Extraction of hidden manganese ore information with combined mining of associated and secondary mineral of remote sensing data in northeast Guizhou
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摘要: 以黔东北锰矿矿集区为例，通过分析含锰岩层、矿床和矿体特征，确定以伴生的黄铁矿、绿泥石和次生的锰氧化物作为锰矿化遥感信息提取的间接标志；在此基础上，采用基于主成分分析、支持向量机和蚁群算法的组合式数据挖掘方法，提取了研究区ASTER遥感图像的锰矿化信息，进而圈定了遥感光谱异常区。经与已探明的矿床对比，在空间分布上有较好的一致性。研究结果表明，提出的基于伴生和次生矿物遥感数据的组合式挖掘隐伏方法体系，圈定"大塘坡式"锰矿成矿有利区，具有可行性和实践意义。Abstract: The northeast Guizhou manganese ore area is taken as a study area in the paper. The associated pyrite, chlorite and the secondary manganese oxide were as extraction marks of manganese ore by analyzing the characteristics of the manganese-bearing strata, the ore deposits and the ore bodies. Furthermore, the manganese mineralization information of ASTER image is extracted by using the combined data mining method based on principal component analysis, support vector machine and ant colony algorithm, and then the abnormal region of remote sensing image is delineated. Compared with the abnormal region and the proved deposits, there is a better consistency in spatial distribution. The results show that the combined mining method system for hidden manganese ore based on the remote sensing data of associated and secondary minerals proposed in this paper is feasible and practical for delineating the favorable metallogenic area of "Datangpo type" manganese ore.
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图 2 研究区典型锰矿床成矿特征图
Figure 2. Metallogenic characteristics of typical manganese deposits in the study area
图 3 黄铁矿(a), 绿泥石(b), 锰氧化物(c)矿物反射光谱曲线图(USGS光谱库)
Figure 3. Reflectance spectra of pyritization(a), chloritization(b), manganese oxide(c)
图 4 基于蚁群算法优化SVM参数的流程图
Figure 4. Optimization of SVM parameter based on ant colony algorithm
图 5 锰矿化伴生黄铁矿遥感信息提取结果
Figure 5. Results of remote sensing information extraction of pyrite associated with manganese mineralization
图 6 锰矿化伴生绿泥石遥感信息提取结果
Figure 6. Results of remote sensing information extraction of chlorite associated with manganese mineralization
图 7 锰氧化物遥感信息提取结果
Figure 7. Extractionresults of remote sensing information of manganese oxidation
图 8 研究区锰矿矿点实际分布图
1.南华裂谷带Ⅲ级构造单元边界断裂；2.推测的南华裂谷带Ⅲ级构造单元边界断裂；3.推测的南华裂谷带Ⅳ级构造单元基底断裂；4.已探明大型和超大型锰矿床；5.南华裂谷带Ⅲ级地堑区；6.南华裂谷带Ⅲ级地垒区；7.遥感图像范围
Figure 8. Distribution of manganese deposit spots in the study area
图 9 基于蚁群算法的最优化SVM锰矿化伴生矿物遥感信息提取结果及异常区
Figure 9. Results optimization of remote sensing information extraction with SVM manganese mineralization associated minerals based on ant colony algorithm
表 1 锰矿化的伴生黄铁矿特征向量
Table 1. Pyritization altered eigenvector
特征向量 波段1 波段2 波段3 波段4 PC1 -0.651 826 -0.429 113 -0.501 676 -0.373 239 PC2 -0.465 838 -0.423 626 0.640 264 0.439 997 PC3 -0.230 294 0.278 649 -0.516 590 0.776 180 PC4 0.552 343 -0.747 501 -0.267 430 0.254 245 
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表 2 锰矿化伴生绿泥石特征向量
Table 2. Chloritization altered eigenvector
特征向量 波段1 波段2 波段5 波段9 PC1 0.769 718 0.509 436 0.303 525 0.236 393 PC2 0.419 974 0.046 570 -0.656 628 -0.624 734 PC3 -0.479 591 0.859 177 -0.135 698 -0.115 730 PC4 0.033 888 0.011 017 -0.676 977 0.735 141
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表 3 锰氧化物特征向量
Table 3. Manganese oxidation eigenvector
特征向量 波段1 波段2 波段5 波段9 PC1 0.696 300 0.540 774 0.402 912 0.245 747 PC2 0.703 761 -0.387 194 -0.525 588 -0.280 283 PC3 0.124 683 -0.706 133 0.373 228 0.588 669 PC4 -0.065 884 0.242 940 -0.649 708 0.717 300
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