西藏典型斑岩型铜矿床遥感蚀变信息重现性机理研究

项目名称： 西藏典型斑岩型铜矿床遥感蚀变信息重现性机理研究

项目编号： No.41202233

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 张廷斌

作者单位： 成都理工大学

项目金额： 22万元

中文摘要： 遥感矿化蚀变信息是基于遥感信息的物理机制和蚀变矿物的光谱特征，从遥感数据中提取的与围岩蚀变有关的遥感找矿信息。利用遥感技术提取斑岩型铜矿床的围岩蚀变信息具有快速、高效、低廉的优势，但是由于遥感矿化蚀变信息提取受蚀变矿物组合、地表环境、遥感数据源、提取方法、表达方法等因素的影响，遥感矿化蚀变信息的"重现"条件及"重现"规律，成为遥感蚀变信息能否推广应用的关键。本项目拟综合运用定性与定量分析、原型与模型分析、实验与野外验证相结合的方法，对斑岩型铜矿床围岩蚀变信息的遥感重现性机理进行深入探索。通过斑岩型铜矿床围岩蚀变的分带规律与蚀变矿物（组合）的波谱响应关系，揭示遥感矿化蚀变信息重现性的地学内涵；从不同光谱分辨率遥感数据、不同提取方法、不同提取尺度、不同定量化表达方法等方面，研究遥感蚀变信息的"重现性"机理；建立遥感蚀变信息的分类、筛选与应用评价准则，发展遥感地质信息的诠释模式。

中文关键词： 斑岩铜矿；遥感蚀变信息；重现性；尺度效应；定量化表达

英文摘要： Remote sensing mineralized alterations are extracted from remote sensing data with wall rock alteration for mineral exploration, based on the physical mechanism of remote sensing and altered mineral spectral features. Using remote sensing technology to extract the wall rock alterations of the porphyry copper deposits are fast, efficient, low-cost advantage, but because mineralized alteration extraction from remote sensing data by the altered mineral combination, surface environment, remote sensing data sources, extraction method, and the expression method of influence, remote sensing mineralized alterations "repeatability" conditions and "repeatability" mechanism, become the key to whether application of remote sensing alterations. This project aims to explore the repeatability mechanism for remote sensing mineralized alterations of porphyry copper deposits wall rock, by comprehensive using of qualitative and quantitative analysis, prototype and model analysis, experimental and field validation of a combined method. Through the porphyry copper deposits wall-rock alteration of laws and zoning altered minerals (combinations) spectrum response relationship, reveal the geological connotations of repeatability about remote sensing mineralized alterations. From different spectral resolution data, different extraction

英文关键词： Porphyry copper deposits；Remote sensing mineralized alterations；Repeatability；Scale effect；Quantitative expression