航空高光谱遥感矿物信息提取技术及其应用进展——以中国西部成矿带调查为例

为推进航空高光谱遥感矿物信息提取技术及其在地质工程化中的应用,2010—2015年,以我国西部成矿带为调查区,使用CASI/SASI/TASI航空高光谱数据,在进行矿物光谱特征分析、高光谱影像数据预处理、矿物信息提取、蚀变异常信息筛选及区域找矿预测基础上,编制了矿物种类分布图、单矿物丰度分布图和找矿预测图等高光谱地质调查系列专题图件; 建立了一套高光谱遥感矿物填图技术体系,解决了高光谱数据预处理与矿物提取等方面的技术问题,推进了地质填图向精细化和微观化方向发展。该研究为高光谱技术在地质工程化中的应用奠定了基础,丰富了地质填图的产品类型和内容,并服务于地质找矿等地质工作。     

新疆红山铜金矿床基于地面高光谱遥感找矿模型构建

选择新疆红山铜金矿床,使用美国ASD公司的FieldSpec Pro FR地面波谱仪,在铜金矿区及外围地段分别对各地质体的英安岩、蚀变英安岩、花岗岩、花岗闪长岩、流纹斑岩、片理化带、矿体等开展地面波谱测试,获取各地质体的波谱曲线,综合剖析各吸收峰的波谱特征和蚀变矿物的反映特征,同时结合镜下鉴定和X射线衍射分析结果,研究和总结红山铜金矿区从矿体、矿化体、近矿围岩、外围蚀变围岩至外围正常围岩的地面高光谱蚀变矿物和蚀变矿物组合分布特征,结合矿床的地质矿产特征和地面围岩蚀变特征,形成地面高光谱蚀变矿物组合分布图,构建红山铜金矿床基于地面高光谱遥感找矿模型,为后期开展航空高光谱遥感调查、高光谱蚀变矿物信息提取和找矿预测提供地面高光谱波谱数据支持和典型矿床模型基础。     

基于光谱特征参数组合的高光谱数据矿物填图方法

受大气环境等因素的影响, 高光谱遥感矿物识别难以达到较高的精度.为解决该问题, 根据光谱吸收特征参数在大气变化中能保持相对稳定的特点, 提出一种基于光谱特征参数组合的高光谱矿物类型识别方法.文中计算了多种光谱特征参数, 通过最佳指数因子(optimum index factor, OIF)优选特征参数组合, 选定最佳特征参数组合, 利用模式识别方法实现矿物识别.利用机载可见/红外成像光谱仪(airborne visible infrared imaging spectrometer, AVIRIS)高光谱数据, 在美国内华达州Cuprite矿区进行了该方法的应用试验研究, 并与前人矿物填图结果做了对比.结果表明: 吸收波谷位置-吸收面积-吸收右肩位置(P-A-S₂)光谱特征参数组合的矿物识别效果最优, 整体精度达到74.68%.      

基于改进的SVM技术和高光谱遥感的标准矿物定量计算

基于支持向量机(SVM)统计理论,并对其从核函数构造方面进行改进,通过主成分分析、包络线去除、光谱导数变换等对原始Hyperion高光谱数据进行降维、变换与特征提取,分析比较了这些变换后不同的回归效果,并将其应用在内蒙古霍林郭勒地区岩石中氧化物质量分数的反演中。同时,鉴于某些重要矿物本身并没有明显的特征光谱曲线,提出一种新的矿物定量方法。首先,基于高光谱遥感数据,利用改进的SVM回归技术反演矿物中的化学成分,然后通过标准矿物计算（CIPW）推导岩石中标准矿物的质量分数。研究结果表明：基于改进核函数后的SVM回归精度有所提高,其中导数变换后的反演精度达74.87%,比原始光谱反演精度提高了4.11%。CIPW应用于高光谱遥感地质填图效果良好,为岩性鉴定和评价提供了科学依据。     

普朗斑岩型铜矿区矿化蚀变特征矿物填图及找矿潜力分析：来自资源一号02D遥感卫星的证据

随着近年来取得重要找矿突破的普朗斑岩型铜矿的规模化开采，进一步摸清首采区外围资源潜力任务紧迫。遥感技术尤其是国产卫星资源一号02D星等高光谱卫星成功发射，为我国高海拔艰苦地区快速精准识别与矿化相关的蚀变矿物提供了可能。针对以往对植被覆盖区高光谱矿物识别有效性方法探索不足，本文选取普朗铜矿区为研究，采用资源一号02D高光谱遥感数据，使用比值植被指数划分植被覆盖区及非植被覆盖区。基于实测波谱，分层次构建了植被覆盖区及非植被覆盖区与普朗铜矿矿化密切相关的绢云母、绿泥石、绿帘石蚀变特征矿物波谱曲线，并采用匹配滤波方法开展了蚀变矿物填图示范应用。野外验证表明：该方法可有效探测普朗斑岩型铜矿外围尤其是首采区东侧植被覆盖区绢云母等蚀变特征矿物分布信息，结果显示普朗首采区东侧具有较大找矿潜力。     

Copper Ore Identification using Spectral Similarity Measurement from Hyperion Image,Mapping of Porphyry Copper Mineralized Zone

This work illustrates the effectiveness of hyperspectal image spectroscopy and lab spectroscopy in identification techniques of minerals in alteration zone of ore body. The adopted procedure involves testing of Hyperion image spectra, their processing for noise, spectral matching and spectral similarity measurement with selected library spectra. Average weighted spectral similarity; visual and statistical matching techniques were used to select end-members from image spectra. Minimum noise fraction and pixel purity index technique were used to retrieve end-member spectra from hyperion image. Hyperspectral image like hyperion has the capability to deliver laboratory standard spectroscopic result. This paper illustrates the capability of hyperion image spectra in copper ore identification and mapping of chalcopyrite outcrop. A systematic approach has been made in this paper. This approach describes how image end member spectra and laboratory spectra can be co-related to fetch accurate spectral form of chalcopyrite ores. Thus, statistical and graphical comparison has been carried out between image derived end member spectra and laboratory spectra of chalcopyrite for better accuracy. The visual measurements is satisfactory, R = 0.973 for fine and 0.976 for medium grained chalcopyrite ore. Excellent statistical significance levels (90–97%) are found while comparing these spectra. There are many success stories of sub-pixel and N-dimensional feature space methods to separate the hydrothermal alteration zones from iron oxide mixed ore bodies. Thus, unmixing methods are very useful for mapping of most dominating mineral parts of a pixel from hyperspectral images which have coarse spatial resolution. Finally, mapping of mineralized zone has been achieved through sub-pixel based classifiers like spectral angle mapper (SAM), constrained energy minimization (CEM) and adaptive coherence estimator (ACE) techniques.     

一种基于图层综合的矿产资源潜力制图模型

提出了一种基于图层综合的矿产资源潜力自动制图模型。应用该模型生成矿产资源潜力分布图分三步完成:第一步,以每一种找矿标志的空间分布图为依据,生成相应的基本概率分配函数栅格图;第二步,统计综合基本概率分配函数栅格图;第三步,生成研究区矿产资源潜力分布图。利用新疆北部多拉纳萨依—阿舍勒地区的地质资料,比较了该模型与合成有矿可信度模型的找矿靶区圈定结果。两种模型的靶区圈定结果基本相同,证明证据理论模型是有效的和实用的。     

Mapping acidic mine waste with seasonal airborne hyperspectral imagery at varying spatial scales

Airborne imaging spectrometer (also known as hyperspectral) remote sensing has been widely used to characterize mineralogy on mine waste surfaces, which is useful for predicting potential sources of acidity and metal leaching. The most successful applications employ fine spatial resolution—20-m pixels or smaller. Future satellite imaging spectrometer sensors are proposed to provide coarser spatial resolution—30- to 60-m pixels. This study examined the ability to map minerals related to acid mine drainage with visible to shortwave infrared hyperspectral imagery at varying spatial scales (2-, 15-, 30-, 60-m pixels) at the Leviathan mine Superfund site, located in the Eastern Sierra Nevada. Mineral maps were produced using spectral angle mapper and matched filtering algorithms. The 15-m images provided comparable maps to the 2-m images. The 30- and 60-m images lost the ability to identify smaller features; however, they were still able to identify high- and low-priority remediation zones at least 75 m in width. Based on our results, we believe 30-m spatial resolution on a satellite hyperspectral sensor will be sufficient for identifying hazardous surfaces at larger mine waste sites and provide important reconnaissance information that can help prioritize detailed ground-based studies.     

内蒙古苏莫查干敖包萤石矿区遥感蚀变信息提取及其找矿指示意义

利用遥感技术可以经济、有效地获取地质找矿信息。基于多光谱遥感数据的蚀变信息提取已在地质填图和找矿工作中广泛应用,近几年,中国高分五号（GF-5）高光谱数据以其较高的光谱分辨率为地表蚀变矿物的精细化识别提供了基础数据。文章结合Landsat-8 OLI多光谱和GF-5高光谱数据,对内蒙古苏莫查干敖包萤石矿及周边开展蚀变信息提取,分析有利成矿区域,并进行野外验证,进一步发掘外围矿产资源潜力并探究遥感地质勘查的可信度。笔者基于Landsat-8多光谱数据,利用主成分分析方法提取了铁染、羟基类蚀变,并对其异常等级进行了划分;基于GF-5高光谱数据运用最小噪声分离（MNF）算法、纯净像元指数（PPI）算法、混合调制匹配滤波（MTMF）填图方法,在研究区内提取出白云母、绿泥石、高岭石、磁赤铁矿和褐铁矿5种矿物。将两者蚀变信息提取结果叠加,笔者发现苏莫查干敖包萤石矿区及外围存在热液蚀变特征,具备金属成矿潜力,野外验证发现研究区除萤石外,还伴生有铅锌多金属矿。因此,笔者认为多光谱和高光谱遥感数据结合的蚀变信息提取在地质矿产资源勘查领域具有一定应用潜力。     

CASI/SASI航空高光谱遥感矿物技术研究——以甘肃北山柳园地区为例

能源勘查、岩石矿物识别、矿物丰度制图以及成矿远景区圈定是高光谱技术发展和应用的主要方向。CASI/SASI航空高光谱数据可以在同一平台下同时获取覆盖可见光-近红外-短波红外光谱段的光谱信息, 且光谱分辨率和空间分辨率远远优于多光谱及星载高光谱数据, 所以在矿物蚀变信息提取中具有广泛的应用前景。以柳园研究区为研究对象, 对CASI/SASI航空高光谱遥感矿物过程中的关键技术进行了实验研究, 确定出航空高光谱矿物蚀变信息提取流程, 并对研究区蚀变矿物进行识别、填图。通过与研究区地质资料和前人实地勘探资料对比得出, 研究区CASI/SASI航空高光谱遥感蚀变异常结果与现实状况相当吻合。      

矿产资源评价与矿山环境监测中高光谱遥感技术方法应用的实例

近20年来,高光谱遥感技术（Hyperspectral Remote Sensing）发展迅速,已成为遥感技术的前沿,而矿产资源评价与矿山环境监测是高光谱遥感应用中最成功的领域。高光谱遥感技术具有分辨率高的特点,通过对矿物种类、丰度和成分的识别,特别是对与成矿作用、矿山污染源密切相关的蚀变矿物的识别,可以有效地圈定热液矿化蚀变带,定量或半定量地估计相对蚀变强度和蚀变矿物含量,从而进行岩石矿物的分类和填图,并为矿产资源评价与矿山环境监测提供靶区,指导进一步找矿勘探和环境监测工作的开展。介绍了高光谱遥感技术在矿产资源评价与矿山环境监测中的应用原理和成像光谱学的逐步完善,并详细列举了高光谱遥感技术在斑岩铜矿、热液型金矿、地浸砂岩型铀矿、油气、金刚石等矿种的找矿方面,以及在矿山废弃物中生成酸和缓冲酸分布的监测等方面的具体案例,以期为中国矿产资源评价与矿山环境监测中高光谱遥感技术的应用提供借鉴。     

Ore–Waste Discrimination in Epithermal Deposits Using Near-Infrared to Short-Wavelength Infrared (NIR-SWIR) Hyperspectral Imagery

Near-infrared (NIR) and short-wavelength infrared (SWIR) hyperspectral imagery can be used to detect certain alteration minerals. At epithermal deposits, the formation of alteration minerals is, in theory, related to the mineralisation of gold and silver. In order to provide foundations for developing sensor-based sorting applications at a mine that exploits such a deposit, it was investigated if NIR-SWIR hyperspectral imagery can be used to distinguish between ore and waste particles by characterising the alteration mineralogy. Maps were produced from the NIR-SWIR hyperspectral images of 827 drill core samples that show mineral occurrences, mineral absorption feature intensities and characteristics of the iron oxide mineralogy. Partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) was applied to the information contained in these maps to investigate if this information can be used to discriminate between ore and waste. The results showed that NIR-SWIR hyperspectral imagery could be used to segment a population of waste samples by detecting occurrences of pyrophyllite, dickite and/or illite. This result can be explained by the fact that these minerals are commonly deposited further away from the ore-bearing epithermal veins, while the absence of SWIR-active minerals or detected occurrences of alunite are more closely associated with these structures. The ability to identify waste with NIR-SWIR spectral sensors means there is potential that sensor-based sorting can be used to remove this waste from mineral processing operations. Additional research is still required to assess the economic feasibility of such a sensor-based sorting application.

     

基于资源一号02D卫星高光谱数据的甘肃头吊泉-南大滩地区蚀变矿物填图及金矿化带识别

高光谱遥感能够根据光谱指纹特征提取蚀变矿物,在地质领域应用成效十分显著.针对最新的资源一号02D卫星高光谱数据特点,首先进行了高光谱数据预处理,选取蚀变矿物光谱特征显著波段进行数据降维,并应用三次样条插值函数对短波红外数据进行光谱波段增值,将光谱采样间隔提高到了2 nm.在优选出矿物填图端元光谱后,应用改进的SAM填图...     

多源遥感数据在新疆卡拉麦里地区岩矿识别中的应用

遥感技术广泛应用于地质基础调查、矿产资源勘探、环境评估和地质灾害调查等方面。它已从多光谱发展到高光谱阶段,Landsat- 8是目前最具有代表性和最常用的多光谱数据,ASTER具有高的分辨率和多波段特征,资源一号02D(ZY1- 02D)卫星是我国2019年发射的高光谱业务卫星。为了更好地了解多源遥感数据在岩矿识别中的作用,在新疆东天山卡拉麦里地区进行了相关研究。结果表明：Landsat- 8 OLI的PCA变换结果清晰识别了研究区不同的岩性和地层;使用Landsat- 8 OLI、ASTER和ZY1- 02D高光谱数据,分别采取不同的图像端元提取方法,在进行光谱分析的基础上,利用光谱角填图（SAM）即可得到研究区的主要矿物分类图件。通过野外验证,应用GIS技术进行集成和分析,修正相关图件后,便得到了精准的矿物分类综合图。研究表明：多源遥感数据的集成在岩矿识别方面效果良好、前景巨大。     

云南巍山—永平矿集区流体地质填图的理论与实践

流体地质填图是一种全新的地质调查及找矿方法。本次研究选择云南巍山－永平矿集区进行流体地质填图试验，研究了矿集区的控矿地质要素、各种主要的矿床（点）特征、成矿流体子系统及流域、流体的盐度与均一温度、流体的气液相成分、微量元素含量、稳定同位素特征及成矿流体的浓集中心。得到的流体地质图基本反映了本区成矿流体的性质与状态，反映了两个成矿流体子系统的基本特征，圈字了2个成矿流体子系统的流域范围及7个成矿流体浓集中心。这些浓集中心与已知矿化点分布、化探异常及有利的地质条件基本吻合，成为该区进一步找矿预测的重要依据之一。本项目的实践表明，流体地质填图不失为一种有效的找矿手段。     

基于航空高光谱遥感的沉积变质型铁矿找矿预测—以北祁连镜铁山地区为例

沉积变质型铁矿是北祁连山西段重要的矿床类型,一直以来都是该地区矿产勘查的重要对象,区内产有知名的镜铁山铁矿床。由于北祁连山地区山势陡峻、交通不便,地质工作程度相对较低,开展传统的地质调查工作难度较大。航空高光谱遥感具有高空间分辨率和高光谱分辨率特点,其在矿物信息识别上较多光谱遥感有了质的提升,同时在该地区开展航空高光谱遥感调查是发挥遥感技术的高效性和先行性优势所在。本文基于调查区内沉积变质型铁矿床地质特征,利用航空高光谱遥感数据提取的赤铁矿、菱铁矿信息开展针对沉积变质型铁矿找矿预测。结果表明,提取的赤铁矿信息或直接指示铁（化）体产出位置,或指示含赤铁矿地层产出信息,这为直接或间接寻找铁矿床提供了重要信息;菱铁矿信息同样可作为寻找铁矿床的重要依据,分布范围较大的菱铁矿信息可直接指示富菱铁矿的铁（化）体产出位置。     

基于重磁反演的三维岩性填图试验——以安徽庐枞矿集区为例

开展大型矿集区深部精细结构探测研究,通过岩性识别与填图实现矿集区5km以内"透明化",发现深部矿产、揭示成矿规律是实现资源可持续发展的主要途径。鉴于重力和磁力数据覆盖面积广、采样密度高,重磁三维反演算法比较成熟,采用重磁反演进行岩性填图是现阶段实现三维岩性填图最有可能的途径。本文以安徽庐枞矿集区为例,提出了基于重力、磁力三维反演的岩性填图流程并开展了填图试验。在分析岩性和密度、磁化率关系的基础上,采用高精度的重力和航磁数据,进行先验信息约束的重磁三维反演,对反演所得的密度体和磁化率体进行逻辑拓扑运算,获得了庐枞矿集区地下5km以内五类主要岩性的三维分布。岩性填图结果显示的浅部特征与地表地质填图结果基本吻合,更重要的是反映了深部岩性的变化,弥补了地表地质填图的不足。庐枞矿集区岩性填图试验结果表明,开展基于重磁三维反演的岩性填图,是了解矿集区深部岩性特征,发现深部矿产的有效方法。     

基于GF-5高光谱数据的蚀变矿物填图及地质应用——以甘肃省瓜州县花牛山地区为例

[研究目的]"图谱合一"的GF-5 AHSI国产卫星高光谱数据可以根据光谱精细特征进行蚀变矿物的直接识别,一次过境成像即可获取宽幅大面积高光谱数据,能够为陆域自然资源调查提供重要的数据支撑,本文开展了GF-5高光谱数据蚀变矿物提取、分析与验证研究,以期推动国产卫星高光谱数据在地质领域的深化应用.[研究方法]建立了GF-...     

Effects of misclassification costs on mapping mineral prospectivity

Mineral prospectivity mapping is a classification process because in a given study area, a specific region is classified as either a prospective or non-prospective area. The cost of false negative errors differs from the cost of false positive errors because false positive errors lead to wasting much more financial and material resources, whereas false negative errors result in the loss of mineral deposits. Traditional machine learning algorithms using for mapping mineral prospectivity are aimed to minimize classification errors and ignore the cost-sensitive effects. In this study, the effects of misclassification costs on mapping mineral prospectivity are explored. The cost-sensitive neural network (CSNN) for minimizing misclassification costs is applied to map Fe polymetallic prospectivity in China’s southwestern Fujian metalorganic belt (SFMB). A CSNN with a different cost ratio ranging from 1:10 to 10:1 was used to represent various misclassification costs. The cross-validation results indicated a lower misclassification cost compared to traditional neural networks through a threshold-moving based CSNN. The CSNN’s predictive results were compared to those of a traditional neural network, and the results demonstrate that the CSNN method is useful for mapping mineral prospectivity. The targets can be used to further explore undiscovered deposits in the study area.     

高光谱岩心数据管理及其分析

基于IDL工具和SQL Server数据库研制了高光谱岩心数据管理和分析软件, 可实现岩心单点测量和成像扫描获取的高光谱数据的管理以及光谱参量计算和蚀变填图等功能; 同时, 数据分块技术的应用使得软件具备处理GB量级数据的能力。研究成果可为岩心高光谱数据深入应用提供技术支持。