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国土资源遥感  2018, Vol. 30 Issue (2): 107-113    DOI: 10.6046/gtzyyg.2018.02.15
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天宫一号高光谱数据烃类微渗漏信息提取
杨达昌1(), 陈洁1,2(), 高子弘1, 韩亚超1
1.中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083
2.中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100101
Extraction of hydrocarbon micro-seepage information based on TG-1 hyperspectral data
Dachang YANG1(), Jie CHEN1,2(), Zihong GAO1, Yachao HAN1
1.China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Center for Land and Resources, Beijing 100083, China
2.Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
全文: PDF(1768 KB)   HTML  
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摘要 

烃类微渗漏遥感探测技术是一种油气直接调查方法,主要依据油气藏上方地表的低价铁富集、粘土矿物丰度高和碳酸盐岩含量高等异常现象。通过分析高光谱遥感油气蚀变信息提取理论,研究了各种烃类蚀变矿物在天宫一号(TG-1)高光谱数据上的光谱响应特征; 依照突出所需矿物并压制其他地物特征的思想,选取不同解译标志的强吸收和高反射波段,采用比值法进行特征信息增强与提取; 开展甘肃省庆阳地区TG-1高光谱数据的油气微渗漏信息提取研究。研究结果表明,研究区地表蚀变遥感异常信息的分布与已有地质分析结果有较好的一致性,与实际的油气区吻合较好,验证了本文方法的可行性,显示了TG-1高光谱数据的油气探测潜力。

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杨达昌
陈洁
高子弘
韩亚超
关键词 高光谱烃类微渗漏波段比值蚀变异常天宫一号    
Abstract

The hydrocarbon microseepage detection method with remote sensing technology is a direct way for oil and gas investigation. According to several anomalous phenomena above oil and gas reservoirs, such as the enrichment of low-grade iron elements, the abundance of clay minerals and high carbonate content, this paper proposes an oil and gas alteration information extraction theory with hyperspectral method. Based on the theory, the authors analyzed the spectral response characteristics of various hydrocarbon alteration materials with hyperspectral data of the Tiangong-1(TG-1), highlighted targeted mineral feature information and at the same time suppressed the information of other ground objects, selected the high-absorption and high-reflection bands of the different interpretation signs, and then used the band ratio method to highlight and extract feature information. With the TG-1 hyperspectral data of Qingyang City, Gansu Province, the authors conducted oil and gas micro-seepage extraction and the results show that the distribution of the abnormal information of surface alteration is not only in good consistency with the local geological analysis results but also in good agreement with the actual oil and gas area data, thus verifying the feasibility of the method proposed in this paper and demonstrates the detection potential of TG-1 hyperspectral data.

Key wordshyper-spectrum    hydrocarbon micro-seepage    band ratio    alteration anomaly    TG-1
收稿日期: 2016-10-31      出版日期: 2018-05-30
:  TP79  
基金资助:中国地质调查局地质调查项目“高光谱地质调查方法技术研究”(编号: 1212031513012);“天山—北山重要成矿区带遥感调查 ”(编号: 121201003000150008)
通讯作者: 陈洁
引用本文:   
杨达昌, 陈洁, 高子弘, 韩亚超. 天宫一号高光谱数据烃类微渗漏信息提取[J]. 国土资源遥感, 2018, 30(2): 107-113.
Dachang YANG, Jie CHEN, Zihong GAO, Yachao HAN. Extraction of hydrocarbon micro-seepage information based on TG-1 hyperspectral data. Remote Sensing for Land & Resources, 2018, 30(2): 107-113.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2018.02.15      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2018/V30/I2/107
Fig.1  油气微渗漏高光谱信息提取技术路线
载荷 主要应用技术指标
谱段 光谱范围/nm 有效波段数/个 空间分辨率/m 光谱分辨率/nm 幅宽/km
TG-1高光谱成像仪 全色 500~800 1 5 20
可见光—近红外 400~1 000 64 10 10 10
短波红外 1 000~2 500 64 20 23 10
热红外 1 10 15
EO-1 Hyperion 可见光—近红外 356~1 058 70 30 10 7.5
短波红外 852~2 577 172 30 10 7.5
Proba CHRIS 模式1 406~1 003 62 34 6~20 13
模式2 406~1 036 18 17 6~33 13
模式3 438~1 035 18 17 6~33 13
模式4 486~796 18 17 6~11 13
模式5 438~1 036 34 17 6~33 13
Tab.1  TG-1高光谱成像仪及同类型航天传感器技术指标对比
Fig.2  典型粘土矿物去除包络线后的波谱曲线
矿物名称 英文 吸收位置 反射位置1 反射位置2 反射位置3 反射位置4
高岭石 Kaolinite 2 205 753.5~1 273.5 1 503.5~2 025 2 225~2 265
蒙脱石 Montmorillonite 2 215和1 915 753.5~1 323.5 1 546.0~1 835 2 055~2 175 2 255~2 295
白云母 Muscovite 2 205 750.5~1 368.5 1 503.5~2 135 2 255~2 295
Tab.2  典型粘土矿物标准光谱特征统计
Fig.3  3种含不同铁离子的矿物标准波谱曲线对比
矿物名称 英文 吸收位置 反射位置1 反射位置2 反射位置3
Fe3+矿物 赤铁矿 Hematite 835.0~904.0 710.0~769.0 1 218.5~2 355.0
针铁矿 Goethite 883.0~976.0 728.0~806.5 1 288.5~1 612.5
黄钾铁矾 Jarosite 871.0~964.0 676.2~740.0 1 323.5~1 418.5 1 570.5~1 815.0
菱铁矿(Fe2+矿物) Siderite 1 000.0~1 288.5 746.0~835.0 1 684.0~1 875.0 2 045.0~2 205.0
褐铁矿(混合矿物) Limonite 957.0 740.0~785.0 1 368.5~1 885.0 2 115.0~2 155.0
Tab.3  不同铁离子矿物标准光谱特征统计
Fig.4  典型烃类物质反射光谱曲线
Fig.5  油气微渗漏信息提取专题图
Fig.6  庆阳地区油气微渗漏信息提取专题图
[1] Segal D B, Merin I S . Successful use of Landsat thematic mapper data for mapping hydrocarbon microseepage-induced mineralogic alteration, Lisbon Valley,Utah[J]. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1989,55(7):1137-1145.
[2] Ellis J M, Davis H H, Zamudio A . Exploring for onshore oil seeps with hyperspectral imaging[J]. Oil and Gas Journal, 2001,99(37):49-58.
[3] 周密 . 油气微渗漏的高光谱信息提取研究[D].北京:中国地质大学(北京), 2007.
Zhou M . Study on the Hyperspectral Information Extraction of Oil and Gas Microseepage[D].Beijing:China University of Geosciences (Beijing), 2007.
[4] 李娜, 周萍 . 基于ASTER数据和反射光谱分析的烃类微渗漏信息提取[J]. 地质力学学报, 2015,21(2):218-227.
Li N, Zhou P . Hydrocarbon microleakage information extraction based on ASTER data and reflectance spectroscopy[J]. Journal of Geomechanics, 2015,21(2):218-227.
[5] 陈圣波, 赵靓, 王晋年 . 黄土覆盖区油气微渗漏地表蚀变高光谱特征响应机理研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2012,32(6):1616-1619.
Chen S B, Zhao L, Wang J N . Study on hyperspectral response to surface alteration by oil and gas microseepage under loess area[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2012,32(6):1616-1619.
[6] Kühn F, Oppermann K, Hörig B . Hydrocarbon index:An algorithm for hyperspectral detection of hydrocarbons[J]. International Journal of Remote Sensing, 2004,25(12):2467-2473.
doi: 10.1080/01431160310001642287
[7] 王建民, 王佳媛 . 鄂尔多斯盆地伊陕斜坡上的低幅度构造与油气富集[J]. 石油勘探与开发, 2013,40(1):49-57.
Wang J M, Wang J Y . Low-amplitude structures and oil-gas enrichment on the Yishaan Slope, Ordos Basin[J]. Petroleum Exploration and Development, 2013,40(1):49-57.
[8] 李振华, 陈占军, 余岚 , 等. 庆阳地区上古生界天然气资源潜力评估[J]. 地下水, 2015,37(6):245-247.
Li Z H, Chen Z J, Yu L , et al. Study on the potential of forming reservoir in Upper Paleozoic layer,Qing-yang area[J]. Ground Water, 2015,37(6):245-247.
[9] 杨华, 付金华, 刘新社 , 等. 鄂尔多斯盆地上古生界致密气成藏条件与勘探开发[J]. 石油勘探与开发, 2012,39(3):295-303.
Yang H, Fu J H, Liu X S , et al. Accumulation conditions and exploration and development of tight gas in the Upper Paleozoic of the Ordos Basin[J]. Petroleum Exploration and Development, 2012,39(3):295-303.
[10] 张天宇 . 基于高光谱遥感的黄土覆盖区油气微渗漏信息提取[D]. 长春:吉林大学, 2015.
Zhang T Y . Extraction of Micro-Seepage of Oil and Gas Information in Loess Covered Area Based on Hyperspectral Remote Sensing[D]. Changchun:Jilin University, 2015.
[11] 易欢, 李健强, 韩海辉 , 等. 遥感技术在阿尔金贝壳滩地区矿产资源综合调查中的应用[J]. 中国地质调查, 2016,3(4):1-5.
Yi H, Li J Q, Han H H , et al. Application of remote sensing in integrated survey on mineral exploration in Beketan,Altyn[J]. Geological Survey of China, 2016,3(4):1-5.
[12] 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.
[1] 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.
[2] 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.
[3] 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.
[4] 高文龙, 张圣微, 林汐, 雒萌, 任照怡. 煤矿开采中SOM的遥感估算和时空动态分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(4): 235-242.
[5] 刘咏梅, 范鸿建, 盖星华, 刘建红, 王雷. 基于无人机高光谱影像的NDVI估算植被盖度精度分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 11-17.
[6] 李双权, 马玉凤, 刘勋, 李长春, 杜军. 郑州邙山枣树沟黄土剖面常量元素含量的高光谱反演[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 121-129.
[7] 魏英娟, 刘欢. 北衙金矿床遥感矿化蚀变信息提取及找矿预测[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 156-163.
[8] 杜程, 李得林, 李根军, 杨雪松. 基于高原盐湖光谱特性下的溶解氧反演应用与探讨[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 246-252.
[9] 姜亚楠, 张欣, 张春雷, 仲诚诚, 赵俊芳. 基于多尺度LBP特征融合的遥感图像分类[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 36-44.
[10] 臧传凯, 沈芳, 杨正东. 基于无人机高光谱遥感的河湖水环境探测[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 45-53.
[11] 王华, 李卫卫, 李志刚, 陈学业, 孙乐. 基于多尺度超像素的高光谱图像分类研究[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 63-71.
[12] 韩彦岭, 崔鹏霞, 杨树瑚, 刘业锟, 王静, 张云. 基于残差网络特征融合的高光谱图像分类[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 11-19.
[13] 舒慧勤, 方俊永, 鲁鹏, 顾万发, 王潇, 张晓红, 刘学, 丁兰坡. 基于多源高分辨率数据的遗址空间考古精细识别研究[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 162-171.
[14] 肖艳, 辛洪波, 王斌, 崔利, 姜琦刚. 基于小波变换和连续投影算法的黑土有机质含量高光谱估测[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 33-39.
[15] 胡新宇, 许章华, 陈文慧, 陈秋霞, 王琳, 刘辉, 刘智才. 基于PROBA/CHRIS影像的归一化阴影植被指数NSVI构建与应用效果[J]. 国土资源遥感, 2021, 33(2): 55-65.
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