Глушкова Н.В

ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МНОГОЗОНАЛЬНЫХ КОСМОСНИМКОВ ASTER
НА ПРИМЕРЕ УРОНАЙСКОГО РУДНОГО УЗЛА
Н.В. Глушкова, В.А. Баландис
НИУ ОИГГМ им. А.А.Трофимука СО РАН
E-mail: hope@uiggm.nsc.ru
В предлагаемой работе рассматривается опыт применения многозональных космических снимков ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflector Radiometer) для
выявления ландшафтных и геологических особенностей Уронайского рудного узла (Восточное Забайкалье). При работе с дневными снимками выявлено, что метод максимального
правдоподобия наиболее эффективен для определения геологических характеристик территории, метод спектрального угла – для классификации ландшафтных обстановок с сильно
различающимися спектральными кривыми. Обработка ночных снимков позволила выявить
дополнительную информацию. Создана геоландшафтная схема обнаженности территории и
мощности рыхлых отложений, а также схема разломов для исследуемой территории.
Введение
Объектом исследования является Уронайский рудный узел, располагающийся в лесостепной зоне Восточного Забайкалья. Территория Уронайского рудного узла исследуется
геологами на протяжении многих десятков лет. За это время в рамках традиционных геолого-съемочных и геологоразведочных работ было накоплено значительное количество материала по геологической характеристике района. Поэтому данная территория была выбрана
в качестве эталонного полигона для апробации методик обработки космических снимков
ASTER для геологических целей.
Спутниковые данные использовались для решения двух задач:
1) создание геоландшафтных схем исследуемой территории, включающих характеристику растительности, типа и мощности рыхлых отложений, увлажненности субстрата;
2) создание схем разломов и выявление геологических особенностей территории.
Характеристика используемых материалов
Для решения поставленных задач использовались космические снимки датчика
ASTER и геологические карты масштаба 1:50 000 и 1:200 000, а также топографические
карты масштаба 1:25 000. Космоснимки ASTER (пространственное разрешение 15–90 м)
имеют 14 каналов и охватывают видимый, ближний, средний и дальний инфракрасный
диапазон (0,51–11,65 мкм). В работе использовались дневные и ночные снимки. Дата съемки дневных снимков — 31 мая 2001 г., время съемки — 03:35:49, дата съемки ночных
снимков — 31 октября 2002 г., время съемки — 14:07:43 (по Гринвичу), облачность — 3 %.
Создание геоландшафтных схем
Для создания геоландшафтных схем использовались ночные и дневные снимки
ASTER. На ночном снимке методом пороговой дискретизации выделены области, различающиеся по степени задернованности, характеру покрова четвертичных отложений и увлажненности субстрата (рис. 1). С помощью ночных тепловых снимков более эффективно,
чем на топокартах или цифровых моделях рельефа, выделяются обнаженные участки и области распространения мощных четвертичных отложений. Созданная геоландшафтная
схема позволяет выделить участки, для которых применимы разные приёмы обработки
снимков. Например, в пределах обнаженной территории выделяются эталонные полигоны
для последующей автоматической классификации с целью уточнения геологического
строения.
ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МНОГОЗОНАЛЬНЫХ КОСМОСНИМКОВ ASTER…
415
Рис. 1. Геоландшафтная схема, отражающая тип геологического субстрата
Рис. 2. Геоландшафтная схема типов растительности
Для выделения участков, покрытых растительностью, использовался расчет NDVI
(Normalized Difference Vegetation Index) по дневным снимкам ASTER. Для выявления типов растительности (рис. 2) была проведена классификация с обучением (методом спектрального угла [2] по эталонным участкам). В качестве эталонов были взяты участки распространения леса, травы и кустарников. Метод спектрального угла – это метод, который
416
Н.В. ГЛУШКОВА, В.А. БАЛАНДИС
сравнивает спектр изображения с индивидуальными спектрами материалов, взятых из
спектральных библиотек или из других источников. Алгоритм определяет подобие между
спектрами, вычисляя «угол отклонения» между ними и при этом обрабатывая их как векторы в пространстве с размерностью, равной числу спектральных полос (n). Поскольку этот
метод использует только направление «спектральных векторов», а не их длину, то методом
спектрального угла нельзя отличить объекты, которые имеют схожий характер спектральной кривой, но отличный по интенсивности. Спектральные кривые различных типов растительности существенно отличаются от кривых остальных объектов, а также между собой,
именно поэтому этот метод был выбран как наиболее подходящий.
При сравнении полученных результатов с топографическими картами 1961 г. видно
(см. рис. 2), что, с одной стороны, леса существенно уменьшились в размерах, с другой на
снимках выявляются леса, не отмеченные на карте.
Выявление геологических особенностей
Для выявления геологических особенностей были взяты спектры характерных объектов (первые девять каналов дневных снимков), имеющихся на исследуемом полигоне
(рис. 3). Из рисунков видно, что спектры облаков, лесов и озер значительно отличаются от
спектров остальных объектов, поэтому не было проблем при их распознавании. А спектральные кривые штоков Дальнего, Мангуши и осадочных отложений Кулиндинской свиты незначительно различаются между собой. Поэтому встала задача дешифрирования этих
объектов на космических снимках ASTER. Из стандартных методов обработки, представленных в программном продукте ERDAS, наиболее подходящим для поставленной задачи
оказался метод максимального правдоподобия.
0,45
0 ,4
0,35
0 ,3
0,25
0 ,2
0,15
0 ,1
0,05
0
0 ,5 56
0,661
0,80 7
Д аль ний
К у ли нди нска я с вита
1,656
2,16 7
2 ,2 09
М а нгу ш и
О блака
2,262
2 ,3 36
2,400
Л ес
О зе ро
Рис. 3. Спектральные кривые различных объектов на территории Уронайского рудного узла
В местах выходов на поверхность штоков гранодиоритов Дальнего и Мангуши были
выбраны эталонные полигоны для дальнейшей классификации методом максимального
правдоподобия. Поскольку большая площадь штока Дальнего покрыта лесным массивом,
то классификация выявила наличие гранодиоритов лишь на небольших участках (рис. 4).
ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МНОГОЗОНАЛЬНЫХ КОСМОСНИМКОВ ASTER…
417
Рис. 4. Участки гранодиоритов, выделенные методом максимального правдоподобия в районе штока
Дальнего
После классификации методом максимального правдоподобия были обнаружены
участки распространения даек гранодиоритов, что подтверждается геологической картой
(рис. 5).
Рис. 5. Дайки гранодиоритов, закартированные при геологических исследованиях, и участки гранодиоритов, выделенные методом максимального правдоподобия. Условные обозначения показаны на рис. 4
Кроме того, выявлено несколько участков, не закартированных при геологической
съемке. В дальнейшем такие участки будут детально изучены в ходе полевых работ
(рис. 6).
Далее была проведена верификация пикселей, полученных при классификации методом максимального правдоподобия, с использованием стандартной библиотеки мелкозернистых магматических пород. Результат показал, что выделенные пиксели с наибольшей
вероятностью принадлежат к гранодиориту.
На рис. 7 пунктирной линией показана спектральная кривая выделенного пикселя,
сплошной линией — гранодиорита из спектральной библиотеки. Из рисунка видно, что
формы спектральных кривых схожи между собой.
418
Н.В. ГЛУШКОВА, В.А. БАЛАНДИС
Рис. 6. Участки гранодиоритов, выделенные методом максимального правдоподобия. Условные обозначения показаны на рис. 4
Рис. 7. Спектральные кривые гранодиорита и исследуемого пикселя
В результате проделанной работы выяснилось, что для выявления геологических особенностей на территории Уронайского рудного узла наиболее подходящим оказался метод
максимального правдоподобия, так как формы спектральных кривых геологических объектов различаются незначительно. И именно поэтому в нашем случае не подошли методы
спектрального угла и спектрального несмешивания.
Создание схем разломов
Ночные снимки ASTER можно использовать для выявления разломов. Из литературы
известно, что на ночных тепловых снимках районы с маломощным четвертичным покровом и слаборасчлененным рельефом перспективны для обнаружения зон разломов и складчатых структур. Для зон разломов характерна высокая влажность почв и подпочвенного
ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МНОГОЗОНАЛЬНЫХ КОСМОСНИМКОВ ASTER…
419
субстрата, которая уменьшает поверхностную температуру. Поэтому на ночных тепловых
снимках они отчетливо фиксируются на фоне окружающих пород темным серым тоном. На
снимках разломы выделяются менее детально, чем на геологической карте масштаба
1:50 000. В связи с тем, что разрешение снимка в тепловом диапазоне 90 м, часть разломов
на них не проявляется. При верификации схемы разломов геологической картой масштаба
1:50 000 было выявлено, что 90 % разломов, выделенных на космических снимках, подтверждаются геологической картой. Однако 35 % разломов, выделенных на геологической
карте, не выявляется на снимках. При этом только один крупный разлом, закартированный
на геологической карте, не выделился на снимке. При сравнении геологической карты масштаба 1:200 000 с космическим снимком видно, что на космическом снимке разломы
выделяются намного детальнее. На рис. 8 сплошными линиями показаны разломы, выделяющиеся и на геологической карте 1:200 000, и на космическом снимке. Пунктирными
линиями показаны разломы, которых нет на карте. Только 15 % разломов, выделенных на
космических снимках, зафиксированы на геологической карте масштаба 1:200 000.
Рис. 8. Разломы, выделенные по ночному тепловому снимку ASTER. Прямоугольником показан район карты масштаба 1:50 000
Полученные результаты позволяют существенно детализировать схему распределения разломов для той территории, где не была проведена геологическая съемка масштаба
1:50 000. Верификация созданной схемы распределения разломов показала высокую достоверность выявления разломов на основе ночных космических снимков. Это особенно важно, так как разломы являются одним из основных рудоконтролирующих факторов, которые
в сочетании с другими геологическими характеристиками позволяют прогнозировать локализацию рудопроявлений на исследуемой территории.
Выводы
Проведенная работа позволила выявить, что метод максимального правдоподобия
наиболее эффективен для определения геологических характеристик территории (выявления штоков и даек гранодиоритов). Метод спектрального угла больше подходит для классификации объектов с сильно различающимися спектральными кривыми (типов растительности, озер, облаков). Использование ночных снимков позволяет выделять разломы, а
420
Н.В. ГЛУШКОВА, В.А. БАЛАНДИС
также обнаженные участки и области распространения мощных четвертичных отложений.
Таким образом, проведенные исследования показали эффективность использования многозональных космических снимков ASTER для ландшафтных и геологических задач.
Работа выполнена при поддержке РФФИ (проект № 03-05-64151). Снимки ASTER
предоставлены центром ERSDAC по программе ASTER ARO (AP-0238).
Литература
1. Глушкова Н.В., Баландис В.А. Применение многозональных данных дистанционного зондирования для выявления ландшафтных и геологических особенностей Уронайского
рудного узла // Материалы всерос. конф. «Дистанц. зондирование поверхности Земли и атмосферы». Иркутск, 2–6 июня, 2003. С. 15.
2. [Электронный ресурс] http://geology.wcupa.edu/courses/ess435/notes/envi-tutorial3.pdf.
3. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли. Основы и методы дистанционных исследований в геологии. М.: Мир, 1988. 343 с.
ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МНОГОЗОНАЛЬНЫХ КОСМОСНИМКОВ ASTER…
421