蚀变矿物高光谱遥感定量研究.doc

蚀变矿物高光谱遥感定量研究 以界河金矿实测光谱数据为例 杨海平 中国地质大学信息工程学院，武汉 430074 摘 要本文利用山东招远界河金矿实测光谱数据，完成了反射光谱数据的预处理。在此基础上，进一步提取了光谱的吸收特征，包括波谷位置、吸收面积、对称度、波宽等。最后，采用数理统计的方法，建立蚀变矿物高光谱反演模型。为进一步研究航空或航天的高光谱遥感地质应用打下了坚实的基础。 关键词预处理，吸收特征，反演模型 Inversion model for alteration minerals YANG Haiping China University of Geosciences, Wuhan Abstract The in situ spectral reflectance of rocks was measured in Jiehe Gold Mines, Zhaoyuan, Shandong Province, China. After the preprocessing of raw data, the spectral characteristics, such as the valley location, the absorption area, the symmetry and the depth, were identified by The LINESTREAM OF INVERSE MODEL. At last, the inversion model was obtained by statistic analysis. Keywords preprocess, spectral response, inversion model 1 引言 地物反射光谱提供了一系列地物诊断光谱特征。近十几年来，随着成像光谱技术的迅猛发展，反射光谱分析也成为一种高效和低成本的鉴别物质成分结构的方法（徐大琦等，2007）。围绕光谱特征鉴别、混合像元解混等，国内外的学者已经开发了一系列的矿物信息提取的方法、模型和软件。 本实验在国家大学生创新性实验的支持下，实地采集界河金矿的实测高光谱数据，提取矿物的诊断特征，开展蚀变矿物高光谱反演模型的研究。 2 野外光谱数据获取 2.1 研究区概况 招远金矿区位于山东半岛西北部，气候属东亚暖温带季风区大陆性半湿润气候，位于东经12008′12038′，北纬3705′3733′（图2-1）。招远重点金矿区分布于招远市北部，主要包括玲珑金矿、陈家金矿、洼孙家金矿、蚕庄金矿、灵山金矿、界河金矿等重要金矿（安国强等，2003）。 图2-1 山东招远地区 ASTER数据 2.2 实地采集数据 图2-2为部分野外测点的分布图。本次试验一共采集了黑云母花岗岩、似斑状花岗闪长岩、绢英岩化碎裂状花岗岩、黄铁绢英化花岗质碎裂岩等5种岩石样本及其光谱信息。实地光谱采集利用ASD Field Pro FR（350～1075nm）手持式光谱仪进行野外地物光谱数据测量，针对同种地物和同种地物不同的多次测量，以便利用多次测量结果进行取平均得到优化结果。 2.3 样品分析 对于在研究区内采集的6个岩石样品，将其进行X衍射实验，分别检测样品Al2O3、Fe2O3和K2O的含量。 图2-2 野外测点分布图 3 光谱数据处理 3.1 预处理 将原始光谱数据导入ENVI中进行平均平滑处理，以去掉高频噪声的干扰（刘焕军等，2008）。同时，通过目视解译，去除反射率明显有错误（如反射率为0或趋于无穷）的边缘波段，最终留下400～1000nm的反射高光谱数据。 3.2 去除包络线处理 由于实地采集的岩石光谱曲线比较相似，因此需要进行去包络线处理，突出光谱的吸收特征，以便下一步进行诊断特征的提取。 尽管现在有一些遥感处理软件如ENVI可以显示包络线，但是不具备多变量统计分析功能（徐元进等，2005），因此，采用ROGER N. CLARK（ROGER N. CLARK等，1984）提出的包络线去除算法，基于IDL语言实现光谱的包络线去除。 4 光谱吸收特征提取 光谱吸收特征包括吸收位置（P）、吸收深度（AL）、吸收宽度（W）、吸收总面积（A）、对称度（S）等图4-1。它们与岩石和矿物的类型、矿物含量、遥感仪器的分辨率有关。这些参数有可能识别矿物类型，确定矿物成分、含量和矿物的特征光谱波段（傅锦等，2007）。 本实验采用IDL语言，通过高斯函数拟合、二分法、逼近法等，提取了光谱的吸收特征。 图4-1 光谱吸收特征参数示意图（傅锦等，2007） 5 反演模型建立 利用岩石样品高光谱吸收特征参数作为自变量，以某种氧化物作为因变量进行多元线性回归分析，建立光谱与物质成分间的多元统计模型。 本实验采用多元线性逐步回归模型（式5-1）反演Fe2O3等氧化物含量。 式 5-1 YA0A1X1A2X2A3X3A4X4 其中，Y代表Al2O3、Fe2O3和K2O等氧化物在岩石中的含量，X1、X2、X3、X4代表高光谱吸收特征参数，A0为常数项，A1、A2、A3、A4代表回归系数。 在多元线性逐步回归模型中，由于各光谱吸收特征参数之间是非相互独立的，应从多个变量中筛选那些对因变量Y方差贡献最大的光谱变量，同时这些特征参数对因变量的作用是显著的。在每一次筛选光谱变量时，应对当次回归方程中所选用的自变量作显著性检验，及时剔除那些不重要的光谱变量（白丽，2006）。理论上，用逐步回归技术可以找到与因变量Y具有最大相关的吸收特征参数X,它有最高的估测精度。 本实验采用的自主编写的软件原型一共自动提取5个光谱吸收特征参数吸收谷的反射率（R）、吸收位置（P）、吸收深度（AL）、吸收宽度（W）、吸收总面积（A）、对称度（S）（图4-1）。Al2O3、Fe2O3和K2O等氧化物与高光谱吸收特征参数的相关系数都通过了0.01极显著检验水平。另外，不同的反演模型需要不同的光谱波段进行反演，比如Fe2O3用的是650nm附近的吸收谷的参数，FeO用的是950nm附近的吸收谷的参数，A1203用的是2200nm附近的吸收谷的参数（傅锦等，2007）。式5-2是Fe2O3的反演模型。 式 5-2 YFe2O3760.435P 6.15944R -582.99 6 误差分析 利用多元回归方法得出Fe2O3等氧化物的反演模型，通过式5-2的模型来计算这部分样品的氧化物含量，把计算得到的氧化物含量与实测氧化物含量比较，其计算氧化物含量与实测氧化物含量之间的相对误差式5-3计算 式 5-3 fY真实-Y计算Y真实100 其中， Y真实是实测的氧化物含量; Y计算计算是计算的氧化物含量。 误差分布如表6-1所示，反演结果与真实值比较如图6-1所示。 误差范围 所占比例（） 相对误差在15以内 50 相对误差在35以内 75 相对误差在100以内 75 图6-1 反演值与真实值比较图 7 结论 基于地面实测光谱数据对界河金矿区进行反演，对进一步在航空或航天的影像上进行信息提取提供了坚实的理论基础。但是，在该地区的ASTER及ETM影像上，笔者发现了有很多植被覆盖地区，因此，要进一步研究该地区的岩矿分布，需要对该地区的植被进行实地采集光谱和样品进行分析。 参考文献 [1] 傅锦,裴承凯,韩晓清,等. 基于多元统计技术的铀矿蚀变信息高光谱模型[J]. 世界核地质科学,2007,243166-171. [2] 徐大琦,倪国强,蒋丽丽,等. 基于反射光谱吸收特征勘探天然气的方法研究[J].光谱学与光谱分析,2007,27112150-2154. [3] 安国强，吴泉源，高守英.招远市金矿区环境遥感调查研究[J].国土资源遥感，2003，230-33. [4] 刘焕军,张柏,张渊智,等.基于反射光谱特性的土壤分类研究[J]. 光谱学与光谱分析,2008,283625-628. [5] 徐元近,胡光道,张振飞.包络线消除法及其在野外光谱分类中的应用[J].地理与地理信息科学,2005,21611-14. [6] ROGER N. CLARK, TED L. ROUSH. Reflectance Spectroscopy Quantitative Analysis Techniques for Remote Sensing Applications [J]. JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH, VOL. 89, NO. B7, PAGES 6329-6340, JULY 10, 1984. [7] 白丽.基于冠层光谱的棉花单产估算模型的研究[D].新疆石子河大学,2006,5.