马达加斯加索菲亚省BINARA地区铬铁矿遥感找矿预测

0 引言

随着遥感技术的飞速发展，借助于遥感技术来探测岩性和矿物的研究越来越多。不同的岩石、矿物由于组成成分、晶体结构以及表面形态的不同，表现出不同的光谱特征，这是利用遥感技术进行岩矿、蚀变信息识别的基础[1]。目前国内外已有很多学者将遥感技术应用于矿产资源勘查，并取得了很多的成果。甘甫平等人对遥感提取矿化蚀变信息进行了深入的研究，建立了岩矿识别技术体系集成、谱系集成以及多源遥感数据分层识别技术集成的系统框架[2]；成功等基于Aster数据，采用波段比值法+主成分分析法提取了金川铜镍矿区及其外围的矿化蚀变信息[3]；杨建明等使用波段比值、主成分分析、光谱角填图法提取了东天山戈壁区矿化蚀变信息[4]；Tangestani等对TM数据进行主成分分析，成功提取了伊朗Meiduk地区斑岩型铜矿蚀变信息[5]；Sankaran等使用TM和Aster数据进行去相关拉伸、波段比值以及主成分分析法成功提取了阿曼山北部地区铬铁矿矿化信息[6]。本文将利用Landsat 8遥感数据进行主成分分析提取研究区内基性-超基性岩分布信息，再根据实测光谱数据以及Hyperion高光谱遥感数据建立研究区内Fe含量定量反演模型，最后根据Cr含量与Fe含量之间存在显著的相关性，以及综合遥感异常信息对研究区进行铬铁矿找矿预测。

1 地质背景

BINARA地区位于马达加斯加北部的索菲亚省，区内交通条件较差，且植被稀疏；其地质构造地处马达加斯加Beforona-Alaotra太古代绿岩带(3号绿岩带) Befandriana-Mandritsara岩盆北部(图1)。

Beforona-Alaotra太古代绿岩带是马达加斯加重要的铬铁矿成矿带，区内大面积出露了前寒武系结晶基底片麻岩-混合岩系地层，其间有大量花岗岩-闪长岩、基性-超基性岩侵入，在超基性岩杂岩体及与混合岩、片麻岩接触带有铬铁矿产出[7]。

铬铁矿体主要赋存于基性-超基性岩体中心部位或边缘，含矿岩石为辉橄岩和橄榄岩，矿体产状与超基岩体产状一致，矿体的形态、产状及规模受控于其赋存的超基性岩体形态、产状及规模。矿床类型为超基性流体岩浆经结晶分异、熔离作用堆积形成的阿尔卑斯型豆荚状铬铁矿床，矿体呈巢状、透镜状、团块状、似层状、豆荚状和不规则状，常呈多层状平行产出，为熔离-贯入式铬铁矿类型。近矿围岩由矿体向外依次为：橄榄岩(辉石岩)、辉长岩(苏长岩)、片麻岩-混合岩，矿体与近矿围岩接触关系明显，矿体与围岩不具有渐变过渡的原始岩浆分异现象，矿体是异地来源再就位的产物[8]。

图1 马达加斯加前寒武系基底结构图(据Maarten, 2003，有修改) Fig.1 Structural map of Precambrian basement of Madagascar

此外，该区域除铬铁矿外还发现多种矿种，其中金属矿种有铬矿、铂金、黄金、镍矿、铜矿、铁矿、铅、石榴石、稀土、钴、锰、氧化铀、铅、锡和铂族元素等；非金属矿有石墨、宝石、高岭土等[9-10]。其中优势矿种主要为与基性-超基性岩有关的铬矿、镍矿、金矿等。因此，该区域具有较好的铬及多金属综合找矿潜力。

2 遥感数据及预处理

2.1 遥感数据

The photocatalytic degradation of MB dye solution under visible light irradiation in the presence and absence of scavengers is shown in Fig. 8. For all the conditions the experiment was done for 40 min.

2.2 数据预处理

本次使用的遥感数据下载于USGS官网，Landsat 8多光谱遥感数据是经过几何校正的影像，预处理需要对遥感数据进行辐射定标和Flaash大气校正。Hyperion高光谱遥感数据为Hyperion L1R数据，L1R数据中VNIR波段与SWIR波段之间的空间位置是经过纠正的，预处理需要对高光谱数据进行未定标和受水汽波段的去除、绝对辐射值转换、坏道修复、条纹去除、Smile效应去除、Flaash大气校正、几何校正[13]。

3 遥感信息提取与成矿预测

3.1 多光谱遥感数据信息提取

3.2.2 模型建立

5.资源弱化，是影响风险管理审计的根本因素。风险管理是内部审计的一项新内容、新领域，也是一种以集查错防弊增加价值为一体的综合性活动，这种综合性决定了对内部审计人员复合型的高素质要求。但由于部分审计人员没有经济管理、法律事务等多元化的综合知识，缺乏开展风险管理审计经验指导，导致风险管理审计质量不高，成效不大。

图2 遥感异常信息图 Fig.2 Remote sensing anomalous information map

主成分分析(PCA)是多波段遥感影像信息提取和增强最常用的一种方法，该方法基于计算遥感影像的方差—协方差矩阵或相关矩阵，求得特征值和特征向量，然后反变换回遥感图像，从而达到对遥感影像信息集中和数据压缩的效果[14]。使用主成分分析提取矿化蚀变信息主要是利用目标岩石与背景地物之间的差异对整幅图像进行处理，将分散在各个波段的矿化蚀变信息集中到某一个或二个主成分中，以达到信息增强的目的[15]。由于基性-超基性岩含铁镁质较高，风化形成的红土风化壳中Fe含量较高，一般铁染类矿物在波长在0.4 μm—0.5 μm(OLI2)和0.8 μm—1.0 μm(OLI5)两处为吸收带，在0.63 μm—0.69 μm(OLI4)附近为反射带，所以选择OLI2、OLI4、OLI5、OLI6波段进行主成分分析。将主成分分析结果中的第四主成分、第三主成分、第一主成分以RGB三色合成假彩色遥感异常信息图(图2)，根据野外实地验证，图中的黄色区域主要为基性-超基性岩风化壳分布区域，基本可以见到红土风化壳，大部分可以确定是辉长岩或辉橄岩风化形成，部分可见到未风化或半风化的辉长岩或辉橄岩，少量见到铬铁矿化，异常总体准确率可达90%以上。

3.2 高光谱遥感数据信息提取

多元统计分析是光谱学研究中常用的方法，它综合使用较多的变量来提高统计预测精度。由于高光谱波段之间存在较强的相关性，若采用多元线性回归方法建立预测模型，自变量间的共线性会降低模型的稳定性能，其预测结果的准确性也难以保证[18]。基于此，本文采用偏最小二乘回归方法(PLSR)建立模型，该方法通过压缩高度相关的波长变量解决了多重共线性问题，充分利用并概括了这些光谱信息，使得压缩而成的变量能很好地解释因变量的变化。

其中， yi是铁元素含量实际值，yvc是交叉验证预测值，N为样本数。

图3 元素含量与光谱反射率之间相关性系数随波长变化图 Fig.3 Correlation coefficients between metal elements and raw spectral reflectance

实验采集红土样品32份，在实验室环境下，利用美国生产的SVC HR-1024i便携式地物光谱仪，获取红土辐射光谱数据，并对数据进行预处理工作，主要包括平滑、重采样(重采样至Hyperion高光谱遥感数据波段对应的波长)。将红土样品中Cr含量、Fe含量与其对应的光谱反射率数据进行相关性分析，分析结果如图3所示。根据分析结果可知样品中Cr含量与对应光谱反射率之间的相关性很低，而Fe含量与对应光谱反射率之间存在显著相关性。将红土样品中Cr含量与Fe含量进行相关性分析，相关性系数达到0.76，二者之间具有显著的相关性。此外，铬铁矿产于基性-超基性岩中，其成矿母岩含铁镁质较高，风化形成的红土风化壳Fe含量较高。

由表1和图4可知，南极磷虾酶解产物具有浓郁的海鲜风味和明显的鲜甜滋味，鲜味和甜味评分值分别为7.4，2.9分，苦味评分值为0.4分。经过80%乙醇萃取后，上清液具有较强鲜味和明显的海鲜风味，鲜味评分值为6.5分，苦味评分值为0.3分。乙醇相通过异丁醇萃取后，上清液具有微弱苦味，苦味延迟性长，苦味评分值为5.0分，感官评判苦味值在0.0025～0.005 g/L盐酸奎宁之间；下清液滋味平淡，具有极弱的鲜味。

综上可以得出，研究区内Cr含量高的区域Fe含量也相对较高。因此当Cr含量与对应光谱反射率之间的相关性很低，无法建立准确的反演模型时，可先建立研究区Fe含量的反演模型，确定Fe含量高的区域，再根据Cr含量与Fe含量之间存在显著相关性间接确定Cr含量较高的区域。

研究区铬铁矿为豆荚状铬铁矿床，矿体规模较小，而Landsat 8影像分辨率较低(30 m)，难以直接反映矿体信息，但由于铬铁矿的产出环境基性-超基性岩规模相对较大，可达数千米，Landsat 8影像足够反映基性-超基性岩的信息。根据前期野外调查，研究区内基性-超基性岩大多已经风化成红土风化壳，因此利用Landsat 8遥感影像提取研究区内基性-超基性岩红土风化壳是该区域铬铁矿遥感找矿的核心。

混合汽点火到完全燃烧约需2～3ms的时间。由于发动机的工况、转速、节气门开度及汽缸内的混合汽浓度发生变化，导致了在不同工况下，汽缸内混合汽燃烧时间的不同，所以，不能简单的一概而论。在汽油机一定的节气门开度下，转速随负荷的变化而相应变化。转速增加时，汽缸中紊流增强，火焰传播速度加快。

高光谱遥感将传统的空间维和光谱维信息融合为一体，用窄而连续的光谱通道获取地物的信息，不仅可以精细地区分地物类型，还可以有效地提取地物组成和结构，更有利于精确地提取地物的属性以及理化参数，大大提高了人们获取多种地物类型模型的精度[16-17]。本文利用地物光谱仪在实验室中对野外采集的红土样品进行光谱测试，获取红土样品的光谱数据，并结合红土样品的化学分析结果，建立定量反演模型，并利用模型对高光谱遥感影像进行计算，获取研究区异常信息。

本文选用Landsat 8多光谱遥感数据和EO-1 Hyperion高光谱遥感数据进行研究。Landsat 8 OLI陆地成像仪包含9个波段，其中8个空间分辨率为30 m的波段和1个空间分辨率为15 m的全色波段，成像幅宽为185 km×185 km，OLI比ETM+传感器更能突显蚀变矿物的吸收和反射特征，更有利于蚀变信息的提取[11]。EO-1上搭载的Hyperion传感器共设有242个波段，光谱范围为355 nm—2 577 nm，光谱分辨率为9.6 nm，空间分辨率为30 m，成像幅宽为7.5 km×85 km，可提供可见光、近红外及短波红外窄而连续的波谱信息，可用于直接识别矿物和绘制矿物分布图[12]。

本次研究在PLSR模型中运用逐一交叉验证法(Leave-one-out)：设有n个样本，每次剔除其中1个样本，由剩余的n-1个样本先建立一个成分PLSR模型，利用该模型计算被剔除样本的预测值，重复上述过程至所有样本，从而得到n个样本对应的预测值。根据样本实际值及对应的预测值得出交叉验证均方根误差(RMSEVC)：

本文中所涉及变量的数据主要来源于各省（市、区）发布的历年统计年鉴，部分根据 《中国工业统计年鉴》和 《中国能源统计年鉴》中相关数据直接获得或计算得到，其中2017年的数据来源于各省 （市、区）发布的2017年国民经济和社会发展统计公报。为了消除各年价格因素的影响，本文以2000年为基期，利用国内生产总值指数对名义GDP进行平减处理。

3.2.1 实测光谱数据采集与分析

将所有样本输入上述的PLSR模型中进行运算，得到预测值，并根据实际值计算预测均方根误差(RMSEP)：

图4 Fe含量预测PLSR模型均方根误差变化 Fig.4 RMSECV and RMSEP of PLSR model for predicting Fe concentration

其中，yi是铁元素含量实际值，yp是模型预测值，N为样本数。此后，依次增加建模成分个数，重复上述步骤，根据交叉验证均方根误差(RMSEVC)和预测均方根误差(RMSEP)确定最佳PLSR模型所需要的成分个数[18]。

在相同的数据源情况下，模型的差异表现为建模成分数的不同，而成分数的确定取决于：当增加成分个数时能否使RMSEVC继续降低，并且RMSEP也同样减小。如图4所示RMSEVC随着成分数的增加一直降低，但RMSEP却在成分数大于7的时候开始上升。综上所述，确定成分数为7时建立的PLSR模型为最佳模型。

GPJ-120型加压过滤机的技术参数为：过滤面积120 m2，滤盘直径3 000 mm，滤盘10个，滤盘转速0.4～1.5 r/min，工作压力0.25～0.6 MPa，入料粒度0～0.5 mm，入料浓度200～350 g/L，处理能力(干煤)0.5～0.8 t/(m2·h)。

本次研究中Fe含量定量估算的PLSR模型如表1所示。为检验模型拟合精度，文章中引入决定系数R2作为评价指标，R2取值范围为(0,1)，R2值越接近1，模型拟合程度越好。从表1可知，利用PLSR方法对Fe含量进行建模和预测的结果均较好。绘制Fe含量实际值与预测值之间的散点图(图5)，散点的分布接近于1︰1线，该模型预测能力较好。

对于制成绿化用薄膜的高分子材料，通过低温等离子技术的运营，可以提升其吸水性能。在上下两层改性后的高吸水性高分子被覆层之间包覆植物种子与缓释肥料，以此提升绿化层的防侵蚀效果。实验表明，采用低温等离子技术改性后的高分子被覆层后，层下的土壤化学性质有所改善，平均地表温度高于裸露地面，降水后水分的释放速度得以放缓，从而提升了荒漠植被的成活率。此外，还可以在改性后高分子材料制成的绿化被覆层内根据荒漠土地菌落分布接种微生物，提升生菌群的多样性，同时促进绿化层的稳定性，帮助生态系统的恢复。

表1 偏最小二乘回归模型结果

Table.1 The results of PLSR model

元素成分数量建模预测RMSECR2RMSEPR2Fe71.28120.951.96760.87

图5 偏最小二乘回归模型的预测值与实际值的散点图 Fig.5 Scatter plot of prediction of PLSR against measured concentration

图6 研究区部分区域遥感异常提取结果对比(左图：高光谱遥感反演结果；右图：多光谱遥感异常提取结果) Fig.6 Result comparison of anomlies attracted from remote sensing data by different methods for two sub-areas in the study area

3.2.3 EO-1 Hyperion高光谱遥感数据信息提取

通过上述建立的PLSR模型对Hyperion高光谱遥感数据进行计算，根据Fe含量的高低对计算结果进行分级符号化处理，图6左图所示为研究区中部分区域，其中一级、二级、三级区域的Fe含量依次降低。从反演结果来看，该区域中一级异常分布较少，二级次之，三级异常分布范围较广。前已述及，区内红土风化壳中Cr含量与Fe含量存在显著相关性，因此可以断定研究区中Fe含量最高的一级异常区Cr含量也相对较高。对比该区域多光谱遥感异常提取结果，在图6左右两幅图中，选择地理位置相同的a区域、b区域。左图的a区域、b区域中出现较大面积的Fe含量一级异常，可判定该区域Cr含量也相对较高；右图的a区域、b区域中呈现大片黄色，有大面积的基性-超基性岩分布。因此，图6左图中Fe含量出现一级异常的a区域、b区域，完全对应了图6右图中基性-超基性岩大面积分布的a区域、b区域，基于此可以断定高光谱遥感反演结果与多光谱遥感异常提取结果能够完全对应。

3.3 信息提取结果与预测

图7 异常区域高分辨率影像 Fig.7 High resolution image of anomaly area

图8 异常区域实地照片 Fig.8 Photos of anomly area a1: a区域红土风化壳；a2: a区域铬铁矿块；b1: b区域红土风化壳；b2: b区域基性岩风化残留物

本次研究结合高分辨率遥感影像对图6中a区、b区两个异常区域做进一步验证，如图7所示。图7左图a区域中被圈出的地表颜色呈红褐色，较周围地表颜色呈现异常，与遥感异常信息图中该区域黄色条带状异常相对应；图7右图b区域中地表颜色呈现大片红褐色异常，与该区域遥感异常信息图中大片黄色异常相对应。经野外实地调查验证，如图8所示，a、b两区域风化壳颜色较红，均有基性-超基性岩分布，其中a区域见铬铁矿露头。根据以上实验结果可得到以下结论：通过多光谱遥感提取的基性-超基性岩风化壳区域作为研究区铬铁矿找矿的预测区，其中Fe含量为一级异常的区域为找矿的重点预测区。

本次研究通过上述方法成功对马达加斯加索菲亚省BINARA地区铬铁矿矿化蚀变信息进行了提取和区域铬铁矿找矿靶区进行了预测。

4 结语

本次研究以马达加斯加索菲亚省BINARA地区为研究区，通过对Landsat 8 OLI遥感数据2、4、5、6波段进行主成分分析，并将第4主成分、第3主成分、第1主成分以RGB三色合成假彩色遥感异常信息图，成功提取了研究区内基性-超基性岩信息；基于实测的高光谱数据建立Fe含量定量反演模型，并利用模型对Hyperion高光谱遥感数据进行计算得到研究区Fe含量异常信息；最后根据Cr含量与Fe含量存在显著的相关性以及综合遥感异常信息确定研究区铬铁矿找矿预测区域，为BINARA地区寻找铬铁矿床提供参考。

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