ASTER-TIR用于岩性填图的初步研究

张玉君1杨建民2姚佛军2

（1中国国土资源航空物探遥感中心，北京；2中国地质科学院矿产资源研究所，北京）

摘要：本文报导利用东天山哈密地区的两景 ASTER-TIR进行了区分岩性的初步研究结果和所采用的主要方法技术：去相关扩展、自适应聚类分析、主分量分析等。成功地解译了碳酸盐、铁橄榄石、阳起石、透闪石、钠长石、微斜长石等矿物及相关的岩性。

关键词：去相关扩展；自适应聚类分析；主分量分析

1　前言

ASTER（advanced space-borne thermal emission and reflection radiometer）多光谱探测器是经过多年研究和准备于1999年12月发射的。其研制主要为地学应用，目的之一就是改进资源勘探。[1]ASTER对ETM+（TM）数据是一种有力的补充，ASTER拥有14个波段（见表1），光谱范围覆盖更宽，从052到116微米，辐射分辨率更高，可以提供15米（可见光近红外）、30米（短波红外）以及90米（热红外）三种分辨率数据，并且产生在同一轨道上第三波段的立体像对；ASTER扫幅为60千米。ASTER因其细分的短波红外波段（由ETM＋的两个增至六个）和热红外波段（由ETM＋的一个增至五个），具有分辨某些矿物和矿床种类的潜能，利用这种潜能进行研究和开发，有可能区分数种岩性和矿床类别。ASTER首次提供了航天热红外遥感全球性多波段数据，本工作利用东天山哈密地区的两景ASTER-TIR进行了区分岩性的初步研究。

表1　ASTER和ETM+（TM）波段设置对比

续表

2　方法原理

热红外光谱域（3～1000μm）属发射光谱范围。因受大气传输条件的限制，在热红外（TIR）谱域只有两个大气窗口：3～5μm和8～14μm。由于在3～5μm大气窗口，透射光谱是地物反射和发射的混合光谱，数据解释比较复杂，尚应用很少。8～14μm大气窗口的特点是地球的辐射能量主要分布在这一光谱段，受太阳辐射能的影响较小，且不受光照条件限制，可以昼夜获取数据，故是目前应用最广的热红外谱域。

ASTER-TIR热红外多光谱图像记录的地物热辐射能量变化信息，包含着地物的表面温度和发射率双重信息。地物的表面温度主要与其热力学性质有关，包括热惯量、热扩散率、热传导率和热容量等，其中热惯量是影响岩石表面温度的决定性因素。凡是温度高于绝对零度（0 K=-27316℃）的物体，其内部都存在着分子的热运动，故而不断地向外发射电磁波，即热辐射，其辐射强度的大小取决于物体的发射率和分子运动温度（即表面温度）。即遵循斯忒藩－玻尔兹曼定律：

F＝σεT4

式中：F—物体辐射强度；ε一其发射率；T—其表面温度；σ—斯忒藩－玻尔兹曼常数。

岩石的发射率主要取决于其矿物成分、晶体化学特点、岩石的颜色和表面状况等物理性质。岩石的发射率还随波长的改变而变化，这种相关关系在遥感学中称之为岩石的发射光谱特征。早期宽谱带单波段（如TM、ETM）双波段（机载DS-1230）热红外遥感器，由于不可能测到地物热辐射能量随波长的变化，故早期的热红外遥感图像主要反映地物的表面温度，多用于地热资源调研、水文地质调查、煤自燃、火山与地震预报等方面。

只有在热红外多光谱航空扫描仪（TIMS Airborne Thermal Infrared Multi—Spectral Scanner）和航天扫描仪（ASTER）出现后，才有了可能，通过遥感测定岩石发射光谱特征，进行与识别岩性相关的地学应用研究。

应用ASTER—TIR的首要任务是分离地物的表面温度和发射率。ASTER有五个热红外（TIR）波段（10、11、12、13、14），也就是说，每个像素有五个测量值，但是未知数却有六个：五个随波段变化的发射率（ε），一个各波段不变的表面温度（T）；这就是表面温度和发射率的分离（TES—Temperature/emissivity separation）的困难所在。国外有数人研究过此问题，目前ASTER产品采用的是Gillespie为首研究的TEM[2]方法。为了研究ASTER—TIR的应用，首选方案是直接订购ASTER的2B03（地表温度）和2B04（地表发射率）产品。中科院兰州地质所的丑晓伟、傅碧宏[3]曾在TIMS图像处理中用了由Gillespie提出的去相关扩展功能（在PCI软件中为DECORR—De-coro relation Stretch）可达到增强不同岩石发射光谱反差信息的目的，且认为第一主成分主要反映相关程度较高的岩石表面温度信息。其原理展示于图1至图4。本工作由于种种原因未能得到2B03、2B04产品，故采用了此简易方法进行实验研究。

图1　高相关图像数据在亮度值空间坐标系中的分布（据Gillespie等，1986改编）

图2　高相关图像数据在主成份空间坐标系中的分布（据Gillespie等，1986改编）

图3　对主成份图像有选择性地反差扩展（据Gillespie等，1986改编）

图4　扩展后图像数据在亮度值空间坐标系中的分布（据Gillesple等，1986改编）

3　岩性分类方法流程

利用ASTER-016和017两景数据对岩性分类做了方法研究，形成初步流程图如图5所示；流程中使用了去相关扩展（DECORR—De-correlation Stretch）、自适应聚类分析（ISOCLUS）、多重主分量分析（PCA）等功能。由于ASTER-TIR热红外原始数据为十六位，故去相关扩展结果也要求用十六位通道，其余处理皆用八位通道。方法研究中参考了我们在遥感异常提取方面的经验。

图5　ASTER-TIR岩性分类流程图

4　处理结果与初步解译

组成岩石的矿物在热红外谱域具有选择性发射特性，表现为在发射光谱曲线上有矿物的特征低发射率（Low-emissivity）谱域。因此，根据特征低发射率谱域的波长（或频数）可以提取和识别岩石的矿物组成信息，从而判定岩石类型。我们参考美国地调局Clark等人[5]所做典型矿物热红外数据库，并按ASTER的波段进行了区间积分，作为岩性解译的依据。

碳酸盐类矿物由于 基团内部基谐振动，在113μm附近具有特征低发射率谱带，如方解石、白云石、菱镁矿等此特征非常典型。

火成岩由于矿物成分石英中Si—O基团伸缩振动，在80～110μm有特征低发射率谱带，且具随SiO2含量的减少及伴随镁铁质成分的增加，特征低发射率谱带向长波长方向偏移的规律，即石英含量越高，特征低发射率谱带位置越偏向低波长端。国内外已有一些地质方面应用这一规律，通过定量或半定量测定SiO2含量，进而分辨不同的火成岩类型。

图6为六种典型矿物的热红外发射光谱。

本次实验包括ASTER-TIR:016,017。这二景热红外数据处理略有不同，起主要作用的有去相关扩展、自适应聚类分析和主分量分析。岩性的解译从图像采样波谱图与矿物典型波谱对比入手，先确定主导矿物，再判断岩性。从岩性分辨的确定性上有以下顺序：碳酸岩（TIR14波段低发射率）、超基性岩、酸性火成岩、中性火成岩、不同程度的泥化（可能包括泥岩、砂岩、砂页岩等），见表2。

016的结果示于彩版附图16（7）。

图6　几种典型矿物的热红外发射波谱

表2　ASTER-TIR遥感数据应用小结

ASTER-017景与016景毗邻，位于其西侧，处理方法接近，解译的结果也十分相似，其结果示于彩版附图16（8），色彩有所不同，各图像采样谱线的解译标注于图中。与016有所不同的是，曲线3具典型的碳酸盐矿物热红外发射波谱特征，在14波段有强的低发射；曲线2虽在12、13、14波段特征明显，但10、11波段强度明显偏低，尚无确切解释，但查地质图仍属碳酸盐。曲线4特征与曲线1相似，但10-11波段偏低一些，解译图上表现色调为绿色，地质图上标为基性岩；曲线9的采样点位于图面的中下部，曲线形态像中长石（见图6－右中之曲线），二红洼Cu-Ni矿区有局部属超基性岩的**斑，但周围绿色调与4号点色调类似，超基性程度不足。

彩版附图16（9）展示利用遥感蚀变异常找到的沙泉子 Pb-Zn矿近区热红外岩性解译图（上半部）与地质图（下半部）的对比，无论卡瓦布拉克组大理岩还是星星峡组大理岩在热红外岩性解译图上都有很好反应。

这些解译当然是较概略的，但对于异常提取和1∶5万矿调具有重要实用价值。若热红外与可见光及近红外联合用于岩性划分预计还可进一步改进分类结果。

参考文献（References）

[1]Abrams M,and Hook SSimulated ASTER Data for Geologic Studies[J]IEEE Transactions on Geo-science and Remote Sensing1995336:92-699

[2]Gilespie A,Rokugawa Set alA Temperature and Emissivity Separation Algorithm for Advanced Space-borne Thermal Emission and Re1lection Radiometer（ASTER）Images[J]IEEE Transactions on Geo-science and Remote Sensing199836（4）:1113-1126

[3]Chou Xiaowe,Fu bihongThe Analysis of De-correlation Stretch of Thermal Infrared Multi-spectral Image Pro-cessing and Its Application[J]Acta Sedimentologica Sinica199412（3）:130-135丑晓伟，傅碧宏TIMS图像处理中去相关扩展的解析及其应用[J]沉积学报[J]199412（3）:130-135

[4]Gilespie A,Enhancement of Multi-spectral Thermal Infrared Images:De-correlation Contrast Stretching[J],Remote Sensing of Environment199242:147-155

[5]Clark R N,Swayze G A,Wise R Livo K E,Hoefen T M,Kokaly R F,and Sutley S J2003USGS Digital Spectral Library‘splib05a’U SGeological SurveyOpen File Report03-395

[6]Zhang Y J,Yang J MA new exploration parameter for metallic deposits:The alteration remote sensing anomaly[R]2005Proceedings of the Eighth Biennial SGA Meeting“Mineral Deposit Research:Meeting the Global Challenge”2:1513-1516

[7]Yoshiki NinomiyaQuantitative Estimation of SiO2 Content in Igneous Rocks Using Thermal Infrared Spectra with a Neural Network Approach[J]IEEE Transactions on Geo-science and Remote Sensing199533（3）:684-691

[8]Yoshiki NinomiyaMapping Quartz,Carbonate Minerals and Mafic,Ultra-mafic Rocks Using Remotely Sensed Multi-spectral Thermal Infrared ASTER Data[J]Proceedings of SPIE20024710:19l-202

[9]Yoshiki Ninomjya,Bi-hong FuExtracting Lithologic Information from ASTER Multi-spectral Thermal Infrared Data in the Northeastern Pamirs[J]Geology of Xinjiang（新疆地质）200321（1）:22-30

The Primary Study of Lithologic Mapping Using ASTER-TIR Data

Zhang Yu jun1,Yang ian min2,Yao Fo jun3

（1China Aero Geophysical Survey and Remote Sensing Centerfor Land and Resources,Beijing 100083;2Institute of Mineral Resources,CAGSBeijing 100037）

Abstract: ASTER（advanced space-borne theгmal emission and reflection radiometer）is the first satellite-borne thermal infrared radiometer,that covers over the earth with multi-channel TIR data,giving the potentiality to recognize some mineralsfor distinguishing several rock and deposit typesAll the carbon-ate minerals,represented by calcite,dolomite and marble,have the unique spectra feature as very low emis-sivity in ASTER bandl4 spectra region and high emissivity ASTER bands 10 to 13 spectra regionThe sili-cate rocks have low emissivity at ASTER band 1 l,or 12,or 13 depending on the content of SiO2With the diminution of the SiO2content the low emissivity moves to longer wavelength as the rock type changes from felsic to ultra-maficThis primary studyfor lithologicmapping of the region of east Tian Shan weredone for 2 scenes of ASTER-TIR data:016（obtained on June 62003）and 017（obtained on Oct132002）

A flow chart was constructed for data processing,and the techniques of decorrelation stretch,isodata-classification and principal component analysis were usedFor the interpretation the regional integral calculus was done to obtain the ASTER curves for the typical minerals using the USGS spectra data base

The primary lithological interpretation was accomplished by comparison of the image sampling spectra curves with the standard onesThe good results were obtainedfor carbonate rocks（by Calcite,Marble,Dolomite etc）,ultra-basic rocks（by Forsterite,Serpentine,Actinolite,Tremolite etc）,argillaceous rocks（by Kaolinite,Illite,Smectite etc）,acidic igneous rocks（Granite,with Albite,etc）,and possible metamorphic rocks with different degree of metamorphism（Actinolite,Tremolite,Halloysite etc）

This kind of work will be useful for lithologic mapping and resources exploration of different scales

Key Words:De-correlation stretch；Isodata-classification；Principal component analysis；Lithological mapping

原载《‘环境遥感学术年会一新型对地观测技术与应用’论文集》，2006。

是的，Photographer外来语言，维吾尔语里说 Fotografir فوتوگرافىر

[也有的说： فوتوگراف Photograph ]

想这样的词维吾尔语里还有：

Photoghrapher = Fotografir 摄影师

Computer = Kompyutir 计算机

Banker = Bankir 银行人员

Director = Dërëktor 主管