3. 多源遥感数据选择与预处理
在遥感找矿异常区提取与GIS叠加排序的流程中，数据选择与预处理是决定后续异常可信度的第一道关口。找矿目标通常涉及铁氧化物、羟基蚀变、硅化、碳酸盐化等蚀变类型，不同传感器在光谱波段设置、空间分辨率和幅宽上各有侧重，因此“选什么数据”必须由蚀变矿物诊断性吸收特征反推，而不是简单地追求分辨率越高越好。本节围绕Landsat、ASTER、Sentinel-2三类常用数据，说明选型依据、预处理链条以及每一步的可检查结果。
一、按蚀变光谱需求选择传感器
Landsat 8/9 OLI在可见光—近红外—短波红外设置9个波段，其中B6（1.57–1.65 μm）与B7（2.11–2.29 μm）可支撑铁氧化物与黏土矿物的粗略区分，30 m空间分辨率、185 km幅宽，适合区域尺度初筛与历史对比；其热红外TIRS还可辅助岩性解译。ASTER在SWIR区设置6个波段（B4–B9，1.6–2.43 μm），能分辨Al-OH在2.17 μm与2.20 μm的吸收位置差异，从而区分高岭石类、白云母类与碳酸盐类，是蚀变填图的经典数据，但SWIR仅30 m、VNIR为15 m，幅宽60 km，覆盖能力有限。Sentinel-2 MSI在红边（B5–B7，705–783 nm）与SWIR（B11 1.61 μm、B12 2.19 μm）具备优势，10–20 m分辨率、290 km幅宽、5天重访，适合植被覆盖区的红边异常识别与多时相变化检测，但SWIR波段较宽，矿物细分能力弱于ASTER。
实际选型可遵循“区域普查用Landsat/Sentinel-2、重点区蚀变细分用ASTER、植被扰动与动态监测用Sentinel-2”的组合策略。示例场景：某斑岩—矽卡岩型铜多金属找矿靶区，先用Landsat 8做全区铁染与羟基异常初筛，圈定3处重点区；再对重点区采购ASTER L1T数据做Al-OH细分；对植被覆盖较高的南部区块补充Sentinel-2红边指数。上述数据组合属于教学示例设定，实际项目需按云量、时相与经费调整。
二、辐射定标：把DN值变成有物理意义的量
原始影像记录的是无量纲DN值，受传感器增益、积分时间与量化位数影响，不能直接跨景比较。辐射定标分两步：先做辐射亮度定标，再做太阳高度角与日地距离校正得到表观反射率。以Landsat 8 L1级产品为例，定标系数写在MTL元数据中，公式为：
Lλ = ML × Qcal + AL
ρ = (π × Lλ × d²) / (ESUNλ × cosθs)
其中：ML、AL 为波段乘/加系数（MTL中RADIANCE_MULT_BAND_x）
d 为日地距离（天文单位），θs 为太阳天顶角
ESUNλ 为大气顶太阳辐照度实际操作中，ENVI的Radiometric Calibration工具或GDAL的gdal_calc均可完成；Sentinel-2 L1C在元数据中给出量化值偏移（2022年后基线为-1000），需先加回偏移再除以10000得到反射率。定标后应检查：辐亮度是否落在传感器动态范围内、有无饱和像元、条带或零值异常。若某景云顶反射率超过1.0，说明定标或偏移处理有误，必须回查元数据版本。
三、大气校正：消除气溶胶与程辐射影响
大气散射与吸收会压低SWIR反射率、抬升可见光暗像元，直接导致蚀变指数偏移。找矿应用中，大气校正的目标是获得地表反射率，使不同时相、不同传感器的影像可比较。常用方法有三类：FLAASH基于MODTRAN辐射传输模型，需输入气溶胶模型、能见度与水汽；6S模型适合批量参数化计算；Sen2Cor专用于Sentinel-2 L2A产品。ASTER可借助其VNIR波段反演气溶胶光学厚度后做暗像元校正。
校正效果不能只看图像“好不好看”，应做定量检查：选取影像内浓密植被像元，其近红外反射率应明显高于红光，NDVI一般大于0.6；清水体在近红外波段反射率应接近0；同一地物在相邻两景的反射率差异应控制在合理范围。若校正后SWIR出现大面积负值或异常高值，多为气溶胶模型选择不当或水汽输入错误，需重新设定参数。教学示例中，某景Landsat 8影像经FLAASH校正后，植被NDVI由0.42提升至0.71，水体近红外反射率降至0.02以下，可认为校正基本合理；该数值为示例设定，实际项目应以影像统计与地面光谱比对为准。
四、几何精校正与多源配准
Landsat L1T与Sentinel-2 L1C已做系统几何校正，但多源数据叠加时仍存在残余偏移，尤其ASTER L1T在山区地形起伏处偏差可达1–2像元。几何精校正以高精度基准影像或野外控制点为准，采用二次多项式或有理函数模型（RFM），控制点应均匀分布、避开云影与水体，数量不少于15个，残差RMSE控制在0.5像元以内。重采样优先选择最近邻（保持原始光谱值，适合分类与指数计算）或三次卷积（适合目视解译），但后者会改变像元光谱，蚀变指数计算前应统一重采样方式。
多源配准的关键是统一投影与像元网格。建议全部数据统一到CGCS2000或WGS84 UTM带，以ASTER 15 m VNIR为基准网格，将Landsat 30 m与Sentinel-2 10/20 m重采样至同一网格。配准后应做套合检查：叠加河流、道路或建筑边缘，观察是否出现“重影”；用同一控制点在两景影像上的坐标差计算偏移量，若超过1个像元需重新选取控制点。
五、影像裁剪与数据组织
裁剪按研究区矢量边界或缓冲区执行，使用掩膜裁剪而非简单矩形裁切，避免区外像元参与后续统计。裁剪时注意保留足够重叠区，便于相邻景拼接与边缘异常核查。输出文件建议按“传感器_日期_产品级别_投影”命名，并保留定标系数、校正参数与控制点报告，形成可追溯的预处理记录。完成上述步骤后，影像才具备进入蚀变指数计算与GIS叠加的条件；任何一步的检查点未通过，都不应进入下一环节，否则异常区位置与强度将失去可比性。