Сравнение спутниковых гиперспектральных данных в геологическом картировании (анализ результатов)

Гиперспектральные приложения

В предыдущей серии статей, посвященной сравнению спутниковых гиперспектральных данных в геологическом картировании, были представлены исследовательские данные, методы и приемы. В этом разделе будут представлены соответствующие результаты исследований.

1. Анализ результатов

1) Качественный сравнительный анализ

Анализ полевых образцов: Исследовательская группа определила пики поглощения конкретных минералов посредством спектрального анализа полевых образцов, таких как пик поглощения неодима в диапазоне 450-1350 нм и пик поглощения карбоната при 2337 нм.

Сравнение спутниковых и аэрофотосъемочных гиперспектральных данных: при больших интервалах отбора проб на местности (30 м и 5 м) спутниковые и аэрофотосъемочные гиперспектральные данные не могут зафиксировать тонкие особенности поглощения минералов, такие как пики поглощения неодима, но позволяют идентифицировать особенности поглощения карбонатов.

(a): Спектральное сравнение HyMap, EnMAP, PRISMA и EMIT с измеренными образцами.

(b): Спектральное сравнение HyMap, EnMAP, PRISMA и EMIT в спектральных конечных компонентах (кальцит, доломит и окружающая порода).

 2) Оценка абсолютной и относительной согласованности 

При сравнении оценок отражательной способности, полученных с помощью разных датчиков, была обнаружена определенная степень согласованности между EnMAP, EMIT и HyMap, в то время как данные с датчика PRISMA значительно отличались от данных других датчиков, особенно в ближнем инфракрасном диапазоне.

 3) Анализ согласованности характеристик 

Анализ спектральных индексов: Применяя специфические спектральные индексы, исследователи могут идентифицировать минералы, связанные с геологическими особенностями, такие как карбонаты кальция и карбонаты магния, и получают согласованные результаты при использовании данных с различных датчиков.

Рисунок: Псевдоцветная тройная композитная диаграмма, показывающая результаты спектрального индекса для участка Эппембе. Спектральный индекс кальцита (красный) четко выделяет богатые кальцитом карбонатные горные породы в каждом наборе данных.

 4) Анализ согласованности скрытых признаков 

Сравнение карт распределения минералов, полученных с использованием методов линейного разложения, с геологическими картами показывает, что, несмотря на проблемы со спектральными данными датчика PRISMA в ближнем инфракрасном диапазоне, данные всех датчиков способны отражать пространственное распределение геологических особенностей, а данные разных датчиков демонстрируют хорошую корреляцию в согласованности потенциальных особенностей (таких как распределение минералов).

На рисунке (A) показаны графики спектральной распространенности HyMap, (B) EnMAP, (C) EMIT и (D) PRIMSA. Оси x и y на графиках спектров представляют собой длину волны и коэффициент отражения соответственно. Каждому каналу графика спектральной распространенности соответствует спектр цветового компонента в соседних спектрах.

в заключение

Между данными HyMap, EnMap, PRISMA и EMIT существуют значительные различия. Спутниковые данные демонстрируют хорошую согласованность в спектральном диапазоне VNIR, но плохую согласованность в спектральном диапазоне SWIR. Датчики EnMAP и EMIT обеспечивают более четкие характеристики поглощения минералов в спектральном диапазоне SWIR, что помогает в геологическом картировании. Однако, хотя спектральные данные VNIR с датчика PRISMA имеют лучшее качество, чем спектральные данные SWIR, они демонстрируют значительный шум и артефакты в спектральном диапазоне SWIR, что приводит к несоответствиям между спектральными индексами и геологическими картами по сравнению с результатами EnMap и EMIT.

[1]: Чакраборти, Р.; Рахди, И.; Тиле, С.; Буйсен, Р.; Кирш, М.; Лоренц, С.; Глоаген, Р.; Себари, И. Спектральное и пространственное сравнение спутниковых гиперспектральных данных для геологического картирования. Remote Sens. 2024, 16, 2089. https://doi.org/ 10.3390/rs16122089