李昌国 张玉君
（地矿部航空物探遥感中心，北京）
摘要：通过图像影像特征分析，并经地面调查证实，澜沧江兰坪地区铜矿化蚀变与围岩存在反射波谱特性差异，即在TM5（近红外）波段（1.55μm～1.75μm）蚀变岩呈高反射率。以此为依据，进行了提取与铜矿化蚀变相关的TM遥感信息的计算机图像处理技术方法研究。实践证明，该区主分量分析处理图像效果最佳。图像上显示的色调异常，通过与红土涧矿区地质勘查资料对比和根据兰坪地区图像上典型地物样区色调理论分析。评价了遥感异常的地质意义。由于图像预处理（几何校正、亮度拉伸、多元统计，最佳波段组合选择等）是针对澜沧江兰坪全区的特征进行的，故处理方法在全区内均有一定适用性。本文综合公式2、图4、表4、彩版附图11（5）等实际材料较详细地介绍了有关提取铜矿化蚀变遥感色调异常信息的方法技术。
关键词：主分量分析 澜沧江兰坪地区 铜矿化蚀变 遥感信息
一、问题的提出
随着航天遥感资料在地学领域应用的逐步深入，根据内生金属矿床热液蚀变产物的光谱特征，通过TM数据计算机图像处理，提取与矿化蚀变相关的遥感色调异常信息，引导勘查金属矿床，在国内外已引起极为广泛的关注[1][5]。1992年春，李昌国同志在进行部直科定91—39号云南省兰坪—云龙找钾研究项目的野外考察时，对该地一些铜矿点周围的特殊地质地貌特征产生了浓厚兴趣，如彩版附图11（1）摄于红土涧地区，在该彩片上左下角和右上角部位均依稀可辨出民采铜矿硐，其周围植被稀疏，残坡积物和土壤颜色较外围地区变浅、变黄、变红，而且规模甚大，景观特征明显，肉眼即能观察到，但该区山高、坡陡、谷深，交通不便，地质工作程度较低，因而萌生了研究从TM数据提取与铜矿化蚀变相关的遥感信息（可简称铜矿化蚀变遥感信息）的想法。
为此，根据该区22件岩矿标本波谱曲线，研究了铜矿化蚀变岩矿的波谱特性；选用1990年12月20日收录的TM7数据进行了图像处理，在图像上选择典型地物样区，分析了典型地物反射波谱特征，并以此为依据，通过多次试验，对用主分量分析法提取铜矿化蚀变遥感信息进行了探讨；对澜沧江流域兰坪盆地西缘从小格拉至金满一带面积约944km2的区域及宝丰、温井、乔后、顺荡井、师井、红土涧等子区TM图像进行了以主成分分析为主的图像处理，获得了可供参考的反映矿化蚀变的异常图像，其中红土涧子区得到814队同期地质工作的证实。
李昌国同志对此工作十分投入，在1993年置数次咯血而不顾，坚持野外考察，无情的癌魔迫使他于1994年春中断了这项正在进行的卓有成效的研究，除红土涧子区外，其他子区均未来得及实地验证。李昌国同志不幸谢世后，笔者根据他遗留下来的大量记录、图像及未竟的报告手稿，以红土涧子区为例，整理成本文，供交流参考，其他子区所获得图像不能一一刊载，但可通信交流。该区图像的地质解译尽管还有待深化，但所研究的十分珍贵的方法经验若能被借鉴，将是对亡灵的告慰。
二、地质背景
试验区位于云南澜沧江流域兰坪盆地西缘小格拉至金满一带。本区构造上属三江构造带，西侧有一条古板块缝合线——长期活动的澜沧江深断裂，纵贯南北。本区曾经历了华力西、印支、燕山、喜山多期构造运动，致使褶皱、断裂、岩浆岩十分发育，并形成一批沉积、内生金属矿床[2]。特别是中晚三叠纪时，沿澜沧江断裂发生大规模中性岩浆（安山岩）喷发，与该区铜矿的形成具有密切的关系。
目前发现的铜矿化主要集中分布于中三叠统上兰组、中侏罗统花开左组及下白垩统南新组层位中。铜矿体呈脉状、透镜状、似层状，大部分矿化均伴有硅化、铁白云石化等热液蚀变。该区由于山陡谷深，地表切割严重，基岩出露良好，矿化蚀变带广泛分布，其残坡积物分布更广，植被又常较稀疏，给开展遥感地质勘查创造了一定条件。
该区地质工作程度较低，目前仅评价完一处中型铜矿床（金满），因此，利用遥感信息圈定找矿靶区，对缩小勘查范围、加速勘查进程具有十分重要意义。
三、岩矿样品采集及反射波谱测定
为了研究利用TM数据提取铜矿化蚀变遥感色调异常信息的可能性和依据，在区内采集了岩矿石标本22件，用IRIS型波谱测试仪测定了这些标本的反射波谱，并按TM波段计算平均反射率。现将有代表性的7种岩性标本的反射率数据列入表1，并绘成曲线图1。
表1 典型岩矿石TM各波段平均反射率统计表（单位：%）
续表
注：
图1 区内典型岩矿石波谱平均反射率曲线（曲线编号及其标本岩性均见表1）
根据反射波谱特征，该区岩矿石反射波谱曲线大体上可分为三大类：第一类（波谱曲线编号1、2、3）为含铜矿化岩石（铜矿石）反射波谱曲线，其特征是：在TM1—TM4波段反射率变化不大，在TM5波段反射率最高，而在TM7又下降了约1/4，许多文献[1]均将此现象解释为由于羟基（OH－）、
以上三类岩矿石反射波谱曲线特征说明，铜矿化蚀变岩与正常岩石反射光谱有一定差异，这就是利用遥感数据来提取铜矿化蚀变信息，并指导寻找铜矿的依据。
四、TM图像预处理
为有效地对图像上代表性地类样区进行波谱分析和找矿信息提取，图像首先需进行一系列预处理，如几何校正、亮度值动态范围拉伸、合成图像波段最优组合选择、比例尺计算等。而且为了便于对兰坪—云龙全区进行拼图和各地类亮度值对比以及重复某些数值运算，预处理是针对全区特征进行的。
从北京卫星地面站1990年12月20日收录的七个波段TM数据选取了兰坪—云龙全区范围（约3072×4096像素，相当于6×8帧512像素×512像素的子区范围）的图像。以地形图作为控制，对图像进行几何校正。然后统计全区图像范围内每一波段像元亮度的最小值和最大值，将各波段的亮度值分别进行线性扩展，拉伸到0～255；再将经过几何校正和扩展拉伸的七个独立波段TM数据，形成七个波段TM图像数据文件。以此为源，再截取出1个兰坪幅（1024像素×1024像素）七波段基础图像文件，做为重点研究图像。
为了获得一幅含有最大信息量、波段之间信息相关性最小、显示效果最佳的三波段彩色合成图像，利用式（1）中的组合相关因子Q做为选择最优波段组合的尺度和依据，通过求出组合相关因子Q的最大值来进行最优波段组合选择。
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式中，Si为i波段方差或离差，也称为变异；ri为波段间的相关系数。
利用式（1）计算，选择的澜沧江兰坪幅TM彩色合成图像最优三波段组合为TM5、TM4、TM3或TM4、TM5、TM7两种方案。
本工作采取逐步提高研究详细程度的方法，逐级截取并放大图像，从澜沧江兰坪全区图像（彩版附图11（5））截取兰坪幅子区图像（彩版附图11（3））；从兰坪幅子区截取拉井幅亚子区：再从拉井幅亚子区图像中截取红土涧幅小子区（彩版附图11（4））。其比例尺也逐级增大。
五、主要地类影像亮度值特征分析
从比例尺为1∶20万的兰坪幅TM4（R）、TM5（G）、TM7（B）彩色合成图像上，选取了11个地类影像样区（其位置见彩版附图11（3））。每一地类样区像元亮度值，按样区内全部像元亮度值平均求得，并做成图2。
从图2可见，其中4号、5号、6号曲线，形态与图1中的第一类岩矿石反射光谱曲线十分相似，即TM5呈反射峰，TM7略下降，这三条曲线样区对应地面岩石均有不同程度的矿化蚀变，所不同的是在TM4处形态有所变化，如曲线6样区对应于地面红土涧铜矿点，且地表有一定植被覆盖（见彩版附图11（1）左下角），由于植被的近红外波段“陡坡效应”引起TM4亮度值变化，且TM4亮度值较4、5号曲线高，而TM3亮度值则较5号曲线低，这就是植被干扰所致。图2中9号和11号曲线，呈现十分典型的植物反射波谱特征，这两条曲线样区对应于地面稠密茂盛的植被区，但是两条曲线各波段亮度值高低仍有差别，可能植被类型尚有一定差别。图2中10号和3号曲线，其影像样区对应地面均为泥灰岩，但分别处于地面的阴坡和阳坡部位，故亮度值有高低之分，但在
图2 兰坪地区几种岩石及植被样区的TM亮度值曲线（亮度值是经过拉伸的）
1—白村—羊村附近J3泥岩；2—松登附近K2泥岩、粉砂岩；3—羊村附近J2泥灰岩；4—裸露红层，无植被覆盖；5—浅色矿化石英砂岩；6—红土涧矿区铜矿化蚀变白云质灰岩，有少量植被；7—拉井ZK2附近的Ey红层；8—洋芋山附近T3火山碎屑岩；9—茂盛植被覆盖区；10—吉祥附近J2泥灰岩；11—茂盛植被覆盖区
TM4处均呈弱反射峰。图2中1号和2号曲线呈高亮度值特征，TM3呈反射峰，TM4呈吸收谷，该曲线样区对应地面岩类为泥岩、粉砂岩。图2中8号和7号曲线亮度值偏低，曲线平缓，这两条曲线样区对应地面岩类为火山碎屑岩和红色含盐地层。以上特征构成提取铜矿化蚀变信息的依据。
六、铜矿化蚀变遥感信息提取
遥感技术虽然具有获取信息宏观概括性强，且覆盖面积大和可定期重复观测等优点。但是，直接指示矿床或矿体产出的例子却非常罕见。这首先因为地质成矿过程是极其复杂的，其次由于当前遥感技术的空间和波谱分辨率还有限。以致遥感数据反映的矿产信息常常十分微弱，背景地质信息却非常强，因此提取矿产信息就成为遥感地质的首要任务和难题，而且试图建立一种数学公式（简单的或复杂的），通过计算机对遥感图像进行处理，达到提取矿化信息的目的，常常亦不能奏效。我们曾采用图像处理技术中常用的累试法，通过比值法、彩色座标系变换、非监督分类、六个波段或七个波段KL转换（即主分量分析）等[4]试图突山TM数据中所包含的微弱矿化遥感信息，效果均不佳。最后较成功地利用四波段（TM1-TM4-TM5-TM7及TM1-TM3-TM4-TM5两种组合）主分量分析方法提取了铜矿化蚀变遥感信息。
6.1 KL变换
主分量分析在图像处理技术中，即是通过KL变换来实现的。众所周知，通常几乎每一种多元分析法都要求对复杂的问题进行简化，即以牺牲一些信息为代价，来降低复杂集合的维数，或者说通过变换，舍弃一些次要参数，达到“从树木看森林”的目的[3]。尽管在数学上，主分量分析的定义及运算是严格的，但TM数据KL转换结果反映的地质意义却是十分复杂的，排列在前面的主分量反映的是广泛分布的地层、岩性、构造、植被等地物信息，而序号大的主分量则反映某些宏观上较次要的信息。通过研究发现数个地区矿化蚀变信息常常包含在这些次要信息之中。因此本文采用的主分量分析方法不同于常规的以压缩维数来突出主要信息为目的的主分量分析；而是采取避开主要信息，利用微弱的次要分量信息的途径，并探究其特殊的地质含义的方法，因此不是采用“从树木看森林”的思路，而采用“从树叶变化看虫害”的思路。
表2 KL变换特征值及特征向量
具体做法是对图像进行KL变换。各主分量与原波段像元亮度值的线性相关系数就是统计所得本征向量的各分量，各主分量的相对变异即是统计所得之本征值，对澜沧江兰坪地区两幅1024像元×1024像元四波段图像，TM1、TM4、TM5、TM7和TM1、TM3、TM4、TM5分别进行了 KL变换，以TM1、TM3、TM4、TM5数据的变换结果之地质意义更易阐明，虽然从最优组合角度来看，TM1、TM4、TM5、TM7组合所包含的信息量更大，但这一组合中没有TM3，而TM3对于压制植被影响有特殊意义。澜沧江兰坪地区TM1、TM3、TM4、TM5四个波段像元亮度值KL变换统计结果见表2，第一至第四主分量所含信息量分别为：87%、9.7%、2.8%和0.5%。
6.2 异常图像成图
由于本次研究目的主要是研究在主分量分析结果中那些序号大，而信息量占次要地位的分量之地质意义，一般异常信息多包含在第四（KL P4）、第三（KL P3）分量中，它们与各TM波段像元亮度值的线性函数关系如式（2）：
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故异常图像采用彩色合成方法形成，即采用KL P4（R）、KL P3（G）与TM3/TM4（B）进行彩色合成。彩版附图11（3）即是从澜沧江兰坪异常图像中截取出的兰坪幅子区图像。TM3/TM4（R34）比值的意义在于减少地形影响及压制植被干扰，彩色合成时将其赋予蓝色，对衬托地质总背景有利。KL P4、KL P3信息构成虽明确，但其地质意义却并不直观，根据各地类影像样区彩色合成的色彩理论计算，可以判断各类色调的地质意义，并进一步结合实地查证结果，对异常图像的各色调作出定性评价。
6.3 典型地物样区彩色合成色调理论计算
按（2）式计算兰坪地区各典型地物样区TM1、TM3、TM4、TM5四个波段像元亮度值的KL P4、KL P3,KL P2（见表3）。
根据表3列出的P4（R）、P3（G）、R34（B）的数据，可以大致估计各样区在彩色合成图像上应呈现的色调。再将以上样区在1:20万兰坪地区遥感色调异常图像（彩版附图11（3））上标出，正如预计的那样，其色调基本与表3中理论推测的色调吻合，因此可以判断该图上，红色、紫红色调可解译为铜矿化蚀变异常区；黄、绿色调主要属植被和泥灰岩分布区，其他各岩性呈现白、青、蓝色调（表3）。
表3 各样区TM图像KL变换主分量值和TM3/TM4一览表
6.4 红土涧子区的初步地质验证
从彩版附图11（3）图像上截取红土涧子区（128像素×128像素）并放大四倍，获1∶5万红土涧子区异常图像（彩版附图11（4））。经对比研究，云南814队填制的1∶5万地质简图（图3）中的Ⅲ、Ⅳ、V号浅色铜矿化层均落入彩版附图11（4）的深红色区，其中Ⅳ号浅色铜矿化层为本矿区主要矿层，长约1000m，平均厚2.34m，平均品位2.14%，最高达6.12%，地表可见孔雀石、蓝铜矿、黑铜矿、斑铜矿、辉铜矿等矿物，以浸染状、晕散状、薄膜状和细脉状产于浅色石英砂岩粒间及裂隙中，含矿层内矿化连续性较好。Ⅳ号浅色铜矿化层长度、厚度均大于Ⅲ号，但铜矿化差，品位低，仅为0.02%～0.04%，地表局部可见少量蓝铜矿、孔雀石等。V号铜矿化层处于层间破碎带中，长650m，宽40m左右，品位在2.08%～12.77%之间。深部主要铜矿物以辉铜矿为主，地表则以孔雀石、蓝铜矿、黑铜矿为主，矿体呈脉状、豆荚状、串珠状及似层状。
表4 异常吻合率
图3 云南省兰坪县拉井（红土涧）铜矿地质简圈
点划线方框为红土涧子区铜矿化、蚀变遥感色调异常图像（彩版附图11（4））对应位置（据814队资料）
1—古新统果郎组；2—始新统云龙组；3—上白垩统曼宽河组；4—下白垩统南新组；5—上侏罗统坝注路组；6—中侏罗统花开左组；7—背斜轴；8—正断层；9—逆断层；10—性质不明断层；11—铜矿层；12—浅色层（铜矿化）
Ⅰ号浅色铜矿化层部分与异常图像上的淡玫瑰色调区吻合，该矿化层品位较低，为0.27%～0.8%，且矿化不连续，地表断续可见孔雀石、蓝铜矿等铜矿物。
Ⅱ号浅色调矿化层及部分I号矿化层在彩版附图11（4）上无紫红色调异常显示，可能是受到山体阴影掩盖，尚待进一步研究。
此外，在彩版附图11（3）黄色方框内的东北角有一块三角形深玫瑰色调区，对应地质图为拉马山北（已超出图3范围）地区，814队追踪到含铜浅色层两层，共长2400m，厚4m～4.2m，品位为0.31%～1.71%，该矿化层在异常图像上也有玫瑰红色色调异常反映。
根据色调异常分布与铜矿化层面积对比统计，两者吻合率见表4。
从表4可知，红土涧矿区地质勘查结果与遥感色调异常的吻合率为89.3%。但对有异常而无矿化的问题未进行统计研究，显然异常范围是大于矿化范围的，此问题十分复杂，目前由于未能对异常逐一查证和研究，故两者吻合程度尚有待进一步探讨。但一般地说，对于预测不能像勘查那样要求，期待预测结果完全准确，正如任何一种物探信息的多解性一样。
综上所述，可以有依据地认为，利用主分量分析在澜沧江兰坪地区提取铜矿化蚀变遥感信息是可行的，有效性甚高。
七澜沧江兰坪异常图像的改进
在制作1024像素×1024像素澜沧江兰坪地区异常改进图像（彩版附图11（5））时，进行了双重KL变换，目的是为了进一步减少第一次KL变换P3、P4分量间的相关性，起到“提纯”异常的作用，取TM6的负值做为地质背景的衬托。即分别对TM1、TM3、TM4、TM5四个波段和TM1、TM4、TM5、TM7四个波段进行KL变换，然后分别从获得的主分量中选取P3、P4两个主分量再进行KL变换，各又获得两个主分量（PP1、PP2），从TM1、TM3、TM4、TM5双重KL变换获得的两个主分量中选取PP2，从TM1、TM4、TM5、TM7双重 KL变换获得的两个主分量中选取PP1，和TM6一起分别赋予R、B、G，进行假彩色合成，生成澜沧江地区兰坪异常图像（彩版附图11（5），其处理流程如下图：
图4 澜沧江兰坪地区TM异常图像处理流程图
两种波段组合双重KL变换所得主分量本征值及本征向量见表2、表5、表6、表7。
表5 TM1、TM3、TM4、TM5二次KL变换特征值
表6 KL变换特征值及特征向量
表7 TM1、TM4、TM5、TM7二次KL变换特征值
彩版附图11（5）上的红色调的地质意义在6.4和6.3节中已有详细讨论。它也是铜矿化蚀变遥感信息。彩版附图11（5）上黄色调是PP：与TM6取负后的高值区的合成色调，也就是与低温区有关的色调，主要反映山的阴坡信息，由于6.4一节讨论山体阴坡铜矿化异常实例较少，故尚不能充分肯定黄色调也是铜矿化蚀变信息的显示。彩版附图11（5）上绿色背景（－TM6）色调衬托地质地形概貌，由于彩色合成将TM1、TM4、TM5、TM7 KL变换后的第三、四分量，再做二次KL变换，获得的第一主分量（PP1），赋于蓝色，故判断彩版附图11（5）上蓝色调主要反映泥岩信息（根据6.4、6.3节阐述的原理）。
通过以上讨论，我们感兴趣的主要是异常图像上的红色调异常。这些红色调异常主要反映铜矿化蚀变信息，它们主要沿澜沧江横断裂延伸呈羽状集群展布。这些异常直观地显示了铜矿化蚀变区面积的大小，它与矿脉或矿层出露规模成正相关。彩版附图11（5）上还标出了一些地名代号，便于与地理、地质图对比。由于该图是压缩显示，零散的异常点也有所丢失，若以四幅拼接或放大扫描输出就更清晰了。除金满（彩版附图11（5）上代号11，下同）和红土涧（15）为已知矿床外，在象鼻村（3）、科登涧（4）、岩头（5）、温登（6）、下屋罗—新华（8）、萤娥（10）、计夺鸡（12）、元宝山—孝金窝（13）、羊村—白村（16）等地附近所显现的红色调异常，也可能预示有铜矿化存在。
地质研究对象无比复杂、变化无穷，矿化蚀变信息相对又十分微弱；试想用某一种或几种数学（图像处理技术）方法进行运算，从而得出充分的具普遍意义的解，是超越当前科技水平的。但是我们仍然可以针对某些特定的地区，简化问题，寻找出一组适当的图像处理技术（数学工具）将微弱的矿化蚀变信息相对纯净地提取出米。
本文得到本中心丁群同志的宝贵意见，云南遥感站张昕、814地质队李金星和刘基富等同志曾参与图片解译、计沦，特此致谢。
参考文献
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A STUDY FOR EXTRACTION OF THE Cu-MINERALIZA-TION ALTERATION INFORMATION IN LANCANGJIANG-LANPING REGION BY PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS OF REMOTE SENSING DATA
Li Chang guo,Zhang Yu jun
（MGMR,Centerfor Aero Geophysics ond Remote Sensing,Beijing,100083）
Abstract It was confirmed by sampling in site and on image, that there are anomalous characteristics of spectra（high reflection in NIR TM51.55μm-1.75um）in the Lancangjiang Lanping Region.It provides the scientific basis for the experimental research of image processing techniques for extraction of the TM RS information,related to the Cu-mineralization and alteration.The best results were got by the principle component analysis.The geologic nature of the anomalies was evaluated by comparison with the geological work in Hong tujian area and by the theoretical calculation of the image sampling.Becuse of the fact, that the image preprocessing（the geometric restoration, the brightness scaling, the multivariate statistics, the optimized choice of TM channels etc.）was accomplished for the whole region uniformly.So it is reasonable to consider, that the obtained processing technique is also applicable for the whole region.And this paper describes it withfull and accurate table（4）,formulas（2）, graphics（4）and colour images（5）.
Key words Principle component analysis,Lancangjiang Lanping region, Cu mineralization alteration Remote sensing information
原载《国土资源遥感》，1997,No.1。