В ходе сбора данных ДЗЗ был проведен анализ космических снимков. В качестве исходных материалов использовался продукт ASTER. Выбор обусловлен несколькими параметрами:

  • Съемка с пространственным разрешением 15 – 90 м;
  • 6 каналов в SWIR диапазоне;
  • 5 каналов в TIR диапазоне;
Минералогические индексы и спектральный анализ показывают надежный результат при обработке.
На предварительном этапе выполняется радиометрическая калибровка и атмосферная коррекция материалов дистанционного зондирования. Требуется создание единого набора данных из VNIR и SWIR диапазонов.
На первом этапе были выделены оптимальные зоны для анализа. RGB синтез каналов и спектральные индексы позволили сократить зону поиска и усилить геологические особенности аргилизации – филлитизации (рис.1 ).

Синтезированное RGB изображение ASTER. Arcgilic – phylic розовым
Рис.1 – Синтезированное RGB изображение ASTER. Arcgilic – phylic розовым (слева), синтезированное спектральное изображение ASTER. Белым цветом Arcgilic – phylic (справа).

На втором этапе выделили зоны распространения кислых, мафических и осадочных пород с помощью минералогических индексов. Комбинация данных VNIR позволили обнаружить кислые магматические горные породы (рис. 2). Синтезированные каналы диапазона SWIR демонстрируют залежи глин/слюд яркими (белыми) пикселями в исследуемой сцене ASTER (рис. 3).

Синтезированное-изображение-band2-band1-ASTER.-Белым-цветом-кислые-магматические-породы.jpg  
Рис. 2 – Синтезированное изображение band2 / band1 ASTER. Белым цветом кислые магматические породы (слева); синтезированное изображение band4 / band6 ASTER. Белым цветом OH – группы минералов (справа)

Синтезированное композитное изображение RGB ASTER. Гидротермально измененные глины и слюды (голубовато-белые)
Рис. 3 – Синтезированное композитное изображение RGB ASTER. Гидротермально измененные глины и слюды (голубовато-белые)

На третьем этапе применялся метод главных компонент PCA – это надёжный статистический метод, который используется для подавления доминирующих эффектов излучения во всех диапазонах. Principal Component Analysis улучшает отражательную способность и усиливает различия геологических особенностей территории. После оценки статистики анализа PCA 3-я главная компонента позволила обнаружить небольшие участки с гидротермальными изменениями (рис. 4).

Изображение 3-ий главной компоненты. Яркие пикселы соответствуют гидротермальным изменениям
Рис. 4 – Изображение 3-ей главной компоненты. Яркие пикселы соответствуют гидротермальным изменениям 

Результат

1.  Предварительные карты-схема выделения литологических разностей и гидротермальных изменений на данную территорию.

2.  Выявлены зоны распространения гидротермальных пород.

3.  Спектральный анализ, в совокупности с минералогическими и спектральными индексами, позволил выделить зоны распространения гидротермально-измененных пород, перспективных для обнаружения рудных объектов. 


Заказать обратный звонок
К началу страницы