孔維豪，張松，高洪雷，田明明，李平

（核工業(yè)北京地質(zhì)研究院，中核集團(tuán)鈾資源勘查與評(píng)價(jià)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100029）

航放與遙感數(shù)據(jù)融合對(duì)阿奇山1號(hào)巖體巖性劃分應(yīng)用研究

孔維豪，張松，高洪雷，田明明，李平

（核工業(yè)北京地質(zhì)研究院，中核集團(tuán)鈾資源勘查與評(píng)價(jià)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100029）

以新疆阿奇山地區(qū)航放數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過分析和探討IDW反距離權(quán)重插值、Kriging克里金插值和Natural Neighbor自然鄰點(diǎn)插值，提出以簡(jiǎn)便易行的Natural Neighbor自然鄰點(diǎn)插值法作為研究區(qū)的插值方法。航放數(shù)據(jù)空間插值結(jié)果與遙感圖像的數(shù)據(jù)融合結(jié)果，可以更加直觀地反映不同巖性的分界線，從而幫助野外地質(zhì)工作者更便捷地完成阿奇山1號(hào)巖體地質(zhì)填圖工作。

航空放射性數(shù)據(jù)；遙感；插值；自然鄰點(diǎn)插值

航空放射性伽馬數(shù)據(jù)（U、Th和K），反映的是不同巖石、地物的放射性強(qiáng)度，在區(qū)分巖性方面效果好，且受植被干擾少，但它反映地形、地貌不明顯，識(shí)別效果差?？臻g插值是對(duì)一組已知的數(shù)據(jù)推求未知數(shù)據(jù)的過程，常用于將離散點(diǎn)的測(cè)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)的數(shù)據(jù)曲面，以便與其他空間現(xiàn)象的分布模式進(jìn)行比較［1］。在獲取航放數(shù)據(jù)的過程中，航線間距和采樣點(diǎn)間距差異很大，以此數(shù)據(jù)生成等值線時(shí)，需要對(duì)其進(jìn)行空間插值，從而獲得研究區(qū)內(nèi)的各個(gè)位置的航放數(shù)據(jù)信息，并使得這些信息具有連貫性和趨勢(shì)性。

遙感圖像既具有豐富的光譜信息，又具有很好的紋理信息，其反映地形、地貌效果明顯。在地表裸露區(qū)域，遙感圖像區(qū)分巖性、蝕變等效果好，尤其是隨著高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展，其光譜信息更加豐富，在巖性分類、不同礦物識(shí)別等方面具有更佳的應(yīng)用效果。

因此，遙感數(shù)據(jù)與航空放射性數(shù)據(jù)的融合研究顯得十分必要。根據(jù)對(duì)航空放射性伽馬數(shù)據(jù)（U、Th、K）和遙感圖像數(shù)據(jù)融合研究，以期區(qū)分巖體內(nèi)不同巖性界線，為野外地質(zhì)填圖工作起到指導(dǎo)作用。

1 研究區(qū)地質(zhì)概況

阿奇山1號(hào)巖體位于新疆吐魯番地區(qū)鄯善縣庫(kù)姆塔格沙漠以南，花崗巖出露總面積可達(dá)318 km2。巖性主要包括正長(zhǎng)花崗巖、二長(zhǎng)花崗巖、黑云母花崗巖，巖體與二疊系阿爾巴薩依組火山巖和石炭系雅滿蘇組、干墩組呈侵入接觸關(guān)系（圖1）。

圖1 阿奇山1號(hào)巖體地質(zhì)簡(jiǎn)圖（據(jù)1∶250 000地質(zhì)圖，2002）Fig.1 Geological sketch of Pluton 1 in Aqishan （After 1∶250 000 geological map，2002）

2 航放數(shù)據(jù)

阿奇山地區(qū)航空放射性數(shù)據(jù)，即離散型點(diǎn)數(shù)據(jù)的U、Th、K和總道Tc，來自核工業(yè)航測(cè)遙感中心，是通過GR-800D型航空測(cè)量?jī)x測(cè)量的。數(shù)據(jù)投影參數(shù)為：北京54座標(biāo)系，高斯6度帶第16帶投影，中央子午線經(jīng)度93°，航線間距500 m左右，采樣點(diǎn)間距約為50～60 m。

通過對(duì)比分析U、Th、K和Tc的28.5 m分辨率的插值航放網(wǎng)格數(shù)據(jù)（圖2），發(fā)現(xiàn)K和Tc的相關(guān)性最好，Th的相關(guān)性次之，而U數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)的相關(guān)性較差。根據(jù)前人研究發(fā)現(xiàn)，航空伽馬能譜測(cè)量90%的響應(yīng)來自地表25 cm深度的范圍（稱為A25層）［2］，受地表淺覆蓋層的影響，從而造成U含量相對(duì)不太穩(wěn)定。

3 插值方法對(duì)比

筆者采用了3種常用的空間插值方法——IDW反距離權(quán)重插值、Kriging克里金插值法和Natural Neighbor自然鄰點(diǎn)插值法——對(duì)研究區(qū)的航放數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分析，并利用交叉驗(yàn)證方法對(duì)其插值結(jié)果進(jìn)行對(duì)比評(píng)價(jià)。

3.1 IDW反距離權(quán)重插值

IDW反距離權(quán)重插值是常用的空間內(nèi)插方法之一，其原理基于“地理學(xué)第一定律”的基本假設(shè)。反距離權(quán)重插值認(rèn)為與未采樣點(diǎn)距離最近的若干個(gè)點(diǎn)對(duì)未采樣點(diǎn)值的貢獻(xiàn)最大，其貢獻(xiàn)與距離成反比［3］。利用IDW反距離權(quán)重插值法對(duì)航放數(shù)據(jù)中的K元素進(jìn)行空間插值，如圖3所示，條帶狀明顯，巖體邊界不圓滑。

3.2 Kriging克里金插值法

Kriging克里金插值法是由南非地質(zhì)學(xué)家Krige發(fā)明的，其原理是：距離較近的采樣點(diǎn)比距離遠(yuǎn)的采樣點(diǎn)更相似。相似的程度或空間協(xié)方差的大小，是通過點(diǎn)對(duì)的平均方差度量的。點(diǎn)對(duì)差異的方差大小只與采樣點(diǎn)間的距離有關(guān)，而與它們的絕對(duì)位置無(wú)關(guān)［4］。克里金插值的第一步是根據(jù)樣本找到適合的變異函數(shù)理論模型，變異函數(shù)的形式是內(nèi)插的關(guān)鍵，而變異函數(shù)需要依靠長(zhǎng)時(shí)間的工作經(jīng)驗(yàn)，這一點(diǎn)就大大提高了工作的難度［4］。

利用Kriging克里金插值法對(duì)航放數(shù)據(jù)中的K元素進(jìn)行空間插值，如圖4所示。

3.3 Natural Neighbor自然鄰點(diǎn)插值法

Natural Neighbor自然鄰點(diǎn)插值法會(huì)要求自動(dòng)搜索距離未知點(diǎn)最近的多個(gè)已知樣本點(diǎn)，并以適當(dāng)?shù)膮^(qū)域賦予權(quán)重，從而完成插值［5］。該方法的特點(diǎn)是局部插值，即只使用未知點(diǎn)周圍的已知樣本點(diǎn)子集，并保證內(nèi)插的最大值是在使用到的樣本數(shù)據(jù)范圍內(nèi)。該插值所創(chuàng)建的表面會(huì)通過已知樣本點(diǎn)，并且在已知樣本點(diǎn)之外的其他位置進(jìn)行平滑處理，并自動(dòng)適應(yīng)局部已知樣本點(diǎn)的結(jié)構(gòu)，不需要用戶輸入搜索半徑、樣本數(shù)或形狀，并且對(duì)規(guī)則和不規(guī)則分布數(shù)據(jù)同樣有效［6］。

圖2 鈾、釷、鉀和總道網(wǎng)格數(shù)據(jù)Fig.2 Grid data of U，Th，K and Tc

圖3 反距離權(quán)重插值結(jié)果Fig.3 Result of IDW interpolation

圖4 克里金插值結(jié)果Fig.4 Result of Kriging interpolation

利用Natural Neighbor自然鄰點(diǎn)插值法對(duì)航放數(shù)據(jù)中的K元素進(jìn)行空間插值，如圖5所示。

圖5 自然鄰點(diǎn)插值結(jié)果Fig.5 Result of Natural Neighbor interpolation

通過利用3種方法對(duì)K元素的插值灰度圖像對(duì)比發(fā)現(xiàn)，IDW反距離權(quán)重插值結(jié)果最差，條帶狀明顯。Kriging克里金插值法和Natural Neighbor自然鄰點(diǎn)插值法效果較好，其中Natural Neighbor自然鄰點(diǎn)插值法對(duì)巖體邊界處理更為圓滑，相比Kriging克里金插值法需要設(shè)置復(fù)雜的變異函數(shù)而言，Natural Neighbor自然鄰點(diǎn)插值法操作更為簡(jiǎn)便易行。

利用Natural Neighbor自然鄰點(diǎn)插值法，對(duì)研究區(qū)航放數(shù)據(jù)的U、Th和K進(jìn)行插值，并將插值結(jié)果進(jìn)行RGB彩色合成（圖6）。

圖6 鈾-釷-鉀彩色合成圖Fig.6 Color composition map of U-Th-K

4 航放數(shù)據(jù)和遙感圖像數(shù)據(jù)融合

遙感信息是物質(zhì)成分信息、空間信息的綜合反映，航空放射性數(shù)據(jù)信息是元素含量的直接反映。因此，遙感波譜信息與航空放射性數(shù)據(jù)存在著內(nèi)在聯(lián)系。數(shù)據(jù)融合屬于一種屬性融合，它是同一地區(qū)多種遙感平臺(tái)、多波段、多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)之間以及遙感與非遙感數(shù)據(jù)之間的復(fù)合［7］。數(shù)據(jù)融合將多源數(shù)據(jù)加以智能化合成，產(chǎn)生比單一信息源更精確、更完全、更可靠的估計(jì)和判斷［8］。無(wú)論是遙感信息，還是航空放射性信息，單獨(dú)解決地質(zhì)問題的能力都是有限的，且具有一定的偶然性和多解性，把兩種信息進(jìn)行融合處理，得到既具有航放的異常信息，又具有遙感豐富的地物紋理信息的綜合圖像，增強(qiáng)巖性的識(shí)別區(qū)分效果。

4.1 數(shù)據(jù)融合方法

主成分波譜融合是對(duì)圖像依次進(jìn)行主成分變換、直方圖匹配和主成分逆變換的一系列過程［9］。從幾何意義來看，主成分變換后的主分量空間坐標(biāo)系與變換前的多光譜空間坐標(biāo)系相比旋轉(zhuǎn)了一個(gè)角度。主成分變換的第一分量PCI包含信息最多，而后面的分量信息含量逐漸減少。它主要實(shí)現(xiàn)了在幾乎不丟失信息量的同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了壓縮，同時(shí)主成分變換后的前幾個(gè)主分量信噪比大，噪聲相對(duì)小，因此突出了主要信息，也達(dá)到了增強(qiáng)圖像的目的。

4.2 遙感影像的波段選擇

在陸地衛(wèi)星Landsat中，中紅外TM5波段（1.55～1.75 μm）被認(rèn)為是所有波段中最佳的一個(gè)，用于分辨道路、裸露土壤、水，它還能在不同植被之間有好的對(duì)比度，并且有較好的穿透大氣、云霧的能力［10］。

4.3 數(shù)據(jù)融合結(jié)果及分析

筆者對(duì)各種航放值及比值組合（U、Th、K、U/K、U/Th、K/U、K/Th、Th/U、Th/K）與TM5波段融合圖像進(jìn)行了對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)在巖體西南部，K、K/U、K/Th與TM5融合后的影像（圖7）顏色存在明顯差異，并且這種色彩差異在航放插值圖（圖6）、ETM遙感圖像B531彩色合成圖（圖8）上均未體現(xiàn)。初步分析認(rèn)為，這種色彩差異可能反映了不同巖性的差異。

圖7 主成分波譜融合圖像Fig.7 Image of PC fusion

根據(jù)主成分波譜融合圖像中色彩的差異，對(duì)巖體西南部進(jìn)行了遙感解譯，初步劃分了A、B、C和D 4塊不同巖性的區(qū)域（圖9）。其中，區(qū)域C與1∶250 000地質(zhì)圖中標(biāo)示為黑云母花崗巖的位置一致。區(qū)域A、B和D色調(diào)有差別，表明這3塊區(qū)域的巖性存在差異，而在1∶250000地質(zhì)圖中這3塊區(qū)域?yàn)檎L(zhǎng)花崗巖。

通過對(duì)K元素的插值圖像（圖5）、U元素插值圖像（圖10）、Th元素插值圖像（圖11）和遙感解譯成果對(duì)比發(fā)現(xiàn)，巖體西南部區(qū)域A和區(qū)域D的邊界與K元素的插值圖像較為一致。由K元素的插值數(shù)據(jù)分析可知，對(duì)于區(qū)域A和區(qū)域D，其所對(duì)應(yīng)的航空放射性數(shù)據(jù)K的區(qū)間值是不同的，分別為A：2.48%～2.93%和D：2.93%～3.48%。由此推斷，區(qū)域A和D的巖性可能是不同的。

圖9 遙感解譯圖Fig.9 Interpretation of remote sensing image

圖8 ETM遙感圖像Fig.8 RS image of ETM

對(duì)區(qū)域A、B、C、D采集的巖石樣品進(jìn)行顯微鏡下薄片鑒定：區(qū)域B為中粒正長(zhǎng)花崗巖，區(qū)域C為中粒含斑二長(zhǎng)花崗巖，區(qū)域A和D為中粒晶洞花崗巖。其中，區(qū)域A和區(qū)域D雖然同為中粒晶洞花崗巖，但是從礦物粒度角度來說，A粒度偏細(xì)，D粒度偏粗；從堿性長(zhǎng)石的含量來說，A偏少，D偏多。由于這些差異，造成了A和D在融合圖像上“同質(zhì)異象”的特點(diǎn)。

野外地質(zhì)勘查驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)，區(qū)域E（圖12）存在多條近EW向?qū)掗熀拥兰皼_溝，早期河流帶來大量區(qū)域B的中粒正長(zhǎng)花崗巖，由于地表淺覆蓋層為正長(zhǎng)花崗巖，因此對(duì)航放數(shù)據(jù)產(chǎn)生了影響，掩蓋了真實(shí)的巖性，造成遙感圖像上的“假信息”。經(jīng)過野外手標(biāo)本和鏡下薄片的鑒定，確定區(qū)域E的巖性應(yīng)該為中粒晶洞花崗巖。

圖10 鈾元素自然鄰點(diǎn)插值結(jié)果Fig.1 0Natural Neighbor interpolation result of U

為了避免地表淺覆蓋層對(duì)航放數(shù)據(jù)的影響，根據(jù)遙感解譯成果，以及正長(zhǎng)花崗巖、二長(zhǎng)花崗巖和晶洞花崗巖這3種巖石樣品特征為指導(dǎo)，對(duì)該地區(qū)進(jìn)行了詳細(xì)的1∶50 000野外地質(zhì)填圖工作，修訂了區(qū)域C中粒含斑二長(zhǎng)花崗巖的邊界、區(qū)域A中粒晶洞花崗巖和區(qū)域B中粒正長(zhǎng)花崗巖的邊界，合并了區(qū)域A、D和E，最終圈定了3種巖性的詳細(xì)邊界（圖13）。

圖11 釷元素自然鄰點(diǎn)插值結(jié)果Fig.1 1Natural Neighbor interpolation result of Th

圖12 遙感解譯圖Fig.1 2Interpretation of remote sensing image

圖13 野外地質(zhì)填圖成果Fig.1 3Result of field geological mapping

5 結(jié)論

航放數(shù)據(jù)與遙感圖像數(shù)據(jù)的融合結(jié)果，對(duì)于地質(zhì)填圖工作可以更為直觀有效地區(qū)分不同巖性的分界線。利用這種方法圈定了阿奇山1號(hào)巖體西南部中粒正長(zhǎng)花崗巖和中粒晶洞花崗巖的分界線，以及中粒含斑二長(zhǎng)花崗巖的分布區(qū)域。

通過對(duì)航空放射性數(shù)據(jù)插值圖像的分析發(fā)現(xiàn)，堿性長(zhǎng)石的含量與K值為正相關(guān)，因此K值對(duì)劃分花崗巖內(nèi)不同巖性有一定的指導(dǎo)作用。

為了避免地表覆蓋物的影響，航放數(shù)據(jù)和遙感圖像數(shù)據(jù)融合的最終結(jié)果，還必須依靠野外地質(zhì)調(diào)查的驗(yàn)證，以此刪除錯(cuò)誤信息和補(bǔ)充遺漏信息，這樣才能使最終工作成果符合實(shí)際情況。

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Data fusion of aeroradiometric with remote sensing image and its application of lithology identification of Pluton 1 in Aqishan

KONG Weihao，ZHANG Song，GAO Honglei，TIAN Mingming，LI Ping
（CNNC Key Laboratory of Uranium Resource Exploration and Evaluation Technology，Beijing Research Institute of Uranium Geology，Beijing 100029，China）

Objective：Based on aeroradiometric data in Aqishan aera of Xinjiang，China，through analysis and discussion on the feature of interpolation method of IDW、Kriging and Natural Neighbor，Natural Neighbor interpolation was used to interpolate the aeroradiometric data in this study area.The fusion result of aeroradiometric data with remote sensing image data can be more intuitive to reflect different lithologic boundaries，which may help field geological workers to complete geological mapping of Pluton 1 in Aqishan.

aeroradiometric data；remote sensing；interpolation；Natural Neighbor

P627；P631.6；P588

A

1672-0636（2015）04-0231-06

10.3969/j.issn.1672-0636.2015.04.007

2014-09-11；

2014-12-31

孔維豪（1986—），男，河北辛集人，工程師，主要從事遙感與地理信息建模研究工作。E-mail:107649191@qq.com