基于PCA方法的Aster遙感影像礦化蝕變信息提取應用研究

趙仕寶，蔡 進

（1.重慶工程職業技術學院地質與測繪工程學院，重慶，402260；2.國家測繪地理信息局重慶測繪院，重慶，401120）

受物質組分、表面形態、內部晶體結構及外在環境多變等多種內外因素影響，不同種類巖石礦物在電磁波的可見光、近紅外（VNIR）及短波紅外（SWIR）波段等波段表現的光譜特征也不盡相同[1]。因此利用遙感光譜特征開展礦物信息提取成為可能。Aster影像作為輔助地勘部門找礦的一個重要信息源，已被廣泛應用于巖性識別、區域大型斷裂構造解譯及礦化蝕變信息提取等諸多方面。國外的研究較早，1977年Abrams等認為褐鐵礦的蝕變圍巖具有在0.5～1.1μ m譜段由Fe3+產生的強吸收光譜特征，據此在內華達州金場根據陸地衛星圖像的波段比值對褐鐵礦化蝕變進行了填圖[2]；1989年Crosta等成功地使用TM數據圈定了巴西MinaisGermais半干旱地區的鐵染和羥基異常[3]；2003年Crowle等利用AVIRIS和ASTER數據對成層火山的熱液蝕變進行了研究[4]。

本文以澳洲某礦區為例，基于Aster影像對不同礦物波譜特征分析結果，綜合采用主成分分析（PCA）方法，針對不同蝕變礦物，對研究區開展Fe3+離子、Al-OH羥基基團與Mg-OH羥基基團異常信息提取，并結合區域地質及區內土壤測量綜合異常信息等資料，分析遙感礦化蝕變異常正確性，進而縮小找礦靶區，服務實際地質找礦工作需要。

1 研究區概況

研究區位于西澳大利亞州東北部凱特克里克（Cattle Creek）地區，北方高速公路由該區西側通過，該高速公路為澳大利亞西北部沿海的重要通道，連接沿岸的各主要城鎮。向西約350km可到港口布魯姆（Broome），向北經庫努納拉（Kununurra）達到澳大利亞北部重要港口達爾文港，交通方便。工作區河流較發育，有多條河流北東向流入阿蓋爾湖。

區內地形起伏較小，水系不發育，以低山丘陵區為主，除在溝谷底部和洼地有第四系分布外，均為基巖裸露區。年平均降雨量約750mm，具有低山丘陵干旱特征。

2 遙感影像預處理

2.1 遙感影像數據源概述

本次礦化蝕變信息遙感數據源選用TERRA衛星的Aster圖像，該數據共擁有14個波段[1,4]，波長涵蓋可見光至熱紅外，其中B1、B2、B3波段為可見光和近紅外波段，空間分辨率為15m，波段B4-B9為短波紅外波段、30m空間分辨率，波段B10-B14為熱紅外（TIR）波段、均為90m空間分辨率，具體的技術指標如表1所示。每景圖像的成像范圍為60km×60km。

該衛星影像可用來記錄地物的光譜信息和熱輻射信息，分別由VNIR、SWIR與TIR完成。本項工作采用的兩景ASTER影像級別為L1B，成像時間為2009年9月22日，含云量低。

表1 Aster圖像數據技術指標表

2.2 數據預處理

原始的ASTER影像為傳感器獲得的地物輻射信息，要想得到較真實的地物反射信息，需要對遙感信息進行一系列的預處理工作，包括串擾去除、邊框去除、輻射校正、重采樣等。

1）串擾去除。由于Aster衛星的探測器單元的光子泄漏等原因引起的影像的短波紅外波段出現輻射率偏移或附加誤差導致等現象，稱為串擾現象或Crosstalk現象[5-6]。本節為確保需提取礦化蝕變巖性的精度，選用前人使用較多的Crosstalk校正軟件，完成區內影像的去除串擾處理。

2）邊框去除。由于Aster影像各波段寬幅的差異，在后續開展礦化蝕變信息提取時在邊框區域出現“假異常”現象，此時需要對影像進行去邊框操作。本節應用ENVI軟件IDL語言，分別對Aster數據B3、B6波段及B5、B7波段分別進行“AND”計算處理，獲取共同覆蓋區Mask文件（掩膜），使數據在東西方向、南北方向覆蓋范圍均相同。

3）輻射校正。由于衛星成果過程受接收傳感器響應特性、大氣的吸收和散射作用、光照差異等客觀因素條件影響，出現圖像模糊等失真現象，需要對這種輻射畸變進行輻射校正操作[6,7]。本節利用ESRI ENVI 5.5軟件的大氣校正模塊完成研究區Aster影像輻射校正，以消除大氣與光照等因素對地物反射的影像，并選取典型植被對輻射校正后成果進行驗證，如圖1所示結果表明，經過大氣校正，影像上地物的反射光譜曲線與現實地物波譜曲線一致性較高，校正結果滿足后續處理要求。

圖1 大氣校正前后植被的光譜曲線對比

4）重采樣。本節使用ASTER影像的B1-9波段，即可見光和近紅外（VNIR）波段與短波紅外（SWIR）波段，由于近紅外波段15m的空間分辨率，而短波紅外波段的空間分辨率為30m。為了充分利用Aster圖像的近紅外15m分辨率優勢及短波紅外的多光譜信息，需要對原始影像的SWIR波段進行重采樣處理，使其空間分辨率與VINR波段達到一致，以便進行下一步的蝕變信息提取工作。本次選用重采樣方法為三次立方卷積，采樣后的短波紅外影像分辨率與近紅外波段一致，均為15m，之后于與VNIR波段綁定，形成9個波段的數據。

3 蝕變信息提取

3.1 典型礦物波譜特征

通常利用遙感影像獲取典型礦物蝕變信息是利用不同礦物對遙感影像不同波段的反應呈現差異來實現[7]，而測區巖石礦物的光譜特征多取決于其所蘊含電解介質狀態下的離子與羥基基團所產生的晶體場效應或基團振動效應的綜 合 結 果[6,8]。H2O、CO3-、NH4+、Al-OH、Mg-OH和Fe-OH等基團或離子均能對Aster數據的紅外光譜產生吸收效應。研究區內常見的圍巖蝕變有硅化、粘土化、碳酸鹽化、硫酸鹽化、褐鐵礦化等（代表礦物包括綠泥石、蛇紋石、綠簾石、閃石等、方解石、白云石等、明礬石、黃鐵鉀礬、石膏等），故采用主成分分析法（PCA）進行Mg-OH、Fe-OH羥基異常和Fe3+離子異常信息提取。

圖2 Fe離子、Al-OH、Mg-OH基團對典型礦物波譜特征

本節對典型礦物的波譜特征數據引用自美國地質調查局（USGS）波譜庫，經過重采樣獲取與Aster波段曲線，借以分析ASTER影像波譜特征，應用于主成分分析主分量選擇，借以提高典型礦物蝕變判識精度。

（1）Fe3+離子的波譜特征

Fe3+離子一般具有吸收較短波長能力的特征，致使其反射率曲線在電磁波藍光波段（400nm～450nm）附近呈現下降趨勢[8]，故而含鐵礦物表現為紅色、偏紅或相近色調。Fe3+離子在Aster影像的B1波段呈現的反射率明顯低于其他波段，而富含三價鐵離子的針鐵礦、赤鐵礦等含鐵礦物，在Aster影像的B1至B4波段反射率隨電磁波波長增加而增大，B3波段為Fe3+離子反射率較之B4波段要低很多，赤鐵礦、針鐵礦等富含Fe3+離子礦物在B4波段均具有較高反射率，這是區別于其他類礦物的明顯波譜特征（圖2）。

（2）Al-OH羥基基團的波譜特征

Al3+離子常常出現于多種礦山礦物中，如高嶺石、白云母及蒙脫石等為代表的富含二氧化硅的硅酸鹽類礦物[8,9]，Al-OH羥基基團體現在硅酸鹽類礦物對電磁波的吸收谷波長多集中在2170nm～2210nm區間。在Aster影像的B1至B4波段的吸收趨勢表現為逐漸增強，在B5至B7波段則表現為吸收逐步減弱、呈遞減態勢，在B6波段范圍形成吸收谷效應，如圖2所示。

（3）Mg-OH羥基基團的波譜特征

在自然界中，Mg2+離子常出現于綠泥石或綠簾石為代表的礦石礦物，出現頻率高、較為常見，Mg-OH羥基基團在電磁波波長為2315-2335nm范圍表現為強吸收狀態。綠泥石與綠簾石的Mg-OH羥基基團在Aster影像上的B1至B4波段的反射率依次增強[10]，在Aster的B5波段表現為強反射峰、在B8波段則表現為強吸收谷，如圖2所示，前述特征情況出現原因為含Mg2+離子羥基基團振動引起。

3.2 蝕變礦物異常信息獲取

主成分分析法是基于總結典型蝕變礦石礦物波譜特征，選取若干波段開展主成分變換分析，依據各波段變換后的本征向量載荷因子的大小與方向，判斷其對蝕變礦物的光譜相應特征，進而判定異常的主分量影像，進而完成遙感礦化蝕變異常信息提取。本節基于前述Fe離子及羥基集團的特征波譜分析，選擇適合的主成分分量，經過中值濾波、密度分割等步驟獲取了區內蝕變礦物異常信息[11]。

由于含Al-OH基團在Aster影像的B7、B6波段分別具有強反射性及強吸收性特征，因此，利用Crosta主成分分析法對B3、B4、B6、B7這4個波段進行處理，從而提取出Al-OH羥基蝕變信息。對Aster數據的B3、4、6、7波段進行主成分分析，由于B7的系數符號一般與B4系數符號相同，且與B3和B6的系數符號相反，故Al-OH羥基異常主分量為PC4。從而得到區內含Al-OH羥基基團的白云石、高嶺石及蒙脫石等礦物的蝕變異常信息圖，如圖3所示。

表2 ASTER3、4、6、7的PCA分析特征向量表

圖3 Al-OH基團礦物蝕變信息提取圖

圖4 Mg-OH基團礦物蝕變信息提取圖

從圖中可以看出，研究區的Al-OH礦物呈條帶狀分布。結合地質資料，可知主要蝕變礦物為黑云斜長片麻巖中的黑云母、伊利石，同時受北東向斷裂構造控制顯著。

與前節方法類似，在分析區內典型地物波譜特征分析基礎上，開展區內礦物Mg-OH基團和Fe離子信息提取：選用用B1、3、4、8進行主成分分析，獲取Mg-OH基團信息（圖4）；選用B1、2、3、4進行主成分分析完成Fe離子信息提取（圖5）。

圖5 Fe離子礦物蝕變信息提取圖

圖6 遙感蝕變異常與土壤測量綜合異常圖

從上圖中可以看出，含Mg-OH基團的礦物主要呈面狀分布，蝕變礦物主要為黑云母斜長片麻巖和麻粒巖中黑云母和白云母；含Fe離子礦物在研究區分布較廣泛，多數蘊含于斜長角閃巖及麻粒巖等巖石礦物中，其與含Al-OH基團的礦物分布存在多處交集。圖6為運用ASTER數據得到的礦物蝕變信息與土壤測量綜合異常圖，可見Al-OH異常信息與Pb、W、Cr元素異常高度相關，Mg-OH異常信息與Co、W、Pb元素異常信息相關性較好，Fe離子異常信息與Cu元素異常相關性最好。1:5萬土壤測量的結果也在一定程度上驗證了利用ASTER數據，進行遙感蝕變異常提取工作的準確性和指導性。

4 結論與討論

（1）本文在分析典型礦物蝕變類型及波譜特征基礎上，綜合運用主成分分析法（PCA），選用Aster影像的B1、B2、B3及B4波段對富含赤鐵礦、磁鐵礦或針鐵礦等礦物區域開展Fe離子蝕變信息提取，選用B3、B4、B6、B7波段開展富含云母及高嶺石等礦物的Al-OH羥基蝕變信息提取，選用B1、B3、B4、B8波段開展富含綠簾石或綠泥石等Mg-OH礦物完成羥基蝕變信息提取，圈定相應蝕變異常區。

（2）結合區內Cu、Co、W、Pb、W、Cr等元素測量異常分布資料，總結測區各類蝕變異常信息與各元素相關性，結果表明本次信息提取結果與實際情況較為吻合。證明了利用Aster開展礦化蝕變信息提取，對于準確的圈定礦化蝕變異常區，縮小找礦預測靶區，對指導地質找礦工作具有一定的科學性與可行性。