8.7.1 方法与流程
8.7.1.1 高光谱远景成矿区预测技术流程
高光谱远景成矿区预测主要是在前述构造信息产品、岩性信息产品和矿物信息产品的基础之上，进一步结合物化探资料和其他地质资料，综合考虑各种因素形成高光谱远景成矿区预测产品。技术流程如图8.71所示：
图8.71 远景成矿区预测产品
8.7.1.2 化探数据处理流程
（1）化探数据处理方法
远景成矿预测所使用的其他地质资料主要是化探数据。针对研究区的数据，采用均值＋2 倍标准差作为数据的异常下限值。利用 Sufer 软件对原始数据进行网格化并做出异常等值线图。以异常规模的大小为标准对异常区域进行分级。
（2）数据处理结果
Au异常结果、Cu异常结果及Ni异常结果如图8.72至图8.74 所示。地球化学异常圈定采用传统方法，以元素均值加2倍标准差作为异常下限，最终异常下限值约为11.236 × 10 -6。所有异常区域的面积约为43.34km2 ，占整个研究区域的0.124%。每个异常区域的Au 元素平均值均在12 × 10 -6以上，高于背景值1.97 × 10 -6 ，说明异常区域局部富集趋势明显。
图8.72 Au异常等值线图
图8.73 Cu元素异常区域图
地球化学异常圈定采用传统方法，将元素均值加2倍标准差作为异常下限，最终异常下限值约为43.5 × 10 -6。所有异常区域的面积约为161.627031km2 ，占整个研究区域的1.79%。每个异常区域的Cu 元素平均值均在40 × 10 -6以上，高于背景值21.6 × 10 -6 ，说明异常区域局部富集趋势明显。
图8.74 Ni元素异常等值线图
地球化学异常圈定采用传统方法，以元素均值加2 倍标准差作为异常下限，最终异常下限值约为34.855 × 10 -6。所有异常区域的面积约为175.16 km2 ，占整个研究区域的1.94%。每个异常区域的Ni 元素含量平均值均在30 × 10 -6以上，高于背景值16.86 × 10 -6 ，说明异常区域局部富集趋势明显。
8.7.2 结果与分析
8.7.2.1 远景成矿区预测模型
本次研究远景成矿区预测模型是以东天山地区黄山-黄山东矿区典型矿床的分析成果为基础，以区与成矿规律和成矿地质背景为依据，基于高光谱遥感数据进行蚀变矿物信息提取的综合空间分析，依据不同的蚀变矿物确定变量及其域值。基于以上原则，本次研究建立的矿产资源潜力评价模型如图8.75所示。
根据该模型识别的各种矿物的分布情况与该地区各类型岩石的分布情况吻合，由此可以说明，在运用该模型识别蚀变矿物时，变量的选择及域值的确定是非常合理的。
8.7.2.2 基于HyMap 数据的矿产资源潜力评价
从区域内获得的地球化学场资料可知，在黄山—黄山东一带，地球化学场显示出以Cu为主，以及Cr，Ni，Co，V，Ti，Cu，Zn等铁族元素的高值分布区。此外，研究区内侵入活动频繁，且分布广泛，与铜镍矿的形成有密切的关系。区域内遍布的韧性断裂，为矿床的形成提供了必要的动力及空间。结合HyMap数据识别出的蚀变矿物分布情况，本次研究给出与基性-超基性侵入岩体有关的铜镍矿的找矿标志：
1）控矿构造：产于复杂断裂体系内部，或多条断裂交会部位；
2）控矿岩浆岩：以高Cu，Ni的基性侵入岩为主，辅以对中性侵入岩进行检验；
3）矿石类型：稀疏浸染状为主，次为稠密浸染状及脉状，金属矿物以磁黄铁矿、镍黄铁矿、黄铜矿为主；
4）蚀变类型：蛇纹石化、滑石化、绢云母化、绿泥石化等；
5）地球化学：黄山、黄山东铜镍矿床的指示元素为Cu，Ni，Cr，Zn的综合异常；
6）遥感：研究区HyMap110-30-5三个波段的彩色合成图像中，黄山、黄山东铜镍矿均呈现深蓝灰色眼球状，蚀变异常与岩体出露密切相关。
图8.75 基于高光谱遥感信息的成矿预测模型
位于研究区中部、黄山岩体东侧的侵入岩体为二长花岗岩岩体，该岩体东部具有强烈的Mg-OH蚀变和
图8.76 远景成矿预测结果图