Vergleich von hyperspektralen Satellitendaten in der geologischen Kartierung (Ergebnisanalyse)

Hyperspektrale Anwendungen

In der vorangegangenen Reihe zum Vergleich hyperspektraler Satellitendaten in der geologischen Kartierung wurden die Forschungsdaten, Methoden und Techniken vorgestellt. Dieser Abschnitt präsentiert die relevanten Forschungsergebnisse.

1. Ergebnisanalyse

1) Qualitative vergleichende Analyse

Feldprobenanalyse: Das Forschungsteam ermittelte die Absorptionsmaxima bestimmter Mineralien durch Spektralanalyse von Feldproben, wie beispielsweise das Absorptionsmaximum von Neodym im Bereich von 450-1350 nm und das Absorptionsmaximum von Carbonat bei 2337 nm.

Vergleich von Satelliten- und flugzeuggestützten hyperspektralen Daten: Bei größeren Bodenabtastintervallen (30 m und 5 m) können Satelliten- und flugzeuggestützte hyperspektrale Daten subtile Mineralabsorptionsmerkmale, wie z. B. Neodym-Absorptionsspitzen, nicht erfassen, aber Carbonat-Absorptionsmerkmale können identifiziert werden.

(a): Spektraler Vergleich von HyMap, EnMAP, PRISMA und EMIT mit gemessenen Proben.

(b): Spektraler Vergleich von HyMap, EnMAP, PRISMA und EMIT in den spektralen Endgliedern (Calcit, Dolomit und umgebendes Gestein).

 2) Beurteilung der absoluten und relativen Konsistenz 

Durch den Vergleich der Reflexionsschätzungen verschiedener Sensoren konnte eine gewisse Übereinstimmung zwischen EnMAP, EMIT und HyMap festgestellt werden, während die Daten des PRISMA-Sensors deutlich von denen der anderen Sensoren abwichen, insbesondere im SWIR-Spektralbereich.

 3) Analyse der Merkmalskonsistenz 

Spektralindexanalyse: Durch die Anwendung spezifischer Spektralindizes können Forscher Mineralien identifizieren, die mit geologischen Merkmalen wie Kalziumkarbonaten und Magnesiumkarbonaten in Verbindung stehen, und haben über verschiedene Sensordaten hinweg konsistente Ergebnisse erzielt.

Abbildung: Ein ternäres Pseudofarbendiagramm zeigt die Ergebnisse der Spektralindexierung für den Standort Eppembe. Der Kalzit-Spektralindex (rot) hebt die kalzitreichen Karbonatgesteinsrücken in jedem Datensatz deutlich hervor.

 4) Analyse der Konsistenz latenter Merkmale 

Ein Vergleich von mithilfe linearer Entmischungstechniken erstellten Mineralhäufigkeitskarten mit geologischen Karten zeigt, dass trotz Problemen mit den Spektraldaten des PRISMA-Sensors im SWIR-Bereich die Daten aller Sensoren die räumliche Verteilung geologischer Merkmale widerspiegeln können und dass die Daten verschiedener Sensoren eine gute Korrelation in der Konsistenz potenzieller Merkmale (wie z. B. der Mineralhäufigkeit) aufweisen.

Abbildung (A) zeigt die spektralen Häufigkeitsdiagramme von HyMap, (B) EnMAP, (C) EMIT und (D) PRIMSA. Die x- und y-Achse der Spektren repräsentieren Wellenlänge bzw. Reflexionsgrad. Jeder Kanal des spektralen Häufigkeitsdiagramms ist dem entsprechenden Farbendgliedspektrum in den angrenzenden Spektren zugeordnet.

abschließend

Zwischen den Daten von HyMap, EnMap, PRISMA und EMIT bestehen signifikante Unterschiede. Satellitendaten weisen im VNIR-Spektralbereich eine gute Übereinstimmung auf, im SWIR-Spektralbereich jedoch eine geringe. Die Sensoren EnMap und EMIT liefern im SWIR-Spektralbereich klarere Informationen zur Mineralabsorption und unterstützen so die geologische Kartierung. Obwohl die VNIR-Spektraldaten des PRISMA-Sensors qualitativ besser sind als die SWIR-Spektraldaten, weisen sie im SWIR-Spektralbereich deutliches Rauschen und Artefakte auf. Dies führt im Vergleich zu den Ergebnissen von EnMap und EMIT zu Inkonsistenzen zwischen Spektralindizes und geologischen Karten.

[1]: Chakraborty, R.; Rachdi, I.; Thiele, S.; Booysen, R.; Kirsch, M.; Lorenz, S.; Gloaguen, R.; Sebari, I. Spektraler und räumlicher Vergleich satellitengestützter hyperspektraler Daten für die geologische Kartierung. Remote Sens. 2024, 16, 2089. https://doi.org/10.3390/rs16122089