Везде

Президиум РАНИсследование Земли из космоса Earth Research from Space

  • ISSN (Print) 0205-9614
  • ISSN (Online) 3034-5405

Оценка пригодности территорий для проведения детального геолого-минералогического картирования на основе статистических методов обработки данных дистанционного зондирования ка LANDSAT-8: на примере Юго-Восточного Забайкалья, Россия

Вы можете
Код статьи
10.31857/S0205961423010086-1
DOI
10.31857/S0205961423010086
Тип публикации
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Нафигин И. О.
  • Аффилиация: Институт геологии рудных месторождений, петрографии, минералогии и геохимии (ИГЕМ) РАН
Том/ Выпуск
Том / Номер выпуска 2
Страницы
61-83
Аннотация
В работе рассматривается пригодность использования мультиспектральных данных дистанционного зондирования спутника Landsat-8 для проведения регионального геолого-минералогического картирования территории Юго-Восточной Забайкалья (Россия) в условиях средне-низкогорного рельефа и континентального климата. Для повышения спектральной информативности спутниковых данных Landsat-8 использованы статистические алгоритмы обработки, включающие: метод анализа главных компонент (PCA), минимальной доли шума (MNF) и независимого компонентного анализа (ICA). Результаты статистической обработки были сопоставлены с классами геологических материалов: минералы группы оксидов/гидроксидов, содержащие переходные ионы железа (Fe3+ и Fe3+/Fe2+); группа глинистых минералов, содержащих Al–OH и Fe, Mg–OH; минералы, содержащие двухвалентный ион железа (Fe2+) и растительный покров. Сгенерированы и проинтерпретированы псевдоцветные RGB композиты, отражающие распределение и мультипликацию классов геологических материалов. Для построения схемы перспективности на обнаружение полезных ископаемых была произведена интеграция информативных тематических слоев с использованием модели нечеткой логики. Полученная схема сопоставлена с геологической информацией и сделаны положительные выводы о пригодности территории для проведения дальнейших дистанционных исследований по картированию гидротермально измененных зон и продуктов гипергенеза с целью локализации участков, перспективных на выявление гидротермально-метасоматической минерализации.
Ключевые слова
Landsat-8 геолого-минералогическое картирование статистические методы дистанционное зондирование земли гидротермальная минерализация, прогнозно-поисковые работы
Дата публикации
15.09.2025
Год выхода
2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
6

Библиография

  1. 1. Андреева О.В., Петров В.А., Полуэктов В.В. Мезозойские кислые магматиты юго-восточного Забайкалья: петрогеохимия, связь с метасоматизмом и рудообразованием // Геология рудных месторождений. 2020. Т. 62. № 1. С. 76–104. https://doi.org/10.31857/S0016777020010013
  2. 2. Ищукова Л.П., Игошин Ю.А., Авдеев Б.В., Губкин Г.Н., Филипченко Ю.А., Попова А.И., Рогова В.П., Макушин М.Ф., Хоментовский Б.Н., Спирин Э.К. Геология Урулюнгуевского рудного района и молибден-урановых месторождений Стрельцовского рудного поля / Под ред. Ищуковой Л.П., Наумовой С.С. М.: ЗАО “Геоинформмарк”. 1998. 529 с.
  3. 3. Кирсанов А.А., Липияйнен К.Л., Смирнов М.Ю. Выявление площадей, перспективных на золотое оруденение, на основе результатов обработки аэро- и космических гиперспектральных данных // Региональная геология и металлогения. 2019. № 78. С. 82–90.
  4. 4. Новикова М.С. Экономико-географические особенности освоения юго-восточных районов Забайкальского края / Под ред. В.Ф. Задорожного. Новосибирск: Академическое изд-во “Гео”, 2014.161 с.
  5. 5. Петров В.А., Андреева О.В., Полуэктов В.В. Тектономагматические циклы и геодинамические обстановки формирования рудоносных систем Южного Приаргунья // Геология рудных месторождений. 2017. Т. 59. № 6. С. 445–469. https://doi.org/10.1134/S1075701517060034
  6. 6. Сахновский М.Л, Бороздин А.П., Виноградов Л.А. Методические рекомендации по организации и проведению геолого-минерагенического картирования масштабов 1 : 500 000 и 1 : 200 000. СПб.: Изд-во ВСЕГЕИ, 2009. 280 с.
  7. 7. Смирнова И.О., Кирсанов А.А., Камышникова Н.В. Обзор зарубежных достижений за последние пять лет в области использования мульти- и гиперспектральных спутниковых данных и современных методов их обработки в геологических исследованиях // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 1. С. 9–27.
  8. 8. Шивохин Е.А., Озерский А.Ф., Артамонова Н.А., Духовский А.А., Карасев В.В., Куриленко А.В., Надеждина Т.Н., Павленко Ю.В., Раитина Н.И., Шор Г.М. Объяснительная записка: Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1 : 1 000 000 (третье поколение). Лист М–50 (Борзя). СПб.: Издательство картрофабрика ВСЕГЕИ, 2010. 553 с.
  9. 9. Acharya T., Yang I. Exploring Landsat 8 // Int. J. Eng. Appl. Sci. 2015. № 4(4). P. 4–10.
  10. 10. Adiri Z., Harti A.El., Jellouli A., Maacha L., Azmi, Zouhair M., Bachaoui M. Mineralogical mapping using Landsat-8 OLI, Terra ASTER and Sentinel-2A multispectral data in Sidi Flah Bouskour inlier, Moroccan Anti-Atlas // J. Spat. Sci. 2019. № 65. P. 147–171. https://doi.org/10.1080/14498596.2018.1490213
  11. 11. Amer R., Kusky T., Ghulam A. Lithological mapping in the Central Eastern Desert of Egypt using ASTER data // J. Afr. Earth Sci. 2010. № 56(2). P. 75–82. https://doi.org/10.1016/j.jafrearsci.2009.06.004
  12. 12. Berk A., Bernstein L.S., Robertson D.C. MODTRAN: a moderate resolution model for LOWTRAN. U.S.C. Geophys. Lab. tech. rep. 1989. № 89(122). P. 44.
  13. 13. Bishta A. Lithologic Discrimination Using Selective Image Processing Technique of Landsat 7 Data, Um Bogma Environs Westcentral Sinai, Egypt // J. King Abdulaziz Univ. Mar. Sci. 2009. № 20(1). P. 193–213. https://doi.org/10.4197/Ear.20-1.10
  14. 14. Bonham-Carter, G.F. Geographic information systems for geoscientists. Modeling with GIS. Pergamon. Elsiver. 1994. P. 402.
  15. 15. Carranza E.J.M. Geochemical Anomaly and Mineral Prospectivity Mapping in GIS. Amsterdam. Elsiver. 2008. P. 347. https://doi.org/10.1016/s0168-6275 (08)x0001-7
  16. 16. Clark R.N., Swayze G.A. Mapping minerals, amorphous materials, environmental materials, vegetation, water, ice, and snow, and other materials: The USGS Tricorder Algorithm // Summaries of the Fifth Annual JPL Airborne Earth Science Workshop. CO: U.S. Geological Survey. 1995. P. 39–40.
  17. 17. Chukwu G.U., Ijeh B.I., Olunwa K.C. Application of Landsat imagery for Landuse/Landcover analyses in the Afikpo sub-basin of Nigeria // Int. Res. J. Geol. Min. 2013. № 3(2). P. 67–81.
  18. 18. Colby J.D. Topographic normalization in rugged terrain // Photogramm. Eng. Remote Sens. 1991. № 57(5). P. 531–537.
  19. 19. Cooley T., Anderson G.P., Felde G.W., Hoke M.L., Ratkowski A.J., Chetwynd J.H., Gardner J.A., Adler-Golden S.M., Matthew M.W., Berk A., Bernstein L., Acharya P.K., Miller D., Lewis P. FLAASH, a MODTRAN4-based atmospheric correction algorithm, its application and validation // Int. Geosci. Remote Sens. Symp. 2002. № 3. P. 1414–1418. https://doi.org/10.1109/IGARSS.2002.1026134.
  20. 20. Comon P. Independent component analysis, A new concept // Signal Process. 1994. № 36(3). P. 287–314. https://doi.org/10.1016/0165-1684 (94)90029-9
  21. 21. Corumluoglu O., Vural A., Asri I. Determination of Kula basalts (geosite) in Turkey using remote sensing techniques // Arab. J. Geosci. 2015. № 8(11). P. 10105–10117. https://doi.org/10.1007/s12517-015-1914-4
  22. 22. Gao B.C. NDWI – A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sens. Environ. 1996. № 58(3). P. 257–266. https://doi.org/10.1016/S0034-4257 (96)00067-3
  23. 23. Gabr S., Ghulam A., Kusky T. Detecting areas of high-potential gold mineralization using ASTER data // Ore Geol. Rev. 2010. № 38. P. 59–69. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2010.05.007
  24. 24. Ghanbari Y., Hezarkhani A., Ataei M., Pazand K. Mineral potential mapping with fuzzy models in the Kerman-Kashmar Tectonic Zone, Central Iran // Appl. Geomat. 2012. № 4. P. 173–186. https://doi.org/10.1007/s12518-012-0090-4
  25. 25. Green A.A., Berman M., Craig M.D. A Transformation for ordering multispectral data in terms of image quality with implications for noise removal // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1988. № 26(1). p. 65–74. https://doi.org/10.1109/36.3001
  26. 26. Hunt G.R., Ashley R.P. Spectra of altered rocks in the visible and near-infrared // Econ Geol. 1979. № 74(7). P. 1613–1629. https://doi.org/10.2113/gsecongeo.74.7.1613
  27. 27. Inzana J., Kusky T., Higgs G., Tucker R. Supervised classifications of Landsat TM band ratio images and Landsat TM band ratio image with radar for geological interpretations of central Madagascar // J. Afr. Earth Sci. 2003. № 37(1–2). P. 59–72. https://doi.org/10.1016/S0899-5362 (03)00071-X
  28. 28. Irons J.R., Dwyer J.L., Barsi J.A. 2012. The next Landsat satellite; the Landsat Data Continuity Mission // Remote Sens. Environ. 2012. № 122. p. 11–21. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.08.026
  29. 29. Kim Y.H., Choe K.U., Ri R.K. Application of fuzzy logic and geometric average: A Cu sulfide deposits potential mapping case study from Kapsan Basin, DPR Korea // Ore Geol. Rev. 2019. № 107. P. 239–247. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2019.02.026
  30. 30. Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS // In Proceedings of the Third Earth Resources Technology Satellite-1 Symposium. 10–14 December 1973. Washington, USA, 1973. P. 309–317.
  31. 31. Kruse F.A., Lefkoff A.B., Boardman J.W., Heidebrecht K.B., Shapiro A.T.; Barloon P.J., Goetz A.F.H. The spectral image processing system (SIPS) – interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data // Remote Sens. Environ. 1993. № 44. P. 145–163. https://doi.org/10.1016/0034-4257 (93)90013-N
  32. 32. Lawrence R.C., Mars J.C., Simpson C.J. Lithologic mapping of the Mordor, NT, Australia ultramafic complex by using the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) // Remote Sens. Environ. 2005. № 99. P. 105–126. https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.11.021
  33. 33. Loughlin W.P. Principal component analysis for alteration mapping // Photogramm. Eng. Remote Sens. 1991. № 9. P. 1163–1169.
  34. 34. Mars J.C., Rowan L.C. ASTER spectral analysis and lithologic mapping of the Khanneshin carbonate volcano, Afghanistan // Geosphere. 2011. № 7. P. 276–289. https://doi.org/10.1130/GES00630.1
  35. 35. Mwaniki M.W., Matthias M.S.M., Schellmann G. Application of remote sensing technologies to map the structural geology of central Region of Kenya // IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2015. № 8(4). P. 1855–1867. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2015.2395094
  36. 36. Novák V., Perfilieva I., Mockor J. Mathematical Principles of Fuzzy Logic. New York. Kluwer Academic Publishers. 1999. P. 320. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-5217-8
  37. 37. Ourhzif Z., Algouti A. Lithological mapping using Landsat 8 OLI and Aster multispectral data in Imini-Ounilla district South high Atlas of Marrakech. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2019. XLII-2/W13. P. 1255–1262. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W13-1255-2019
  38. 38. Pour B.A., Hashim M. Hydrothermal alteration mapping from Landsat-8 data, Sar Cheshmeh copper mining district, south-eastern Islamic Republic of Iran // J. Taibah Univ. Sci. 2015. № 9(2). P. 155–166. https://doi.org/10.1016/j.jtusci.2014.11.008
  39. 39. Pour A.B., Hashim M., Park Y., Hong J.K. Mapping alteration mineral zones and lithological units in Antarctic regions using spectral bands of ASTER remote sensing data // Geocarto Int. 2018a. № 33(12). P. 1281–1306. https://doi.org/10.1080/10106049.2017.1347207
  40. 40. Pour A.B., Park Y., Park T.S., Hong J.K., Hashim M., Woo J. Ayoobi I. Regional geology mapping using satellite-based remote sensing approach in Northern Victoria Land, Antarctica // Polar Sci. 2018b. № 16. P. 23–46. https://doi.org/10.1016/j.polar.2018.02.004
  41. 41. Rajendran S., Nasir S. ASTER capability in mapping of mineral resources of arid region: A review on mapping of mineral resources of the Sultanate of Oman // Ore Geol. Rev. 2019. № 108. P. 33–53. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2018.04.014
  42. 42. Richards, J.A., Xiuping J. Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction. Germany: Berlin. Springer. 2006. p. 440.
  43. 43. Rockwell, B.W., Hofstra, A.H. Identification of quartz and carbonate minerals across Northern Nevada using ASTER thermal infrared emissivity data, implications for geologic mapping and mineral resource investigations in well-studied and frontier areas // Geosphere. 2008. № 4. P. 218–246. https://doi.org/10.1130/GES00126.1
  44. 44. Ruiz-Armenta J.R., Prol-Ledesma R.M. Techniques for enhancing the spectral response of hydrothermal alteration minerals in Thematic Mapper images of Central Mexico // Int. J. Remote Sens. 1998. № 19(10). P. 1981–2000. https://doi.org/10.1080/014311698215108
  45. 45. Sabins, F.F. Remote Sensing: Principles and Applications. Long Grove. Waveland Press. 2007.
  46. 46. Sekandari M., Masoumi I., Pour A.B. Application of Landsat-8, Sentinel-2, ASTER and WorldView-3 Spectral Imagery for Exploration of Carbonate-Hosted Pb-Zn Deposits in the Central Iranian Terrane (CIT) // Remote Sens. 2020. № 12(8). P. 1239. https://doi.org/10.3390/rs12081239
  47. 47. Wambo J.D.T., Pour A.B., Sylvestre Gannon S., Asimow, P.D., Zoheir, B., Rodrigo dos ReisSalles, Nzenti J.P., Pradhan B., Muslim A.M. Identifying high potential zones of gold mineralization in a sub-tropical region using Landsat-8 and ASTER remote sensing data: A case study of the Ngoura-Colomines goldfield, eastern Cameroon // Ore Geol. Rev. 2020. № 122. P. 103530. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2020.103530
  48. 48. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Inf. Control. 1965. № 8(3). P. 338–353. https://doi.org/10.1016/S0019-9958 (65)90241-X
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека