赵自雨，刘亚静

(华北理工大学 矿业工程学院，河北 唐山 063210)



基于主成分分析的矿区蚀变信息提取

赵自雨，刘亚静

(华北理工大学 矿业工程学院，河北 唐山 063210)

遥感；矿山监测；主成分分析；蚀变信息

以河北省迁西县为例，分成矿区带的光谱特征曲线，采用主成分分析算法，进行矿区蚀变信息提取。利用ArcGIS软件平台，直观地表达出迁西县的矿区分布情况，为相关部门的监督管理提供依据。

冀东铁矿区是我国典型成矿区带之一，丰富的矿产资源对我国经济发展起到了一定推动作用，随之而来的污染状况也愈加严重，矿区开发信息提取能够为矿山资源的可持续利用提供有力的技术支撑。总结矿区遥感信息提取的一些重要成果，进行归纳与分析并探索更加准确的提取方法：陈劲松[1]采用"面向特征的主分量分析+最优密度分割"法去除了矿化蚀变区的植被的干扰；成功[2]采用主成分分析方法，根据河南陕县——渑池——新安铝土矿带的铝土矿化蚀变，提取矿区的分布信息；代晶晶[3]采用高分辨率影像数据，对离子吸附型稀土矿区进行矿山遥感监测；刘凤梅[4]等根据铁铜多金属矿存在的铁染异常及光谱信息提取采矿区及固体废弃物分布信息。通过总结前人的经验可知，若要实现范围大、目标小且分布不规则的矿区信息提取，主成分分析法可作为较佳的选择。通过分析矿区特有的光谱信息，结合主成分分析法并构造标准差公式，进行矿区信息提取的进一步探索。

1 模型研究

主成分分析法(PCA：Principal Component Analysis)利用概率统计的原理采用降维的模式，将多指标转化为少数几个综合指标，转换后所得的主成分之间各不相关。多光谱遥感数据通过PCA方法所获各个主成分往往代表特定的意义，且相互独立，即每个主成分的地质价值有其独到性[5]。线形代数方面分析，主成分分析法的目标就是使用另一组多维数据描绘得到的数据空间，可将原始数据间的相关性重新分配。这种方法有效地找出数据中最重要的结构和信息并且去除干扰信息，达到将复杂的数据降维的效果，明显地表达出复杂数据所隐含的简单结构。主成分分析法计算简单且无参数限制，因此得到广大学者的广泛应用。对于矿区信息提取，通过主成分分析的思想能够找到波段组合中的有效信息，利用矿区独特的光谱特征即可提高信息提取的效率及准确度。

2 信息提取分析与应用

2.1 矿区信息提取

由于landsat卫星影像分辨率的制约，目视解译无法明确辨认矿区位置，因此需要利用光谱信息进行研究，探索低分辨率影像的矿区提取方法。由先验知识可知，蚀变信息存在于成矿区带，是矿区存在的一种重要标识，分为铁染蚀变和羟基蚀变[6]。因此，利用其独特的光谱特征基本可以提取矿区的分布情况，PCA方法是目前提取蚀变信息的最普遍方法。

根据USGS标准波普库重采样可得到landsat相应波段含羟基的矿物(氢氧化钙)波普曲线(如图1)，其中虚线是重采样前的波谱曲线，实线是重采样为OLI光谱分辨率的波普曲线。

图1 含羟基矿物光谱曲线

由图1可知，波谱曲线上有2个明显的吸收带，分别位于OLI5和OLI7附近，在OLI2以及OLI6附近存在较高的反射率。因此利用OLI数据的2、5、6、7波段进行主成分分析能够较为合理地提取羟基蚀变异常信息。

含铁离子的矿物光谱曲线(如图2)，由于ENVI标准波谱库中含铁离子的矿物波谱曲线缺少0.4 ～1.6 μm间的光谱值，由于光谱分辨率的不同，重采样到landsat影像分辨率之后只有6、7波段能够反映该物质的光谱特性。

图2 含铁离子岩石光谱曲线

2.2 技术流程

选用数据为2015年的OLI传感器影像，OLI传感器与TM+传感器相比有较窄的波段范围，能够更好地得到蚀变信息[7]，空间分辨率为30 m，符合专题图制作精度。提取步骤共可分为3步，第1步骤为图像预处理，第2步骤为主成分分析，第3步骤为蚀变异常等级划分。

其中预处理流程(如图3)，几何校正采用WGS-84坐标，将影像亮度信息辐射定标为地物反射率，大气校正采用FLAASH模型，为了确保光谱信息的准确性，因此不进行数据的融合处理。

图3 数据预处理

2.2.1 主成分分析

利用归一化指数去除水体和植被的干扰，选择band2、band5、band6、band7波段组合进行羟基蚀变信息的主成分分析。计算主成分分析后的特征向量(如表1)。

表1 主成分分析特征向量矩阵

判断蚀变信息的标准是：组成主分量的特征向量，Band6的系数与Band5和Band7的系数符号相反，由表1得到PC4符合判断标准，以PC4作为羟基蚀变等级划分依据，根据矿区情况进行异常蚀变等级划分。

2.2.2异常蚀变等级划分

主成分增强后光谱差异明显的区域即为矿区蚀变信息，可根据特征值构建标准差公式δ=k×s(k为既定系数，s为PC4的特征值)，将δ作为光谱异常分割界限值。蚀变异常共划分为3个级别，羟基蚀变异常的级别划分分别取 。初步分类后不可避免地出现一些图斑，其中掺杂着噪声以及伪异常信息。考虑到专题图的应用，必须进行图斑的合并与过滤，提取结果如图4所示。

图4 信息提取结果

3 精度验证

以2015年提取结果为例，任意抽取一个区域进行实地的人工调研，与提取结果对比进行精度验证。该区域是旧城乡内，靠近迁西县城的一片区域。实地调绘出矿区的矢量边界，将提取结果与实际调绘的矢量边界进行对比验证。图5为样本区域实际调绘结果。计算总体分类精度为79.33%，符合专题图的制图需求。

图5 实地调绘图

4 专题图的制作

为了顺应当今社会对于矿山治理与监管需要，在ArcGIS中制作相应的矿区分布专题图可供参考。其中用到的数据主要有：不同年份的矿区矢量图、研究区的行政区划矢量地图及其地名点文件。

首先将提取的矢量数据转换为shapefile格式，栅格数据转换为TIFF格式导入ArcGIS。将各图层坐标进行统一匹配，专题图应用的投影坐标系统为WGS1984_UTM_50N。

其次进行空间数据的处理与编辑，根据制图需要，将矿区矢量图斑按照面积大小将大于100亩的矿区和小于100亩的矿区区分为2个图层。根据图斑位置创建分矿区布点文件。

点文件创建正确后，建立点文件属性表，添加字段并输入矿区代码。然后通过关联命令将已有的矿区分布数据外部属性表导入并关联，根据关键字段如矿区名称将其关联，并将所选的属性字段导入矿区图形数据属性项中，从而专题图中的矿区分布数据会随着数据库的更新而实时更新[8]。

图6 迁西矿区分布变化图

最后经过图例、图示等修饰，矿区分布专题图成果，如图6所示。从上到下依次为2003年、2007年、2015年迁西矿区分布图。

5 结论

(1)使用envi与ArcGIS软件，对迁西县矿区分布进行信息的提取与表达。

(2)运用主成分分析和阈值分割法对迁西县近10年的遥感影数据进行处理，并在ArcGIS中对迁西县矿区的总体变化以及位置分布进行整合与表达，制作了一组关于迁西县矿区分布变化的专题图。旨在展示迁西县矿区在各乡镇的分布情况以及随着年份的增加其矿区的数量变化信息，用专题图的形式做了很好的阐述，提供了直观的专题地图，使用图者能更直接了解当地的矿区地理情况，利于监督，便于决策。

(3)通过3年的矿区分布变化图可以看出，迁西矿产资源开发的发展趋势是由西南地区逐步向中东部地区转移，并且程不断扩大趋势，其精度符合制图要求。

[1] 陈劲松.基于ETM+影像的矿化蚀变区植被信息提取研究[J].遥感技术与应用,2013,(06):1 083-1 087.

[2] 成功,曾令瑶,陈松岭.OLI与ETM+数据在豫西沉积型铝土矿找矿中的对比研究[J].轻金属,2014,11:7-11.

[3] 代晶晶,王瑞江,王登红.高空间分辨率遥感数据在离子吸附型稀土矿山调查中的应用[J].遥感技术与应用,2014,29(06):935-942.

[4] 刘凤梅,王少军,张志,等.铁铜多金属矿开采矿区及其固体废弃物信息提取方法研究[J].金属矿山,2010,5:168-170+174.

[5] 丛利民,李国志,廖蕾,等.多源遥感数据空间叠合找矿效果研究——以内蒙古西部朱拉扎嘎金矿为例[J].贵州地质,2009,26(04): 284-289.

[6] 李明明,周可法,孙莉,等.基于ICA的遥感蚀变信息提取方法的研究[J].干旱区地理,2011,34(02):309-316.

[7] 杜挺.Landsat8 OLI遥感影像融合算法比较及其土地利用分类适应性分析[D].西安：西北大学,2015.

[8] 刘化冰.ArcGIS在林业专题图制作中的应用[J].福建林业科技,2010,37(01):30-32+36.

Extraction of Alteration Information in Iron Mine Area Based on Principal Component Analysis

ZHAO Zi-yu,LIU Ya-jing

(College of Mining Engineering,North China University of science and technology,Tangshan Hebei 063210,China)

remote sensing; mine monitoring; principal component analysis; alteration information

Taking Qianxi County of Hebei as the example,the spectral characteristics of the iron mine area was analyzed,principal component analysis method was adopted for remote sensing information extraction of Mining area.Iron mine area distribution was Intuitively expressed in Qianxi County.The result can provide evidence for supervision and administration for relevant departments.

2095-2716(2017)03-0001-05

2017-03-29

2017-05-19

湖南省国土资源厅软科计划资助项目(2010-12)。

P237

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