西藏驱龙铜矿高光谱遥感蚀变分带矿物提取.pdf

第 32 卷 ，第 6 期 2015 年 12 月 15 日 国土资源科技管理 Scientific and Technological Management of Land and Ｒesources Vol．32， No．6 Dec．15， 2015 doi 10．3969/j．issn．1009－4210．2015．06．017 收稿日期 2015－05－18 基金项目 国家自然科学基金项目 41202233 作者简介 张廷斌 1978 ， 男， 副教授， 从事遥感地质研究。E- mail zhangtb cdut．edu．cn 西藏驱龙铜矿高光谱遥感蚀变分带矿物提取 张廷斌 1a， b，杨玲莉1a，易桂花1a， 2，别小娟1a，李红梅1a，陈 雪1a，王 成 1a 1．a．成都理工大学 地球科学学院; b．地学空间信息技术国土资源部重点实验室， 四川 成都 610059; 2．中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所， 四川 成都 610041 摘要 以西藏墨竹工卡县驱龙斑岩铜矿床为例， 利用 Hyperion 高光谱数据对矿区蚀变分带信息进行提取， 确 定了针铁矿、 磁黄铁矿、 高岭石、 绿泥石和铜蓝等 5 类端元矿物。结果表明， 在 CuI 及其外围提取的蚀变矿物 由斑岩体向外为针铁矿高岭石→针铁矿高岭石磁黄铁矿→绿泥石; 在 CuII 及其外围提取的蚀变矿物由斑 岩体向外为针铁矿高岭石→针铁矿高岭石绿泥石→绿泥石， 矿物分布情况与驱龙铜矿围岩蚀变分带基本 一致， 利用 Hyperion 数据能够较好地提取驱龙铜矿的蚀变分带信息。 关键词Hyperion; 高光谱遥感; 蚀变分带; 驱龙铜矿; 端元波谱 中图分类号 TP9 275文献标志码 A 文章编号 1009－4210－ 2015 06－118－07 Alteration Mineral Extraction of the Qulong Copper Deposit in Tibetan Area Based on Hyperion Hyper- spectral Data ZHANG Ting- bin1a， b，YANG Ling- li1a，YI Gui- hua1a， 2，BIE Xiao- juan1a，LI Hong- mei1a， CHEN Xue1a，WANG Cheng1a 1．a．College of Earth Sciences; b．Key Laboratory of Geoscience Spatial Ination Technology， Ministry of Land and Ｒesources of the P．Ｒ．China， Chengdu 610059， China; 2．Institute of Mountain Hazards and Environment．CAS．， Chengdu 610041， China Abstract This paper takes the Qulong porphyry copper deposit in Mozhugongka County in Tibet Autonomous Ｒegion as an example and extracts five endmember minerals goethite， pyrrhotite， kaolinite， chlorite and covellite by using hyperion hyperspectral remote sensing data in mining alteration zoning ination．The result shows that in CuI and its periphery， alteration minerals extract from porphyry outward goethite kaolinite→goethite kaolinite pyrrhotite→ chlorite．in CuII and its periphery， alteration minerals extract from porphyry outward goethite kaolinite→goethite kaolinite chlorite→chlorite．The distribution of mineral is same as the Qulong copper wall rock alteration zoning．It comes to the conclusion that the hyperion data can extract reliable alteration zoning ination of the Qulong porphyry copper． 811 第 6 期张廷斌， 等 西藏驱龙铜矿高光谱遥感蚀变分带矿物提取 Key words Hyperion; Hyperspectral remote sensing; Alteration zoning; Qulong copper deposit; Endmember spectrum 高光谱遥感能同时获取紫外线、 可见光、 红外线 和微波等波段的光谱信息， 并且能够将其划分成几 百甚至上千个连续的间隔非常窄的光谱段， 每个光 谱段可达几个纳米 ［1 ］。高光谱遥感经过 20 多年的 发展， 其研究应用领域涵盖了地球科学的各个方 面， 成为地质调查、 植被监测、 海洋遥感、 农业遥感、 大气 研 究 及 环 境 监 测 等 领 域 的 有 效 技 术 手 段 ［2－3 ］， 逐步发展成为实用化、 产业化的高新技 术， 在军事和民用领域发挥着越来越重要的作用［4 ］。 由于各种矿物和岩石在 400～2 500 nm 光谱范 围间具有诊断性光谱特征吸收带， 而高光谱遥感的 高光谱分辨率能较好的捕捉到矿物的这一光谱特 征， 并依据这些标志性光谱特征能够进行矿物成分 信息反演和识别， 从而进行岩石矿物的分类、 填图和 矿产资源探查 ［5－6 ］。 Hyperion 传 感 器 搭 载 于 卫 星 EO1 Earth Observing1上， EO1 由 美 国 NASA National Aeronautics and Space Administration 于 2000 年 11 月发射升空， 是接替 Landsat7 的新型地球观测卫 星， EO1 与 Landsat7 卫星轨道高度均为 705 km， 倾角为 98. 7。Hyperion 以推扫方式获得可见 光－近红外 VNIＲ， 355 ～ 1 057 nm和短波红外 SWIＲ， 851～2 577 nm 的连续波谱数据， 共有 242 个波段， 光谱范围为 355～ 2 577 nm， 光谱分辨率为 9. 6 nm， 传感器空间分辨率为 30 m， Hyperion 数据具 有谱段多、 光谱分辨率高的特点， 可用于直接识别矿 物 ［7－8 ］。 本文利用 Hyperion 数据提取端元矿物， 运用光 谱角填图法 SAM 获得研究区蚀变矿物分布图， 结 合驱龙铜矿围岩蚀变分带特征， 分析在矿床蚀变分 带上蚀变矿物的提取情况。 1矿床地质概况 驱龙铜矿床位于西藏墨竹工卡县西南约 20 km 处， 冈底斯岩浆弧的东段， 产于拉萨地体南缘的火 山－岩浆弧中 ［9 ］。目前已探获铜金属 719104 t， 伴 生钼 50104t， 是我国最大的斑岩铜钼矿床。矿区 构造比较简单， 主体方向为近东西向， 地层主要出露 有中侏罗统叶巴组和第四系， 其中叶巴组为矿区内 地层主体， 面积达 60 以上。 驱龙铜矿为隐伏－半隐伏矿体， 其矿体主要分布 于全岩矿化 斑 岩体内及其接触带附近， 与矿化有 关的 斑 岩体岩性有中新世的花岗闪长岩、 二长花 岗斑岩和黑云二长花岗岩等①。矿体是由上述小斑 岩或小岩株构成， 它们在浅部和深部是连接在一起 的， 说明驱龙铜矿是由多个小岩株构成的大矿体。 由于多期次中新世侵入岩活动， 矿区热液蚀变广泛 发育， 形成了东西长约 8 km， 南北宽 3～4 km， 面积 达 24～32 km2的蚀变带， 以成矿岩体为中心， 具有中 心环状及接触式对称蚀变分带特征［9－11 ］。在水平面 上， 各斑岩体的蚀变带由于相互交织叠加而显得比 较复杂， 根据其蚀变类型组合特征大致可分为内带、 中带和外带。由含矿岩体向外的蚀变分带为黄铁绢 英岩化粘土岩化带→黄铁绢英岩化粘土岩化青 磐岩化带→青磐岩化带 ［12 ］ 图 1， 数据来源于西藏自 治区矿产资源潜力评价项目 2010 ， 经修改 。 其中， 黄铁绢英岩化为黄铁矿化、 硅化、 绢云母 化和硬石膏等一套蚀变共生矿物组合， 主要在斑岩 体内外接触带和含矿岩体内部富集; 粘土化在斑岩 的内外接触带中发育较好， 主要以高岭石矿物为主; 青磐岩化发育于花岗闪长岩与叶巴组凝灰岩的外接 触带中， 主要以绿泥石化为主［9， 12 ］。 911 ①资源来源于西藏自治区墨竹工卡县驱龙矿区铜 多金属 矿详查地质报告， 2007． 国土资源科技管理第 32 卷 图 1驱龙铜矿围岩蚀变略图 1．第四系; 2．中侏罗统叶巴组英安岩; 3．中侏罗统叶巴组安山质凝灰岩; 4．中新世黑云母二长花岗岩; 5．中新世二长花岗斑岩; 6．中新世花岗闪长 岩; 7．中侏罗世花岗闪长岩; 8．中侏罗世流纹斑岩; 9．中侏罗世英安流纹斑岩; 10．灰岩; 11．逆断层; 12．性质不明断层; 13．地质界线; 14．铜矿体及编 号; 15．铜矿化范围及转石分布区; 16．高岭土化; 17．青磐岩化 2Hyperion 数据预处理 本研究采用 Hyperion 数据提取蚀变矿物， 景号 为 EO1H1370392002032110PZ， 成像时间为 2002 年 2 月 1 日， 数据为 L1Ｒ 级产品。此数据覆盖驱龙矿 床大部分区域。影像清晰， 层次分明， 无云、 无雪， 植 被覆盖少， 各地质特征界线较为清楚， 满足高光谱矿 物提取需要。 Hyperion L1Ｒ 产品虽然是经过一系列处理过程 后生成的， 但仍存在异常的像元， 这将对图像的质量 和应用产生很大的影响， 须将其修复后才能对图像 进行应用 ［7 ］。 因此， Hyperion 影像的预处理对于矿物 识别来说是至关重要的环节， 本文用遥感图像处理 软件 ENVI4. 8 对 Hyperion 数据进行预处理 图 2 。 2. 1未定标和受水汽影响波段去除 Hyperion 图像共有 242 个波段， 在这些波段中 图 2 Hyperion 数据预处理流程 有 198 个 VNIＲ 8～57， SWIＲ 77～224 经过辐射定 标， 由于 VNIＲ 56～57 与 SWIＲ 77～78 重叠， 而 VNIＲ 56～57 比 SWIＲ 77～78 噪音小， 通常保留 VNIＲ 56～ 57， 因此实际只有 196 个独立的波段。其中有 20 个 SWIＲ 121～127、 167～178、 224 波段受水汽的影响 较大， 包含的地面信息较小， 需要将其剔除， 最后保 留波段数为 176 个 VNIＲ 8 ～ 57， SWIＲ 79 ～ 120、 128～166、 179～223 。 2. 2坏线、 条纹和 Smile 效应去除 在剩余的 176 个波段里， 仍存在有坏线、 垂直条 纹或 Smile 效应等异常的波段。本文采用相邻行或 021 第 6 期张廷斌， 等 西藏驱龙铜矿高光谱遥感蚀变分带矿物提取 列的平均值对坏线进行修复， 用“全局去条纹” 的方 法进行条纹去除， 利用 ENVI 软件中垂直轨道照度 修正 Cross－Track Illumination Correction 功能， 进行 Smile 效应去除。 2. 3大气校正 ENVI 软件中的 FLAASH Fast Line －of －sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes 模块可 以进行大气校正处理， 其需要的量纲为 μW/ cm2． nm．sr 。在输入辐射能量数据时， 需要对其进行单 位换算， 才能保证将 Hyperion 图像 DN 值转换为反 射率数据。Hyperion L1 级高光谱原始数据的 DN 值 为－327 67 ～ 327 67， VNIＲ 的最大辐射为 750 W/ m2．um．sr， SWIＲ 的最大辐射为 350 W/ m2．um． sr 。在生产 L1 级产品时对辐射值进行了扩大， VNIＲ 波段扩大因子是 40， SWIＲ 扩大因子是 80。而 1μW/ cm2． nm． sr 10 W/ m2． um． sr ， 因此在 FLAASH 中 VNIＲ 和 SWIＲ 输入的尺度转换因子分 别是 400 和 800， 最终获得的是地表真实的反射率数 据 ［13－14 ］。 3矿物填图 端元波谱作为高光谱分类及地物识别过程中的 参考波谱， 它将直接影响波谱识别结果的精度， 因此 提取端元波谱是非常重要的。由于高光谱影像上的 大部分像元反映的是综合地物信息的混合像元， 形 成的光谱是包含了各种地物特征信息的混合光 谱， 因此还需要对反射率数据进行 MNF 变换， 提取 纯净像元指数 PPI ， 进行 N 维可视化分析 n－ Dimensional Visualizer ， 将 MNF 变换、 PPI 和 n － Dimensional Visualizer 的结果相结合， 提取出最纯净 的像元， 从而得到纯净的端元波谱。对端元波谱进 行波谱分析， 并对比波谱库里的曲线来识别地物， 确 定矿物类型并进行填图［15－17 ］。 对 176 个波段的反射率数据进行 MNF 变换， 生 成 MNF 特征图， 由于主要信息集中在前 15 个波 段， 因此选取 MNF 的前 15 个波段进行 PPI 处理， 并 选取 PPI 中大于 10 的纯净像元作为感兴趣区， 使用 MNF 变换结果进行 n－Dimensional Visualizer， 提取出 8 条 纯 净 像 元 的 波 谱 曲 线 图 3 。通 过 n － Dimensional Visualizer 可以提取图像中的纯净像元 的波谱曲线， 然而提取出来的波谱曲线并不知道代 表的是哪种矿物， 因此需要进行波谱匹配。本文选 取 ENVI 中自带的 USGS 矿物波谱作为参考波谱进 行波谱匹配， 在匹配前， 需要将 USGS 标准波谱库重 采样到端元波谱， 才能进行更准确的波谱分析。 结合驱龙矿床的地质情况， 最终匹配出了 5 种 矿物 图 4 ， 以 Hyperion 数据的灰度图像为底图， 通 过 SAM Spectral Angle Mapper 得到研究区蚀变矿 物的分布图 图 5 ， 主要有磁黄铁矿、 针铁矿、 高岭 土、 绿泥石和铜蓝等 5 类蚀变矿物。 图 3纯净像元波谱曲线 图 4纯净像元波谱曲线匹配结果 121 国土资源科技管理第 32 卷 图 5研究区 Hyperion 高光谱数据蚀变矿物分布 4矿物分布与分析 4. 1蚀变矿物分布情况 1 磁黄铁矿 分布面积小， 在研究区中部形成 一个小规模的富集区域， 集中在花岗闪长岩与叶巴 组安山质凝灰岩的内外接触带附近， 主体位于驱龙 CuI 矿 化 体西侧的黄铁绢英岩化粘土岩化青磐 岩化蚀变带。 2 针铁矿 主要分布于中东部的二长花岗斑 岩、 黑云母二长花岗岩、 流纹斑岩和围岩的内外接触 带附近， 在其周围形成了 3 个较大的富集区及一些 小范围的分布区。其中东部 2 个较大富集区位于驱 龙 CuI 和 CuII 矿 化 体及其外围的黄铁绢英岩化 粘土岩化带和黄铁绢英岩化粘土岩化青磐岩化 带。 3 高岭石 分布范围与针铁矿基本一致， 但面 积比针铁矿大， 针铁矿基本出现于高岭石的中部， 部 分区域形成了两种蚀变共生现象。 4 绿泥石 分布较零散， 主要分布在花岗闪长 岩与叶巴组凝灰岩的外接触带， 位于青磐岩化带及 其外围。 5 铜蓝 主要呈条带状分布于山沟、 河谷及两 侧。 4. 2地质信息综合分析 从蚀变矿物分布图中能够看出 图 5 ， 驱龙铜 矿床区域形成了 2 个具有明显分带的蚀变矿物 区， 平面上显示出“不对称同心环状或环带状” 的蚀 变分带特征。 1 以 CuI 矿 化 体为中心， 在其矿 化 体和 围岩的接触带上分布有针铁矿、 磁黄铁矿和高岭 石， 外围分布少量的绿泥石。根据前人的研究发 现 ［9－10， 18 ］ CuI 矿 化 体主体位于斑岩矿化系统的 绢英岩化带， 小部分位于青磐岩化带; 蚀变以石 英－绢云母化和泥化为主， 局部可见绿泥石化和绿帘 221 第 6 期张廷斌， 等 西藏驱龙铜矿高光谱遥感蚀变分带矿物提取 石化; 产于侏罗统英安流纹斑岩， 蚀变分带由斑岩体 向外依次为绢英岩化硬石膏化带→绢英岩化硬 石膏化青磐岩化带→青磐岩化带。本文提取的蚀 变矿物由斑岩体向外为针铁矿高岭石→针铁矿 高岭石磁黄铁矿→绿泥石， 所提蚀变矿物分布情况 与围岩蚀变分带情况基本一致。 2 以 CuII 矿 化 体为中心， 在其矿 化 体和 围岩的接触带上分布有针铁矿和高岭石， 外围分布 有绿泥石。产于含矿的二长花岗斑岩内， 平面上， 蚀 变作用由内向外表现为黄铁绢英岩化粘土岩化带 →黄铁绢云岩化粘土化青磐岩化带→青磐岩化 带。本文提取的蚀变矿物由二长花岗斑岩体向外为 针铁矿高岭石→针铁矿高岭石绿泥石→绿泥 石， 与围岩蚀变分带情况较一致。 通过前人的大量勘查和研究， 发现冈底斯含矿 岩体是形成年代相近、 多期次侵位的复式小斑 杂 岩体组成， 而不是由单一斑岩体组成， 大规模的蚀变 与矿化也不是围绕某单一小斑岩体分布［19 ］。本文 通过 2 个铜矿体的蚀变矿物分布情况可以发现， 它 们的蚀变分布情况较一致， 由斑岩体向外为针铁矿 高岭石→针铁矿高岭石绿泥石→绿泥石。 据野外观察发现， 含矿斑岩体下侧的沟谷中岩 石多有褐铁矿化、 黄铁矿化和孔雀石化等蚀变， 水体 中 Cu 含量相对较高， 因此形成较为壮观的铜蓝 河 ［20－21 ］。本次研究在含矿斑岩体下侧的河流中， 提 取出大量的铜蓝， 与实际情况相符。 5结论 本文基于 Hyperion 高光谱数据提取了驱龙铜矿 区针铁矿、 磁黄铁矿、 高岭石、 绿泥石和铜蓝等 5 种 蚀变矿物， 分析了各类蚀变矿物的分布及其组合特 征。由 CuI 矿 化 体向外表现为针铁矿高岭石→ 针铁矿高岭石磁黄铁矿→绿泥石蚀变矿物组 合， 由 CuII 矿 化 体向外为针铁矿高岭石→针铁 矿高岭石绿泥石蚀变→绿泥石矿物组合， 所提蚀 变矿物分布情况与围岩蚀变分带情况基本一致， 基 于 Hyperion 高光谱数据提取的蚀变分带信息， 可为 具驱龙铜矿相似地质背景和相似地面出露情况的未 勘探区提供重要的找矿信息。 参考文献 ［ 1］ 杨可明， 张涛， 王立博， 等．高光谱遥感影像信息提取技术 ［ M］ ．北京 地质出版社， 2013． ［ 2］ 童庆禧， 张兵， 郑兰芬．高光谱遥感原理、 技术与应用［ M］ ． 北京 科学出版社， 2004． ［ 3］ 甘甫平， 王润生．高光谱遥感技术在地质领域的应用［ J］ ． 国土资源遥感， 2007， 74 4 57－60． ［ 4］ 张永生， 巩凡超．高分辨遥感卫星应用［ M］ ．北京 高等教 育出版社， 2006． ［ 5］ 张紫程， 张绪较， 胡道功， 等．Hyperion 高光谱遥感在青海 东昆仑东大滩地区找矿中的应用［ J］ ．现代地质， 2011， 25 4 760－767． ［ 6］Clark Ｒ N，Swayze G A，Livo K E，et al． Imaging spectroscopy Earth and planetary remote sensing with the USGS tetracorderandexpertsystems ［J］ ． Journalof Geophysical Ｒesearch 2003， 108 E12 1－44． ［ 7］ 谭炳香， 李增元， 陈尔学， 等．EO－1 Hyperion 高光谱数据 的预处理［ J］ ．遥感信息， 2005， 6 36－41． ［ 8］田丰， 杨苏明， 王润生， 等．EO－1 Hyerion 高光谱数据 FLAASH 模块大气校正［J］ ． 新疆地质， 2010， 28 1 110－112． ［ 9］杨志明， 侯增谦， 宋玉财， 等．西藏驱龙超大型斑岩铜矿 床 地质蚀变与成矿［J］ ．矿床地质， 2008， 27 3 279－ 314． ［ 10］ 郑有业， 薛迎喜， 程力军， 等．西藏驱龙超大型斑岩铜 钼 矿床 发现、 特征及意义［J］ ．地球科学， 2004， 29 1 103－108． ［ 11］ 肖波， 秦克章， 李光明， 等．西藏驱龙巨型斑岩 Cu－Mo 矿 床富 S、 高氧化性成矿岩浆 来自岩浆硬石膏的证据 ［ J］ ．地质学报， 2009， 83 12 1860－1868． ［ 12］ 张廷斌．斑岩铜矿遥感蚀变信息重现性与优选研究 以西藏自治区典型斑岩铜矿为例［D］ ．成都 西南交通 大学， 2013． ［ 13］ Datt B， McVicar T Ｒ， Van Niel， et al．Pre- processing EO－1 hyperion hyperspectral data to support the application of agricultural indices［J］ ． IEEE Transactions on Geoscience and Ｒemote Sensing， 2003， 41 6 1246－1259． 321 国土资源科技管理第 32 卷 ［ 14］ 张苗， 将志荣．Hyperion 影像的辐射处理方法［ J］ ．地理空 间信息， 2013， 11 5 86－93． ［ 15］ 靳文凭， 肖可可．高光谱遥感影像端元提取方法对比 ［ J］ ．科技视界， 2012， 17 64－66． ［ 16］Geodenough D G， Dyk A， Niemann KO， et al． Processing Hyperion and ALI for forest classification ［J］ ． IEEE Transactions on Geoscience and Ｒemote Sensing， 2003， 41 6 1321－1331． ［ 17］ 邓书斌， 陈秋锦， 杜会建， 等．ENVI 遥感图像处理方法 第二版 ［ M］ ．北京 高等教育出版社， 2014． ［ 18］ 杨志明， 侯增谦， 夏代祥， 等．西藏驱龙铜矿西部斑岩与 成矿关系的厘定 对矿床未来勘探方向的重要启示［ J］ ． 矿床地质， 2008， 27 1 28－36． ［ 19］ 郑有业， 孙祥， 郑海涛， 等．西藏冈底斯小斑岩体演化与 成矿［ J］ ．北西地质， 2012， 45 4 165－170． ［ 20］ 杨少平， 张华， 刘应汉， 等．西藏驱龙铜矿区及其外围找 矿前景地球化学评价［J］ ． 地质学报， 2006， 80 10 1558－1564． ［ 21］ 陈陵康， 徐狮， 张恋， 等．西藏驱龙矿区水文地球化学特 征及找矿启示［ J］ ．金属矿山， 2014， 11 100－103． 421