WorldView-3遥感数据在巴音戈壁盆地本巴图地区铀矿勘查中的应用

2022-12-03童勤龙叶发旺秦明宽易敏伍炜超

地质论评 2022年6期

童勤龙，叶发旺，秦明宽，易敏，伍炜超

核工业北京地质研究院，遥感信息与图像分析技术国家级重点实验室，北京，100029

内容提要: 笔者等基于WorldView-3(16波段)遥感数据，利用主成分分析方法提取了铁染、Al—OH、Mg—OH和碳酸盐异常信息。进一步查明巴音戈壁盆地本巴图地区蚀变类型及分布，为该地区铀矿勘查提供线索。经查证，提取的蚀变信息类型和位置较为准确，结合地质、地球化学等方法，可以很好地应用于盆山结合部位，甚至盆地内部，为寻找砂岩型铀矿发挥重要作用。综合地面能谱测量、地面光谱测量、岩石薄片观察和化学分析测试结果，认为研究区与铀矿化关系最为密切的蚀变为铁染和碳酸盐化，主要分布在北部巴音戈壁组下段、南部图克木隆起花岗质岩体和新尼乌苏凹陷东北边缘的巴音戈壁组上段。根据铁染和碳酸盐化信息在找矿目的层巴音戈壁组上段中的分布，结合该套地层地质特征，认为研究区NE向向斜西北翼，虽然相关蚀变信息发育，但地层褶皱变形且破坏严重而不利于砂岩型铀矿形成。NE向向斜转折端和东南翼蚀变相对偏弱，但地层稳定，且发育NW向断裂，有利于地下水和后期热液运移，是下一步铀矿勘查的有利地段。

巴音戈壁盆地位于巴丹吉林沙漠以东，狼山以西的广袤地区，是在阿尔金走滑断裂控制下形成的中新生代盆地(张成勇等，2015)。21世纪初，在巴音戈壁盆地东、西部相继发现测老庙砂岩型铀矿床和塔木素特大型砂岩型铀矿床，在盆地中部乌力吉、苏宏图、本巴图等地区也发现了多处砂岩型、泥岩型和热液型铀矿化点(吴仁贵等，2008；王桂珍，2014；刘镠，2016)，显示巴音戈壁盆地具有良好的找铀矿前景(图1)，因此关于巴音戈壁盆地铀矿地质方面的研究工作也不断在加强，主要涉及盆地构造演化、铀成矿条件和控制因素分析、沉积相及铀富集规律研究、铀成矿机理和成矿预测等(吴仁贵等，2008；何中波等，2010；邓继燕，2013；李晓翠等，2014；张成勇等，2015；王凤岗等，2018；Zhang Chengyong et al., 2019; 许亚鑫等，2022)。然而，多年来巴音戈壁盆地铀矿找矿并未获得实质性突破。随着铀矿勘查工作的深入，勘探难度的增大，有必要引进新的工作技术方法，以求获得新的认识。

图1 巴音戈壁盆地本巴图地区地质图(据1∶20万地质图银根幅修改)Fig. 1 Geological map of the Benbatu area, Bayingobi Basin (modified from 1∶200000 Geological Map, Yingen Area)

遥感技术作为一种新的方法，其在铀矿勘查中的应用主要表现在两方面，一是利用地物地形在遥感影像上的色调、纹理、结构、水系、地貌等特征，识别线、环、带、块状等构造信息和区分不同岩石地层，然后进一步分析识别的地质信息与铀矿化之间的关系(刘德长等，2005；颜蕊等，2009；刘德长等，2010)；二是提取蚀变矿物信息，通过分析与铀矿化有关的蚀变信息，为铀矿勘查提供线索，如Ramadan等(2013)在埃及Gabal El Sela地区，利用Landsat ETM+数据进行地质解译和相关粘土矿物提取，通过铀矿化和非铀矿化花岗岩的色调差异、蚀变信息的分布、构造解译结果，确定了铀矿化带，分析了铀矿化的控制因素；贺金鑫等(2017)利用Hyperion遥感数据提取了内蒙古大营铀矿区相关蚀变信息，为该地区铀矿勘查提供了重要找矿标志；张元涛等(2020)利用WorldView-3(WV-3)数据提取了内蒙卫境地区多种蚀变矿物，结合相关地质资料和野外查证，圈定了一处铀成矿有利地段。由此可见，遥感技术在铀矿勘查中可以发挥重要作用。但是，已有的研究和应用主要集中于基岩裸露较好的热液型铀矿床区，而对于形成于盆地内部的砂岩型铀矿床，通常由于蚀变较弱和地表覆盖严重而应用偏少。根据砂岩型铀成矿理论，成矿流体在迁移过程中，通常与围岩发生相互作用而使其发生蚀变，如氧化作用形成褐铁矿化、赤铁矿化等，还原作用形成黄铁矿化、碳酸盐化等(陈友良等，2007；吴柏林等，2007)，这些蚀变从盆山结合带到盆地内往往形成明显的氧化—还原分带(权志高，2003；张金带等，2005)，如果知道相关蚀变的分布，就可以按图索骥，为寻找铀矿化和铀矿床提供方向。另外，有研究表明我国中东部盆地内砂岩型铀矿多经历了后期的热液叠加改造(吴仁贵等，2011；徐喆等，2011；刘波等，2019；Jia Junmin et al., 2020；刘汉彬等，2021)，如巴音戈壁盆地的塔木素铀矿床铀矿化虽然以层间氧化带型为主，但也具有后期的热液叠加，并形成了褐铁矿、石膏和碳酸盐类等蚀变矿物(肖国贤等，2017；Zhang Chengyong et al., 2019)。基于此，在盆山结合带和盆地内部，也可以利用遥感技术提取相关蚀变信息，为寻找砂岩型铀矿床提供线索。笔者等利用WV-3遥感数据，试图提取巴音戈壁盆地本巴图地区相关蚀变信息，并结合已有地质矿产资料和野外查证综合分析，为该地区下一步铀矿勘查提供方向。

1 区域地质背景

巴音戈壁盆地处于塔里木板块、哈萨克斯坦板块、西伯利亚板块和华北板块4个性质不同的大地构造单元，经历了复杂的构造运动和多期的岩浆活动，在盆地内进一步形成了隆起和坳陷相间出现构造格局(吴仁贵等，2009)，研究区位于盆地东南部银根坳陷中的新尼乌苏凹陷东北部，发育一轴迹为北东向的向斜构造(图1)。

研究区主要出露中生界白垩系，下白垩统包括巴音戈壁组(K1b)和苏红图组(K1s)，巴音戈壁组分为下段(K1b1)和上段(K1b2)，下段主要岩性为紫褐、灰白色砾岩夹砂砾岩、含砾粗砂岩；上段上部主要为灰绿色页岩、紫红色泥岩、碳质页岩、生物灰岩，下部主要为灰黄色含砾石粗砂岩、砾岩，巴音戈壁组主要分布在新尼乌苏凹陷边缘四周。苏红图组主要由灰绿、褐红色安山岩、安山玄武岩，夹火山碎屑岩及泥页岩、泥灰岩、砂岩、砂砾岩组成，主要出露在研究区西南边缘，凹陷的中部。上白垩统(K2)主要由橘黄色砂岩、粉砂岩、含砾砂岩、砾岩组成，顶部含钙质结核，底部含玄武岩砾石，在研究区北部少量出露。另外，在研究区东南角局部出露石炭系阿木山组(C3a)，主要岩性包括浅灰、灰绿色英安质岩屑凝灰岩、细砂岩、变质长石砂岩、泥质粉砂岩等。区内岩浆岩主要出露在东南角，包括华力西期花岗岩、花岗闪长岩；印支期花岗岩；燕山期石英斑岩等，岩体中发育闪长玢岩脉、石英斑岩脉等脉体(图1)。

研究区铀矿化类型以砂岩型为主，其次为泥岩型，都主要分布在下白垩统巴音戈壁组上段(K1b2)，另外，在研究区外围也有少量花岗岩型铀矿化点(图1)。前期的野外调查发现，区内铀异常主要出现在以下几种地段：一是在凹陷边缘，巴音戈壁组上段上部灰绿色泥岩与下部砂岩结合部位，处于氧化还原过渡地段，砂岩中富含植物化石等有机质(图2a)；二是在巴音戈壁组上段灰黄色含砾粗砂岩的裂隙和节理中，常发育赤铁矿化和褐铁矿化，并可见方解石细脉(图2b)，具有明显的后期热液作用；三是巴音戈壁组上段黄色含砾粗砂岩局部发生赤铁矿化地段，呈明显的暗紫红色(图2c)；四是在断裂面上出现铀异常，断裂面上具有明显受后期热液作用而发生赤铁矿化等蚀变(图2d)。因此，从研究区的铀矿化特征来看，下白垩统巴音戈壁组上段本身具有富铀特征，虽然具体矿化类型还需要进一步研究，但较为明显的是该套地层经历了后期热液改造作用，并可能造成铀元素进一步富集，在铀矿化地段发育的蚀变类型主要有赤铁矿化、褐铁矿化和碳酸盐化等。

2 数据源及数据处理

2.1 数据源

本次选用WorldView-3(WV-3)(16波段)遥感数据作为数据源，覆盖面积约300 km2。WV-3是美国DigitalGlobe公司于2014年8月13日发射的第四代高分辨率多光谱商业卫星，包含了1个全色波段(空间分辨率为0.31 m)，8个可见光—近红外波段(空间分辨率为1.24 m)和8个短波红外波段(空间分辨率为3.7 m)，是目前商业遥感卫星中空间分辨率最高的数据(Sun Yaqin et al., 2017)，其主要特征参数见表1。

表1 WorldView-3 (WV-3) 遥感数据主要波段特征(据DigitalGlobe)Table 1 Main band characteristics of WorldView-3 (WV-3) data (from DigitalGlobe)

2.2 数据处理

笔者等选用的WV-3影像成像时间为2021年5月30日，影像清晰，纹理结构明显，区内植被稀少，无云雪干扰，数据质量整体较好。数据级别为L2A级，该类型数据已经过辐射校正和几何校正，为了更准确的提取蚀变信息，需要进一步对数据进行辐射定标和大气校正处理。首先利用ENVI软件提供的模块完成数据的辐射定标，然后利用FLAASH模块对辐射定标后的数据进行大气校正，获取地物的真实反射率数据。从大气校正的结果来看，研究区图克木隆起华力西晚期花岗闪长岩光谱曲线相对于大气校正前(图3a)，整体波形和一些典型矿物的特征吸收峰均发生了明显变化，如大气校正后的光谱曲线在波长900 nm附近显示出了三价铁的特征吸收峰，在2215 nm附近显示出了黏土矿物特征吸收峰(图3b)。之后将大气校正后的数据短波红外波段重采样，使其与可见光—近红外波段具有同样空间分辨，即1.24 m。最后将短波红外波段与可见光—近红外波段进行波段合成，形成具有统一空间分辨率的16波段遥感影像，以供提取蚀变信息使用(田青林等，2018；张元涛等，2020)。

图3 WorldView-3 (WV-3)数据大气校正前后花岗闪长岩光谱曲线: (a) 大气校正前光谱曲线; (b) 大气校正后光谱曲线Fig. 3 Spectral curves of the granodiorite before and after atmospheric correction of the WorldView-3 (WV-3) data: (a) spectral curve before atmospheric correction; (b) spectral curve after atmospheric correction

3 蚀变信息提取

3.1 典型蚀变矿物光谱特征

不同的蚀变矿物都具有自身特有的光谱特征，主要取决于其所含离子、基团的晶体场效应和基团震动(Gupta, 2003)。常见的蚀变矿物主要含Fe3+、Fe2+、Al—OH、Mg—OH、CO32-等离子或基团。含有Fe3+离子的蚀变矿物主要有赤铁矿、褐铁矿、针铁矿等，它们在波长850～920 nm处具有特征吸收峰(图4a)。含Fe2+离子的矿物主要有黄铁矿、菱铁矿等，它们的特征吸收峰位置多位于1000～1200 nm。含Al—OH的矿物主要有白云母、高岭石、蒙脱石、伊利石等，它们在波长2200 nm附近具有特征的吸收峰(图4b)。含Mg—OH矿物主要有绿泥石、绿帘石、黑云母等，其光谱在波长2300～2400 nm范围有特征性吸收峰(图4c)。含CO32-离子的矿物主要有方解石、白云石、菱铁矿、菱锰矿等，其光谱在波长1850～2200 nm和2300～2350 nm范围具有特征性吸收峰(图4d)(张宗贵等，2003; Mars and Rowan, 2010)。根据不同蚀变矿物的特有光谱吸收特征，利用合适的遥感数据，便能提取相应的矿物信息。

3.2 WV-3遥感数据蚀变信息提取

利用遥感数据提取蚀变信息的方法较多，主要包括比值变换法、主成分分析法、光谱角填图法、对应分析法、混合像元分解法等，其中主成分分析法是运用最广的一种方法(Pour et al., 2014; Sun Yaqin et al., 2017; Sheikhrahimi et al., 2019; Sekandari et al., 2020)，该方法是对图像数据的集中和压缩，将光谱图像中各个波段那些高度相关的信息集中到少数几个波段，并尽可能保证这些波段信息互不相干，这样各主分量之间的信息基本没有重复和冗余(Crosta et al., 2003; 荆凤和陈建平，2005; Gupta et al., 2013)。本文利用主成分分析法提取了研究区铁染(Fe3+)、Al—OH、Mg—OH和CO32-异常信息，提取各种异常信息的波段选择方法如下：

根据含Fe3+矿物的光谱特征，其特征峰吸收位置大致位于波长850～920 nm之间，对应的是VNIR-7波段，选择VNIR-3、VNIR-7、SWIR-1和SWIR-3 四个波段进行主成分分析，因为异常主分量在特征向量中，VNIR-3和VNIR-7的贡献系数符号相反，且SWIR-1和SWIR-3的贡献系数符号相反。在特征向量矩阵中，第四主分(PC4)符合要求(表2)，因此选择第四主分进行阈值分割，提取Fe3+矿物信息。

表2 WV-3数据VNIR-3, VNIR-7, SWIR-1,SWIR-3波段主成分变换特征向量矩阵Table 2 Eigenvector matrix of PCA using VNIR-3, VNIR-7, SWIR-1,SWIR-3 bands of the WV-3 data

图4 典型矿物光谱曲线(来源于USGS光谱库)(a)含Fe3+矿物；(b)含Al—OH矿物；(c)含Mg—OH矿物；(d)含CO32-矿物Fig. 4 Spectral curves of typical minerals (from USGS spectral library) (a) Fe3+-bearing minerals; (b) Al—OH-bearing minerals; (c) Mg—OH-bearing mineras; (d) CO32--bearing minerals

根据含Al—OH矿物的光谱特征，其特征吸收峰在波长2200 nm附近，对应的是SWIR-6波段，选择VNIR-1、VNIR-7、SWIR-3和SWIR-6 4个波段进行主成分分析，因为异常主分量在特征向量中，SWIR-3与VNIR-7 和SWIR-6贡献系数符号均相反。在特征向量矩阵中，第三主分(PC3)满足异常主成分特点要求(表3)，因此选择第三主分进行阈值分割，提取Al—OH矿物信息。

表3 WV-3数据VNIR-1, VNIR-7, SWIR-3,SWIR-6波段主成分变换特征向量矩阵Table 3 Eigenvector matrix of PCA using VNIR-1, VNIR-7, SWIR-3,SWIR-6 bands of the WV-3 data

表4 WV-3数据VNIR-1, VNIR-7, SWIR-3,SWIR-8波段主成分变换特征向量矩阵Table 4 Eigenvector matrix of PCA using VNIR-1, VNIR-7, SWIR-3, SWIR-8 bands of WV-3 data

根据含Mg—OH矿物的光谱特征，其特征吸收峰在波长2300～2400 nm之间，对应的是SWIR-6波段，选择VNIR-1、VNIR-7、SWIR-3和SWIR-8 四个波段进行主成分分析，因为异常主分量在特征向量中，VNIR-1与VNIR-7贡献系数符号相反，且SWIR-3和SWIR-8贡献系数符号相反。在特征向量矩阵中，第四主分(PC4)符合要求(表4)，因此选择第四主分进行阈值分割，提取Mg—OH矿物信息。

图5 巴音戈壁盆地本巴图地区WV-3遥感数据提取蚀变信息结果: (a)铁染(Fe3+)异常信息分布图；(b)Al—OH异常信息分布图；(c)Mg—OH异常信息分布图；(d)碳酸盐异常信息分布图Fig. 5 Alteration information results extracted by WV-3 data in Benbatu area，Bayingobi Basin: (a) Iron stain (Fe3+) mapping result; (b) Al—OH-bearing minerals mapping result; (c) Mg—OH-bearing minerals mapping result; (d) CO32--bearing minerals mapping result

根据含CO32-矿物的光谱吸收特征，其特征吸收峰位置主要位于波长1850～2200 nm和2300～2350 nm，对应的是SWIR-5、SWIR-6、SWIR-8波段，选择VNIR-1、VNIR-7、SWIR-3和SWIR-5 四个波段进行主成分分析，因为异常主分量在特征向量中，SWIR-3贡献系数符号与VNIR-1和SWIR-5相反。在特征向量矩阵中，第三主分(PC3)满足要求(表5)，因此选择第三主分进行阈值分割，提取CO32-矿物信息。

表5 WV-3数据VNIR-1、VNIR-7、SWIR-3、SWIR-5 波段主成分变换特征向量矩阵Table 5 Eigenvector matrix of PCA using VNIR-1, VNIR-7, SWIR-3,SWIR-5 bands of the WV-3 data

4 蚀变信息提取结果及验证

4.1 蚀变信息提取结果

从提取的蚀变信息结果来看(图5)，铁染(Fe3+)信息在研究区分布较为广泛，主要分布在研究区北部巴音戈壁组下段和南部的岩体中，其次分布在凹陷边缘巴音戈壁组上段和西南部下白垩统苏宏图组火山岩中(图5a，图6)；Al—OH异常信息主要分布在研究区北部巴音戈壁组下段，与铁染信息在该位置大部分重合，其次分布在南部岩体和凹陷边缘的巴音戈壁组上段的局部地区(图5b，图6)；Mg—OH异常信息主要分布在研究区南部花岗质岩体中，其次分布在凹陷边缘内侧的巴音戈壁组上段(图5c，图6)；碳酸盐异常信息主要分布在研究区北部巴音戈壁组下段，与铁染和Al—OH异常信息在该位置大部分重合，其次分布在南部花岗质岩体和凹陷边缘外侧的巴音戈壁组上段(图5d，图6)。整体来看，研究区蚀变信息主要分布在三片地区，一是研究区北部巴音戈壁组下段，二是南部图克木隆起的花岗质岩体，三是新尼乌苏凹陷东北部NE向向斜两翼巴音戈壁组上段。

4.2 蚀变信息验证

将根据提取的蚀变信息结果与地质图和矿产信息叠加(图6)，有针对性地选择部分地区进行了野外观察、地面能谱测量、光谱测量等，并采集了典型岩石样品，进行室内薄片观察和化学分析。

图6 巴音戈壁盆地本巴图地区蚀变信息与地质矿产综合叠加图Fig. 6 Comprehensive map of alteration, geology and mineral information in Benbatu area, Bayingobi Basin

对于研究区北部蚀变信息较为集中的地区，地表主要出露巴音戈壁组下段含砾粗砂岩、砾岩等，地层呈红褐色和灰白色相间分布(图7a)，显示发生强烈的赤铁矿化、褐铁矿化和粘土化蚀变(图7b)。研究区南部蚀变信息集中地区，地表主要出露黑云母花岗闪长岩，岩体大面积发生赤铁矿化而呈红色(图7c)，特别是在岩体裂隙和断层发育处，蚀变更为严重。另外，岩石中黑云母含量较高，并发生明显绿泥石化(图7d)，因此在该地区提取了较为明显的铁染和Mg—OH异常信息。地表能谱测量显示以上两片地区放射性值均正常，说明提取的蚀变与铀矿化没有直接的关系。

图7 蚀变信息查证野外照片: (a)研究区北部巴音戈壁组下段宏观照片；(b)研究区北部巴音戈壁组下段赤铁矿化、褐铁矿化和黏土化；(c)研究区南部花岗岩体宏观照片；(d)黑云母花岗闪长岩中黑云母绿泥石化Fig. 7 Field photographs showing alterations: (a) macrophotograph showing the lower member of Bayingobi Formation in the northern part of the study area; (b) photograph showing hematitization, ferritization and argillization in the lower member of Bayingobi Formation in the northern part of the study area; (c) macrophotograph showing the granitic pluton in the southern part of the study area; (d) biotite chloritization in the biotite granodiorite

由于巴音戈壁组上段是研究区的主要富铀地层，本次对该套地层中提取的蚀变信息进行了重点查证。在向斜的西北翼提取出了明显的铁染和碳酸盐信息，并且沿地层呈带状分布，受地层控制明显(图6)。地表主要出露黄色砂岩，发生明显褐铁矿化(图8a)，其光谱在波长915 nm附近有明显的三价铁吸收峰特征，在2320 nm附近有弱的碳酸盐吸收峰特征(图8b)。另外，蚀变信息分布地区存在弱异常，黄色砂岩γ值多在30 ur左右，周围浮土中异常值局部大于100 ur。该地段验证结果表明与铀异常有关的蚀变可能为褐铁矿化和碳酸盐化。

图8 向斜西北翼黄色砂岩(a)及其光谱曲线(b)Fig. 8 Yellow sandstone in the northwest flank of the syncline (a) and its spectra curve (b)

在向斜西北翼东段靠近转折端位置，提取了明显的铁染、Al—OH和碳酸盐信息，地表主要出露黄色含砾粗砂岩，多发生褐铁矿化，局部地区发生明显赤铁矿化呈紫红色(图9a)，砂岩中白云母含量较高，在裂隙面中多发育方解石脉。黄色含砾粗砂岩的光谱在波长920 nm附近有明显的三价铁吸收峰，在2210 nm附近有Al—OH吸收峰，在2320 nm附近有碳酸盐的吸收峰(图9b)。岩石薄片中，可以明显观察到针铁矿呈红色颗粒状分布在长石等矿物边缘，矿物颗粒间被铁质浸染(图9c)，还可以观察到白云母、黑云母、菱铁矿等矿物，菱铁矿多被后期氧化成褐铁矿，呈黄褐色菱形环带状(图9d)。岩石薄片镜下特征表明，在向斜转折端附近的巴音戈壁组上段黄色砂岩发生了明显的铁染和碳酸盐化蚀变。该地段碎屑岩样品化学分析结果显示，烧失量普遍偏高，变化范围为11.29%～ 20.69%(表6)，可能为样品中碳酸盐含量偏高所致。样品中的U含量整体较高，其中富含菱铁矿，后期氧化成褐铁矿的黄色砂岩(样品20082103)U含量达到822 μg/g(表6)，该地段验证结果表明与铀矿化关系密切的蚀变主要为铁染和碳酸盐化。

图9 向斜转折端附近蚀变信息查证结果Fig. 9 Verification results of alteration information in the hinge zone of the syncline(a)黄色含砾粗砂岩发生褐铁矿化和赤铁矿化；(b)黄色含砾粗砂岩光谱曲线；(c)红色含砾粗砂岩镜下照片(正偏光)；(d)黄色粗砂岩镜下照片(单偏光)。Pl—斜长石；Goe—针铁矿；Hem—赤铁矿；Lim—褐铁矿；Sid—菱铁矿；Mus—白云母；Bi—黑云母(a) Ferritizaiton and hematitization in the yellow pebbled coarse sandstone; (b) spectral curve of the yellow pebbled coarse sandstone; (c) micrograph of the red pebbled coarse sandstone(cross-polarized); (d) micrograph of the yellow pebbled coarse sandstone(plane-polarized). Pl—plagioclase；Goe—goethite；Hem—hematite；Lim—limonite；Sid—siderite；Mus—muscovite；Bi—biotite

表6 下白垩统巴音戈壁组上段碎屑岩化学分析测试结果Table 6 Geochemical analysis results of clastic rocks in the upper member of the Lower Cretaceous Bayingobi Formation

在向斜的东南翼，提取了与西北翼类似的蚀变类型和组合，但整体上蚀变强度相对偏弱。Al—OH异常信息主要分布再东南部巴音戈壁组下段靠近岩体位置，地面调查发现砂岩发生强烈的高岭土化而呈白色疏松状(图10a)，其光谱在2215 nm附近有明显的高岭石吸收峰特征(图10b)，但地表相应位置放射性异常不明显。铁染异常信息分布广泛，在凹陷边缘的砂岩中明显发生赤铁矿化成紫红色(图10c)，其光谱在900 nm附近有明显的三价铁吸收峰特征，并且在2350 nm附近有明显的碳酸盐吸收峰(图10d)，地面放射性测量显示具有弱的异常，γ值多位于80～120 ur之间，进一步说明与铀矿化有关的蚀变为铁染和碳酸盐化。

图10 向斜东南翼蚀变信息查证结果:(a)、 (b) 巴音戈壁组下段砂岩高岭土化及其光谱曲线; (c)、 (d) 巴音戈壁组上段砂岩赤铁矿化和褐铁矿化及其光谱曲线)Fig. 10 Verification results of alteration information in the southeast flank of the syncline: (a),(b) sandstone with kaolinization and its spectral curve of the lower member of the Bayingobi Formation; (c), (d) sandstone with hematitization and ferritization andits spectral curve of the upper member of the Bayingobi Formation

野外查证和室内分析结果表明，本次利用WV-3遥感数据提取的铁染、Al—OH、Mg—OH和碳酸盐异常信息位置较为准确，能较好地反映研究区的蚀变类型、分布范围和强度，为该地区下一步铀矿勘查提供线索。

5 有利成矿地段筛选及讨论

5.1 有利成矿地段筛选

野外调查和上述室内研究表明研究区经历了后期中低温热液作用，使铀元素进一步叠加富集，在合适地段发生矿化或成矿，而与铀矿化最为密切的就是后期发生的铁染和碳酸盐化，这与塔木素铀矿床在后期经历的热液叠加改造作用相似(肖国贤等，2017；Zhang Chengyong et al., 2019)。因此，根据铁染和碳酸盐化蚀变信息的分布，可以进一步预测找矿有利地段。研究区内主要找矿目的层为巴音戈壁组上段，该套地层中的铁染和碳酸盐异常信息主要分布在研究区NE向向斜的西北翼中段、转折端附近和东南翼南段。向斜的西北翼巴音戈壁组上段(K1b2)发生明显褶断，地层破坏严重。在WV-3影像中可以看出巴音戈壁组上段沿走向分布不连续，多发生强烈揉褶成环状和其它不规则形状(图11a)。该地段虽然有利于后期热液浸入，造成地层发生强烈蚀变，但却不利于地下水长期稳定的朝一个方向流动，因此不利于砂岩型铀矿的形成。向斜的转折端和东南翼，巴音戈壁组上段(K1b2)沿NE走向连续分布，褶皱变形不明显，地层相对稳定(图11b)。另外，在转折端附近发育多条NW向断裂，可为地下水流动和后期的热液运移提供通道。所以，研究区向斜转折端附近和东南翼(主要为南段)是研究区寻找铀矿化或铀矿床的有利地段(图6)。

图11 本巴图地区向斜西北翼(a)和东南翼(b)WV-3遥感影像(R/G/B:5/3/2)Fig. 11 WV-3 images showing the northwest flank (a) and southeast flank (b) of the NE-strike syncline in the Benbatu aera (R/G/B:5/3/2)”

5.2 讨论

蚀变信息可以为寻找一些特定类型矿产提供重要线索，利用遥感数据提取相关蚀变信息的技术日趋成熟，但主要应用于基岩裸露区的热液型矿床，在覆盖严重地区或大部分沉积型矿床中的应用相对有限。本次虽然利用WV-3数据在本巴图地区提取了相关蚀变信息，经查证，蚀变矿物类型和分布位置整体较为准确，但在研究过程中也发现了一些问题，主要表现在以下几方面：①利用主成分分析法提取异常信息，其关键点在于波段选择和阈值分割，信息提取过程具有一定的主观性，不同人员提取的结果可能差别较大，如果前期对研究区地质背景缺乏了解，提取的结果有可能违背地质认知，所以，建议在利用遥感数据提取异常信息之前，一定要对研究区的地质概况有所了解，最好有前期地面踏勘；②WV-3数据虽然具有较高的空间分辨率，一定程度上可以减少混合像元的干扰，缩小提取的信息范围，从而有利于沉积岩区或覆盖区的弱信息提取，但是受光谱分辨率的影响，利用WV-3数据很难进一步提取和区分具体矿物，如含Fe3+的赤铁矿、褐铁矿、针铁矿等，含CO3-的方解石、白云石、菱铁矿等，而与铀矿化有关的蚀变矿物可能只是其中的一种或几种，因此有必要结合WV-3数据的特点，探索新的提取方法或者利用更高光谱分辨率遥感数据提取具体的蚀变矿物信息，以提高蚀变信息提取的针对性和准确性；③利用遥感数据提取的很多异常信息，通常很难直接判断是蚀变矿物信息还是岩石中原生矿物信息，即便是蚀变信息，也很难判断是风化作用还是热液作用引起，即无法直接判断蚀变成因。所以，在应用遥感提取的异常信息之前，有必要结合野外地质调查、岩石薄片、地球化学等方法加以佐证，以提高地质作用过程分析和矿产勘查有利地段筛选的可靠性。