多源遥感技术在风化矿床中的应用现状与发展前景

Application Status and Development Prospects of Multi-Source Remote Sensing Technology in Weathered Deposits

摘要: 多源遥感技术以其宏观、快速、经济、准确的独特优势为风化矿产资源调查提供了全新技术途径，目前该技术在风化矿产勘查领域的应用仍相对有限且尚未形成系统性方法体系。本文以风化型铝土矿、镍矿和稀土矿为研究对象，阐述了多源遥感技术在风化矿产资源调查中的技术优势，全面总结了多源遥感技术在三类风化矿床找矿预测、开采现状调查及矿山环境监测(水污染、土地破坏、植被覆盖、地质灾害监测)等方面的应用现状与典型研究成果，展现了其在矿化蚀变识别、开采动态监测、生态环境评估等方面的技术价值。未来，随着“天–空–地–井”一体化形成，遥感技术将成为更高效、更精准、更环保的勘察手段。

Abstract: With its unique advantages of being macroscopic, rapid, economical and accurate, multi-source remote sensing technology provides a brand-new technical approach for the investigation of weathered mineral resources. At present, the application of this technology in the field of weathered mineral exploration is still relatively limited, and a systematic methodological system has not yet been formed. Taking weathered bauxite, nickel ore and rare earth ore as research objects, this paper expounds the technical advantages of multi-source remote sensing technology in the investigation of weathered mineral resources. It comprehensively summarizes the application status and typical research results of multi-source remote sensing technology in ore prospecting prediction, mining status investigation and mine environmental monitoring (water pollution, land damage, vegetation coverage, geological disaster monitoring) of the three types of weathered deposits, and demonstrates its technical value in mineralization and alteration identification, dynamic mining monitoring, ecological environment assessment and other aspects. In the future, with the formation of the “space-air-ground-well” integration, remote sensing technology will become a more efficient, accurate and environmentally friendly exploration method.

1. 引言

风化作用是地表物质循环的核心驱动力，在太阳能、风能与化学能等多重能量的协同驱动下，促使岩石圈、水圈、生物圈和大气圈之间的元素发生迁移与再分配[1] [2]。当风化过程中特定元素超常富集并达到工业品位时，便形成具有重要经济价值的风化矿床，典型代表包括铝土矿、铁矿、锰矿、镍矿，以及稀土、铌、钽等战略性矿产[3] [4]。这类矿床通常规模大、埋藏浅、易开采，且选矿成本低，因而成为全球矿产勘查的重点目标，在当代矿产资源体系中具有不可替代的战略地位[5] [6]。因此，如何快速、精准地开展风化矿床的勘查与评价，已成为一项关乎资源保障的重要科学课题。

遥感技术作为一种高效的地学信息获取手段，具有快速、宏观、经济的特点，能够准确提取地表及浅地表信息，在矿产勘查中发挥着日益重要的作用[7] [8]。然而，传统遥感找矿方法多依赖单一数据源，在复杂构造区域中的应用存在明显局限性[9] [10]。近年来，随着遥感数据在空间、波谱、辐射及时间分辨率上的显著提升，其应用范围与水平不断拓展，多源遥感数据的协同应用也逐渐成为矿产勘查领域的研究热点[11]-[15]。这为风化矿产资源的调查与评价提供了一种全新的技术途径。

运用遥感技术开展大宗矿产资源调查已取得显著进展与丰富成果[11] [13] [16] [17]，然而在风化矿产资源勘查领域的应用仍相对有限，尚未形成系统性的方法体系。为此，本文聚焦风化型铝土矿、镍矿和稀土矿矿产资源，阐述遥感技术在风化型矿床调查中的独特优势与多源数据基础，系统梳理遥感技术在找矿预测、开采活动识别及矿山环境监测等方面的应用现状，总结当前研究中存在的主要问题，并对未来技术发展和研究方向提出展望，以期为风化矿产资源的快速、精准勘查提供参考。

2. 多源遥感技术在风化矿产资源调查中的技术优势及数据基础

随着遥感技术的持续进步，遥感卫星数量的增加和分辨率的逐步提高[18] [19]，各类遥感平台从近地轨道、高空、低空等不同高度传回了海量遥感数据，为地表地物的宏观观测、肉眼难以识别的微尺度矿化特征探测，以及植被覆盖区的隐蔽性成矿信息的挖掘提供了客观、连续、真实的地理空间信息[20] [21]。由于不同遥感卫星的轨道参数、传感器类型(多光谱/高光谱/微波)、成像分辨率以及波谱范围存在显著差异，所得数据对地面同一地物的反映可能存在较大的偏差[22]。结合风化矿产资源遥感地质调查的实际需求，可针对性选用合适的遥感数据并制定多源数据组合方案，从不同高度和视野精准获取地物的地质构造宏观特征、矿体精细结构、特征蚀变矿物光谱信息、控矿地形地貌参数等各类地质指标，为风化矿产资源的调查与评价奠定理论与数据基础(表1) [23]-[25]。

Table 1. Diagnostic absorption bands of typical altered minerals in weathering deposits and recommended sensors

表1. 风化矿床典型蚀变矿物诊断性吸收波段及推荐传感器

典型蚀变矿物	矿床类型关联	诊断性吸收波段(μm)	推荐传感器	适配遥感类型
三水铝石	红土型铝土矿	2.16~2.33、1.40、1.90	GF-5、EO-1 Hyperion、机载HyMap	高光谱
高岭石	离子吸附型稀土矿、铝土矿	2.20、1.47、1.98	Sentinel-2、GF-1、Headwall Micro-Hyperspec	多光谱/高光谱
针铁矿	红土型镍矿、铝土矿	0.85、1.20、2.25	WorldView-3、ALOS-2、机载CASI/SASI	多光谱/高光谱
赤铁矿	红土型镍矿、铁矿	0.50、0.60、0.87	Sentinel-2、Landsat 9、GF-5	多光谱/高光谱
氟碳铈矿	碳酸岩型稀土矿	2.34、1.75	EnMAP、GF-5B、HySpex	高光谱

2.1. 高光谱遥感数据

高光谱遥感技术以纳米级光谱分辨率捕捉特征蚀变矿物“光谱指纹”，实现非接触式定性识别，精准圈定矿化蚀变带，破解微尺度蚀变识别难题[26] [27]；可通过建模反演目标矿物富集程度，量化矿化异常，精准定位矿体富集中心，为资源潜力评价提供定量支撑[28]-[30]；能捕捉不同深度风化层光谱差异，识别风化壳厚度，总结矿化层垂向延伸规律，建立矿体三维建模与开采设计[31]；依据丰富光谱维度，通过光谱识别剔除植被、土壤背景干扰，制定红土区、丘陵蚀变带等复杂地表的精细调查[32] [33]。常用的高光谱遥感数据包括高光谱卫星及无人机获取的高光谱遥感数据，具体技术参数见表2。

Table 2. Technical parameter table of hyperspectral satellite data

表2. 高光谱卫星数据技术参数表

数据类型	典型数据源	技术参数	适配调查场景
卫星高光谱数据	GF-5 (中国)、EO-1 Hyperion (美国)	空间分辨率30~50 m，波段数100+，覆盖400~2500 nm	区域大尺度风化矿床普查，识别大范围蚀变矿物分区(如红土型矿区的铁氧化物富集带)
航空高光谱数据	机载HyMap、CASI/SASI	空间分辨率2~10 m，波段数200+，光谱分辨率5~10 nm	成矿远景区详查，圈定矿化蚀变带边界、矿体展布范围
无人机高光谱数据	小型高光谱成像仪(如Headwall Micro-Hyperspec)	空间分辨率0.5~2 m，波段数150+，灵活机动	矿区尺度精细化调查，识别矿体精细结构、风化壳垂向分带、矿化富集中心

2.2. 多光谱遥感数据

多光谱遥感技术以广覆盖、低成本的特性快速完成大区域普查，结合岩性、构造、地貌解译与蚀变指数分析，高效圈定成矿远景区，降低野外踏勘盲目性[34]；通过低中–高分辨率数据，实现“区域–矿区”的多尺度解译，构建完整成矿地质模型[35]；以多时相数据对比，分析区域风化作用强度变化(如风化壳扩张、侵蚀速率)，反推成矿时空演化，为资源合理开发和生态修复提供支撑；且数据多免费开源、处理门槛低，适合常规普查流程，性价比突出。目前常用的高空间分辨率遥感数据包括 Landsat 8/9、Sentinel-2、GF-1/2、WorldView-2/3、QuickBird等[36] [37]。具体技术参数如表3所示。

Table 3. Technical parameters of multispectral satellite data

表3. 多光谱卫星数据技术参数表

数据类型	典型数据源	技术参数	适配调查场景
低中分辨率多光谱	Landsat 8/9、Sentinel-2	空间分辨率10~30 m，波段数8~12个(含可见光、近红外、短波红外)	区域尺度成矿背景分析、大范围蚀变异常圈定、风化壳整体分布解译
高分辨率多光谱	GF-1/2、WorldView-2/3、QuickBird	空间分辨率0.5~8 m，波段数4~8个(含多光谱 + 全色)	矿区尺度矿体边界圈定、控矿构造(小型断裂、节理)解译、地貌植被异常识别

2.3. 雷达遥感数据

雷达遥感技术具微波穿透性，可突破植被、云层及干燥红土层遮挡，实现全天候、全天时探测，补充光学遥感盲区[38]；能精准解译断裂、隐伏裂隙等控矿构造，为圈定线型矿化体提供依据；可反演地表粗糙度，结合光谱数据交叉验证，提升矿化异常识别准确率，适合高植被、多雨区及复杂地形的风化矿产调查需求[39]-[41]。常用的雷达数据包括Sentinel-1、Radarsat-2、ALOS-2、JERS-1、Sentinel-1 InSAR、机载 InSAR等，具体技术参数见表4所示。

Table 4. Technical parameter table of radar data

表4. 雷达数据技术参数表

数据类型	典型数据源	技术参数	适配调查场景
C波段雷达数据	Sentinel-1、Radarsat-2	空间分辨率10~20 m，极化方式多样(VV/VH/HH/HV)	中低植被覆盖区控矿构造解译、矿区开采动态监测、地表粗糙度反演
L波段雷达数据	ALOS-2、JERS-1	空间分辨率10~50 m，穿透植被能力强	高植被覆盖区(热带雨林)隐伏构造解译、深部风化壳分布探测
InSAR地形数据	Sentinel-1 InSAR、机载InSAR	高程精度米级–分米级	矿区三维地形建模、采空区形变监测、控矿地形参数提取

3. 多源遥感技术在风化矿产资源找矿中的应用

多源遥感的核心价值不非单一数据源的简单叠加，而是通过不同数据源的技术互补与信息耦合，提升矿产勘查精度。圈定矿化异常区时，依托雷达遥感穿透性剥离植被干扰、捕捉深部地质信息，结合光学遥感光谱识别能力辨识蚀变矿物、剔除虚假异常，实现精准圈定；光谱数据优化上，利用DEM地形数据进行地形校正，消除光谱畸变、还原真实光谱，提升矿化异常提取准确度；高光谱负责局部精细识别与定量反演，多光谱实现大范围宏观圈定，二者结合提升勘查精度与效率，发挥多源遥感综合优势(图1)。

Figure 1. Technical roadmap for delineating ore-prospecting target areas using multi-source satellite remote sensing data

图1. 多源卫星遥感数据圈定找矿靶区的技术路线图

3.1. 多源遥感技术在稀土矿床找矿中的应用

高光谱遥感技术已发展成为稀土元素勘查与填图的关键手段，广泛应用于不同类型稀土矿床的识别与评价。在碳酸岩型稀土矿床研究中，Boesche等[42]采用HySpex高光谱成像仪对挪威泰勒马克郡Fen碳酸岩岩体进行稀土元素填图，基于诊断性光谱吸收特征识别了Nd、Er、Dy等稀土元素，并明确了Sm、Nd等元素的专属指示波段。Asadzadeh等[43]利用EnMAP高光谱卫星数据对美国加州Mountain Pass碳酸岩型稀土矿床开展探测，通过曲线拟合与光谱匹配方法有效识别氟碳铈矿中的Ce、La、Nd等轻稀土元素，成功圈定了隐伏碳酸岩脉(图2)。Bedini and Rasmussen [44]综合机载高光谱与伽马能谱数据，对格陵兰岛Sarfartoq碳酸岩复合体实施稀土勘查，借助主成分分析与光谱角匹配技术识别稀土及伴生元素异常，进而圈定高潜力找矿靶区。Boesche等[42]基于HySpex高光谱数据，通过反褶积技术增强Nd光谱反射信号，实现了对挪威Fen碳酸岩Nd元素的精细化填图，显著提升了复杂地表条件下的稀土信号识别能力。

针对离子吸附型稀土矿床，代晶晶等[45]依托高光谱遥感技术，根据赣南水体中稀土元素的光谱吸收特征进行浓度定量反演，实现了水系发达区域的稀土水化学遥感找矿。王耿明[46]针对离子吸附型稀土矿赋存特征，利用多光谱和高光谱数据提取成矿相关粘土矿物信息，结合构造、岩性、地貌等成矿条件的遥感解译结果，快速圈定了南方离子吸附型稀土矿成矿远景区。章钦瑜等[47]融合SPOT多光谱、ASTER蚀变提取与DEM地形分析数据，对浙江板桥离子吸附型稀土矿床开展遥感预测，通过坡度阈值筛选与风化矿物异常识别，所圈定找矿靶区经钻探验证均见矿。Li等[48]集成ASTER、Sentinel-2、ALOS DEM与GF-3 SAR多源遥感数据，对云南普雄碱性岩风化壳型稀土矿进行Nd³⁺离子反演，结合粘土矿物蚀变信息圈定了高品位稀土矿化区。Ke等[49]利用地面高光谱测量数据，通过多元统计建模对离子型稀土矿开展稀土元素总量及单一元素定量反演，构建了较高精度的预测模型。

此外，其他研究进一步拓展了高光谱遥感在稀土矿物识别与填图中的应用。郭东旭等[50]利用VNIR-SWIR-TIR高光谱数据，以牦牛坪稀土矿床矿物颗粒粗大的矿石、大陆槽和白云鄂博含氟碳铈矿矿石为研究对象，总结了氟碳铈矿、独居石等稀土矿物光谱特征，建立矿区岩矿石光谱库，实现了岩矿中稀土矿物的精准识别。Rowan and Mars [51]利用ASTER多光谱数据，通过波段比值与主成分分析技术，对美国Mountain Pass矿床开展羟基化、碳酸盐化蚀变识别，圈定了与稀土矿化密切相关的蚀变晕范围。Chandrasekar等[52]利用Landsat 7 ETM+多光谱数据，通过波段比值与主成分分析识别印度南部海岸砂矿中独居石等稀土重矿物特征，实现了沿岸稀土砂矿富集区的快速圈定。

Figure 2. Spatial distribution and relative abundance of rare earth elements in a certain area of California. (a) Neodymium anomaly map; (b)~(f) Neodymium anomaly alteration overlay maps (Asadzadeh et al.)

图2. 加利福尼亚州某地区稀土元素的空间分布与相对丰度。(a) 钕异常图；(b)~(f) 钕异常蚀变叠加图(Asadzadeh et al.)

3.2. 多源遥感技术在红土型铝土矿床找矿中的应用

遥感技术基于铝土矿诊断性光谱特征，已成为其快速勘查的重要手段。一系列研究表明，融合多光谱、高光谱与地质数据，可有效圈定矿化异常与找矿靶区。

成功等[53]利用ETM+/ASTER数据，提取三水铝石在2.16~2.33 μm短波红外波段的羟基诊断性吸收谱带，采用5/1比值运算、主成分分析与光谱角填图技术在老挝圈定3个大型矿带(图3)；沈杜衡等[54]通过高–多光谱融合数据，通过主成分分析筛选出与玄武岩风化壳密切相关的铝土矿化异常，在柬埔寨共圈定5个一级找矿靶区，其中2处经野外验证为中型铝土矿床；Ghrefat等[55]基于ASTER多光谱数据与地面反射光谱测量，通过聚焦铝土矿矿物在2.2 μm附近的羟基诊断性吸收谱带，在沙特阿拉伯成功识别3处矿化异常区。黄志强等[56]利用Landsat ETM+数据，采用NDVI植被指数，结合羟基吸收特征提取矿化异常，并叠加岩性、构造、地形及植被指数等多层控矿要素进行GIS空间叠置分析，在广西预测出12处铝土矿资源潜力区。刘建楠[57]基于ASTER多光谱数据，应用改进的Crosta方法提取与成矿相关的蚀变异常，结合岩溶地形的构造与岩性解译结果，构建“岩性–构造–地形–遥感异常”四位一体找矿模型，在滇东南文山地区圈定7处找矿靶区，工程验证新增资源量5000万吨。因此，遥感技术通过多源数据融合与先进处理方法，在铝土矿勘查中展现出高效识别与定量反演能力，显著提升了铝土矿勘查的效率和精度，为矿产资源勘探提供了科学支撑。

Figure 3. Maps of slope (A), Topographic relief (B), Aspect (C), and Hillshade (D) of the Bolaven plateau

图3. 波罗芬高原坡度 (A)、地形起伏度 (B)、坡向 (C)、山体阴影图 (D)

3.3. 多源遥感技术在红土型镍矿床找矿中的应用

近年来，遥感技术已成为红土型镍矿勘查与评价的重要手段。众多学者基于多源、多尺度遥感数据，发展了多种镍矿信息提取与定量反演方法，取得了显著进展。Zhang等[58]利用WorldView-3高光谱数据对印度尼西亚北科纳威红土型镍矿构建了随机森林机器学习模型，基于光谱特征与镍品位间的非线性关系完成找矿靶区圈定，其镍品位预测精度可达R² = 0.82 (图4)。此外，Elsy等[59]还利用Sentinel-2影像对新喀里多尼亚红土型镍矿进行了矿物化学预测研究，通过对比Ridge、Elastic Net和LASSO三种广义线性回归模型，发现LASSO模型对镍含量的预测效果最优，相关系数R²达0.78。Anifadi等[60]基于Sentinel-2 MSI多光谱数据，采用线性光谱混合分析方法，提取了希腊中部Tsouka红土型镍矿的褐铁矿、腐岩及基岩等端元信息，实现了矿体边界识别，解译结果与已知采矿区的吻合度达到90%。陈理等[61]则采用面向对象的分类方法，基于Pleiades与高分二号高分辨率影像，实现了缅甸达贡山镍矿区采矿场、排土场等地物要素的高精度提取。

Figure 4. Schematic diagram of remote sensing inversion of Ni grade and field verification map in the Beikenawei mining area [58]

图4. 北科纳威矿区遥感反演Ni品位示意图及野外验证图[58]

4. 多源遥感技术在风化矿产资源开采现状调查中的应用

遥感技术凭借快捷、精准的监测优势，可全面掌握矿山开采的基本动态，为相关部门开展矿山规范化管理、严厉打击非法开采活动提供重要技术支撑与数据依据[62] [63]。通过解析遥感影像光谱、纹理特征及DEM数据，可实现开采区精准识别与边界圈定，构建开采区空间分布图；进一步识别不同矿种对应的开采方式与开采状态，定量化测算开采规模与强度；在此基础上，系统排查各类违法违规开采行为，同步监测开采区生态环境破坏程度，识别并动态监测地质灾害隐患、开展灾情评估，全方位为风化矿产开采调查与监管工作提供高效技术支撑。

刘晓雪等[64]以山西省矿区为研究区，融合高分卫星遥感影像与ArcGIS技术，建立铝土矿等典型矿种解译标志，识别2021年度无证开采109处、越界开采102处，为矿政执法提供数据支撑。殷亚秋等[65]研究利用Landsat系列卫星2000~2018年数据，结合高分二号影像，系统评估了长江经济带4.2万公顷废弃矿山的生态破坏状况，研究构建了“生态破坏指数”，为生态修复提供了决策依据。吴宏安等[66]研究利用FS-InSAR技术对新井露天矿2021~2023年的形变进行精细监测，发现北帮中部和西侧边坡、南帮西侧边坡变形严重，存在坍塌风险。结合无人机三维建模，识别出6处高风险区域，及时采取了加固措施，避免了可能的人员伤亡和财产损失。

5. 多源遥感技术在风化矿产资源环境监测中的应用

遥感技术作为矿山环境监测的重要技术手段，在风化矿产矿区环境监测中，可有效开展矿区土地、水体、植被的动态变化监测及矿山地质灾害监测工作[67]。风化矿产开采过程多涉及地表剥离、风化层开挖、浸矿作业等，易引发水体污染、土地破坏、植被退化及地质灾害等环境问题，遥感技术凭借大面积覆盖、非接触式调查、快速动态监测、多源数据融合分析的独特优势，可实现对矿产资源开采区环境的全方位、常态化、定量化监测，精准捕捉环境变化趋势，为矿产资源绿色开发、生态环境治理与监管提供科学的数据支撑和技术保障，已成为矿产资源环境监测的核心技术手段[68] [69]。

李佳琦等[70]基于国产高空间分辨率GF-1卫星影像，系统分析污染河段的空间解译特征与水体光谱特征，构建污染水体遥感识别指标体系，补充并完善了城市污染水体遥感识别的理论方法体系与技术体系。马秀强[71]通过多期卫星遥感数据，分析并提取了水体的影像波谱、灰度等特征信息，构建水体污染信息梯度图像，对研究区水体污染信息进行了详细调查和研究。彭燕等[72]选用2000~2010年多时相SPOT 1/2/5、ALOS、Landsat7等多源遥感影像对赣南多地稀土矿矿区的生态环境进行遥感监测和评估，准确地了解矿山开采状况和矿山环境信息，为矿区土壤侵蚀治理提供了数据支撑。马顶等[73]利用多源遥感影像和麦克劳林公式的土地损伤测度模型提取了山西省2005、2015、2019年植被覆盖、土地破坏及地表形变信息，实现了矿区土地损伤的动态变化监测。

马保东等[74]根据矿区的区域环境类型，基于SPOT-VGT NDVI (遥感数据源)的矿区植被监测方法，利用一元线性回归分析和NDVI反演的植被覆盖度有效监测矿区植被覆盖度和土地荒漠化变化情况(图5)。杨显华等[75]基于1.5 m空间分辨率的SPOT6卫星遥感数据，对四川省冕宁牦牛坪稀土矿开展矿山开发状况与矿山环境信息提取工作，精准识别矿区地质灾害、环境污染等系列环境问题，综合分析后完成矿区环境恢复治理区规划，并提出对应的综合治理对策与建议。

Figure 5. NDVI vegetation coverage of the Bolaven Plateau

图5. 波罗芬高原NDVI植被覆盖度

6. 多源遥感技术在风化矿产资源中的存在问题及发展前景

风化矿床作为表生地质作用下形成的重要矿产资源，其空间展布、蚀变分带与资源富集特征的精准识别，是保障矿产资源绿色勘查与高效开发的核心前提。多源遥感技术通过融合光学、高光谱、合成孔径雷达(SAR)、热红外等多类型传感器数据，实现了对风化矿床地表特征、蚀变矿物组合、地形地貌的无接触、大尺度、快速探测，突破了传统地质勘查方法在复杂地形区的应用局限。然而，当前多源遥感技术在风化矿床勘查中的应用仍面临诸多问题：高光谱遥感信噪比(SNR)不足，难以捕捉微弱蚀变信息，易导致矿化异常的漏判与误判；多源遥感数据获取与预处理适配性不足，易受地表因素(如植被、大气等)干扰；矿化蚀变信息提取缺乏专用方法与模型，低品位矿识别难度大；以目视解译为主，主观性强、效率低下，且解译结果与控矿地质规律融合度不足；相关基础研究相对薄弱，多源遥感勘查的标准化体系尚未完善，专用数据库建设滞后。

尽管存在许多问题，多源遥感技术在风化矿产资源勘查领域的发展前景依然广阔，且往智能化、精细化、体系化与可持续化方向稳步发展。深度学习、机器学习算法有望实现矿化异常智能识别与精准分类，大幅提升信息解译自动化水平与精准度。其次，传感器技术的进步正不断拓展探测维度。新一代高光谱卫星(如NASA的EMIT)可提供连续的地物波谱，实现对特定蚀变矿物(如绿泥石化、绢云母化)的精细识别。再次，通过卫星遥感进行区域成矿带扫描，无人机遥感实现成矿靶区精细探测，以及地面光谱仪实地验证，形成“天–空–地”协同观测体系，优化勘查资源配置。最后，遥感技术具备对矿山环境(如水体污染、土地破坏、植被恢复)进行长时序、大范围动态监测，为绿色矿山建设、生态修复评估提供了重要的数据支撑。

随着遥感技术的不断发展与应用成本的逐步下降，多源遥感技术有望推动风化矿产资源勘查向更高效、更精准、更环保的方向转型，最终成为支撑矿产资源可持续开发利用的关键技术，为我国矿产资源安全保障提供重要技术支撑。