如何利用遥感技术进行地质找矿？

　　关键词：遥感技术；地质找矿；ASTER数据；矿化蚀变 

 

　　矿场资源是众多自然资源的一种，是人类来意生存的重要的物质资源。由于我国人口基数较大，对矿产资源的使用量需求较高，所以，如何有效开发利用、合理使用、以及后备资源的补充等方面的研究逐渐成为我国研究的重点。2010年，国土资源部提出了“地质找矿358”行动，旨在提升国家资源保障力，缓解国内对资源的大量需求。随着科技的不断发展，遥感技术也逐渐应用在地质找矿方面。本文则是对基于ASTER数据的遥感技术讨论其在地质找矿中的应用研究。 

 

 

　　从二十世纪70年代开始，遥感数据就已应用在岩石的蚀变区分研究中，此后，基于遥感技术的比值+主成分变换法、选择性分析法、比值法等先后被应用于矿产蚀变异常机理的研究中。同时，也通过遥感技术也经过

Rowan、Griffiths等人的研究，开始在线环构造解译方面的研究。随后，由加拿大地质调查所开始利用遥感技术进行地质信息综合成矿研究。我国在基于遥感技术在地质成矿研究中的起步虽晚，但是研究开展的比较多，而

且有较为成熟的理论与技术。 

 

 

　　在本研究中，所需要的数据包括研究区的地质、矿产资料，以及ASTER遥感数据，通过干扰识别的研究，建立干扰分级，完成矿化蚀变进行光谱特征分析，之后利用主成分分析法完成蚀变的异常信息提取，进行研究

区线性构造和环形构造的解译工作，根据之前的矿化蚀变数据利用证据法进行地质成矿研究。技术路线图如图1。 

 

 

　　3.1遥感数据处理与线环构造解译 

 

　　利用GIS软件，选取质量较好、图像清晰的ASTER数据进行处理，经过波段组合选取、波段彩色合成、几何校正、影像镶嵌等步骤，制作遥感彩色合成影像。 

 

　　根据区域构造特征以及研究区内的断裂构造，利用GIS软件进行线性构造和环形构造的解译工作，构建解译标志，并开展线性构造与矿化关系的研究。 

 

　　3.2矿化蚀变异常信息提取 

 

　　矿化蚀变有很多种，本文中主要针对铁染蚀变、羟基蚀变、碳酸盐化蚀变和硅化蚀变进行讨论。通过对遥感影像的处理，进行干扰识别并进行等级划分，及高度干扰区、中度干扰区和相对无干扰区，之后，根据主成分

分析法，在不同干扰区分别进行铁染、羟基和碳酸盐化异常信息提取。对于硅化蚀变，需根据式1进行反演： 

 

　　SiO2%=28.76*log[6.56*B13*B14/（B10*B12）]（式1） 

 

　　式中B13、B14为波段。经过运算得到SiO2%≥56%，在滤波优选之后提取硅化异常信息提取。 

 

　　3.3综合成矿预测 

 

　　二十世纪80年代，加拿大学者Agterberg基于Bayes理论提出了一种的地学统计方法--证据权法，来进行矿产资源预测。 

 

　　在本研究中，以证据权法为研究基础，利用MRAS和GIS系统，进行综合成矿预测，需从以下几个步骤进行：建立目标图层和专业图层，划分单元网格，经过含矿单元的设置以及证据因子的选择，进行图层的空间叠置

分析，然后对证据因子进行先验概率计算、权重计算、条件独立性检验以及后验概率计算，并提取找矿远景区分级，最后根据分级结果、断裂构造、和矿化蚀变异常发育信息，对成矿有利密度进行讨论，分析研究区成矿的

有利地域。 

 

　　结语 

 

　　利用多光谱遥感图像对矿化蚀变进行提取与分析是一个较为复杂的过程。通过对ASTER遥感数据的处理与分析，进行线性构造和环形构造的解译，提取了基于铁染、羟基、碳酸盐化与硅化的异常信息，并以此为基

础，利用证据权法进行综合成矿预测。该方面的研究在实际生产应用中有着较高的科学研究价值，有着较好的适用性，值得推广与应用。但在遥感影像的处理与干扰区的分级过程中，由于多种原因有数据会有缺失，所以，

对于信息提取以及数据精度的研究方法都需要完善。 

 

　　参考文献 

 

　　[1]陈江，王安建.利用ASTER热红外遥感数据开展岩石化学成分填图的初步研究[J].遥感学报，2007，11（04）：601-608. 

　　[2]杨长保，姜琦刚，朱群，刘斌.浅覆盖区基于ASTER数据的蚀变矿物识别方法[J].地质与勘探，2009，45（06）：761-766. 

　　[3]王锋德，赵志芳，毛景雨，谈树成.云南绿春地区遥感地质特征与找矿远景综合分析[J].国土资源遥感，2012（02）：98-104.