吉林臨江銅礦地區遙感礦化蝕變信息提取

白 卉

吉林省地質調查院，吉林 長春 130061

吉林臨江銅礦地區遙感礦化蝕變信息提取

白 卉

吉林省地質調查院，吉林 長春 130061

以吉林省臨江銅礦附近地區為研究區，選取OLI多光譜數據為基本數據源，充分利用遙感數據多時相、多波段、多空間分辨率等特點，結合已知地質資料和已知礦點，采取主成分分析和比值法相結合，提取遙感礦化蝕變信息，得到具有成礦潛力的區域。

臨江銅礦；遙感；礦化蝕變信息；OLI數據

0　引言

森林覆蓋區的大面積遙感地質礦產調查與評價一直以來都是地質研究的熱點，特別是利用遙感方法在不適用于常規地質調查方法的植被覆蓋區確定找礦遠景區更是其中的難點。遙感礦化蝕變信息提取是利用光譜異常為依據進行提取。鐵的氧化物、氫氧化物和硫酸鹽三類蝕變礦物理論上能被OLI圖像識別，而蝕變礦物中大多含有羥基（OH-），鐵染（Fe3+）則主要與礦化有關。

1　研究區地質背景

研究區共涉及四幅1/5萬圖幅（圖1），分別為螞蟻河幅（K52E014005）、東北岔幅（K52E014006）、六道溝公社幅（K52E015005）和臨江銅礦幅（K52E015006），地處鴨綠江斷裂帶的西段，六道溝—臨江銅礦斷裂帶呈北東向通過研究區中部。 區內地層出露較豐富，自下而上主要為古元古界老嶺（巖）群的一套海相碎屑-碳酸鹽巖和新元古界青白口系長石石英砂巖及頁巖組成；古生界地層主要為灰巖和白云質灰巖組成；中生界晚三疊世長白組出露范圍較廣，下段為安山巖和安山質凝灰巖，上段為流紋巖和流紋質凝灰巖；區內西部為大面積第四系玄武巖覆蓋。

2　遙感礦化蝕變信息提取

首先選取OLI數據11631景，鑒于東北地區的特點，選取接收日期為2013年10月18日數據，盡可能減少植被和冰雪的干擾。為了保持數據的原始性，不進行幾何校正及掩膜處理。

3.1主成分分析

首先利用主成分分析法得到表1、表2：

經過主成分分析，由上表可知，第一主成分可代表7個波段全部信息的91.571%，第二、三主成分貢獻率分別為4.272%和3.599%，均較高，三者之和占全部信息的99.442%，其代表的信息可作為背景信息；而第六和第七主成分貢獻率低，二者之和僅占全部信息的0.032%，不具實際意義，因此，該地區的礦化信息主要集中在第四和第五主成分中。

圖1 臨江銅礦附近地區地質圖Fig.1　The geological map of Linjiang copper mine

表1　臨江銅礦附近地區OLI數據PCA特征值、貢獻率Table 1 Eigenvalue and contribution rate of OLI image principal components analysis of in Linjiang copper mine

表2　臨江銅礦附近地區OLI數據PCA特征向量矩陣Table 2 Eigenvector matrix of OLI image principal components analysis in Linjiang copper mine

根據上表中第四和第五主成分的特征向量矩陣可以看出，一波段（B1）和四波段（B4）在第四主成分中存在序偶關系；六波段（B6）和七波段（B7）在第五主成分中存在序偶關系。

3.2二維散點圖結構層次分離

利用B4和B1，B6和B7分別形成二維散點圖（圖2、圖3）如下：

圖3　臨江銅礦附近地區OLI B6/B7二維散點圖Fig.3　Scatter plot of OLI B6/B7 of Linjiang copper mine

根據二維散點圖層次結構分析，礦化異常必須滿足B4/B1（或B6/B7）大于1，礦化異常區應位于圖中Y=X線上方的點陣，同時又高于背景值即主橢圓，經過試驗分析，最終確定礦化異常區大致位置。

3.3蝕變異常圖

分別對B1和B4波段，B6和B7波段做主成分分析，并分別對二者分析后的第二主成分采用“密度分割”，對蝕變信息作進一步的分離，最終得到蝕變異常圖（圖4、圖5）。

圖4　臨江銅礦附近地區鐵染蝕變信息異常圖Fig.4　Fe3+alteration information of Linjiang copper mine

圖5　臨江銅礦附近地區羥基蝕變信息異常圖Fig.5　OH-alteration information of Linjiang copper mine

4　結論

由圖4、圖5可見臨江銅礦附近鐵染和羥基異常都有一定的反映，且二者吻合性較好；羥基異常在六道溝—臨江銅礦構造帶附近呈線性分布，同時八道溝兩側羥基異常較好，局部有鐵染異常，與臨江銅礦附近提取結果具有相似性，具有較好的找礦潛力，其他地區吻合程度較低。

該方法未對研究區進行幾何校正和掩膜處理，較好的保持了數據的原始性和完整性，且礦化蝕變信息的提取結果并未受到植被、水體、陰影和玄武巖等較大影響，對研究區高植被覆蓋的礦化信息提取具有重要的意義；但該方法也忽略了巖性本身的背景信息，如何能更好的結合地層信息進行礦化信息提取還有待進一步研究。

［1］ 楊長保，姜琦剛.遼東地區礦化蝕變遙感信息提取的研究和應用［J］ .遙感應用，2007（4）.

［2］ 楊金中.遙感異常篩選的方法和意義［C］ .全國國土資源與環境遙感技術應用交流會論文文集，2004.

［3］ 張遠飛，等.基于物理意義的二維散點圖類型劃分與遙感蝕變信息提?。跩］ .國土資源遙感，2013（2）.

［4］ 張玉君，等.ETM+（TM）蝕變遙感異常提取方法技術［J］.航天遙感圖像數據索引及應用實例，2004：37-59.

Remote sensing mineralization and alteration information extraction in the Linjiang copper mine area of Jilin Province

BAI Hui
Institute of Geological Survey of Jilin Province， Changchun 130061， Jilin， China

This paper studies in the Linjiang copper mine， Jilin Province， useing OLI multi-spectral data， which are characterized by multi temporal， multiband and multi-spatial resolution.According to the geological data and deposits，took the method of principal components analysis and ratio to extract mineralized alteration information with remote sensing and carried out the metallogenic potential area.

Linjiang copper mine； remote sensing； mineral alteration information； OLI image

P627

B

1001—2427（2015）04 - 103 -4

2015-07-05；

2015-11-17

白 卉（1987—），女，吉林長春人，吉林省地質調查院助理工程師.