西藏多不杂斑岩铜矿ASTER遥感蚀变异常特征
胡紫豪1, 唐菊兴2, 张廷斌1, 吴华3, 徐志忠4, 别小娟5
1.成都理工大学地球科学学院,成都 610059
2.中国地质科学院矿产资源研究所,北京 100037
3.西藏自治区地质调查院,拉萨 850000
4.西藏地勘局第五地质大队,格尔木 816000
5.成都理工大学旅游与城乡规划学院,成都 610059
张廷斌(1978-),男,硕士,副教授,主要从事遥感教学与研究工作。E-mail: zhangtb@cdut.edu.cn

第一作者简介: 胡紫豪(1987-),男,成都理工大学在读硕士生,主要从事遥感地质方面的研究。E-mail: mr.zihao@gmail.com

摘要

采用ASTER数据,利用“掩模+定向主成分分析”方法提取了多不杂斑岩铜矿的遥感蚀变异常。对蚀变异常的特征、蚀变异常与地面蚀变对应关系、蚀变异常与已知矿体的关系等几个方面进行了初步探讨,认为利用ASTER数据提取的蚀变异常效果较好,为西藏自治区矿产资源潜力评价多龙铜矿预测工作区的最小预测区圈定提供了遥感依据。

关键词: 遥感; 蚀变异常; ASTER; 多不杂斑岩铜矿
中图分类号:TP79 文献标志码:A 文章编号:1001-070X(2012)01-0150-05 doi: 10.6046/gtzyyg.2012.01.26
Characteristics of Remote Sensing Alternation Anomalies from ASTER in the Duobuza Porphyry Copper Deposit
HU Zi-hao1, TANG Ju-xing2, ZHANG Ting-bin1, WU Hua3, XU Zhi-zhong4, BIE Xiao-juan5
1.College of Earth Sciences, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China
2.Institute of Mineral Resources, Chinese Academy of Geological Sciences, Beijing 100037, China
3.Institute of Geological Survey of Tibet, Lhasa 850000, China
4.No.5 Geological Party of Tibet Bureau of Geology and Mineral Resources, Geermu 816000, China
5.College of Tourism and Urban and Rural Planning, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China
Abstract

Using the “mask and directed principal component analysis” approach,the authors extracted the remote sensing alternation anomalies of the Duobuza porphyry copper deposit on the basis of ASTER data. The characteristics of alteration anomalies,the correlation between alteration anomalies and surface alteration and the relationship between alteration anomalies and known ore bodies were preliminarily discussed in this paper. The results show that the alteration anomalies extracted by ASTER data are relatively satisfactory and can provide the remote sensing basis for delineation of the smallest prognostic target within the forecasting work area of the Duolong copper deposit in the mineral resource potential assessment of Tibet.

Keyword: remote sensing; alternation anomaly; ASTER; Duobuza porphyry copper deposit
0 引言

近矿围岩蚀变是成矿物质在逐步富集成矿过程中留下的印迹。绝大多数热液矿床都伴随有围岩的交代蚀变现象, 而且蚀变带范围常常大于矿体分布范围的数倍至几十倍, 因此围岩蚀变是重要的找矿标志之一。在全国矿产资源潜力评价中, 利用遥感技术提取围岩蚀变信息(遥感蚀变异常)是一项重要的工作内容, 采用的基础数据源多为TM/ETM+

ASTER是由美国和日本联合开发的高性能卫星传感器, 从0.52~11.6 μ m共设置有14个波段, 与TM/ETM+相比, 光谱范围覆盖更宽, 辐射分辨率更高。在西藏自治区矿产资源潜力评价典型矿床的研究中, 遥感专题组利用ASTER数据开展了矿床围岩蚀变的异常信息提取和研究, 取得了较好效果。

1 研究区地质概况

多不杂斑岩型铜金矿是继西藏驱龙、玉龙之后发现的又一大型斑岩型铜金矿床, 位于多龙铜矿预测工作区内, 大地构造位置处于班公湖— 怒江结合带北侧、羌塘地块南缘的铁格隆构造岩浆带中。出露的地层比较简单, 主要是中侏罗统雁石坪群、下白垩统美日切组和新近系康托组。中侏罗统雁石坪群粉砂质板岩、长石石英砂岩和安山岩、英安岩、玄武质安山岩是矿床的最重要围岩[1, 2]。基性、中-酸性浅成侵入岩侵入到中侏罗统雁石坪群和下白垩统美日切组地层中, 主要有辉长岩、辉绿玢岩、闪长岩、石英闪长岩、石英闪长玢岩和花岗闪长斑岩等, 以岩株、岩脉和岩墙等形态产出。其中, 出现于多不杂矿区的石英闪长玢岩和花岗斑岩主要呈岩株产出, 蚀变强烈, 是本矿区的主要含矿斑岩体[3, 4]。铜矿体总体特征是规模大(含矿斑岩全岩矿化)、Cu品位较高(0.94%)、富Au(0.21 g/t)[3]。矿石类型为典型的斑岩型矿石, 矿石构造以细脉浸染状构造为主, 其次为角砾状、脉状构造, 矿石矿物主要为黄铜矿、黄铁矿、磁铁矿、斑铜矿和辉钼矿[1]

多不杂斑岩铜矿含矿斑岩和围岩有强烈的热液蚀变。蚀变类型有钾化、硅化、绢英岩化(绢云母化+绿泥石化+硅化)、角岩化、青盘岩化、黄铁矿化、磁铁矿化和粘土化等, 以绢英岩化、黄铁矿化、钾化和硅化最为普遍且蚀变强度大, 其次为青磐岩化和高岭土化[1]

2 遥感蚀变异常提取
2.1 数据源及提取方法

2.1.1 数据源

本次研究采用ASTER的AST00226PRDAT0124和AST00160PRDAT024两景图像数据分别提取遥感羟基异常和遥感铁染异常信息, 数据获取日期分别为2009-01-02和2006-11-25, 产品级别为L1B级, 已经过辐射校正和几何纠正。ASTER数据在光谱覆盖范围和空间分辨率等方面均优于TM/ETM+, 可以提供15 m(可见光— 近红外)、30 m(短波红外)以及90 m(热红外)3种空间分辨率数据(表1)。

表1 ASTER和TM/ETM+波段设置对比 Tab.1 Comparison of the bands between ASTER and TM/ETM+

研究区的ASTER图像无云, 植被稀疏, 能满足蚀变信息提取的要求(图1)。

图1 研究区ASTER7(R)3(G)1(B)假彩色合成图像Fig.1 Pseudo-color composite image of ASTER7(R) 3(G)1(B) in study area

2.1.2 遥感蚀变异常提取方法

根据研究区蚀变矿物组合并结合ASTER传感器光谱响应特征, 在可见光— 短波红外光谱区间, 主要识别羟基矿物和含Fe3+矿物。图2为研究区主要蚀变矿物的USGS(United States Geological Survey, 美国地质调查局)实验室光谱曲线。

图2 研究区主要蚀变矿物USGS波谱曲线Fig.2 USGS spectral plots of the main alteration minerals in study area

图2可以看出, 羟基矿物在短波红外(SWIR)光谱区间产生吸收特征谱带, 高岭土、伊利石等含Al羟基标志吸收谷在2.2 μ m附近, 对应ASTER5, 6波段; 绿泥石等含Mg羟基在2.3 μ m附近产生标志吸收谷, 对应ASTER8波段; 由此可见, 羟基矿物特征谱带的精确位置取决于与OH-相连的金属离子[5]。铁在氧化环境下多以含Fe3+矿物形式存在, 如褐铁矿、赤铁矿、针铁矿及黄钾铁矾等, 其分别在0.5 μ m和0.9 μ m处出现吸收特征, 对应ASTER1, 3波段。

对遥感蚀变异常的提取方法, 很多学者都进行过相关研究[6, 7, 8, 9, 10]。本次工作借鉴全国矿产资源潜力评价遥感异常提取技术流程, 基于ENVI 4.4遥感影像处理系统, 采用“ 掩模+定向主成分分析” 的方法, 以“ 景” 为单位开展了研究区遥感羟基与铁染异常信息的提取(其中主要对河流、第四系等干扰因素进行了“ 掩模” 处理, 以排除非矿化信息的干扰)。

2.2 羟基异常提取

ASTER数据在短波红外波段拥有更高的光谱分辨率, 这使得识别不同类型的含羟基蚀变矿物成为可能。在利用ASTER不同波段组合的数据进行主成分分析、提取不同的含羟基蚀变矿物方面已有过不少的研究, 例如毛晓长等[11]和杨佳佳等[12]等利用ASTER1, 4, 6, 7波段提取高岭石化、绢云母化等蚀变信息; 丛丽娟等[5]和耿新霞等[13]等利用ASTER1, 3, 4, 8波段提取黑云母化、绿泥石化等蚀变信息; 吕凤军等[14]和黄照强等[15]等利用ASTER 1, 3, 4, 5(6)波段提取方解石、白云石等碳酸盐化的蚀变信息。本文则分别采用ASTER1, 3, 4, 5(6) 波段, ASTER1, 3, 4, 8波段和ASTER1, 4, 6, 7波段3种波段组合的主成分分析方案提取了研究区含羟基蚀变信息。通过与已知地面蚀变信息的对比认为, 采用ASTER1, 3, 4, 8波段主成分分析提取的蚀变信息效果较好。

采用ASTER1, 3, 4, 8波段提取羟基异常信息(主要是绿泥石化、方解石化、黑云母化的蚀变信息)。对进行掩模运算后的图像选取ASTER1, 3, 4, 8波段进行定向主成分分析, 其特征向量见表2

表2 ASTER1, 3, 4, 8波段主成分分析特征向量 Tab.2 PCA eigenvector statistics for ASTER1, 3, 4 and 8

在第三主成分(PC3)中, ASTER4波段对应的特征向量值最大(-0.977), 反映了此类羟基蚀变矿物在该波段的高反射特性。但由于该值为负值, 应先对PC3进行取反处理, 取反后得到的图像可作为羟基异常图像; 再对羟基异常图像进行低通滤波和分级处理(即首先根据“ 平均值+n倍标准离差” 的值确定出异常下限; 最后对异常值进行平均分配, 确定出异常的一、二、三级)。分级的结果为: 164~194为羟基三级异常, 195~225为羟基二级异常, 226~255为羟基一级异常。

2.3 铁染异常提取

对进行掩模处理后的图像选取ASTER1, 2, 3, 4波段进行定向主成分分析, 提取铁染异常信息, 其特征向量见表3

表3 ASTER1, 2, 3, 4波段主成分分析特征向量 Tab.3 PCA eigenvector statistics for ASTER 1, 2, 3 and 4

根据含Fe3+矿物的波谱特征, 对代表铁染蚀变信息的主成分图像的判断准则为: 构成该主成分的特征向量, 其ASTER4的波段系数应该与ASTER1, 3的波段系数反向, 与ASTER2的波段系数同向。经过比较, ASTER4符合这一标准, 但由于ASTER4在PC4上表现为负值, 应先对PC4进行取反处理, 取反后得到的图像就可作为铁染异常图; 再对铁染异常图像进行低通滤波和分级处理(首先根据 “ 平均值+n倍标准离差” 的值确定出异常下限, 然后对异常值进行平均分配、确定出异常的一、二、三级)。分级的结果为: 191~212为铁染三级异常, 213~234为铁染二级异常, 235~255为铁染一级异常。

3 遥感蚀变异常特征

从总体上看, 遥感羟基异常与铁染异常绝大部分重合, 铁染异常的分布范围较羟基异常的大; 羟基异常呈断续的团块状分布, 铁染异常则呈连续的带状分布。遥感铁染异常与羟基异常都位于野外已知蚀变带范围之内, 与已知蚀变带分布范围基本吻合。

3.1 羟基异常特征

羟基异常以三级异常为主, 二级异常次之, 一级异常缺失。从整体上看, 羟基异常分布的平面形态呈向西开口的半圆形, 半圆北部的异常最多, 两个大型的团块状异常呈北西向展布; 半圆南部的异常少而分散, 略呈北北东向展布(图3)。

图3 羟基蚀变异常特征Fig.3 The characteristics of hydroxyl alteration anomalies

遥感羟基异常全部落在野外调查见到的蚀变带上, 其中面积最大的团状异常的主体落在硅化蚀变带内, 其他异常则落在了绢云母化+硅化(绢英岩化带)蚀变带内和钾长石化+高岭土化蚀变带内; 位于半圆南部呈带状分布的羟基异常都落在青磐岩化蚀变带内, 且异常走向与蚀变带界线的走向基本一致; 此外在区内的东北角有一面积很小的羟基异常落在绢云母化+硅化(绢英岩化带)蚀变带内。

3.2 铁染异常特征

铁染异常主要分布在矿床的中部和中南部(图4)。铁染异常以三级为主, 二级次之, 一级铁染异常缺失。铁染异常分布的平面形态可以分为两部分, 北部呈似“ 碗” 状将已知矿体围限; 南部具有与羟基异常类似的分布特点, 但异常分布范围较羟基异常大。

图4 铁染蚀变异常特征Fig.4 The characteristics of iron alteration anomalies

遥感铁染异常亦全部落在野外调查见到的蚀变带范围内, 其中“ 碗” 状铁染异常的西侧落在硅化蚀变带内; “ 碗” 状铁染异常的东侧大部分落在了绢云母化+硅化(绢英岩化带)蚀变带内, 少部分落在了硅化蚀变内; 其他铁染异常则位于青磐岩化蚀变带、钾长石化+高岭土化(钾化带)蚀变带和硅化带内。

3.3 遥感异常的应用

通过对多不杂铜矿床遥感蚀变异常与野外调查见到的蚀变带、已探明矿体的对比研究发现, 已探明矿体基本上被遥感蚀变异常所围限, 类似的情况也出现在玉龙斑岩型铜矿床[16]

通过对遥感蚀变异常的展布特征、遥感影像特征、蚀变带实地分布及已探明矿体特征的综合分析, 本次工作推测出3处新的找矿靶区(见图5中的A, B, C区)。

图5 研究区遥感地质特征解译及推测找矿靶区分布图Fig.5 The map of remote sensing interpretation and prospecting targets in study area

上述3处找矿靶区的推测依据见表4

表4 找矿靶区推测依据 Tab.4 The basis for prospecting targets in study area

其中, 已知矿体平面投影范围落在A区, 根据遥感异常特征推测的A区范围比已知矿体范围大, 因地面钻探尚未完全控制矿体, A区可为地面勘探工程的布设提供重要的指导方向; B区和C区则为多不杂铜金矿床外围(多龙铜矿预测工作区)找矿工作缩小了找矿范围。

4 结论

1)班公湖— 怒江缝合带是西藏的第三个重要成矿带, 由于受到自然条件的限制, 目前的矿产勘查工作都是在点上进行的。通过研究发现, 利用ASTER数据、采取“ 掩模+定向主成分分析” 的方法提取的遥感蚀变异常与野外调查见到的矿化蚀变范围基本吻合。

2)在西藏矿产资源潜力评价的工作中, 本次研究提取的遥感蚀变异常为多龙铜矿预测工作区最小预测区(最小预测区指根据遥感提取的构造和矿化蚀变异常信息圈定的找矿远景区。)的圈定提供了重要的遥感依据。为进一步缩小(锁定)找矿靶区、加快矿产资源勘查进度, 建议在班— 怒成矿带全面开展基于ASTER数据的遥感蚀变异常提取扫面工作。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
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