Гиперспектральный мониторинг и анализ проекта вольфрамового рудника Бакута в Казахстане.

Вольфрамовый рудник Богуты, построенный Китайской строительной корпорацией, расположен в горах Уликан-Бакута Алматинской области Казахстана, в 180 километрах от Алматы и в 150 километрах от пограничного перехода Хоргос в Синьцзяне. Это один из десяти крупнейших вольфрамовых рудников Китая за пределами страны и сверхкрупный карьерный рудник мирового класса с годовой добычей около 5 миллионов тонн вольфрамовой руды.

С одобрения правительств обеих стран проект по разработке вольфрамового рудника в Бакуте включен в число 56 ключевых проектов по наращиванию потенциала между Китаем и Казахстаном, что является важным шагом в согласовании инициативы «Один пояс, один путь» с новой экономической политикой Казахстана «Светлый путь». Инвестиционный проект застрахован Китайской корпорацией экспортного и кредитного страхования и включен в итоговый список третьего Форума международного сотрудничества в рамках инициативы «Один пояс, один путь».

Введение в проект

В настоящее время доказанные запасы руды на вольфрамовом руднике Бакута составляют 126,0295 млн тонн, со средним содержанием триоксида вольфрама 0,226% и общими запасами триоксида вольфрама в 284 900 тонн, что ставит его на пятое место в мире.

Проект по разработке вольфрамового рудника Бакута был запущен в 2021 году. Расположенный в колыбели инициативы «Один пояс, один путь», этот проект активно реализовывается китайскими инженерами. 18 ноября 2022 года была успешно возведена первая стальная колонна главного здания завода. В ходе строительства уже ведутся работы по вскрытию руды, а выход на полную мощность ожидается в этом году.

При поддержке исследовательского проекта Международного альянса научных организаций в рамках инициативы «Один пояс, один путь» 24 декабря 2023 года группа специалистов CAS Xiguang Aerospace использовала гиперспектральный спутник XIGUANG-003 для получения снимков целевой области с целью визуализации и анализа хода строительства. 

Процесс анализа

△Рисунок 1. Базовая карта спутниковых снимков Google.

Рисунок 2. Оригинальное гиперспектральное изображение XIGUANG-003 (композитное изображение в истинных цветах)

Сравнивая рисунок 1 и рисунок 2, можно заметить, что на момент съемки спутниковый снимок Google показывает, что проект находился на ранней стадии строительства, поэтому явных сооружений и зданий не было, только основные постройки. Однако к моменту съемки в декабре 2023 года дороги, зоны переработки руды, заводы и т.д. уже были завершены.

△Рисунок 3 Панхроматическое изображение XIGUANG-003

△Рисунок 4. Гиперспектральное и панхроматическое объединенное изображение XIGUANG-003

Гиперспектральные изображения имеют низкое пространственное разрешение, поэтому их необходимо объединять с панхроматическими изображениями, как показано на рисунке 4. После объединения разрешение значительно улучшается, и местоположение завода можно определить более точно.

△Рисунок 5. Карта затенения горами территории проекта.

△Рисунок 6. Трехмерная топографическая схема проектной территории.

После наложения данных ЦМР (рис. 5) и объединенного гиперспектрального изображения (рис. 4) можно наглядно получить информацию об ориентации склона и уклоне участка проекта в виде трехмерного рельефа, что обеспечивает более наглядное представление об общем ходе проекта.

△Рисунок 7. Целевая точка спектральной кривой

△Рисунок 8. Спектральные кривые различных типов ландшафта в районе проекта.

После анализа спектральных кривых некоторых элементов грунта можно подтвердить, что основная конструкция и крыша целевого заводского здания завершены. Хотя спектральные кривые крыш разных заводских зданий немного отличаются, все они, тем не менее, идентифицируются как изготовленные из одного и того же материала, который значительно отличается от материала других элементов грунта. 

Сочетание спектральной информации об объекте и расширенной пространственной информации с топографическими данными, такими как высота местности, позволяет получить общее представление и определить границы проектной зоны, одновременно проводя детальные исследования и классификацию отдельных зданий. Это помогает руководителям проектов, находящимся за тысячи километров, контролировать и управлять проектами объективно и наглядно.