莱森光学：岩矿高光谱遥感

岩矿高光谱遥感

高光谱成像作为目前遥感领域**的技术，在地质应用中取得了巨大成功。岩石 和矿物由于电子过程和分子振动可以产生特征的光谱吸收，因此可以利用高光谱技术进行岩 矿填图，快速且准确地获取区域内岩石和矿物的分布情况，进而圈定有潜力的找矿靶区。

多平台遥感数据在地质填图中的综合应用示意图

光学遥感影像经历了全色—彩色—多光谱—高光谱的发展历程。高光谱遥感也被称为成像光谱遥感，相比多光谱具有图谱合一的特点，即可以同时获取二维空间信息和连续的光谱维信息，是目前光 学遥感领域**的技术。光谱分辨率的提高使得由物质本身微小成分变化引起的光 谱特征差异可以被识别，因此在岩石矿物分类、化学组成的探测甚至定量—半定量分析等方面具有更大的优势。

01岩矿光谱特性

太阳光谱通常被划分为紫外光（UV，0.001～0.4μm）、可见光（VIS，0.4～0.7μm）、近红外（NIR，0.7～3.0μm）、中红外（MIR，3.0～30μm）和远红外（FIR，30μm～1mm）等几部分，而在地质领域得到应用的主要是可见光—近红外（VNIR，0.4～1.0μm）和短波红外（SWIR，1.0～2.5μm）光谱区间，对热红外（TIR，6～14μm）部分的应用则相对比较薄弱。当太阳光线照射到矿物或岩石表面时，特定波长的入射光一部分被吸收，另一部分则被反射或透射，吸收或反射的比例取决于物质化学成分和晶体结构。能量的吸收主要由物体内电子过程和分子振动造成，电子过程包括晶体场效应、电荷转移、导带和色心；分子振动过程包括化学键的伸缩、弯曲和旋转等。下图系统分析了各种矿物的特征谱带位置及其吸收机理，为通过反射光谱进行矿物探测奠定了基础。

实验测定的主要矿物类型的诊断性光谱吸收特征位置

02高光谱遥感岩矿填图方法

利用高光谱遥感进行岩矿填图虽然具有独特的优势，高光谱数据具有波段多、光谱分辨率高的特点，带来丰富的地物信息的同时也造成了数据的冗余，使得对数据的处理更加复杂。开展高光谱遥感岩矿填图的基本流程如图3所示。由于受到地表特性、大气过程、遥感器载荷参数差异等因素的影响，对获取的高光谱数据，根据产品级别不同，通常需要用户进行辐射定标、大气校正和几何校正等预处理过程。

其中，大气校正**常用的方法是FLASSH，其目的是将光谱辐射率转换为反射率。利用反射率数据进行岩矿特征信息提取，其中涉及到特征波段选择、波段比值和主成分分析以及图像融合、像元解混等技术手段，其本质都是为了突出岩矿光谱特性与其本身物化属性间的关联性，从而实现岩性和矿物的精确识别。

高光谱遥感岩矿填图工作流程

03区域岩矿填图

目前国内外发展的岩矿高光谱识别方法可以分为3类：

（1）光谱匹配方法：将遥感成像光谱与光谱库的参考光谱或实测光谱相匹配，构建某种测度函数以评估它们之间的相似性，从而对矿物进行分类。如距离法（DBM）、光谱角填图（SAM）、匹配滤波（MF）、光谱信息散度（SID）、混合调制匹配滤波（MTMF）等。

（2）模式识别方法：以矿物学和光谱学知识为基础，提取具有诊断性的光谱特征或光谱吸收参数（如吸收位置、深度、宽度、对称度等），建立识别规则，对矿物进行分类，如光谱特征拟合（SFF）、光谱吸收指数（SAI）和吸收谱带定位分析（AABP）等。

（3）人工智能方法：上述两类岩矿填图方法的应用已经很成熟，但这类方法往往要求研究者具有足够的**经验和先验知识来设置合适的参数，以获得比较好分类效果，且只能提取遥感图像的浅层特征，分类精度有限。

柳园地区高光谱矿物填图结果

a. 矿物分布图；b.绢云母成分图 

柳园地区岩性填图结果与区域地质图比较

综合多谱段或全谱段的光谱填图可以充分发挥不同波段的特性，**改进对岩性单元和蚀变矿物的填图效果。这是因为每个波段区间具有不同的岩矿识别能力，针对不同地物有各自的优势和局限性。如VNIR波段适于提取含铁离子的矿物，SWIR波段则可以区分碳酸盐矿物和含Al-OH、Mg-OH的热液蚀变相关矿物，而TIR波段具有识别石英和主要造岩硅酸盐矿物的能力。

此外，相较于野外地质填图的区域局限性，高光谱遥感填图可以发现一些通过传统手段难以探测到的隐伏断层和岩体，从而对过去地质调查绘制的地质图进行校对和修订。

典型斑岩铜矿蚀变分带及其特征矿物的反射率光谱

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