高寒山区地质调查与矿产勘查的遥感解译技术优化及找矿靶区圈定实践

一、引言

我国高寒山区分布于青藏高原、天山山脉、横断山区等，面积超 200 万km² ，有丰富矿产，是保障国家资源安全的重要区域。但该区域海拔高、气候冷、地形切割剧烈、植被不均、交通闭塞，传统地面地质填图与物化探工作效率低、风险高、成本大。遥感技术可突破环境限制，但高寒山区独特遥感特征使传统遥感解译存在地质体边界模糊等问题。因此，开展高寒山区遥感解译技术优化研究意义重大。

二、高寒山区地质与遥感特征及解译痛点

2.1 核心地质与遥感特征

高寒山区地质与遥感特征独特。地质上，构造活动强，断裂带密集，如班公湖 - 怒江、金沙江断裂带控制矿体分布；岩性复杂，横向变化快，常被冰雪等覆盖。遥感上，冰雪与云层强反射掩盖岩性信息；低植被区岩石与土壤光谱干扰；高海拔使影像有“ 条带噪声” 与“ 辐射不均” ；地形起伏造成影像畸变，同一岩性光谱响应不同。

2.2 传统遥感解译的技术痛点

传统遥感解译在高寒山区有三大痛点。一是信息提取精度低，单一光学遥感数据难区分光谱相似岩性，误差超 30% ；二是矿化异常识别难，矿体与围岩光谱差异小，受冰雪等干扰，传统方法难提取矿化蚀变异常；三是解译效率与多解性问题，人工目视解译依赖经验、耗时耗力，对同一异常解译易分歧，靶区圈定可靠性不足。

三、高寒山区遥感解译技术优化路径

3.1 多源数据融合优化

通过“ 光学 + 微波 + 高程” 多源数据融合，弥补单一数据局限。光学数据融合高空间分辨率（如 GF - 2， 0.8m 分辨率）与高光谱数据（如Hyperion， 10nm 光谱分辨率），前者识别地质体微观构造，后者提取岩性与蚀变光谱特征；微波数据引入 Sentinel - 1 雷达数据，利用其不受云层、冰雪影响的优势，穿透浅薄覆盖层（ <5m ），识别隐伏断裂与岩性界面；高程数据结合 ASTER GDEM 数据（30m 分辨率），经地形校正消除坡度、坡向对光谱的影响，提取地形地貌特征辅助分析成矿环境。融合采用“ 像素级 - 特征级 - 决策级” 三级策略，通过小波变换、主成分分析等算法实现数据互补，提升地质信息完整性。

3.2 矿化信息增强优化

针对高寒山区矿化蚀变信息提取难问题，优化光谱增强与干扰剔除技术。蚀变信息增强方面，改进传统比值法，提出“ 波段优化比值法” ，如针对铁染蚀变，用 Hyperion 数据 700nm 、 800nm. 、 900nm 波段构建比值模型增强光谱响应；针对羟基蚀变，采用“ 连续统去除法 + 深度归一化法”突出吸收谷特征。干扰剔除方面，用 NDVI 阈值法（ NDVI<0.2 ）剔除植被覆盖区，通过“ 冰雪指数（NDSI） + 阈值分割” 去除冰雪覆盖区（NDSI>0.4 ），采用“ 辐射归一化” 技术消除辐射差异，确保同一岩性光谱一致性。

3.3 智能解译算法优化

引入人工智能技术，构建 “ 深度学习 + 专家规则” 的智能解译模型。基于 U-Net 卷积神经网络，以高分辨率遥感影像为输入，以野外地质填图数据为标签，训练岩性分类模型，实现灰岩、砂岩、花岗岩等主要岩性的

自动识别，分类准确率可达 85% 以上；采用 YOLOv5 目标检测算法，针对线性构造（断裂、节理）的形态特征，训练目标检测模型，自动提取断裂带的走向、长度、密度等参数，提取效率较人工提升 50 倍。

四、优化技术的靶区圈定实践与效果

4.1 案例概况

某铅锌矿勘查区位于青藏高原东北部，面积 300km² ，海拔4200-5500m ，地形起伏差超过 1000m ，区内冰雪覆盖期长达 6 个月，传统地质调查仅完成 1:5 万填图，未发现具有工业价值的矿体。2023 年采用优化后的遥感解译技术开展勘查工作，目标为寻找矽卡岩型铅锌矿。

4.2 靶区圈定工作流程

按照 “ 数据预处理 - 特征提取 - 异常分析 - 靶区圈定” 的流程开展工作。第一步，数据预处理，融合 GF-2（ 0.8m ）、Hyperion（ 10nm ）、Sentinel-1（ 10m ）及 ASTER GDEM 数据，完成辐射校正、几何校正与地形校正；第二步，特征提取，通过智能解译模型识别出花岗岩体（面积 25km²）、灰岩地层（面积 80km² ）及 12 条北西向断裂带；第三步，异常分析，采用优化的光谱增强技术提取出 3 处铁染 - 羟基复合蚀变异常区，面积共 18km² ，且均位于花岗岩与灰岩接触带及断裂带附近；第四步，靶区圈定，结合成矿理论，将 “ 构造 + 岩性 + 蚀变” 三要素叠加，圈定 3处找矿靶区（Ⅰ 号、Ⅱ 号、Ⅲ 号），总面积 5.2km² 。

4.3 实践效果验证

通过钻探工程验证（部署钻孔 15 个），3 处靶区均发现铅锌矿化体。其中 Ⅰ 号靶区钻孔见矿厚度最大达 8.5m ，铅锌平均品位 3.2% ；Ⅱ 号靶区见矿厚度 3.5-6.2m ，平均品位 2.8% ；Ⅲ 号靶区见矿厚度 2.1-4.3m ，平均品位 2.1% ，均达到工业开采品位。对比分析表明，优化后的遥感解译技术取得显著成效：一是岩性分类准确率从传统方法的 55% 提升至 88% ；二是蚀变异常提取准确率从 40% 提升至 82% ；三是靶区圈定命中率达100% ，较传统方法提高 45% ；四是勘查周期从预期的 18 个月缩短至 8 个月，勘查成本降低 35% ，充分验证了技术优化的有效性与实用性。

五、结论

优化后的遥感解译技术通过多源数据融合、信息增强与智能算法应用，有效突破了高寒山区自然环境对地质调查的限制，显著提升了岩性识别、构造提取与蚀变异常分析的精度，为找矿靶区圈定提供了可靠支撑。结合实践经验，提出以下建议：一是建立高寒山区遥感解译数据库，整合多期次、多类型遥感数据与地质勘查数据，为技术优化提供数据支撑；二是研发专用遥感解译软件，集成数据融合、智能解译等功能模块，降低技术应用门槛；三是加强 “ 遥感解译 + 物化探” 协同勘查，通过地面物化探工作验证遥感异常，进一步降低多解性。

参考文献

[1]董双发,姜雪,李名松,等. 基于国产卫星数据的全要素遥感地质解译体 系 研 建 — — 以 干 旱 半 干 旱 高 寒 山 区 为 例 [J]. 国 土 资 源 遥感,2017,29(S1):21-26.

[2]孙永彬,董双发,王瑞军,等. 干旱半干旱高寒山区蚀变矿物遥感信息 提取效果与找矿预测[J].矿产与地质,2016,30(05):814-820+827.