畢曉佳,苗 放,葉成名,李假?gòu)V
(1.成都理工大學(xué),成都 610059;2.成都市防震減災(zāi)局,成都 610042;3.河南省地質(zhì)測(cè)繪院,鄭州 473000)
Hyperion 高光譜遙感巖性識(shí)別填圖
畢曉佳1,2,苗 放1,葉成名1,李假?gòu)V3
(1.成都理工大學(xué),成都 610059;2.成都市防震減災(zāi)局,成都 610042;3.河南省地質(zhì)測(cè)繪院,鄭州 473000)
Hyperion高光譜數(shù)據(jù)在蝕變礦物填圖方面已凸顯其優(yōu)越性,而在巖性識(shí)別方面大多仍在探討中。通過(guò)應(yīng)用Hyperion數(shù)據(jù)結(jié)合野外光譜采集,在研究區(qū)進(jìn)行了巖性填圖的試驗(yàn)研究。同時(shí),敘述了野外采集光譜數(shù)據(jù)的過(guò)程,建立了野外實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)庫(kù),利用野外實(shí)測(cè)巖石光譜作為端元光譜進(jìn)行SAM(Spectral Angle Match)光譜角巖性填圖。這對(duì)于地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜地區(qū)的巖性填圖工作具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
Hyperion;高光譜遙感;青藏高原;巖性識(shí)別;填圖
高光譜遙感技術(shù)與傳統(tǒng)光學(xué)遙感技術(shù)相比,有其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。高光譜遙感圖像包含了豐富的空間、輻射和光譜三重信息,在遙感圖像光譜分辨率上更是實(shí)現(xiàn)了突破性的提高。其圖譜合一的特點(diǎn)是在傳統(tǒng)的二維遙感圖像基礎(chǔ)上增加了光譜維,形成了一種獨(dú)特的三維遙感,在地質(zhì)調(diào)查領(lǐng)域(地質(zhì)調(diào)查、地質(zhì)找礦和制圖)應(yīng)用空間廣闊,在巖石出露程度較大的區(qū)域優(yōu)勢(shì)尤為明顯,效果尤為突出。相對(duì)傳統(tǒng)地質(zhì)調(diào)查、找礦制圖的方法,高光譜遙感填圖成本低、消耗低,不及傳統(tǒng)方法費(fèi)用的十分之一,在地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜,交通不便的青藏高原實(shí)施開(kāi)展高光譜遙感技術(shù)的填圖工作,對(duì)輔助區(qū)域基礎(chǔ)地質(zhì)調(diào)查、礦產(chǎn)普查,具有重要的應(yīng)用價(jià)值。
作者于2008年7月進(jìn)行了野外光譜數(shù)據(jù)的采集,建立了野外實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)庫(kù),結(jié)合2008年5月~10月在青藏高原東昆侖忠陽(yáng)山地區(qū)獲取的EO-1Hyperion高光譜遙感數(shù)據(jù),在反射率圖像轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)上,利用野外實(shí)測(cè)巖石光譜作為端元光譜進(jìn)行了SAM光譜角巖性填圖。
EO-1上搭載的高光譜遙感器Hyperion是第一代航天成像光譜儀的代表,是一個(gè)星載民用成像光譜儀,空間分辨率為30m,在400nm~2 500nm范圍內(nèi)共有242個(gè)波段,其中在可見(jiàn)光~近紅外(400nm~1 000nm)范圍內(nèi)有70個(gè)波段,在短波紅外 (900nm~2 500nm)范圍內(nèi)有172個(gè)波段,是第一個(gè)可以獲取可見(jiàn)光與近紅外以及短波紅外波長(zhǎng)范圍光譜信息的星載高光譜傳感器[1]。
研究區(qū)忠陽(yáng)山位于青藏高原北部東昆侖卡巴紐爾多地區(qū),隸屬青海省格爾木市管轄,主體位于青藏高原北部的東昆侖造山帶,南北18.5km,東西22.5km,面積約417km2,平均海拔高程為4 500m左右,相對(duì)高差在1 200m~1 500m范圍內(nèi),最高海拔為5 536m,如圖1所示。
忠陽(yáng)山地區(qū)位于東昆侖構(gòu)造帶以北,地層極為發(fā)育。研究區(qū)以中新元古代萬(wàn)保溝群、寒武紀(jì)沙松烏拉組、奧陶~志留紀(jì)納赤臺(tái)群、古中元古代苦海巖群為主要的研究地層。
東昆侖造山帶是我國(guó)西部一條規(guī)模宏大的造山帶,造山帶沉積、巖漿、變質(zhì)和構(gòu)造作用十分復(fù)雜。研究區(qū)位于東昆侖造山帶中端,跨越了東昆侖造山帶、阿尼瑪卿縫合帶、巴顏喀拉褶皺帶三個(gè)構(gòu)造帶。區(qū)內(nèi)沉積構(gòu)造類(lèi)型多樣,變質(zhì)作用類(lèi)型復(fù)雜,火山巖漿活動(dòng)頻繁,地殼運(yùn)動(dòng)具多階段、多層次的復(fù)雜構(gòu)造格局[2]。
東昆侖造山帶巖體成份變化大,種類(lèi)繁多,不同巖性之間常常呈漸變過(guò)渡關(guān)系。研究區(qū)主要地層巖石特征如下:
(1)奧陶~志留紀(jì)納赤臺(tái)群:為青海東昆侖布爾汗達(dá)山一帶出露的一套變質(zhì)綠片巖夾碳酸鹽巖地層。具體巖性為①哈拉巴依溝組:灰黑色片理化鈣質(zhì)千枚巖、絹云母千枚巖,次為灰色石英片巖;②石灰廠組:灰白色(糜棱巖化)白云石大理巖、淺灰色中厚層狀粉晶白云巖、淺灰色中厚層狀粉晶~細(xì)晶白云巖、灰白色片理化微晶白云巖;③灰褐、灰綠色含構(gòu)造角礫片理化蝕變流紋巖、灰綠色片理化蝕變流紋巖。
(2)古元古代苦海巖群:灰黑色條帶狀眼球狀二云斜長(zhǎng)片麻巖、灰白色含白云母白云石大理巖、灰色黑云方解石英千枚巖、灰黑色絹云母白云石英片巖、深灰色變細(xì)砂巖,上部夾變形礫巖。
(3)中新元古代萬(wàn)保溝群:時(shí)代為震旦~奧陶紀(jì),①碎屑巖夾火山巖組:灰黑色條帶狀眼球狀二云斜長(zhǎng)片麻巖、灰白色含白云母白云石大理巖、灰色黑云方解石英千枚巖、灰黑色絹云母白云石英片巖、深灰色變細(xì)砂巖,上部夾變形礫巖;②碳酸鹽巖巖組:灰白色(糜棱巖化)白云石大理巖、淺灰色中厚層狀粉晶白云巖、淺灰色中厚層狀粉晶~細(xì)晶白云巖、灰白色片理化微晶白云巖夾少量灰白色微晶~粉晶白云巖和灰色條帶狀結(jié)晶灰?guī)r。
(4)寒武紀(jì)沙松烏拉組:下部為灰黑色碳質(zhì)千枚巖及變粉砂巖,上部為灰色石英千枚巖,參見(jiàn)區(qū)域地質(zhì)圖2(見(jiàn)下頁(yè))。
圖1 交通位置圖Fig.1 Location map of research area
圖2 1∶200000區(qū)域地質(zhì)圖Fig.2 Regional geology map
本次野外光譜測(cè)量中,我們所使用的儀器是美國(guó)ASD公司的最新產(chǎn)品(FieldSpec FR便捷式地物光譜儀)。此儀器不僅具有攜帶方便、速度快、高信噪比、高可靠性、高重復(fù)性、操作簡(jiǎn)單和軟件包功能強(qiáng)勁等特點(diǎn),而且它還可以作實(shí)時(shí)測(cè)量和觀察輻射、輻射度、CIE顏色、反射和透射[3]。
作者在2008年7月18日至23日開(kāi)展了本次野外光譜數(shù)據(jù)采集工作,因?yàn)槊磕?月~9月該地區(qū)的大氣、空氣濕度、風(fēng)、光照和云層覆蓋等條件適宜于野外光譜數(shù)據(jù)采集,而且采集到的數(shù)據(jù)和選用的遙感圖像數(shù)據(jù)時(shí)間匹配性好,滿足研究精度要求和填圖需要。
光譜數(shù)據(jù)采集采用野外和室內(nèi)測(cè)量相結(jié)合的測(cè)量方法,作者在研究區(qū)域內(nèi)選擇多個(gè)具有代表性的開(kāi)闊地帶作為平場(chǎng)進(jìn)行了多次重復(fù)光譜測(cè)量。并針對(duì)高海拔對(duì)儀器電子元器件的影響,采用室內(nèi)測(cè)量和降低海拔多次測(cè)量相結(jié)合的綜合測(cè)量方法,使測(cè)量值最大限度地接近實(shí)地測(cè)量值,以滿足測(cè)量精度要求和后期圖像處理與填圖工作的需要。
采集內(nèi)容包含研究區(qū)域內(nèi)花崗巖、巖漿巖、變質(zhì)巖、流紋巖、千枚巖、大理巖、板巖、頁(yè)巖、鐵礦石、銅礦石、金礦石、鉛礦石、鋅礦石等達(dá)一百多種不同類(lèi)型,以及同種類(lèi)型不同狀態(tài)(如:巖礦石的風(fēng)化面、新鮮面等)的巖礦石的光譜數(shù)據(jù)室內(nèi)和野外采集工作,并且經(jīng)過(guò)系統(tǒng)編號(hào)整理建立了各種巖礦石與其光譜數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)表,極大地縮短了后期數(shù)據(jù)處理的時(shí)間,并為以后的填圖工作提供了較為完備的野外實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)庫(kù)。
野外數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)采集同等重要,在這里數(shù)據(jù)的預(yù)處理即地物光譜輻射能力到反射能力的初步處理。
根據(jù)物理學(xué)中對(duì)反射率的定義,要確定一種物質(zhì)反射能力的大小,需要同時(shí)測(cè)量參考物和目標(biāo)物的光譜反射能量,兩者相除可消除同時(shí)出現(xiàn)在目標(biāo)物和參照物光譜響應(yīng)中的放大參數(shù)。例如光源(通常為太陽(yáng))的光譜輻射和光譜儀自身的光學(xué)輸出,得到目標(biāo)物相對(duì)于參考板的相對(duì)反射率,即:
式中 r為所測(cè)物體的反射率;Bi為目標(biāo)物的反射能量;B0為參考板的反射能量。
由于自然界中不存在反射率為100%的物體,因此要得到被測(cè)物體的絕對(duì)反射率,還應(yīng)用相對(duì)反射率乘以參考板的反射系數(shù)[4],而野外所采集到的ASD數(shù)據(jù)就是表征所需要的各種巖礦石的輻射能力的數(shù)據(jù)?;谝陨显聿⒔柚鄳?yīng)的軟件,對(duì)所測(cè)得的巖石光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比、USGS光譜庫(kù)對(duì)比驗(yàn)證、統(tǒng)計(jì)分析、篩選、提純、求均值、野外水汽強(qiáng)吸收波段處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等,得到了各種巖礦石的反射率。經(jīng)過(guò)編輯整理初步建立了相應(yīng)的光譜庫(kù),為后期研究工作的順利進(jìn)展提供了基本依據(jù)。圖3所示為圖5分類(lèi)結(jié)果中顏色依次對(duì)應(yīng)的幾種巖性類(lèi)野外實(shí)測(cè)光譜。
高光譜遙感巖性分類(lèi)識(shí)別是一種快速、有效的巖性填圖方法,遙感圖像真實(shí)地記錄了巖石的空間幾何形態(tài)特征以及光譜輻射特征。然而,不同地區(qū)的區(qū)域地質(zhì)背景條件不同,巖石的風(fēng)化程度和覆蓋程度也有所差異,這就使得巖石的形態(tài)特征和光譜特征具有了較大的變化。所以識(shí)別巖石類(lèi)型,確定其形態(tài)和分布范圍,是遙感地質(zhì)填圖重要的目標(biāo)[5]。
巖性分類(lèi)識(shí)別的方法選擇光譜角度匹配法SAM(Spectral Angle Match),即通過(guò)計(jì)算一個(gè)測(cè)試光譜(像元光譜)與一個(gè)參考光譜之間的“角度”來(lái)確定兩者之間的相似性。參考光譜可以是實(shí)驗(yàn)室光譜或野外測(cè)定光譜,或是從圖像上提取的像元光譜[6]。SAM分類(lèi)法通過(guò)比較地物光譜形態(tài)特征的相似性進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別,是一種基于自身的光譜分類(lèi)方法。SAM用到的參考端元光譜可以來(lái)自于ASCII文件、光譜庫(kù)、統(tǒng)計(jì)文件,或直接從圖像中抽?。ㄈ鏡OI平均波譜)[7]。作者在本文將野外實(shí)測(cè)地物光譜庫(kù)中的終端元光譜之間的角度與N維空間中的每個(gè)像元向量進(jìn)行比較,角度越小,表示與之匹配的參照光譜越接近。由于與矢量的模無(wú)關(guān),光譜角度對(duì)增益不敏感,對(duì)亮度影響也不是很敏感,從而能夠減弱因地形和照度引起的增益變化。SAM方法能有效避免因巖石礦物光譜漂移或光譜變異而造成的單個(gè)光譜特征的不匹配,并能充分綜合利用弱的光譜信息[7],是處理高光譜數(shù)據(jù)一種有效的分類(lèi)方法。
圖3 野外實(shí)測(cè)光譜Fig.3 Field measured spectral
研究區(qū)地形地貌復(fù)雜,沉積構(gòu)造類(lèi)型多樣,變質(zhì)作用類(lèi)型復(fù)雜,火山巖漿活動(dòng)頻繁,同質(zhì)異狀化極其嚴(yán)重,所以作者采用野外實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了巖性的分類(lèi)填圖。野外實(shí)測(cè)光譜曲線與USGS標(biāo)準(zhǔn)光譜曲線經(jīng)對(duì)比分析具有相似性,已經(jīng)排除了一些自然因素對(duì)光譜曲線的影響,在具有診斷性光譜特征的波段具有比標(biāo)準(zhǔn)光譜更加顯著的光譜特征,以白云巖為例(如圖4所示)。在分類(lèi)的過(guò)程中發(fā)現(xiàn),巖石類(lèi)型的多樣性及其復(fù)雜性決定了巖石光譜的多樣性,所選巖石光譜數(shù)量一般要多于巖石類(lèi)型。我們可以選用具有較好診斷性光譜特征的光譜曲線進(jìn)行分類(lèi),在圖4中,白云巖在2 300nm附近處存在一個(gè)明顯的吸收谷,在2 360nm附近存在一個(gè)明顯的吸收峰,在2 450nm~2 500nm波段范圍內(nèi)亦存在一些細(xì)小的吸收特征。
圖4 野外實(shí)測(cè)白云巖與USGS標(biāo)準(zhǔn)光譜曲線對(duì)比圖Fig.4 Field data of the dolomites compared with theUSGS standard spectrogram curve
由野外實(shí)測(cè)地物光譜直接作為端元光譜進(jìn)行SAM光譜角填圖,需要注意的是:在運(yùn)用SAM填圖分類(lèi)的過(guò)程中,最大光譜角的設(shè)置,會(huì)對(duì)分類(lèi)結(jié)果產(chǎn)生較大的影響,需要通過(guò)多次的實(shí)驗(yàn)確定取得適當(dāng)?shù)拈撝翟O(shè)定,針對(duì)不同的類(lèi)別設(shè)置的閾值也不同。作者在本實(shí)驗(yàn)中,對(duì)五類(lèi)地物的閾值設(shè)定分別為0.2、0.3、0.25、0.15、0.20,并且①對(duì)得到的初步分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行了后續(xù)處理,包括對(duì)分類(lèi)圖像使用了majority analysis多數(shù)分析,改變一個(gè)大型單一類(lèi)中的雜散像元;②Clump Classes類(lèi)別集群,運(yùn)用形態(tài)學(xué)算子將臨近的類(lèi)似分類(lèi)區(qū)域合并成塊,被選的分類(lèi)首先用一個(gè)擴(kuò)大的操作合并到一塊,然后用指定了大小的變換核對(duì)分類(lèi)圖像進(jìn)行侵蝕操作,解決了分類(lèi)圖像經(jīng)常缺少空間相關(guān)性的問(wèn)題,通過(guò)低通濾波平滑了圖像;③Sieve Classes篩選類(lèi),通過(guò)用斑點(diǎn)分組消除隔離的被分類(lèi)的像元解決分類(lèi)圖像中孤島的出現(xiàn)。這一方法需要觀察周?chē)乃膫€(gè)或八個(gè)像元,判定一個(gè)像元是否與周?chē)耐?lèi)。如果一類(lèi)中被分組的像元數(shù)少于輸入的值,那些像元就會(huì)被從類(lèi)中刪除。Combine Classes結(jié)合并類(lèi),用于在已經(jīng)分類(lèi)了的圖像中選擇性地進(jìn)行類(lèi)的結(jié)合,注記結(jié)合分類(lèi)或消除“未被分類(lèi)”的類(lèi)有效地刪除了那些單個(gè)類(lèi),最后得到的巖性分類(lèi)結(jié)果如圖5所示。在圖5中白色空白處是由于忠陽(yáng)山南邊高山上數(shù)據(jù)影像的積雪及山體陰影造成的未識(shí)別分類(lèi)的像元。由于作者經(jīng)過(guò)野外數(shù)據(jù)的采集和已有勘探資料,已對(duì)研究區(qū)的地質(zhì)構(gòu)造和巖石地層信息較為熟悉,所以采用了研究區(qū)內(nèi)主要的數(shù)種巖石的光譜進(jìn)行了分類(lèi)。由分類(lèi)結(jié)果分析得知對(duì)于巖石出露程度較大的深變質(zhì)巖分類(lèi)結(jié)果較好,分布范圍與已有的資料較吻合。
圖5 巖性分類(lèi)圖Fig.5 Lithological classification map
作者在本文利用野外實(shí)測(cè)地物光譜數(shù)據(jù)庫(kù),在高光譜影像數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行SAM基于光譜角的巖石分類(lèi)識(shí)別及填圖,這對(duì)于地理環(huán)境復(fù)雜的,交通不便利又多屬無(wú)人區(qū)的青藏高原忠陽(yáng)山地區(qū)開(kāi)展填圖工作具有一定的應(yīng)用價(jià)值。特別是針對(duì)較為熟知的巖石出露程度較大的深變質(zhì)巖地區(qū)開(kāi)展大、中比例尺的填圖工作,能夠取到較好效果。
[1] 譚炳香,李增元,陳爾學(xué),等,EO-1Hyperion高光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理[J].遙感信息,2005(6):36.
[2] 李假?gòu)V,苗放,葉成名,等.淺談東昆侖巖礦石光譜數(shù)據(jù)野外采集[J].河南城建學(xué)院學(xué)報(bào),2009,18(5)31.
[3] 李海萍,莊大方,熊利亞.沙化土地野外光譜數(shù)據(jù)采集的技術(shù)方法探討[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2003,28(4):484.
[4] 中國(guó)地理信息網(wǎng),遙感巖性識(shí)別研究進(jìn)展與展望.[EB/OL].http://www.gisie.net/docc/brow.asp?id=1494&Page=1,2007/9/29.
[5] 浦瑞良,宮鵬.高光譜遙感及其應(yīng)用[M],北京:高等教育出版社,2000.
[6] Inquiry learning BBS.[EB/OL].http://bbs.matwav.com/archiver/?tid851213.html.
[7] 畢曉佳.高光譜遙感巖礦填圖應(yīng)用研究[D],成都:成都理工大學(xué)信息工程學(xué)院,2009.
[8] 吳彬,苗放,葉成名,等.基于FLAASH的高光譜遙感數(shù)據(jù)大氣校正應(yīng)用[J].物探化探計(jì)算技術(shù),2010,32(4):442.
[9] 劉星,胡光道.高光譜遙感圖像頻域自適應(yīng)同態(tài)濾波薄云去除[J].物探化探計(jì)算技術(shù),2008,30(2):163.
[10]黃光玉,沈占鋒,趙欣梅.高光譜遙感礦物識(shí)別方法研究[J].資源環(huán)境與工程,2007(2):50.
[11]周子勇,李朝陽(yáng).高光譜遙感數(shù)據(jù)光譜曲線分形特征研究[J].中北大學(xué)學(xué)報(bào),2005(6):451.
[12]甘甫平,王潤(rùn)生,馬藹乃.基于特征譜帶的高光譜遙感礦物譜系識(shí)別[J].地學(xué)前緣,2003(2):445.
[13]馮靜,舒寧.一種新的高光譜遙感圖像紋理特征提取方法研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào),2009(2):10.
[14]Du Peijun,F(xiàn)ang Tao,Tang Hong,Chen Yongye,Spectral Features Extraction in Hyperspectral RS Data and Its Application to Information Processing[J].ACTA PHOTON ICA SIN ICA,2005(2):293.
P 627
A
10.3969/j.issn.1001-1749.2012.05.18
1001—1749(2012)05—0599—05
國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41001253);中國(guó)地質(zhì)科學(xué)院地質(zhì)力學(xué)研究所地質(zhì)大調(diào)查工作項(xiàng)目(1212010711510)
2012-01-10 改回日期:2012-06-01
畢曉佳(1982-),女,吉林人,博士,工程師,地球探測(cè)與信息技術(shù)。