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关于遥感找矿的若干认识 精选

已有 9725 次阅读 2011-3-27 21:58 |个人分类:科研|系统分类:论文交流| 研讨会, 成都, 遥感找矿

在成都参加“遥感地质找矿---问题与对策战略研讨会”,原准备了下面这样一个短小的发言,但时间有限,未及充分口头发表。现在此贴出,愿与更多同行交流。
 
 
关于遥感找矿的若干认识 
 
一、对遥感找矿研究中若干问题的思考
 
1.遥感找矿的前提

    遥感的研究对象是由电磁辐射所描述的空间客体。遥感找矿就是通过电磁辐射来识别矿床这样一种空间客体。

    地物遥感识别的一般原则:

    对成矿预测来说,提取了矿床遥感特征后,有两种预测模式:

    ①从矿床遥感特征反演出地面成矿特征,再根据一般成矿预测方法进行预测。在这里遥感只是为常规预测方法提供来自遥感的各种矿床特征信息,或者说遥感是为成矿预测提供矿床特征信息的辅助手段。

 

    ②将矿床遥感特征信息作为成矿信息,直接进行成矿预测(可能考虑加入一些来自地面测量的成矿信息)。也可以进一步将其预测结果作为常规的综合成矿预测模型的一种输入。

   

    途径①是将遥感作为地质找矿的辅助工具,为常规的成矿预测提供来自遥感的信息。

    途径②则是直接从矿床遥感特征进行成矿预测。

    矿床遥感特征可以看作矿床的遥感解译标志。所谓解译标志是对地物具有指示性意义的遥感特征。从解译标志的角度来说,矿床遥感特征可以分为直接解译标志和间接解译标志,前者属于矿床的一部分或其延伸,可称为成矿标志,是成矿作用的产物。其实例如蚀变矿物、蚀变带等。后者可称为成矿环境,是成矿作用得以发生和保存的地质条件的总和。一般来说成矿标志的数目与其成矿预测的意义成正相关。

   

    从以上分析可见,不论上述那一条途径,成功的遥感成矿预测需要3个条件:

    ①所依据的“成矿规律”是正确的。

    ②从遥感特征提取的矿床特征是充分的。

    ③预测方法是可靠的。

    目前这三个方面都存在一些问题或不足,而第二个方面的问题更大(故而遥感在矿产预测中的地位排在所有预测技术的最后)。第二个方面正是我们做遥感找矿工作的人所要着力解决的。

   

    

2.对遥感找矿研究中几个问题的看法

    基于前述关于遥感找矿的一般性原则,觉得如下几个方面的问题需要梳理和解决:

    (1)针对不同类型的矿床,筛分其不同成矿特征的重要性

    这是遥感找矿的基础,它与成矿规律有关。遥感找矿的专家可能在成矿规律方面不是专家,需要和矿床学家交流,以获得与各种矿床成矿规律有关的成矿特征。并且对这些特征的重要性按矿床类型给出估计和排序。

    (2)对各种类型矿床特征建立其遥感特征数据库

    遥感特征可以概括为两个方面:光谱特征和图像(空间)特征。这些特征对地物的描述能力(精度)一般概括为空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率和时间分辨率。需要详细研究成矿特征的遥感成像机理和遥感成像的典型实例。最终建立起所有研究者可以作为参考的各类矿床遥感成矿特征集的数据库。目前对地质体的光谱特征的机理研究较多,而对其图像(空间)特征研究较少。但图像特征对构造等的识别很重要。

(同时希望这样的数据库真正成为遥感找矿工作者的信息共享平台。)

     (3)对目前由遥感特征所反演出的矿床特征进行质量(可用性)评价

    迄今已经开展了非常广泛的成矿特征的遥感反演(识别)研究,从岩性、构造到蚀变带等等。在目前的遥感数据质量水平和遥感信息分析技术水平下,这些反演(识别)的结果的质量水平如何?改进的潜力和方向如何?这些问题虽有一些关于某个方面的进展的讨论,但似乎还缺少系统的总结。这可能也是基于地质知识的主流的成矿预测专家,往往对遥感找矿持有一定的轻视态度(?)的原因。

(遥感找矿到底能够做到何种程度?)

     (4) 分析和提出矿床特征的遥感识别对遥感数据的质量要求
      矿床特征的遥感识别是通过对其遥感特征的分析实现的。遥感识别的方法可以分类为目视解译、计算机解译(主要是图像分割、分类、指数技术等)和遥感反演(取其狭义,包括物理模型反演(辐射传输模型、几何模型)、统计模型反演和经验模型反演等)。遥感识别的可靠性除了识别方法的影响外,还强烈依赖于遥感数据的质量。

      例如,在目视解译中,人眼对亮度和彩色的空间细节的辨别都存在一个阈值(后者远大于前者,这一视觉特性已用于多分辨率数据融合和图像压缩)。那么关于地质体的空间变化的识别,对遥感数据的空间分辨率及其成图比例尺就有所要求。同样,人眼亮度检测阈和彩色检测阈对反映地质体的亮度和色调差异的遥感数据辐射分辨率有所要求。成矿特征解译的要求是什么?类似于美国的“国家图像解译度分级标准(NIIRS) ”,地质解译中似乎也应有这样的标准(已有?)。
      例如,现有遥感数据的光谱分辨率和空间分辨率对岩矿基于特征谱带的识别是否足够满足要求等。计算机解译和遥感反演都对数据质量有对应的要求。

    (5)评价现有遥感数据地质找矿应用的潜力
      在从矿床特征→遥感特征的成像机理分析、从遥感特征→矿床特征的反演能力分析的基础上,可以对现有遥感数据在地质找矿中的应用潜力进行评价。
     现有遥感数据在蚀变岩信息提取方面究竟能达到什么水平?现有数据对遥感找矿有无局限性?局限性在哪些方面?

    (6)总结和评价矿床特征遥感识别的各种方法,进一步加强遥感数据挖掘的研究
     包括从数据预处理、波段选择、挖掘算法等。
     上述6点可由下面7项内容表示:

     矿床类型,矿床特征,遥感特征,重要性,遥感获取能力,目前所得参量的质量,现有分析技术评价

 

 
二、关于遥感找矿中提取弱信息的方法
 
1.弱信息是遥感找矿中的基本困难
      弱信息是指地物的遥感特征很不明显的一类信息。比如复杂背景或强噪声中的小目标等。地质体或地质现象在其遥感信息中较多地表现为弱信息,是遥感找矿中的基本困难所在。正因为矿床遥感信息是弱信息,所以遥感找矿虽然有一些很成功的典型案例存在,但它们不代表一般情况。它们的成功可能恰好是在该地区这些成矿信息在遥感中不表现为弱信息,比如蚀变岩面积较大,混合像元效应小等等。
    矿床遥感信息中的弱信息,大致可以划分为两类,其产生原因则有多种。
(1)隐蔽型弱信息
   由于电磁辐射对地表绝大多数地物的穿透力很弱(特别是光学波段),电磁辐射只能反映地物的表面信息。对于隐伏地质体和植被覆盖区的地质体,很难获得其直接的辐射信息。而矿床大多数是隐伏地质体。小目标是几何尺寸只有几个像素甚至亚像素级的目标(其像素数目由遥感影像的空间分辨率决定),像元尺度在米级以上的遥感影像中,矿床的直接标志如蚀变岩通常就是这类小目标,而且往往还是在其他地质体或地表覆盖物的复杂背景中的小目标。
(2)光谱变异型弱信息
    光谱特征是遥感中表征地物的最重要辐射信息。光谱的变异是指由于其他因素对地物辐射的干扰而使其本来的光谱特征发生变化。其结果是由光谱所反映的地物信息弱化,使依据光谱特征的地物识别过程变得困难,严重时使正确的识别不能达成。
    引起光谱畸变的主要因素有:
    ①混合像元效应
    由于遥感探测单元的尺度所决定,混合像元效应对于岩石矿物(尤其是矿物)目标来说,是一种常态现象。像元尺度的光谱已不再是某一端元组分的光谱,而是各端元组分光谱的函数。可能是线性关系或非线性关系。这种效应下对于给定的某一种端元来说,也可以看做是小目标的弱信息。
    实验和野外光谱测量表明,混合光谱不仅使具有特征谱带的矿物整体光谱亮度发生变化,特征谱带也有所变化(张宗贵,成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析,2006)。
    ②岩石风化
   “若岩石因碎裂、受热或风化作用,矿物和化学成分发生了改变,岩石光谱反射率和谱带特征都会发生改变,一些矿物或离子的谱带将减弱或消失;另一些矿物或离子的谱带可能会加强,或因新的矿物的产生而出现新的谱带。” (张宗贵,成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析,2006)。
    ③大气影响
    对大量的地球表面物质的光谱测量表明,不同的物体会表现出不同的光谱反射和辐射特征,这种特征引起吸收峰和反射峰的波长宽度在5~50nm 左右。大气衰减作用的强度对波长是变化的,因此大气可能使得某些特征谱带发生偏移或弱化。极端的典型例子是,许多矿物在1.4m的特征吸收谱带由于大气在该波长范围的全衰减,使得这个特征不可利用。此外,大气的程辐射使得影像对比度降低,严重时会使小目标的信息进一步弱化。
    ④地形影响
    地形对辐射的作用在于局部入射角的变化而导致辐照度的变化,对于非朗伯表面则还将引起由二向性反射特性导致的光谱变化。前者对光谱的影响主要表现为光谱整体亮度值的变化,使得同一影像中不同位置的地物光谱可对比性变差。同时,它还使得地物在特征空间中类内离散度增大、类间距离减小,导致图像分类精度的下降。
    ⑤邻近像元效应
邻近像元效应表现为周围像元对目标像元辐照度的改变(直接来自邻近像元或通过大气散射)和周围像元的辐射通过大气散射部分地直接进入传感器累加到目标像元的亮度中。
    邻近像元效应的主要影响也是降低了图像的对比度从而弱化目标信息。
 
2.弱信息提取方法的总结及其改进的思路
(1)弱显示构造信息和隐伏构造信息的提取
    所谓弱显示构造是指构造本身在地表有直接的显示特征,但这些特征十分微弱,难以被目视发现。隐伏构造则是其遥感信息为隐蔽型弱信息的构造。
    对于隐伏构造和弱显示构造的识别,以下5条途径是有价值的:
    ①通过易识别的地表相关构造来推断
    比如构造分析中常用的地层错位、断裂错位、相关地质地貌标志的线性展布等,这主要是利用所谓间接解译标志,是被经常采用的常规解译方法之一,仍然值得进一步加以利用。
    需要针对遥感找矿的需求,对这些间接解译标志进行深入的、系统的分析、评价和总结。
    ②对易识别小断裂构造的统计分析
    大断裂构造所形成的边界条件对区域应力场分布有制约作用,从而对小构造的发育和展布有制约作用,也即小构造与隐伏构造和大构造之间具有内在联系(杨主恩等,1994;陈建平,1998)。但由于小构造的具体发生条件是很复杂的,因而在宏观上小构造具有一定的随机性质。这就提供了通过对小构造的统计分析,来揭示其蕴涵的区域整体性的深层次构造意义的可能,也即通过小构造的宏观统计特征来推断隐伏构造和大构造。
     事实上地学界一直重视和使用线性构造的统计分析方法,已有一些统计分析的方法获得了较为理想的结果(赵不亿等,1988;刘吉平等,1997,1999;Antonio M. Casas,et al.,2000;Thushan C Ekneligoda,et al.,2006)。
     这一工作还需深入,比如在统计分析中如何正确区分不同时代和期次、甚至不同力学性质的断裂构造。除了从统计分析以揭示表层小构造的结构外,用结构模式识别技术来分析这些小构造所蕴含的宏观结构特征,也是很有价值的(刘吉平,1996)。
    ③通过图像处理和分析增强弱显示构造的地表特征
    比如一些韧性剪切带往往在地表的特征不是很明显(表现为糜棱岩化),有的十分微弱,研究表明通过适当的图像处理(如比值处理、SPCA处理)后可以成为比较醒目的构造(Liu Jiping,et al.,2001;陆关祥等,2002)。韧性剪切带对一些金矿床有明显的意义(杨晓勇,2005),它还是观测深部构造的一个窗口。
    需要研究这些弱显示构造的辐射成像机理和特点,以进一步开发图像增强的数学方法和算法。
    ④通过遥感反演获取温度异常和湿度异常以推测隐伏断裂
    由于大断裂通常可以成为地热和地下水的良好通道,因此对热红外图像上的热异常检测,可能为发现隐伏断裂提供有效的信息。对于现今仍在活动的断裂,热异常检测更有价值(戴文晗,2005;Dimitar Ouzounov et al. 2006;V.V. Surkov,et al.,2006;Chris Kratt et al.,2006),湿度异常也有同样的意义。
    问题:如何提高反演温度的精度和区分地表非地质因素的温度异常?
    ⑤利用非光学波段的遥感信息
    这是一个多源数据融合或综合的问题,但这一领域还很有研究的空间。
    微波雷达和激光雷达都可以提供地表构造的丰富信息,但激光雷达进行区域性探测目前成本太高,而微波雷达数据是值得考虑的。尤其将不同波段或不同极化的SAR数据或SAR数据与光学遥感数据进行融合处理可以得到良好的构造解译效果。同时还可考虑遥感信息与物探和化探资料的综合(王润生等译,1990;郭华东等,2000;唐将等,2004;T.J. Majumdar et al., 2007;Riccardo Lanari et al., 2007;Yu-Chang Chan et al., 2007)。
    ⑥运用遥感生物地球化学的方法揭示植被覆盖区的断裂构造
由于深大断裂通常是金属矿液的运移通道,其地表往往富含金属元素,而金属元素进入植物后会引起植物生理的变化,从而可能为遥感所探测到,进而作为断裂构造识别的辅助标志。
    上述几个方面都已有了程度不等的研究,但仍然存在深化研究的空间。
 
(2)光谱变异型弱信息的提取
    光谱变异型弱信息的提取,根本的途径是基于变异机理的分析,研究恢复原有光谱特征的方法。这就是辐射的校正(包括大气校正、地形校正和邻近效应校正)。辐射校正还远不是一个完善的领域,尤其是大气校正。其主要的困难在于校正模型中涉及到的影响因素的参数不易获取。甚至对于地形校正来说,适用的数字高程模型(DEM)也不总是易得的。
    混合像元效应引起的光谱变异,目前是通过混合像元分解或独立成分分析(ICA)分解等技术进行处理。应在非线性分解方面需要加强研究。
  
   关于遥感成矿信息分析中的波段选择
    在遥感地质研究中,正确选择波段是保证获取尽可能充分的地质信息的前提条件。关于最佳波段组合的选择,已有较多的研究并提出了一些好的方法(Chavez, 1982, 1984; 朱启疆, 1988)。这些方法的基本出发点是从最大化图像信息量角度考虑的,但图像总信息量最大并不保证对所检测的目标提供的信息量最大。特别是对于成矿信息这类弱信息来说更是如此。目标信息量的最大化需要针对具体目标类型及其环境(如断裂构造发生地区的岩性、覆盖物等)来考虑,也就是它可能随目标所在区域的变化而变化。
    此外,整体信息量最大也不一定就是对目标而言的最佳波段,如主成分分析中低序次的主成分信息量大,但与目标的弱信息关联的主成分却往往包含在信息量小的高序次主成分中。因此,针对目标类型及其环境选择最佳波段以建立相应的解译标志,才是更有效的波段选择方法和建立更可靠解译标志的途径。
 
    上述看法仓促形成,未细加斟酌,不妥之处望同行指正。


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