老挝波罗芬高原遥感找矿信息提取及红土型铝土矿资源评价
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摘要
铝工业是国民经济发展的重要基础产业，铝工业的持续稳定发展，必须具备充足的铝土矿后备资源，因此，对铝土矿的勘查显得尤为重要。目前，国内外勘查铝土矿资源的方法很多，针对不同成因类型的铝土矿，其勘探方法包括地质填图法、地貌法、遥感地质法和物探方法等。本文将以老挝波罗芬高原上的红土型铝土矿勘查为例，探讨一种适合该类型铝土矿的遥感找矿信息提取方法。
文章以位于老挝波罗芬高原南东部的帕克松矿权登记区为实测研究对象，利用ETM+卫星遥感数据，进行与金属矿化有关的遥感找矿信息提取方法研究。研究过程中，首先对所获得的地质资料、遥感数据进行综合分析，建立其相互之间的内在联系。比如研究蚀变矿物中的离子或离子基团的光谱特征以及它们在对应ETM图像各波段(ETM1～5、7)上的光谱特征及其光谱差异性，据此建立矿化蚀变遥感信息增强提取模型；然后对图像进行大气校正、几何校正、镶嵌等的数据预处理；再根据设计的图像信息增强提取模型，经多次实验及统计分析后，选取最佳的波段组合，合成增强了的矿化蚀变信息提取图像。通过野外地质调查验证矿化异常信息后，对图像进行监督分类处理，进一步去除干扰信息，并统计出矿化异常的分布面积。该方法用具体公式表达出来，即“多元数据分析+比值+主成分分析+分类”，其中，用于增强矿化信息的“比值+主成分分析”，在研究中选用ETM5／1及PCA(1，4，5，7)。以PC1(R)+ETM5／1(G)+PC3(B)为最佳波段组合，构成假彩色矿化信息增强图像，提取了铝土矿矿化信息。
通过野外地质调查，结合遥感图像解译与分析，基本查明了研究区的地层、构造、岩浆岩等成矿地质背景条件，构建了红土型铝土矿的找矿模型。在对帕克松测区成功提取矿化信息的基础上，用该方法对波罗芬高原进行了遥感找矿预测，求得红土型铝土矿预测区8个，参考帕克松测区实测而得的各储量计算参数，获得铝土矿预测资源量18.77亿吨。
Aluminium industry is a very important fundamental industry forthe development of national economy. It is necessary that enoughavailable bauxite resources is needed to support the persistent and stabledevelopment of the aluminium industry. Therefor, it is essential toprospect for bauxite. At present, there are lots of methods being used toexplore the bauxite resources at home and abroad. According to differentgenetic types of bauxite, the prospecting methods are varies, includinggeological mapping, geomorphology, remote sensing geology,geophysics and so on. In this paper, it is mainly discussed a remotesensing(RS) mineralized information extraction method, which is usedin the study and explore the lateritic bauxite on Bolaven Plateau of Laos.
Pakxong tenement in the southeastern Bolaven Plateau of Laos isour experimental area. The landsat ETM+ data is full used to study amineralized information extraction method in the research. Firstly, thegeological and remote sensing data are synthetically analyzed to makeclear the internal relationship between them. For example, we study thespectral characteristics of ion or ion group of the altered mineral, and thespectral characteristics and differences in the corresponding wave bands(ETM1～5、7) of the ETM+ RS image. On basis of these researches, aninformation extraction model of the enhanced mineralized and alteredinformation is formed. Secondly, the ETM+ data is pretreated, includingatmosphere correction, geometry correction, mosaic and so on. Thirdly,based on the enhanced mineralized information extraction model, afterseveral times of experimenting and analyzing, the best assembled wavebands are chosen and then a RS image is drawn out. In the RS image, themineralized information is enhanced greatly. The mineralizedinformation extracted from the RS image is checked by field geologicalsurvey and be proved that the extracted information is quite correspondto the condition of our tenement. After these, the RS image isprogressively processed with technique of supervise classification inorder to wipe off or decrease the interfered information of the extractedmineralized information. Meanwhile, the acreage of the mineralized areacan be calculated too. Here, a formula can be used to express this method, that is "Multi-data Analysis+Ratio+Principal ComponentAnalysis (PCA)+Classification", where, "Ratio+PCA", which is usedfor enhancing the mineralized information. In the study, "ETM5/1"and "PCA(1,4,5,7)" were selected, and "PC1(R)+ETM5/1(G)+PC3(B)"were chosen as the best assembled wave bands. Thus, an enhancedmineralized information pseudo-colour RS image is formed, and theinformation of bauxitization have been extracted too.
The general conditions of stratum, structure, magmatic rocks areunderstood by field geological survey and by interpreting and analyzingof the RS image. Combining with the metallogenetic geological setting,a prospecting model for lateritic bauxite is formed. Based on thesuccessful extraction of the mineralized information in Pakxong workarea, this RS method is used to predict the probable bauxitization areason Bolaven Plateau, and 8 probable lateritic bauxite areas are predicted.Lastly, some measured resource calculation parameters of Pakxong wereused to infer the bauxite resources on Bolaven Plateau, and a total of1.877 billion tons of bauxite resources is gained.
文章以位于老挝波罗芬高原南东部的帕克松矿权登记区为实测研究对象，利用ETM+卫星遥感数据，进行与金属矿化有关的遥感找矿信息提取方法研究。研究过程中，首先对所获得的地质资料、遥感数据进行综合分析，建立其相互之间的内在联系。比如研究蚀变矿物中的离子或离子基团的光谱特征以及它们在对应ETM图像各波段(ETM1～5、7)上的光谱特征及其光谱差异性，据此建立矿化蚀变遥感信息增强提取模型；然后对图像进行大气校正、几何校正、镶嵌等的数据预处理；再根据设计的图像信息增强提取模型，经多次实验及统计分析后，选取最佳的波段组合，合成增强了的矿化蚀变信息提取图像。通过野外地质调查验证矿化异常信息后，对图像进行监督分类处理，进一步去除干扰信息，并统计出矿化异常的分布面积。该方法用具体公式表达出来，即“多元数据分析+比值+主成分分析+分类”，其中，用于增强矿化信息的“比值+主成分分析”，在研究中选用ETM5／1及PCA(1，4，5，7)。以PC1(R)+ETM5／1(G)+PC3(B)为最佳波段组合，构成假彩色矿化信息增强图像，提取了铝土矿矿化信息。
通过野外地质调查，结合遥感图像解译与分析，基本查明了研究区的地层、构造、岩浆岩等成矿地质背景条件，构建了红土型铝土矿的找矿模型。在对帕克松测区成功提取矿化信息的基础上，用该方法对波罗芬高原进行了遥感找矿预测，求得红土型铝土矿预测区8个，参考帕克松测区实测而得的各储量计算参数，获得铝土矿预测资源量18.77亿吨。
Aluminium industry is a very important fundamental industry forthe development of national economy. It is necessary that enoughavailable bauxite resources is needed to support the persistent and stabledevelopment of the aluminium industry. Therefor, it is essential toprospect for bauxite. At present, there are lots of methods being used toexplore the bauxite resources at home and abroad. According to differentgenetic types of bauxite, the prospecting methods are varies, includinggeological mapping, geomorphology, remote sensing geology,geophysics and so on. In this paper, it is mainly discussed a remotesensing(RS) mineralized information extraction method, which is usedin the study and explore the lateritic bauxite on Bolaven Plateau of Laos.
Pakxong tenement in the southeastern Bolaven Plateau of Laos isour experimental area. The landsat ETM+ data is full used to study amineralized information extraction method in the research. Firstly, thegeological and remote sensing data are synthetically analyzed to makeclear the internal relationship between them. For example, we study thespectral characteristics of ion or ion group of the altered mineral, and thespectral characteristics and differences in the corresponding wave bands(ETM1～5、7) of the ETM+ RS image. On basis of these researches, aninformation extraction model of the enhanced mineralized and alteredinformation is formed. Secondly, the ETM+ data is pretreated, includingatmosphere correction, geometry correction, mosaic and so on. Thirdly,based on the enhanced mineralized information extraction model, afterseveral times of experimenting and analyzing, the best assembled wavebands are chosen and then a RS image is drawn out. In the RS image, themineralized information is enhanced greatly. The mineralizedinformation extracted from the RS image is checked by field geologicalsurvey and be proved that the extracted information is quite correspondto the condition of our tenement. After these, the RS image isprogressively processed with technique of supervise classification inorder to wipe off or decrease the interfered information of the extractedmineralized information. Meanwhile, the acreage of the mineralized areacan be calculated too. Here, a formula can be used to express this method, that is "Multi-data Analysis+Ratio+Principal ComponentAnalysis (PCA)+Classification", where, "Ratio+PCA", which is usedfor enhancing the mineralized information. In the study, "ETM5/1"and "PCA(1,4,5,7)" were selected, and "PC1(R)+ETM5/1(G)+PC3(B)"were chosen as the best assembled wave bands. Thus, an enhancedmineralized information pseudo-colour RS image is formed, and theinformation of bauxitization have been extracted too.
The general conditions of stratum, structure, magmatic rocks areunderstood by field geological survey and by interpreting and analyzingof the RS image. Combining with the metallogenetic geological setting,a prospecting model for lateritic bauxite is formed. Based on thesuccessful extraction of the mineralized information in Pakxong workarea, this RS method is used to predict the probable bauxitization areason Bolaven Plateau, and 8 probable lateritic bauxite areas are predicted.Lastly, some measured resource calculation parameters of Pakxong wereused to infer the bauxite resources on Bolaven Plateau, and a total of1.877 billion tons of bauxite resources is gained.
引文
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