Hyperion是一种推扫式传感器, 光谱范围为356~2 577 nm, 242个波段, 光谱分辨率为10 nm, 空间分辨率为30 m, 信噪比为190:1~38:1, 量化位数(数据编码)12位, 幅宽7.7 km, 总视场(FOV)0.63° , 瞬时视场(IFOV)0.043 mrad。Hyperion数据产品分为: Level0和Level1两级, 通过原始数据L0生成数据产品L1提供用户使用^[1]。

本研究使用的数据为2006年2月11日获取的福建省漳州市平和地区一景Hyperion L1R数据。L1R数据经过美国USGS对L0数据的初步处理, 已排除VNIR和SWIR的空间错位问题。获取数据当天云量小, 成像效果较好。

平和是中国有名的蜜柚之乡, 钟腾矿区一带种植有大量蜜柚, 属于高植被覆盖区。因此在数据处理过程中除了剔除植被强反射波段外, 还利用植被指数进行一定区域的掩模运算等方法抑制植被信息的干扰。Hyperion数据预处理流程见图2。

图2

Fig.2

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	图2 Hyperion高光谱数据预处理流程Fig.2 Flow chart of the pre-processing of Hyperion image data

矿物光谱通常具有一系列的特征吸收谱带。这些特征谱带在不同的矿物中具有较稳定的波长位置和独特的波形, 能够指示离子类矿物的存在^[3]。

绢云母化是一种分布广泛的热液蚀变, 是寻找Cu、Pb、Zn、Au和某些稀有金属的重要标志。黄铁绢英岩化是各种中温热液矿化的常见蚀变, 特别是在斑岩铜矿、黄铁矿型铜矿、多金属矿床和金矿床中极为常见。铝硅酸盐岩(长石类和部分暗色矿物)为次生绢云母所交代形成绢云母、石英为主的岩石^[4]。

绢云母在短波红外波段有3个特征吸收谷^[3], 分别在2 200 nm、2 350 nm和2 440 nm处, 其中2 200 nm是云母类矿物吸收谷, 2 350 nm处吸收谷特征很强且具有对称性, 2 440 nm处吸收谷特征相对较弱、较宽且不具有对称性。

基于特征谱带的矿物识别主要依据矿物光谱的吸收特征参数, 如吸收波段的位置(P)、深度(H)、宽度(W)、对称度(S)以及面积(A)等^[5]。采用光谱微分技术(Spectral Derivative)处理光谱曲线的变化和压缩均值影响, 通过对反射光谱进行数学模拟和计算不同阶数的微分值, 可以迅速地确定光谱弯曲点及最大、最小反射率波段的位置、深度和宽度等。

高光谱最大的优势在于利用有限细分的光谱波段去再现像元对应地物的波谱曲线。这样就可以利用整个光谱曲线进行矿物匹配识别, 在一定程度上可改善单个波形的不确定性, 提高矿物识别的精度。基于完全波形特征的矿物识别主要采用光谱匹配技术^[6]。

光谱匹配分析方法通过地物光谱与参考光谱或地物光谱与光谱数据库的比较, 分析研究2条光谱曲线之间的相似性程度, 以判别未知地物的属性类别。典型的光谱匹配方法是光谱角测量(Spectral Angle Mapper)技术, 通过计算地物光谱与参考光谱的“ 夹角” 来确定两者之间的相似程度, 进而实现光谱的匹配分类。夹角越小说明两者的相关性越高, 识别和提取的信息也越可靠。

利用经过预处理的Hyperion高光谱数据提取的地物波谱与野外实测参考波谱进行光谱匹配的效果见图3~5。

图3

Fig.3

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	图3 Hyperion提取的光谱与实测光谱匹配结果Fig.3 The results of spectral matching between the spectra extracted from Hyperion data and measured in the field

图4

Fig.4

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	图4 与实测黄铁矿化绢英岩光谱匹配后的假彩色合成效果Fig.4 False color composition after matching withthe measured spectrum of pyrite-sericite rock

图5

Fig.5

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	图5 钟腾矿区绢英岩光谱角匹配效果Fig.5 Spectral angle matching effect of thesericite rock in Zhongteng mining district

钟腾铜钼矿区及其周围30 km²的Cu-Mo-Pb-Zn等元素呈条带状异常, 有一定规律地集中分布在一定区域内, 形成异常集中分布区。钟腾矿区的桐树棵、铜坑及阿贝矿段有6处铜多金属异常(表1)。

表1

Tab.1

表1(Tab.1)

表1 钟腾地区土壤测量异常特征① Tab.1 Anomaly characteristics measured in the soil in Zhongteng 异常 名称 异常 编号 异常规模 / km2 异常强度/10-6 元素比值 见矿情况 ω Cu ω Mo ω Sn ω W ω Pb ω Cu+ω Mo/ω Pb ω Pb/ω Sn 阿贝 1 0.070 74.9 1.40 5.20 1.4 137.00 0.56 26.35 300~400 m处见铜矿化体 2 0.006 123.3 2.43 5.20 4.3 124.70 1.18 23.98 3 0.170 130.0 7.70 6.60 1.0 113.70 1.21 20.30 100~200 m处见隐伏铜矿体 桐树棵 4 0.160 138.6 17.40 6.00 6.9 82.80 1.88 13.80 50~100 m处见隐伏铜矿化体 5 0.190 101.1 3.04 1.35 1.0 228.94 0.45 169.59 铜坑 6 0.310 193.4 38.30 4.20 7.7 59.00 3.93 14.05 近地表见铜矿体 ① 据福建省闽东南地质大队, 钟腾铜钼矿区以及外围铜金铅锌成矿预测报告, 1991。

表1 钟腾地区土壤测量异常特征① Tab.1 Anomaly characteristics measured in the soil in Zhongteng

通过对收集的土壤异常等地质资料的分析以及野外实地勘查, 初步判断利用Hyperion高光谱数据所识别的蚀变矿物基本都落在了土壤地球化学参数圈定的异常区内, 并且在该区域野外实地勘查中发现了较强的绢英岩化蚀变。经对矿区采集岩石样品的进一步岩矿鉴定, 确定为黄铁矿化绢英岩, 且含有少量的白云母。因此, 利用Hyperion高光谱数据识别蚀变矿物的效果还是比较理想的。

图6是在研究区进行ETM矿化蚀变信息提取的结果, 是采用比较成熟的方法技术, 对ETM1、4、5、7波段进行主成分分析提取羟基, 再经过等密度分割完成的。

图6

Fig.6

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	图6 ETM提取的羟基效果Fig.6 Result of the hydroxy extracted from ETM data

从ETM提取的结果来看, 用Hyperion数据进行蚀变信息提取的能力与ETM相当; 但Hyerion数据不仅能提取蚀变信息, 还能对蚀变信息的类别进行鉴定, 这一点是ETM数据无法比拟的。