李本仕 ，龚晓波，郭道军，孟　標，胡　阳

利用ETM+数据进行沉积岩区岩性识别

李本仕 ，龚晓波，郭道军，孟標，胡阳

（四川省地质矿产勘查开发局一〇六地质队，成都 611130）

重庆市长寿区位于四川盆地东南缘，为单一沉积岩分布区，其岩石光谱特征复杂，遥感识别难度极大。以2000年成像的ETM+影像数据为信息源，借助ENVI4.5遥感数据处理软件，研究了ETM+影像数据应用于长寿地区三叠系-侏罗系地层岩性识别的最佳波段组合、波段比值、主成分变换等处理技术，探讨了采用最大似然分类法提取了碎屑岩、碳酸盐岩、水体、居民地等信息的有效性。为该区域遥感技术应用提供了一定依据。

ETM+；岩性识别；最佳波段组合；自动分类

ETM+（Enhanced Thematic Mapper）数据光谱覆盖范围0.45～2.35μm，划分了8个波段，其中3（红波段）、4（近红外波段）、6（热红外波段）、7（短波外波段）等波段均可提供岩性、地层、构造等信息；第8波段为分辨率15m、光谱范围0.5～0.95μm的全色波段，为最佳波段融合处理提供了方便［1］。对遥感影像进行一系列处理后，根据图形、图案和色调等特征，结合地貌、水系等，可获得丰富的地质信息，为岩性判读提供依据。本文以长寿地区为研究对象，利用ETM+影像遥感数据，综合一些已有的地质资料，对沉积岩岩性识别中的最佳波段组合、波段比值分析、主成分变换等技术方法开展研究，并对计算机自动分类的效果及精度进行了探讨，以期为沉积岩区岩性解译工作提供一定依据。

图1　研究区地质构造简图（据1:50万重庆市地质图，略有修改）

1　研究区地质概况

研究区在大地构造位置上属于四川盆地东南缘川东八面山隔档式褶皱带，是受深大断裂控制的高陡背斜带为主体的褶皱构造区［2］，由一系列的北北东及北东向隔挡式褶皱组成，背斜成山、向斜成丘。研究区内地形与构造、岩性等一致，向斜宽缓，地层以侏罗系陆相碎屑岩为主，包括自流井组（J1-2z）、新田沟组（J2x）、沙溪庙组（J2s）、遂宁组（J3s）、蓬莱镇组（J3p）砂岩夹泥岩，其中在沙溪庙组地层中又发育有多个宽缓背向斜；背斜紧闭，其轴部以三叠系海相碳酸盐岩-河口三角洲相碎屑岩组成，包括大冶组（T1d）和飞仙关组（T1f）灰岩夹泥页岩、嘉陵江组（T1j）灰岩与白云岩互层、雷口坡组（T2l）和巴东组（T2b）白云质泥岩夹白云岩、灰岩及二桥组（T3e）和须家河组（T3xj）碎屑岩，碳酸盐岩被溶蚀后形成岩溶槽谷，碎屑岩则形成地形高点，构成典型的“一山两槽三岭”地貌特征。特殊的自然地理背景，为遥感技术应用提供了良好的条件。

2　数据源及图像预处理

研究采用2000年07月31日成像的 Landsat-7 ETM+（127-39）影像数据，该影像数据具无云、无雪、噪声小等特征，成像效果较好。利用EVNI4.5软件对其进行图像校正处理，包括正射校正、几何校正、图像配准等使图像达到符合要求的几何精度。

表1　研究区 ETM+图像各波段统计表

3　研究方法

不同岩石具有不同的矿物组合特征和化学成分特征，无论其反射光谱特征还是发射光谱特征，都主要与矿物成分和化学成分有关［3］。丑晓伟、傅碧宏等人研究后，指出碳酸盐岩的反射光谱在2.33μm和11.3μm附近存在强吸收谱带和低发射率谱带，在 1.55～1.75μm 内具有相对较高的反射率平台；白云岩吸收谱带的中心波长位置（2.30μm）相对于灰岩吸收谱带的中心波长位置（2.33μm）有向短波长方向移动的特点，而且随着岩石中石英和粘土矿物含量增高，会导致其8.0～10.0μm之间Si-O基团伸缩振动谱带的出现。相对碳酸盐岩来说，由于碎屑岩的主要组成矿物石英和长石在可见近红外和短波红外光谱域均没有谱带特征［3］，对其岩石成分识别就显得尤为困难，由于不同成因、沉积环境的岩石往往具有不同的结构、成分、颜色，其抗风化能力也存在较大差别，水系、植被等发育程度亦不尽相同，因此其在遥感图像上的色调、图案、纹理等均具有独特的特征。

表2　研究区 ETM+图像各波段的相关系数矩阵

3.1最佳波段组合

在ETM+数据中，不同波段反映的地质现像不同，B1波段（0.45～0.52 μm）为铁离子电荷转移吸收带，B4波段（0.76～0.90μm）为铁离子晶体场效应吸收带，B5波段（1.55～1.75 μm）为大部分造岩矿物的高反射谱段，B7波段（2.08～2.35μm）为粘土矿物及碳酸盐矿物光谱吸收带［4］。通过波段组合，可以综合各波段的不同特性，达到图像增强的目的。研究表明选择最佳波段组合往往要求各波段的标准差要尽可能的大、各波段的相关系数要尽可能的小、各波段的均值大小不能相差太悬殊、选用含有目标物特征谱带的波段［5］。

图2　研究区遥感影像图（741组合）

从表1、2可以看出，研究区内除Band 6波段（分辨率为30m）、Band 8波段（分辨率为15m）未参与统计外，其余各波段的标准差大小排序为Band 5＞Band 4＞Band 7＞Band 3＞Band 2＞Band 1，均值按大小排序为Band 4＞Band 5＞Band 1＞Band 2＞Band 3＞Band 1，Band 5、Band 4包含的信息数据最为丰富；Band 1、Band 2、Band 3之间的相关系数均在0.87以上，Band 4与Band 3、Band 1均为负相关、与Band 2呈正相关，相关系数均小于0.15，Band 5与Band 3、Band 2、Band 1相关系数在0.08～0.27之间；Band 7波段集中了粘土矿物、碳酸盐矿物等的特征吸收谱段［6］，除与Band 5相关系数达0.91外，与其他波段数据的相关系数均在0.32～0.51之间。

综合对比各波段组合方案，选择以Band1、Band4、Band7波段假彩色合成（图2），其合成图像效果最佳，色彩丰富、层次分明，岩性、构造解译效果较好。从图2可以看出，水体呈深蓝色；城镇人口密集区呈紫红色；碳酸盐岩分布于背斜核部及两翼，基岩裸露处色调以肉红色为主，植被发育处色调呈绿色，斑状图案为主、发育格状-栅状水系，具溶蚀地貌；以砂岩为主的二桥组色调呈深绿色，带状图案、平行水系或肋状冲沟发育，具山顶尖棱、呈锯齿状列峰地貌特征。侏罗系地层总体以浅褐红-绿色色调为主，具斑块状、斑点状、条带状等图案，纹理特征明显，水系发育。

3.2波段比值

由于沉积岩的颜色均与岩石中铁质矿物、粘土矿物的含量有关，成分中均含有一定量的泥质和碳质，其反射率均不高，波谱特征曲线形态相似、无明显的吸收和反射［7］。因此仅仅利用色调等特征判别沉积岩岩性就显得极为困难。研究表明利用波段间比值可起到增强某一岩性段地质界线和岩性的效果（图3、图4），如Band 5/Band 7波段的比值可增强粘土和碳酸盐岩、Band 5/Band 1 可显示铁离子含量的变化情况、增强含铁矿物。

图3　研究区Band 5/Band 1、Band 4/Band 2、Band 5/Band 7 假彩色合成图

图4　研究区Band 5/Band 7、Band 3/Band 1、Band 5假彩色合成图

从图3～4可以看出，碳酸盐岩与碎屑岩差异明显，经波段比值合成假彩色图像中，碳酸盐岩以二桥组中细粒砂岩为边界呈条带状分布，构成研究区构造格架主体，图像增强后差异明显，较好区分。

研究区内碳酸盐岩以纯度较高的灰岩为主，白云岩主要仅分布于嘉陵江组和雷口坡组中，由于其厚度较小、地表出露宽度较小、植被发育程度高难以区分；碎屑岩由于其色调大致相同，不易区分，但细-中粗粒砂岩往往具明显纹理特征，地貌上常形成山坡及山背等，饱和度小、粉砂岩及泥岩等纹理特征不明显，水系发育程度相对较高，地貌上多为低缓的冲沟、平底等，其饱和度较砂岩高。同时对于侏罗系红层，尤其是大面积分布的沙溪庙组及遂宁组地层因其色调差异明显较好区分。

表3　研究区ETM影像主成分分析特征向量矩阵

3.3主成分变换

由于遥感图像的各个波段呈高度相关，采用主成分变换可减小原图像的相关性，增强构造和岩性等特征组合差异［1］。对研究区ETM影像的Band 1、Band 2、Band 3、Band 4、Band 5、Band7等6个波段作主成分变换，形成6个主成分图像，其中第一、二、三主成分（PC1、PC2、PC3）所含信息达98.59%。

从表3可以看出，第一主成分PC1为原来6个波段的加权和，其中Band 5波段贡献最大，其次是Band 4和Band 7，该图像主要表现的是亮度信息和地形信息；第二主成分PC2是Band 4减去其余波段之和的线性变换，Band 4与Band 3呈最大负相关，对PC2贡献最大；第三主成分PC3是Band 4、Band 3、Band 2、Band 1之和减去Band 7、Band 5之和的线性变换，Band 4与Band 5呈最大负相关，对PC3贡献最大；第四主成分PC4是Band 5、Band 4、Band 3之和减去Band 7、Band 2、Band 1之和的线性变换，Band 1与PC 4呈负相关；第五主成分PC5是Band 7和Band 4之和减去Band 5、Band 3、Band 2、Band 1之和的线性变换，Band 7与PC5呈最大正相关，对PC5贡献最大，表现粘土矿物等在Band 7强烈的吸收光谱特征［6］，因此PC5包含了地质信息，对不同岩性的界线反映明显；第六主成分PC6是Band 5、Band 4、Band 3之和减去Band 7、Band 2、Band 1之和的线性组合，Band 2与PC6呈最大负相关，贡献最大。采用PC5、PC3、PC2假彩色合成图像可较好的反映研究区的岩性信息，增强岩石岩性信息（图5）。

图5　研究区PC5、PC3、PC2假彩色合成影像图

图6　遥感信息自动分类图

3.4岩性信息自动提取

根据上述图像增强处理结果，通过建立砂岩（Red）、灰岩（Green）、白云岩（White）、紫红色泥岩（Yellow）、鲜红色泥岩（Cyan）、页岩（Magenta）、燧石灰岩（Maroon）、灰岩夹泥岩（Sea Green）、居民地（Coral）、水体（Blue）等多种岩性地层单元训练样本感兴趣区（RIO），采用最大似然法分类法对图像进行自动分类处理（图6）。

从图6可以看出，遥感数据的分类处理对岩性界线的反映极为明确，能较好的区分出各类岩性，同时由于植被等因素影响，其分类精度不高，尤其是在侏罗系红层地层界线。对比研究区已有地质成果资料，综合考虑色调、纹理、图案、地貌、水系等因素，才可达到较好的解译效果。

4　结果与讨论

根据各图像处理，将勾绘的岩性及某一岩性段界线成果与区域地质相关资料对比分析后发现：

Band7、Band4、Band1组合为研究区最佳的波段组合方式，利用该图像可较好的识别出碳酸盐岩与碎屑岩、碳酸盐岩中的白云岩与灰岩等信息，但碎屑岩中的砂岩与粉砂岩-泥岩类往往需要综合考虑图案、纹理等特征进行解译识别。

利用波段比值处理技术，可以扩大某些岩性的色调差别，突出构造形态和岩性特征，为较难区分的碎屑岩岩性识别起到一定作用。

研究区主成分特征向量矩阵表明，PC5、PC3、PC2组合能最大程度反映地质岩石信息，压制其他干扰因素，对岩性、地层信息均有增强的效果。

最大似然分类法自动提取的岩性信息，能反映大多数岩性信息，对部分界线能较清除的勾绘，但其分类精度不高，对RIO选择的要求较高，需要综合其他资料解译。

［1］ 方洪宾等.1:25万遥感地质填图方法和技术［M］. 北京: 地质出版社， 2002

［2］ 王永栋，付碧宏，谢小平等.四川盆地陆相三叠系与侏罗系［G］. 合肥: 中国科学技术大学出版社， 2010

［3］ 丑晓伟，傅碧宏.沉积岩石信息的热红外多光谱遥感探测及有效性评价［J］.遥感技术与应用. 1996， 11（1）: 7～13

［4］ 邓素贞，贺佳惠，王永军. ETM数据在金矿化蚀变信息提取中的应用研究——以张家口下双台地区为例［J］. 国土资源遥感. 2010（4）: 56～59

［5］ 张楠楠.新疆康古尔地区遥感矿化蚀变信息提取方法研究及应用［D］.新疆大学， 2006

［6］ 林腾，高光明，刘容秀，等. ETM+和ASTER数据在遥感信息提取中的对比研究［J］.遥感信息. 2011（1）: 65～69

［7］ 薛重生，张志.地学遥感概论［M］.武汉:中国地质大学出版社， 2011.

Lithology Recognition of Sedimentary Rock With ETM+Image

LI Ben-shi GONG Xiao-bo GUO Dao-jun MENG Biao HU Yang
（No. 106 Geological Team， BGEEMRSP， Chengdu 611130）

Changshou， Chongqing is situated in the southeast edge of the Sichuan Basin. Sedimentary rock is exposed within the boundaries of this region. Rock spectral characteristics of the sedimentary rock makes the application of remote sensing technology extremely difficult. Relying on the information source of ETM+ image in 2000 and adopting RS software of ENVI4.5， this paper applies the best spectrum band combination， band ratio and principle component analysis to the lithology identification from Triassic to Jurassic in this region， and has a discussion on the effectiveness of the method for automat extraction of clastic rock， carbonate， water， residential area.

ETM+； lithology identification； optimal band combination； automatic classification

P236

A

1006-0995（2015）04-0605-04

10.3969/j.issn.1006-0995.2015.04.030

2014-09-18

李本仕（1962-），男，四川郫县人，教授级高级工程师，研究方向：矿产地质与遥感地质