陳海云,齊 睿，張 志

(1.中國電建集團西北勘測設計研究院有限公司，陜西 西安 710065；2.32023部隊，遼寧 大連 116000；3.中國地質大學(武漢)地球物理與空間信息學院，湖北 武漢 430074)

0 引 言

對巖石礦物的光譜測試與特征分析始于20世紀60年代末70年代初，以Hunt和Salisbury等為代表的學者指出，礦物、巖石產生的光譜特性主要是由某些金屬陽離子的電子躍遷或羥基、水分子和碳酸根等基團的分子振動過程引起；他們系統(tǒng)地總結了巖石礦物的可見光-近紅外、巖石的中紅外光譜行為及其應用，為巖性提取提供了理論基礎[1]。20世紀80年代中后期，隨著多光譜乃至高光譜技術的研發(fā)，Clark等更深入地研究了巖石礦物的光譜特征與處理技術[2]，分析了不同光譜分辨率下礦物光譜特征的表現(xiàn)行為，并開發(fā)出相應的巖石礦物信息識別提取軟件，促進了巖性的定量研究。

巖石的反射光譜(光譜特征)取決于巖石的組成成分、內部結構和光照條件等因素，其中巖石組成成分是主導因素；外部環(huán)境和表面特征等因素只會導致巖石反射率高低的變化，而譜帶位置、寬度、吸收深度和形態(tài)等特征一般比較穩(wěn)定。此外，巖石的反射光譜也受巖體內雜質、包體、蝕變及替代礦物成分等的影響。因此為了提高遙感異常信息提取工作的準確性，有必要對各類地物的光譜特征進行深入的分析研究。目前國內外的學者已經(jīng)對各類地物光譜，特別是對蝕變巖石學光譜進行了比較深入的分析，這些分析與研究對蝕變信息提取工作具有重要的意義，但是這些分析側重于對各類地物光譜反射曲線變化特征的分析；僅通過光譜曲線的分析，來指導遙感影像中各類地物的區(qū)分較抽象，且效果不明顯。因此，釆用光譜特征空間作為橋梁，將光譜曲線空間與影像數(shù)據(jù)空間連接起來，是一種切實可行的方法[3]。21世紀初，張遠飛等人[4]開始在光譜特征空間中對典型地物及蝕變異常進行分析，將地物光譜曲線特征的分析與遙感影像地物分類結合，更準確地指導蝕變異常信息提取。2012年，王冬寅[5]在對典型地物的實測光譜數(shù)據(jù)進行分析的基礎上，開展了相關遙感蝕變礦物信息的提取研究，取得了較好的成果。

Landsat系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)是20世紀初應用最為廣泛的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)之一，該系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)覆蓋程度高，數(shù)據(jù)量充足，且全球免費試用，是早期地學遙感最常用的衛(wèi)星數(shù)據(jù)。本研究采用的ETM+數(shù)據(jù)自1999年面世以來，因其增加了一個15 m分辨率的全色波段，熱紅外通道的空間分辨率也提高了一倍，達到了60 m，每一景覆蓋面積達到185 km×170 km，且每16天掃描同一地區(qū)，即16天覆蓋全球一次，數(shù)據(jù)量充足，使該數(shù)據(jù)可利用程度大大提高。

據(jù)前人研究，巖石中的主要造巖礦物在可見光-近紅外區(qū)間不能產生具有鑒定意義的反射譜帶，而次要礦物中的離子或者離子基團反而在巖石譜帶中占據(jù)著具有鑒定意義的主導地位。通過對離子或離子基團的特征吸收譜帶分析發(fā)現(xiàn)，CO32-離子蝕變礦物(大理巖、灰?guī)r、白云巖、矽卡巖等)在2.35 μm處有較強的吸收谷，可形成特殊的吸收譜帶。在ETM+數(shù)據(jù)中，CO32-離子蝕變礦物的吸收譜帶對應ETM+的第7波段(b7)。通過上述對大理巖的光譜分析，可建立該類巖性的識別方案。

在ETM+7波段，羥基礦物也具有吸收屬性，所以在提取出的信息中不止有含碳酸根(CO32-)礦物，還有含羥基(OH-)礦物，可以結合多光譜影像目視去除含羥基礦物，因為含碳酸鹽礦物的巖石，如大理巖、矽卡巖等影像中往往呈灰白色-白色的淺色調。在目前的遙感礦物識別中，除部分裸露地表區(qū)高光譜數(shù)據(jù)提取礦物可以較精細地識別礦物外，其他地表區(qū)利用多光譜數(shù)據(jù)提取礦物方法均很難直接識別礦物邊界，一般常用“影像解譯+礦物識別提取”結合的方式開展。因此本文將結合礦物實測光譜與影像光譜，利用實測光譜對影像進行反演，使影像光譜更接近地物的真實光譜，以期更好地識別大理巖。

1 研究區(qū)地質概況

研究區(qū)位于青藏高原西北緣，占據(jù)西昆侖和喀喇昆侖中段，西鄰帕米爾構造結，跨塔里木板塊、秦祁昆中央造山系、巴顏喀喇北羌塘三江造山系以及岡底斯喜馬拉雅造山系四大構造單元[6]。麻扎構造混雜巖在麻扎驛站東約30 km處，屬于麻扎—康西瓦結合帶的一部分，整體上海拔均在4 500 m以上，山勢陡峭，高寒缺氧，人力較難到達，植被覆蓋少，覆蓋層較薄，基巖大部分直接裸露，是開展遙感地質巖性識別的有利片區(qū)。遙感影像和25萬麻扎幅地質圖上麻扎構造混雜巖帶呈透鏡體狀連續(xù)分布，長45～50 km，寬1.5～12.5 km，總面積約280 km2(圖1)，總體走向近東西向。

結合帶北側主要出露前寒武紀(ChSt，JxS，Pt2)老基底和與結合帶演化有關的二疊紀中性-酸性火山巖；南側主要為古生代和中生代地層，零星出露少量微陸塊(Pt1K，ChT)。南北兩側均為斷層接觸[7]。麻扎構造混雜巖向東與康西瓦構造帶、蘇巴什構造帶相連[8]。在蘇巴什一帶出露寬度最寬達60 km，其間保存大量典型的蛇綠巖殘片、俯沖碎屑復理石增生楔和后期殘留海沉積[9]。在麻扎一帶出露的則以火山弧雜巖塊體、與弧相關的沉積建造和構造混入的外來巖塊等為主。

麻扎構造混雜巖(C-PTmlgM)主要由古生代和中生代的砂巖、絹云母板巖、粉砂質板巖、千枚巖、大理巖、安山巖、英安巖、輝綠玢巖和黑云母花崗巖等組成，巖石成分較復雜。

2 數(shù)據(jù)采集與處理

2.1 測試儀器及基本性能

本次波譜測試采用美國ASD(Analytical Spectral Devices)公司的Field Spec3高精度便攜式地物光譜儀，測試的波譜范圍為350～2 500 nm，即從可見光到短波紅外均有覆蓋。其中可見光/近紅外(VNIR)通道的光譜范圍為350～1 000 nm，2個短波紅外通道(SWIR1和SWIR2)光譜范圍分別為900～1 850 nm和1 700～2 500 nm。3個通道所測量的光譜范圍之間有極小部分的重疊，VNIR通道的光譜測量間隔為1.4 nm，分辨率約為3 nm；SWIR通道的光譜測量間隔為2 nm，分辨率的變化范圍在10～11 nm之間，變化范圍取決于儀器測量時的掃描角度(視場角)。測試數(shù)據(jù)直接記錄在便攜式微機上。

2.2 數(shù)據(jù)采集

光譜測試采用室內接觸式的探測方法，有效避免和減弱了環(huán)境、大氣等因素的影響。每次測定前，對儀器進行標準化調試。由于巖石的光譜特征復雜，是組成成分和結構的函數(shù)，其曲線形態(tài)與礦物成分、礦物含量、風化程度、含水狀況、顆粒大小、表面光滑程度、色率等都有關系，因此每塊樣品按其成分、結構、顆粒大小等特征取多個測試點，每個測試點測10條光譜曲線后取平均值作為測試點的光譜曲線。本次野外共采集研究區(qū)內均勻分布的5個大理巖測試標本，并利用高精度便攜式地物光譜儀采集其光譜信息，以此得到大理巖的實測光譜曲線。

2.3 數(shù)據(jù)的處理與分析

2.3.1 大氣校正

本次波譜測試采用的測量方式為接觸式測量，即波譜測試過程中幾乎沒有受到大氣環(huán)境等影響或影響極微，可以直接忽略不計。而衛(wèi)星采集的ETM+數(shù)據(jù)影像由于受到大氣的影響，其波譜曲線反映的并不是地表的真實發(fā)射率。為了消除大氣的影響，還原影像真實地表反射率，需要建立一個實測波譜和影像波譜的線性關系。

由于遙感影像在獲取的過程中受到氣溶膠、光照和霧霾等對輻射傳輸?shù)挠绊?，所獲取影像表征的并不是地表真實的反射率。為了消除這些因素的干擾，需要對影像進行大氣校正。

鑒于FLAASH大氣校正的效果不夠理想，本次試驗嘗試使用實測光譜對遙感影像進行大氣校正，其優(yōu)點在于能充分發(fā)揮實測波譜的作用，建立影像光譜與實測光譜的對應關系，使遙感圖像光譜的物理意義更加明確，進而提高對地層及巖性的識別精度。本次研究利用實測波譜對研究區(qū)影像進行反演，消除大氣或其他干擾因素對影像的影響，以獲取真實的表觀反射率影像。

2.3.2 波譜反演法

實驗中采取波譜反演的數(shù)據(jù)處理方法，利用實測波譜對影像進行反演，不僅可以減少大氣吸收、像元間鄰近效應等干擾因素產生的影響，獲取地表真實反射率影像數(shù)據(jù)，而且還能通過建立實測波譜和影像波譜之間的線性關系，使圖像光譜更接近地物的真實光譜，提高實測波譜的利用率以及巖性信息提取的精確度[10]。

ETM+影像表觀反射率數(shù)據(jù)的反演過程為：(1)對研究區(qū)ETM+影像進行去干擾處理；(2)在研究區(qū)內均勻選取5個實測光譜樣品，將其實測波譜曲線重采樣到ETM+波段范圍內；(3)通過樣品的GPS信息點提取ETM+影像中對應樣品點的光譜曲線；(4)將重采樣的實測光譜曲線與對應的像元光譜曲線進行比值運算，得到5條波譜比值曲線；(5)對獲取的5條波譜比值曲線求平均，并將其與ETM+影像進行逐像元乘積運算，得到ETM+的表觀反射率數(shù)據(jù)。通過對比分析，基于實測光譜校正后的結果更接近樣本的真實光譜，而且特征吸收譜帶更為明顯。

2.3.3 波譜數(shù)據(jù)分析

為了驗證此方法的有效性，選取研究區(qū)內與康西瓦斷裂帶構造標識相關的構造混雜巖帶內大理巖的波譜進行驗證，通過采樣GPS點分別讀出圖像光譜，再與對應點樣本實測波譜進行對比分析，發(fā)現(xiàn)ETM+影像反射率波譜曲線與對應點實測波譜曲線高度擬合；因此，可以通過已知巖性的實測波譜曲線(即樣本實測波譜曲線)與ETM+表觀反射率數(shù)據(jù)進行匹配濾波，直接從影像中識別出該巖性在空間上的展布情況，從而可以為康西瓦—麻扎構造混雜巖帶的識別提供基礎數(shù)據(jù)和策略方法。

3 大理巖的提取方法研究

3.1 巖石波譜特征機理

根據(jù)量子物理及波譜原理[11]，物質在接收電磁波照射時，會引起分子內部某種運動，從而吸收和散射電磁波。巖石是一種或多種礦物顆粒的組合體，研究巖石的光譜特征自然離不開造巖礦物的光譜特征[12]。遙感技術正是根據(jù)礦物的光譜特性進行識別和提取巖石，進而對其進行分類。礦物光譜揭示了光對礦物電子產生的作用，產生的礦物巖石光譜特征與其內部分子運動作用有著復雜的聯(lián)系。前人對此做過大量的研究，歸結起來，礦物巖石產生的特征光譜主要由電子躍遷和內部基團的振動、轉動兩方面因素引起[13]。電子躍遷是產生吸收光譜最主要的原因，物質內部微粒的分裂以及離子的不同會產生明顯不同的吸收。

分子振動過程大部分在近紅外-中紅外區(qū)，譜帶窄而尖銳，主要由陰離子基團(OH-、CO32-等)伸縮、彎曲、旋轉振動引起，產生的光譜除受基頻振動影響外，還受組成礦物的晶格倍頻、合頻振動影響。當一個基頻接收外來能量的激發(fā)，就會產生與基頻成整數(shù)倍的倍頻，當不同的倍頻信息與基頻信息同時發(fā)生時，就會在倍頻與基頻處或者附近產生合頻譜帶[14]。大理巖主要由方解石、白云石及少量其他變質礦物組成，其中方解石、白云石等的碳酸鹽巖(CO32-)礦物含量多高于90%，因此碳酸鹽巖礦物的光譜特征基本代表了大理巖的光譜特征。

碳酸鹽巖(CO32-)礦物在可見光和近紅外波譜范圍通常表現(xiàn)為多個特征吸收譜帶(圖2)，譜帶2.33～2.37 μm及2.52～2.57 μm吸收最強。常見的方解石(calcite)吸收譜帶為2.32 μm、2.55 μm，白云石(dolomite)吸收譜帶為2.33 μm、2.52 μm，菱鐵礦(siderite)吸收譜帶為2.35 μm、2.56 μm。

3.2 提取方法研究

3.2.1 波段運算法

麻扎構造混雜巖帶內大理巖所占組分較多。大理巖主要由方解石和白云石組成，鑒定波譜主要取決于碳酸根離子(CO32-)。大理巖的特征吸收譜帶位于ETM+影像的第7波段內，因此可以基于ETM+數(shù)據(jù)建立識別方案并同時提取。相對于ETM+第7波段的強吸收，其波譜曲線在第5波段(b5)形成了相對于第7波段的強反射峰，因此可以通過波譜運算的方法進行巖性識別的增強處理[15]。通過實驗，最后利用(b5-b7)/(b5+b7)的波段運算方法計算得到混雜巖帶中大理巖的比值增強圖像(R-img)。

3.2.2 主成分分析法

主成分分析法(PCA)是用于多波段數(shù)據(jù)的一個線性變換，在盡可能不丟失信息的前提下，將數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標系統(tǒng)下，以達到增強信息含量、消除信息冗余的效果，更有利于影像信息的提取[16]。本次實驗選用ETM+數(shù)據(jù)中相關性最小的4個波段，即b1、b4、b5和b7進行主成分分析。主成分分析后的第四主分量PC4表征的是CO32-的信息，將其輸出可作為大理巖的主成分增強圖像(PC-img)。

3.2.3 干擾去除

利用ETM+數(shù)據(jù)通過比值法((b5-b7)/(b5+b7))和主成分分析法(PCA1457)提取碳酸鹽(CO32-)礦物的方法雖然已經(jīng)很成熟，但都存在與含羥基(OH-)礦物之間難以區(qū)分的問題。研究區(qū)麻扎構造混雜巖帶中大理巖分布局部斷續(xù)但整體連續(xù)，所含礦物組分較純凈，含羥基礦物(高嶺石、伊利石、蛇紋石、滑石等)分布較少，對CO32-影響較小，因此整體上對提取含碳酸鹽礦物的大理巖具有較好的識別效果。

通過兩種增強處理方法處理后的圖像都對大理巖的識別起到一定的效果，但是卻存在較多的噪聲，且圖像的對比度偏低，部分區(qū)域還受到第四系的干擾；因此，為了獲得更理想的信息增強圖像，協(xié)同發(fā)揮兩種圖像的增強效果，用比值增強圖像(R-img)與主成分增強的圖像(PC-img)進行柵格相乘的運算，相乘后再對圖像進行3×3的低通濾波，剔除噪聲干擾，得到較為理想的大理巖信息增強圖像，如圖3所示，圖中高亮區(qū)域即為混雜巖帶內大理巖的分布區(qū)域。

4 結果與分析

4.1 提取結果

基于麻扎構造混雜巖帶信息增強圖像的基礎上，再采用密度分割方法對圖像進行閾值分割提取，得到混雜巖帶內的大理巖分布圖(圖4)。提取得到的大理巖信息主要在精尼克蓋曼東北部呈近東西向帶狀、斑塊狀斷續(xù)展布，且主要分布在康西瓦—麻扎斷裂帶以北地區(qū)，明顯為構造混雜巖的組成成分。此方法對構造混雜巖帶中大理巖的提取效果較為理想。

4.2 野外驗證

通過野外實地調查，麻扎構造混雜巖帶中的大理巖風化色為淺灰黃色，與影像上大理巖的淺色調一致，新鮮面呈淺白色-灰白色，砂糖狀結構或細粒變晶結構，塊狀構造，主要礦物為方解石及少量白云石，巖石較破碎，裂隙發(fā)育(圖5(a))，局部偶見少量黃褐色鐵銹沿裂隙面發(fā)生浸染。巖石較純凈(圖5(b))，塊體加稀鹽酸強烈起泡。整體呈眼球狀(圖5(c))、團塊狀，局部斷續(xù)、整體帶狀連續(xù)分布于麻扎構造混雜巖帶中。大理巖南側與下泥盆統(tǒng)溫泉溝群d組中的淺灰黃色變質砂巖呈斷層接觸關系，野外露頭表現(xiàn)為負的地形地貌(圖5(d))。北側為麻扎構造混雜巖帶中的輝綠玢巖。

結果顯示，利用實測波譜反演影像提取所得的大理巖分布與野外實地驗證效果吻合度較高，甚至對巖體中殘留的大理巖巖塊(圖4)都有很好的識別效果。同時識別出來的大理巖是判斷康西瓦—麻扎斷裂帶是否經(jīng)過本區(qū)的重要依據(jù)，也是地質工作者確定麻扎構造混雜巖帶的標志層之一，對后期指導構造混雜巖帶內的找礦工作提供了一定的線索。

5 結 論

本文在地表裸露程度高、基巖出露程度好的西昆侖地區(qū)利用光譜測試獲得室內大理巖光譜曲線，反演到ETM+衛(wèi)星數(shù)據(jù)對應波段中，通過數(shù)據(jù)處理和信息提取，進而識別野外大理巖的分布情況，并得到了以下認識：

(1)借助于實測波譜反演影像，通過遙感影像處理分析與提取方法研究，準確提取并識別出麻扎構造混雜巖帶中的大理巖在空間上的展布信息。

(2)對利用波譜反演方法提取的大理巖進行野外實地驗證，發(fā)現(xiàn)該方法識別出的大理巖信息與野外大理巖的展布吻合度較高，證明了此次大理巖識別的可行性和有效性。

(3)此次研究對識別康西瓦—麻扎斷裂帶經(jīng)過本區(qū)的具體位置提供了一定的地質依據(jù)，對指導斷裂帶附近的下一步找礦工作具有重要的意義。

致謝:感謝中鐵第一勘察設計院集團有限公司劉亞林高級工程師在論文修改過程中給予的幫助，審稿專家及責任編輯為完善本文提出了寶貴的意見和建議，在此一并致以誠摯的謝意!