蚀变矿物的分带模式与斑岩型铜矿床密切相关，因此识别典型蚀变矿物分带特征能够有助于寻找斑岩型铜矿床。传统方法一般使用系统采样和地质填图进行蚀变矿物分带，但是该方法需要花费大量的人力物力且不能用于大尺度范围。随着遥感技术的发展，影像数据被广泛应用于绘制热液蚀变矿物的分带特征，从而定位找矿靶区寻找斑岩型铜矿床。目前为止，应用最为广泛的多光谱遥感数据有TM、ETM+、ALI和ASTER。其中，ASTER数据由于在短波红外波段（SWIR）具有较高的光谱分辨率，能够识别出更多的蚀变矿物而优于其他的多光谱数据。但是，现阶段应用ASTER数据绘制斑岩型铜矿床热液分带特征的方法（PCA、BR、SAM和MTMF）多是定性识别蚀变矿物，很少能够定量的得出蚀变矿物含量。
针对上述问题，中国科学院新疆生态与地理研究所地质成矿与矿产资源研究室以卡拉塔格地区的玉带铜矿床为研究区展开研究。分别获取该研究区的实测ASD高光谱数据和ASTER影像数据，首先选取常用的统计方法（RBD和PCA）绘制该研究区的蚀变矿物分带特征，通过将结果与地质图对比发现传统方法很难准确的绘制该研究的蚀变矿物分带。因此，我们在ASTER数据的短波红外波段引入新的曲线拟合方法用来模拟蚀变矿物的吸收特征。结果表明，这些蚀变矿物的吸收特征参数能够有效的定位矿体位置，这也标志着吸收特征参数在绘制斑岩型铜矿的热液分带特征中具有极大潜力。我们希望该方法在未来能够被广泛应用。
研究结果以Mapping Hydrothermal Zoning Pattern of Porphyry Cu Deposit Using Absorption Feature Parameters Calculated from ASTER Data为题发表在Remote Sensing上。
文章链接: https://doi.org/10.3390/rs11141729
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