高光谱在甘肃红山多金属找矿模型构建中的应用

图1 红山地区地质简图

1.全新统; 2.奥陶系锡林柯博组; 3.奥陶系罗雅楚山群; 4.寒武系西双鹰山群; 5.震旦系泽鲁木群; 6.南华系洗肠井组; 7.青白口系大豁落山群; 8.蓟县系平头山群; 9.长城系古硐井群; 10.二长花岗岩; 11.黑云母花岗岩; 12.石英闪长岩; 13.英云闪长岩; 14.辉长—辉绿岩; 15.角闪石岩; 16.角闪橄榄岩; 17.花岗岩脉; 18.辉绿玢岩脉; 19.石英脉; 20.性质不明断层; 21.推测断层; 22.韧性剪切带; 23.地质界线; 24.平行不整合界线; 25.角度不整合界线; 26.地层产状; 27.缝合线; 28.构造单元分界线; 29.构造单元编号; 30.研究区

Fig.1 Simplified geological map of Hongshan area

红山地区岩浆岩较发育,从超基性到中酸性、侵入到喷出均有出露(图1)。超基性为角闪橄榄岩; 基性岩主要为辉长—辉绿岩、角闪石岩等; 中性岩主要为英云闪长岩、石英闪长岩等; 酸性岩多见黑云母花岗岩、二长花岗岩等。喷出岩包括新元古代和古生代地层中的变质火山岩和中—酸性火山岩组合等。

前人在甘肃红山地区开展过较多的多光谱遥感找矿工作^{[16,17,18,19]},取得较好的应用效果,但是针对高光谱遥感的找矿应用工作还未开展。该区平头山群(JxP)、大豁落山群(Qbd)、泽鲁木群(Z_1-2z)、西双鹰山群($\rlap{—}C_{2-3}x$)是铁及多金属矿的重要控/成矿地层; 基性—超基性岩体是多金属矿的重要控矿岩体; 次级NW向、NWW向、近EW向断层是多金属矿化的赋存构造,该区基岩出露好,地形起伏小山体切割弱; 分布有较多的多金属矿床,地表蚀变发育,具备开展高光谱技术应用的地质和自然地理条件。

2 高光谱遥感数据

2.1 数据源

本研究使用的数据源是2016年获取的覆盖甘肃红山地区的HyMap航空高光谱遥感数据和FieldSpec Pro FR地面波谱测试数据。

HyMap航空成像光谱系统具高空间和高光谱分辨率,具极大视场角和极高信噪比,具体参数见表1。

表1 HyMap航空成像光谱系统主要技术参数表

Tab.1 HyMap aerial imaging spectrum system main technical parameter table

波段	波长范围/μm	带宽/ μm	光谱采样间隔/nm	波段数量	信噪比
可见光(VIS)	0.45~0.89	15~16	15	32	1 000:1以上
近红外(NIR)	0.89~1.35	15~16	15	32	1 000:1以上
短波红外1(SWIR1)	1.40~1.80	15~16	13	32	500:1以上
短波红外2(SWIR2)	1.95~2.48	18~20	17	32	500:1以上

新窗口打开| 下载CSV

FieldSpec Pro FR地面波谱仪在350~1 000 nm谱段的波谱分辨率为3 nm,1 000~2 500 nm谱段的波谱分辨率为10 nm; 标准噪声水平10~8以下。波谱测试采取室内和野外结合的方法,野外采用手臂—探头—测试地物相垂直测试方式,探头离地面1.2 m,视场角5°,视场范围0.96 m²; 室内波谱测试光源、探测器与测试样距离40 cm,光源天顶角小于45°,探测器天顶角0°。

2.2 数据处理

对HyMap成像光谱数据采用HyCorr和ENVI软件进行辐射定标、大气校正,生成辐亮度和反射率数据; 利用全球定位系统(global positioning system,GPS)和惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)姿态数据,生成几何纠正数据。大气校正采用基于大气传输理论模型、统计分析模型和基于地物同步观测经验的回归模型。高光谱矿物填图采用像元光谱与矿物标准光谱匹配、量化目标矿物和识别矿物光谱吸收波段等方法,利用诊断性特征标记或约束特定矿物,提取矿物分布和相对含量。

地面波谱数据采用Pro Version5.6软件^[20,21,22]进行处理。矿物波谱特征利用包络线消除归一化处理,提取波谱吸收峰特征参数,辨识蚀变矿物。从不同地质体获取20条不同地段地面波谱数据,进行均值处理,将各地质体的平均值作为不同地质体的代表性地面波谱数据。

2.3 矿物波谱

依据地质特征和主要谱带位置,将400~2 500 nm波谱区间分为2个矿物波谱谱系: 小于1 000 nm为电子跃迁吸收谱带,用于提取Fe²⁺和Fe³⁺矿物类; 大于2 000nm为络阴离子振动合频或倍频,用于提取OH^-和 ${CO}_{3}^{2 -}$ 矿物类。根据主吸收谱带和次要吸收谱带的组合特征,结合他们在不同岩石中的变异,提取矿物族。Al-OH键矿物分为白云母族、高岭石族等; Mg-OH键矿物分为绿泥石族、绿帘石族、透闪石族等; 碳酸盐矿物分为方解石族、白云石族等。

3 找矿定位模型构建

3.1 构建思路

依据红山地区高光谱蚀变异常信息,结合成矿地质背景,从两个角度构建找矿定位模型: ①选择典型矿床,剖析近矿和外围蚀变矿物信息,结合成矿地质环境和控矿要素,构建典型矿床找矿定位模型; ②将成矿有利地质体的蚀变矿物信息与所处的成矿地质环境有机联系,辨识指示内生热液蚀变作用的蚀变矿物组合,总结成矿有利地质体的蚀变矿物特征规律,揭示“矿物—标志性矿物—蚀变矿物—找矿异常”所表达的成矿地质环境,构建蚀变矿物与地质背景综合找矿定位模型。

3.2 构建方法

典型矿床找矿定位模型构建方法包括典型矿床的选择、所处围岩条件分析、矿床尺度高光谱蚀变矿物精细识别、蚀变异常与背景融合剖析、成矿地质背景综合分析、定位模型建立和找矿预测等(图2(a))。蚀变矿物与地质背景综合找矿定位模型构建方法包括区域典型岩矿蚀变矿物分析、蚀变异常筛选、成矿有利地质体蚀变矿物剖析、蚀变矿物组合研究、成矿地质背景综合、定位模型建立和找矿预测等(图2(b))。

图2

图2 找矿定位模型构建思路

Fig.2 Construction of prospecting positioning models

4 高光谱蚀变特征

图3为红山地区高光谱蚀变矿物分布。从图3可以看出,红山地区蚀变异常呈3种形式展布: ①由区域地层、岩体引起的面型异常,主要蚀变矿物有绢云母、绿泥石、白云石、方解石等; ②沿断裂、岩脉或岩体接触带发育的线型、带型异常,与区域构造线展布方向较一致,主要蚀变矿物有褐铁矿、赤铁矿、绿帘石、绿泥石、绢云母、角闪石等,蚀变矿物组合好、叠加程度高,已知矿化蚀变带多分布于此类蚀变异常; ③孤立点型、块状型、团状异常,蚀变矿物组合发育,数个孤立异常串珠状展布,与区域构造线展布较一致,多与矿化关系密切。

图3

图3 红山地区高光谱蚀变矿物分布

1.第四系全新统; 2.奥陶系锡林柯博组; 3.奥陶系罗雅楚山群; 4.寒武系西双鹰山群; 5.震旦系泽鲁木群; 6.南华系洗肠井组; 7.青白口系大豁落山群; 8.蓟县系平头山群; 9.长城系古硐井群; 10.二长花岗岩; 11.黑云母花岗岩; 12.石英闪长岩; 13.英云闪长岩; 14.辉长—辉绿岩; 15.角闪石岩; 16.角闪橄榄岩; 17.花岗岩脉; 18.辉绿玢岩脉; 19.石英脉; 20.性质不明断层; 21.推测断层; 22.韧性剪切带; 23.地质界线; 24.平行不整合界线; 25.角度不整合界线; 26.地层产状; 27.褐铁矿; 28.赤铁矿; 29.富铝绢云母; 30.中铝绢云母; 31.贫铝绢云母; 32.黑云母; 33.绿泥石; 34.绿帘石; 35.方解石; 36.白云石; 37.角闪石

Fig.3 Distribution of high-spectral altered minerals in Hongshan area

4.1 成矿地质体蚀变信息分布特征

4.1.1 重要控/成矿地层

蓟县系平头山群(JxP)地层分布有较多的蚀变带,多呈NW向、NWW向、近EW向展布,规模较大; 带内发育褐铁矿化、绢云母化、绿泥石化、碳酸盐化,局部发育赤铁矿化、绿帘石化、高岭石化等; 蚀变多呈面状、条带状、团块状分布; 蚀变叠加发育处,已形成多金属矿床或矿点。

青白口系大豁落山群(Qbd)地层分布有较多的蚀变带,多呈NWW向、近EW向展布,规模较大; 带内发育褐铁矿化、绢云母化、绿泥石化、碳酸盐化,局部发育高岭石化、赤铁矿化、绿帘石化、硅化等; 蚀变多呈带状、条带状、浸染状分布; 在蚀变叠加发育处,已形成铁矿床或矿点。

震旦系泽鲁木群(Z_1-2z)地层多发育褐铁矿化、绢云母化、绿泥石化,局部发育碳酸盐化、高岭石化、赤铁矿化等; 蚀变多呈面状、团块状、条带状分布; 蚀变叠加分布处,已形成多金属矿床或矿点。

寒武系西双鹰山群($\rlap{—}C_{2-3}x$)地层多发育褐铁矿化、绢云母化、绿泥石化、碳酸盐化,局部发育赤铁矿化、绿帘石化等; 蚀变多呈团块状、条带状、条块状分布; 蚀变叠加分布处,已形成矿床或矿点。

4.1.2 重要控矿岩体

岩体多发育褐铁矿化、蛇纹石化、绢云母化、绿泥石化等蚀变,局部发育绿帘石化、赤铁矿化、黄铁矿化、碳酸盐化、孔雀石化、黄铜矿化等蚀变; 蚀变多呈浸染状、条带状、团块状、星散状分布。

岩脉多发育褐铁矿化、绢云母化、绿泥石化等蚀变,局部发育绿帘石化、碳酸盐化、赤铁矿化、黄铁矿化、孔雀石化等蚀变; 蚀变多呈条带状、浸染状、星散状分布。

4.2 蚀变信息空间分布特征

提取的部分蚀变矿物与成矿关系密切,对筛选蚀变带、分析蚀变矿物组合和蚀变异常、追索热液蚀变中心和圈定找矿靶区有重要意义^[23,24,25]。

在红山地区提取的航空高光谱蚀变矿物为褐铁矿、赤铁矿、富铝绢云母、中铝绢云母、贫铝绢云母、黑云母、绿帘石、绿泥石、方解石、白云石和角闪石(图3)。从图3可以看出:

褐铁矿、赤铁矿分布面积较大,呈NW向、近EW向条带状、条块状、团块状展布,多分布在青白口系大豁落山群(Qbd)地层区,以及沿断裂破碎带、脉体分布,与矿化蚀变带或已知矿体关系密切。

富铝绢云母分布面积较小,多呈近EW向、NW向星散状、星点状展布,分布在震旦系泽鲁木群(Z_1-2z)和寒武系西双鹰山群($\rlap{—}C_{2-3}x$)地层区,多由板岩、千枚岩和碎屑岩引起; 中铝绢云母分布面积大,多呈面状、块状、条带状展布,分布在青白口系大豁落山群(Qbd)和震旦系泽鲁木群(Z_1-2z)地层区,与矿化蚀变带或已知矿体关系密切; 贫铝绢云母分布面积小,在寒武系西双鹰山群($\rlap{—}C_{2-3}x$)地层区呈星点状展布。

黑云母分布面积小,分布在罗雅楚山背斜南侧的寒武系西双鹰山群($\rlap{—}C_{2-3}x$)地层区,呈近EW向星散状、星点状展布。

绿帘石分布面积大,分布在铁矿区外围,多呈条块状、团块状分布,局部呈条带状、斑块状; 绿泥石分布面积大,多呈条块状、团块状分布,呈NW向、NWW向展布,主要由青白口系大豁落山群(Qbd)引起。

方解石多呈星点状、星散状近东西向展布; 矿区内部,分布面积小; 白云石在铁矿区及外围地段分布面积大,分布在大豁落山群(Qbd)地层区,由大理岩、灰岩蚀变引起,白云石主要分布在铁矿体或铁矿体的外围地段。

角闪石分布面积大,分布在青白口系大豁落山群(Qbd)地层区,主要分布在铁矿体或铁矿化体区,为铁矿床的近矿蚀变矿物。

4.3 典型矿床综合异常信息特征

4.3.1 地质特征

红山地区典型矿床主要为铁矿床。含矿岩系为青白口系大豁落山群第四岩组,赋矿层位为第二岩组,由透辉透闪阳起石岩、含磁铁矿石英岩组成。矿床位于罗雅楚山背斜西转折端,为向西倾伏背斜构造,核部出露大豁落山群第四岩组和第三岩组,矿层位于穹隆状背斜(图4(a))。矿层顶板发育绿泥石化、绢云母化、碳酸盐化、硅化蚀变; 含矿岩系发育黑云母化、阳起石化、透闪石化—透辉石化蚀变。

图4

图4 典型铁矿床综合信息

1.全新统; 2.奥陶系罗雅楚山群; 4.寒武系西双鹰山群; 5.震旦系泽鲁木群; 6.南华系洗肠井组; 7.青白口系大豁落山群第四岩组; 8.青白口系大豁落山群第三岩组; 9.青白口系大豁落山群第二岩组; 10.蓟县系平头山群; 11.石英闪长岩; 12.英云闪长岩; 13.辉绿岩脉; 14.性质不明断层; 15.地质界线; 16.平行不整合界线; 17.角度不整合界线; 18.褐铁矿; 19.赤铁矿; 20.富铝绢云母; 21.中铝绢云母; 22.贫铝绢云母; 23.黑云母; 24.绿泥石; 25.绿帘石; 26.方解石; 27.白云石; 28.透辉石; 29.透闪石; 30.阳起石; 31.角闪石; 32.矿体; 33.矿化体; 34.近矿围岩; 35.外围近矿围岩; 36.外围正常围岩

Fig.4 Comprehensive information of typical iron deposits

4.3.2 矿体特征

铁矿体由北西侧和南东侧矿体组成,呈“八”字形向西倾伏。矿石矿物主要为磁铁矿,其次为褐铁矿和赤铁矿。脉石矿物为透闪石、阳起石、黑云母等。矿石结构呈半自形—它形晶粒状结构,矿石构造主要为条带状构造。铁矿石划分为黑云透闪岩型磁铁矿石和黑云石英岩型磁铁矿石,两种矿石类型无明显界线。红山铁矿床的矿床成因属沉积变质改造型^[25,26]。

4.3.3 地面蚀变矿物分布特征

矿体区的蚀变矿物为透闪石、透辉石、阳起石、褐铁矿等; 矿化体的蚀变矿物为褐铁矿、白云石、角闪石等; 近矿围岩的蚀变矿物为褐铁矿、白云石、绢云母、绿泥石等; 外围蚀变围岩的蚀变矿物为赤铁矿、绿泥石、绢云母等; 外围正常围岩的蚀变矿物为方解石、绢云母、绿泥石、绿帘石等。

褐铁矿主要分布在铁矿体、矿化体、近矿围岩等地段,透闪石、透辉石、阳起石仅分布在铁矿体附近地段,赤铁矿分布于外围蚀变围岩等地段,角闪石分布于矿化体等地段,白云石分布于矿化体和近矿围岩等地段,绢云母、绿泥石分布于近矿围岩、外围蚀变围岩和外围正常围岩等地段,方解石、绿帘石主要分布于外围正常围岩地段(图4(b))。

4.3.4 航空高光谱蚀变特征

矿区的高光谱蚀变矿物组合为: 褐铁矿+赤铁矿+富铝绢云母+中铝绢云母+贫铝绢云母+黑云母+绿泥石+绿帘石+方解石+白云石+角闪石等。

矿区外围蚀变矿物组合为: 赤铁矿+方解石+富铝绢云母+中铝绢云母+贫铝绢云母+黑云母+绿帘石+绿泥石(图4(c)和(d)),主要呈面状、条块状、团块状分布; 矿区近矿蚀变矿物组合为: 褐铁矿+白云石+角闪石+黑云母+中铝绢云母+方解石+绿泥石+绿帘石(图4(c)和(d)),主要呈条带状、条块状、斑块状NW向或NWW向展布。中铝绢云母、方解石、绿泥石、绿帘石、黑云母等主要分布在矿区外围,在近矿区则呈断续展布。

5 找矿定位模型构建

根据红山地区高光谱蚀变矿物信息特征,结合矿床产出地质背景和成矿地质特征,从地质背景、蚀变特征、高光谱蚀变信息特征等方面构建红山地区“两类、四种”矿床模型: “两类”分别为典型矿床找矿定位模型、蚀变矿物与地质背景综合找矿定位模型; “四种”分别为沉积变质改造型铁矿床、构造-热液脉型矿床、石英脉型矿床、构造蚀变岩型矿床。具体如表2所示。

表2 红山地区找矿定位模型一览表

Tab.2 List of prospecting positioning model in Hongshan area

矿床类型	典型矿床找矿定位模型	蚀变矿物与地质背景综合找矿定位模型
矿床类型	沉积变质改造型铁矿床	构造-热液脉型多金属矿床	石英脉型多金属矿床	构造蚀变岩型多金属矿床
地质背景	控矿构造为向西倾伏的罗雅楚山背斜构造; 成矿部位为背斜转折端及北翼; 青白口系大豁落山群第四岩组(Qbd⁴)为赋矿层位	中酸性岩体、岩脉发育地段,NW向、NWW向或其次级断裂发育地段,外围围岩为成矿有利地质体	酸性岩体、岩脉发育地段,NWW向、近EW向或其次级断裂发育地段,石英脉呈NWW向展布,外围围岩为成矿有利地质体	NW向或其次级断裂发育地段,外围围岩为成矿有利地质体
蚀变特征	围岩蚀变: 黑云母化、阳起石化、透闪石—透辉石化、绿泥石化、绢云母化、碳酸盐化、硅化等; 近矿蚀变: 黑云母化、阳起石化、透闪石—透辉石化等	褐铁矿化、绢云母化、硅化呈脉状或条带状展布	褐铁矿化、硅化、碳酸盐化、绢云母化,蚀变多呈团块状叠加分布	褐铁矿化、赤铁矿化、硅化、绿泥石化、绢云母化、黄钾铁钒化等,地表形成带状褪色蚀变带
高光谱矿物信息特征	近矿蚀变矿物: 褐铁矿、白云石、角闪石、黑云母、中铝绢云母、方解石、绿泥石、绿帘石等; 矿体蚀变矿物: 透闪石、透辉石、阳起石、褐铁矿、白云石、角闪石等	褐铁矿、赤铁矿、绢云母、角闪石、绿帘石、白云石等。矿物信息种类多、丰度高、延伸性好、叠加程度高	褐铁矿、绢云母、绿泥石、白云石等。矿物信息种类较多、丰度较高、延伸性好、叠加程度较高	褐铁矿、绿帘石、绿泥石、绢云母、角闪石等。矿物信息种类多、丰度较高、叠加程度较高

新窗口打开| 下载CSV

红山地区的金、银、铅、锌、铜、钨等多金属矿床(点)主要分布在石英脉、酸性岩脉、岩体接触带附近,矿床类型主要为石英脉型、构造蚀变岩型、热液脉型等。矿床产出主要受EW向断裂带内次级近EW向、NW向、NWW向压扭性断裂控制,次级断裂是含矿岩浆赋存、就位的控制地段。已有成矿事实分析^[26,27,28],印支期—燕山期钾长花岗岩是内生金、铜、铅、锌、钨、钼矿床的成矿母岩,具有岩浆成矿专属性,矿床多产于岩体周边港湾状接触带及其伸出的岩脉、岩枝接触带或断裂破碎带; 多金属矿床、矿化的形成与热液流体活动关系密切,伴生相应热液蚀变,发育褐铁矿化、绢云母化、硅化、黄钾铁钒化等蚀变,地表形成或发育带状蚀变褪色带、黄铁绢云岩化带、黄钾铁钒化破碎带,为找矿有利区圈定的主要因素。

6 找矿应用

6.1 找矿预测区圈定

依据前文构建的2类找矿定位模型圈定找矿预测区。利用典型矿床找矿模型,圈定铁及多金属找矿预测区1处(编号为KY01),以期找寻与铁矿床相似的沉积变质改造型铁矿床; 利用蚀变矿物与地质背景综合找矿模型,圈定多金属找矿预测区3处(编号分别为SY01,SY02,SY03)(图5),以期找寻构造-热液脉型、石英脉型或构造蚀变岩型多金属矿床。

图5

图5 红山地区找矿预测区分布图

Fig.5 Distribution of mineral prospecting prediction area in Hongshan area

6.2 野外查证

经对KY01找矿预测区进行野外查证,新发现多处铁矿化线索,铁元素含量15.17%~26.77%。铁矿化赋存在大豁落山群第四岩组(Qbd⁴)顶部,呈似层状NW向展布。赋矿岩性为含磁铁矿石英岩,铁矿化富集程度较均匀。铁矿石具显微鳞片粒状变晶结构,具块状构造、条带状构造。矿石矿物以磁铁矿为主。脉石矿物为石英、角闪石等。区内多发育褐铁矿化(图6(a))、磁铁矿化(图6(b))、绢云母化、透闪石—透辉石化、碳酸盐化等蚀变。

图6

图6 KY01找矿预测区野外查证新发现磁铁矿化实地照片

Fig.6 Field photos of Magnet mineralization newly found in field verification in KY01 prospecting prediction area

经对SY01找矿预测区进行野外查证(图7),新发现多处钨钼矿化线索,矿化多呈条块状、似层状。钨元素含量329.10×10^-6~739.20×10^-6,钼元素含量152.22×10^-6~260.77×10^-6。钨钼矿化赋存在NWW—近EW向构造蚀变带中,构造蚀变带宽约8 m,地表延伸长度大于100 m。钨钼矿化受近EW向断裂构造带控制明显,带内蚀变强烈发育,多发育褐铁矿化、赤铁矿化、硅化、绢云母化、孔雀石化、碳酸盐化、绿泥石化等蚀变,且蚀变带分带性较好。

图7

图7 SY01区野外查证构造蚀变带地表矿化蚀变分布

Fig.7 Distribution of mineralization alteration on surface of tectonic alteration zone found by field verification in SY01 area

经对SY02找矿预测区进行野外查证,新发现多处锌钒矿化线索,锌元素含量150.60×10^-6~3 629.69×10^-6,钒元素含量112.58×10^-6~1 972.83×10^-6,矿化赋存在石英脉体,呈NW向、近EW向展布,地表断续延伸长度约30 m,宽度1~10 cm。石英脉体多发育褐铁矿化、赤铁矿化、绿帘石化、绢云母化等蚀变(图8(a)),局部可见黄铁矿、闪锌矿。经对SY03找矿预测区进行野外查证,新发现金铜矿化线索,铜元素含量0.18%~0.27%,金元素含量0.15~4.27 g/t。矿化赋存在断裂破碎带中,走向NWW向,长度500 m,宽度0.5~1 m,带内发育褐铁矿化、硅化、赤铁矿化、绢云母化等蚀变(图8(b)),局部发育孔雀石化、黄钾铁矾化蚀变。

图8

图8 找矿预测区中蚀变野外照片

Fig.8 Field photos of alteration in prospecting prediction area

7 结论

1)航空高光谱蚀变信息和地面波谱测试结果表明,高光谱遥感技术可以快速、准确地提取和诊断Fe³⁺矿物、碳酸盐矿物、Al-OH键矿物和Mg-OH键矿物,有效提供定位找矿预测区的热液蚀变异常信息。

2)根据高光谱蚀变异常信息,解析与成矿热液蚀变密切相关的蚀变矿物组合,挖掘航空和地面蚀变矿物特征规律,揭示矿物—标志性矿物—蚀变矿物—找矿异常所表达的成矿地质环境,构建典型矿床找矿定位模型和蚀变矿物与地质背景综合找矿定位模型。

3)依据找矿定位模型,圈定多金属找矿预测区4处,经野外查证新发现铁矿化、钨钼矿化、锌钒矿化、金铜矿化,矿化区蚀变发育,与高光谱蚀变信息吻合较好,显示高光谱蚀变信息可有效指导定位找矿有利区。

4)利用高光谱蚀变矿物异常信息,结合成矿地质背景,开展模型构建找矿预测,取得了较好的找矿效果; 后续设想加强高光谱遥感蚀变信息与成矿元素的内在联系研究,为红山地区提供新的多金属找矿预测区,也为其他地区多金属矿产勘查突破提供找矿新思路。

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

王润生, 熊盛青, 聂洪峰, 等.

遥感地质勘查技术与应用研究

[J]. 地质学报, 2011,85(11):1699-1743.

遥感的发展极大地拓宽了人类的视野和视觉能力，以其宏观性、综合性、多尺度、多层次的特点，已成为地质研究和地质勘查不可缺少的方面军，在地质调查、矿产勘查、地质环境评价、地质灾害监测和基础地质研究等方面都发挥了越来越大的作用。随着传感器分辨率（空间、光谱、时间、辐射）的不断提高，特别是高光谱和干涉雷达技术的发展，不仅极大地提高了遥感的观测尺度、对地物的分辨本领和识别的精细程度，而且使遥感地质发生了由宏观探测到微观探测，由定性解译到定量反演的质的飞跃，将遥感地质和应用都推向一个新的高度。本文首先简要介绍了遥感技术的发展及其意义，遥感地质找矿的原理、方法和遥感找矿模型，然后分别从岩矿波谱、遥感图像处理、多光谱蚀变异常提取、高光谱矿物识别与填图、InSAR地表形变调查与监测、遥感找矿模型、遥感地质灾害调查与监测7个方面介绍了遥感的基本原理、主要的技术方法、技术特点和技术关键、主要的应用领域，以及取得的一些研究成果和应用实例

Wang

R S

, Xiong

S Q

, Nie

H F

, et al.

Remote sensing technology and its application in geological exploration

[J]. Acta Geologica Sinica, 2011,85(11):1699-1743.

The development of remote sensing opens up greatly the people’s field of view and visual capabilities. People can really analyze a whole earth as a unified system. At present, with the characteristics of macroscopic, comprehensive, multi-scale and multi-level, remote sensing technology has become an indispensable means of geological work, and play an important role in many fields, such as geological survey，mineral exploration, geological environmental evaluation, geohazards monitoring, geological research, lunar and planetary exploration, et al..With the increasing in the resolutions (spatial, spectral, temporal, radiative) of sensors ,particularly the development in hyerspectral and radar interferometry, the observation scale of remote sensing has been increased greatly, the discrimination ability and identification accuracy has been improved significantly, which makes remote sensing a qualitative leap forward from discrimination to identificatification, from macro objects detection to micro component identification, promote remote sensing geology and its application to a newly higher level. .Firstly, the newly developments of remote sensing geology , the principle, methodology and modeling of ore prospecting using remote sensing are described briefly in the paper, and then, the principles, methodologies, technologic characteristics and keys about reflectance spectral measurement of rocks and minerals, digital processing of remotely sensed images, anomaly extraction from multispectral remote sensing images, hyperspectral mineral identification and mineral mapping, remote sensing mineral prospective model, surface deformation inverstigation and monitoring with radar interferometer, geohazard monitoring with remote sensing are discussed respectively, some research achievements and application examples are presented.

[2]

王润生, 甘甫平, 闫柏琨, 等.

高光谱矿物填图技术与应用研究

[J]. 国土资源遥感, 2010,22(1):1-13.doi: 10.6046/gtzyyg.2010.01.01.

 回顾和总结了“九五”以来，中国国土资源航空物探遥感中心在高光谱矿物识别和矿物填图领域所取得的成果，包括主要岩矿光谱特征与影响因素分析；矿物的种类识别、丰度反演和成分识别；中—热红外多/高光谱的数据处理和矿物识别；高光谱矿物识别的地质应用模式、矿物填图的工作方法和技术流程、矿物填图的技术体系；矿物填图在区域地质找矿、矿区勘查和成矿与找矿模型、植物地球化学探测、矿山环境监测以及月球和行星探测等方面的应用示范。最后，提出了高光谱矿物填图近期的研究方向。

Wang

R S

, Gan

F P

, Yan

B K

, et al.

Hyperspectral mineral map-ping and its application

[J]. Remote Sensing for Land and Re-sources, 2010,22(1):1-13.doi: 10.6046/gtzyyg.2010.01.01.

[3]

姚本佐, 何芳.

空谱特征分层融合的高光谱图像特征提取

[J]. 国土资源遥感, 2019,31(3):59-64.doi: 10.6046/gtzyyg.2019.03.08.

Yao

B Z

, He

Spatial and spectral feature hierarchical fusion for hyperspectral image feature extraction

[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2019,31(3):59-64.doi: 10.6046/gtzyyg.2019.03.08.

[4]

杨思睿, 薛朝辉, 张玲, 等.

高光谱与LiDAR数据融合研究——以黑河中游张掖绿洲农业区精细作物分类为例

[J]. 国土资源遥感, 2018,30(4):33-40.doi: 10.6046/gtzyyg.2018.04.06.

Yang

S R

, Xue

Z H

, Zhang

, et al.

Fusion of hyperspectral and LiDAR data:A case study for refined crop classification in agricultural region of Zhangye Oasis in the middle reaches of Heihe River

[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2018,30(4):33-40.doi: 10.6046/gtzyyg.2018.04.06.

[5]

Clark

R N

, Swayze

G A

, et al.

Imaging spectroscopy:Earth and planetary remote sensing with the USGS tetracorder and expert systems

[J]. Geophysical Research, 2003,108(e12):5131.

[6]

Berger

B R

, V

V King T

, Morath

L C

, et al.

Utility of high-altitude infrared spectral data in mineral exploration:Application to northern Patagonia Mountains,Arizona

[J]. Economic Geology, 2003,98(5):1003-1018.

DOI:10.2113/gsecongeo.98.5.1003 URL [本文引用: 1]

[7]

Kruse

F A

, Hauff

P L

Identification of illite polytype zoning in disseminated gold deposits using reflectance spectroscopy and X-ray diffraction-potential for mapping with imaging spectrometer

[J]. IEEE Trans actions on Geoscience Remote Sensing, 1991,29(1):101-104.

[8]

Kruse

F A

, Lefkoff

A B

, Boardman

J W

, et al.

The spectral image processing system(SIPS)-interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data

[J]. Remote Sensing of Environment, 1993,44:145-163.

DOI:10.1016/0034-4257(93)90013-N URL [本文引用: 1]

[9]

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 of high-spectral remote sensing minerals based on characteristic band

[J]. Earth Science Frontiers, 2003,10(2):445-454.

[10]

Bierwirth

, Huston

, Blewett

Hyperspectral mapping of mineral assemblages associated with gold mineralization in the central Pilbara

[J]. Western Australia Economic Geology, 2002,97:819-826.

[11]

Cudahy

T J

, Okada

, Brauhart

Targeting VMS-style Zn mineralization at Panorama,Australia,using airborne hyperspectral VNIR-SWIR HyMap data

[C]//14th Environmental Research Institute of Michigan.International Conference on Applied Geologic Remote Sensing.Las Vegas. 2000: 395-402.

[12]

Brown

A J

, Cudahy

T J

, Walter

M R

Hydrothermal alteration at the Panorama Formation,North Pole Dome,Pilbara Craton,Western Australia

[J]. Precambrian Research, 2006,151:211-223.

DOI:10.1016/j.precamres.2006.08.014 URL [本文引用: 1]

[13]

Bierwirth

, Huston

, Blewett

Hyperspectral mapping of mineral assemblages associated with gold mineralization in the central Pilbara,Western Australia

[J]. Economic Geology, 2002,97:819-826.

DOI:10.2113/gsecongeo.97.4.819 URL [本文引用: 1]

[14]

Bell

J H

, Bowen

B B

, Martini

B A

Imaging spectroscopy of jarosite cement in the Jurassic Navajo Sandstone

[J]. Remote Sensing of Environment, 2010,114:2259-2270.

DOI:10.1016/j.rse.2010.05.002 URL [本文引用: 1]

[15]

Bedini

, van

der Meer F

, van

Ruitenbeek F

Use of HyMap imaging spectrometer data to map mineralogy in the Rodalquilar caldera,southeast Spain

[J] International Journal of Remote Sensing, 2009,30(2):327-348.

DOI:10.1080/01431160802282854 URL [本文引用: 1]

[16]

任广利, 杨军录, 杨敏, 等.

高光谱遥感异常提取在甘肃北山金滩子——明金沟地区成矿预测中的应用

[J]. 大地构造与成矿学, 2013,37(4):765-776.

Ren

G L

, Yang

J L

, Yang

, et al.

Application of hyperspectral remote sensing anomaly information on metallogenic prediction in the Jintanzi-Mingjingou area of Beishan,Gansu

[J]. Geotectonica et Metallogenia, 2013,37(4):765-776.

[17]

李文渊, 董福辰, 姜寒冰, 等.

西北地区重要金属矿产成矿特征及其找矿潜力

[J]. 西北地质, 2006,39(2):1-15.

W Y

, Dong

F C

, Jiang

H B

, et al.

The northwest important metal mineral metallogenic characteristics and ore prospecting potential

[J]. Northwestern Geology, 2006,39(2):1-15.

[18]

刘德长, 邱骏挺, 田丰, 等.

区域控矿断裂带的航空高光谱遥感技术研究——以黑石山-花牛山深大断裂带为例

[J]. 地质与勘探, 2015,51(2):366-375.

Liu

D C

, Qiu

J T

, Tian

, et al.

Application of airborne hyper-spectrum remotesensing to mapping of ore-control faults:A case study of the Heishishan-Huaniushan fault

[J]. Geology and Exploration, 2015,51(2):366-375.

[19]

张发荣, 牛卯胜.

甘肃北山地区成矿带划分及基本特征

[J]. 甘肃地质学报, 2003,12(1):50-57.

Zhang

F R

, Niu

M S

Divisions and basic features of the metallogenic belts in Beishan area of Gansu Province

[J]. Acta Geology Gansu, 2003,12(1):50-57.

[20]

王瑞军, 李名松, 汪冰, 等.

青海省小干沟金矿区蚀变矿物光谱特征研究及应用

[J]. 黄金, 2014,35(5):10-15.

Wang

R J

, Li

M S

, Wang

, et al.

Study on spectrogram of altered mineral assemblages and its application in Xiaogangou gold deposit,Qinghai Province

[J]. Gold, 2014,35(5):10-15.

[21]

孙雨, 赵英俊, 李瀚波, 等.

青海省都兰县阿斯哈金矿区HySpex高光谱矿物填图及其找矿意义

[J]. 地质学报, 2015,89(1):195-203.

Sun

, Zhao

Y J

, Li

H B

, et al.

HySpex hyperspectral mineral map-ping of Asiha gold ore district in Dulan County,Qinghai Province and its prospecting implications

[J]. Acta Geologica Sinica, 2015,89(1):195-203.

DOI:10.1111/acgs.2015.89.issue-s1 URL [本文引用: 1]

[22]

李志忠, 杨日红, 党福星, 等.

高光谱遥感卫星技术及其地质应用

[J]. 地质通报, 2009,28(2/3):270-277.

Z Z

, Yang

R H

, Dang

F X

, et al.

The hyperspectral remote sensing technology and its application

[J]. Geological Bulletin of China, 2009,28(2/3):270-277.

[23]

杜小弟, 唐跃, 刘德长, 等.

航空高光谱探测技术在准噶尔盆地东部地区油气调查中的应用

[J]. 中国地质, 2015,42(1):275-287.

X D

, Tang

, Liu

D C

, et al.

The application of aerial hyper-spectral technology to the geological survey for oil and gas in the East Junggar basin

[J]. Geology in China, 2015,42(1):275-287.

[24]

姚佛军, 杨建民, 张玉君, 等.

三种不同类型矿床分类型蚀变遥感异常提取及其应用

[J]. 岩石学报, 2009,25(4):971-976.

蚀变遥感异常在矿产资源勘察中已经取得了很大的进步，目前利用遥感技术已经发现了多个矿（化）点。但这种方法给出的异常范围大，没有针对性。相似的矿床类型蚀变岩波谱特征相似，如果利用这个特点，在异常提取上限定矿床类型蚀变岩的波谱特征，有针对性的提取异常，从而达到分类型矿床蚀变遥感异常的识别。采用这种方法在东天山地区和东准噶尔地区取得了非常好的效果，已经发现了多个矿（化）点。

Yao

F J

, Yang

J M

, Zhang

Y J

, et al.

Extraction of remote sensing alteration anomalies of three types of ore deposits and its applica-tion

[J]. Acta Petrologica Sinica, 2009,25(4):971-976.

Application of remote sensing alteration anomalies has made great progress in survey of mineral resources and a number of ore occurence have found by using of remote sensing technology. However, the range of anomalies given this approach was too bigger and it was not specific. In general, the similar deposits had the similar types of the characteristics of the spectrum of their altered rocks. If these characteristics of the deposits were used in extraction of remote sensing alteration anomalies to limit range of anomalies by the spectrum characteristics of altered rocks of deposits, remote sensing alteration anomalies could be extracted with having special target in order to identify remote sensing alteration anomalies of different types of deposits. This approach was used in the East Tianshan region and the East Junggar region with very good results and a number of ore occurence have been found.

[25]

张宗贵, 王润生.

基于谱学的成像光谱遥感技术发展与应用

[J]. 国土资源遥感, 2000,12(3):16-37.doi: 10.6046/gtzyyg.2000.03.03.

URL [本文引用: 2]

成像光谱遥感技术是80年代初发展起来的新型遥感技术。近20年来,该技术发展很快,已成为遥感技术发展的3大趋势之一(成像光谱遥感,微波遥感及3S技术系统)。由于成像光谱具有高光谱分辨率的图像与光谱合二为一的特点,它的发展不仅使遥感技术能有效地直接识别地表物质,而且还能更深入地研究地表物质的成分及结构。本文综述成像光谱遥感技术的发展,理论基础,方法技术及其应用。

Zhang

Z G

, Wang

R S

Development and application of imaging spectral remote sensing technology based on spectroscopy

[J]. Remote sensing of land resources, 2000,12(3):16-37.doi: 10.6046/gtzyyg.2000.03.03.

[26]

任广利, 杨敏, 李健强, 等.

高光谱蚀变信息在金矿找矿预测中的应用研究——以北山方山口金矿线索为例

[J]. 国土资源遥感, 2017,29(3):182-190.doi: 10.6046/gtzyyg.2017.03.27.

Ren

G L

, Yang

, Li

J Q

, et al.

Application of hyperspectral alteration information to gold prospecting:A case study of Fangshankou area,Beishan

[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2017,29(3):182-190.doi: 10.6046/gtzyyg.2017.03.27.

[27]

左国朝, 刘义科, 李绍雄.

甘肃北山地区红山铁矿床成因及成矿机制

[J]. 甘肃地质, 2010,19(3):9-18.

Zuo

G C

, Liu

Y K

, Li

S X

Metallogenesis and mechanism of HongShan iron deposit in Beishan region of Gansu Province

[J]. Gansu Geology, 2010,19(3):9-18.

[28]

赵建仓, 王朝晖.

甘肃北山地区红山铁矿地质特征研究及成矿条件分析

[J]. 甘肃科技, 2013,29(5):21-25.

Zhao

J C

, Wang

Z H

Study on geological characteristics and metallogenic conditions of Hongshan iron mine in Beishan area of Gansu Province

[J]. Gansu Science and Technology, 2013,29(5):21-25.