西藏喜马拉雅造山带是特提斯构造域的重要组成部分,蕴藏着丰富的矿产资源。作为喜马拉雅地区分布广泛的一种高铝高硅碱酸性侵入岩,喜马拉雅淡色花岗岩已被证实具有良好的稀有金属成矿潜力,如铍、铷、铯、铌、钽、锂等。这些稀有金属在国防、航空航天、新能源和先进制造业等领域占有日益重要的地位,是支撑战略性新兴产业发展不可或缺的原材料,已成为当前矿产勘查的重要目标。喜马拉雅淡色花岗岩带有望成为我国重要的稀有金属成矿带,因此如何掌握喜马拉雅造山带淡色花岗岩的分布情况对该地区稀有多金属矿产资源勘查工作具有重要的意义。喜马拉雅造山带自然环境恶劣,地质勘查工作程度相对较低,使得以往圈定的淡色花岗岩的空间分布范围具有较大的不确定性。该区域空气稀薄、植被覆盖较少,为遥感技术的应用提供了有利条件。论文的研究目的是在前人的研究基础上,收集研究区地质、地球化学和遥感数据,根据淡色花岗岩与围岩在地球化学元素分布模式和遥感影像光谱特征方面的差异,建立岩体识别模型来高效地圈定淡色花岗岩的空间分布范围,为喜马拉雅地区稀有金属找矿工作提供技术支撑。岩体识别的关键是对地学空间数据进行集成融合与分析,而制约喜马拉雅淡色花岗岩识别的因素除了识别方法外,数据挖掘不充分也是其中重要的原因之一,具体可以概括为两点:(1)数据层面。研究区研究程度较低,区域地球化学数据比例尺较小,大部分地区为1:50万,小部分为1:20万。单一类型的遥感数据受传感器的限制,光谱分辨率和空间分辨率相互制约,因此无法全面反映研究区岩石矿物的光谱特征;(2)方法层面。非监督分类方法常常需要数据满足特定的统计假设,而监督的分类方法在训练样本有限的情况下,难以建立准确的预测模型来高效地识别高度相似的淡色花岗岩与围岩。为了解决以上问题,论文分别从数据处理和识别方法两个层面开展研究工作。首先采用多源数据融合技术实现多种类型地学数据的有机结合,为岩体识别提供更加丰富的信息;其次引入测度学习,在喜马拉雅造山带选择区域和矿区两个尺度的研究区建立淡色花岗岩岩体识别模型,从而高效地识别和圈定淡色花岗岩的空间分布范围。论文主要的研究工作及成果如下:(1)建立淡色花岗岩的识别框架论文根据淡色花岗岩与围岩在地球化学主量元素和遥感影像光谱特征上的差异,建立了淡色花岗岩的识别流程。首先采用区域地球化学数据,在区域尺度上圈定淡色花岗岩的高潜力区域;然后选择重点研究区,基于融合数据,开展大比例尺岩性填图,通过岩性填图的方式来圈定淡色花岗岩的分布区域。(2)多源数据融合多源数据融合技术通过结合同一目标的不同特征信息,可以吸收各种数据源的优点,从而从不同角度为地物识别提供丰富的信息。论文首先引入一种多变量分析融合技术,将Sentinel-2A中高分辨率的全色波段与低分辨率的ASTER多光谱波段融合,融合后的遥感影像兼具了高光谱分辨率和空间分辨率的优势。由于矿物光谱特征是对矿物化学组分的响应,二者之间存在密切的关系,论文根据地球化学元素浓度信息与遥感影像各波段之间的相关性,将1:20万比例尺的地球化学数据与30m分辨率的ASTER影像进行有机结合。融合后的数据不仅保留了原始地球化学元素含量分布信息,而且具有遥感影像中丰富的空间纹理细节。多源数据融合实现了不同类型数据源的优势互补,为岩体识别提供了更加丰富的诊断信息。(3)基于测度学习的岩体识别模型岩体识别的本质可以描述为通过学习待分类数据和类别已知的数据间距离的规律来对样本的类别进行判定,即通过距离的度量来衡量数据间的相似性。机器学习领域中的测度学习可以利用有限的样本中的特征间的统计信息,从样本和标记信息中学习到一种更适合评价样本间相似度的距离测度,将原始数据转换到区分性更好的测度空间,对于改进分类算法的性能具有重要的作用。论文基于喜马拉雅地区地球化学数据,引入局域加权测度学习岩体识别模型,实现了区域尺度研究区淡色花岗岩的圈定。为了进一步提高岩体边界的识别率,论文选择喜马拉雅造山带研究程度较高的错那洞穹隆作为典型研究区,基于多种类型遥感影像和地球化学融合数据,引入最大边缘测度学习和随机森林测度学习岩体识别模型,通过大比例尺岩性填图的方式来圈定淡色花岗岩的空间分布区域。识别的岩性单元与地质图吻合程度较好,淡色花岗岩的识别率达到87.8%,表明基于测度学习方法的岩体识别模型具有潜在的应用价值。论文的主要贡献包括数据处理和识别方法两个方面。论文充分利用研究区现有的地学数据,采用多源数据融合技术实现了不同数据源的有机结合,解决了因研究区地质研究程度低而缺少足够的数据建立预测模型的问题。另外,面对高度相似的地球化学样本和数据融合带来的数据冗余问题,论文引入测度学习方法,建立了适应多尺度研究区的岩体识别模型,并从目视角度和定量指标角度对岩体识别结果进行评价,表明测度学习可以有效降低数据冗余和复杂度,提高淡色花岗岩的识别精度。论文的研究工作希望为喜马拉雅地区稀有金属矿床的勘探工作提供技术支撑,并为在恶劣的自然环境下如何进行地质勘查提供新的思路。