В Восточноазиатском регионе, включая территории Дальнего Востока России и Китая, существуют обширные площади, перспективные на коренные и россыпные месторождения Au-Ag гидротермального, грейзенового или метасоматического происхождения [1–3]. Наиболее крупные рудно-россыпные районы золота и серебра расположены вблизи границ палеозойских и мезозойских супертеррейнов, которые сложены турбидитовыми отложениями, фрагментами древних островных дуг и континентальными блоками [4, рис. 1]. Исследователи последних двух десятилетий рассматривали пространственную и генетическую взаимосвязи благороднометалльных рудных районов с периферией стагнированного по глубине мантийного слэба [5, 6]. Внутри контура этого слэба присутствуют многочисленные месторождения золота и серебра разного генезиса, характеризующиеся небольшими площадью и ресурсами. Полевые исследования этих объектов могут быть осложнены их труднодоступностью из-за расчлененного рельефа и густой растительности, что препятствует обнаружению и оконтуриванию перспективных участков. Усиление рентабельности и повышение производительности полевых работ возможны за счет проведения дистанционной геологической рекогносцировки, позволяющей оконтурить границы структурно-вещественных комплексов (СВК) территории. Для достижения этой цели необходимо решить задачи синтеза методик полевого опробования, лабораторных минералогических исследований и анализа изображений минеральных компонентов, полученных на основе спутниковых данных с использованием методики программного устранения влияния растительности с помощью направленных главных компонент (НГК) [7].
Рис. 1. Геологическая карта территории детальных исследований, включая вулканические центры и точки минерализации. S – вулканический купол месторождения Салют. B – Быковский интрузивный купол
Материалы и методы исследования
Исследование было выполнено на территории Кемского террейна в составе Сихотэ-Алинского горно-складчатого пояса, где присутствуют небольшие ресурсы субвулканических метасоматических отложений. Территория детальных исследований площадью 3000 км2 включает золотосеребряное месторождение Салют, Березовскую перспективную площадь и более мелкие проявления Au-Ag оруденения (рис. 1).
Геологическое строение района исследований представляет собой складчатый фундамент, сложенный нижне- и верхнемеловыми осадочными и вулканогенными породами, несогласно перекрытый верхнемеловым-кайнозойским чехлом, прорванным измененными палеогеновыми гранитами. В районе находится несколько известных вулканических центров с разной степенью эрозии, описанных как мощные переслаивающиеся толщи лав и туфов базальтов и андезитов (палеоцен – ранний эоцен) и риолитов (эоцен) [8]. В центральной части площади исследования эрозия была вызвана поднятием блока (горста), вытянутого в северо-восточном направлении через территорию. Эффузивно-осадочный чехол подвергся эрозии, при этом вулканические аппараты размыты до субвулканических магматических очагов, прорывающих верхнемеловые андезитовые вулканогенно-осадочные породы. Территория интенсивно залесена (рис. 2а), минеральные грунты обнажаются на площадях вырубки леса и гарях.
Рис. 2. Распространенные ландшафты и типичные минералы вторичных изменений территории исследования. Ландшафты (A): a – залесенные водоразделы Березовского участка; b – редкая растительность и курумы. Минералы вторичных изменений (B): a, b – риолитовые туфы с лимонитом и гидрослюдой; c – частично перекристаллизованный риолитовый туф; d – кварц-карбонатизированный риолитовый туф. Сокращения: py – pyrite, asp – arsenopyrite, Q – quartz, chl – chlorite, ep – epidote, Src – sericite, lim – limonite, Mnt – montmorillonite
Вулканические породы, особенно кислые туфы и туфолавы, в районе исследований интенсивно метасоматически изменены. Обломки вулканического пепла и лапилли в туфах обычно замещаются вторичными минералами, включающими единичные и кластерные включения хлорита, эпидота, кварца и минералов, более характерных для зон рудной минерализации (оксиды железа, т.е. лимонит, гетит, гидрослюду (серицит) и каолинит).
Метасоматические изменения горных пород в пределах Березовского участка также включают интенсивную березитизацию, связанную с зонами трещиноватости северо-восточного и широтного направлений. В осевых частях этих зон встречаются кварц-серицитовые породы с гнездами вкрапленного пирита, эпидота и хлорита. В некоторых местах исходные минералы полностью замещены кварцем. Гидрослюды, преимущественно серицит, присутствуют в краевой части зон березитизации. Несмотря на обширный метасоматоз, структура исходных эффузивов в основном сохранилась.
С целью выбора минералов, характерных для различных СВК, для использования в разработке алгоритма дистанционного зондирования были исследованы натурные образцы измененных пород рудопроявлений в пределах Березовского участка (рис. 2В).
Лабораторные микроскопические исследования минерального состава послужили основой выбора минеральных видов для расчета изображений минеральных концентраций на основе спутниковых индексов и их главных компонент (таблица). Петрографическим анализом каменного материала пород, вмещающих оруденение на территории, установлена неравномерность распространения вторичных минералов; установлены участки, где породы в основном состоят из гидрослюды и где кварцевый компонент составляет менее 20–25 %, а также участки, где доля кварца достигает 60–70 % объема. Растительность покрывает площадь исследований почти полностью, не оставляя достаточной территории для прямых воздушных или космических наблюдений. Типичные изображения ландшафтов и метасоматически измененных горных пород, которые были получены в полевых условиях, показаны на рис. 2А.
Соотношения каналов Landsat 8 OLI для получения изображений типичных минеральных компонент, присутствующих на территории [7]
|
Минеральный вид |
Отношения спектральных каналов для получения НГК |
|
|
Отношения спектральных каналов для растительности |
Отношения спектральных каналов для минералов |
|
|
Кварц |
5/4 |
6/1 |
|
Мусковит |
3/1 |
6/4 |
|
Каолинит |
3/1 |
7/4 |
|
Хлорит |
3/4 |
5/7 |
|
Гематит |
5/4 |
4/1 |
|
Лимонит |
5/4 |
6/7 |
Перед моделированием безоблачные изображения Landsat 8 OLI подвергались атмосферной и топографической коррекции. Атмосферная коррекция включала исправление результата рассеяния отраженного электромагнитного излучения, выражающегося в том, что значения естественно черных пикселей изображения были больше нуля [9]. Алгоритм топографической коррекции SCS+C был применен для уменьшения неравномерности распределения солнечной радиации на изображениях каналов Landsat 8 OLI, вызванной расчлененным рельефом местности и низким положением светила [10]. Спутниковые продукты (табл. 1) были подвергнуты анализу НГК, чтобы уменьшить влияние растительного фона. По методике анализа [7] соотношение полос минералов было выбрано в соответствии с их пиками в спектрах отражения, при этом отношения каналов должны быть >1 для индексов отражения растительности [7, рис. 1]. Перед этой операцией территория была разделена на классы с помощью нормализованного индекса растительности (NDVI), чтобы исключить пиксели акватории и области плотного растительного покрова из вычислений из-за их низкой отражательной способности. Для расчета направленных главных компонент использовалось авторское программное обеспечение DefME [11]. При оценке изображений полученных минеральных компонент (рис. 3) следует учитывать, что речь идет не о количественном содержании минералов, а об их предполагаемом присутствии, полученных с учетом пиковых значений лабораторных кривых их спектральной яркости [7].
Рис. 3. Изображения направленных главных компонент, соответствующие минералам вторичных изменений на территории исследования
Результаты исследования и их обсуждение
Для классификации территории с помощью изображений НГК, отражающих минеральные концентрации, применялся метод K-средних [12], реализуемый в библиотеке Python scikit-learn. Оптимальное количество классов подбиралось с помощью метода «локтя» («elbow method»), описанного в [13], обусловливающего выбор числа классов как баланс детальности изображения и его искажения, возвращаемого с помощью свойства kmeanModel.inertia. Согласно этой методике, следует выбирать такое число классов, чтобы значение, превышающее его, не приводило к существенному уменьшению искажения изображения. Для территории, включающей Березовскую рудоперспективную площадь и месторождение Салют, оптимальными оказались четыре класса. Сопоставлением геологической карты и фактических материалов выполнена интерпретация их геологической природы, это: «верхнемеловые вулканогенно-осадочные породы», «палеогеновые гранитоиды и зоны кислого метасоматоза», а также «неогеновые базальты» (рис. 4). Несмотря на менее четкие границы комплексов, чем на геологической карте, в целом сохраняется характер их распространения; размытость границ может быть обусловлена интенсивным метасоматозом пород территории.
Рис. 4. Нахождение оптимального количества классов K-средних (A) и полученная на их основе карта с интерпретацией (B)
Выводы
В процессе выполнения работы достигнута поставленная цель, заключающаяся в оконтуривании границ СВК и построении карты их распространения. Показано, что минералы, типичные для известных пород территории, присутствие которых установлено посредством лабораторных исследований, могут быть идентифицированы в спектрах дистанционных изображений. Полученная нами карта районирования на основе минеральных изображений, сгенерированных с помощью метода направленных главных компонент, характеризуется существенным совпадением классов K-средних и структурно-вещественных комплексов территории. Такие графические построения могут быть использованы для минерагенического районирования, экспресс-оценки территории и рекогносцировки перед постановкой полевых работ.