3 地质遥感技术：实际应用中的限制因素

 关于遥感地质应用方面的文献极其丰富，其中包括基于卫星遥感图像的地质体遥感测绘技术。主要应用领域包括地表岩石岩性和风化岩层的测绘；热液蚀变测绘；大地构造测绘；碳氢化合物渗漏探测；地热能系统。此外，可以利用在轨卫星遥感数据对火星表面的水合矿物和热液矿物进行测绘。在过去的20年里，由于高光谱数据具有很多较窄的（约10纳米）、连续的波段，因此在整个VNIR-SWIR波段范围内，这些数据可以提供连续的光谱，从而成为一种广泛应用的技术手段。航空和卫星的高光谱传感器，其中大多数是商用的，已被广泛应用于地质填图和靶区勘探，并且这些技术被证实是非常有效的。

 然而，尽管有坚实的理论基础和许多成功的实例研究，地质遥感技术在具体应用中依然存在一些局限性：

 （1）短波电磁辐射不具有穿透性，因此光学遥感系统只能提供地表信息，这就大大限制了光学遥感技术在地质体出露程度较低地区中的应用。对于原位风化岩层，可以利用风化岩层的组成来了解下伏岩层的组成，但是搬运的风化岩层或土壤覆盖层或风沙覆盖层可以将地质体完全掩埋起来。

 （2）即使在地质体出露充分的地区，光谱混合也是一个主要问题。地质体通常是各种矿物的一种非均匀混合物，而且这种混合是微观尺度的。因此，入射的太阳辐射在被反射到卫星传感器或者航空传感器之前，地质体中各种成分会对这些辐射进行多次反射。因此，传感器接收到的辐射是多种矿物的一个综合响应。为了提取单个矿物的辐射响应，需要对传感器接收到的辐射数据进行反演，这项技术是非常重要的，但对于地质体还没有建立良好的数据分离模型。因为遥感测绘空间分辨率的限制，使得光谱混合问题进一步加剧，也就是像素越大，光谱混合程度就越高。为了减少光谱混合的影响，可以通过减少传感器的瞬时视场（IFOV）来提高空间分辨率，在多光谱传感器的应用中也可以采用这种方法，然而这种方法会损失光谱分辨率，否则无法保持良好的信噪比。在LANDSAT和ASTER等宽带多光谱图像的低光谱分辨率条件下，很难识别出地质体较窄的识别性吸收特征，因此也无法有效地开展地质体成分填图工作。

 然而，尽管存在这些限制因素，但是采用现有的多光谱和高光谱传感器依然可以对很多矿物进行检测。表1列出了不同矿物的光谱特征，这些数据可以从公开发布的遥感数据文件中查到（这些数据具有较高的置信度）。

表1 不同矿物的识别性光谱特征（多光谱和高光谱遥感技术可探测到的）

 4 未来的发展方向

 遥感数据最大的优势在于对大范围区域进行概要的和无偏差的覆盖。然而，重要的是我们要认识到，这些数据只能提供有关地球表面最上部几毫米物质的光谱和热性质的信息。对于上覆有盖层的地区（澳大利亚、印度大部分地区、中国和西非等）的矿产资源勘查，为了充分利用遥感数据，必须将光谱数据与地表地球化学、地球物理、风化岩层、基底构造、地质、沉积岩系和地貌演化等结合起来。这种结合为遥感数据解析提供了框架和一个更具地质意义的解释结果。

 针对遥感数据库的应用，应当建立相应的协议，将分三个阶段：①初步评估，以便确定有哪些可供观察的对象以及可供应用的最佳技术手段；②通过地面实际情况的调查对初步测绘结果进行CA/CQ调整，以便对技术方法进行改善，并且通过参数值对解释结果进行约束，其中参数值的设定要与这种技术所应用的地质背景（或者任何其他地质背景类型）相适合；③对遥感测绘结果的真实性进行最终评估，每次遥感数据解释过程中都要对观测、数据处理和解释结果的不确定性进行评估。

 从技术角度来看，以无人机为测绘平台的高光谱和超光谱遥感技术引起了业界极大的兴趣。由于无人机的飞行高度较低，可以利用无人机搭载的传感器采集高光谱和较高空间分辨率的图像，而且不影响信噪比。然而，这项技术尚处于起步阶段，图像在解释之前还需要进行大量校正工作，而用于校正和解释这些图像的算法正在开发中。在未来10年里，以无人机为平台的遥感技术有可能会使地质遥感领域发生翻天覆地的变化。