煤礦地質測繪|Quickbird-2影像精定位模式識別對新疆金礦預測的應用

論文類別:理學論文 > 地質學論文
論文作者: 張銀橋 吳虹 郭建東
上傳時間:2007/3/10 16:10:00

【摘 要】 本文論述了模式識別在新疆伊吾北山地區遥感影像分類中的應用,根據不同地質體在不同波段上的光譜特征,在數學統计的基礎上建立鑒別函數,對礦區中的主要地物進行分类,在模式識別的基礎上進行密度分割,圈定了3個預測靶區,6个蝕變帶,給成礦預測提供了重要的基礎資料。
【關鍵詞】 模式識别 分類規則 鑒別函數 密度分割

  1 引言
  遙感技術是最近幾十年发展起來的新興科學技术。隨著空間科學技術的發展,各种資源、環境監測衛星的发射與運行,為研究地表動态變化提供了多時相、大範圍的實時信息,遙感技術不斷與地學、环境科學相互滲透,成為研究地球資源環境最有力的技術手段。遙感模式識別也為模式識別這一傳統學科帶來了新的問题與挑戰,註人了研究與探索的活力。
  遙感数據是根據不同地物對不同波段電磁波的響應轉化為幅度獲得的,表征了不同地物。它具有以下特點:(1)各类地物的幅度不同;(2)同類地物各波段幅度不同;(3)有時同類地物在同一波段的幅度也不同,不同地物在同一波段幅度相同(即“同物異譜”和“異物同譜”,有環境、時相上的原因);(4)遙感數據是一种高維信息,數據量十分巨大。因此,模式識別方法在遙感模式識別中遇到了許多困難:運算量太大,難以獲得合適的分類特征,無法獲知各類的先驗概率和概率分布函数的形式,難以形成復雜的判別函数和分割界面等等。所以模式識別雖然在找矿預測中有一定的應用,但尚未見對高分辨率衛星遙感影像的應用。
  本文研究表明,通過模式识別技術,可以有效地從Quickbird-2獲得金礦找礦信息。由於Quickbird-2數據的高分辨率特征,從而使得模式識別的找礦预測區不僅具有定性,还具有精定位效果,更加有助於金礦資源勘探開发。本文擬對作者在这方面的研究情況作介紹。
  2 研究区概況
  北山金礦區大地構造位置处於西伯利亞板塊和布克——三塘湖晚古生代早期岛弧東段。構造上處於淖毛湖早期石炭世陸相火山盆地的北部邊緣。矿區構造形式主要為斷裂,其中NW——NWW組最为突出,與區域構造線一致,表現為區域性的壓性斷裂和強烈的劈理化和片理化帶,嚴格控制著以閃長巖類為代表的岩漿巖帶的展布。其次為NE——NNE組、NNW組,三組斷裂奠定了本區構造的基本格局,其圍限三角區域控制礦區,礦區礦化和異常的展布。容礦斷裂走向復雜多樣,空間分布密集,且多顯示張剪復合性質。
  礦區出露地層主要為下泥盆統卓木巴斯套組第二亞组(煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用)、中酸性火山碎屑巖、第三系正常沈積巖和第四系。下泥盆統卓木巴斯套組第二亞組(煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用)構成礦區主體地層,主要為(硅化)英安質凝灰巖、安山質凝灰巖和玄武質凝灰礫质結晶灰巖,整體上由西向東,由中性向中酸性過度。見圖1伊吾北山金礦區地質簡圖[1]。

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圖1 伊吾北山金矿區地質[1]及遙感解译簡圖

  煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用—第一系上新統葡萄溝組,橙黃色粉砂質泥巖;煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用—下泥盆统卓木巴斯套組第二亚組矽化英安質凝灰巖;煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用—下泥盆統卓木巴斯套組第二亞組英安質凝灰巖;煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用—下泥盆统卓木巴斯套組第二亞组安質凝灰巖;煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用—下泥盆統卓木巴斯套組第二亞组玄武質晶屑凝灰巖;煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用—下泥盆統卓木巴斯套組第二亞組泥灰質結晶灰巖;煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用—華力西中期第二侵入次花崗巖;煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用—華力西中期第二侵入次石英閃長巖;煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用—华力西中期第二侵入次閃長巖;煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用—華力西中期第二侵入次閃長玢巖 βμ—辉綠玢巖;δμ—中性巖;συ—安山玢巖;煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用—。斜長細晶巖;。q—石英脈;1—扭曲帶;2—遙感預测靶區;3—蝕變帶;4—遙感影象範圍;5—金礦帶編號;6—断層。
  區內巖漿巖巖石類型按产狀可分為兩大類:即中——深层侵入巖,淺成超淺成侵入巖。中——深成侵入巖,第一次侵入巖规模小,分布零星,以輝長巖、閃长巖為代表;第二次侵入巖規模較大,分布較廣,以石英閃長巖,花崗閃長巖為代表;第三次侵入巖规模較小,主要分布在區域東南部,以花崗巖為代表。淺成——超淺成侵入巖,以巖體規模小、出露零星為特點,巖石類型主要有輝綠(玢)巖、閃长玢巖、斜長細晶巖和花崗斑巖等,见圖1。
  雖然前人的工作表明該區具有良好的找礦前景,但只是屬於基於1:5萬比例尺的找礦預測成果,而深入開展礦產地質詳查需要1:5000比例尺(甚至更大)的精定位地質資料。因此,僅憑已有地質資料無法對“九五” 期間提出的金礦蝕變帶開展進一步深入的詳查工作,也無法對外圍地區的找礦遠景作出預測评價。為盡快查明本區金矿產資源的分布,有必要采用更能夠适合於該區開展深入找礦的有效技术方法。但這裏人煙稀少,氣候惡劣,在資金有限的情況下,開展任何面積性的礦產地質详查工作都不是一件容易的事情。为此,決定采用21世紀初期最先進的高分辨率衛星遙感技術,通過模式識別,開展大比例尺精定位遙感找礦勘查。為下一步找礦提供依據。
  3 遙感圖象分類的原理
  遙感圖象分類(Classification)是将圖象的所有像元按其性质分為若幹個類別的技術过程。多光譜遙感圖象分類是以每個像元的多光譜矢量數據為基礎進行的,如圖2,假設多光譜圖象由n個波段,則(i,j)位置的像元在每個波段上的灰度值可以構成一個矢量,X=煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用稱作維為像元的亮度值,包含X的n維空間稱為特征空間,這樣n個波段的多光譜圖象並可以用n維特征空間中的一點來表示。遙感圖象的分類問題,分類图象中的某一類目標稱為模式,而把屬於該類中的像素稱為樣本,多光譜矢量X=煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用稱為樣本的觀測值。

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圖2 多光譜圖象的例子

  如果將多光譜圖象上的每個像素用特征空間中的一點表示出來,這樣多光譜特征並和特征空間中的點集具有等價關系。通常情況下,同一類地面目標的光譜特性比較接近,因此在特征空间中的點聚集在該類的附近,多類目標在特征空間中形成多個點族。我們可以根據圖象的这種特征把遙感圖象分割開來。
  4 圖像處理
  4.1 分類數学模型—最近均值法[2]
  新疆伊吾地區的分類可簡單的看作是二類問題:設类別一為ω1,類別一為ω2;ω1有N1個向量煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用,ω2有N2個向量煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用。它們都是n維向量。則n1及n2的向量的平均值為
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  假定以向量的平均值煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用分别作為類一和類二的中心,设X為任一象素點若
      煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用  則X屬於類一
      煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用  則X属於類二
  因此判決邊界為
      煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用  由此得
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  判決函數則為
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  判決規
  煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用>0, 則X∈ω1;
  煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用<0, 則X∈ω2
  煤矿地质测绘|Quickbird-2影像精定位模式识别对新疆金矿预测的应用=0的情況比較少,在分類的時候既可以把它歸為類别1,也可以歸為類別2。

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  4.2 分类規則
  根據以上的分類模型,把屬於同一類但從不同的像元點得到的亮度值,既相應的波譜響應畫在同一平面內,把测量空間正確地分割成不同的判决區域,使每個判決區域都對應於一个特定的可分類別(見圖3),把任何一個落入某一判決區域的測量矢量正確地歸屬到與该判決區域想對應的判決中去[3]。在北山金礦區干涸河流在遙感圖象中表現的是显明的白色,所以在分類時不予以考慮,簡單分為礦點和戈壁兩類地物。
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圖3 戈壁和已知礦點的亮度散點圖

  由圖3可見,已知礦點和戈壁之間存在明顯的區別,既我們可以把測量空間中的某些局部區域與特定的地面覆蓋類型聯系起來,也就是說北山金礦區的地面地物類型是可分的。
  根據鑒別函數的構造規則,建立以下的鑒別函數:
  0.9235x+17.293-y=0
  這樣,礦化點的灰度植(x,y)應該滿足以上的方程,但在實際中存在一定的誤差,所以不可能都等於零,我們在這裏规定一個閾值10,若這个差值小於10就屬於礦化點,相反的,若這個閾值大於10则屬於戈壁。
  4.3 分類处理技術實施
  本次工作的圖象處理過程都是在ENVI軟件中實现的,首先根據以上的鑒別函數进行如下的波段匹配(BandMath)運算模型:
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  在波段運算的基礎上進行密度分割(Density Slice),把研究區的地物劃分為兩種類型,即:小於、等於10的劃歸為礦化點類,而大於10的劃歸為非礦化点類,後者與本次找礦預測无關,見圖4。

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圖4 遙感影像密度分割與解譯圖
1-蚀變帶;2-預測靶區;3-扭曲帶

  5 结論和建議
 
 5.1 結論
  第一,通過對北山金礦區礦化點的密度分割图分析解譯,由圖可見礦化點表現為分布在灰度背景中的紅色不連續班塊,北山金礦區的左側有一個與北山金礦相連的扭曲带,可能是在成礦過程中受南北向的應力而產生的變形,具體情況還待證明。
  第二,在遥感影象中,同物異譜和異物同譜是一種很普遍的現象,如在本次的提取工作中,在暗色背景下也有紅色的斑塊,但比起礦化點來說,分布比較連續,通過與研究区的地質背景想比,可以排除是礦化點的可能。
  第三,通過對比分析,在礦區共圈定出3個預測靶區和6個規模較小的蝕变帶,其中一級靶區2個,二級靶区1個,具體見圖4。
  5.2 建议
  第一,在北山金礦右側找矿的基礎上,可以嘗試在其左進行找矿。
  第二,在提取出的礦化區作進一步的物、化探工作,為下一步找礦提供依據。
  第三,以Quickbird-2的高分辨率衛星影像為基礎,在提取出的已知礦點開展“短、平、快”獲取精定位找礦信息。
  第四,在北山地區開展進一步的工作,在此基礎上作進一步的勘探工作,進行采樣測定,對北山地區作更詳細分类和提取工作。為下一步的找礦工作提供依據。

參 考 文 獻
[1] 劉家遠.新疆伊吾縣北山金礦區次火山斑巖型隱伏金礦預测研究[M].地質與勘探,2003.5,176—184
[2] 周宏文、李見為、許盛.基於統計模式識別的彩色圖象分割方法[J].光電工程,1999.10
[3] P.H斯韋恩S.M戴維[美].遥感定量方法[M].科學出版社 1984,1-120

The application of Quickbird-2 image and locating prognosis pattern
recognition in the gold predication of Xinjiang

【Abstrac】 The article is about the pattern recognition in the remote sensing application of North motian of Xinjiagn Yiwu,Based on the Spectrum characteristics ofdifferent geological bodies in different bands,definited discrimination function basis of statistic.Classification of different substancedensity separation basis of pattern recognition.This research Provides new information for 3 goldprospecting targetand 6 gold Alteration;Provide important information for gold prediction.
【Keywords】 pattern recognition;Classification formulate;discrimination function;density separation

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