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国土资源遥感  2019, Vol. 31 Issue (3): 193-200    DOI: 10.6046/gtzyyg.2019.03.24
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基于ASTER数据的多金属成矿有利区预测
段俊斌, 彭鹏, 杨智, 刘乐
安徽省地质调查院,合肥 230001
Prediction of polymetallic metallogenic favorable area based on ASTER data
Junbin DUAN, Peng PENG, Zhi YANG, Le LIU
Geological Survey of Anhui Province, Heifei 230001, China
全文: PDF(4923 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

近年来我国对西北边境地区的矿产地质情况越来越重视,但是由于自然地理等原因,大范围的人工调查工作难以开展。通过对以往资料的收集整理,发现西北边境地区舒木野营地附近存在有金、银、铜、铅等矿种,是我国重要的矿产资源成矿远景区。为了更好地发挥遥感在西部艰险地带找矿的优势及先导作用,利用ASTER遥感影像数据对蚀变异常和控矿因子进行提取,最终得到用于评价成矿有利区的各个专题因子,探索各个专题因子之间的相关性及可用性,建立遥感地质找矿模型,并通过已知矿床点信息进行验证,取得了较好的评价结果,可以为今后类似研究区开展工作提供借鉴。

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段俊斌
彭鹏
杨智
刘乐
关键词 ASTER蚀变异常信息量模型成矿预测    
Abstract

In recent years, China has paid more and more attention to the mineral geology in the northwest frontier area. However, due to natural geography and other reasons, it is difficult to carry out large-scale manual investigation. By collecting and sorting the available data, the authors have found that there are gold, silver, copper, lead and other minerals in the vicinity of Shumu campsite of the northwest frontier area, and hence it is an important metallogenic prospective area of China’s mineral resources. In order to give full play to the advantages and leading role of remote sensing in prospecting in difficult and dangerous areas of Western China, the authors used ASTER remote sensing image data to extract alteration anomalies and controlling factors. On such a basis, various thematic factors which were used to evaluate the metallogenic favorable areas were obtained, and the correlation and usability between thematic factors were investigated. The establishment of remote sensing geological prospecting model and verification through known deposit point information have obtained good evaluation results, which can provide reference for similar study areas in the future.

Key wordsASTER    alteration anomalies    information model    metallogenic prediction
收稿日期: 2018-05-17      出版日期: 2019-08-30
:  TP79  
基金资助:中国地质调查局项目“全国边海防地区基础地质遥感调查”资助(12120114090801)
作者简介: 段俊斌(1986-),男,工程师,主要从事遥感地质、遥感制图等研究。Email: 457868470@qq.com.。
引用本文:   
段俊斌, 彭鹏, 杨智, 刘乐. 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.
Junbin DUAN, Peng PENG, Zhi YANG, Le LIU. Prediction of polymetallic metallogenic favorable area based on ASTER data. Remote Sensing for Land & Resources, 2019, 31(3): 193-200.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2019.03.24      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2019/V31/I3/193
Fig.1  研究区影像
(ASTER B3(R),B2(G),B1(B)假彩色合成)
Fig.2  信息提取流程
Fig.3  含铝羟基矿物波谱曲线
特征向量 B1 B3 B4 B6
PC1 0.770 753 0.626 731 0.109 583 0.033 756
PC2 0.632 877 -0.773 870 -0.023 653 -0.005 706
PC3 0.073 474 0.091 289 -0.955 632 -0.270 250
PC4 -0.002 650 -0.000 936 -0.272 396 0.962 181
Tab.1  ASTER B1,B3,B4,B6波段主成分特征向量
Fig.4  含铝羟基矿物蚀变异常
Fig.5  含镁羟基矿物波谱曲线
特征向量 B1 B4 B6 B8
PC1 0.998 683 -0.048 257 -0.014 705 -0.009 387
PC2 0.051 308 0.943 723 0.271 521 0.181 744
PC3 0.000 757 -0.242 232 0.955 284 -0.169 574
PC4 0.000 186 -0.219 958 0.116 157 0.968 569
Tab.2  ASTER B1,B4,B6,B8波段主成分特征向量
Fig.6  含镁羟基矿物蚀变异常
Fig.7  含碳酸盐岩矿物波谱曲线
特征向量 B1 B3 B4 B8
PC1 0.770 994 0.626 924 0.109 595 0.022 889
PC2 0.632 640 -0.774 114 -0.022 634 0.001 293
PC3 0.072 924 0.087 735 -0.973 640 -0.197 509
PC4 -0.004 145 -0.004 061 -0.198 750 0.980 033
Tab.3  ASTER B1,B3,B4,B8波段主成分特征向量
Fig.8  含碳酸盐岩矿物蚀变异常
Fig.9  含铁矿物波谱曲线
特征向量 B1 B2 B3 B4
PC1 0.604 968 0.621 052 0.490 718 0.086 503
PC2 0.534 382 0.139 250 -0.833 656 -0.007 917
PC3 -0.301 563 0.290 230 -0.153 328 0.895 163
PC4 0.507 432 -0.714 612 0.201 752 0.437 193
Tab.4  ASTER B1,B2,B3,B4波段主成分特征向量
Fig.10  铁染蚀变异常
Fig.11  研究区线性构造
Fig.12  研究区环形构造
1 2 3 4 5 6
1 1.000 00 0.095 01 0.172 63 0.188 92 0.208 32 -0.130 34
2 0.095 01 1.000 00 -0.017 95 0.245 76 -0.031 24 -0.124 97
3 0.172 63 -0.017 95 1.000 00 0.211 96 0.957 93 -0.022 92
4 0.188 92 0.245 76 0.211 96 1.000 00 0.231 30 -0.447 48
5 0.208 32 -0.031 24 0.957 93 0.231 30 1.000 00 -0.084 32
6 -0.130 34 -0.124 97 -0.022 92 -0.447 48 -0.084 32 1.000 00
Tab.5  因子之间的相关性
因子图层 分类值
铝羟基蚀变 一级异常 二级异常 三级异常 无异常
碳酸盐岩蚀变 一级异常 二级异常 三级异常 无异常
铁染蚀变 一级异常 二级异常 三级异常 无异常
线性构造长度/km ≥3 [2,3) [1,2) <1
环形构造长度/km ≥3 [2,3) [1,2) <1
Tab.6  因子分类标准
Fig.13  研究区成矿远景区分级
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