Сравнение спутниковых гиперспектральных данных в геологическом картировании — раздел «Данные».

Гиперспектральные (ГС) датчики спутников следующего поколения обладают значительным потенциалом для крупномасштабного регионального картирования минеральных ресурсов. Однако, как и все спутниковые датчики, их результаты зависят от сложных процессов коррекции, требующих удаления влияния атмосферы, топографии и геометрии перед точным получением спектров отражения. Эти коррекции часто выполняются вручную, и разные методы могут давать разные результаты. Рупса и др. сравнили гиперспектральные спутниковые данные PRISMA, EnMAP и EMIT с данными аэрофотосъемки, полученными с помощью датчиков HyMap, чтобы исследовать согласованность между этими наборами данных и их применимость в геологическом картировании. Исходя из геологической значимости, относительно хорошей обнаженности, засушливого климата и доступности данных, Рупса и др. выбрали для сравнения карбонатные комплексы Маринкас-Квеллен и Эпембе в Намибии. Были проведены качественные и три различных количественных сравнения гиперспектральных данных этих мест, включая: (1) корреляционное сравнение значений отражения в видимом-ближнем инфракрасном (VNIR) и коротковолновом инфракрасном (SWIR) спектральном диапазоне; (2) сравнение спектральных индексов для конкретных минералов в каждой сцене; и (3) сравнение спектральной распространенности, оцененной с использованием линейного разложения. Результаты показывают значительные различия в согласованности между различными датчиками в видимом и коротковолновом инфракрасном диапазоне (от VNIR до SWIR), с лучшей согласованностью в диапазоне VNIR и худшей согласованностью в диапазоне SWIR. Исследование показало, что спектральные данные SWIR от датчиков EnMAP и EMIT были наиболее достоверными (демонстрируя наиболее выраженные характеристики поглощения), в то время как спектральные распространенности конечных элементов датчиков HyMap и PRISMA соответствовали геологическим вариациям. Это исследование подчеркивает необходимость точной радиометрической и топографической коррекции в диапазоне SWIR для геологического картирования.

Рупса и др. использовали высококачественные (без облаков, дыма и пыли) гиперспектральные данные с трех спутников: EnMAP, EMIT и PRISMA. Однако данные были получены не одновременно, и между различными наборами данных существует временной интервал. Все гиперспектральные данные, включая данные со спутников и бортовых платформ, требовали калибровки и атмосферной коррекции для преобразования измеренных цифровых сигналов в истинную отражательную способность поверхности на датчиках.

Рисунок 1. Зона покрытия каждого датчика.

Таблица 1. Подробная информация о различных гиперспектральных датчиках.

Область исследования

Маринкас-Квеллен, расположенный на юге Намибии, недалеко от границы с Южной Африкой, представляет собой карбонатный комплекс, содержащий силикатные и карбонатные породы, включая известковые, магнезиальные и железистые карбонатные варианты. Этот карбонатный комплекс относится к кембрийскому и раннекембрийскому периодам, а его формирование связано с активностью рифтовых зон внутри континента.

Эпембеский карбонатный комплекс, расположенный на севере Намибии, состоит преимущественно из известковых карбонатов (совитов), сопровождаемых очень узкими областями магнезиальных карбонатов. Этот комплекс, относящийся к раннему мезозойскому периоду, расположен в пределах разрозненной зоны, простирающейся с севера на юг и ориентированной в направлении, предшествующем северо-западу.

Выбор этих двух областей исследований был основан на следующих соображениях:

Геологическое значение: карбонатные комплексы Намибии связаны с редкоземельными элементами, которые важны для перехода к экологически чистой энергетике.

Хорошая экспозиция: геологическая структура исследуемой территории хорошо обнажена, что благоприятствует исследованиям с использованием дистанционного зондирования.

Засушливый климат: Засушливый климат уменьшает растительный покров, что облегчает обнаружение скальных образований спутниковыми датчиками.

Доступность данных: Для исследуемой территории доступны спутниковые мультиспектральные данные и данные анализа образцов горных пород.

Рисунок 2. Географическое положение и геологические особенности исследуемой территории.

Методы исследования

1. Предварительная обработка данных

Поставщики спутниковых гиперспектральных данных обычно предлагают различные уровни предварительной обработки данных, включая:

• Геометрические и сенсорные калибровочные данные (уровень L0): необработанные данные, без какой-либо калибровочной обработки.
• Радиационная коррекция атмосферного излучения верхнего уровня (уровень L1): Эти данные были скорректированы с учетом радиации для получения более точной информации о радиации, но по-прежнему включают атмосферные и другие влияющие факторы.
• Оценки отражательной способности поверхности с атмосферной коррекцией (уровень L2): Данные с атмосферной коррекцией дают оценки, наиболее близкие к истинной отражательной способности поверхности.

В данном исследовании использовались данные уровня L2 (см. Таблицу 2). Были учтены характеристики датчиков и несоответствия между ними, вызванные неточностями в соответствующих процессах предварительной обработки. Эти различные процессы предварительной обработки следующие:

• Геометрическая коррекция: обеспечивает пространственную точность изображений и исправляет любые искажения, вызванные движением датчика или изменениями рельефа местности.
• Коррекция излучения: преобразует записанный цифровой сигнал в реальное значение излучения, которое можно использовать для анализа, исключая влияние характеристик датчика.
• Атмосферная коррекция: устраняет эффекты атмосферного рассеяния и поглощения, чтобы получить коэффициент отражения, близкий к коэффициенту отражения поверхности Земли.

Таблица 2. Информация по каждому набору данных в исследовании.

ПРИЗМА

Процесс генерации радиационных данных PRISMA L1 включает коррекцию порогового значения плоского поля и методы темных пикселей для генерации и обновления радиационных, спектральных и геометрических параметров. Впоследствии процессор L2 использует данные атмосферного излучения верхнего уровня L1 и панхроматические полосы в качестве входных данных для генерации окончательных данных поверхностного отражения с атмосферной коррекцией.

EnMAP

Данные L2, использованные в этом исследовании EnMAP, были получены с помощью модуля климатической коррекции (PACO) на основе Python, разработанного Немецким аэрокосмическим центром (DLR). Хотя PACO в основном основан на коде ATCOR-IDL, он известен своими уникальными и строгими процедурами калибровки и проверки. Модель автоматически определяет плотность биомов, уровни озона и сезоны для каждой сцены, используя параметры конфигурации датчика, такие как зенитный угол Солнца и угол отклонения наблюдения от оси. Затем эти параметры используются для коррекции озона, перистых облаков и дымки. В результате процесса генерируются маски изображений, оптическая толщина аэрозолей, карты длин волн и изображения отражательной способности атмосферы на нижних уровнях. Конечный продукт отражательной способности L2A представляет собой комбинацию этих результатов. EnMAP также предоставляет ряд выбираемых пользователем параметров съемки, таких как угол наблюдения, что особенно важно в районах со значительными топографическими изменениями.

ЭМИТ

EMIT представляет собой потенциально значительный шаг вперед в области гиперспектральной визуализации, используя инновационный детектор для захвата всего спектра VNIR-SWIR на одном сенсоре. Эта технология открывает новые возможности для предстоящих миссий NASA SBG (Surface Biology and Geology), помогая уменьшить расхождения между диапазонами VNIR и SWIR. EMIT использует инструменты моделирования переноса излучения для генерации конечного продукта отражения и выполняет радиометрическую калибровку для обеспечения согласованности допущений и уменьшения ошибок, вызванных моделью. Он также использует яркие облачные образования на изображении для мониторинга калибровки в коротковолновом диапазоне (VNIR). Кроме того, EMIT использует перекрестную калибровку с другими приборами на орбите для оценки абсолютной точности предварительно определенных протоколов калибровки. Новый рабочий процесс предварительной обработки EMIT обеспечивает стабильное качество продукта на протяжении всего жизненного цикла. Его пространственное разрешение в 60 метров эффективно удовлетворяет потребности крупномасштабных научных миссий, таких как картирование минералов и пылевых потоков. Низкоорбитальное размещение EMIT на Международной космической станции также предоставляет возможности для высокочастотного сбора данных.

HyMap

Аэрофотосъемка с использованием гиперспектральных данных была проведена с помощью датчика HyMap на высоте 2000 метров с пространственной дискретизацией 5 метров. Геометрическая и радиометрическая коррекция была выполнена компанией HyVista, которая занималась сбором данных. Для атмосферной коррекции использовались континентальная аэрозольная модель и модель летней атмосферы средних широт, предполагающая концентрацию озона 340 ppm и видимость 75 км, для оценки отражательной способности поверхности.

В полученном из Эппембе изображении HyMap участки растительности были замаскированы. Однако в других изображениях такая маскировка не проводилась, поскольку при разрешении 30 и 60 метров большинство пикселей содержат растительность.

Автор: Chakraborty, R.; Rachdi, I.; Thiele, S.; Booysen, R.; Kirsch, M.; Lorenz, S.; Gloaguen, R.; Sebari, I. A Spectral and Spatial Comparison of Satellite-Based Hyperspectral Data for Geological Mapping. Remote Sens. 2024, 16, 2089. https://doi.org/ 10.3390/rs16122089