0 引 言

 

  有關(guān)遙感與化探數(shù)據(jù)融合技術(shù)的應用和研究,從20世紀90年代至今在成礦預測中取得了大量的成果。1994年, 陳南峰等以浙江新昌拔茅火山巖區(qū)為試驗區(qū), 提出了“漏斗勘探原理”, 探討了由遙感TM圖像和化探數(shù)據(jù)參與預測能取得較好的效果, 并論證了礦產(chǎn)勘查中“遙感先行”的可行性;1996年, 劉福權(quán)對吉林省渾江市區(qū)域化探異常進行了遙感評價、篩選研究;1998年, 方洪賓等對新疆三區(qū)林場金化探異常進行了綜合解譯分析和評價, 圈定了多處金礦(化)體;1999年, 廖崇高等[ 4]對蘭坪盆地的線性構(gòu)造和環(huán)形構(gòu)造做了詳細定量分析, 并研究了遙感地質(zhì)構(gòu)造與地球化學異常的關(guān)系;2003年, 徐國端等[ 5]在新疆沙泉子金礦區(qū)通過對化探和遙感找礦信息的綜合分析, 圈定了4個具有金礦成礦地質(zhì)異常的找礦靶區(qū);同年, 劉成等[ 6] 對遼南某區(qū)Au化探散點數(shù)據(jù)進行了高精度的圖像化,并與遙感圖像疊加, 發(fā)現(xiàn)已知的金礦床和未知的礦化點;2005年, 周軍等[ 7] 在新疆東準噶爾地區(qū)將化探數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)融合, 經(jīng)綜合分析和部分實地查證, 提出一系列重要找礦地段;同年, 吳德文[ 8] 等闡明了遙感找礦信息與化探異常之間存在套合和藕合兩種空間關(guān)系, 并以新疆東天山地區(qū)作為試驗區(qū), 進行了遙感與化探數(shù)據(jù)融合處理的技術(shù)方法研究及試驗應用。

 

  1 遙感與化探數(shù)據(jù)融合研究概述

 

  1.1 遙感與化探數(shù)據(jù)融合技術(shù)特點

 

  遙感與化探數(shù)據(jù)融合符合多元數(shù)據(jù)融合的特點, 其融合后的信息更精確、更完全、更可靠。

 

  根據(jù)融合層次的不同, 可分為像素級融合(波段疊加、波段比值、IHS變換、主成分分析等方法)、特征級融合(Bayes統(tǒng)計理論、非監(jiān)督分類、監(jiān)督分類、神經(jīng)網(wǎng)絡等方法)和決策級融合(最大似然法、知識工程師、專家分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡等方法)。

 

  1.2 遙感與化探數(shù)據(jù)融合常用算法簡介

 

  對于常用的融合算法, 前人已經(jīng)作了很好的研究, 比如波段比值、主成分分析、非監(jiān)督分類、監(jiān)督分類。比值運算是對多光譜段數(shù)據(jù)中同名像元的光譜亮度相應值實施除法運算, 它可以部分地消除陰影影響, 突出某些地物間的反差, 具有一定的影像增強作用;主成分分析方法是常用的一種統(tǒng)計方法, 主要用于進行數(shù)據(jù)壓縮或者減少數(shù)據(jù)的維數(shù), 它是對一組相關(guān)的變量進行線性變換, 得到一組維數(shù)不變但是彼此互不相關(guān)的變量, 即得到一組獨立的變量, 它消除了波段間的相互關(guān)系, 減少了各個波段提供的信息的交叉和冗余, 有利于做進一步的分析;非監(jiān)督分類是借助軟件平臺將原始圖形自動地進行粗略分類, 便于進一步進行監(jiān)督分類;監(jiān)督分類是借助已有的資料進行建模、分類, 可以運用專家分類器進行定量的分類。

 

  2 遙感與化探數(shù)據(jù)融合技術(shù)方法

 

  遙感與化探數(shù)據(jù)融合技術(shù)方法流程從像素級、特征級、決策級3個層次上實施, 在每一個層次上針對特定的目的使用具體的融合算法。

 

  2.1 研究區(qū)簡介

 

  研究所采用的遙感數(shù)據(jù)是從中國科學院中國遙感衛(wèi)星地面站購買的2000年的Landsat-7 ETM+數(shù)據(jù), 軌道號為120 /034, 成像日期為06 -12, 參考圖件有1∶50 000膠東地區(qū)金礦構(gòu)造地球化學圖、1∶50 000山東電子地質(zhì)圖、1∶250 000 山東礦產(chǎn)圖。

 

  2.2 數(shù)據(jù)預處理

 

  融合前預處理主要包括幾何校正和圖像配準兩部分。數(shù)據(jù)的預處理是遙感影像融合的基本前提, 它直接關(guān)系到融合的質(zhì)量。波段組合優(yōu)化是由美國查維茨Chavez等(1984)提出最佳指數(shù)因子法(optimumindexfactor,OIF)用來進行波段組合優(yōu)化。

 

  2.3 信息提取

 

  2.3.1 構(gòu)造信息提取

 

  構(gòu)造信息提取的重點是隱伏構(gòu)造判別, 隱伏構(gòu)造信息可以通過地表地層含水量、水系、地形、巖性等差異特征表現(xiàn)出來, 反映在遙感圖像上就是影紋結(jié)構(gòu)、顏色色調(diào)的變化與異常。但這些信息往往被掩蓋在地表物質(zhì)光譜的強反射信息下, 十分微弱, 在原始圖像中不易發(fā)現(xiàn)。筆者經(jīng)過對系列處理所得成果圖像的比較, 認為經(jīng)主成分分析、去相關(guān)拉伸以及反差增強等處理后的假彩色合成圖像ETM1、ETM2、ETM6、ETM5/ETM7對于提取各類線性構(gòu)造最為有效。

 

  應特別指出的是ETM6波段的應用, 一般認為ETM6的分辨率較低(60m)而不予采用, 但是通過對物體熱性質(zhì)的分析、Kirchhoff解譯原理、ETM6圖像成像原理的了解, 就可以充分利用巖石的熱性質(zhì)和熱狀態(tài), 與其他ETM波段的反射率信息互相補充以增強和填制巖性, 揭示成礦地質(zhì)條件。

 

  圖2中白線為經(jīng)過目視解譯的構(gòu)造信息。經(jīng)查證, 與已知構(gòu)造信息的吻合率達100%, 圖中的紅色2.3.2 遙感蝕變信息提取蝕變巖石信息與金屬礦床有較高的相關(guān)性, 所提取的蝕變遙感異常作為一種找礦標志參數(shù)同樣具獨立性[ 14] 。遙感探測的是地表物質(zhì)的光譜信息, 因此只要有一定面積的蝕變巖石出露, 遙感都有可能測出, 也就是說, 只要有蝕變巖出露, 就有可能在ETM圖像上有所表現(xiàn), 當然, 蝕變信息的強弱也很重要。

 

  經(jīng)過比較分析, 發(fā)現(xiàn)選取ETM1、ETM3/ETM4、ETM5、ETM7疊加后進行主成分分析最為有效。

 

  圖3中粉紅色為背景信息, 綠色則為蝕變信息,它與圖2中所指示的蝕變信息位置一致, 由于圖2的處理方法主要是為了提取構(gòu)造信息, 對于蝕變信息的提取則不夠準確, 但是能夠起到一定的指導作用, 圖3則是專門提取蝕變信息的, 其結(jié)果更加的精確。

 

  2.3.3 化探異常提取

 

  當化探數(shù)據(jù)中某種元素的含量超過了它在地殼中的平均豐度時, 它就有可能聚集成礦。而同種元素對應的化探異常在遙感圖像上的反映大致相同,因此, 結(jié)合手上已有的化探數(shù)據(jù)和遙感圖像對圖像進行了相關(guān)的預處理(如圖像增強、去相關(guān)拉伸等)后, 以坐標為依據(jù)進行監(jiān)督分類, 將化探異常圖像化, 更加直觀地反映到圖像上來。并且為專家分類器中規(guī)則的確定起到很好的指導作用。

 

  圖4中的深紅色為化探異常信息, 是依據(jù)已有的化探數(shù)據(jù)經(jīng)過特征級處理后得到的。

 

  2.2.4 專家分類器

 

  由于“同物異譜”與“同譜異物"現(xiàn)象的存在, 使僅僅停留在像素級和特征級處理的方法存在了一定的局限性。專家系統(tǒng)作為模擬人類組合各種帶有因果關(guān)系知識進行推理并得出結(jié)論的思維構(gòu)成, 在遙感圖像的處理中有容錯性極強的特點。在已有的像素級和特征級處理的基礎(chǔ)上進行決策級處理將大大提高處理的精度。圖5為專家分類器的結(jié)果圖, 更準確, 更具有指導作用, 也說明了在像素級以及特征級基礎(chǔ)上做決策級的處理, 能更加準確的區(qū)分各種地物以及其他想要的信息(如蝕變信息)。專家分類器如圖6所示。

 

  3 結(jié) 論

 

  通過對遙感與化探數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究, 并結(jié)合同行的研究經(jīng)驗在招遠金礦區(qū)應用示范, 得出以下結(jié)論:

 

  1)單一的遙感技術(shù)(如PCA、植被指數(shù)、非監(jiān)督分類、監(jiān)督分類)在遙感找礦研究中都具有一定的局限性, 而采用多種數(shù)據(jù)源(如化探、遙感)融合技術(shù)才能達到較好的效果。

 

  2)文章在提取線性構(gòu)造時大膽使用ETM6, 結(jié)果表明, ETM6 與其他波段的反射率信息互相補充以增強和填制巖性, 揭示成礦地質(zhì)條件, 能很好的指示構(gòu)造信息。

 

  3)文章提出的一種新的基于3 個層次(像素級、特征級、決策級)的化探遙感融合方法是一種行之有效的綜合型找礦方法, 特別是決策級專家系統(tǒng)的使用, 可以很好地解決“同物異譜”與“同譜異物"問題, 同時也體現(xiàn)了其容錯性極強和能獲得較高精度的特點。