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1、书书书基于 数据的蛇绿岩组分识别：以德尔尼矿区为例李培军龙玄耀刘立 ， 北京大学地球与空间科学学院， 北京 ， ， 收稿， 改回 ， ， ： ， （ ） ： （ ） ， ， ， ， ， ， ， 摘要本文运用高级星载热辐射和反射探测器（ ） 反射率数据对青海德尔尼蛇绿岩的主要岩石组成和蚀变矿物进行探测。以现有的标准光谱库数据作为参照， 采用光谱角制图法来提取感兴趣的岩性和矿物信息， 并通过与现有地质图对比， 验证结果的精度。实验结果表明， 运用 数据和标准的光谱库数据， 可较有效地识别蛇绿岩的主要岩性和相关矿物成分， 但不同岩性的识别精度不同。关键词蛇绿岩； ；光谱；岩性制图中图法分类号 ； 引
2、言探索从遥感图像上提取岩石矿物成分信息的方法一直是遥感地质研究的主要目的之一（ ， ） 。许多现有的岩性及矿物成分探测研究， 借助于高光谱遥感数据、 地面地质和实测光谱数据（ ） 支持来探测岩性和矿物成分（ ， ， ） ， 但对一些偏远地区或交通不便地区， 探讨在没有地面参考数据的情况下识别岩性和矿物成分的方法， 具有重要意义。蛇绿岩代表了古代大洋岩石圈的残片， 它是由于逆冲作用而暴露于造山带中。蛇绿岩的研究认识大洋岩石圈的构造、 岩石学和地球化学特征以及板块构造演化提供了有利直接证据。对蛇绿岩的研究， 除了直接的地面地质调查与分析， 还可以利用遥感图像来提取其成分信息及其空间展布（ 如 ，
3、； ， ； ， ； ， ） 。现有的基于遥感的蛇绿岩探测研究多采用多光谱数据， 如 ， 同时需要地面实测光谱数据。但这些多光谱数据光谱分辨率有限，尤其在识别岩性和矿物成分非常有效的短波红外和热红外波长区域， 仅有 个波段， 一些重要的岩性和矿物成分在这些图像上难以区分开。近年来高光谱数据的获取， 为进一 （ ） 岩石学报国家自然科学基金重点项目（ ） 资助。第一作者简介：李培军，男， 年生，博士，副教授，主要从事遥感信息处理与应用方面的研究， ： 表 和 数据光谱波段比较 波长区域波段光谱范围 （ ） 波段光谱范围 （ ）可见光 近红外（ ） 短波红外（ ） 热红外（ ） 步准确识别蛇绿岩成分
4、提供了可能， 但现有的卫星高光谱数据（ ） 覆盖范围有限（ 空间分辨率也较低） ， 难以广泛应用。 （ ， 高级星载热辐射和反射探测器）数据同时具有较高的光谱和空间分辨率， 而且具有全球覆盖范围， 数据容易获得， 因此， 探索基于 数据的岩性及矿物成分识别探测方法， 具有重要的意义。 传感器是一个高分辨率的多光谱成像仪， 并具有立体成像功能。携带 的 卫星于 年 月 日发射， 年 月 日开始获取数据， 年 月 日开始发布数据。 共提供了 个波段的数据（ 表 ） ，分别位于 个光谱区域， 包括 个可见光 近红外波段（ 分辨率） ， 个短波红外波段（ 分辨率） ， 个热红外波段（ 分辨率） 。 数
5、据在短波红外和热红外波段较高的光谱分辨率， 为识别矿物和岩石成分提供了可能， 因此， 被成功地应用于岩性和矿物成分的识别与探测中（ 如 ， ； ， ； ， ） 。本文探讨在不借助地面实测资料和高光谱数据支持的情况下， 运用 数据来探测蛇绿岩的岩性及矿物成分的可能性和精度。 研究区及地质背景研究区位于青海省果洛藏族自治州玛沁县德尔尼山一带， 德尔尼蛇绿岩出露于玛沁县德尔尼铜矿附近（ 图 ） 。该地区出露的地层包括上元古界、 古生界、 中生界和新生界。上元古界主要出露于德尔尼蛇绿岩的北侧， 包括两个岩性段， 分别以夹大理岩片岩和大理岩为主。下古生界主要为一套浅海相 半浅海相沉积的生物碎屑灰岩和砂板
6、岩沉积（ 青海省地质局， ） ， 包括上石炭统的灰岩和下二叠统的灰岩和砂板岩。德尔尼蛇绿岩呈构造岩块侵位于其中（ 图 ） 。上石炭统的灰岩与周围地层均为断层接触， 成窄条状。三叠纪地层为厚度很大的复理石建造。侏罗纪德尔尼地区已转为陆相湖盆沉积。白垩纪该地区已完全演化为露地， 接受一套干旱条件下的山间盆地沉积， 岩石组合为粗碎屑岩组合。蛇绿岩北侧为德 恰花岗杂岩体。德尔尼蛇绿岩以产出特殊的大型铜 钴 锌硫化物矿床而著名， 对该蛇绿岩进行过许多岩石学、 地球化学研究（ 如陈亮等， ； 杨经绥等， ） 。德尔尼蛇绿岩由变质橄榄岩、 基性超基性堆晶岩、 辉绿岩墙群和基性喷出岩组成（ 杨经绥等， ） 。
7、其中以变质橄榄岩为主， 而堆晶岩、 辉绿岩岩墙群和玄武岩规模不大。原始的层序已经被构造破坏， 均以构造岩块（ 或岩片） 的形式产出。变质橄榄岩主要由纯橄岩、 方辉橄榄岩、 二辉橄榄岩等组成；堆晶岩包括纯橄岩、 异剥橄榄岩、辉石岩和辉长岩。蛇绿岩成分遭受强烈的蛇纹石化和碳酸盐化， 并伴随块状硫化物矿床的形成。德尔尼地区地表植被覆盖较多， 因此， 难以通过遥感方法来探测蛇绿岩的组成和成分。 年 月德尔尼铜矿开发项目开工建设， 开展了一些地面工程， 揭露了部分基岩（ 图 ） ， 为进行遥感探测提供了条件。本文就是针对德尔尼矿区出露的基岩， 运用 数据对蛇绿岩进行成分探测。 方法采用 的地面反射率数据
8、（ ） 作为试验数据， 该数据包括经大气纠正的可见光 近红外（ ） 和短波红外（ ） 波段反射率数据， 共 个波段。从 反射率图像中获得的像元光谱曲线可与标准光谱库中的典型矿物岩石光谱曲线直接进行对比， 以从图像提取相关岩性和矿物成分信息。所采用的图像获取时间为 年 月 日。尽管 热红外（ ） 域的多光谱数据对于提取蛇绿岩带的岩石信息非常有效（ ， ） ， 由于研究区蛇绿岩出露范围小， 在热红外图像（ 空间分辨率为 ）上， 许多像元均为混合像元， 难以分辨， 因此， 本研究未采用 的热红外图像。首先对不同波段区的图像进行配准， 以可见光 近红外图像（ ） 为参考图像， 将 个短波红外图像与可见
9、光 近红外图像精确配准， 并重采样为 的像元大小。这样， 对任何一个像元即可获得由 个不同波段反射率组成的 图像光谱曲线 （ 可见光 短波红外波段） ，便于与标准的光谱库中的光谱曲线进行对比和定量匹配。 岩石学报 ， （ ）图 研究区地质图（ 据 万地质图简化） 地层整合界线； 地层不整合界线； 断层； 河流； 城镇； 蛇绿岩； 蛇绿岩； 花岗岩 （ ： ， ， ） ； ； ； ； ； ； ， ； ， 图 研究区 图像（ 波段） （ ， ， ， ， ）本文采用约翰霍普金斯大学（ ， ） 的岩石光谱库和美国地质调查局的矿物光谱库作为参考， 来进行有关蛇绿岩岩性及蚀变矿物的探测。首先， 对光谱曲线
10、进行连续统去除（ ） ，以突出细微的光谱差异（ ， ） ， 有利于目标识别；然后将光谱库中的光谱曲线进行光谱重采样（ ） ， 使之具有和 数据一致的光谱范围（ 可见光 近红外、 短波红外）和光谱分辨率。由于 岩石光谱库中能够只有几种常见的基性超基性岩光谱曲线， 没有其它的更具体的岩石（ 如方辉橄榄岩） ， 因此只采用这几种光谱曲线作为参照。图 为从 光谱库得到的几种岩性的原始光谱曲线和经重采样后得到的 光谱曲线。从图 中可以看出， 这 种岩性均在 附近显示出吸收特征， 尽管各自的幅度不同，这主要是由于这些基型超基性岩含有大量的不透明矿物以及含 矿物（ ， ） 。其中， 几乎完全由橄榄石组成（
11、） 的纯橄岩在 附近的吸收谷宽阔而显著。此外， 玄武岩还在 附近显示出吸收特征， 而辉长岩和辉绿岩在这一波长的吸收特征不明显。经光谱重采样后（ 图 ） ， 纯橄岩和玄武岩的吸收谷被较好地保留下来， 尽管吸收位置被偏移了；而辉长岩和辉绿岩的吸收特征则消失了。图 为蛇纹石的光谱曲线， 表现出几个不同成因的吸收特征：位于 附近的浅的吸收特征是由于铁离子引李培军等：基于 数据的蛇绿岩组分识别：以德尔尼矿区为例图 纯橄岩、 辉长岩、 辉绿岩和玄武岩的 光谱曲线 （ ） 和 光谱曲线（ ） （ ） （ ） ， ， 图 蛇纹石的 光谱曲线 （ ） 和 光谱曲线（ ） （ ） （ ） 起的， 位于 附近的宽阔
12、的吸收是由于 离子产生的， 而位于 的相对显著的吸收特征是由于 的振动引起的， 水分效应显示为 附近的吸收。本研究采用光谱角制图（ ， ）方法进行相关岩性和矿物成分的识别和制图。光谱角制图是一种基于物理含义的光谱分类方法（ ， ） ，广泛运用于高光谱数据的地物信息提取。在该方法中， 光谱被看作一个多维空间（ 维数与波段数相同） 矢量， 通过计算两个 维光谱矢量（ 即像元光谱和参考光谱） 间的角度来确定二者的相似性。角度越小， 反映待分类像元与参考数据（ 已知成分类型） 越相似， 该像元包含目标（ 已知矿物成分） 的可能性越大（ ， ） 。该分类方法是基于矢量角度的， 因此， 其对地面反照率的变
13、化不敏感 （ ， ） 。设 和 分别为像元光谱和参考光谱， 为图像的波段数，则光谱角（ 的计算公式如下： 结果及讨论本文主要对上述 种蛇绿岩岩性和 种蚀变矿物（ 蛇纹石） 进行探测。运用光谱角方法进行成分探测时， 通常要确定角度阈值来提取相应的成分：如果像元光谱和参考光谱间的角度在阈值范围内， 则认为该像元属于该参考光谱所代表的成分。尽管 可以同时对多种岩性成分进行分类识别， 为了准确地提取各类岩性， 这里我们对不同的岩性采用不同的阈值， 分别来提取相应的成分。图 为用光谱角制图方法（ ） 得到的 类主要岩性的分布图， 从图 中可以看出， 由 方法可以较准确地探测出 类超基性、 基性岩均分布于
14、矿区范围内， 表明该方法 岩石学报 ， （ ）图 由光谱角制图法得到的不同岩性分布图 纯橄岩（ 阈值为 ） ； 辉长岩（ 阈值为 ） ； 辉绿岩（ 阈值为 ） ； 玄武岩（ 阈值为 ） （ ） ； ； ； 图 由光谱角制图法得到的不同岩性的空间分布红：玄武岩； 绿：辉绿岩 蓝：纯橄岩； 黄： 辉长岩；青： 两种或两种以上组合 （ ） ： ： ； ： ； ： ， ： ； ： 图 由光谱角制图法得到的蛇纹石的分布（ 红色）（ 阈值为 ） （ ）（ ）李培军等：基于 数据的蛇绿岩组分识别：以德尔尼矿区为例的可行性。其中纯橄岩的识别结果最准确， 该岩性仅在矿区范围内分布。玄武岩的结果较分散， 也主要分
15、布于矿区范围， 但有少部分位于积雪覆盖区。辉长岩和辉绿岩的识别结果， 尽管分布较局限， 但除了矿区外， 右侧的积雪覆盖区有较大块的分布。显然， 纯橄岩和玄武岩的识别结果要好于辉长岩和辉绿岩。不同岩性的识别精度的差异可能与它们各自的 光谱曲线有关。前文提及， 从 种岩性的 光谱曲线可以看出， 纯橄岩和玄武岩尽管光谱特征有所改变， 但仍保留特定的吸收特征， 因此， 可以被较准确地探出；而辉绿岩和辉长岩的 光谱曲线与原始的光谱曲线相比， 没有了特征的吸收谷， 因此， 容易于其它的非蛇绿岩成分混淆。图 为将 种主要岩性结果叠加在一起而形成蛇绿岩不同岩性的分布图。从图中可以看出， 尽管这些蛇绿岩成分在空
16、间上分布不连续， 但可以看出它们总体上呈北西北北西展布。图 为由 数据所提取的蛇纹石的分布图， 比较图 和图 ， 可以看出， 蚀变矿物的位置和蛇绿岩的组成岩性的位置基本吻合， 因此， 可以从一个侧面验证所提取的岩性和矿物的正确性。综上所述， 可以较准确地探测出多种岩性和矿物成分， 这与以往的研究结论相一致。但值得注意的是， 经光谱重采样所得到的 光谱曲线会不同程度地歪曲或丢失原始的光谱特征。对某些岩性和矿物成分可以较准确地探测出， 但对于另外一些岩性， 尽管也可以探测出， 但会出现混淆， 即出现假的识别信息。因此， 需要采用一些方法来剔除假的信息。 结论本文利用 数据和标准光谱库数据对德尔尼蛇
17、绿岩的岩性和蚀变矿物进行了探测， 结果表明， 利用 数据和本文所采用的方法可较准确地识别出相关的蛇绿岩成分， 但对不同的岩性， 识别的精度不同。需要进一步探讨的问题包括如何进一步改进识别的效果， 并与其它方法的比较， 以及采用热红外图像进行有关成分探测。致谢 本研究得到了国家自 然 科 学 基 金 重 点 项 目（ ） 资助。中国科学院地质与地球物理研究所边千韬研究员提供了德尔尼矿区的地质图， 付碧宏研究员对论文提出了许多建设性的建议， 在此一并致谢。 ， ： ， ： （ ） ： （ ） ， ： （ ） ： ， ： ， ， ， ， ， ： ： ， ， ， ， ： ： ， ， ， ， ， （ ） ： ， ： ： ， ， ， （ ） “ ” ， ： （ ） ， （ ） ， ， ， （ ） ： ， ， ， ， ： （ ） ： （ ）附中文参考文献陈亮，孙勇，裴先治等 德尔尼蛇绿岩年龄：青藏最北端古特提斯洋盆存在和延展的证据科学通报， （ ） ： 青海省地质局 青海省地质志北京：地质出版社杨经绥，王希斌，史仁灯，许志琴，吴才来 青藏高原北部东昆仑南缘德尔尼蛇绿岩：一个被肢解了的古特提斯洋壳中国地质， （ ） ： 岩石学报 ， （ ）
