(地質礦產部航空物探遙感中心，北京)
通過圖像特征分析和地面調查，證實瀾滄江蘭坪地區銅礦化蝕變與圍巖在反射光譜特征上存在差異，即蝕變巖在TM5(近紅外)波段(1.55μ m ~ 1.75μ m)具有高反射率。在此基礎上，研究了提取與銅礦化和蝕變有關的TM遙感信息的計算機圖像處理技術。實踐證明，主成分分析在這方面的效果是最好的。根據蘭坪地區影像上典型地物樣區色調理論，將影像上顯示的異常色調與紅土尖礦區地質勘探資料進行對比分析。評價了遙感異常的地質意義。因為圖像預處理(幾何校正、亮度拉伸、多元統計、最佳波段組合的選擇等。)是根據瀾滄江蘭坪地區的特點進行的，其處理方法在整個地區具有壹定的適用性。本文結合公式2、圖4、表4、色板圖11(5)等實際資料，詳細介紹了提取銅礦化蝕變遙感色調異常信息的方法和技術。
關鍵詞:瀾滄江蘭坪地區銅礦化蝕變遙感信息主成分分析
首先，提出的問題
隨著空間遙感數據在地學中應用的逐步深入，根據內生金屬礦床熱液蝕變產物的光譜特征，通過對TM數據的計算機圖像處理，提取與礦化蝕變有關的遙感顏色異常信息，以指導金屬礦床的勘查，引起了國內外的廣泛關註[1][5]。1992年春，李同誌在參加科技部直接決定的找鉀研究項目(編號:91-39)野外調查時，對雲南蘭坪—雲龍地區某些銅礦周圍特殊的地質地貌特征產生了濃厚的興趣。例如，所附的11的彩色地圖是在紅土尖地區拍攝的。周圍植被稀疏，殘坡積物和土壤顏色比外圍地區淺、黃、紅，規模很大，景觀特征明顯，肉眼可觀察。但該地區山高、坡陡、谷深，交通不便，地質工作程度低，於是產生了從TM數據中提取與銅礦化蝕變有關的遙感信息(可簡稱為銅礦化蝕變遙感信息)的想法。
為此，根據該區22個巖石樣品的光譜曲線，研究了銅礦化蝕變巖的光譜特征。選取1990 65438+2月20日采集的TM7數據進行圖像處理，在圖像中選取典型地物，分析典型地物的反射光譜特征。在此基礎上，通過大量實驗，探討了利用主成分分析提取銅礦化蝕變遙感信息的方法。對瀾滄江流域蘭坪盆地西緣小格拉至金曼約944km2區域及寶豐、文井、橋後、順當井、石井、紅土尖等亞區的TM圖像進行主成分分析處理，得到了反映礦化蝕變的異常圖像作為參考，其中紅土尖亞區同時得到了814隊地質工作的確認。
李同誌對這項工作非常投入。他無視1993幾次咯血，堅持實地調查。無情的癌魔迫使他在1994年春天停止了這項卓有成效的研究，除了紅土尖亞區，其他亞區都沒有時間實地驗證。李同誌不幸逝世後，筆者根據他留下的大量記錄、影像和未完成的報告文稿，以宏圖尖子區為例，進行文本整理，以供交流和參考。在其他分區獲得的圖像不能壹壹公布，但可以交流。雖然對這壹地區圖像的地質解釋還有待深化，但如果所研究的非常珍貴的方法和經驗能夠借鑒，那將是對死者的壹種安慰。
二、地質背景
實驗區位於瀾滄江流域蘭坪盆地西緣的小格拉至金曼壹帶。該區在結構上屬於三江構造帶，西側有壹條古板塊縫合線——長期活動的瀾滄深斷裂，縱貫南北。該區經歷了華力西期、印支期、燕山期和喜馬拉雅期多期構造運動，導致褶皺、斷層和巖漿巖發育，形成了多處沈積和內生金屬礦床[2]。特別是中、晚三疊世，沿瀾滄江斷裂噴發了大規模的中性巖漿(安山巖)，與本區銅礦的形成密切相關。
目前已發現的銅礦化主要分布在中三疊統上蘭組、中侏羅統花開佐組和下白堊統南新組。銅礦體呈脈狀、透鏡狀、層狀，大部分礦化伴隨有矽化、鐵白雲石化等熱液蝕變。該區山高谷深，地表切割嚴重，基巖裸露良好，礦化蝕變帶分布廣泛，殘坡積物分布較廣，植被稀疏，為遙感地質勘查創造了壹定條件。
該區地質工作程度低，目前僅評價了壹個中型銅礦床(金曼)。因此，利用遙感信息圈定找礦靶區，對縮小勘查範圍，加快勘查進程具有重要意義。
三、巖礦樣品采集和反射光譜測定
為了研究利用TM數據提取銅礦化蝕變遙感異常色調信息的可能性和依據，在該區采集了22個巖礦樣品，用IRIS光譜測試儀測量了這些樣品的反射光譜，並根據TM波段計算了平均反射率。表1列出了七個代表性巖性樣品的反射率數據，繪制成圖1。
表1各波段典型巖石礦物TM平均反射率統計表(單位:%)
繼續的
註:平均反射率；δ-方差
圖1典型巖石和礦石的光譜平均反射率曲線(曲線編號和樣品巖性見表1)。
根據反射光譜的特征，該區巖石和礦物的反射光譜曲線大致可分為三類:第壹類(光譜曲線No。1，2，3)是含銅巖石(銅礦石)的反射光譜曲線，其特征是TM 1-TM4波段變化不大，TM5波段最高，TM7波段下降約65438。許多文獻[1]對這壹現象的解釋是，羥基(OH-)廣泛存在於礦化蝕變帶中，而OH-和OH-對TM7(2.08μm-2.35μm)波段的電磁波有很強的吸收，因此礦化蝕變帶的TM7亮度值較低。第二種是火成巖或沈積巖的反射光譜，表現為反射率低，沒有明顯的反射峰，與礦化巖石樣品的反射光譜截然不同。第三種是鐵染或矽化應時砂巖的反射光譜曲線(圖1中的4號和5號曲線)，表現為從TMI到TM5反射率逐漸升高，TM7波段略有降低，其TM1反射率低於第壹種，可能是Fe離子對0.45μm波段電磁波的強烈吸收和吸收所致。
上述三類巖石和礦石的反射光譜曲線特征表明，銅礦化蝕變巖的反射光譜不同於正常巖石，這是利用遙感數據提取銅礦化蝕變信息和指導尋找銅礦的基礎。
第四，TM圖像預處理
為了有效地進行光譜分析，從圖像上具有代表性的樣品區域提取找礦信息，需要對圖像進行壹系列的預處理，如幾何校正、亮度值的動態範圍拉伸、合成圖像波段的最優組合選擇、比例尺計算等。而且為了便於蘭坪-雲龍區域的鑲嵌、各區域亮度值的比較以及壹些數值運算的重復，根據整個區域的特點進行了預處理。
蘭坪-雲龍地區的影像(約3072×4096像素，相當於6×8幀512像素× 512像素)選自北京衛星地面站2月20日采集的7個波段的TM數據。以地形圖為對照，對影像進行幾何校正。然後統計整個圖像範圍內各波段像素亮度的最小值和最大值，將各波段的亮度值分別線性擴展到0 ~ 255；然後，將幾何校正和擴展後的7個獨立波段的TM數據形成7個波段的TM圖像數據文件。以此為源，截取1蘭坪七波段基礎影像文件(1024像素×1024像素)作為重點研究影像。
為了獲得信息量最大、波段間信息相關性最小、顯示效果最佳的三波段彩色合成圖像，以公式(1)中的組合相關因子Q作為選擇最佳波段組合的尺度和依據，通過尋找組合相關因子Q的最大值來選擇最佳波段組合。
張玉軍論地質勘探新方法
其中，Si是I波段方差或偏差，也稱為變異；Ri是波段之間的相關系數。
利用公式(1)，瀾滄江蘭坪TM彩色合成影像的最佳三波段組合為TM5、TM4、TM3或TM4、TM5、TM7。
本工作采用逐步完善研究細節、逐級截取放大圖像的方法，從瀾滄江蘭坪區域圖像中截取蘭坪子區域圖像(彩色版附圖11(5))；從蘭坪子區域截取拉帶子區域:然後從拉帶子區域的圖像中截取紅土溪子區域(彩色版附圖11(4))。它的規模也在壹步步增加。
5.主要地形圖像亮度值的特征分析。
從蘭坪TM4(R)、TM5(G)、TM7(B)的65，438+0 ∶ 20萬的彩色合成影像中，選取了65，438+065，438+0的地類影像樣區(見色板附圖65，438+065，438+0 (3))。每個樣本區域中像素的亮度值根據樣本區域中所有像素的亮度值進行平均，如圖2所示。
從圖2可以看出，4號、5號和6號曲線的形狀與圖1中第壹類巖石和礦石的反射光譜曲線非常相似，即TM5出現壹個反射峰，而TM7略有下降。三個曲線樣區均有不同程度的礦化蝕變，與地面巖石相對應，不同的是在TM4時形態發生了變化。比如6號曲線樣區對應地面紅土銅礦點。並且表面有壹定的植被覆蓋(見彩板附圖左下角11(1))。由於植被近紅外波段的“陡坡效應”，TM4的亮度值發生變化，TM4的亮度值高於曲線4和5，而TM3的亮度值低於曲線5，這是植被幹擾造成的。在圖2中，9號曲線和11號曲線顯示了植物反射的典型光譜特征。這兩條曲線的樣本區域對應的是地面上茂密茂盛的植被區域，但兩條曲線各波段的亮度值還是有差異的，植被類型可能會有壹些差異。在圖2中，曲線10號和3號，圖像樣本區域對應的地面是泥灰巖，但它們分別位於地面的陰坡和陽坡，因此亮度值不同，但在
圖2蘭坪地區幾個巖石和植被樣品的TM亮度曲線(亮度值被拉伸)。
1-白村-楊村附近JBOY3樂隊泥巖；松登附近的2— K2泥巖和粉砂巖；3—楊村附近的J2泥灰巖；4-裸露紅層，無植被覆蓋；5—淺色礦化應時砂巖；6—紅土尖礦區含少量植被的銅礦化蝕變白雲質灰巖；ZK2附近的Ey紅層；馬鈴薯山附近的8— T3火山碎屑巖；9-郁郁蔥蔥的植被覆蓋面積；10—吉祥附近的J2泥灰巖；11-郁郁蔥蔥的植被覆蓋面積
在TM4處有弱反射峰。在圖2中，曲線1和2以高亮度為特征，TM3為反射峰，TM4為吸收谷。該曲線樣區對應的表層巖石為泥巖和粉砂巖。在圖2中，8號和7號曲線的亮度值較低，曲線較為平緩。這兩條曲線對應的地表巖石為火山碎屑巖和紅色含鹽地層。上述特征構成了提取銅礦化蝕變信息的基礎。
六、銅礦化蝕變遙感信息提取
雖然遙感技術具有宏觀概括能力強、覆蓋範圍大、可定期重復觀測等優點。但直接指示礦床或礦體產狀的非常少見。這首先是因為地質和成礦過程極其復雜，其次是因為目前遙感技術的空間和光譜分辨率仍然有限。因此，遙感數據反映的礦物信息往往很弱，而背景地質信息卻很強，因此提取礦物信息成為遙感地質學的首要任務和難題，試圖建立數學公式(簡單或復雜)用計算機處理遙感圖像提取礦化信息往往失敗。我們使用了圖像處理技術中常用的試錯法，如比值法、顏色坐標系變換、無監督分類、六帶或七帶KL變換(即主成分分析)等。[4]嘗試爆破TM數據中包含的弱礦化遙感信息，效果不佳。最後成功利用四波段主成分分析(TM1-TM4-TM5-TM7和TM1-TM3-TM4-TM5)提取了銅礦化和蝕變遙感信息。
6.1 KL變換
主成分分析是通過圖像處理技術中的KL變換實現的。眾所周知，幾乎每壹種多元分析方法通常都需要對復雜問題進行簡化，即以犧牲壹些信息為代價來降低復雜集合的維數，或者通過變換舍棄壹些次要參數來達到“以樹見林”的目的[3]。雖然主成分分析的定義和運算在數學上是嚴格的，但TM數據的KL轉換結果所反映的地質意義是非常復雜的。排在前面的主成分反映了地層、巖性、構造、植被等特征的廣泛分布信息，而序號大的主成分反映了壹些宏小信息。發現這些次生信息中往往包含了幾個地區的礦化蝕變信息。因此，本文采用的主成分分析方法不同於常規的以壓縮維度突出主要信息為目的的主成分分析；而是采取避開主要信息，利用較弱的次要成分信息，發掘其特殊地質意義的方法。所以我們不采用“從樹看林”的思路，而是采用“從樹葉的變化看害蟲”的思路。
表2 KL變換的特征值和特征向量
具體方法是對圖像進行KL變換。各主成分與原波段像素亮度值的線性相關系數為統計特征向量的分量，各主成分的相對變化量為統計特征值。對於瀾滄江蘭坪地區兩幅1024像素×1024像素的四波段影像，TM1，TM4，TM5，TM7和TM1，TM3。TM1、TM3、TM4、TM5轉化結果的地質意義更容易闡明。雖然從最優組合的角度來看，TM1、TM4、TM5和TM7的組合包含了更多的信息，但是這個組合中沒有TM3，TM3對抑制植被有特殊的意義。瀾滄江蘭坪地區TM1、TM3、TM4、TM5四個波段的像元亮度值KL變換統計結果見表2。第壹至第四主成分的信息量分別為87%、9.7%、2.8%和0.5%。
6.2異常圖像映射
由於本次研究的目的主要是研究那些序號大、信息量在主成分分析結果中占次要地位的成分的地質意義，壹般異常信息大多包含在第四(KL P4)和第三(KL P3)成分中，它們與TM波段像元亮度值的線性函數關系如式(2)所示:
張玉軍論地質勘探新方法
因此，通過顏色合成形成異常圖像，即，使用KL P4(R)、KL P3(G)和TM3/TM4(B)進行顏色合成。色板附圖11(3)是從瀾滄江蘭坪異常影像中截取的蘭坪子區影像。TM3/TM4(R34)比值的意義在於減少地形影響和抑制植被幹擾。在顏色合成過程中，通過給地質背景賦予藍色來襯托地質背景是有益的。KL P4和KL P3的信息構成雖然清晰，但其地質意義並不直觀。根據各種圖像樣區顏色合成的色彩理論計算，判斷各種色調的地質意義，並進壹步結合野外驗證結果，對異常圖像的色調進行定性評價。
6.3典型地物樣本區顏色合成色調的理論計算
根據公式(2)計算蘭坪地區四個波段(TM1、TM3、TM4、TM5)像素亮度值的KL P4、klp3、klp2(見表3)。
根據表3中所列的P4(R)、P3(G)和R34(B)的數據，我們可以大致估算出每個區域在彩色合成圖像上應該呈現的色調。然後在蘭坪地區遙感色調異常圖像(色板附圖11(3))上以1:200000標註上述樣品區域，不出所料，其色調與表3中理論推測的色調基本壹致，因此可以判斷紅色和紫紅色色調在該圖上可以解釋為銅礦化蝕變異常區；黃色和綠色色調主要屬於植被和泥灰巖分布區，其他巖性表現為白色、藍色和藍色色調(表3)。
表3每個樣本區TM圖像的KL變換主成分值和TM3/TM4列表
6.4紅土尖子分區初步地質核實
從彩色版附圖11(3)的圖像中截取紅色土壤流的子區域(128像素× 128像素)，放大4倍，得到紅色土壤流的異常圖像(11(4)通過對比研究，在1 ∶ 50的地質草圖中淺色的銅礦化層ⅲ、ⅳ、ⅴ高達6.12%，地表可見孔雀石、藍銅礦、輝銅礦、輝銅礦等礦物，呈浸染狀、散在狀、薄膜狀、細脈狀分布於淺色應時砂巖顆粒和裂隙中，含礦層內礦化連續性較好。研究區淺色銅礦化層的長度和厚度。IV大於No。ⅲ，但銅礦化較差，品位較低，僅為0.02% ~ 0.04%，表面局部可見少量銅斑和孔雀石。銅礦化層V位於層間破碎帶中，長650m，寬約40m，品位2.08% ~ 12.77%。深部的主要銅礦物是輝銅礦，表層的主要礦物是孔雀石、藍銅礦和黑銅。礦體呈脈狀、豆莢狀、串珠狀、層狀。
表4異常符合率
圖3雲南省蘭坪縣拉井(紅土尖)銅礦地質概況
虛線框為紅土尖子區銅礦化蝕變遙感色調異常圖像對應位置(彩色版附圖11(4))(根據814隊數據)。
1-古新世果郎組；2-始新統雲龍組；上白堊統3-滿寬河組；下白堊統4-南新組；5-上侏羅統巴珠魯組；6-中侏羅統花開佐組；7—背斜軸部；8—正常故障；9-反向故障；10 ——性質不明的斷層；11-銅礦床；12—淺色層(銅礦化)
部分淺色銅礦化層I與異常圖像上的淺玫瑰色區域重合。礦化層品位較低，為0.27% ~ 0.8%，礦化不連續，表面斷續可見孔雀石、藍銅礦等銅礦物。
淺色礦化層ⅱ和部分礦化層ⅰ在色板附圖11(4)中無紫紅色調異常顯示，可能被山影遮擋，需進壹步研究。
另外，彩板附圖11(3)中黃色方框東北角有壹個三角形深玫瑰色調區域，對應的是拉馬山北地質圖(超出圖3範圍)。814隊追蹤到兩個含銅淺色層，長2400米，厚4米至4.2米，品位0.34。
根據色調異常分布與銅礦化層面積的對比統計，二者的符合率見表4。
從表4可以看出，紅土尖礦區地質勘探成果與遙感彩色異常的符合率為89.3%。然而，沒有關於沒有礦化的異常問題的統計研究。顯然，異常範圍大於礦化範圍。這個問題很復雜。目前，由於未能對異常逐壹進行驗證和研究，兩者的符合程度有待進壹步探討。但壹般來說，預測不能像勘探那樣要求苛刻，期望預測結果完全準確，就像任何地球物理信息的多重性壹樣。
綜上所述，可以認為利用主成分分析法提取瀾滄江蘭坪地區銅礦化蝕變遙感信息是可行且有效的。
七兩江蘭坪異常圖像的改善
在制作1024像素×1024像素的瀾滄江蘭坪地區異常改善圖像(彩色附圖11(5))時，為了進壹步降低第壹次KL變換的P3和P4分量的相關性，起到“凈化”異常的作用，將TM6的負值作為負值。即分別對TM1，TM3，TM4，TM5和TM1，TM4，TM5，TM7進行KL變換，然後從得到的主成分中分別選取兩個主成分(PP1，PP2)再進行KL變換。從TM1、TM3、TM4、TM5的雙KL變換得到的兩個主成分中選取PP2，從TM1、TM4、TM5、TM7的雙KL變換得到的兩個主成分中選取PP1，用TM6分別給R、B、G進行假彩色合成，生成瀾滄江地區蘭坪異常圖像(。
圖4瀾滄江蘭坪地區TM異常圖像處理流程圖
兩個波段組合的對偶KL變換得到的主成分特征值和特征向量見表2、表5、表6和表7。
表5 TM 1，TM3，TM4和TM5二次KL變換的特征值
表6 KL變換的特征值和特征向量
表7 TM 1、TM4、TM5和TM7二次KL變換的特征值
色板圖紙11(5)上紅色調的地質意義已在第6.4和6.3節中詳細討論。也是銅礦化和蝕變的遙感信息。色板附圖11(5)中的黃色調為PP:TM6負值後高值區的合成調，即與低溫區有關的調，主要反映山體陰坡的信息。由於第6.4節討論的山體陰坡銅礦化異常實例較少，因此不能完全確定黃色調也是銅礦化蝕變信息的顯示。色板上綠色背景(- TM6)的色調附圖11(5)襯托出地質地形的概況。由於顏色合成，對TM1、TM4、TM5和Tm7K的KL變換後的第三和第四分量進行二次KL變換，得到第壹主分量(PP1)。
從上面的討論中，我們主要對異常圖像上的異常紅色調感興趣。這些紅色調異常主要反映銅礦化的蝕變信息，它們主要沿瀾滄江橫向斷裂呈羽狀簇狀分布。這些異常直接顯示了銅礦化蝕變區的大小，與礦脈或礦層出露的規模呈正相關。彩色版附圖11(5)上還標註了部分地名編碼，便於與地理、地質圖對比。因為圖片是壓縮顯示的，零散的異常點也丟失了，用四塊拼接或者放大掃描會更清晰。除金曼(彩色版代號11(5))和紅土尖(15)為已知礦床外，象鼻村(3)、可登尖(4)、巖頭(5)、文登等地均有礦床。
地質研究對象極其復雜多變，礦化蝕變信息相對薄弱；想象壹下用壹種或幾種數學方法(圖像處理技術)進行計算，從而得到壹個完整的、普適的解，這是超越目前科技水平的。但是，我們仍然可以針對某些特定區域將問題簡化，找到壹套合適的圖像處理技術(數學工具)，從微弱的礦化蝕變信息中相對純粹地提取水稻。
本論文得到了我中心丁群同誌的寶貴意見。雲南遙感站的張欣、814地質隊的李金星和劉積福參與了照片的判讀和計算，在此表示感謝。
參考
[1]劉彥君等.東坪金礦隱伏礦體多信息預測研究，國土資源遙感，1994，(1): 15 ~ 22。
[2]肖等.雲南中、新生代地質礦產.北京:海洋出版社，1993。
[3] M. Kendall等人，多變量分析。北京:科學出版社，1983。
[4]張玉軍.柴達木盆地中部航放磁數據的數字圖像處理.UAS:塔爾薩，中國勘探地球物理學概述。美國勘探地球物理學會，1989，517-535
[5]M.P.Ekstrom .數字圖像處理技術。美國:學術出版社，1984
遙感數據主成分分析提取瀾滄江-蘭坪地區銅礦化蝕變信息的研究
李昌國，張
(MGMR，航空地球物理與遙感中心，北京，100083)
摘要瀾滄江蘭坪地區存在光譜異常特征(近紅外TM 51.55 μm-1.75 μm高反射)。為利用圖像處理技術提取與銅礦化和蝕變有關的TM遙感信息的實驗研究提供了科學依據。主成分分析法得到的結果最好。通過與紅土尖地區地質工作的對比和圖像采樣的理論計算，評價了異常的地質性質。由於圖像預處理(幾何復原、亮度縮放、多元統計、TM通道的優化選擇等)。)在整個區域均勻地完成。因此有理由認為，所獲得的處理技術也適用於整個地區。本文用翔實的表格(4)、公式(2)、圖形(4)和彩色圖像(5)進行了描述。
關鍵詞主成分分析，瀾滄江蘭坪地區，銅礦化蝕變遙感信息
國土資源遙感，1997，1號。