基于ASTER的雅鲁藏布江缝合带泽当-罗布莎蛇绿岩套分析和组分识别

本文通过对西藏雅鲁藏布江缝合带泽当-罗布莎地区蛇绿岩套的主要岩石组成和蚀变矿物的标准波谱吸收特征分析,比较了标准光谱库的相应岩性光谱吸收特征和ASTER数据波段特征之间的关系,采用连续统去除、比值法和光谱角制图法对ASTER影像数据进行处理及相关岩性和矿物提取。结果表明,蛇绿岩组分岩性中亚铁离子和Fe-OH,Mg-OH的可见-短波红外吸收特征显著,而且有一个宽波长范围的Si-O热红外光谱特征,基于这些光谱特征采用ASTER数据和比值法与光谱角制图法可有效地识别蛇绿岩的主要岩性和相关矿物成分及其空间分布,结果与地质资料基本吻合。     

基于ASTER VNIR SWIR多光谱遥感数据识别与提取干旱地区岩性信息——以西南天山柯坪隆起东部为例

ASTER多光谱遥感数据目前可以用于岩石矿物资源信息的识别和提取。本研究尝试利用ASTER 可见光近红外（VNIR）和短波红外（SWIR）的多光谱遥感数据提取干旱地区的岩石与矿物信息。基于新疆天山西南缘柯坪隆起东部不同地层单元岩石的化学组成和矿物成份以及VNIR SWIR谱域光谱吸收特征的分析,我们采用相关吸收波段深度（RBD）和波段比值（BR）方法对研究区的多光谱遥感数据进行图像处理,有效区分和识别了白云岩、石灰岩、砂岩以及阿克苏群的蓝片岩—绿片岩和砂质片岩。白云岩的CO2-3吸收谱带中心波长位于232〖KG*3〗μm,与灰岩的CO2-3 吸收谱带中心波长位置235 μm相比,具有向短波长方向移动的特点,据此可以利用RBD7、RBD8分别有效的识别白云岩和灰岩; 长英质岩石显示Al OH和Fe3+ VNIR SWIR吸收特征,而基性 超基性岩石显示Fe2+ 和Fe、Mg OH特征,利用不同的铁价态和次要矿物可以区分它们：ASTER band2/band1代表了含Fe3+ 矿物分布信息、ASTER band5/band4代表了含Fe2+ 矿物分布信息、RBD6可以估计Al OH矿物的丰度; 砂质/泥质片岩含较多的多硅白云母、绿泥石、黑硬绿泥石以及风化后表面覆盖的其它粘土矿物,在221 μm（band 6）存在有特征的吸收谱带,并且在165 μm（band 4）具有较高的反射率,而蓝片/绿片岩在221 μm（band 6）反射率较高,不具有明显特征吸收谱带,同时其在165 μm（band 4）反射率较低,因此蓝片/绿片岩ASTER band4/band6 比值低。应用ASTER band4/band6波段比值可以有效的区分开砂质/泥质片岩与蓝片岩/绿片岩。     

基于ASTER VNIR SWIR多光谱遥感数据识别与提取干旱地区岩性信息——以西南天山柯坪隆起东部为例

ASTER多光谱遥感数据目前可以用于岩石矿物资源信息的识别和提取。本研究尝试利用ASTER 可见光近红外（VNIR）和短波红外（SWIR）的多光谱遥感数据提取干旱地区的岩石与矿物信息。基于新疆天山西南缘柯坪隆起东部不同地层单元岩石的化学组成和矿物成份以及VNIR SWIR谱域光谱吸收特征的分析,我们采用相关吸收波段深度（RBD）和波段比值（BR）方法对研究区的多光谱遥感数据进行图像处理,有效区分和识别了白云岩、石灰岩、砂岩以及阿克苏群的蓝片岩—绿片岩和砂质片岩。白云岩的CO2-3吸收谱带中心波长位于232〖KG*3〗μm,与灰岩的CO2-3 吸收谱带中心波长位置235 μm相比,具有向短波长方向移动的特点,据此可以利用RBD7、RBD8分别有效的识别白云岩和灰岩; 长英质岩石显示Al OH和Fe3+ VNIR SWIR吸收特征,而基性 超基性岩石显示Fe2+ 和Fe、Mg OH特征,利用不同的铁价态和次要矿物可以区分它们：ASTER band2/band1代表了含Fe3+ 矿物分布信息、ASTER band5/band4代表了含Fe2+ 矿物分布信息、RBD6可以估计Al OH矿物的丰度; 砂质/泥质片岩含较多的多硅白云母、绿泥石、黑硬绿泥石以及风化后表面覆盖的其它粘土矿物,在221 μm（band 6）存在有特征的吸收谱带,并且在165 μm（band 4）具有较高的反射率,而蓝片/绿片岩在221 μm（band 6）反射率较高,不具有明显特征吸收谱带,同时其在165 μm（band 4）反射率较低,因此蓝片/绿片岩ASTER band4/band6 比值低。应用ASTER band4/band6波段比值可以有效的区分开砂质/泥质片岩与蓝片岩/绿片岩。     

结合实测光谱的ASTER数据岩性识别方法:以西昆仑其木干二长花岗岩提取为例

对西昆仑阿克陶县其木干地区出露的二长花岗岩岩石样品进行了光谱测试,二长花岗岩在2.1~2.5μm之间有一定的吸收特征,具备应用遥感进行岩性识别的波谱条件。利用最小二乘线性回归方法建立了实测光谱与ASTER图像光谱各波段的线性关系,得到了ASTER图像地表反射率。以实测光谱为端元光谱,对二次反演图像采用混合调谐匹配滤波技术(MTMF)提取了二长花岗岩岩体空间范围。经调查验证,提取结果与岩体的实际出露范围较为吻合。该方法具有一定的实用性和有效性,能为西部艰险复杂地区的遥感技术应用提供方法上的参考。     

基于ASTER VNIR-SWIR多光谱遥感数据识别与提取干旱地区岩性信息——以西南天山柯坪隆起东部为例

ASTER多光谱遥感数据目前可以用于岩石矿物资源信息的识别和提取。本研究尝试利用ASTER可见光近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)的多光谱遥感数据提取干旱地区的岩石与矿物信息。基于新疆天山西南缘柯坪隆起东部不同地层单元岩石的化学组成和矿物成份以及VNIR-SWIR谱域光谱吸收特征的分析,我们采用相关吸收波段深度(RBD)和波段比值(BR)方法对研究区的多光谱遥感数据进行图像处理,有效区分和识别了白云岩、石灰岩、砂岩以及阿克苏群的蓝片岩—绿片岩和砂质片岩。白云岩的CO_3~(2-)吸收谱带中心波长位于2.32μm,与灰岩的CO_3~(2-)吸收谱带中心波长位置2.35μm相比,具有向短波长方向移动的特点,据此可以利用RBD7、RBD8分别有效的识别白云岩和灰岩;长英质岩石显示Al-OH和Fe~(3+)VNIR-SWIR吸收特征,而基性-超基性岩石显示Fe~(2+)和Fe、Mg-OH特征,利用不同的铁价态和次要矿物可以区分它们:ASTER band2/band1代表了含Fe~(3+)矿物分布信息、ASTER band5/band4代表了含Fe~(2+)矿物分布信息、RBD6可以估计Al-OH矿物的丰度;砂质/泥质片岩含较多的多硅白云母、绿泥石、黑硬绿泥石以及风化后表面覆盖的其它粘土矿物,在2.21μm(band6)存在有特征的吸收谱带,并且在1.65μm(band 4)具有较高的反射率,而蓝片/绿片岩在2.21μm(band 6)反射率较高,不具有明显特征吸收谱带,同时其在1.65μm(band 4)反射率较低,因此蓝片/绿片岩ASTER band4/band6比值低。应用ASTER band4/band6波段比值可以有效的区分开砂质/泥质片岩与蓝片岩/绿片岩。     

基于ASTER光谱特征的科技廊带岩性填图:以新疆塔什库尔干地区为例

科技廊带填图是以解决关键地质问题为目的填图方式,但部分地区海拔高差大,交通不便,给填图工作造成巨大困难。遥感岩性解译可为填图工作提供重要参考。然而,当前主流的遥感岩性解译方法仍是基于地貌纹理等间接解译标志开展的。相对而言,矿物岩石光谱特征作为最为直接和准确的遥感岩性解译标志却少有实例报道。本文基于ASTER遥感影像和岩石光谱特征分析,对部分地区海拔高差较大的新疆塔什库尔干地区进行岩性解译工作,以检验其适用性。在野外工作对研究区岩性类型进行识别和鉴定的基础上,ASTER光谱分析成果影像可较准确显示区内主要岩性类型的地表出露。其中,ASTER热红外波段比可反映区内中高级变质岩、花岗岩类及碳酸盐岩的整体分布特征;在此基础上,ASTER可见光-近红外及短波红外波段比可准确鉴定与Fe~(3+)、Fe~(2+)-硅酸盐、Al-OH、Mg-OH等成分相关的矿物组成(如绿泥石、白云母及石榴子石等),从而对地表岩性出露进行更为细致的识别和分类。研究结果表明基于ASTER光谱特征的岩性填图方法在新疆、西藏等地区有天然的实用性,既可克服区内海拔高、交通不便等困难,又可准确指示地表关键岩性类型的出露情况,可作为科技廊带填图及地质研究工作的重要手段。     

结合实测光谱的ASTER TIR数据岩性划分与构造样式分析:以新疆阿克苏蓝片岩为例

常见造岩矿物的特征谱带位于热红外区域,因此热红外遥感在岩石地层划分与构造样式分析方面有巨大的应用潜力,并且精细岩石地层划分是构造样式分析的基础。新疆阿克苏蓝片岩被认为是目前世界范围内保存最好的前寒武纪蓝片岩之一。本文对该地质体中采集的不同类型岩石样品进行了室内热红外发射光谱测试,发现白云母石英片岩类残余辐射特征（restrahlen features,RF）位于波长8.55、9.16和9.60 μm处,绿泥绿帘片岩类RF位于波长9.60、10.50和11.66 μm处。按照ASTER TIR波段位置将样品的发射率光谱曲线重采样,利用ASTER TIR数据计算基性指数I_b和白云母指数I_m。依据I_b和I_m得到不同岩性段分布图,该图能反映蓝片岩地质体中不同基性程度岩石、后期侵入的基性岩墙群以及白云母石英片岩单元的空间分布。从岩性区域分布特征看,我们认为新疆阿克苏蓝片岩地质体平面构造样式表现为褶皱,其轴迹线为NE—SW向,这一结果与前人对其划分的单斜地层结构有较大的差异。另外,褶皱出现在地质体南部,说明其北部所受压力较南部小,与前人认识一致。研究结果体现了热红外遥感结合实测光谱可有效探测矿物岩石信息的优势,该方法可为相关研究提供参考。     

基于ASTERSWIR-TIR多光谱数据的西准噶尔花岗岩类岩性信息提取与识别——以克拉玛依岩体为例

花岗岩类的遥感岩性提取与识别研究一直是遥感岩石学领域的热点之一.位于中国新疆北部的西准噶尔地区有许多花岗岩体产出,其岩性信息对于西准噶尔的地质研究十分重要.本文通过对西准噶尔克拉玛依花岗岩体岩石样品及光谱库中相关矿物的可见光-近红外及短波红外(VNIR-SWIR)与热红外(TIR)的光谱测试与特性分析,采用ASTER SWIR-TIR比值13/12(R),4/6(G),(12×12)/(11×13) (B)假彩色合成技术识别与提取出研究区碱长花岗岩、花岗岩、花岗闪长岩与二长花岗岩四种花岗岩类,证明ASTER SWIR-TIR多光谱数据,尤其是TIR数据,对花岗岩类岩性识别的能力.此外,根据遥感影像中岩性、构造特征的解译与区域内包古图斑岩型铜钼矿的成矿斑岩岩体比较,推断出位于克拉玛依Ⅱ号岩体以及Ⅰ号与Ⅲ号岩体交汇部位东侧的部分区域仍可能具有一定的成矿潜力.     

运用LANDSAT ETM+和ASTER数据进行岩性分类

本文评价了运用ASTER和LANDSAT ETM+数据进行岩性制图的性能。分别利用ASTER数据不同波段区图像及其组合,以及ETM+数据进行岩性分类,并探讨了将ASTER和ETM+数据叠加在一起进行了岩性分类; 利用现有地质图对所有分类结果进行了定量评价。结果表明,ASTER数据不同波段的岩性识别能力不同,并且较ETM+数据能更准确地识别岩性。更重要的是,把ASTER与ETM+数据结合在一起进行岩性分类,可获得比用任一数据单独分类更高的分类精度,表明二者的光谱特征具有一定的互补性。     

帕米尔东北缘ASTER多光谱热红外遥感数据的岩性信息提取

搭载于美国航空航天局（NASA）Tera卫星上的ASTER传感器具有从太空测量来自地球表面的多光谱热红外（TIR）辐射的能力。基于地球表面典型岩石类型的热红外光谱特征分析，我们建立了几种探测硅质岩、碳酸岩及硅酸盐岩中全岩SiO2含量的指数，我们将这些指数应用于帕米尔东北缘地区的ASTER多光谱热红外图像数据，并将遥感解译分析结果与该区已发表的地质资料和野外调查结果进行比较。结果表明，ASTER热红外遥感方法具有很大的应用潜力：它可以有效地提供整个帕米尔地区的主要地质信息。这是常规的地质调查方法无法完成的，因为该区的野外地质调查受到自然地理条件等因素的限制。     

利用ASTER数据反演陆面温度的研究进展

目前利用ASTER数据反演陆面温度的算法可划分为3类：ASTERTES（Temperature／Emissivity Separation）算法，多通道算法，辐射传输算法。对上述3类方法进行了分析比较，提出了今后工作中要：实现遥感的综合反演、地表发射率的精确获取以及反演实用价值更大的组分温度的努力方向。     

ASTER数据在遥感蚀变填图中的应用研究 ——以内蒙古花敖包特银铅锌多金属矿床为例

花敖包特是位于内蒙古西乌珠穆沁旗的一个大型脉状银铅锌多金属矿床,其矿区的蚀变矿物主要是黏土矿物、绿泥石和方解石,此外还可见孔雀石、萤石和赤铁矿等局部蚀变矿化.结合花敖包特矿床的地质特征,本研究利用高级星载热辐射和反射探测器(ASTER)获取的遥感数据进行蚀变矿物填图.利用ASTER可见光-近红外波段和短波红外波段,对校...     

Integration of ASTER and landsat TM remote sensing data for chromite prospecting and lithological mapping in Neyriz ophiolite zone,south Iran

Chromite deposits in Iran are located in the ophiolite complexes, which have mostly podiform types and irregular in their settings. Exploration for podiform chromite deposits associated with ophiolite complexes has been a challenge for the prospectors due to tectonic disturbance and their distribution patterns. Most of Iranian ophiolitic zones are located in mountainous and inaccessible regions. Remote sensing approach could be applicable tool for choromite prospecting in Iranian ophiolitic zones with intensely rugged topography, where systematic sampling and conventional geological mapping are limited. In this study, Landsat Thematic Mapper (TM) and Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) satellite data were used for chromite prospecting and lithological mapping in the Neyriz ophiolitic zone in the south of Iran. Image transformation techniques, namely decorrelation stretch, band ratio and principal component analysis (PCA) were applied to Landsat TM and ASTER data sets for lithological mapping at regional scale. The RGB decorrelated image of Landsat TM spectral bands 7, 5, and 4, and the principal components PC1, PC2 and PC3 image of ASTER SWIR spectral bands efficiently showed the occurrence of major lithological units in the study area at regional scale. The band ratios of 5/3, 5/1, 7/5 applied on ASTER VNIR‐SWIR bands were very useful for discriminating most of rock units in the study area and delineation of the transition zone and mantle harzburgite in the Neyriz ophiolitic complex. Spectral Angle Mapper (SAM) technique was implemented to ASTER VNIR‐SWIR spectral bands for detecting minerals of rock units and especially delineation of the transition zone and mantle harzburgite as potential zones with high chromite mineralization in the Neyriz ophiolitic complex. The integration of information extracted from the image processing algorithms used in this study mapped most of lithological units of the Neyriz ophiolitic complex and identified potential areas of high chromite mineralization (transition zone and mantle harzburgite) for chromite prospecting targets in the future. Furthermore, image processing results were verified by comprehensive fieldwork and laboratory analysis in the study area. Accordingly, result of this investigation indicate that the integration of information extracted from the image processing algorithms using Landsat TM and ASTER data sets could be broadly applicable tool for chromite prospecting and lithological mapping in mountainous and inaccessible regions such Iranian ophiolitic zones.     

ASTER与WorldView-2结合提取岩性信息流程——以西藏物玛地区为例

以西藏物玛地区ASTER、WorldView-2图像为例,通过分析比较2种数据的系统特征,细化完善了遥感地质岩性信息提取的流程。首先,以ASTER图像为基础,利用其多波段的特点,采用比值法有效提取研究区岩矿信息;然后。以WorldView-2图像为底图,以其较高的分辨率提高信息提取结果的解译精度和几何精度。该方法综合了2种图像各自的特点,结合应用于遥感地质岩性信息提取,能较好地区别研究区内中性、基性火山岩、碳酸盐岩、碎屑岩类及一些蚀变岩体,提高了解译工作的精度和效率。     

基于ASTER热红外数据的SiO_2含量反演在某矿田信息提取中的应用

以华南某花岗岩型铀矿田为例,利用ASTER热红外数据进行了辐射定标、大气校正、温度/发射率分离及SiO2含量的定量反演,在反演图上识别出了研究区内明显的硅化断裂带、花岗岩及红层分布区,识别结果得到了实地验证。     

Detection of chromite bearing mineralized zones in Abdasht ophiolite complex using ASTER and ETM+ remote sensing data

Podiform chromite ore deposits in ultramafic parts of ophiolite rock complexes can be detected using remote sensing data. This study focuses on the discrimination of chromite bearing mineralized zones using Landsat TM and Advance Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) satellite data in Abdasht ophiolite complex, south of Iran. Several image processing methods, including Log residual, Decorellation Stretch, Band ratio and Mixture-Tuned Matched-Filtering (MTMF) have been evaluated for lithological mapping using Landsat ETM and ASTER data. The outcome showed that TIR band ratios of ASTER can discriminate quartzite, carbonate and mafic–ultramafic rocks in the ophiolite complex. Log residual, Decorollation Stretch and MTMF methods were more capable than previous published ASTER methods specifically for lithological mapping at a regional scale. New geological map of Abdasht region was produced based on the interpretation of ASTER image processing results and field verification. Consequently, the proposed methods demonstrated the ability of ASTER and Landsat ETM data to provide information for detecting chromite host rock (serpentinized dunites) that is valuable for chromite prospecting in study area. Additionally, the techniques used in this study are subtle for exploration geologist and mine engineering to identify high-potential chromite-bearing zones in the ophiolite complex, minimizing costly and time-consuming field works.