基于Sentinel-2衛星數據的南陵—宣城礦集區礦化蝕變信息提取

殷夢杰, 趙 萍,2, 朱翠翠, 申鵬舉, 趙月嬌

(1.合肥工業大學 資源與環境工程學院,安徽 合肥 230009; 2.合肥工業大學 空間信息智能分析與應用研究所,安徽 合肥 230009)

0 引 言

南陵—宣城礦集區是長江中下游成礦帶的重要組成部分,熱液型礦床發育廣泛[1-3],近年來在找礦方面取得重大突破,已發現10余處矽卡巖型礦床或礦化,展現出良好的成礦前景[4],但受地質構造、植被覆蓋及第四系覆蓋等因素的影響,開展常規的地質勘探工作困難較大,成本較高。遙感影像具有宏觀性、綜合性、客觀性,利用遙感影像進行輔助分析,可為地質勘探提供多時空、多光譜、多層次的地學信息。

圍巖蝕變是熱液礦床成礦作用發生的重要標志之一[5-8]。由于遙感影像在波譜差異分析上具有獨特優勢,應用遙感影像提取礦物蝕變信息是找礦的有效方法。成像光譜技術的發展與搭載平臺的多樣化,使得遙感影像在巖礦信息提取方面的應用越來越廣泛。目前,遙感找礦主要運用國內的高分系列衛星以及國外的Landsat 系列衛星、ASTER(Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer,先進星載熱發射和反射輻射儀)、HyMap、WorldView、Hyperion等衛星或航空影像。國內外研究者利用不同的方法對不同區域的遙感礦化蝕變信息提取做了大量研究工作。在植被覆蓋度較低區域或裸巖地區,蝕變巖石出露面積大,提取難度小,礦化蝕變信息較易被提取。文獻[9]運用主成分分析(principal component analysis,PCA)法、波段比值法和光譜角填圖法,提取新疆若羌縣羅布泊地區Hyperion數據上的鐵染、羥基蝕變異常信息;文獻[10]基于Landsat 8 OLI(Operational Land Imager,陸地成像儀)數據,利用波段比值-PCA法對美國亞利桑那州巴林格撞擊坑(Barringer Meteor Crater)的鐵隕石礦物進行有效提取;文獻[11]利用ASTER數據,結合PCA和支持向量機(support vector machine,SVM)方法對新疆東天山尾亞地區的鐵染、Al—OH、碳酸根蝕變礦物進行提取;文獻[12]利用HyMap航空高光譜遙感數據及全光譜便攜式光譜分析儀(FieldSpec Pro FR)地面波譜數據對新疆東天山成礦帶的蝕變礦物異常特征進行圈定。然而,在植被覆蓋度較高區域,受植被影響,蝕變信息在影像上表現不明顯,提取難度較大。近年來,國內外研究者在深入研究蝕變信息提取技術的基礎上,改進或創新抗植被干擾技術,并將其應用于植被覆蓋度較高區域。文獻[13]利用Landsat 8 OLI數據對內蒙古白云鄂博西南草原覆蓋區的植被進行混合像元分解,并采用PCA法對該地區的羥基異常進行提取;文獻[14]利用ETM+(Enhanced Thematic Mapper Plus,增強型專題制圖儀)和ASTER影像數據,提出多元數據疊加分析法,在植被覆蓋度較高的甘肅省西河縣大橋—石峽地區進行鐵染和羥基異常礦化蝕變信息提取。

Sentinel-2衛星是由歐洲航天局和歐洲委員會共同實施的“哥白尼計劃”下的多光譜成像衛星,于2015年6月發射,免費向用戶開放。該衛星與Landsat系列衛星的波段設置相似,但在可見光、近紅外和短波紅外波段具有更高的空間、時間、光譜分辨率,并且擁有3個紅外波段,近年來在農作物提取[15-16]、樹種分類[17-18]、水體提取[19-20]、生態環境監測[21-22]、土地覆蓋變化監測[23-25]等方面得到較廣泛的應用,但在地質領域的相關應用報道較少。文獻[26]采用PCA法,在四川康定雅拉地區的Sentinel-2衛星數據上提取羥基蝕變異常信息;文獻[27]通過圖像融合算法,對內蒙古石板井蛇綠巖套和美國Cuprite礦區的Sentinel-2衛星數據進行蛇紋石化蝕變信息提取;文獻[28]基于Sentinel-2衛星數據,使用完全約束最小二乘混合像元分解技術及PCA法,對內蒙古黃崗梁地區的鐵染蝕變礦物進行提取;文獻[29]利用多光譜差分植被抑制法,在黑龍江呼瑪地區進行Sentinel-2衛星數據的鐵染和羥基蝕變信息提取。上述研究表明,Sentinel-2衛星數據對礦化蝕變信息具有較好的識別能力,但研究區域主要集中在植被覆蓋度較低區域或裸巖地區,如何充分發揮Sentinel-2衛星數據的優勢,進行植被覆蓋區礦化蝕變信息的提取亟待研究。

本文以Sentinel-2衛星多光譜數據為主要數據源,采用PCA法、波段比值法,結合掩膜技術,提取南陵—宣城礦集區的鐵染、Al—OH、Mg—OH、碳酸鹽類礦化蝕變信息,結合已知的地質礦產資料,對提取的異常信息進行分析驗證,并與Landsat 8衛星數據提取結果進行對比,旨在為植被覆蓋區巖礦信息提取提供參考,拓展Sentinel-2衛星數據在地質領域上的相關研究,同時為南陵—宣城地區的礦產勘查提供依據。

1 研究區概況

南陵—宣城礦集區處于揚子板塊北緣、長江中下游成礦帶北東段,西以北東向三里河—河灣斷裂與銅陵隆起、繁昌盆地相接;區域內發育北東向的三里鎮斷裂、江南深斷裂、周王斷裂和北北西向的廬江—銅陵斷裂。區內北東向的九連山—貍橋推覆體將南陵—宣城盆地分隔為南陵盆地和宣城盆地;區內中生代巖漿活動發育,以白堊世高鉀鈣堿性、中酸性侵入巖為主,地表大部分被第四系覆蓋,第四系之下為白堊紀以來的陸相碎屑沉積巖[30]。本文選擇南陵—宣城礦集區及其周邊為研究區,在118°03′～118°58′E,30°50′～31°14′N之間,面積約為3 907.42 km2,其地質簡圖如圖1所示。除近年來新發現規模已達特大型的茶亭銅金礦床外,在九連山—貍橋推覆體上有較多的金屬礦床(點)分布,是安徽省礦產勘查較有潛力的地區之一[31]。

圖1 研究區地質簡圖

區內礦化蝕變類型包括黃鐵礦化、硅化、矽卡巖化、綠泥石化、綠簾石化、高嶺土化、蛇紋石化、鉀長石化、碳酸鹽化、絹云母化、葉臘石化等。研究區內植被發育,主要以常綠闊葉林為主,山坡多次生灌木和草本,植被覆蓋度較高。

2 研究數據概況及預處理

2.1 研究數據概況

Sentinel-2衛星是“哥白尼計劃”中實現多光譜高分辨率觀測的衛星,分為2015年6月23日發射的2A衛星和2017年3月7日發射的2B衛星,單星的重訪周期為10 d,雙星重訪周期為5 d。本文使用的多光譜數據來自可見光短波紅外多光譜相機(MultiSpectral Instrument,MSI)。MSI數據有可見光、近紅外和短波紅外13個波段,其中有可見光波段6個、近紅外波段4個、短波紅外波段3個,空間分辨率有10、20、60 m 3種,幅寬為290 km;該數據具有分辨率高、波段多、幅寬大、重訪周期短、免費等優點。本研究使用的數據包括Sentinel-2A衛星數據和Landsat 8 OLI數據。為減小植被干擾,影像數據采集時間均為冬季。Sentinel-2衛星數據的成像時間為2019年12月8日,數據質量較好,基本無云覆蓋。Landsat 8衛星數據行列號為120/38、120/39,成像時間為2014年1月2日。

Sentinel-2A、Landsat 8衛星波段特征對比見表1所列。

表1 Sentinel-2A、Landsat 8衛星波段特征對比

2.2 數據預處理

本次使用的Sentinel-2A衛星的Level-2A數據已經過正射校正和大氣校正,無云和積雪覆蓋,影像清晰,色調對比度好。由于影像具有不同的空間分辨率,在處理系統SNAP(Sentinel Application Platform,哨兵數據應用平臺)環境下使用超分辨率(Super Resolution)擴展模塊,將Sentinel-2衛星數據的60、20 m波段超分辨率合成為10 m波段,輸出后的波段分別為B1～B12(除B10外)。在ENVI軟件中對選用的Landsat 8衛星數據進行輻射定標和大氣校正等預處理。為檢驗2種數據的預處理效果,選取研究區典型地物進行光譜對比,在影像上選擇同一點的植被進行光譜對比,Landsat 8、Sentinel-2衛星影像同名點植被反射率曲線對比如圖2所示。

從圖2可以看出,Sentinel-2、Landsat 8衛星數據譜形特征基本一致,在植被特征譜帶范圍內譜形吻合度高,且特征吸收位置一致。因此,可以認為Sentinel-2衛星超分處理后數據可用于下一步的礦物識別工作。

2.3 研究區干擾物剔除

遙感影像中存在的植被、水體、建筑物等會對遙感礦化蝕變信息提取產生干擾。研究區位于丘陵地區,植被資源豐富,植被覆蓋度較高,為了提高礦化蝕變信息提取的準確性,利用掩膜技術去除這些干擾因素,具體步驟如下:

1) 通過歸一化植被指數(normalized difference vegetation index,NDVI)[32]提取植被信息,采用優化閾值分割的方法生成植被掩膜二值圖像,被掩膜區域的值為0,其余值為1;Landsat 8、Sentinel-2衛星數據提取的植被掩膜結果分別如圖3a、圖3b所示。

2) 利用歸一化建筑指數(normalized difference building index,NDBI)[33]及改進的歸一化水體指數(modified normalized difference water index,MNDWI)[34]對研究區的建筑及水體進行提取并生成相應的掩膜。

3) 最后將三者的掩膜圖像相乘,得到研究區干擾物的掩膜。參與礦化蝕變信息提取的各波段與這個掩膜相乘可以得到去除3種干擾因素后的剩余圖像。Landsat 8、Sentinel-2衛星數據去除干擾后的剩余圖像信息分別如圖3c、圖3d所示。

從圖3a、圖3b可以看出,基于Sentinel-2衛星數據提取的植被信息面積相對較小,且較為分散,表明在植被覆蓋度較高區域,Sentinel-2衛星數據對高密度植被的提取更加精細。

比較圖3c、圖3d可知,Sentinel-2衛星數據受混合像元影響更小,在剔除干擾信息后,留下的有用信息更多。

3 礦化蝕變信息提取機理

南陵—宣城礦集區具有黃鐵礦化、硅化、矽卡巖化、高嶺土化、綠泥石化等圍巖蝕變。黃鐵礦(FeS2)氧化性較強,自然狀態下易被風化形成氫氧化鐵,如纖鐵礦、針鐵礦等,脫水后形成穩定的褐鐵礦。金屬礦床氧化帶的地表露頭部分常形成針鐵礦、纖鐵礦及褐鐵礦等,覆蓋于礦體之上,是重要的找礦標志。

遙感光譜學證明,不同的蝕變礦物在可見光、近紅外、短波紅外及熱紅外區域產生不同的吸收光譜帶,這些特征光譜與周圍的巖石存在明顯差異,從而形成具有診斷性的光譜異常[35]。遙感影像上只要有足夠面積的蝕變巖石或者礦物出露,就可能被提取[36]。

本研究從美國地質勘探局(United States Geological Survey,USGS)波譜庫中選擇黃鉀鐵礬、赤鐵礦、針鐵礦、方解石、白云石、綠泥石、綠簾石、白云母、明礬石等典型礦物的波譜曲線,以分析其診斷性波譜特征位置,各典型礦物的波譜曲線特征如圖4所示。

鐵化蝕變礦物的光譜特征是在0.70～0.75 μm、1.52～1.70 μm有明顯的反射峰、在0.85～0.95 μm附近形成吸收谷,表現為在Sentinel-2衛星的B5、B6波段及B11波段形成反射峰,在B8a波段形成吸收谷。

Al—OH基團礦物在1.60～1.70 μm有明顯的反射特征,在2.20 μm附近有吸收波譜特征,對應在Sentinel-2衛星的B11波段上形成反射峰,在B12波段形成吸收谷。

含Mg—OH礦物在2.32 μm附近有1個明顯的吸收谷,波段特征表現為在Sentinel-2衛星的B5～B11波段反射率大體呈增長趨勢,在B12波段具有吸收谷。

碳酸鹽類礦物白云石和方解石在0.78 μm附近及2.00～2.25 μm具有高反射峰,在2.33 μm附近有吸收波譜特征,對應在Sentinel-2衛星的B7和B12波段均出現高反射峰。

4 蝕變信息提取

在掩膜的基礎上,運用PCA法和波段比值法對Sentinel-2衛星數據提取鐵染異常、Al—OH異常、Mg—OH異常及碳酸鹽異常信息。Sentinel-2衛星影像4種異常提取結果如圖5a～圖5d所示。

為了與Sentinel-2衛星數據提取的蝕變信息作對比,分別運用Landsat 8 OLI數據的B2、B4、B5、B6和B2、B5、B6、B7波段對研究區的鐵染、羥基異常信息進行提取,提取結果如圖5e、圖5f所示。

波段比值法可通過對同一影像上不同波段像元的比值運算增大光譜差異,達到圖像增強的目的[37];PCA法則是通過正交變換實現對數據的降維,獲得一組互不相關的分量,可根據各個分量的符號和貢獻系數對所需主成分進行篩選[38]。PCA法與波段比值法近年來已被廣泛應用到遙感礦化蝕變信息提取中,取得了較好的應用效果。在上述典型蝕變礦物波譜特征分析基礎上,利用PCA法對Sentinel-2衛星數據的鐵染蝕變、Al—OH蝕變、Mg—OH蝕變進行提取,3種異常PCA特征向量矩陣見表2所列。

表2 Sentinel-2衛星數據3種異常PCA特征向量矩陣

選取B2、B5、B8a、B11波段進行分析,提取鐵染異常信息,異常主成分特點是B2、B8a波段的貢獻系數與B5波段的貢獻系數符號相反,從表2可以看出,第3主成分(PC3)可以作為提取鐵染蝕變的指示分量。

對于Al—OH蝕變信息提取,選取波段B6、B8a、B11、B12,異常主成分的特點是B8a、B11的貢獻系數符號相同且為正,B11、B12波段的貢獻系數符號相反,取反后的PC3符合提取要求。

對于Mg—OH蝕變信息提取,選用波段B2、B8a、B11、B12,異常主成分的特點是B12、B11波段的貢獻系數符號相反,B2、B8a波段的貢獻系數與B11波段的貢獻系數符號相同,根據此標準,PC3為反映Mg—OH異常的主分量。

碳酸鹽異常信息在B7和B12波段均具有較高的反射率,經過多次實驗,采用B7/B4對碳酸鹽異常進行提取。

對提取的蝕變異常信息進行3×3中值濾波,通過最優密度分割法[39]得到蝕變異常提取結果。經計算,從Sentinel-2衛星影像提取的鐵染蝕變信息面積為29.94 km2,主要分布在研究區西部及東北部,占研究區總面積的0.77%;Al—OH異常、Mg—OH異常面積分別為22.24、17.97 km2,各占研究區總面積的0.57%、0.46%;碳酸鹽異常面積為53.92 km2,占研究區總面積的1.38%。經計算,從Landsat 8衛星數據提取的鐵染異常面積為67.46 km2,占研究區總面積的1.73%,羥基異常分布在鐵染異常附近,面積為45.20 km2,占研究區總面積的1.57%。

5 結果分析

將Sentinel-2、Landsat 8衛星數據提取的礦化蝕變信息結果與已知的175個礦點進行疊加,疊加結果如圖6所示。結合礦化蝕變信息提取結果的空間分布可以發現,2種數據提取的蝕變信息在空間展布上基本保持一致,都是集中分布于研究區西部和東北部地區。

圖6 Sentinel-2、Landsat 8衛星影像蝕變信息與礦點疊加圖

對2種數據提取的蝕變異常信息與已知礦點的相關比率進行統計,結果見表3所列。

表3 蝕變信息提取結果與已知礦點的相關比率

由表3可知,Sentinel-2、Landsat 8衛星數據信息提取結果與175個礦點的相關比率分別為69.14%、47.43%,從Sentinel-2衛星數據提取的蝕變異常信息與已知礦點的對應程度更好,驗證了利用Sentinel-2衛星數據在植被覆蓋區進行遙感找礦的可行性和有效性。

從Sentinel-2、Landsat 8衛星數據提取的鐵染異常面積分別為29.94、67.46 km2;從Sentinel-2衛星數據提取的Al—OH異常、Mg—OH異常面積分別為22.24、17.97 km2,從Landsat 8衛星數據提取的羥基異常面積為45.20 km2,從Sentinel-2衛星數據提取的鐵染異常信息和羥基異常面積明顯小于Landsat 8衛星數據,Sentinel-2衛星數據在礦化蝕變信息提取中更具有針對性。

此外,在蝕變信息提取中,利用Sentinel-2衛星數據可以對Mg—OH異常、Al—OH異常、碳酸鹽異常進行更精細的提取。

為探究蝕變信息提取結果與礦點的相關關系,選擇圖6中礦點分布較為密集的A、B 2個區域進行進一步分析,結果如圖7所示。A處位于繁昌盆地,B處位于九連山—貍橋推覆體北東段。A、B 2處中生代以來地殼活動頻繁,印支期、燕山期構造復雜疊加,巖漿活動強烈,伴隨廣泛的熱液作用,是引起蝕變異常的原因,提取結果能較好地反映該區域的成礦狀況;在遠離礦點的區域,A、B 2處均有偽蝕變信息出現,與Landsat 8衛星數據相比,Sentinel-2衛星數據提取的偽蝕變信息更少。

圖7 Landsat 8、Sentinel-2衛星影像中A、B處蝕變信息提取結果放大情形

6 結 論

1) 利用Sentinel-2衛星數據提取礦化蝕變信息,不僅能對蝕變礦物的大類進行提取,更能進一步提取不同類型的含羥基礦物蝕變異常信息與碳酸鹽蝕變異常信息。

2) 通過與已知地質礦產資料對比驗證發現,實驗提取的蝕變異常信息與研究區礦點信息相關比率較高,Sentinel-2衛星影像蝕變異常信息的準確性與可靠性較好。

3) 在植被覆蓋度較高區域,Sentinel-2衛星數據對高密度植被的提取有較大優勢,在干擾信息去除過程中保留的有效信息更多。由于Sentinel-2衛星數據具有更高的空間分辨率,受混合像元影響更小,蝕變信息提取精度明顯優于Landsat 8衛星數據,表明其在植被覆蓋度較高區域礦產資源勘查中具有重要潛力。

由于“異物同譜”與“同譜異物”現象的存在,提取的蝕變信息中會存在偽異常,此外,Sentinel-2衛星數據在短波紅外波段較少,后續的研究中還需進一步結合Sentinel-2衛星數據光譜特征,融合其他多譜段的數據,在蝕變信息提取時加入地形、巖性、時序等多特征因素,提高Sentinel-2衛星數據蝕變信息識別能力。