ASTER遥感技术在矽卡岩型铅锌矿异常提取中的应用

"基于ASTER的矽卡岩型铅锌矿异常提取模型构建 (2012年) - 西北师范大学学报（自然科学版），刘婷婷等人" 这篇论文主要探讨了如何利用Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) 的遥感数据来构建一个异常提取模型，以识别和定位矽卡岩型铅锌矿的地质蚀变特征。ASTER是一种先进的卫星传感器，能够提供多种波段的高分辨率光谱数据，对于地质分析和矿产勘探具有重要价值。 首先，研究人员针对普桑果铜铅锌多金属矿床，运用ASTER的反射率数据来探测和分析四种主要的蚀变矿物类型：矽卡岩化、绿泥石化、碳酸盐化和硅化蚀变。这些蚀变矿物是矿床形成过程中的重要标志，它们的存在通常与矿石赋存的地质环境密切相关。通过对比光谱库中这些典型蚀变矿物的波谱特性，研究人员编制了矿物特征分析表，并进行了深入的波谱特征分析。 在方法选择上，论文作者比较了现有的多种蚀变信息提取方法，选取了适合该地区地质条件的特征向量组，用于提取矽卡岩化、绿泥石化和碳酸盐化的异常信息。此外，他们还利用ASTER新增的热红外波段数据，进一步确认了硅化蚀变和碳酸盐岩的信息，这有助于验证和补充先前提取的碳酸根离子蚀变情况。 通过整合所有异常信息，研究人员成功圈定了区域内可能存在矿化活动的蚀变异常靶区。这种方法的应用表明，对于类似地质构造的区域，利用ASTER数据进行蚀变异常提取具有很好的指导意义，可以有效提高矿产勘查的效率和准确性。 关键词涉及的“特征向量”是指在数据分析中用于表征和区分不同蚀变类型的光谱特征组合；“ASTER”是遥感技术的关键工具，提供了丰富的光谱信息；“波谱特征”指不同矿物在特定波长下的反射或吸收特性；“蚀变提取”则是指从遥感数据中识别和分离出地质蚀变特征的过程。 这篇论文展示了如何结合地质学和遥感技术，利用ASTER数据建立一个模型来探测和定位铅锌矿床的异常区域，对于地球科学，特别是矿产勘查领域的实践和理论研究具有重要的参考价值。