By this author

Territory Suitability Assessment for Conducting Detailed Geological and Mineralogical Mapping Based on Statistical Methods of Remote Sensing Data Processing Landsat-8: A Case Study in the Southeastern Transbaikalia, Russia

Issue number 2 from 01.02.2023

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.

70 0

Identification of Zones of Hydrothermally Altered Rocks Using WorldView-2 Data at the Talman Site (Talmanskaya Area, South-Eastern Transbaikal, Russia)

Issue number 5 from 01.05.2023

Работа направлена на практическое применение данных космической съемки для выбора перспективных участков при геолого-разведочных работах в условиях средне-низкогорного рельефа и резко континентального климата. Изложены результаты обработки и анализа данных WorldView-2 в пределах Талманской площади с целью выявления зон гидротермально-метасоматических изменений горных пород, перспективных на выявление золото-полиметаллического оруденения. Выбор площади исследования обусловлен достаточной геологической изученностью и отсутствием техногенных образований, влияющих на результат обработки материалов космической съемки. Для повышения спектральной информативности данных WorldView-2 использован метод отношения спектральных каналов, по результатам которого создан псевдоцветной RGB композит, отображающий спектральные характеристики объектов дневной поверхности Земли, в частности, минералов группы оксидов/гидроксидов, содержащих переходные ионы железа (Fe³⁺ и Fe³⁺/Fe²⁺). Сопоставление результатов обработки спутниковых данных наряду с геологической информацией позволило идентифицировать спектральные аномалии, как индикаторы наличия околорудных изменений, являющихся важным поисковым критерием гидротермальных месторождений.

67 0

Development of a Technique for Automatic Lineament Allocation Based on a Neural Network Approach

Issue number 6 from 01.06.2023

Целью научной работы является изучение потенциала нейросетевых технологий в области извлечения линейных структур из цифровых моделей рельефа SRTM. Линейные структуры, также известные как линеаменты, играют важную роль при заверке известных разломов, выявлении разломно-трещинных структур, детализации каркаса разрывных нарушений, а также при разведке полезных ископаемых. Их точное и эффективное извлечение при решении обозначенных задач имеет принципиальное значение. Привлечение нейросетевых технологий дает ряд преимуществ перед последовательными алгоритмами, включая возможность поиска универсальных критериев для выделения линеаментов на основе обучающей выборки. В работе рассматривается комплексная инновационная методология, включающая несколько ключевых этапов. Первый этап является авторским методом подготовки данных, который помогает обеспечить качество обучающей выборки и минимизировать влияние шума. Второй этап заключается в разработке алгоритма векторизации результатов работы нейронной сети, позволяющего легко экспортировать результаты (линеаменты) в географическую информационную систему (ГИС). Третий этап обеспечивает метод минимизации шумовой составляющей обучающей выборки и оптимизации выбора синаптических весовых коэффициентов путем дообучения нейронной сети с использованием смоделированных данных, отражающих различные условия локализации линеаментов. Для верификации полученных результатов проведено пространственное сравнение линейных структур, извлеченных нейронной сетью, и линеаментов, выделенных оператором. Результаты этого сравнения демонстрируют высокий потенциал предложенного подхода и показывают, что использование нейросетевых технологий является актуальным и перспективным подходом для решения задачи извлечения линейных структур из цифровых моделей рельефа. Сделаны положительные выводы о целесообразности использования полученных результатов для их практического применения в области наук о Земле.

63 0

Criteria for the spatial distribution of polymetallic ore objects as a basis for creating a predictive search model using a neural network approach (using the example of the territory of South-Eastern Transbaikalia)

Issue number 4 from 01.04.2024

Работа направлена на выявление и обоснование критериев, косвенно или фактически контролирующих рудные объекты, в целях создания прогнозной нейросетевой модели металлогенического потенциала юго-восточного Забайкалья. Для этого собраны и обработаны геолого-геофизические и картографические материалы, включая результаты анализа данных дистанционного зондирования. Статистический анализ массива собранных данных позволил установить перечень минимально необходимой информации для выявления критериев локализации полиметаллических рудных объектов в пределах территории юго-восточного Забайкалья. В результате подготовлены тематические схемы, отражающие связь распределения известных зон полиметаллической минерализации с выявленными геолого-пространственными признаками. Между всеми критериями проведен корреляционный анализ с целью оценки пригодности использования выбранных признаков в качестве исходных данных для будущей нейросетевой модели.

54 0

Regional Remote Sensing Analysis of Fault Tectonics of the Taimyr-Severozemelsky Orogen and Its Role in Ore Formation

Issue number 5 from 01.05.2024

Представлены результаты комплексного анализа разломной тектоники Таймыро-Североземельского орогена. Исследования выполнены в региональном масштабе. На основе цифровой модели рельефа выделены линеаменты ручным и автоматическим способами. Полученные результаты в комплексе с литературными данными позволили провести тектонофизические реконструкции с использованием модели П.Л. Хэнкока (1985). На основе реконструкций определены предполагаемые участки тектонических структур, обладавшие наибольшей гидравлической активностью в ходе позднепалеозойско-раннемезозойского тектоно-минерагенического цикла, с которым связаны рудопроявления дефицитных видов стратегического минерального сырья Таймыра (золото, редкие металлы, медь, свинец, цинк и др.). Выделены участки, перспективные на обнаружение новых рудных объектов.

63 0