利用短波紅外高光譜數(shù)據(jù)勘探天然氣的研究

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引 言

早期僅靠地面油氣顯示來(lái)勘探油氣藏的方法已逐步被地質(zhì)方法所代替.隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和尋找復(fù)雜油氣藏的需要，地震、油氣化探和衛(wèi)星遙感方法被逐步引入油氣勘探工作中。而高光譜遙感技術(shù)的發(fā)展，把遙感的油氣勘探應(yīng)用推向更高、更有效、定量化的應(yīng)用層次。本文此次研究是利用高光譜遙感圖像，對(duì)×?×地區(qū)烴類微滲漏造成的遙感異常信息進(jìn)行提取，運(yùn)用文中使用的特征提取算法以及所設(shè)計(jì)的分類系統(tǒng)，作為天然氣綜合勘探方法中的重要一環(huán)，可為實(shí)現(xiàn)該地區(qū)天然氣蝕變異常區(qū)的圈定、進(jìn)而確定地下天然氣富集、最終為天然氣勘探，提供新的重要的參考依據(jù)。

高光譜遙感成像示意

1數(shù)據(jù)預(yù)處理

在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理之前，為了真實(shí)地反映地貌信息，預(yù)處理過(guò)程必不可少。文中進(jìn)行了如圖1所示的各項(xiàng)預(yù)處理工作。首先對(duì)Level?1B數(shù)據(jù)進(jìn)行絕對(duì)輻射率轉(zhuǎn)換，VNIR波段除以40.0，SWIR波段除以80.0。由于高光譜傳感器個(gè)別通道存在壞的探測(cè)元，導(dǎo)致其對(duì)應(yīng)的采樣像素列不響應(yīng)，DN(DigitalNumber)值為零。對(duì)這些死像素列(壞線)，采用光譜線性插值的方法實(shí)現(xiàn)校正。光譜儀系統(tǒng)中每一行的各CCD光譜響應(yīng)不一致，導(dǎo)致在每個(gè)譜段上出現(xiàn)了豎的條紋，即列向條帶噪聲。文中采用二次多項(xiàng)式擬合的方法去除條帶噪聲。針對(duì)高光譜在SWIR波段范圍內(nèi)的低信噪比，文中采用了小波域小波強(qiáng)制消噪方法去除圖像隨機(jī)噪聲。輻射校正則采用ENVI模塊FLAASH?4.1大氣輻射校正軟件包處理完成。

圖1??預(yù)處理

2油氣特征提取與分類方法

2.1?基于小波PCA的特征提取方法

遙感反射率?Rrs=Lw/Ed(0+)?，?即對(duì)水體的遙感反射率的計(jì)算必須要測(cè)量水體的離水輻亮度?Lw與水體表面?入射輻照度?Ed(0+)?。

針對(duì)×?×地區(qū)地表油氣信息微弱、高光譜數(shù)據(jù)的空間分辨力不夠高、SWIR波段信噪比較低等因素，一種有效的特征提取算法就極為重要，也是研究工作的難點(diǎn)。一些傳統(tǒng)的特征提取算法經(jīng)試用后效果甚微。文中采用了基于小波PCA的改進(jìn)型特征提取方法，它充分結(jié)合了小波分解以及主成分分析的優(yōu)勢(shì)，能夠有效地提取微弱信息。主成分分析(PCA)能利用譜段之間的相互關(guān)系，在盡可能地不丟失信息的同時(shí)，除去譜段間多余信息，將多譜段的圖像信息壓縮到少數(shù)幾個(gè)譜段而仍能保持有效性。

圖2　基于小波PCA的特征提取流程

另一方面，小波變換能在光譜域內(nèi)針對(duì)每一個(gè)像元進(jìn)行數(shù)據(jù)降維。它不僅可以減少數(shù)據(jù)量，同時(shí)也能保留光譜信號(hào)中的差別，使典型光譜中的峰谷信息保留下來(lái)，這對(duì)大多數(shù)基于像元運(yùn)算的分類器很有優(yōu)勢(shì)。由于小波分解是作用于每一個(gè)像元的，所以，在空間域內(nèi)基于小波的降維不能很好區(qū)分相鄰像元間的不同類。而PCA則能彌補(bǔ)這一不足，它能提供更多的不同類在相鄰像元間的局部空間信息。因此，由小波分解和PCA結(jié)合而成的特征提取算法，有助于更好地進(jìn)行地物分類，提取烴類微滲漏蝕變特征。此算法的具體流程如圖2所示。

2.2?分類系統(tǒng)設(shè)計(jì)

在高光譜分類中，實(shí)際感興趣的地物，如農(nóng)作物、森林覆蓋、自然植被、礦物以及城區(qū)中的感興趣地物都是以多種狀態(tài)存在的，并在不同的光照條件下獲取，呈現(xiàn)出相當(dāng)大的統(tǒng)計(jì)可變性。因此用單一的平均光譜或典型地物光譜響應(yīng)不足以表征這些地物，而應(yīng)該用一族響應(yīng)來(lái)表征。量化地表征這一族響應(yīng)的最有力、并有多種用途的方法之一就是將每個(gè)響應(yīng)用多元概率密度函數(shù)建模，從而可以采用統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法對(duì)樣本進(jìn)行分類。監(jiān)督訓(xùn)練與非監(jiān)督訓(xùn)練是互為補(bǔ)充的。前者將分析員對(duì)該區(qū)域的知識(shí)施加于分析中以約束其結(jié)果，而后者則根據(jù)該地區(qū)所代表的地物輻射特性(譜特性)的相似性和相異性來(lái)分類，不受關(guān)于該區(qū)域外部知識(shí)的約束.本文結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn)，運(yùn)用K-Mean聚類法/最大似然法混合訓(xùn)練策略，采用粗分→細(xì)分→精分思想，完成對(duì)天然氣蝕變異常區(qū)的分類.具體分類過(guò)程如圖3所示。

圖3　天然氣特征區(qū)分類系統(tǒng)流程

3結(jié)果分析

3.1?實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

遙感反射率?Rrs=Lw/Ed(0+)?，?即對(duì)水體的遙感反射率的計(jì)算必須要測(cè)量水體的離水輻亮度?Lw與水體表面?入射輻照度?Ed(0+)?。

研究區(qū)內(nèi)富含石英、石鹽、方解石、白云石、鉀長(zhǎng)石、斜長(zhǎng)石、文石、石膏以及和一些粘土礦物，如蒙脫石、伊利石、高嶺石和綠泥石等。根據(jù)其巖性特點(diǎn)，結(jié)合上述這些粘土礦物的光譜特征，可分析出含Al-OH基團(tuán)礦物(如高嶺石、蒙脫石、伊利石)的特征譜段是2.16～?2.24μm，含Mg-OH基團(tuán)礦物(如綠泥石)的特征譜段是2.30～?2.40μm。根據(jù)以上特征譜段，我們研究的目標(biāo)數(shù)據(jù)是B?180～B?224，共45個(gè)譜段，其對(duì)應(yīng)的譜段范圍為1.951～?2.395μm。特征提取時(shí)保留前5個(gè)主成分作為特征圖像，用于后續(xù)分類過(guò)程.在完成分類之后，我們對(duì)8景天然氣蝕變異常區(qū)分類圖進(jìn)行了幾何校正及鑲嵌處理，以同一經(jīng)緯度的ASTER數(shù)據(jù)為底圖，輸出完整的×?×地區(qū)天然氣蝕變異常區(qū)分類圖，如圖4所示(紅點(diǎn)即為天然氣特征點(diǎn)，用淺藍(lán)色標(biāo)識(shí)出蝕變異常區(qū)，分別用字母表示)。

圖4　×?×地區(qū)天然氣特征區(qū)分類圖

3.2?地質(zhì)解譯

遙感反射率?Rrs=Lw/Ed(0+)?，?即對(duì)水體的遙感反射率的計(jì)算必須要測(cè)量水體的離水輻亮度?Lw與水體表面?入射輻照度?Ed(0+)?。

工作區(qū)主要為第四系內(nèi)部構(gòu)造。該區(qū)已有2個(gè)探明氣田，儲(chǔ)量較大，即一號(hào)、二號(hào)氣田(圖4中藍(lán)圈所示)，它們屬于背斜式構(gòu)造，目前已在進(jìn)行天然氣的鉆井開采工作。從圖4可觀察到，特征點(diǎn)在B、C區(qū)域密度很大，與已在進(jìn)行生產(chǎn)的一號(hào)、二號(hào)氣田吻合得非常好。在圖4的西北角有蝕變異常區(qū)A顯示。分析地質(zhì)資料，可發(fā)現(xiàn)此位置是屬于構(gòu)造巖性異常體，儲(chǔ)量較一號(hào)、二號(hào)氣田小。西南角也有蝕變異常區(qū)D顯示，可用第四系沉積相來(lái)解釋。

地質(zhì)資料表明，南部區(qū)域?qū)儆诘谒南禍\-較深湖相，是生氣區(qū)。西南角從新第三紀(jì)開始就已是生氣區(qū)，南部從第四紀(jì)開始才為生氣區(qū)，故而西南角相對(duì)密集。蝕變異常區(qū)E目前沒(méi)有準(zhǔn)確的地質(zhì)資料，所以無(wú)法對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確分析，需要后期采用地震、物化探測(cè)等其他勘探手段去驗(yàn)證。該地區(qū)所得到的地物分類結(jié)果，與本研究開展的地面同步測(cè)量及其他地質(zhì)資料(包括付出極高的經(jīng)濟(jì)、人力、時(shí)間代價(jià)所獲得的地震法等地質(zhì)結(jié)構(gòu)分析資料)具有很高的復(fù)合程度，表現(xiàn)了十分優(yōu)良的分類精度；后期根據(jù)綜合結(jié)果在該地區(qū)若干鉆井，均有天然氣發(fā)現(xiàn)。說(shuō)明此方法對(duì)資源勘探起到了重要的作用，在經(jīng)濟(jì)性、有效性、快速性、大面積普查可能性等方面具有突出的優(yōu)勢(shì)，未來(lái)有巨大的發(fā)展空間。

4總?結(jié)

運(yùn)用上述特征提取及分類系統(tǒng)，利用高光譜數(shù)據(jù)，基本實(shí)現(xiàn)了×?×地區(qū)天然氣蝕變異常區(qū)的分類。根據(jù)該地區(qū)的地質(zhì)資料可知，具有異常顯示的區(qū)域與該地區(qū)氣藏形成條件相吻合。文中采用的基于小波PCA的特征提取方法，有效地提取了該地區(qū)地表微弱的天然氣蝕變特征。在分類時(shí)，文中采用的非監(jiān)督/監(jiān)督分類混合訓(xùn)練策略，有效地將干擾地物區(qū)分開，實(shí)現(xiàn)了天然氣蝕變異常區(qū)的聚類。油氣勘探歷來(lái)是一門地球物理、地球化學(xué)、石油地質(zhì)學(xué)等學(xué)科綜合應(yīng)用的科學(xué)。高光譜遙感作為一項(xiàng)新世紀(jì)以來(lái)逐漸走向?qū)嵱玫男录夹g(shù)，可以在眾多業(yè)已成熟的油氣勘探技術(shù)中，作為新的一員，充分發(fā)揮自己的能量。

審核編輯：符乾江