藏東羅布莎蛇綠巖遙感巖礦信息提取方法研究

別小娟，張廷斌，孫傳敏，郭 娜

(1.成都理工大學旅游學院，成都 610059;2.成都理工大學地球科學學院，成都 610059;3.成都理工大學管理科學學院，成都 610059)

0 引言

蛇綠巖套是一組由蛇紋石化超鎂鐵巖、基性侵入雜巖和基性熔巖以及海相沉積物構成的巖套，又稱蛇綠巖。蛇綠巖、混雜堆積和雙變質帶是板塊縫合帶存在的標志，因此蛇綠巖是確定板塊縫合帶的重要證據之一。蛇綠巖在西藏地區各板塊縫合帶(尤其是雅魯藏布江兩岸)都有廣泛分布，但由于受該地區地形條件和蛇綠巖出露規模的限制，致使現有地質研究基礎薄弱，對蛇綠巖的空間分布情況難以確定[1]。遙感技術已被廣泛應用于蝕變礦物填圖、羥基和鐵染異常提取、碳酸鹽礦物填圖和巖性分類等。近年來，TM/ETM，ASTER，SPOT，IKONOS 和Hyperion等中、高空間分辨率和高光譜分辨率遙感數據越來越多地被應用于地質填圖和礦產預測[2－5]，遙感技術在地質礦產中的應用正在日益深入[6－8]。例如李培軍等[9]和黃照強等[10]利用巖礦波譜庫和野外實測光譜，通過光譜角分類法(spectral angle mapping，SAM)對蛇綠巖信息進行提取，并取得了較好效果。

利用遙感技術進行巖礦信息識別的難點在于，獲取的遙感圖像包含不同的地物覆蓋類型，其野外實測波譜曲線也包含有多種地物信息，很難與實驗室測量的巖礦波譜相匹配，這會給巖礦信息提取帶來很大困難。西藏羅布莎蛇綠巖是雅魯藏布江蛇綠巖帶東段出露較好、研究程度較高的蛇綠巖帶之一，這使利用遙感技術提取巖礦信息成為可能。本文以羅布莎蛇綠巖為例，分別利用ETM和ASTER遙感數據，采用多種方法對蛇綠巖(主要為純橄巖和橄欖巖)進行識別，對蛇紋石化和綠泥石化等遙感蝕變礦物信息進行提取。

1 研究區概況與數據源

羅布莎位于西藏自治區曲松縣境內，地處喜馬拉雅山東段、雅魯藏布江中游南岸，高山地貌，平均海拔在4 000 m以上;夏季地表有淺植被覆蓋，冬季高山有積雪。羅布莎蛇綠巖是雅魯藏布江蛇綠巖帶東段出露最好、規模最大的蛇綠巖，同時因蛇綠巖剖面中的地幔橄欖巖賦存著我國最大的豆莢狀鉻鐵礦床而備受關注。該蛇綠巖大致沿雅魯藏布江谷地呈NWW向展布，明顯受雅魯藏布江縫合帶的控制，由受板塊碰撞事件制約的不同形態的沖斷巖片(塊)所組成。該蛇綠巖帶東西延伸約42 km，最寬處約3.7 km，面積達70 km2，在平面上略呈一平置的反“S”形。

區內出露的最老地層為石炭－二疊系，主要為一套由各種角巖、大理巖、結晶灰巖及變質火山巖組成的中深變質巖系。上三疊統地層廣泛出露于羅布莎蛇綠巖套的南側。

羅布莎蛇綠巖巖塊主要由地幔橄欖巖、過渡帶純橄巖和蛇紋混雜巖組成，在橄欖巖相中含有少量純橄巖透鏡體、豆莢狀鉻鐵礦體以及輝長巖和輝石巖脈。蛇綠巖普遍遭受不同程度的變質作用(如蛇紋石化、綠泥石化和碳酸鹽化)，產生了含羥基和鐵染蝕變礦物異常帶;并伴隨塊狀硫化物礦床的形成，常常出現金、銀、銅、鐵等礦床[10－15]。羅布莎鉻鐵礦床地質簡圖如圖1所示。

圖1 羅布莎地區地質簡圖(據西藏自治區桑日—加查縣區域地質簡測圖(1∶50 000，1981)和西藏自治區曲松縣羅布莎超基性巖體區域地質圖(1∶50 000，2009)修改)Fig.1 Geological sketch map of the Luobusha area

本次研究選用了1景ETM+(13740，2001－01－29)和1景ASTER(AST00087PRDAT0123，2006－10－08)衛星遙感圖像，影像清晰，信息豐富，無云層覆蓋。其中ETM圖像有少量冰雪覆蓋，ASTER數據僅在雅魯藏布江兩岸有淺植被覆蓋，數據可解譯程度較高，適合用于本文進行遙感巖礦信息提取方法研究。

2 蝕變礦物信息提取

研究區內的主要蝕變類型有蛇紋石化、綠泥石化和碳酸鹽化等。本文分別使用ETM和ASTER數據、采用比值法和主成分分析法提取羥基和鐵染蝕變異常信息，信息提取流程如圖2所示。

圖2 遙感蝕變信息提取流程Fig.2 Flow chart of remote sensing alteration information extraction

本文根據美國地質調查局的礦物波譜庫對遙感巖礦信息進行提取。由于ETM數據只有6個波段(B1—5和B7)，因此將研究區巖礦遙感異常分為鐵染異常和羥基異常2類來提取;ASTER數據有9個波段，故根據礦物波譜曲線將研究區礦物分為2大類:含OH離子的蛇紋石和綠泥石與含Fe2+和Fe3+的磁鐵礦和橄欖石。

根據含羥基礦物的波譜曲線特征可知，含羥基類礦物在ETM7波段為特征吸收帶，在ETM5波段有較高的反射率，二者在ETM5和7波段的同時出現有利于含羥基礦物的提取，故提取遙感羥基異常(以下簡稱羥基異常)時，比值法采用ETM B5/B7，主成分分析法選用PCA 1457。鐵氧化物的特征光譜信息集中在ETM1—4波段，在ETM1和4波段為特征吸收帶，在ETM3波段為相對高反射，則ETM1和3波段組合有利于突顯鐵染類異常。因此提取遙感鐵染異常(以下簡稱鐵染異常)時，比值法采用ETM B3/B1，主成分分析法選用PCA 1345。

同理，使用ASTER數據提取羥基異常時，比值法采用ASTER B7+B9/B8，主成分分析法選用PCA 1348;提取鐵染異常時，比值法采用ASTER B4/B3，主成分分析選用PCA 1234。

使用ETM圖像提取蝕變信息的結果如圖3所示;使用ASTER圖像提取蝕變信息的結果如圖4所示。

圖3 用ETM圖像提取的鐵染和羥基異常信息Fig.3 Iron－ stain alteration and hydroxyl alteration information extracted from ETM

圖4 用ASTER圖像提取的鐵染和羥基異常信息Fig.4 Iron－ stain alteration and hydroxyl alteration information extracted from ASTER

從以上對比可以看出，基于ETM和ASTER數據分別采用比值法和主成分分析法提取的鐵染和羥基異常信息，空間分布規律較為一致，但規模各有不同。

使用ETM數據提取的鐵染異常，在圖3(a)(比值法)和圖3(b)(主成分分析法)中顯示出的異常都分布在已知蛇綠巖帶(紫色線區域)之上及其南側，但主成分分析法提取的鐵染異常規模沒有比值法的大;使用ASTER數據提取的鐵染異常，在圖4(a)(比值法)和圖4(b)(主成分分析法)中顯示出的異常在蛇綠巖帶上分布較少，在蛇綠巖帶西段的南北兩側都有異常分布，在蛇綠巖帶東段則主要分布在蛇綠巖帶的北側，2種方法提取的鐵染異常規模相當。

使用ASTER數據提取的羥基異常，在圖4(c)(比值法)和圖4(d)(主成分分析法)中示出的羥基異常(主要為綠泥石化和蛇紋石化)，在研究區的東、西段分布在蛇綠巖帶的南北兩側，在研究區的中段基本分布在蛇綠巖帶上;而使用ETM數據提取的羥基異常較少(圖3(c)和(d))，沒有表現出明顯的分布規律。

但采用同一種方法對不同數據進行異常提取的結果之間的可比性不強，分布規律和規模都不盡相同。與影像圖比較，鐵染異常主要分布在ASTER B6(R)，B 3(G)，B1(B)假彩色合成圖像(圖 5)中影像呈紅色(類似鐵帽)的區域，羥基異常主要分布在影像呈藍紫色的異常區域，尤其是圖4(d)中用ASTER數據提取的綠泥石化和蛇紋石化異常，與圖5中的羥基異常(藍紫色區域)位置基本一致。

圖5 ASTER B6(R)，B3(G)，B1(B)假彩色合成圖像Fig.5 False color composite image of ASTER B6(R)，B3(G)，B1(B)

總體來講，使用ASTER數據提取的羥基異常與蛇綠巖關系更為密切，而使用ETM和ASTER數據提取的鐵染異常則分布在蛇綠巖帶及其南北兩側范圍更大的區域。

3 巖性信息提取

遙感數據在獲取過程中，由于受到傳感器、大氣傳輸及地物在像元中的分布等因素影響，從圖像中提取的地物光譜曲線(即使是純凈像元的光譜曲線)與實驗室或野外實測的地物光譜會有較大的差別，如果直接利用實驗室或野外實測光譜進行巖性識別，難以取得好的效果。本文根據已知的巖性分布(圖1)，采用純凈像元指數法(pure pixel index，PPI)，利用遙感圖像提取純凈像元進行巖性分類。巖性信息提取的流程如圖6所示。

圖6 遙感巖性信息提取流程Fig.6 Flow chart of remote sensing rock information extraction

利用經過大氣校正的ASTER圖像(圖5)，首先進行最小噪聲分離(minimum noise fraction，MNF)變換，然后采用PPI提取端元波譜，結合地面已知數據識別端元波譜，得到純橄巖和橄欖巖的影像波譜特征曲線。由于2種巖石的波譜特征非常相似，用ASTER圖像數據難以將兩者區分開，因此本文對基于PPI獲取的純橄巖和橄欖巖端元的影像波譜取平均值(圖7)作為參考波譜，進行SAM分類和波譜特征擬合(spectral feature fitting，SFF)處理。

圖7 純橄巖與橄欖巖的ASTER影像波譜平均值Fig.7 Image average spectral curve of dunite and olivinite from ASTER

3.1 光譜角分類

SAM分類方法[16]是將多個波段的波譜響應作為矢量，通過計算各波段波譜與參考波譜之間的夾角來表示其匹配程度的分類方法。兩者夾角越小，說明目標地物與參考地物越相似。本文將基于PPI獲取的純橄巖和橄欖巖端元影像波譜取平均值作為參考波譜，對經過“連續統去除”(continuum removal)的影像進行波譜角分類，通過試驗取波譜角閾值為0.06，得到蛇綠巖(主要為純橄巖和橄欖巖)的巖性信息(圖8)。“連續統去除”法是分析礦物高光譜數據的一種常用方法(所謂的“連續統”是一種用于分離某一種吸收特征的數學函數)，在礦物和巖石光譜分析中去除背景吸收的影響并且分離特征物質吸收特征時被廣泛應用。

圖8 SAM提取的蛇綠巖信息Fig.8 Ophiolite information extracted by SAM

從圖8中的蛇綠巖識別結果(紫色圖斑)與已知蛇綠巖分布(綠色線區域)特征對比可以看出，所提取純橄巖和橄欖巖的分布與已知的野外蛇綠巖分布趨勢一致，大致呈現反“S”形，吻合較好，但范圍更大些;且由于受到植被等因素的影響，SAM分類結果不連續。與 ASTER B6(R)，3(G)，1(B)假彩色合成圖像(圖5)對比可以看出，所提取的純橄巖和橄欖巖與圖5中的藍紫色圖斑有極強的相關性，且與前述提取的蛇紋石和綠泥石信息(圖4(d)，ASTER數據PC1348結果)亦有較強的空間相關性。

3.2 波譜特征擬合

SFF法是利用最小二乘法，選擇目標地物特定吸收特征的波譜區間，對影像波譜同參考波譜進行匹配。該方法與SAM法相似，用同樣的端元波譜作為參考波譜，然后對端元波譜和影像進行“連續統去除”以增強波譜特性，逐波段地對每條參考端元波譜和未知波譜進行最小二乘擬合，得到均方根誤差(RMS)圖像。RMS越小，波譜匹配效果越好，從而得到蛇綠巖的巖性信息(圖9)。

圖9 SFF提取的蛇綠巖信息Fig.9 Ophiolite information extracted by SFF

從圖9可以看出，波譜特征擬合的結果(紫色圖斑)與光譜角分類結果(圖8)相似，雖然在空間展布上不很連續，但與已知蛇綠巖分布(綠色線區域)在空間位置和展布趨勢上比較一致，且規模比地面已知蛇綠巖的規模大。圖3(a)(b)和圖4(a)(b)顯示，所提取的鐵染異常多分布在所提取的蛇綠巖的南北兩側，與所提取的蛇綠巖重疊較少;圖4(c)(d)顯示，所提取的羥基異常與所提取中的蛇綠巖在研究區東部基本重疊，這是由于所提取的異常主要為綠泥石化和蛇紋石化蝕變信息，與蛇綠巖相關性很強。需要說明的是，采用SAM和SFF提取蛇綠巖信息時，會受到地形的影響(如分布在雅魯藏布江北岸的SAM結果和分布在研究區南部河流東岸的SFF結果)。

4 結論

1)通過使用ETM和ASTER遙感數據進行蛇綠巖帶巖礦信息提取研究，發現使用ASTER數據提取的羥基異常與蛇綠巖信息在空間分布上較為一致。西藏地區有廣泛的蛇綠巖分布，但限于地面地質工作基礎薄弱、對蛇綠巖的分布研究不夠，可在工作部署階段用此方法初步定性地確定蛇綠巖的可能分布區。

2)采用光譜角分類(SAM)和波譜特征擬合(SFF)方法提取的純橄巖和橄欖巖在空間分布上基本一致，且與野外調查的蛇綠巖分布范圍有一定重疊，證明采用這2種方法提取蛇綠巖信息，能夠取得較好效果;但前提是要選擇好參考波譜，目前從地物波譜庫中的波譜和實驗室波譜都難以獲得理想的巖性信息，這是由于遙感圖像的像元多為混合像元，根據已知巖性分布獲取的影像波譜與波譜庫和實驗室的波譜有較大差別;在用SAM法識別巖性信息時，要通過多次試驗確定適當的閾值。

3)蛇綠巖的分布與綠泥石化、蛇紋石化蝕變礦物信息的空間關系更為密切。

4)本文采用SAM和SFF提取蛇綠巖信息時，是采用提取的影像波譜作為參考進行遙感巖性信息提取的。因此，影像波譜的提取方法對巖礦信息提取結果的影響和如何排除地形的影響以提高巖礦信息提取的精度，還有待進一步研究。

志謝:論文撰寫中，西藏自治區地質礦產開發局李金高教授級高工、西藏自治區地質調查院吳華博士對本文提出了寶貴的建議，“西藏自治區礦產資源潛力評價”項目組提供了資料和數據支持，在此一并表示感謝!

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