随着遥感技术的日趋成熟，利用多光谱数据提取蚀变信息进行找矿，已经成为了一种重要的资源探查手段。关于遥感蚀变异常信息提取的研究始于20世纪60年代，早在1977年，Rowan、Croksta、赵元洪等都对遥感蚀变异常提取做了研究，现在主要是对之前的各种方法进行改进，并将数学、地理、地质等方法融合进来。遥感蚀变异常信息提取技术已经日益成熟，除了主成分分析以外，独立主成分分析、光谱角填图、MNF像元匹配、分形理论等方法也逐渐被完善。基于前人研究背景，该项目利用TM数据，通过对遵化市地物波谱特征分析，选择合适的波段应用波普分离的方法，对研究区进行了矿化蚀变信息的提取工作。通过此次研究，可为以后应用波普分离方法进行成矿预测提供参考。

1 研究区概况

遵化市是河北省的一个县级市，总面积为1 521 km2。人口为73.17万(2013年)。全市辖13个镇、9个乡以及3个民族乡。遵化市位于河北省东北部燕山南麓，境内地貌呈“三山两川”之势，平原、丘陵、山地各占三分之一，平均海拔在300 m左右。遵化境内矿藏资源丰富，其中铁矿具有储量高(储量1.2×107 t)、埋藏浅、品位高等特点，因此，遵化市铁矿业比较发达。

2 TM8影像数据波谱特征

LandSat-8OLI陆地成像仪包括9个波段，波长范围为0.433～2.3 m，其中包括8个空间分辨率为30 m的多光谱波段和1个空间分辨率为15 m的全色波段。TM数据各波段波谱特征如表1所示。

(1)注聚合物驱最佳条件为储层渗透率级差5～10倍，原油黏度低于520 mPa·s，含水40%～60%。

 

表1 TM数据各波段波谱特征

  

波段号波长范围/m光谱信息特征20.450～0.515对水体穿透能力强;是铁离子的波谱吸收带,可用于识别含铁离子矿物40.630～0.680叶绿素的主要吸收波段,反映植被健康情况,可用于土壤边界、植被、地貌、岩性等地质体或现象的识别50.845～0.885叶绿素的高反射波段,植被通用波段,可用于岩石类型、水域边界的判别61.56～1.66水的强吸收波段,可用于含水量调查,易于反映云和雪,包含丰富的地物信息80.500～0.680铁离子在该波长区间具有诊断性波谱特征

矿物的波谱特征来源于其含有的原子或者离子基团，如含铁矿物含有的三价铁离子，这些离子所表现出来的光谱特征是区别岩石与矿物的重要标志。常见的褐铁矿、赤铁矿、针铁矿及黄钾铁矾4种含铁矿物光谱曲线如图1所示。

由图1可知，铁矿在0～0.5 m波长处吸收特征明显，从0.5 m波长开始吸收性开始降低，到0.75 m波长处到达极大值，随后吸收性开始增强，在0.9 m波长处达到极小值。整理归纳了以上几种典型三价铁蚀变离子及其对应矿物的波谱特征，以及这些矿物在TM对应波段上的表征。如表2所示。

  

图1 含铁矿物的光谱曲线

需要提醒的是，补植或毁（猕猴桃）园再植猕猴桃的，也会因为重茬引起小老树现象发生。可采取根系灌注“由你带路”菌剂的方法缓解，特别是3月、9月发根高峰期前使用效果更好。

 

表2 几种典型离子特征

  

离子或基团典型矿物对应的TM波段/μmTM数据上表征三价铁离子赤铁矿、针铁矿、褐铁矿、黄钾铁矾TM1(0.45～0.52)TM3亮度值偏高TM3(0.63～0.69)TM1亮度值偏低

3 蚀变信息提取

3.1 图像预处理

通过对遥感数据进行预处理可以有效地减小误差并可提高信息的提取精度。为了消除传感器、大气和光照对地物反射的影响，首先对采用的影像利用ENVI软件进行了辐射定标及大气校正。然后对遥感影像依据遵化市行政区划进行裁剪，对各波段的波段相关性进行分析并结合矿物在不同波段的特点，选取能使地物信息更丰富的假彩色波段组合TM741的影像作为研究图像，如图2所示。

对7个由纯净像元获得的感兴趣区进行线性波谱分离，对应得到7条端元波谱丰度图像。Class#4波段为铁染波谱分离波段。对该波段进行阈值分割，一般而言一般铁矿石品味60%以上即可以开采，即丰度值大于0.6即可认为是铁矿，故可用0.6、0.7、0.8作为分割阈值。分割阈值如表4所示，分割结果如图8所示。提取结果中的图像会有一些零散的小图斑，这些图斑无法指示什么信息，反而会对专题图制作产生影响，该项研究在通过大量实验后，对使用线性波谱分离方法的结果使用聚类处理后，进行参数为2的过滤处理的方式进行分类后处理。

纯净像元指数可以用来寻找遥感数据中的纯净像元，通过N维散点图迭代映射为一个随机单位向量，每次映射的极值像元位置被记录下来，每个像元被标记为极值的次数也被记录下来，处理结果为一幅散点图像，如图6所示，在图6中，每个点的值代表该像元被记录的次数，故点的值越大说明该像元纯度越高，即该像元在实际地面上越接近只有一种地物。

  

图2 TM741假彩色合成图像 图3 掩膜后影像图

3.2 MNF最小噪声分离

为验证提取结果的准确性，该项研究使用波谱分析工具进行分析，在分类后图像异常聚集区域圈出感兴趣区，对感兴趣区提取平均光谱曲线并将其与波谱库中的曲线对比，表5为线性波谱分离方法得到的结果经波谱分析得到的结果。结果截取前10行数据。

  

图4 MNF特征值曲线 图5 正向MNF第1、2、3波段假彩色合成图像

3.3 纯净像元指数(PPI)

他把那双发红小眼睛四方瞟着，场坪地位既那么不适宜，天气又那么热，心里明白，若无什么花样做出来，绝不能把游海子的闲人牵引过来。老头子便望着坐在坪里傀儡中白脸的一个，亲昵的低声的打着招呼，也似乎正在用这种话安慰到他自己。

  

图6 PPI处理结果图

3.4 n维可视化(n-D Visualizer)

在MNF、PPI之后打开n维可视化工具，使用自动聚类工具对MNF和PPI处理后文件中进行计算，该算法原理是利用之前PPI计算结果，利用PPI值最大的像元进行多次迭代得到聚类，计算结果将列出类别并选择样点，之后可以对这些类进行修改并查看各类的平均波谱曲线，并对这些曲线进行分析。经过自动聚类方法得到7个由纯净像元组成的感兴趣区如表3所示。

 

表3 感兴趣区列表

  

颜色像元数颜色像元数Red1Cyan42Green2Magenta29Blue32Maroon81Yellow111

这些感兴趣区对应的平均光谱曲线显示出来，如图7所示，观察光谱曲线可知，颜色为绿色(Class#2)、黄色(Class#4)的波谱曲线在第1波段强吸收、在第3波段强反射，认为这2个曲线对应的像元可能为铁染蚀变信息，但结合含铁矿物波谱特性，绿色(Class#2)对应的光谱曲线在第5波段强反射，在第7波段强吸收，该特征不符合铁染蚀变异常的波谱特征，故认为黄色(Class#4)对应的像元为铁染端元。

  

图7 端元平均光谱曲线

3.5 基于波谱分离的蚀变异常提取

“国地税合并后，进一家门就能办两家事，随着一厅通办、一网通办、‘最多跑一次’等服务措施的不断推出，真的让我们感受到改革后办税更便捷、服务更贴心、办理更省时。”云南浙江商会秘书长茶国文说。

由于研究区范围内有城镇及附属设施，地物组成复杂，存在较多干扰地物，在进行蚀变信息提取前需要将其去除。该项研究在图像找了8种共32个地物点，研究其光谱曲线特征，用波段计算和阈值分割的方法提取出了植被、水、城镇等地物，而后建立掩膜完成了干扰地物的去处，为之后的蚀变异常提取提供基础。建立掩膜后的图像如图3所示。

各个地物都有不同的波谱信息，当不同的物质在同一个像素内时，该像素就会出现波谱混合的现象，该像元称之为混合像元(Mixed Pixel)，线性波谱即认为像元的反射值为多种地物光谱线性组合而成，认为像元波谱是该像元所含物质波谱的加权平均值。

 

表4 铁染阈值分割表

  

强度分级灰度值颜色高级异常0.8～1红色中级异常0.7～0.8黄色低级异常0.6～0.7绿色非铁染异常-1～0.6白色

  

图8 基于线性波谱分离方法的铁染异常提取结果

3.6 提取结果验证及精度分析

最小噪声分离变换(Minimum Noise Fraction Rotation，MNF Rotation)本质是二次层叠的主成分分析，可以将一幅多波段图像的主要信息集中在前面几个波段中，分离数据中的噪声，用于判定图像数据内在的波段数，减少随后处理中的计算需求量。MNF变换分为2次变换，第1次为正向MNF变换，ENVI假设数据中各像元都有信息和噪声，紧邻的像元包含同样的信号和不同的噪声，通过计算实现数据中噪声的分离和重新调节，称之为噪声白化，使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关。第2次为逆向MNF变换，是对第1次变换后的噪声白化数据进行主成分变换。此次变换只使用正向MNF变换。PPI通常在MNF之后进行，可以使结果更加准确。图4所示为MNF特征值曲线，图5所示为正向MNF第1～3波段假彩色合成图像。

 

表5 线性波谱分离方法波谱分析得分表

  

LibrarySpectrumScoreSAMSFFBEnontron2.spcNontron[2.912]:{0.912}{1.000}{1.000}epidote2.spcEpidote[2.910]:{0.910}{1.000}{1.000}covellite.spcCovelli[2.896]:{0.931}{0.964}{1.000}nontron3.spcNontron[2.880]:{0.880}{1.000}{1.000}zircon.spcZirconWS[2.867]:{0.918}{0.949}{1.000}barite.spcBariteHS[2.866]:{0.917}{0.949}{1.000}czoisite.spcClinozo[2.854]:{0.905}{0.949}{1.000}pyrope.spcPyropeWS[2.846]:{0.897}{0.949}{1.000}andradi1.spcAndradi[2.842]:{0.893}{0.949}{1.000}dpidote3.spcEpidote[2.841]:{0.841}{1.000}{1.000}

由表5可知，得分最高的为nontron2.spc，该矿物所对应的是绿脱石，又称高岭石，是一种含铁的蒙脱石；得分第二的为epidote2.spc，该矿物所对应的为绿帘石，是一种含铁的硅酸盐类矿物；得分第三的为铜蓝，该矿物为火成岩铜矿，有时含有少量三价铁离子，为伴生矿物。综上所述可知，应用线性波谱分离方法进行矿物蚀变信息提取完全可行，且提取结果较好。

4 成矿预测及专题图

在ArcGIS中对提取结果与高分一号影像数据设立相同的空间参考与投影，完成后2幅图像自相叠加，将提取结果的背景值设为透明得到成矿叠加图像，之后添加图框、指北针、比例尺、构造线、图例等元素制成专题图，并框选异常富集地区。靶区最富集高级异常点经纬度坐标作为重点预测点，该表可以为进一步实地探矿提供依据。图9所示为成矿预测专题图，表6为预测靶区经纬度坐标。

  

图9 成矿预测专题图

 

表6 预测靶区经纬度坐标

  

靶区推荐优先检查异常点坐标经度/(°'″)纬度/(°'″)51180011.11E400038.65N71180059.07E400032.00N101180035.49E400020.66N131180159.37E400056.39N

5 结论

(1)以河北省遵化市为研究区，通过分析该研究区的地理地质并结合相关资料，对研究区的Landsat TM遥感数据进行预处理，然后结合波谱曲线特征对干扰地物进行掩膜，之后使用波谱分离的方法提取蚀变异常信息，并通过波谱分析进行精度论证，最后叠加制作专题图并圈定了数个成矿区。

(2)基于Landsat TM 数据对研究区应用波普分离方法可以进行快速有效的矿物蚀变信息提取，在综合找矿过程中，此方法可以作为一种有效的辅助工具，为地质工作带来极大的帮助。

在各国文化交流日益密切的背景下，文化缺省会对我国与西方国家的文化交流带来不良影响，电影作品作为文化交际的纽带，其中的字幕翻译的整体质量将会直接关系到文化交流的是否顺利，而其中较为常见的文化缺省现象应引起翻译人员的高度重视。科学合理的运用有效的翻译方法对文化缺省进行补偿，则能够充分加强翻译的准确率、形象性，进而利用优秀精准的字幕翻译，来进一步推动中西方的文化交流。

参考文献：

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[2] 郭学飞.基于分形理论的遥感蚀变异常提取方法研究[D].北京:中国地质大学(北京),2016.

[3] 吕凤军,邢立新,范继璋,等.基于蚀变信息场的遥感蚀变信息提取[J].地质与勘探,2006,42(02):65-68.

[4] 王义天,毛景文,陈文,等.新疆东天山康古尔塔格金矿带成矿作用的构造制约[J].岩石学报,2006,022 (01):236-244.

[5] 吴梦娟,周可法,王金林,等.基于ASTER的康古尔塔格金矿带热液矿化蚀变信息提取[J].地质找矿论丛,2016,31(04):555-563.