ETM+圖像錳礦化蝕變信息提取與找礦預測

鄧吉秋,謝 楊,張寶一,毛先成

(中南大學地學與環境工程學院,長沙 410083)

ETM+圖像錳礦化蝕變信息提取與找礦預測

鄧吉秋,謝 楊,張寶一,毛先成

(中南大學地學與環境工程學院,長沙 410083)

錳礦床淺層常含大量羥基、三價鐵離子的現象使錳礦化異常在一定程度上可由羥基、鐵染異常表征。由此提出采用波段比值、閾值分割、主成分分析等方法對 ETM+遙感圖像進行羥基異常和鐵染異常蝕變信息提取,并利用GIS、結合已知礦點對提取的蝕變信息進行綜合分析。以桂西—滇東南地區的錳礦為例,經過錳礦化蝕變信息提取與綜合分析,驗證了錳礦化與遙感蝕變信息的相關性以及所采用方法的有效性,為錳礦的找礦預測與評價提供了新的思路與方法;利用提取的蝕變信息按成礦有利度在該區域劃分了 3類成礦有利區,并圈定出 6個找礦遠景區。

礦化蝕變;找礦預測;錳礦;遙感;GIS

0 引言

使用Landsat TM/ETM+圖像進行遙感礦化蝕變信息提取已經有 30余年的歷史,其理論和技術都日趨成熟。國內外專家在證實了蝕變礦物信息與金屬礦床有較高相關性的基礎上,在遙感蝕變信息提取與應用方面已經取得了較多成果[1-9]。大多數蝕變礦物都含有羥基離子 (OH-)和三價鐵離子 (Fe3+),OH-在 TM 7波段具有強吸收性;Fe3+在 TM 1、TM 2和 TM 4波段為強吸收,在 TM 5波段則為強反射。因此,可利用比值、閾值分割、主成分分析和光譜角分類等方法從 TM/ETM+圖像中提取礦化蝕變異常信息。

利用遙感技術探測錳礦在國內外已有不少研究和應用[1,2],主要集中在利用雷達遙感或運用一些基本的遙感圖像處理方法提取錳礦信息,但通過提取錳礦化蝕變信息尋找錳礦的方法尚不多見。鑒于錳礦的成礦信息與羥基、鐵染異常信息相關,因而可以使用對 TM/ETM+圖像提取蝕變信息的方法來尋找錳礦,從而提高找礦效率,節約找礦成本。

本文結合錳礦床的特征,選擇桂西—滇東南作為研究區,對該區域 ETM+遙感圖像進行錳礦蝕變信息提取;利用 G IS空間分析功能,分析已知礦點與蝕變信息的關系,驗證通過提取遙感蝕變信息探測錳礦的可行性;并根據蝕變信息的密集度和已知礦床的類型按成礦有利度劃分成礦有利區,為找礦預測提供線索。

1 研究區錳礦資源概況

桂西—滇東南地區有豐富的錳礦資源[10]。桂西地區錳礦主要產于硅質巖、泥質灰巖、硅質灰巖礦床,分布于臺盆或臺槽區;礦層淺部發育次生氧化帶,主要為隱鉀錳礦和硬錳礦 -軟錳礦型礦石。該區已有大、中、小型錳礦區 12處,擁有錳礦儲量約占全國錳礦總儲量的 31.3%。其中大型錳礦 2個,即大新下雷和靖西湖潤錳礦。

滇東南地區錳礦主要產于細碎屑中的氧化錳、碳酸錳礦床,富含微粒黃鐵礦,近地表有發育程度不等的氧化礦石,主要為軟錳礦 -硬錳礦型。該區有中、小型錳礦區 12處,主要錳礦有建水白顯錳礦和硯山斗南錳礦。

2 錳礦化蝕變信息提取方法

2.1 方法選取的依據

自然界中最重要、最具有經濟價值的錳礦物是軟錳礦 (M nO2)和硬錳礦 (rM nO·1M nO·m H2O,即含水氧化錳),其中軟錳礦常含少量的水及二氧化硅、氧化鐵和硬錳礦,硬錳礦則常含鐵、鈣、銅、硅等雜質。在錳礦中常有大量鐵化和泥化,使錳礦床淺層富含大量羥基離子和三價鐵離子。所以,在理論上可使用從 ETM+遙感圖像中提取礦化蝕變信息的方法探測錳礦,將錳礦礦化蝕變異常信息提取轉化為提取圖像中的羥基異常和鐵染異常信息。

2.2 圖像預處理

本文在總結張玉君等[6-9]關于圖像預處理方法的基礎上,得出圖 1所示的圖像預處理流程。

圖 1 圖像預處理流程Fig.1 Flow char t of im age preprocessing

該地區植被覆蓋率非常高,蝕變信息相對較弱。因此,盡可能地去除干擾信息而又不損失有效信息成為蝕變信息提取過程中的關鍵步驟。為此,使用波段比值和閾值分割的方法去除干擾信息。根據各種干擾信息的波譜特征,去除水體和陰影區時采用TM 7/TM 1N、綠色植被采用 TM 3/TM 4

2.3 主成分分析及異常信息分級

根據 ETM+圖像的特征[11],對羥基異常信息的提取采用 TM 1、TM 4、TM 5和 TM 7組合進行主成分分析;對鐵染異常信息的提取采用 TM 1、TM 3、TM 4和 TM 5組合進行主成分分析。然后按照主分量的判斷規則,判斷鐵染異常、羥基異常信息的主分量。

異常信息分級是對主成分分析得到的異常主分量做閾值分割,將其分為 3級。利用 X+Kδ來劃分異常等級[9](其中 X為均值,δ為標準離差,K為標準離差倍數)。Kδ最大的為一級,次之為二級,最小為三級,每級間的 Kδ值相差 0.5。由于桂西—滇東南地區植被覆蓋率高,且圖像平均灰度值比我國西北等基巖裸露地區低很多,因此主分量中的異常信息的灰度值也會偏低;在進行異常信息分級時,采用相對較小的 Kδ值以保留更多的蝕變信息。

3 提取結果分析與找礦預測

3.1 蝕變信息提取結果分析

利用 GIS,通過考察已知錳礦點及其礦床分布區與蝕變信息分布的空間相關性,對蝕變信息提取結果進行分析。

表 1示出根據錳礦類型統計的已知錳礦 (床)點到最近蝕變異常信息的平均距離。

表 1 桂西—滇東南地區已知錳礦點與最近蝕變信息距離統計Tab.1 Distance list of the known manganese points to the most close alteration in formation in Western Guangxi and Sou the astern Yunnan area

約 68%的已知錳礦點落在蝕變信息緩沖帶中,各種礦床類型的礦點到最近蝕變信息的平均距離值均小于 1.5 km。大部分已知錳礦 (床)點附近均能發現蝕變信息,約 80%的蝕變信息分布在距礦床信息帶 0～1.5 km范圍內,90%以上的蝕變信息分布在距礦床信息帶 0～2.0 km范圍內。因此,可以認為遙感蝕變信息大都直接或間接地與錳礦化有一定關系,可以用提取的蝕變信息進行找礦預測。

3.2 成礦有利區劃分

根據該區域地質背景和遙感構造特征,以提取的羥基和鐵染蝕變異常信息作為依據[12],按照成礦的有利度在本區圈定了 3類成礦有利區 (圖 2)。

(1)I類成礦有利區。一級、二級異常信息密集,呈面狀分布,面積大,連續性好,異常強度高;異常周圍分布已知錳礦 (床)點,且礦床類型多為大、中、小型礦床;該類型區域的成礦有利度高,錳礦資源含量高,是該區找錳礦最優位置,而且可能會發現儲量較大的礦床。

(2)II類成礦有利區。異常信息較為密集,呈小面狀分布,面積較大,連續性一般,異常強度較高;異常周圍分布礦點、礦化點類型已知的錳礦點;該類型區域的成礦有利度較高,是該區找錳礦的有利位置,可能會發現數量較多的錳礦礦點、礦化點。

(3)III類成礦有利區。異常信息以三級異常信息為主,分布較為稀疏,面積較小,連續性差,異常強度一般。該類型區域的成礦有利度較低,作為本區尋找錳礦的侯選位置,可能會發現錳礦礦化點或礦點。

由于桂西—滇東南地區氣候原因,地表濕度較高,且高植被覆蓋率造成了較多陰影地區;在去除干擾信息時,閾值又是針對整幅圖像綜合確定的,使得部分已知錳礦(床)點附近沒有、或者只有稀疏的蝕變異常信息。部分異常信息未被圈入找礦預測區,這主要是由于其分布非常稀疏,且與成礦地質構造不符;另外還有部分是人為活動產生的異常,如居民區、耕地等附近的蝕變信息。以上是產生誤差的主要原因,但所占比例小,經分析認為其對信息提取和成礦預測的影響可忽略不計。

圖 2 成礦有利區及找礦遠景區Fig.2 Ore-forming favorable districts and ore-prospecting perspective areas

3.3 找礦遠景區分析

根據成礦有利度圖,結合已知錳礦 (床)點以及提取的蝕變信息,在成礦有利度圖中圈定出 6個找礦遠景區 (圖 2)。

1號遠景區為巖子腳—斗南—老烏遠景區,位于云南東南部個舊、斗南區域,成礦有利度主要為II、III類 ,該區已有大量已知錳礦 (床 )點 ,錳礦開采力度高;2號遠景區位于桂西北地區,成礦有利度主要為 II、III類,同時有小面積的 I類成礦有力度區域,該區已知錳礦 (床)點較少,錳礦還未進行開發;3號遠景區位于桂北區域,成礦有利度主要為 I、II類,該遠景區周圍分布少量已知錳礦 (床)點,其開采力度較小;4號遠景區位于至周—坡油—沙壩區域東部,成礦有利度主要為 I、II類;5號遠景區位于至周—坡油—沙壩區域,成礦有利度主要為第 III類,開采力度較大;6號遠景區位于桂西區域,為龍邦—下雷—東平遠景區,其成礦有利度主要為第 I類,該遠景區資源量豐富,但開采力度也很大。

以上 6個找礦遠景區中,2、3號遠景區為最佳遠景區,4、6號遠景區次之,再次為 1、5號遠景區。

4 結論

(1)采用圖像預處理、主成分分析和異常信息分級等方法對 ETM+遙感圖像進行錳礦化蝕變信息提取,結合 GIS分析已知礦 (床)點與蝕變信息的空間相關性,在桂西—滇東南地區 ETM+圖像的蝕變信息提取與分析中取得了較好的結果,驗證了該方法的可行性,可為找礦預測與評價提供參考。

(2)利用提取的羥基和鐵染異常蝕變信息,結合已知錳礦點,按照成礦有利度將研究區劃分為 3種類型的成礦有利區,并在此基礎上圈定出 6個找礦遠景區。

(3)使用 RS與 G IS結合的方法提取和分析蝕變異常信息,相對于傳統目視手工劃定找礦預測區的方法,提高了遙感蝕變信息提取的準確性;同時利用 GIS定量空間分析有效地減少了工作中的偶然性,提高了找礦預測的可靠性。

(4)蝕變信息不一定均由錳礦 (床)點引起,基于遙感圖像的處理與分析并不能 100%地確定有利成礦區域,還需進行野外地質工作的實地判別與驗證。但無論如何該方法能為區域找礦工作提供可能的礦產預測有利區。

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(責任編輯:劉心季)

The Ex traction of the Manganese Mineralization Alteration Information from the ETM+Image and O re Prognosis

DENG Ji-qiu,X IE Yang,ZHANG Bao-yi,MAO Xian-cheng
(School of Geosiences and Environmental Engineering,Central Sou th University,Changsha 410083,China)

A s the surface of the manganese ore deposital ways contains a large amount of hydroxyl and ferric ions,manganese mineralization anomaly can be characterized to some extent by the hydroxyl and iron anomaly.The authors therefore proposed the adoption of such methods as band ratio,threshold segmentation and principal component analysis to extract the hydroxyl and iron abnormal alteration information from ETM+remote sensing images,and analyzed the extracted abnormal alteration information in combination with data from known ore spots by using G IS.With manganese deposits in western Guangxi and southeastern Yunnan as examples and through the manganese mineralization alteration information extraction and comprehensive analysis,the authors verified the relationship between manganese mineralization and remote sensing alteration information as well as the effectiveness of the methods used in this paper and,on such a basis,put forward new ideas and methods for the prediction and evaluation of manganese ore deposits.U sing extracted alteration information,the authors divided the study area into three kinds of favorableo re-forming zones on the basis of ore-forming favorable degree and delineated six potential districts for ore-prospecting in this area.

Mineralization alteration;Ore-prospecting;Manganese ore;Remote sensing;GIS

鄧吉秋 (1972-),男,博士,副教授,主要從事地理信息系統、遙感、計算機應用等研究與教學。

TP 751.1

A

1001-070X(2011)01-0102-04

2010-05-13;

2010-06-18

國家“十一五”科技支撐計劃重大項目 (編號:2006BAB01A 12)資助。