时间:2024-07-28
王瑞军, 闫柏琨, 李名松, 董双发, 孙永彬, 汪 冰
(1.核工业航测遥感中心,石家庄 050002; 2.中国国土资源航空物探遥感中心,北京 100083)
红山地区位于北山成矿带,处在甘肃省西北部紧邻甘肃与新疆的交界地段。在该区及周边区域分布有较多的铁、铜、镍、锰、金、磷、钒、铀等矿床或矿点,成矿地质条件优越。在红山地区开展重要控矿要素遥感解译和调查,对该区基础地质资料完善和矿产勘查具有重要意义。
遥感技术可作为人类研究地球表层系统的有力工具,也是地质研究和勘查不可缺少的技术手段,在地质调查、矿产勘查、地质环境评价、地质灾害监测和基础地质研究等方面都发挥了重要的作用[1-2]。目前,QuickBird和WorldView-2等国外高分卫星遥感数据已在地质勘查领域取得了良好的应用效果[2-10]; 随着我国国产卫星的快速发展,国产卫星数据在矿山遥感监测、地质矿产调查和水质遥感监测等领域的应用越来越重要[11-12]。高分一号(GF-1)卫星是中国高空间分辨率对地观测系统的首发星,对推动我国卫星工程水平的提升和提高我国高空间分辨率卫星数据自给率,具有重大意义。
为了更好地了解GF-1卫星数据在地质领域的应用效果,本文对GF-1数据的全色和多光谱波段进行融合,制作正射遥感影像图; 进而开展重要控矿地质单元遥感解译,识别和解译控矿地层、构造和岩体,结果显示解译出的重要控矿地质单元与区域物化探、遥感异常吻合程度较高,且大多数异常中心位于成矿有利的重要控矿地质单元区; 在上述多源异常信息叠加地段,圈定找矿预测区。经野外查证,新发现多处铁、铜等多金属矿化线索,取得了较为显著的找矿效果,进一步印证了GF-1数据可以为地质矿产勘查提供有利和丰富的遥感信息源。
红山地区位于甘肃北山成矿带,由NW—近EW向展布的山脉和冲沟构成,属于中低山地貌,地势呈北高南低、中间高东西低的形态,地形坡度较小,相对起伏不大,切割较弱。区内气候干旱,常年少雨,植被稀疏,基岩出露好,有利于发挥遥感技术的优势,开展相关遥感地质应用和研究工作。
红山地区地处塔里木—华北板块的敦煌微地块,跨及花牛山早古生代陆缘裂谷带(裂陷槽)和磁海—红柳园—白山堂晚古生代陆内裂谷带2个三级构造单元[13-15]。区内出露地层为新元古界—下古生界浅海相沉积变质岩系,长城系古硐井群岩性为石英片岩、石英岩和大理岩; 蓟县系平头山群为一套碳酸盐岩—陆源碎屑岩建造; 青白口系大豁落山群岩性为大理岩、透辉角闪岩、绢云绿泥千枚岩夹石英片岩及磁铁矿; 南华系洗肠井群为一套冰水沉积含砾大理岩夹炭质粉砂岩; 震旦系泽鲁木群岩性为炭质页岩、粉砂质页岩夹钙质粉砂岩及锰矿层; 寒武系西双鹰山群岩性为砂质板岩和含磷结核硅质岩、含钒铀炭质千枚岩; 奥陶系罗雅楚山群岩性为长石石英砂岩、含炭硅质岩、粉砂质板岩; 奥陶系锡林柯博组岩性为凝灰质砂岩和粉砂岩和细砂岩; 泥盆系三个井群岩性为砾岩及细砾岩夹英安质凝灰岩; 泥盆系墩墩山群岩性为流纹质角砾凝灰熔岩及凝灰岩。地层走向为130°~150°。
区内岩浆岩较发育,岩性从超基性岩—酸性岩均有,以中酸性岩为主,主要为志留纪基性—超基性岩体,泥盆纪黑云母二长花岗岩和石英闪长岩等,以及沿NE和NW向断裂侵入的花岗岩脉、辉绿岩脉及石英脉。
研究区内构造较为复杂,褶皱和断裂较为发育。褶皱表现为大型复式向斜,由青白口系、震旦系、寒武系及奥陶系构成复式向斜主体。褶皱轴迹呈NWW向,北翼受断裂破坏,地层缺失且破碎; 南翼受闪长岩侵入影响,但保留完整,以致两翼呈现不对称性。红山铁矿床处在该复式向斜南翼的次级背斜翼部及转折端部位,区内断裂主要为近EW向,其次为NE及NW向,但断层对矿体的破坏作用不大。
本文使用的GF-1原始数据的获取时间为2014年6月26日,包括8 m空间分辨率的多光谱数据和2 m空间分辨率的全色数据,均为自带有理函数模型(rational function model,RFM)的元数据文件。图像中云雪覆盖量少(小于1%),辐射畸变、几何畸变和噪声均较小,图像清晰,整体质量较好,适用于进行重要控矿要素遥感解译。
利用遥感专业处理软件ERDAS中的LSP模块,采用“数字高程模型+有理函数模型+地面控制点”(“DEM+RFM+GCP” )的方法,分别对GF-1多光谱和全色原始数据进行正射纠正[16]。读取RPC.XML文件中的内、外定向参数作为GF-1的RFM模型参数; 选用由IRS-P5卫星数据制作的数字高程模型数据作为正射纠正处理的辅助数据; 选择GF-1多光谱图像的B4(R),B3(G),B2(B)波段组合并采用Pansharp算法与全色波段进行融合处理[16-18]; 最后根据本文研究的重要控矿要素对融合后的图像进行局部拉伸处理,制作完成GF-1正射影像图(图1)。
图1红山地区GF-1正射影像图(GF-1 B4(R),B3(G),B2(B)假彩色合成图像)
Fig.1GF-1orthophotomapofHongshanRegion
为进一步改善GF-1图像的视觉效果,提高各地质单元的可解译程度,采用高通滤波和比值拉伸等方法对融合后的图像进行了针对性的图像增强处理,从而使重要控矿要素信息的提取效果更好。
在充分收集前人地质、物探、化探、遥感、矿产和已知矿床等成果资料基础上,以GF-1数据融合图像为主要数据源,辅以其他卫星数据,运用图斑色彩分析、纹理特征分析、地貌形态分析和野外验证等方法,建立各重要控矿地质单元的遥感解译标志; 利用PhotoShop,ArcGIS和MapGIS等软件平台,以人机交互解译为主要手段,采用直判法、对比法、邻比法和综合判断法等方法,采取推演、扩展和外延等技术,进行控矿地层、构造和岩体解译,形成研究区的重要控矿地质单元遥感解译地质图。
重要控矿地质单元遥感解译分为2个阶段: 第一阶段为研究区基础地质遥感解译; 第二阶段为控矿地层、构造和岩体等重要控矿地质单元遥感解译、识别提取、地质单元整饰和分类标识。
3.1.1 重要控矿地质单元梳理及提取
3.1.1.1 重要控矿地层
青白口系大豁落山群(Qbd)为研究区内铁矿的控矿地层。依据岩石组合可划分为4个岩组,由下至上为: ①第一岩组(Qbd1): 上部为大理岩夹石英片岩和石英岩; 中部为大理岩夹磁铁矿; 下部为条带状透辉角闪岩、阳起角岩和斜长角闪片岩; ②第二岩组(Qbd2): 微晶灰岩与含炭质微晶灰岩互层,夹白云质大理岩; ③第三岩组(Qbd3): 白云质大理岩、方解白云石大理岩夹内碎屑砾岩及千枚状板岩; ④第四岩组(Qbd4): 顶部为绢云绿泥千枚岩和石英岩; 上部为阳起石、透闪石、透辉石化磁铁石英岩和磁铁矿层; 中部为白云石大理岩和石英砂岩; 下部为黑云绿泥绢千枚岩。
震旦系泽鲁木群(Z1-2z)为研究区内锰矿的控矿地层。上部为硅化白云岩和大理岩; 下部岩性为炭质页岩、粉砂质页岩夹钙质粉砂岩,炭质页岩夹锰质页岩、锰帽及锰矿层。
寒武系西双鹰山群(∈2-3x)为研究区内磷、钒、铀矿的控矿地层。上部岩性为砂质板岩夹硅质板岩; 中部为含磷结核硅质岩和石英岩; 下部为含钒、铀炭质千枚岩、石英炭质板岩和粉砂岩。
3.1.1.2 重要控矿岩体
志留纪基性—超基性岩体为研究区内铜镍矿的控矿岩体,呈岩墙产出,岩石组合为角闪辉长岩—斜长二辉橄榄岩—方辉橄榄岩—含云母橄榄二辉岩。岩石呈黑绿色、暗绿色或深绿色,中细粒结构,块状构造。岩石中橄榄石属贵橄榄石,含量21.85%~78.53%,平均为48.93%; 斜方辉石属古铜辉石,含量0.32%~35.85%,平均为19.14%; 单斜辉石属透辉石,含量1.09%~10.82%,平均为4.45%; 斜长石含量9.0%~38.81%,平均为22.89%,以拉—中长石为主,少量更长石。
志留纪辉长—辉绿岩(S3ν-βμ)为铜及多金属矿的控矿岩体,呈岩墙状产出。岩石呈灰绿色,中粒辉长结构,块状构造。矿物成分主要为基性斜长石、普通辉石、角闪石和黑云母。基性斜长石呈自形—半自形,长板状,多发育绢云母,含量50%~65%; 普通辉石呈半自形或他形,形状不规则,含量15%~20%; 角闪石呈不规则形状或残缺不全的柱状,部分已被纤维角闪石交代,含量20%~30%; 黑云母呈片状,较破碎,且分布不均匀,发育绿泥石化,含量较少。
3.1.1.3 重要控矿构造
罗雅楚山背斜为红山铁矿西矿区的控矿构造。罗雅楚山背斜轴迹呈NWW向,出露长22 km,平均宽4 km,向NW倾伏(倾伏角为25°~30°),向SE向撒开; 背斜轴部由青白口系碳酸盐岩组成,两翼由南华系冰碛砾岩、震旦系大理岩和寒武系硅质岩组成。南翼受断裂构造破坏,致使两翼呈现不对称,红山铁矿床西矿区的铁矿体即产于该背斜中。
砂井子东背斜为红山铁矿东矿区的控矿构造。砂井子东背斜轴部主要由青白口系微晶白云质灰岩夹大理岩(Qbd2)组成,两翼由青白口系白云质大理岩、方解白云质大理岩(Qbd3),绢云绿泥千枚岩夹石英岩(Qbd4),寒武系砂质板岩夹硅质岩组成。红山铁矿床东矿区铁矿层即赋存在该背斜的两翼。
NEE向和近EW向断裂是多金属矿的控矿构造。该组断裂为区域性近EW向断裂的次级断裂,该断裂带内糜棱岩片理化较发育,沿断裂带分布较多的中酸性小岩株、岩脉,且对其具有较明显的控制作用。
3.1.2 重要控矿地质单元解译标志
3.1.2.1 重要控矿地层解译标志
青白口系大豁落山群(Qbd)在研究区内可划分为4个岩组: ①第一岩组(Qbd1)在GF-1图像(图2(a))中,色调较暗,主要呈黑色、灰黑色、蓝黑色等,局部夹黄色、褐黄色、灰蓝色或淡红色斑点状、斑块状色斑,影纹多呈条块状、团块状或团状,影像粗糙; 局部地段出露的片岩呈NW向展布的较清晰的平行状纹形、色带。该岩组内水系、冲沟较发育,但分支较少,主要呈线状、弯曲状,山脊较平直,坡度较缓。②第二岩组(Qbd2)在GF-1图像(图2(b))中,色调较暗,主要呈灰黑色、灰蓝色、蓝黑色等,局部夹黄色、褐黄色、灰黄色等NW向展布的条块状彩色色调,影纹多呈条块状、条带状,影像较粗糙; 主要岩性为灰岩,岩石性脆,硬度不大,其露头多呈尖棱状,水系较稀疏,坡度较缓。③第三岩组(Qbd3)在GF-1图像(图2(c))中,色调较亮,主要呈灰红色、淡红色与灰绿色、青绿色相间分布,影纹较粗糙,多呈块状、团块状、条带状、碎块状,岩性主要为碳酸盐岩,山脊多呈棱角状,水系不发育,坡度整体较缓,局部地段较陡。④第四岩组(Qbd4)在GF-1图像(图2(d))中,色调和影纹较均匀,色调主要呈黄色、褐黄色,局部夹灰黑色条带,影纹多呈细小条块状、条带状、碎块状等,水系或冲沟不发育,山脊线较平直,呈尖棱状。
(a) 第一岩组(Qbd1) (b) 第二岩组(Qbd2)
(c) 第三岩组(Qbd3) (d) 第四岩组(Qbd4)
图2青白口系大豁落山群(Qbd)GF-1影像特征
Fig.2GF-1imagecharacteristicsofDahuoluoMountainGroupinQingbaikouSystem(Qbd)
震旦系泽鲁木群(Z1-2z)在GF-1图像中,色调较亮,主要呈淡红色、灰红色、灰黄色等,局部夹灰黑色细小条块,影纹多呈细纹状、细丝状,色调和影纹较均匀。该群岩性主要为页岩,透水性较差,地表径流较发育,水系或冲沟多呈树枝状、羽毛状,地势低缓浑圆、波状起伏; 而局部的碳酸盐岩区则水系不发育,山脊较陡,多呈棱角状(图3)。
图3 震旦系泽鲁木群(Z1-2z)GF-1影像特征
寒武系西双鹰山群(∈2-3x)在GF-1图像中,色调较暗,主要呈黑色、黑褐色等,影纹多呈条带状、条块状,色调和影纹较均匀; 该群岩性透水性差,地表径流发育,水系或冲沟多呈树枝状,山脊较浑圆(图4)。
图4 寒武系西双鹰山群(∈2-3x)GF-1影像特征
3.1.2.2 重要控矿岩体解译标志
志留纪基性—超基性岩体在GF-1图像中,色调主要呈灰红色、暗灰色、灰黑色、灰黄色等; 影纹多呈细纹状、细丝状、细小条带状等,色调和影纹较均匀。基性—超基性岩体的岩性坚硬、节理不发育、抗风化能力较强,水系或冲沟不发育,地貌多表现为正地形,山脊较浑圆,地形较缓(图5(a))。志留纪辉长—辉绿岩体在GF-1图像中,色调和影纹较均匀,色调较暗,主要呈深蓝色、灰蓝色等,局部夹灰黑色; 影纹多呈团块状、块状等。辉长—辉绿岩体的岩性也坚硬、节理不发育、抗风化能力强,水系或冲沟不发育,地貌表现为正地形,山脊较浑圆,地形较陡(图5(b))。
(a) 基性—超基性岩 (b) 辉长—辉绿岩
图5志留纪岩体GF-1影像特征
Fig.5GF-1imagecharacteristicsofSilurianigneousrocks
3.1.2.3 重要控矿构造解译标志
研究区内构造发育,褶皱是铁矿床重要的控矿构造,断裂则是铜、金等多金属矿的赋矿构造。褶皱构造在GF-1图像中,主要表现为组成褶皱的不同地层,以不同颜色和纹理沿轴部对称分布。褶皱轴部多呈半圆形、半椭圆形,背斜两翼地层的产状相向,转折端的地层倾向两翼,两翼地层对称分布(图6)。断裂构造在GF-1图像中多表现为线性的色调异常及不同色调的差异分界面或异常带,呈线状稳定延伸(图7)。
1.第四系全新统; 2.罗雅楚山群下岩组; 3.寒武系西双鹰山群; 4.震旦系泽鲁木群; 5.南华系洗肠井组; 6.青白口系大豁落山群第四岩组; 7.大豁落山群第三岩组; 8.大豁落山群第二岩组; 9.大豁落山群第一岩组; 10.蓟县系平头山群; 11.长城系古硐井群; 12.石英闪长岩; 13.英云闪长岩; 14.韧性剪切带; 15.正断层; 16.性质不明断层; 17.地质界线; 18.平行不整合界线; 19.角度不整合界线
图6褶皱构造GF-1影像特征
Fig.6GF-1imagecharacteristicsoffoldstructure
图7 断裂构造GF-1影像特征
针对前期对研究区内控矿地层、岩体和构造等重要控矿地质单元进行的遥感解译,在研究区的大部分区域均进行了实地检验,共验证各类控矿地质单元167处。统计结果表明,室内遥感解译结果和野外实地验证结果比较接近,室内解译正确率为89.22%(表1)。对比本次利用GF-1数据进行遥感解译的成果与前人区域地质调查成果,除细化了不同地层的岩性单元外,还解译出新的控矿地层、岩体和构造等重要控矿地质单元。对遥感解译成果均进行了野外实地验证,且在后期找矿应用中,发现了多处铁、铜、钼等多金属矿化线索,取得了较好的找矿效果,进一步显示了GF-1数据在地质矿产调查中所起的重要作用。
表1 重要控矿地质单元野外验证结果Tab.1 Field verification results of important ore -controlling geological units
对GF-1图像解译的控矿地层、岩体和构造等重要控矿地质单元信息进行综合分析,进而选取遥感影像特征突出、综合成矿地质条件优越的地区进行了野外实地调查。在青白口系大豁落山群地层区验证了已知铁矿床,同时还新发现了铁及多金属矿化线索; 在志留纪基性—超基性岩体区验证了已知铜镍矿床,新发现了铜及多金属矿化线索; 在NWW向构造蚀变带,新发现了锌及多金属矿化线索。
野外验证结果表明,与成矿密切相关的地层、岩体和构造在GF-1图像中影像特征较明显,遥感解译的重要控矿地质单元区的确有较好的多金属矿化显示,进一步证明了利用GF-1图像在红山地区开展遥感找矿预测的可行性。
梳理和总结研究区内与重要控矿地质单元密切相关的多金属矿床资料,分析研究重要控矿地质单元区的成矿地质特征和成矿规律,解析和挖掘典型矿床的各控矿地质要素特征,总结不同矿种、不同成因类型的矿床赋存地段差异,整合典型矿床的所处地质环境和控矿、赋矿要素信息,综合剖析典型多金属矿床的多源异常特征,构建典型矿床找矿模型(表2)。
表2 红山地区典型矿床找矿模型Tab.2 Prospecting models for typical ore deposits in Hongshan Area
在对研究区控矿地层、岩体和构造等重要控矿地质单元遥感解译的基础上,结合物探、化探、遥感等异常成果,综合分析研究区区域地质背景、控矿条件和成矿规律,叠加和融合多元成矿有利异常信息,依据典型矿床找矿模型,选择具有较好找矿前景的遥感异常区段,进而圈定遥感找矿有利地段。经野外查证,新发现3处铜、钼、铁、锌等多金属矿化线索,均位于GF-1图像解译的重要控矿地质单元区(图8)。
1.全新统: 砂砾土; 2.奥陶系锡林柯博组: 凝灰质砂岩、粉砂岩; 3.奥陶系罗雅楚山群下岩组: 石英砂岩、粉砂岩; 4.寒武系西双鹰山群: 砂质板岩、石英岩; 5.震旦系泽鲁木群: 大理岩、板岩; 6.南华系洗肠井群: 大理岩、粉砂岩; 7.青白口系大豁落山群第四岩组: 千枚岩、石英岩夹磁铁矿层; 8.第三岩组: 大理岩、板岩; 9.第二岩组: 灰岩、石英砂岩; 10.第一岩组: 大理岩、片岩; 11.蓟县系平头山群: 大理岩、白云岩、石英岩; 12.泥盆纪二长花岗岩; 13.泥盆纪石英闪长岩; 14.志留纪花岗闪长岩; 15.志留纪英云闪长岩; 16.志留纪斜长角闪岩; 17.志留纪辉长—辉绿岩; 18.志留纪角闪橄榄岩; 19.辉绿岩脉; 20.断裂构造; 21.韧性剪切带; 22.地质界线; 23.地层产状; 24.与控矿地层密切相关的找矿有利地段; 25.与控矿构造密切相关的找矿有利地段; 26.与控矿岩体密切相关的找矿有利地段
图8红山地区遥感找矿有利地段分布
Fig.8DistributionmapoffavorableareasforremotesensingprospectinginHongshanArea
与重要控矿岩体单元相关的岩浆岩型铜钼矿化赋存于斜长角闪岩控矿岩体中,矿化体宽约2 m,地表延伸长度大于30 m。斜长角闪岩体呈近EW向展布,岩体内蚀变强烈发育,可见褐铁矿化、赤铁矿化、硅化、绢云母化、黄钾铁矾化、孔雀石化、碳酸盐岩化和绿泥石化等; 且蚀变带的分带性较好,由北向南依次为绢云母化、碳酸盐岩化、绿泥石化+褐铁矿化、黄钾铁矾化+褐铁矿化、硅化+孔雀石化+褐铁矿化+金属矿化、绿泥石化、赤铁矿化和绢云母化(图9)。
图9 铜钼矿化线索区野外实地照片
样品分析测试结果显示: 铜元素含量0.11%~0.21%,钼元素含量0.02%~0.03%,孔雀石化多呈浸染状分布,钼矿化多呈条块状、似层状。
与重要控矿地层单元相关的沉积—变质型铁矿化赋存在青白口系大豁落山群控矿地层区,赋矿岩性主要为含磁铁矿石英岩和硅质岩。磁铁矿化带呈NW向展布,宽为2~6 m,地表延伸长度约300 m。带内蚀变较发育,多见绿泥石化、绢云母化、弱碳酸盐岩化、硅化、黑云母化和透辉石化等。样品分析测试结果显示: 铁元素含量9.8%~15.5%,磁铁矿多呈团块状、条带状展布。
与重要控矿构造单元相关的构造热液型锌矿化线索赋存在构造蚀变带中,构造蚀变带宽约8 m,地表延伸长度大于100 m,走向近EW,倾向、倾角不明。带内岩石较破碎,可见碎裂岩和构造角砾岩等。带内蚀变强烈,主要发育褐铁矿化、赤铁矿化、硅化和黄钾铁矾化等。样品分析测试结果显示: 锌元素含量0.19%~0.29%。
GF-1数据具有高空间分辨率,色、影、形、纹等影像特征丰富而突出,可供对红山地区有效开展针对性较强的遥感解译,分析各专题性解译要素的性质和分布特征,进而解析与区域地质环境和已知矿床之间的内在相互关系,识别和剖析成矿地质环境——重要控矿地层、重要控矿岩体和重要控矿构造汇聚地段,有效指出矿产勘查的目标区段。
针对重要控矿地质单元,GF-1数据在色调、纹理、形态和空间分布等方面具有较强的识别效果和突出的判读能力,依据与成矿密切相关的遥感解译重要控矿要素信息圈定的多金属遥感找矿靶区,均为未开展任何揭露工程的“原始”地段。野外查证结果显示,找矿有利地段内多金属矿化现象明显,有效指导了后期地质找矿工作。基于GF-1数据的专题性和针对性遥感解译,“示矿”效果显著。
1)GF-1数据的融合影像对红山地区重要控矿地质单元的几何特征和空间形态反映清晰、精细,具有较强的识别效果和突出的可解译能力,可供有效解译控矿地层、控矿岩体和控矿构造等特征要素。
2)利用GF-1融合图像识别和解译出红山地区的重要控矿地质单元,综合剖析了控矿地层、控矿岩体和控矿构造与铁、锰、磷、钒、铀、铜镍矿的内在联系,解析了各控矿地质单元的成矿地质环境,圈定了遥感找矿有利地段。野外查证新发现了铜、钼、铁、锌等多金属矿化线索,为红山地区地质找矿和其他类似区域矿产勘查提供了技术基础。
3)基于GF-1融合图像的重要控矿地质单元遥感解译进一步展示出GF-1数据在矿产勘查中的应用效果和技术优势,表明国产卫星数据在地质矿产勘查领域能够取得较好的应用效果。
参考文献(References):
[1] 王润生,熊盛青,聂洪峰,等.遥感地质勘查技术与应用研究[J].地质学报,2011,85(11):1699-1743.
Wang R S,Xiong S Q,Nie H F,et al.Remote sensing technology and its application in geological exploration[J].Acta Geologica Sinica,2011,85(11):1699-1743.
[2] 张 焜,马世斌,李宗仁,等.高分一号卫星数据遥感地质解译[J].遥感信息,2016,31(1):115-123.
Zhang K,Ma S B,Li Z R,et al.Geological interpretation of GF-1 satellite imagery[J].Remote Sensing Information,2016,31(1):115-123.
[3] 何凯涛,甘甫平,王永江.高空间分辨率卫星遥感地质微构造及蚀变信息识别[J].国土资源遥感,2009,21(1):97-99.doi:10.6046/gtayyg.2009.01.22.
He K T,Gan F P,Wang Y J.The extraction of geological micro-structure and altered rock information with high-resolution satellite images in a small range[J].Remote Sensing for Land and Resources,2009,21(1):97-99.
[4] 叶发旺,刘德长.巴什布拉克铀矿区褪色蚀变Quickbird高分图像地学分析[J].地球信息科学学报,2012,14(1):123-127.
Ye F W,Liu D C.Analysis on the fading alteration in Bashibulake uranium mineralization area using Quickbird high resolution satellite remote sensing data[J].Journal of Geo-information Science,2012,14(1):123-127.
[5] 叶发旺,刘德长.新疆塔里木盆地北缘铀矿勘查中高分辨率遥感分析应用[J].地球信息科学学报,2012,14(4):548-554.
Ye F W,Liu D C.Application of high resolution remote sensing technology to uranium ore exploration in North Fringe of Tarim Basin,Xingjiang,China[J].Journal of Geo-information Science,2012,14(4):548-554.
[6] 陈 玲,张 微,周 艳,等.高分辨率遥感影像在新疆塔什库尔干地区沉积变质型铁矿勘查中的应用[J].地质与勘探,2012,48(5):1039-1048.
Chen L,Zhang W,Zhou Y,et al.Application of high-resolution remote sensing images to searching for sedimentary-metamorphic type iron deposits in the Taxkorgan Area,Xinjiang[J].Geology and Exploration,2012,48(5):1039-1048.
[7] 金 剑,田淑芳,焦润成,等.基于地物光谱分析的WorldView-2数据岩性识别:以新疆乌鲁克萨依地区为例[J].现代地质,2013,27(2):489-496.
Jin J,Tian S F,Jiao R C,et al.Lithology identification with WorldView-2 data based on spectral analysis of surface features:A case study of Wulukesayi District in Xinjiang[J].Geoscience,2013,27(2):489-496.
[8] 王晓鹏,杨志强,康高峰,等.WorldView-2高分辨率卫星数据在西昆仑塔什库尔干地区遥感地质调查中的应用[J].地质找矿论丛,2014,29(3):428-432.
Wang X P.Yang Z Q,Kang G F,et al.Application of WorldView-2 data to remote sensing geological survey in Tashkurgan Area at West Kunlun[J].Contributions to Geology and Mineral Resources Research,2014,29(3):428-432.
[9] 金谋顺,王 辉,乔耿彪,等.利用高分遥感技术发现西昆仑黑恰铁矿矿化带及其地质意义[J].西北地质,2014,47(4):221-226.
Jin M S.Wang H,Qiao G B,et al.The discovery of Heiqia iron mineralization belt in West Kunlun by high resolution remote sensing technology and its geological significance[J].Northwestern Geology,2014,47(4):221-226.
[10] 焦润成,秦彦平,张淑云,等.Worldview-2数据在沉积岩地区的遥感岩性增强方法初探——以新疆喀什阿尔塔什地区为例[J].西北地质,2014,47(4):277-283.
Jiao R C,Qin Y P,Zhang S Y,et al.A preliminary exploration of methods to enhance remote sensing lithology with Worldview-2 data in sedimentary rocks area:A case study in Kashi Altas District of Xinjiang[J].Northwestern Geology,2014,47(4):277-283.
[11] 路云阁,刘 采,王 姣.基于国产卫星数据的矿山遥感监测一体化解决方案——以西藏自治区为例[J].国土资源遥感,2014,26(4):85-90.doi:10.6046/gtzyyg.2014.04.14.
Lu Y G,Liu C,Wang J.Integrated solutions for mine remote sensing monitoring based on domestic satellite images:A case study of Tibet[J].Remote Sensing for Land and Resources,2014,26(4):85-90.doi:10.6046/gtzyyg.2014.04.14.
[12] 陈 玲,梁树能,周 艳,等.国产高分卫星数据在高海拔地区地质调查中的应用潜力分析[J].国土资源遥感,2015,27(1):140-145.doi:10.6046/gtzyyg.2015.01.22.
Chen L,Liang S N,Zhou Y,et al.Potential of applying domestic high-resolution remote sensing data to geological survey in high altitudes[J].Remote Sensing for Land and Resources,2015,27(1):140-145.doi:10.6046/gtzyyg.2015.01.22.
[13] 张发荣,牛卯胜.甘肃北山地区成矿带划分及基本特征[J].甘肃地质学报,2003,12(1):50-57.
Zhang F R,Niu M S.Divisions and basic features of the metallogenic belts in Beishan Area of Gansu Province[J].Acta Geologica Gansu,2003,12(1):50-57.
[14] 彭巨贵,张发荣,赵福昌.甘新蒙北山地区成矿带划分和基本特征对比[J].地球科学与环境学报,2006,28(3):11-18.
Peng J G,Zhang F R,Zhao F C.Divisions and contrast of basic features of metallogenic belts in Beishan Area of Gansu-Xinjiang-Iner Mongolia[J].Journal of Earth Sciences and Environment,2006,28(3):11-18.
[15] 李文渊,董福辰,姜寒冰,等.西北地区重要金属矿产成矿特征及其找矿潜力[J].西北地质,2006,39(2):1-16.
Li W Y,Dong F Z,Jiang H B,et al.Metallogenetic characteristics and prospecting potential of major metallic minerals in Northwest China[J].Northwestern Geology,2006,39(2):1-16.
[16] 张 焜,李晓民,马世斌,等.GF-1图像在中印边境楚鲁松杰村地质灾害调查中的应用[J].国土资源遥感,2016,28(2):139-148.doi:10.6046/gtzyyg.2016.02.22.
Zhang K,Li X M,Ma S B,et al.Application of GF-1 image to geological disaster survey in cosibsumgy village on Sino - India border area[J].Remote Sensing for Land and Resources,2016,28(2):139-148.doi:10.6046/gtzyyg.2016.02.22.
[17] 杨日红,于学政.藏东三江地区遥感五要素模式找矿远景[J].现代地质,2004,18(4):543-548.
Yang R H,Yu X Z.The mineral-prospecting perspective of remote sensing five features model in the Three-River Area of East Tibet[J].Geoscience,2004,18(4):543-548.
[18] 张 微,金谋顺,张少鹏,等.高分遥感卫星数据在东昆仑成矿带找矿预测中的应用[J].国土资源遥感,2016,28(2):112-119.doi:10.6046/gtzyyg.2016.02.18.
Zhang W,Jin M S,Zhang S P,et al.Application of high resolution remote sensing data to ore-prospecting prediction in East Kunlun metallogenic belt[J].Remote Sensing for Land and Resources,2016,28(2):112-119.doi:10.6046/gtzyyg.2016.02.18.
[19] 杨金中,王海庆,陈 微.西昆仑成矿带高分辨率遥感调查主要进展与成果[J].中国地质调查,2016,3(5):7-12.
Yang J Z,Wang H Q,Chen W.Main progress and achievements of high spacial resolution remote sensing survey on west Kunlun metallorgenic belt[J].Geological Survey of China,2016,3(5):7-12.
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