加入知识星球地学岗位咨询可以获取大量行业招聘信息，今天的招聘信息如下，QQ交流群为387109625，可以获取所有地质招聘版块推文链接。2024年12月4日知识星球推送信息（加入知识星球获取具体信息）1、水利部淮河水利委员会所属事业单位校园招聘
安徽-蚌埠-水利-事业
招聘水利水电工程、水文与水资源工程、摄影测量与遥感、遥感科学与技术、环境工程、水利工程等。
2、中国冶金地质局2025年度校园招聘
北京-朝阳区-冶金-勘查
14个所属单位校园招聘地质勘查、采矿技术、地灾勘查治理、地下空间工程、测绘技术、土木工程技术、环境工程技术、资源勘查技术、材料工程师、机械制造等岗位。
3、内蒙古大牛地油气开发有限公司
内蒙古-鄂尔多斯-石油-油服
招聘项目经理、地质、钻井、试气、地面、外协等项目副经理专业为土木工程、建筑工程、石油工程、天然气工程、地质工程、地球物理等。
4、新疆市政建筑设计研究院有限公司
新疆-乌鲁木齐-市政-设计
5000元以上招聘本科及以上给排水、建筑、电气、建筑、土木、城乡规划、风景园林等专业设计人员和行政管理、新闻学行政人员。
5、北京国宏华建城市规划设计研究院
北京-海淀区-规划-设计
社会招聘本科以上5年以上经验的招商引资服务中心副主任。
6、晋中市水利勘测设计院有限公司
山西-晋中-水利-勘测
招聘应往届本硕水工、农水、地质等专业985、211和2年以上工作经验者优先。
7、天津市城市规划设计研究总院有限公司
天津-南开区-规划-设计
高光谱遥感蚀变矿物信息提取研究综述
白杨林1,2，吕凤军1,2，苏鸿博1,2，吴云霞1,2，栾卓然1,2
1 河北地质大学河北省战略性关键矿产资源重点实验室2 河北地质大学地球科学学院
第一作者：白杨林，硕士研究生，主要研究方向为地质遥感。
通信作者：吕凤军，博士，正高级工程师，主要研究方向为遥感地质教学与科研。
蚀变围岩是热液矿床形成的重要标志之一，围岩蚀变会产生蚀变矿物。蚀变矿物与原生矿物在颜色、结构、化学成分等方面具有明显差异，这些差异可产生特有的波谱特征。高光谱遥感通常指光谱分辨率在5～15nm的成像遥感，而绝大多数蚀变矿物特有的诊断性波谱特征，其宽度在20～40nm，因此高光谱遥感技术可以快速提取蚀变矿物信息，对蚀变分带划分、圈定矿化异常等具有重要的找矿意义。本文基于现有研究成果，系统总结了典型蚀变矿物的波谱特征、高光谱遥感技术的发展历史、蚀变矿物信息提取方法、不同地表覆盖类型对蚀变矿物信息提取的影响以及蚀变矿物信息提取在不同矿床类型下找矿的应用，最后指出了高光谱蚀变矿物信息提取研究中存在的问题以及未来发展方向。基金项目：国家重点研发计划项目(2018YFA0606101)；河北地质大学博士科研启动基金项目(BQ2018014)。
0 引言
1 高光谱遥感蚀变矿物信息提取理论基础
2 矿物波谱形成机理与蚀变矿物波谱特征
2.1 矿物波谱形成机理
2.2 典型蚀变矿物波谱特征
3 高光谱遥感传感器
3.1 航空高光谱遥感
3.2 航天高光谱遥感
3.3 非成像波谱技术
4 高光谱蚀变矿物信息提取研究现状
4.1 高光谱遥感蚀变矿物信息提取方法
4.2 不同地表类型的蚀变矿物信息提取
4.3 高光谱蚀变矿物信息提取在不同矿床中的应用
5 结束语
以测谱学为基础的高光谱分辨率遥感早在20世纪初就被用于识别分子、原子及其结构，20世纪80年代开始建立成像光谱学。国际上通常把光谱分辨率在5～25nm间、具有几十至几百个狭窄且连续通道的成像遥感技术称为高光谱遥感，它集成了远距离二维成像技术与测谱学技术，即在获取地物影像的同时获取地物的连续光谱信息，因此高光谱遥感具有图谱合一的特点。在热液成矿过程中，岩石在热液交代作用下，其结构、构造以及化学成分发生改变生成蚀变矿物。蚀变矿物在400～2500nm波长区间具有诊断性波谱特征，为利用高光谱遥感提取蚀变矿物信息提供了依据。利用高光谱遥感不仅能够识别具体蚀变矿物种类，而且可以定量计算蚀变矿物的丰度，依据蚀变矿物组合信息，圈定蚀变矿物分布范围、划分蚀变分带、圈定矿化异常。本文基于前人的研究成果，系统总结了典型蚀变矿物波谱特征、高光谱遥感器的发展历程、蚀变矿物信息提取方法、不同地表覆盖类型对蚀变矿物信息提取结果的影响以及蚀变矿物信息提取在不同矿床类型下的应用，最后指出了高光谱蚀变矿物信息提取研究中存在的一些问题以及未来的发展方向。绝大多数蚀变矿物的吸收峰宽度大多在20～40nm区间，高光谱的光谱分辨率一般在5～15nm，因此利用高光谱遥感数据可以识别蚀变矿物信息。遥感技术能探测、识别地物主要依赖于各种地物对电磁波的反射、吸收以及发射特性的差异。当电磁波作用于不同结构、离子特征的矿物时，会在相应的波段产生吸收特征。矿物晶格中Fe、Cu等过渡性金属元素发生电子跃迁，核外电子吸收能量从低能级跃迁到高能级，该过程中会吸收或发射特定波长的电磁辐射，并伴随高能量差，从而在0.4～1.3μm形成特定的波谱特征，过渡性金属阳离子中的铁离子在自然界广泛分布，并且能够置换矿物中的镁和铝，所以铁离子的电子跃迁较为普遍并具有重要研究意义；矿物中的-OH、CO32-等阴离子基团震动产生的能量差较小，所以其引起的吸收特征主要存在于1.3～2.5μm的短波红外范围内 (表1)。此外，矿物的粒度、类质同象、结构等都会影响波谱特征，如矿物粒径通常只影响反射率的高低，并不影响波谱的谱形；温度、风化作用、大气等外界条件也会影响分子的振动频率、振动方式，导致特征吸收位置向特定方向偏移。表1 吸收峰位置（μm）
蚀变矿物包括高岭石、绢云母、绿泥石、方解石、黄钾铁矾等，一般含有Fe3+、Fe2+、Al-OH、Mg-OH、CO32-等基团或离子。根据蚀变矿物所含基团和离子的种类，一般按照-OH、Mg-OH、CO32-铁离子将蚀变矿物分为4类。矿物中羟基的伸缩振动产生1.4μm、2.2μm、2.3μm3个特征吸收位置，其中1.4μm、2.2μm为两个强吸收位置，根据与羟基结合的金属阳离子种类又可分为Al-OH、Mg-OH。含有Al-OH的矿物主要有白云母、高岭石、蒙脱石、明矾石、伊利石等，其最主要特征吸收位置在2.2μm，是Al-OH矿物的诊断性吸收特征；其次，Al-OH矿物在1.4μm处均有一尖锐且对称度较高的吸收峰。白云母的Al-OH的吸收峰波长从2.19μm到2.225μm随着Na、K的含量而变化。高岭石的吸收特征为1.4μm、2.2μm附近的双重吸峰，1.4μm处吸收峰值在1.4～1.45μm间，2.2μm处吸收峰值在2.166～2.206μm间；蒙脱石吸收峰位置在2.208μm处，在1.41μm和1.91μm处还有不对称的吸收峰，与水分子对红外光的吸收作用有关；伊利石、明矾石等含水层状硅酸盐矿物，其含有Al-OH和H2O两种含氢基团，Al-OH基团吸收峰在2.2μm处，H2O吸收峰在1.9μm处，在1.5μm和1.78μm附近伴随有较为宽缓的吸收陡坎。含有Mg-OH的矿物主要有蛇纹石、绿帘石、绿泥石，Mg-OH的特征吸收峰位置为2.3μm，是Mg-OH矿物的诊断性吸收特征，除1.4μm处共有的吸收特征外，Mg-OH在2.275μm处还有一较浅的伴随吸收峰，2.0μm处有一宽缓且对称度较高的吸收峰，绿帘石、绿泥石在1.4μm附近均具有细微的吸收陡坎。绿泥石中的Mg易被Fe取代，Fe/Mg比值不同，羟基吸收位置不同，Fe/Mg增大，吸收位置向2.26μm偏移，Fe/Mg减小，吸收位置向2.25μm偏移，2.25～2.26μm处的峰值位置与铁镁比值具线性关系。在斑岩型或热液矿床中，富镁的绿泥石往往更靠近矿化带。含有CO32-的矿物主要有菱铁矿、方解石、白云石，CO32-的吸收峰中心波长在1.92μm、2.00μm、2.16μm、2.35μm、2.55μm处，其中2.35μm处吸收最强，可根据此特征来鉴定碳酸盐矿物。白云石的鉴定特征为2.33μm和2.52μm处的吸收峰，方解石的鉴定特征为2.35μm和2.55μm处的吸收峰，菱铁矿的鉴定特征为2.35μm和2.56μm处的吸收峰。过渡性金属阳离子中以铁离子最为常见，含有铁离子的矿物主要有黄钾铁矾、针铁矿、褐铁矿、赤铁矿，铁离子分为Fe2+、Fe3+，Fe2+一般出现在还原环境中，与成矿意义不大，Fe3+在0.45μm、0.87μm处形成强吸收带。航空高光谱遥感指将传感器搭载在飞机或无人机上的遥感。美国喷气推进实验室于1983年研制出第一台机载成像光谱仪AIS-1，开创了高光谱遥感的先河。随后各个国家也都投入到高光谱成像仪的研发中。国际上，以美国的机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS)、加拿大小型机载成像光谱仪(CASI/SASI)最具有代表性(表2)。此外，成像光谱仪还有加拿大的荧光成像光谱仪(FLI)、德国反射式成像光谱仪(ROSIS)、澳大利亚的高光谱制图仪(HyMap)等。国内以上海技术物理所于“七五”和“九五”期间先后研制的航空成像光谱仪(MAIS)与“实用型模块化成像光谱仪”(OMIS)和推帚式超光谱成像仪(PHI)最为典型。伴随着无人机技术的迅速发展，无人机与高光谱成像仪结合(例如常用于矿物学研究的HySpex成像光谱仪)，从源头上解决了高光谱遥感数据源瓶颈，为高光谱遥感技术发展创造了新的机遇。因无人机可定点起飞、降落和悬停，搭载多种类型传感器，使其在小范围及复杂地形遥感探测方面极具优势，可以获取任意像元尺度的高光谱影像，获取“纯净像元”，从某种角度上解决了空间和光谱分辨率相互制约的难题，同时也为遥感影像混合像元分解提供良好且真实的地面数据。航空高光谱遥感蚀变矿物信息提取的传统方法与理论研究已趋于成熟。无人机航空高光谱遥感提供了更高空间分辨率的高光谱数据，而且具有小范围定点精准测量等优势，这无疑为航空高光谱遥感信息提取理论与方法提供了数据基础。将传感器设置在人造卫星、空间站等航天器上的遥感称为航天遥感。以1997年美国发射世界上第一颗高光谱卫星LEWIS失败为起点，之后的20多年间世界各国相继投入到星载成像光谱仪的研发中，研发出了应用于地质、环境、水体等不同领域的高光谱传感器(表3)。在众多高光谱卫星中，以美国发射的Hyperion高光谱传感器最具有代表性，其波谱范围涵盖可见光到短波红外，波段数量多，有利于蚀变矿物信息提取方法与理论的研究工作，但因其图像幅宽窄，整体形态为长条状，且每幅影像不连续，所以该卫星数据多用于高光谱遥感数据预处理、信息提取、模型建立等科研工作，并不适用于大面积的高光谱应用。2008年9月，我国首颗高光谱卫星HJ-1A成功发射升空。时隔8年，我国第2颗高光谱卫星珠海一号发射升空，其在空间分辨率、波段数、幅宽方面均优于Hyperion，唯一不足的是波谱范围只有可见光到近红外波段。我国自主研发的搭载于GF-5卫星的可见短波红外高光谱成像仪(AHSI)于2018年5月发射升空，各项指标全方面优于Hyperion，进一步加强了我国高光谱应用能力。2021年9月，GF-5备份星已成功发射，势必对我国乃至世界高光谱遥感信息提取理论与方法研究产生深远的影响。以矿物波谱测量为依托的矿物波谱学研究，将遥感与地质成功融合，将高光谱遥感成功地应用于地质学研究中。常用的地物光谱仪主要为美国生产的ASD、SVC、SEI光谱仪，3种光谱仪在紫外、可见光、短波红外范围各具优势，基本能满足蚀变矿物的形成环境、化学成分等信息提取方面的研究。航空航天高光谱发展和应用的过程中，以地物实测波谱为基础的研究也从未停止。1981年，Hapke最早建立了二向性反射模型，将混合物的反射率转换为单次散射反照率，避免了反射率混合波谱非线性分解的不确定性和求解的复杂性。陈玉等将蚀变类型与蚀变矿物组合作为影响因子，基于聚类分析理论建立了矿物波谱精确识别模型的数据，并评价了矿物识别结果的可靠度；梁树能等通过测量白云母、绿泥石化学成分及其波谱特征，通过元素间的相关性探讨了矿物中元素置换问题，分析了元素含量对波谱吸收特征的影响；Wang等在准噶尔盆地谢米斯太地区，利用实测波谱数据研究岩石风化面与新鲜面的波谱特征，分析了探头距离对反射率的影响。高光谱数据包含庞大且精细的波谱信息，是地物成分反演、识别及分类的基础和前提。高光谱蚀变矿物信息提取结果或精度受到提取方法、地表覆盖情况、矿床成因类型等多个方面的综合影响。高光谱蚀变矿物信息提取方法多样，传统的提取方法主要有光谱角匹配、混合调制匹配滤波等方法，随着计算机、数学的发展，神经网络、支持向量机、决策树等监督分类方法也逐渐融入到蚀变矿物信息提取研究中，也有一些学者引入了偏最小二乘回归、多元线性回归等数学模型，以达到定量反演蚀变矿物含量的目的。高光谱蚀变矿物信息提取本质是对端元波谱分类，再通过不同方法对其识别，达到对影像中矿物分类识别的目的。高光谱具有数据量大、信息冗余的特点，因此需要通过MNF(minimum noise fraction)变换对数据降维，通过计算PPI指数(pixel purity index)与N维可视化工具圈定纯净端元，然后通过标准波谱库或实测波谱对未知端元识别。该流程为“砂漏”流程，是高光谱蚀变矿物信息提取常用流程。1)光谱角匹配法(spectral angle mapper，SAM)。SAM本质是一种基于波谱匹配的分类技术，利用图像波谱同参考波谱向量之间的“角度”来衡量相似性，因此可以根据影像波谱特征与端元波谱特征的相似度提取蚀变矿物信息。两个波谱向量平行，不等同于谱线几何意义上的平行，每个波段反射率变化只能影响向量大小，并不影响向量方向，所以波谱向量间的平行主要取决于波谱各个部分的变化趋势，不能简单通过波谱形态判断夹角。在基于完全谱型特征条件下，SAM是目前蚀变矿物信息提取最常用的方法，贺金鑫等、徐元进等、梁丹迪等、阚明哲等利用Hyperion、GF-5、AVIRIS、HyMap数据在全国不同地区基于沙漏流程结合SAM提取了黄铁矿、绢云母、方解石、绿泥石等蚀变矿物，以野外实测波谱或USGS、JPL等波谱库加以验证，取得了准确的提取结果；常睿春等将构造信息与矿物组合信息相结合，为遥感地质找矿提供了一种新颖的思路。除了单一利用SAM，一些学者以其为基础，将波谱特征、混合调制匹配滤波等方法融入到蚀变矿物信息提取研究中，以提高精度。考虑蚀变矿物特征波谱在蚀变矿物信息提取中的重要性，何中海等提出了权重波谱角制图法(weight spectr alangle mapper，WSAM)，通过给波谱差异较大波段范围添加权重，增强区间的差异性，以达到利用局部信息区分波谱的目的；韩海辉等将光谱信息拟合、混合调制匹配滤波同光谱信息散度相结合，提出MSSSt算法(MTMFSFF-SIDSAMtan)，放大了目标波谱匹配信号，提高了波谱区分能力。2)混合调制匹配滤波(mixture tuned matched filtering，MTMF)。混合调制匹配滤波将线性混合分解与匹配滤波相结合，对像元解混并估计其中每个元素的丰度。MTMF不需要输入地物波谱信息，没有线性混合分解的像元中各端元含量为正、且总和为1的条件限制，减小了识别难度，且对岩石中的微量矿物成分敏感。每个端元在MTMF的结果中输出一幅匹配滤波图像和一幅不可行性图像，同时具有一个大于背景分布值的较高的匹配滤波值和一个较低的不可行性值的像元即为此端元的最优匹配像元。Kruse将高光谱数据与热红外数据结合，利用MTMF提取了Death Valley地区的岩性信息；孙雨等、孙卫东等、刘圣伟等利用Hyperion、CASI/SASI、HySpex、Hy Map数据，基于MTMF提取了褐铁矿、绿泥石、绢云母、高岭石和明矾石等矿物信息；田丰等在MTMF的基础上将不易区分的矿物合并成一个端元提取，有效解决了混合光谱问题；侯毅认为数据的噪声会对SAM、MTMF和光谱信息散度法的信息提取结果产生较大影响；Huang等利用航空高光谱数据CASI/SASI，基于MTMF，在地质构造复杂、成矿条件优良、森林覆盖率高的武夷山成矿带进行蚀变矿物信息提取，为高植被覆盖区的矿产勘查提供了有效的方法。3)光谱特征拟合(spectral feature fitting，SFF)。光谱特征拟合首先对波谱数据连续统去除，以突出波谱曲线的吸收深度、吸收面积、吸收位置、对称性、吸收宽度等吸收特征，再将影像中每个像元的波谱曲线与参考端元波谱曲线的吸收特征利用最小二乘法拟合，达到波谱识别匹配的目的。连续统去除过程中，要注意样品的诊断性波谱特征保留情况，如果特征消失，识别精度会降低。Kruse等基于波谱吸收特征研发了专家系统，该系统从波谱库中提取并汇总吸收特征，通过人机交互分析识别这些吸收特征并建立每种矿物的识别规则，将规则应用于每个像元，从而实现矿物填图；Ruitenbeek等利用高光谱特征波段比值结合与实测波谱回归分析判断白云母吸收峰偏移现象，为波谱分析提供了一种新思路；刘彦丽通过限制波谱区间，增加了匹配准确性，通过特征区间内波谱的整体谱形、吸收位置及吸收深度来判断两个波谱的匹配程度，较好地识别了流纹岩、安山质凝灰岩、砂砾岩、石英片岩、大理岩、玄武岩6种岩石；高建阳、张紫程等、胡畔等采用SFF和SAM两种方法，提取了与硅酸盐、碳酸盐、铁氧化物等有关蚀变矿物；董新丰等依据矿物波谱主次吸收带和矿物分层谱系识别思想，采用SFF算法，从矿物大类到确切矿物分层精细识别；许宁等将SFF与波谱吸收参数结合，使其对不同高光谱数据集具有更好的泛化与适应能力。4)混合像元分解法。混合像元即包含两种及以上地物信息的像元，因此，混合像元分解即根据每种地物所占比例对像元分解的过程。目前有线性混合像元分解模型、模糊分类模型、神经网络解混等模型。将其应用于蚀变信息提取，可以得出每个像元中各地物所占比例，以便于分离目标与背景信息。Li等利用线性、非线性混合波谱模拟混合像元，利用权重决策函数融合波谱特征分析和波谱匹配等信息提取方法，精确提取了美国内华达注Cuprite矿区明矾石信息；Kruse利用便携式红外光谱仪PIMA实测数据，基于波谱吸收指数和波谱分类绘制了岩心特定矿物的空间分布图，并利用线性波谱分解方法估计矿物丰度；刘彦丽应用Hyperion数据，基于线性混合波谱的理论，将目标与背景波谱混合模拟实际波谱，逆向求解混合像元问题。线性混合模型在混合像元分解应用中最广泛，该模型将地物看成互不干涉的个体，认为像元在某一波段的反射率是像元内各地物反射率及其所占像元面积权重的线性组合，所以绝大多数反射率相似的地物均能用线性模型解混；模糊监督分类模型将各种地物看成模糊集合，像元为集合的元素，每一像元各元素所占比例均有一个对应值，模糊监督分类模型隶属度一般通过地面调查获取，人工参与程度较高；神经网络模型不需对输入数据做过多的干预，模型可针对数据自行迭代优化，在背景噪声统计未知的情况下也具有很好的效果。我国国土面积广阔，受气候、地形等因素影响，地表覆盖类型及覆盖程度变化较大，主要分为基岩裸露区、植被覆盖区、第四系浅覆盖区3类。1)基岩裸露区蚀变矿物信息提取。基岩裸露区植被稀少、风化产物不易保留，该区域蚀变矿物信息提取一般采用SAM、MTMF或光谱特征拟合等任意方法即可完成，因此基岩裸露区蚀变矿物信息提取方法研究已经趋于成熟。美国内华达州东南部的Cuprite矿区早在20世纪70年代已成为美国遥感地质研究的重要实验基地。该区域蚀变矿物种类繁多，地质特征明显，许多高光谱地质或矿物波谱学研究都以此处为研究区。诸多学者在Cuprite矿区利用Hyperion、AVIRIS等数据开展过蚀变矿物信息提取研究，均取得了良好的效果。Meero等基于AVIRIS数据，研究了一种基于影像波谱和参考波谱的交叉相关波谱匹配法提取蚀变矿物信息，通过交叉相关曲线是否正态分布来确定蚀变矿物类型；Abrams等在Cuprite矿区利用AVIRIS数据通过波段比值法提取了褐铁矿信息；Riley等利用可以同时测量中红外-热红外反射与发射特征的空间增强宽带阵列摄谱系统(SEBASS)，基于光谱特征拟合方法，绘制了Cuprite矿区的石英、绿泥石、高岭石、蛋白石等蚀变矿物分布图，与用短波红外波段提取绿泥石和方解石信息相比，由于热红外波段部分蚀变矿物的吸收特征一般不重叠，所以二者在热红外波段中更易区分，另外，Riley的全谱段研究发现，针对可见光-短波红外高光谱数据开发的矿物信息提取技术在数据转换为发射率后也适用于矿物在热红外区间发射特征的研究；Parente等利用AVIRIS数据，基于混合像元分解理论与相关性为测度的K均值聚类、高斯混合模型以及聚类分析模型，填绘了美国Cuprite矿区的蚀变矿物分布图，并与以往地质工作成果对比，其信息提取结果具有较高的准确性；Kruse等利用多期次Hyperion、AVIRIS数据，通过MTMF方法提取Cuprite矿区、DeathValley北部地区蚀变矿物信息，利用混淆矩阵评价识别精度，认为具有高信噪比、高空间分辨率的AVIRIS数据对矿物识别更加准确，虽然Hyperion精度不如AVIRIS，但其对与飞机无法监测地区的长时间序列定点研究具有重要意义。一般在地形起伏较大地区，沉积物不易存留，会导致基岩裸露，基本无干扰信息，所以通过高光谱提取的蚀变矿物信息基本为原位信息，具有诊断性波谱特征的矿物就能被提取出，但蚀变矿物信息提取的影响因素不仅有覆盖物，围岩蚀变程度与蚀变矿物本身的风化程度也会对其产生影响。围岩蚀变程度会影响蚀变矿物含量，对吸收深度产生较大影响；蚀变矿物所在蚀变围岩新鲜程度会使蚀变矿物反射率、颜色发生改变，暗色矿物风化颜色变浅，反射率升高，浅色矿物风化颜色变深，反射率降低，随着风化程度的加深，原有蚀变矿物含量减少，风化产物增多，从而导致吸收位置、吸收深度发生变化，对基于诊断特征的蚀变矿物信息定量提取产生较大影响。除矿物自身因素外，高光谱数据源也是影响蚀变矿物信息提取的一大因素，不同空间分辨率的遥感影像也会对识别精度产生一定影响，梁丹迪等通过多种方法对高光谱影像空间分辨率重采样，以研究空间分辨率对蚀变矿物信息提取的影响。研究结果表明，提取精度随空间分辨率降低而降低，当空间分辨率在20～50m内时，提取精度受空间与光谱分辨率的双重影响。因此，基岩裸露区应充分结合矿物学知识，甄选目标矿物，并选择合适的数据，结合当下迅速发展的航空或无人机遥感获取高空间分辨率高光谱数据，以提高基岩裸露区蚀变矿物信息提取精度。2)植被覆盖区蚀变矿物信息提取。通常将植被覆盖率高于60%的区域定义为高植被覆盖区。考虑植被的直接影响，吕凤军等在波谱特征、矿物、混合像元三个方面提出植被覆盖区蚀变矿物信息提取难点，首先矿物中金属阳离子与阴离子基团的波谱特征不能同时体现，降低了识别精度；其次矿物成分、含量、湿度等都会影响反射率大小与波谱形态，从而导致像元与标准波谱产生较大差异；最后大量植被覆盖导致像元波谱中一些蚀变矿物信息微弱，难以有效提取，因此，如何抑制植被信息并从混合像元中获取蚀变矿物信息是植被覆盖区蚀变矿物信息提取研究的重点问题。植被覆盖区蚀变矿物信息提取，受植被影响极为严重。当前主要是通过识别并去除植被端元达到抑制植被的效果，但这种思想将植被与覆盖其下的蚀变矿物信息一并去除，具有很大的局限性。基于此，很多学者尝试多种方法，徐元进等在植被覆盖区先通过波谱整体形态的匹配筛选出蚀变矿物最可能存在像元，再通过计算蚀变矿物诊断性吸收位置与最可能存在蚀变矿物像元的对应位置的相关系数进一步确定蚀变矿物；刘彦丽指出，混合像元分解是植被覆盖区分离目标信息的有效手段，并通过对矿物、植被波谱差异较大的波段差分计算抑制植被信息，通过二维散点图结合波谱匹配方法圈定蚀变矿物信息，划分了黑龙江呼玛地区岩性信息与蚀变矿物分布；孙雨等根据矿物在不同地质体中的共、伴生组合规律及研究对象，将难以区分的矿物划分为一个矿物组合，减少干扰因素，在一定程度上提高了植被覆盖区提取精度；高建阳通过去除植被波段降低植被对蚀变矿物信息提取的影响；连琛芹等基于GF-5数据，利用SAM方法提取玉水铜矿蚀变矿物信息，该区域植被覆盖严重，填补了高植被覆盖区GF-5蚀变矿物信息提取研究的空白。综上，植被覆盖区信息提取，在将来的发展中应尽可能考虑利用例如差分法、去除植被波段、混合像元分解等方法，分离出混合在植被像元中的矿物信息，以提高提取精度；应考虑植被吸收元素对波谱的影响等，而不是对含有植被的像元直接剔除。3)第四系浅覆盖区蚀变矿物信息提取。第四系浅覆盖区覆盖物中包含了基岩风化产物和外来风积物等，因此导致第四系浅覆盖区蚀变矿物信息识别困难。目前在第四系浅覆盖区开展的蚀变矿物信息提取成果较多，但对于如何去除第四系浅覆盖物干扰的研究很少，多为综合利用并对比多种提取方法以提高提取精度，但其本质上并未去除覆盖物影响，所提取的依旧为暴露在地表的蚀变矿物信息，贺金鑫等基于油气微渗漏理论，利用Hyperion数据提取出内蒙古浅覆盖区大营铀矿区含铁离子、碳酸盐、粘土矿物等典型矿化蚀变信息；胡畔等利用Hyperion数据提取了柴达木第四系覆盖区烃蚀变矿物信息，通过对Hyperion数据以间隔两个波段为标准重采样，降低波段间的相关性，并通过光谱角匹配和光谱特征拟合提取了伊利石、方解石等矿物；傅锦等通过对每个像元波谱做连续统去除处理，计算波谱吸收特征参数，按照全部像元在某一特征波段处的吸收特征参数阈值，提取了内蒙古东胜地区铝羟基、镁羟基等蚀变信息。以上研究虽然都以第四系浅覆盖区为研究区，但研究方法并未改变，未考虑如何去除第四系覆盖物的影响或者对蚀变信息做合理筛选。如何从第四系覆盖物中提取蚀变矿物信息、降低覆盖物影响，是第四系浅覆盖区蚀变矿物信息提取研究的重点问题。基于此概念，常睿春等将构造信息与矿物组合思想融入遥感蚀变信息找矿中，在一定程度上做到了对蚀变矿物信息的筛选；贺金鑫等根据波谱吸收特征参数出现概率设定阈值，基于朴素贝叶斯法识别属性来提取蚀变矿物信息，该方法对于解决同物异谱和同谱异物的问题有很大帮助，充分利用了蚀变矿物诊断性波谱特征，实现了第四系浅覆盖区相似矿物的精细识别。第四系浅覆盖区蚀变矿物信息提取不同于植被覆盖区。同为地表覆盖，但是第四系的物质组成远远比植被复杂，在实际工作中体现为多且杂的端元信息，所以对于第四系影响，应从筛选入手，将遥感与气象、地理、地质、物化探等领域结合，对沉积物溯源，从而在端元中筛选出蚀变矿物信息。高光谱蚀变矿物信息提取已经广泛应用到各种成因的矿床中，在各种矿床中，综合开采难度、储量、经济价值等因素，以热液矿床中的斑岩型矿床研究最为广泛，其次为矽卡岩矿床；此外，油气藏、铀矿等也存在相应的蚀变矿物。1)斑岩型矿床。斑岩型矿床在时间、空间和成因上与浅成或超浅成中酸性斑岩体有关，围岩蚀变十分发育。我国甘肃省柳园、北山地区与美国内华达洲Cuprite矿区的矿床具有良好的蚀变分带而成为班岩型矿床高光谱蚀变矿物研究的实验场地。Meero、雷天赐等先后在Cuprite矿区开展AVIRIS、Hyperion数据预处理、蚀变矿物信息提取、数据质量评价等工作；于峻川等、王瑞军等基于CASI/SASI、HyMap、GF-5以及实测波谱数据对甘肃省柳园、北山地区已经开展的多次蚀变矿物信息提取方法进行研究，取得了良好的实验成果；梁繁、屈永华等基于Hyperion、GF-5、HJ-1A数据对云南普朗、广东玉水、江西德兴斑岩型铜矿提取了高岭石、白云母、褐铁矿、针铁矿等蚀变矿物信息；章革研究了土屋、普朗和驱龙3个典型斑岩型矿床蚀变矿物，通过波谱分析并结合槽探、钻探工作确定指示矿物，总结蚀变矿物组合规律，建立了针对3种矿床的找矿模型。2)矽卡岩型矿床。矽卡岩矿床通常发育在中酸性-中基性侵入岩类与碳酸盐岩石的接触带上，具有分带性，内带为石榴子石、辉石等高温矿物，外带为绿泥石、黄铁矿、黄铜矿等中高温矿物，围岩中多发育石英、方解石。王瑞军等利用航空高光谱遥感数据对新疆雅满苏矽卡岩型铁矿床开展矿床尺度高光谱遥感异常诊断、提取和精细填图，分析异常分布规律，揭示各级异常所表达的成矿地质环境，圈定找矿有利区；毛亚纯等以红岭矽卡岩型铁矿为研究对象，基于实测波谱数据，利用PCA、GA对数据降维，将随机森林与极限学习机相结合，建立了矽卡岩型矿石品味定量反演模型；王平平基于SASI/TASI数据分析花牛山矽卡岩矿床标志性矿物波谱特征，以端元匹配方法识别透闪石、阳起石、方解石、石榴子石，并反演其矿物丰度。3)其他矿床。高光谱遥感在铀矿、油气藏等矿床中也得到了广泛的应用，叶发旺等将我国首次引进的CASI/SASI应用到新疆柯坪地区砂岩型铀矿床中，探讨其数据预处理、铀矿化蚀变信息提取等问题；贺金鑫等基于油气微渗漏理论，利用Hyperion数据提取内蒙古大营铀矿区含铁离子、碳酸盐、粘土矿物等典型矿化蚀变信息；张川等基于CASI/SASI数据研究了新疆白杨河铀铍矿区蚀变矿物分带与矿物吸收峰的偏移现象，结合矿物学理论，推测了成矿流体温度环境；胡畔等通过对Hyperion数据降维进而降低波段相关性的方法提高油气烃相关的蚀变矿物的识别精度。随着高光谱遥感技术的飞速发展，获取的高光谱数据种类繁多，致使高光谱数据预处理方法不统一，为高光谱研究带来诸多不便。高光谱波段更多，但是受到传感器等硬件条件影响，不可避免地会产生数据质量上的问题，如何在提升参数的同时，提升数据质量仍然是当下的一个难点。我国国土面积广阔，地表类型复杂多样，因此地物的波谱易受多种因素影响，造成“异物同谱”或“同物异谱”的现象，降低了矿物识别的精度，所以还需结合我国地质地理因素，充分了解各类矿物波谱的差异性及机理，针对不同区域建立合适的信息提取流程。高光谱蚀变矿物信息提取方面，目前对于不同地表覆盖条件的蚀变矿物信息提取还没有系统的、可以流程化投入生产的提取与筛选方法，应该进一步综合利用地质、物探、化探数据，与蚀变矿物信息提取深度结合，提高不同区域、不同覆盖类型蚀变矿物信息提取的精确度。在波谱区间方面，目前蚀变矿物信息提取主要利用400～2500nm波谱区间的数据，对3～5μm的中红外区间研究较少；在遥感尺度方面，新兴的无人机高光谱遥感弥补了空间分辨率和波谱法分辨率相互制约的问题；在空间上，遥感只能获取地表及地表浅部数据，不能获取地下深部数据。未来应考虑遥感与钻探等技术结合，绘制三维立体蚀变矿物图。综上，我国现有遥感数据资源丰富，地质资料充足，当下应该继续加强中红外、热红外在蚀变矿物信息提取方面的研究，充分利用航天、航空、实测波谱多尺度遥感数据，并结合钻探等数据，建立全谱段、多尺度、立体的蚀变矿物信息提取方法。原文来源：白杨林，吕凤军，苏鸿博，等.高光谱遥感蚀变矿物信息提取研究综述[J].遥感信息，2023，38(1):1-10.DOI:10.20091/j.cnki.1000-3177.2023.01.001.
截止日期：2024-12-15
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