現(xiàn)代遙感技術(shù)在青海木里礦地質(zhì)找礦中的應(yīng)用研究

覃 旭，王振琦

（四川省核工業(yè)地質(zhì)局二八二大隊，四川 德陽 618000）

隨著人口的增長和經(jīng)濟的發(fā)展，礦產(chǎn)資源的供需矛盾日益突出。當(dāng)前，我國地質(zhì)礦產(chǎn)工作已由傳統(tǒng)的勘探方法發(fā)展到應(yīng)用高新技術(shù)的階段。地質(zhì)學(xué)，材料科學(xué)，化學(xué)，遙感等高科技技術(shù)貫穿了礦產(chǎn)勘查的全過程。遠程測量技術(shù)將地質(zhì)、物化探和化探方法結(jié)合在一起，綜合勘探方法已經(jīng)成為現(xiàn)代勘探技術(shù)的主流。不同的地質(zhì)勘探技術(shù)都有其突出的特點，因找礦勘查數(shù)據(jù)具有不確定性、復(fù)雜性和多樣性。因此，科學(xué)合理地了解礦山勘查信息是確保找礦工作順利進行的關(guān)鍵。將收集到的信息數(shù)據(jù)源篩選出有效的找礦信息，高效利用多來源信息，直接關(guān)系到地質(zhì)找礦工作的效率。

通過幾十年的勘探工作，積累了一大批地球物理、遙感資料。但由于知識層次和信息提取技術(shù)的限制，仍有大量數(shù)據(jù)未得到充分有效利用，有待進一步開發(fā)。同時，隨著地質(zhì)找礦工作的加強，物化探作業(yè)所需的直接資料不斷增加。伴隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展，遙感資料越來越豐富。青海省木里礦綜合利用了多種地質(zhì)資料，采用這些方法進行地質(zhì)勘查，可以取得更快、更好、更經(jīng)濟的勘探成果。現(xiàn)代遙感技術(shù)已經(jīng)在青海木里地區(qū)地質(zhì)勘探中得到了應(yīng)用。

1 基于青海木里礦遙感圖像的預(yù)處理

1.1 大氣校正及數(shù)據(jù)集合精校正

日光到達地面前，大氣層將吸收并散射太陽。類似地，目標(biāo)的反射光和散射光在到達傳感器之前就被吸收和散射了，這種散射效應(yīng)降低了遙感圖像的反差。其理論基礎(chǔ)是大氣散射的選擇性，即大氣散射對短波信號有較大影響，而對長波信號有較小影響。利用幾乎不受大氣影響的波段，利用不同波段之間的對比分析，利用回歸分析方法計算大氣干擾值，并進行大氣校正。校正的圖像主要為波段圖像和未受大氣影響的波段圖像，最有效的方案是選取最暗區(qū)域，設(shè)定該區(qū)域為目標(biāo)區(qū)域，對目標(biāo)區(qū)域不同波段亮度值進行研究[1]。回歸方程式是：

公式（1）中，I、iY遙感圖像單獨的灰度值，ia、ib分別代表回歸直線的斜率和截距。

在此基礎(chǔ)上，由于原始遙感數(shù)據(jù)的偏移和幾何變形，需要對數(shù)據(jù)集進行精確校正，從而使圖像與地形、地質(zhì)等地圖相匹配，具有較高的精度。數(shù)據(jù)在生產(chǎn)過程中的變形需要用圖像校正的方法來修正，本圖象為一種全景投影，是一種多中心投影，數(shù)據(jù)送到客戶處后經(jīng)過粗加工和校正。利用多項式校正方法進行圖像校正，通過對圖像的變形規(guī)律進行模擬，可以實現(xiàn)多項式校正，把圖像的變形規(guī)律模擬成平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、仿射、偏轉(zhuǎn)和彎曲以及高層基礎(chǔ)變形等組合形式，并根據(jù)有限地面控制點的求解系數(shù)，求得圖像的校正坐標(biāo)。多元數(shù)學(xué)模型如下：

1.2 遙感圖像增強處理

圖象掩模處理法，遙感影像中反映礦化蝕變的目標(biāo)信息常常受許多因素的影響，如水、植被、山陰表面、白云等，一些干擾信息具有較高的亮度值和廣泛的分布。因此，對遙感數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析和目標(biāo)信息增強識別是一項十分重要的工作。圖象掩蔽(MASK)處理是對原始圖象中表示集中干擾信息的像素進行選擇性的去除，保留含有(礦化)蝕變信息的地質(zhì)體，或?qū)φJ(rèn)為包含(礦化)蝕變的地質(zhì)體進行直接控制、遙感數(shù)據(jù)的有效分析和信息提取。圖象數(shù)據(jù)分析處理過程中，位圖存儲區(qū)用于標(biāo)記、判斷和選擇像素點，并根據(jù)其位置來選擇是否參與計算。

利用遙感蝕變信息增強的方法，地質(zhì)圖像內(nèi)出現(xiàn)的波段區(qū)域進行一個分割。得到的頻段比可代表不同區(qū)域的地物分布狀態(tài)，并且可以消除頻段間的乘性噪聲或乘性因子。這是一種最常用和最有效的礦化蝕變信息增強方法[2]。通常用來計算兩帶率的公式是：

1.3 遙感蝕變信息提取

最優(yōu)圖象密度，最佳密度法是一種質(zhì)量有序分割的方法。該文對該方法進行了改進，并應(yīng)用于遙感影像的分割與信息提取。最優(yōu)的密度分割方法是將圖像的灰度(從最小到最大)作為有序量，利用 Fisher準(zhǔn)則進行分割，對每一段的離散度之和最小、段之間的離散度之和最大的段內(nèi)目標(biāo)信息進行分類和提取。這一段內(nèi)的離散度是這一段內(nèi)所有像素的離散度之和，它是由圖像直方圖統(tǒng)計得到的。在直方圖上沒有明顯的雙峰或多峰的情況下，最優(yōu)密度分割非常有效。

最優(yōu)密度分割公式如下所示：

在空間探測中，各種蝕變信息常常與一些原始的波段、比變量或主成分因子有“親和力”。由于蝕變信息在圖象空間中分布不均勻，它們必然屬于不同的類型。帶狀圖像的特性主要表現(xiàn)為空間的相關(guān)性，基于此，我們根據(jù)帶狀圖像的空間相關(guān)性推測礦物蝕變情況及分布位置。

算法步驟如下：

2 地面觀測數(shù)據(jù)提取

2.1 地面觀測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

由于地質(zhì)資料來源廣泛，在綜合模型研究中，所涉及的數(shù)據(jù)種類繁多，且維數(shù)差異較大，數(shù)據(jù)間存在線性和非線性關(guān)系。利用已有的數(shù)據(jù)處理方法，直接應(yīng)用原始數(shù)據(jù)無法進行綜合分析。針對各類地學(xué)數(shù)據(jù)的不同類型和特點，采用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法對非數(shù)據(jù)地學(xué)信息進行量化，并與數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)一起建立統(tǒng)一的維模型。

地質(zhì)資料轉(zhuǎn)換過程中遵循信息損失小，干擾不增加的原則。其數(shù)學(xué)邏輯關(guān)系如下[3]：變化值是觀測值的函數(shù)，它定義了一種新的觀測值，取代原數(shù)據(jù)，并以函數(shù)的形式表示：

公式（6）中，x為原始觀察值，F(xiàn)為函數(shù)變換關(guān)系，Y為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換值。

2.2 地質(zhì)圖形數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換

地圖數(shù)據(jù)通常以圖形方式，結(jié)合各圖元的屬性描述，表現(xiàn)該區(qū)的地質(zhì)特征、成礦特征和地質(zhì)實體。這種類型的數(shù)據(jù)會占用或填滿一些空間。該空間有相應(yīng)的空間范圍，可用面積，周長和線長來表示，基元特征屬性不能直接用尺度來描述。為了實現(xiàn)礦產(chǎn)資源預(yù)測的目的，經(jīng)常需要分析地質(zhì)體的類型、性質(zhì)、相互關(guān)系及相關(guān)的物理化學(xué)屬性，成礦地質(zhì)理論和預(yù)測模型是將與成礦地質(zhì)環(huán)境密切相關(guān)的地質(zhì)圖件進行量化轉(zhuǎn)換。

同一地質(zhì)體或其數(shù)值特征的不同地質(zhì)體或不同層段，在一個預(yù)測尺度下，其找礦優(yōu)勢與出現(xiàn)在每個質(zhì)體或每個數(shù)值層段的同一尺度下的成礦單元(或礦床)相同。研究一個地區(qū)的成礦體系、成礦規(guī)律和成礦模式，首先需要了解這一區(qū)域不同地質(zhì)現(xiàn)象之間的關(guān)聯(lián)性，如某個礦床的地球化學(xué)特征。某類巖漿巖體等中礦物的數(shù)量或總量，自然地把地質(zhì)圖元與有關(guān)的地質(zhì)信息聯(lián)系起來，以定量指標(biāo)來表示。統(tǒng)計學(xué)方法是根據(jù)地質(zhì)體內(nèi)在的數(shù)量關(guān)系，對其進行統(tǒng)計分析。但由于研究目的和對象的不同，相關(guān)量化指標(biāo)的選擇也有所不同，既有單位指標(biāo)，又有多個綜合指標(biāo)。

在計算機技術(shù)支持下地質(zhì)信息空間疊情況分析更具有真實性，重點研究地學(xué)數(shù)據(jù)的網(wǎng)格化和矢量化，通常采用矢量法和柵格法兩種方法。在礦產(chǎn)資源預(yù)測中，矢量方法由于其多信息疊加分析的復(fù)雜性，現(xiàn)在普遍應(yīng)用的數(shù)據(jù)預(yù)測方法為柵格法，相關(guān)地質(zhì)信息資料的柵格化是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的其中一個重要步驟。按照類型將數(shù)據(jù)進行劃分，網(wǎng)格可以劃分為(地質(zhì)圖、構(gòu)造圖等)和(地球物理和地球化學(xué)數(shù)據(jù)等)兩類。一般情況下網(wǎng)格間距小，精度高，但計算或處理時間長。采用分辨率高的網(wǎng)格，可有效保證地質(zhì)信息匯總工作效率。

具備網(wǎng)格化的向量數(shù)據(jù)，主要是由地形圖的點、線、面多種圖形數(shù)據(jù)構(gòu)成。利用網(wǎng)格技術(shù)模擬地圖上每個地質(zhì)實體。柵格分割越小，仿真精度越高，轉(zhuǎn)換前需要知道矢量數(shù)據(jù)。用坐標(biāo)表示方法表示網(wǎng)格數(shù)據(jù)時，基本坐標(biāo)以直角坐標(biāo)系表示，原點為地圖左下角，網(wǎng)格數(shù)據(jù)以行數(shù)和列數(shù)表示，原點為地圖頂部。當(dāng)兩個坐標(biāo)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，通常使直角坐標(biāo)的x、y軸分別同柵格數(shù)據(jù)的行列平行，其表達式如下：

使用網(wǎng)格方法處理非圖形數(shù)據(jù)。地學(xué)數(shù)據(jù)可以理解為具有地球化學(xué)、地球物理具體坐標(biāo)位置及信息屬性的可參考數(shù)據(jù)。利用網(wǎng)格法對所獲取的數(shù)據(jù)進行進行有效劃分，提取出準(zhǔn)確的參數(shù)，例如地質(zhì)圖形的坐標(biāo)數(shù)據(jù)、空間分布距離、信息檢索等內(nèi)容進行網(wǎng)格劃分[4]。它的表達方式是：

公式（9）中，V f為插值點數(shù)據(jù)，iV為搜索域內(nèi)的數(shù)據(jù)值，e為自然數(shù)，插值點與參與計算數(shù)據(jù)點間的距離。

2.3 遙感數(shù)據(jù)及地面數(shù)據(jù)融合

該加權(quán)融合算法基于像素，其表達式如下：

公式（10）中，X1(i,j)、X2(i,j)為兩幅原始圖像，1p、p2為反映兩幅圖象的重點權(quán)重，可通過應(yīng)用分析法或相關(guān)系數(shù)法來確定其適用范圍；a為圖像比例參數(shù)，b為給定常數(shù)，Y(i,j)為結(jié)果圖像。通過整合獲得礦產(chǎn)信息，實現(xiàn)了青海木里礦的地質(zhì)找礦。

3 實驗

為了驗證現(xiàn)代遙感技術(shù)在青海木里地質(zhì)找礦中的有效性，進行實驗對比，并將傳統(tǒng)的方法與此次研究的方法做對比，對比兩個方法的有效性。兩個方法的找礦時間對比結(jié)果如下所示：

圖1 找礦時間對比

通過分析上圖可知，現(xiàn)代遙感技術(shù)在青海木里地質(zhì)找礦中具有較好的應(yīng)用意義，較傳統(tǒng)的找礦方法的找礦時間少，滿足設(shè)計應(yīng)用需求。

4 結(jié)束語

對現(xiàn)代遙感技術(shù)在青海木里地質(zhì)找礦中的應(yīng)用進行了詳細設(shè)計，并通過實驗驗證了研究方法的有效性。通過此次研究的方法能夠達到預(yù)期目標(biāo)，有效解決了傳統(tǒng)方法存在的問題。