. 结论
本文提出了改进的蚀变信息提取方法，即对研究区按地貌、岩性进行分区块提取，同时对提取的信息进行地形校正的方法。利用改进的蚀变信息提取方法，对内蒙古帮帮乃别力切尔地区进行了羟基蚀变信息和铁染蚀变信息提取，取得了很好的提取效果。
此次的研究成果为今后内蒙古帮帮乃别力切尔地区的矿产勘查工作提供了重要的找矿参考基础，对其他地区遥感技术地质找矿应用具有一定的指导作用。
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图 2 数据预处理后的研究区遥感影像图
Figure 2. Remote sensing images of preprocessed data in research area
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