遙感技術在地質礦產勘查中的應用研究分析

龔 弦，馬 源，何學志，張麗嬌，王 衛

(中國建筑材料工業地質勘查中心四川總隊, 四川 成都 610036)

隨著國內經濟的高速發展，對于礦產資源的需求與日俱增，為維持礦產資源的供需平衡，科研人員做出了不懈的努力，同時也推進了地質勘查工作的發展和進步，通過對新興技術的不斷改良和創新，取得了一系列優異的成果。其中，遙感技術展現出了較高的貢獻度，該技術利用遙感影像的解譯確定巖石性質和地質構造，通過分析能快速識別礦床[1-2]。不同于實地調查，它是一種集現代化信息技術、計算機技術等于一體的新興技術，能以直觀清晰的圖像顯示地表自然景觀，反映大量地表和淺地表的地質信息[3]，其中包括地形、地貌和巖石的構造形態，以及水、土壤及植被等信息[4]。該技術還具備信息量大、波段多、定位準確、畫面立體感強等特點，且對于一些偏遠、復雜、自然條件惡劣地區的信息采集表現出高效、省時等優勢[5]?，F如今，遙感技術隨著傳感器的不斷發展，其成像分辨率和精度也在不斷提升。本文綜述了遙感技術的理論依據、常用方法、技術優勢以及在礦產勘查中的應用現狀，旨在為遙感技術在地質勘查領域的發展提供一定的借鑒和參考。

1 遙感技術優勢及理論依據

1.1 技術優勢

遙感技術是基于任何物體對電磁波的吸收、反射和輻射會呈現不同特性這一原理，在不直接接觸物體，通過遠距離感知目標反射或自身輻射的電磁波、可見光、紅外線來探測和識別目標[6-7]。在空中實現對地球的遠距離觀測，獲取地物的信息源，實現地物的解釋，并分析地物的相關性質。正因如此，使其在農業、林業、氣象、海洋、軍事等領域中得到了廣泛應用。

在地質勘查中，由于地質構造帶有利于礦床的形成，尤其在斷層引起的構造與線環構造的交點處更是礦床形成的有利部位，因此可以通過解譯遙感圖像中的線環特征獲取關鍵點[8]。該技術還具備以下優勢。

(1)遙感技術在有時無法準確鎖定主要礦床位置時，仍可通過傳感器收集數據，將實地調查范圍縮至更小的區域。

(2)遙感技術在一些地形復雜、環境惡劣、交通不便的區域，依然可以快速圈定成礦異常區和找礦靶區，有效降低項目風險，節省地質勘查時間，降低勘測成本，并助力于確定探索點位的優先順序。

(3)遙感技術具有綜合各種形式數據的能力，通過與地形圖、航空照片、構造圖和礦石品位數據相結合，從而顯著提高地質勘探的準確性和有效性。

1.2 理論依據

在遙感中，根據成像傳感器可分為主動遙感和被動遙感兩類，其中主動遙感是利用電磁能源照射目標并記錄其背向散射輻射的遙感系統，常用的主動遙感器包括雷達和激光雷達、激光高度計及散射計等，其特點是不依賴于太陽輻射，并可以主動選擇電磁波的波長和發射方式。常用的為被動遙感，被動遙感是利用輻射計、相機和光譜儀等傳感器獲取目標物體自身發射，或是反射來自自然輻射源的電磁波信息的遙感系統。被動遙感器包括輻射計、相機、加速度計和光譜儀等。由于礦物的吸收特征不同，因而所表現出的波形特點也不同，礦物的光譜特征是由各種離子、水、化學基團產生的反射帶所形成，這些離子基團具有電子躍遷或分子振動的特征。普通礦物中含有金屬離子，具有較強的吸收帶，其中含鐵礦物的光譜特征主要取決于這些鐵離子的價態和含鐵礦物的含水量[9-10]，例如Fe2+在1 000～1 100nm附近會產生一個常見的強而寬的譜帶，而 Fe3+光譜相對較弱，則會在600～900nm 間產生較強特征峰；同樣含羥基的絡合物以及含離子基團的礦物也會呈現規律的光譜特征，如明礬石、黃鐵鉀釩這類Fe-OH礦物，分別會在2 210nm和2 260～2 270nm處產生特征峰；高嶺石、蒙脫石等會在2 170～2 221nm存在特征峰；方解石、白云石等在2 320～2 325nm存在特征峰。根據這些礦物在遙感影像中的吸收和反射特征，以分析、判斷一定地區內的地質情況，尤其在巖性識別、斷裂解譯、巖體侵入關系及界線、陸相火山機構識別及礦化蝕變信息提取等。例如：利用遙感資料判定斷層兩盤相對運動的方向；在遙感圖像上根據斷裂露頭線的形態、展布特點、組合規律及相應的派生構造綜合分析與斷裂構造關聯的力學性質；通過礦產周圍所存在的圍巖蝕變遙感信息圈定找礦有利區，為地質人員提供有力的找礦依據[11-12]。

2 地質解譯常用數據源

遙感技術是礦產勘查中重要的現代信息化技術，隨著數據處理和傳感器技術的不斷發展推進，在提高遙感解譯過程容錯率的同時，大幅度提高了找礦質量和勘查效率，目前遙感地質解譯常用的數據源如下。

(1)Landsat衛星數據。

地球資源探測衛星(Landsat)技術起源于1972年，由美國發射的一組無人衛星，這些衛星攜帶傳感器可以記錄地球反射的光線和部分電磁波譜[13-14]。其中多光譜掃描儀(MSS)是由Landsat1-5衛星攜帶的傳感器，MSS有四個波段(3系列有5個)，其數據分辨率為60m，文件格式為GeoTIFF，地圖投影采用UTM-WGS84坐標系；專題制圖儀(TM)傳感器有7個波段(其中波段6位熱紅外波段)，數據分辨率為30m，文件格式和地圖投影與MSS相同，但成像質量、波段數量和分辨率均優于MSS；Landsat-7衛星上的增強專題成像儀(ETM+)傳感器圖像由8個光譜帶組成，其中1至7波段的空間分辨率為30m，波段8為分辨率為15m的全色波段；Landsat-8衛星搭載有OLI陸地成像儀和TIRS熱紅外傳感器，其中OLI傳感器的光譜波段有9個，較ETM+傳感器增加了用于海岸帶觀測的深藍色可見通道(波段1，0.433～0.453μm)和用于云檢測的紅外通道(波段9，1.360～1.390μm)。而TIRS熱紅外傳感器則主要用于收集地區熱量流失，便于了解觀測地帶水分消耗[15]。

(2)ASTER數據。

ASTER搭載在Terra衛星上的星載熱量散發和反輻射儀，包括14個不同電磁光譜波段，光譜范圍為0.52～11.65μm，并分為可見光/近紅外波段(VNIR，1～3波段，含立體后視波段，空間分辨率為15m)、短波紅外波段(SWIR，4～9波段，空間分辨率為30m)及熱紅外波段(TIR，10～14波段，空間分辨率為90m)三個獨立子系統。ASTER數據價格低廉(部分免費)，常用于野外調查階段遙感地質解譯及蝕變信息提取[16]。

(3)WorldView-2數據。

WorldView-2是美國DigitalGlobe數字地球公司的商業光學遙感衛星，能提供0.5m全色圖像和1.8m分辨率的多光譜圖像。該星載多光譜遙感器除具備4個常見波段(藍色波段:450～510；綠色波段:510～580；紅色波段:630～690；近紅外線波段：770～895)外，還包括用于植物鑒定和分析、輔助糾正真色度的海岸波段(400～450)、黃色波段(585～625)、紅色邊緣波段(705～745)及近紅外2波段(860～1 040)。這些多樣性譜段能進行精準變化檢測和制圖。WorldView-2衛星運轉靈活，掃描面積大，能在單次操作中完成多頻譜影像的掃描[17-18]。

(4)高分六號數據。

高分六號(GF-6)配置了觀測幅寬為90km的2m全色/8m多光譜高分辨率相機(PMS)和觀測幅寬為800km的16m多光譜中分辨率寬幅相機(WFV)。WFV除了常見的藍/綠/紅/近紅外四個波段，還增加了能夠有效反映作物特有光譜特性的“紅邊”波段，以及1個紫外波段，一共8個波段。GF-6具有高分辨率、寬覆蓋、高質量和高效成像等特點，配合高分一號組網大大提高了遙感數據的獲取規模和時效[19]。

3 遙感技術在地質礦產勘查中的應用

3.1 地質巖性識別

識別不同的巖性單元是地質礦產勘查過程中必不可少的環節，不同的巖石礦物所具有的光譜特性各不相同，其光譜的產生均存在嚴格的物理機制，巖礦光譜特征的產生主要是由組成物質內部離子與基團間的晶體場效應，以及與基團振動的結果。正是由于各種礦物晶體結構的不同，使得晶格振動所產生的各種礦物光譜特性也會不同，因此遙感技術可根據這一特性，結合不同類型巖石在圖像上色澤、紋理等差異，利用圖像增強、變換和分析等方法進行提取。

Jellouli等[20]對Landsat 8 OLI數據采用最優指數因子法(OIF)和去相關拉伸法，建立了OLI帶651的RGB彩色復合材料，用于繪制研究區巖性單元圖。其中OLI第6、5和1波段的彩色復合材料RGB較好地增強了石英巖、砂巖、輝長巖和火山礫巖的巖性單元，區分了含疊層石的棕色白云巖、含泥灰巖夾層的棕色白云巖、粉砂巖和泥巖的巖性單元。He等[21]以Worldview-2(WV-2)遙感影像和支持向量機對異霞正長巖進行識別，并采用Landsat 8 TIRS熱紅外數據反演了與放射性元素相關的熱異常分布。發現基于支持向量機算法的巖性成圖總體精度為89.57%，通過將巖性分類信息與地表溫度、熱異常等多源遙感礦化要素相結合，利用證據權重模型計算發現有利礦化區、高值礦化概率區與已知礦化區在空間上保持一致。徐振恒等[22]采用國產高分一號衛星PMS傳感器數據結合“地形結構－巖性組分模型”正確分類了不同地區的沉積巖、變質巖和巖漿巖，其區分度主要表現在多重分形譜α＜0區間內，在結合紋理算法模型的基礎上，可以有效彌補光譜分辨率的不足。唐超等[23]基于光譜的波形特征、空間細節特征的光譜區分性等方面提出了分形信號算法。利用CASI高光譜數據針對算法本身的性能、效率等進行了測試，并對工作區的高光譜遙感影像巖性特征進行提取。發現該算法細化了相似特征高光譜的可區分性，實現了基巖裸露區域地表巖性特征的精確提取，其分類精度達到92.3%。王建剛[24]研發出基于深度神經網絡的航空高光譜遙感巖性識別方法，以甘肅龍首山地區為研究區，計算得出在測試數據上的識別結果精度為87.1%，并將識別結果與地質圖進行對比，發現其整體分類結果圖與實際地質圖存在一定相似性，在第四系沖積物、震旦系墩子溝組千枚巖、寒武系下統變砂巖—變板巖—硬砂巖三種地層上識別分類效果較好。

通過遙感技術進行巖性識別具有探測迅速、探測面積大，影像和光譜處理手段多等優勢，但由于不同衛星所獲得的數據精度不同，因此遙感巖性識別存在“同物異譜”和“異物同譜”現象，導致縱向分辨率較低，僅能反映地表巖性情況，且在氣候濕潤、雨水豐沛、植被和土壤發育等巖石裸露率較低的地區，遙感圖像通常表現為植被、土壤和巖石三者的混合光譜信息，遙感巖性填圖時需加強甄別和野外驗證工作。

3.2 蝕變信息提取

圍巖蝕變是指圍巖在熱液的作用影響所發生的各種交代變質作用，其主要影響因素為熱液的性質、成分、溫度、壓力、圍巖性質和成分等。常見的圍巖蝕變有硅化、絹云母化、綠泥石化、鈉長巖化等，由于一定的熱液礦床常與某些類型蝕變圍巖共生，因而蝕變圍巖不僅是研究熱液礦床成因的重要標志，也是重要的找礦標志之一。此外，特定蝕變巖石的光譜會在特定的光譜波段上呈現異常，因此遙感圖像上異常信息的識別可圈定礦化蝕變異常區和確定找礦靶區[25]。目前，常用的遙感數據主要是多光譜和高光譜等。

Wambo等[26]利用Landsat 8和ASTER衛星圖像在喀麥隆東部的Ngoura Colomines地區探測了與金礦化有關的熱液蝕變帶，綜合實地調查驗證了遙感結果，發現蝕變帶中存在石英、針鐵礦和絹云母，以及Fe3+/Fe2+、Al-OH、OH/H2O和SiO2的吸收特征，確定了氧化鐵/氫氧化物熱液蝕變帶、粘土、碳酸鹽礦物和硅化帶。Govil等[27]利用AVIRIS-NG航空高光譜遙感技術測量了褐鐵礦、針鐵礦等鐵氧化物，通過與USGS礦物光譜庫進行了對比，發現氧化物/氫氧化物、粘土、滑石和碳酸鹽礦物存在關聯，并驗證了AVIRIS-NG數據在繪制和識別蝕變帶方面的強大能力。Moradpour等[28]以Landsat-7和ASTER衛星圖像繪制伊朗西北部加拉利地區與鐵矽卡巖礦化相關的蝕變帶和地質構造，通過鑒別巖性單元、泥質蝕變帶、構造特征和特定的蝕變礦物，認為矽卡巖鐵礦化的高潛力帶為北南—北西—東向交匯帶，曲線特征與長英質—中鎂質火成巖附近的丙質蝕變帶有關。Nouri等[29]通過光譜角法(SAM)確定了氧化鐵質、泥質及丙基巖等熱液蝕變帶，并利用高通濾波和DEM山體陰影技術對ASTER數據進行了識別。發現綜合圖像處理技術對氧化鐵、泥質等具有較好的檢測能力，野外觀測也證實了解譯遙感影像顯示的真實地形變化和探測面積。Forson等[30]基于Crosta技術的主成分分析方法對Sentinel 2A數據集中的條帶進行了分析，突出了研究區內的蝕變帶。綜合利用Crosta技術圈定的磁、重、構造密度、輻射、蝕變等勘查層，生成研究區內金礦化潛力分布圖，通過與現有數據和實測采礦位置進行比對驗證了成礦潛力圖的正確性。Frutuoso等[31]利用RGB組合、波段比、PCA等遙感方法獲取相關地質特征，勾勒出葡萄牙Boticas Chaves地區金礦化區，發現選擇性主成分分析(PCA)是識別鐵氧化物和含羥基礦物最有效和可靠的方法，結合熱液蝕變礦物和提取的構造特征，可以預測成礦的潛力區域。

與常規的野外地質調查相比，遙感蝕變信息提取具有高效率、便捷等優勢。但與遙感巖性識別中所面臨問題類似，針對山區地下土層較厚或存在各種植被覆蓋的情況下，極易出現信息提取不準確的情況。且目前多采用單一影像數據或方法開展蝕變信息提取工作，對于各影像數據(多光譜、高光譜及高空間分辨率等)相結合，或同時使用多種手段進行蝕變信息提取的研究相對較少。

3.3 地質構造識別

地質構造運動的差異不僅會導致礦產資源類型發生變化，也會改變礦床的分布情況。其中礦產的構造信息可根據不同的構造環境和條件進行分析推斷并提取，但在遙感找礦中，理、線性等重要信息的影像通常較為模糊，需要進行一定的邊緣增強、灰度拉伸、方向濾波等處理方法使地質構造信息凸顯出來，再結合地質、物探等資料確定成礦構造的分布及其特征。

Han等[32]基于DEM和Landsat 8 OLI遙 感影像，快速提取了寶雞北部黃土地區的地質特征，采用“主成分分析法+高斯高通濾波和張量投票相結合的邊緣檢測法+HT消除異常輪廓法”。發現該算法在第四紀黃土覆蓋相對較厚的情況下，也能反映出大地構造運動的方向和趨勢，具有較好的魯棒性。Skakni等[33]將Landsat 8 OLI、航天雷達地形測繪任務(SRTM)和ALOS PALSAR數據整合到摩洛哥北部Talembote和Tetouan城市之間的地質構造圖中，驗證其鈣質背側復合體的斷層和節理的走向是近似的。Kumar等[34]基于EIGEN6C4布格重力資料，利用復合線形密度圖、不同莫霍深度的地幔塊體、巖石圈地幔密度和構造背景，分析了研究區已發現的金伯利巖/鉀鎂煌斑巖的相互關系，確定了大部分金伯利巖管的富集與貧地幔塊體(DM)有關。Yousefi等[35]利用Landsat 8數據和匹配濾波(MF)技術對含鐵鐵礦物(黃鉀鐵礬和赤鐵礦)進行了表征，并對熱液蝕變帶進行了分離。通過對多種圖像處理技術綜合分析，扎爾舒蘭蝕變帶隸屬于碳酸鹽巖宿主巖內的正斷層，可用于區域尺度的找礦成 圖。Sivakumar等[36]利 用ALOS PRISAM DEM (AW3D30)和Sentinel-2A數據編制了流域網絡圖，通過分析次盆地中的構造參數建立了地理空間數據庫，并以層次分析法(AHP)為基礎估算活動構造指標，確定地震活動構造帶。結果表明，褶皺山和山麓次盆地地區是地震構造活動區，其地質構造特征和活動構造對地貌演化具有強烈影響。禪偉等[37]采用遙感技術解決飾面用花崗巖礦勘查中所存在的地質構造、巖性分布等問題，并篩選解譯了巖石特征和節理密集區。發現礦區內受南北向斷層影響，形成了以110 ～ 130°方位的節理密集區，該區域影像圖為深紅色，而成礦有利區為灰白色、淺紅色地段。

利用遙感地質勘查技術對地質構造進行科學勘測，不僅能確保工程的順利施工，還能有效提高勘測工作的精準度和工作效率。但在地質構造信息獲取過程中有時會出現細節紋理不清問題，為此還需輔助以計算機技術對圖像信息進行分析，從而確保能夠有效收集到準確可靠的地質類型信息。

4 結論與展望

利用遙感技術對地形復雜、環境惡劣、交通不便的地區進行地質礦產勘查展現出了較為突出的優勢，為礦產勘查的高效、穩定且安全地開展提供了有利的保障。但基于遙感技術進行地質礦產勘查仍存在一定的技術短板，諸如遙感填圖分辨率較低這一問題，還需基于分辨率更高的衛星獲取更為準確的地質信息，或結合多種分辨率融合技術進行精細礦物填圖。此外，植被覆蓋面較大的區域遙感地質勘查難度明顯增加，雖然目前學者們提出了許多用于減少植被干擾、強化影像潛在礦物信息的方法，但依然收效甚微。針對復合礦物或伴生組合礦物的識別同樣存在一定難度，仍需開展進一步研究工作。相信通過科研人員在這些方面的不斷突破，會使遙感技術在地質勘查中的發展達到新的高度。