Please wait a minute...
 
自然资源遥感  2023, Vol. 35 Issue (4): 61-70    DOI: 10.6046/zrzyyg.2022250
  技术方法 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
GF-5高光谱数据在铀矿勘查中的应用
张元涛1,2(), 潘蔚1, 余长发1
1.核工业北京地质研究院,遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室,北京 100029
2.核工业二八〇研究所,德阳 618300
Application of GF-5 hyperspectral data in uranium deposit exploration
ZHANG Yuantao1,2(), PAN Wei1, YU Changfa1
1. National Key Laboratory of Remote Sensing Information and Image Analysis Technology, Beijing Research Institute of Uranium Geology, Beijing 100029, China
2. No.280 Institute of Nuclear Industry, Deyang 618300, China
全文: PDF(8290 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

高分五号(GF-5)卫星自2018年发射以来,利用该型卫星AHSI高光谱数据开展铀矿勘查应用的研究少见报道。为此,以内蒙古卫境地区为研究区,基于GF-5 AHSI数据,采用光谱沙漏技术提取了针铁矿和低铝、中铝及高铝绢云母蚀变异常; 采用主成分变换(principal component analysis,PCA)及PCI Geomatica软件中的LINE模型,自动提取了研究区线性构造,制作了研究区线性构造密度分布图; 最后结合ArcGIS软件,通过对各证据层的整合,制作了研究区铀成矿潜力图。结果表明: 所采用的蚀变信息、线性构造提取以及多证据层整合方法可行,获得的铀成矿潜力图可靠性较高。根据研究结果结合地质资料,圈定了1处铀矿预测区,为该区后续铀矿勘查工作提供了指导,同时也将为GF-5 AHSI数据在地质领域的应用提供参考。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
张元涛
潘蔚
余长发
关键词 高分五号高光谱蚀变信息线性构造权重叠加铀矿    
Abstract

However, since GF-5 launch in 2018, few studies regarding the application of GF-5 AHSI data for uranium deposit exploration have been reported. In this study, with the Weijing area of Inner Mongolia as the study area, the spectral hourglass technology was applied to extract alteration anomalies of goethite and low-, medium-, and high-aluminum sericite from corresponding GF-5 AHSI data. Then, the principal component analysis (PCA) and the LINE module in PCI Geomatica software were employed for the automatic extraction of linear structures in the study area, with a linear structure density map created. Finally, a uranium mineralization potential map of the study area was generated by integrating all proof layers based on the ArcGIS software. The results indicate that the extraction of alteration information and linear structures, and the integration of multiple proof layers are feasible, and the obtained uranium mineralization potential map exhibits high reliability. One uranium deposit prediction zone was identified based on the study results and geological data. The study results will guide the subsequent uranium deposit exploration in the study area while providing a reference for the geological application of GF-5 AHSI data.

Key wordsGF-5    hyperspectrum    alteration information    linear structure    weighted overlay    uranium deposit
收稿日期: 2022-06-16      出版日期: 2023-12-21
ZTFLH:  TP79  
基金资助:中国核工业集团公司集中研发项目“第四代铀矿勘查关键技术研究与示范(第一阶段)”(中核科发[2021]143号);国防科技工业局高分专项项目“高分数据(民用部分)在铀资源勘查核查应用技术”(55-Y20A12-9001-16/17)
作者简介: 张元涛(1991-),男,博士研究生,主要研究方向为地学目标识别。Email: 809316163@qq.com
引用本文:   
张元涛, 潘蔚, 余长发. GF-5高光谱数据在铀矿勘查中的应用[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 61-70.
ZHANG Yuantao, PAN Wei, YU Changfa. Application of GF-5 hyperspectral data in uranium deposit exploration. Remote Sensing for Natural Resources, 2023, 35(4): 61-70.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2022250      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2023/V35/I4/61
Fig.1  研究区地质图略图(据核工业208大队2015年资料改编)
1. 第四系; 2. 玄武岩; 3. 新近系; 4. 白垩系; 5. 侏罗系满克头鄂博组二岩段; 6. 大石寨组四岩组; 7. 大石寨组三岩组; 8. 大石寨组二岩组; 9. 大石寨组一岩组; 10. 青白口系; 11. 早白垩世花岗岩; 12. 晚侏罗世花岗岩; 13. 早侏罗世二长花岗岩; 14. 早侏罗世花岗岩; 15. 晚二叠世二长花岗岩; 16. 晚二叠世花岗岩; 17. 早二叠世闪长岩; 18. 志留纪花岗岩; 19. 断层(虚线为推测断层); 20. 野外验证点
波段 光谱范围/nm 光谱分
辨率/nm
空间分
辨率/m
波段数
可见光—近红外(VNIR) 390.324~1 029.18 5 30 150
短波红外(SWIR) 1 004.77~2 513.25 10 180
Tab.1  GF-5 AHSI图像的主要参数
Fig.2  波段276原始影像与条纹修复后影像
Fig.3  研究流程图
Fig.4  端元波谱及标准光谱
参数 含义 单位 描述 采用值
RADI 滤波半径 像素 指定Canny边缘检测算子中用于梯度计算的高斯滤波器的半径大小 12
GTHR 边缘梯度阈值 边缘检测过程中,作为边缘的梯度最小值,该值越大,图像中边缘越少 50
LTHR 曲线长度阈值 像素 被视为线性构造的最小长度 25
FTHR 线拟合阈值 像素 线段拟合形成线性构造时允许的最大误差 3
ATHR 角度差阈值 像素 定义要连接的2条多段线之间不能超过的角度。当2线段之间夹角大于该值时,则不进行连接操作 20
DTHR 连接距离阈值 像素 指定2条线段之间进行连接处理的最大间距,当超过该值时,则不进行连接 1
Tab.2  LINE模块不同参数及研究采用值
Fig.5  蚀变矿物空间分布
1. Q第四系; 2. N新近系; 3. K2白垩系; 4. P1ds4大石寨组四岩组; 5. P1ds2大石寨组二岩组; 6. Qn青白口系; 7. K1γ早白垩世花岗岩; 8. J1ηγ早侏罗世二长花岗岩; 9. J1γ早侏罗世花岗岩; 10. P2ηγ晚二叠世二长花岗岩
Fig.6  线性构造空间分布
1. Q第四系; 2. N新近系; 3. K2白垩系; 4. P1ds4大石寨组四岩组; 5. P1ds2大石寨组二岩组; 6. Qn青白口系; 7. K1γ早白垩世花岗岩; 8. J1ηγ早侏罗世二长花岗岩; 9. J1γ早侏罗世花岗岩; 10. P2ηγ晚二叠世二长花岗岩
Fig.7  线性构造玫瑰花图
图层 权重 数值 类别得分
线性构造密度 0.2 [0.000,0.723) 1
[0.723,0.815) 2
[0.815,0.906) 3
[0.906,1.000] 4
中铝绢云母蚀变 0.2 [0.000,0.395) 1
[0.395,0.419) 2
[0.419,0.444) 3
[0.444,1.000] 4
针铁矿蚀变异常 0.2 [0.000,0.728) 1
[0.728,0.738) 2
[0.738,0.748) 3
[0.748,1.000] 4
高铝绢云母蚀变 0.2 [0.000,0.733) 1
[0.733,0.772) 2
[0.772,0.811) 3
[0.811,1.000] 4
低铝绢云母蚀变 0.2 [0.000,0.513) 1
[0.513,0.545) 2
[0.545,0.577) 3
[0.577,1.000] 4
Tab.3  各证据层权重值及类别划分
Fig.8  各证据层分类结果及铀成矿潜力图
Fig.9  卫境地区野外查证照片
[1] 童庆禧, 张兵, 张立福. 中国高光谱遥感的前沿进展[J]. 遥感学报, 2016, 20(5):689-707.
Tong Q X, Zhang B, Zhang L F. Current progress of hyperspectral remote sensing in China[J]. Journal of Remote Sensing, 2016, 20(5):689-707.
[2] 叶发旺, 孟树, 张川, 等. 甘肃龙首山芨岭铀矿床碱交代型铀矿化蚀变航空高光谱识别[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(2):279-292.
doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180465
Ye F W, Meng S, Zhang C, et al. Identification of alkali-metasomatism type alteration associated with uranium mineralization using airborne hyperspectral in Jiling uranium deposit in Longshoushan area,Gansu Province[J]. Journal of Geo-Information Science, 2019, 21(2):279-292.
[3] 李娜, 甘甫平, 董新丰, 等. 高分五号卫星高光谱数据岩性-构造解译初步应用评价[J]. 上海航天, 2019, 36(s2):187-191,198.
Li N, Gan F P, Dong X F, et al. Preliminary application and evaluation of GF-5 satellite hyperspectral data in lithology-structure interpretation[J]. Aerospace Shanghai, 2019, 36(s2):187-191,198.
[4] Ye B, Tian S F, Cheng Q M, et al. Application of lithological mapping based on advanced hyperspectral imager (AHSI) imagery onboard Gaofen-5 (GF-5) satellite[J]. Remote Sensing, 2020, 12(23):3990.
doi: 10.3390/rs12233990
[5] 董新丰, 甘甫平, 李娜, 等. 高分五号高光谱影像矿物精细识别[J]. 遥感学报, 2020, 24(4):454-464.
Dong X F, Gan F P, Li N, et al. Fine mineral identification of GF-5 hyperspectral image[J]. Journal of Remote Sensing, 2020, 24(4):454-464.
[6] 连琛芹, 姚佛军, 陈懋弘, 等. GF-5高光谱数据在植被覆盖区的蚀变信息提取研究——以广东省玉水铜矿为例[J]. 现代地质, 2020, 34(4):680-686.
Lian C Q, Yao F J, Chen M H, et al. The study on alteration information extraction of GF-5 hyperspectral data in vegetation coverage area:A case study of the Yushui copper deposit in Guangdong Province[J]. Geoscience, 2020, 34(4):680-686.
[7] 孙雨, 刘家军, 赵英俊, 等. 基于GF-5高光谱数据的蚀变矿物填图及地质应用——以甘肃省瓜州县花牛山地区为例[J]. 中国地质, 2022, 49(2):558-574.
Sun Y, Liu J J, Zhao Y J, et al. Alteration mineral mapping based on the GF-5 hyperspectral data and its geological application:An example of the Huaniushan area in Guazhou County of Gansu Province[J]. Geology in China, 2022, 49(2):558-574.
[8] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1):277-285.doi:10.6046/zrzyyg.2021036.
Wang Q, Ren G L. Application of hyperspectral remote sensing data-based anomaly extraction in copper-gold prospecting in the Solake area in the Altyn metallogenic belt,Xinjiang[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2022, 34(1):277-285.doi:10.6046/zrzyyg.2021036.
[9] 张川, 叶发旺, 徐清俊, 等. 新疆白杨河铀铍矿区航空高光谱矿物填图及蚀变特征分析[J]. 国土资源遥感, 2017, 29(2):160-166.doi:10.6046/gtzyyg.2017.02.23.
Zhang C, Ye F W, Xu Q J, et al. Mineral mapping and analysis of alteration characteristics using airborne hyperspectral remote sensing data in the Baiyanghe uranium and beryllium ore district,Xinjiang[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2017, 29(2):160-166.doi:10.6046/gtzyyg.2017.02.23.
[10] Kumar C, Chatterjee S, Oommen T, et al. Automated lithological mapping by integrating spectral enhancement techniques and machine learning algorithms using AVIRIS-NG hyperspectral data in Gold-bearing granite-greenstone rocks in Hutti,India[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2020, 86:102006.
doi: 10.1016/j.jag.2019.102006
[11] 余长发, 张元涛. 内蒙古卫境地区铀矿找矿预测[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(33):13575-13582.
Yu C F, Zhang Y T. Uranium prospecting in Weijing area of Inner Mongolia[J]. Science Technology and Engineering, 2020, 20(33):13575-13582.
[12] Wan L, Lin Y, Zhang H, et al. GF-5 hyperspectral data for species mapping of mangrove in Mai Po,Hong Kong[J]. Remote Sensing, 2020, 12(4):656.
doi: 10.3390/rs12040656
[13] 孙永彬, 王瑞军, 魏本赞, 等. 高光谱遥感地空综合预测方法在新疆卡拉塔格地区铜金矿床找矿中的应用[J]. 中国地质, 2018, 45(1):178-191.
Sun Y B, Wang R J, Wei B Z, et al. The application of hyperspectral remote sensing ground-air integrated prediction method to the copper gold deposit prospecting in Kalatag area,Xinjiang[J]. Geology in China, 2018, 45(1):178-191.
[14] 谭炳香, 李增元, 陈尔学, 等. EO-1 Hyperion高光谱数据的预处理[J]. 遥感信息, 2005, 20(6):36-41.
Tan B X, Li Z Y, Chen E X, et al. Preprocessing of EO-1 Hyperion hyperspectral data[J]. Remote Sensing Information, 2005, 20(6):36-41.
[15] Van der Meer F D, Van der Werff H M A, Van Ruitenbeek F J A, et al. Multi-and hyperspectral geologic remote sensing:A review[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2012, 14(1):112-128.
doi: 10.1016/j.jag.2011.08.002
[16] 叶发旺, 孟树, 张川, 等. 航空高光谱识别的高、中、低铝绢云母矿物成因学研究[J]. 地质学报, 2018, 92(2):395-412.
Ye F W, Meng S, Zhang C, et al. Minerageny study of high-Al,medium-Al and low-Al sericites identified by airborne hyperspectral remote sensing technology[J]. Acta Geologica Sinica, 2018, 92(2):395-412.
[17] 甘甫平, 王润生, 马蔼乃. 基于特征谱带的高光谱遥感矿物谱系识别[J]. 地学前缘, 2003, 10(2):445-454.
Gan F P, Wang R S, Ma A N. Spectral identification tree(sit)for mineral extraction based on spectral characteristics of minerals[J]. Earth Science Frontiers, 2003, 10(2):445-454.
[18] 闫柏琨, 董新丰, 王喆, 等. 航空高光谱遥感矿物信息提取技术及其应用进展——以中国西部成矿带调查为例[J]. 中国地质调查, 2016, 3(4):55-62.
Yan B K, Dong X F, Wang Z, et al. Mineral information extraction technology by airborne hyperspectral remote sensing and its application progress:An example of mineralization belts of Western China[J]. Geological Survey of China, 2016, 3(4):55-62.
[19] 孙雨, 聂江涛, 田丰, 等. 相山铀矿岩芯HySpex成像高光谱数据蚀变矿物提取及其地质意义[J]. 地质与勘探, 2015, 51(1):165-174.
Sun Y, Nie J T, Tian F, et al. Alteration mineral mapping of the Xiangshan uranium core using HySpex imaging hyperspectral data and its geological significance[J]. Geology and Exploration, 2015, 51(1):165-174.
[20] Tripathi M K, Govil H. Evaluation of AVIRIS-NG hyperspectral images for mineral identification and mapping[J]. Heliyon, 2019, 5(11):e02931.
doi: 10.1016/j.heliyon.2019.e02931
[21] 梁树能, 甘甫平, 闫柏锟, 等. 白云母矿物成分与光谱特征的关系研究[J]. 国土资源遥感, 2012, 24(3):111-115.doi:10.6046/gtzyyg.2012.03.20.
Liang S N, Gan F P, Yan B K, et al. Relationship between composition and spectral feature of muscovite[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2012, 24(3):111-115.doi:10.6046/gtzyyg.2012.03.20.
[22] 张川, 叶发旺, 王建刚, 等. 桂东北苗儿山中段向阳坪铀矿床钻孔岩心高光谱特征分析[J]. 铀矿地质, 2019, 35(6):366-372.
Zhang C, Ye F W, Wang J G, et al. Spectral characteristics analysis of drill core in the Xiangyangping uranium deposit in the middle Miaoershan mountain,northeastern Guangxi[J]. Uranium Geology, 2019, 35(6):366-372.
[23] Guha A. Mineral exploration using hyperspectral data[M]. Hyperspectral Remote Sensing.Elsevier, 2020:293-318.
[24] Salehi T, Tangestani M H. Large-scale mapping of iron oxide and hydroxide minerals of Zefreh porphyry copper deposit,using Worldview-3 VNIR data in the Northeastern Isfahan,Iran[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2018, 73:156-169.
doi: 10.1016/j.jag.2018.06.010
[25] Hobbs W H. Lineaments of the Atlantic border region[J]. Geological Society of America Bulletin, 1904, 15: 483-506.
doi: 10.1130/GSAB-15-483
[26] 贾三石, 王恩德, 付建飞, 等. 辽西钼多金属矿床遥感影像线性体自动提取及成矿有利度分析[J]. 遥感技术与应用, 2009, 24(3):320-324,253.
Jia S S, Wang E D, Fu J F, et al. Automatic extraction and ore-forming favorability analysis of linear form in remote sensing image of molybdenum polymetallic deposit in Liaoxi area[J]. Remote Sensing Technology and Application, 2009, 24(3):320-324,253.
[27] 段俊斌, 彭鹏, 杨智, 等. 基于ASTER数据的多金属成矿有利区预测[J]. 国土资源遥感, 2019, 31(3):193-200.doi:10.6046/gtzyyg.2019.03.24.
Duan J B, Peng P, Yang Z, et al. Prediction of polymetallic metallogenic favorable area based on ASTER data[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2019, 31(3):193-200.doi:10.6046/gtzyyg.2019.03.24.
[28] Adiri Z, El Harti A, Jellouli A, et al. Comparison of Landsat-8,ASTER and Sentinel 1 satellite remote sensing data in automatic lineaments extraction:A case study of Sidi Flah-Bouskour inlier,Moroccan Anti Atlas[J]. Advances in Space Research, 2017, 60(11):2355-2367.
doi: 10.1016/j.asr.2017.09.006
[29] Javhar A, Chen X, Bao A, et al. Comparison of multi-resolution optical Landsat-8,Sentinel-2 and Radar Sentinel-1 data for automatic lineament extraction:A case study of Alichur area,SE Pamir[J]. Remote Sensing, 2019, 11(7):1-29.
doi: 10.3390/rs11010001
[30] Forson E D, Menyeh A, Wemegah D D. Mapping lithological units,structural lineaments and alteration zones in the Southern Kibi-Winneba belt of Ghana using integrated geophysical and remote sensing datasets[J]. Ore Geology Reviews, 2021, 137:104271.
doi: 10.1016/j.oregeorev.2021.104271
[31] 陈建平, 陈勇, 王全明. 基于GIS的多元信息成矿预测研究——以赤峰地区为例[J]. 地学前缘, 2008, 15(4):18-26.
Chen J P, Chen Y, Wang Q M. Study on synthetic informational mineral resource prediction using GIS:A case study in Chifeng region,Inner Mongolia,China[J]. Earth Science Frontiers, 2008, 15(4):18-26.
doi: 10.1016/S1872-5791(08)60035-4
[32] 张元涛, 余长发, 潘蔚, 等. WorldView-3影像与ASTER热红外影像在内蒙古卫境地区铀矿勘查中的应用[J]. 铀矿地质, 2020, 36(5):408-417.
Zhang Y T, Yu C F, Pan W, et al. Application of WorldView-3 and ASTER TIR for the exploration of uranium in Weijing,Inner Mongolia[J]. Uranium Geology, 2020, 36(5):408-417.
[33] 余长发, 潘蔚, 张元涛, 等. 遥感技术在内蒙古苏莫查干敖包地区铀矿勘查中的应用[J]. 铀矿地质, 2018, 34(6):372-378.
Yu C F, Pan W, Zhang Y T, et al. Application of remote sensing technique to uranium exploration in Sumoqagan Obo District,Inner Mongolia[J]. Uranium Geology, 2018, 34(6):372-378.
[34] 张元涛, 潘蔚, 余长发, 等. WorldView-3影像在内蒙古苏莫查干敖包地区铀矿勘查中的应用[J]. 铀矿地质, 2019, 35(2):114-121.
Zhang Y T, Pan W, Yu C F, et al. Application of WorldView-3 image in uranium exploration in Sumoqagan Obo,Inner Mongolia[J]. Uranium Geology, 2019, 35(2):114-121.
[1] 曹德龙, 林震, 唐廷元, 李楚钰, 王晓锐. 3D-HRNet网络在珠海一号高光谱影像的自然资源监测应用及生态环境分析[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 34-42.
[2] 李雷, 孙希延, 纪元法, 付文涛. 融合超像素和多属性形态学轮廓方法的高光谱图像分类[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 114-121.
[3] 王嘉芃, 徐建国, 沈家晓, 张登荣. 德兴铜矿矿山重金属污染修复效果高光谱遥感评价[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(3): 284-291.
[4] 李娜, 甘甫平, 董新丰, 李娟, 张世凡, 李彤彤. 基于高分五号高光谱数据的石漠化调查应用研究[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(2): 230-235.
[5] 郑宗生, 刘海霞, 王振华, 卢鹏, 沈绪坤, 唐鹏飞. 改进3D-CNN的高光谱图像地物分类方法[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(2): 105-111.
[6] 张国建, 刘胜震, 孙英君, 俞凯杰, 刘丽娜. 基于弱监督鲁棒性自编码的高光谱异常检测[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(2): 167-175.
[7] 孔卓, 杨海涛, 郑逢杰, 李扬, 齐济, 朱沁雨, 杨忠霖. 高光谱遥感图像大气校正研究进展[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4): 1-10.
[8] 郭帮杰, 潘蔚, 张闯. 基于遥感技术沙特阿拉伯地区钙结岩型铀矿成矿要素识别及潜力评价[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4): 299-306.
[9] 张鹏强, 高奎亮, 刘冰, 谭熊. 联合空谱信息的高光谱影像深度Transformer网络分类[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(3): 27-32.
[10] 孙肖, 徐林林, 王晓阳, 田野, 王伟, 张中跃. 基于优化K-P-Means解混方法的高光谱图像矿物识别[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(3): 43-49.
[11] 孙肖, 彭军还, 赵锋, 王晓阳, 吕洁, 张登峰. 基于空间统计学的高光谱遥感影像主成分选择方法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(2): 37-46.
[12] 晏红波, 韦晚秋, 卢献健, 杨志高, 黎振宝. 基于高光谱特征的土壤含水量遥感反演方法综述[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(2): 1-9.
[13] 王茜, 任广利. 高光谱遥感异常信息在阿尔金索拉克地区铜金矿找矿工作中的应用[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 277-285.
[14] 曲海成, 王雅萱, 申磊. 多感受野特征与空谱注意力结合的高光谱图像超分辨率算法[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 43-52.
[15] 陈洁, 张立福, 张琳珊, 张红明, 童庆禧. 紫外-可见光水质参数在线监测技术研究进展[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 1-9.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发