So sánh dữ liệu siêu phổ vệ tinh trong lập bản đồ địa chất — Phần dữ liệu

Các cảm biến siêu phổ (HS) vệ tinh thế hệ tiếp theo mang lại tiềm năng đáng kể cho việc lập bản đồ khoáng sản khu vực quy mô lớn. Tuy nhiên, giống như tất cả các cảm biến vệ tinh, kết quả của chúng phụ thuộc vào các quy trình hiệu chỉnh phức tạp, đòi hỏi phải loại bỏ ảnh hưởng của khí quyển, địa hình và hình học trước khi thu được phổ phản xạ một cách chính xác. Các hiệu chỉnh này thường được thực hiện thủ công, và các phương pháp khác nhau có thể cho ra các kết quả khác nhau. Rupsa et al. đã so sánh dữ liệu vệ tinh siêu phổ từ PRISMA, EnMAP và EMIT với dữ liệu hình ảnh trên không được thu thập bởi các cảm biến HyMap để điều tra tính nhất quán giữa các tập dữ liệu này và khả năng ứng dụng của chúng trong lập bản đồ địa chất. Dựa trên tầm quan trọng về địa chất, độ lộ thiên tương đối tốt, khí hậu khô hạn và tính sẵn có của dữ liệu, Rupsa et al. đã chọn các phức hợp cacbonat Marinkas-Quellen và Epembe ở Namibia để so sánh. Ba phép so sánh định tính và định lượng khác nhau đã được thực hiện trên dữ liệu siêu phổ của các địa điểm này, bao gồm: (1) so sánh tương quan các giá trị phản xạ trong dải phổ nhìn thấy được-cận hồng ngoại (VNIR) đến hồng ngoại sóng ngắn (SWIR); (2) so sánh các chỉ số phổ cho các khoáng chất cụ thể trong mỗi cảnh; và (3) so sánh độ phong phú quang phổ ước tính bằng cách sử dụng phương pháp phân tách tuyến tính. Kết quả cho thấy sự khác biệt đáng kể về tính nhất quán giữa các cảm biến khác nhau trên dải quang phổ từ vùng nhìn thấy đến hồng ngoại sóng ngắn (VNIR đến SWIR), với tính nhất quán tốt hơn ở dải VNIR và tính nhất quán kém hơn ở dải SWIR. Nghiên cứu cho thấy dữ liệu quang phổ SWIR từ các cảm biến EnMAP và EMIT là hợp lý nhất (thể hiện đặc điểm hấp thụ rõ rệt nhất), trong khi độ phong phú quang phổ thành phần cuối của các cảm biến HyMap và PRISMA phù hợp với các biến đổi địa chất. Nghiên cứu này nhấn mạnh sự cần thiết của việc hiệu chỉnh bức xạ và địa hình chính xác trong dải SWIR để lập bản đồ địa chất.

Rupsa và cộng sự đã sử dụng dữ liệu siêu phổ chất lượng cao (không mây, không khói và không bụi) từ ba vệ tinh: EnMAP, EMIT và PRISMA. Tuy nhiên, dữ liệu không được thu thập cùng một lúc và có khoảng thời gian giữa các bộ dữ liệu khác nhau. Tất cả dữ liệu siêu phổ, bao gồm cả dữ liệu từ vệ tinh và các nền tảng trên không, đều cần hiệu chuẩn và hiệu chỉnh khí quyển để chuyển đổi các tín hiệu số đo được thành độ phản xạ bề mặt thực trên các cảm biến.

Hình 1. Vùng phủ sóng của mỗi cảm biến

Bảng 1. Thông tin chi tiết về các cảm biến siêu phổ khác nhau

Khu vực nghiên cứu

Marinkas-Quellen, nằm ở phía nam Namibia gần biên giới Nam Phi, là một phức hợp cacbonat chứa các loại đá silicat và cacbonat, bao gồm các biến thể cacbonat chứa canxi, magie và sắt. Phức hợp cacbonat này có niên đại từ kỷ Cambri đến đầu kỷ Cambri và sự hình thành của nó gắn liền với hoạt động tách giãn nội địa.

Tổ hợp đá vôi Epembe, nằm ở phía bắc Namibia, chủ yếu bao gồm các loại đá vôi cacbonat (Sovites) kèm theo những vùng rất hẹp chứa đá vôi cacbonat giàu magie. Có niên đại từ đầu kỷ Mesozoi, tổ hợp này nằm trong một vùng đứt gãy kéo dài theo hướng tây bắc từ bắc xuống nam.

Việc lựa chọn hai lĩnh vực nghiên cứu này dựa trên các yếu tố sau:

Ý nghĩa địa chất: Các phức hệ cacbonat của Namibia có liên quan đến các nguyên tố đất hiếm, rất quan trọng cho quá trình chuyển đổi năng lượng xanh.

Vị trí lộ thiên tốt: Cấu trúc địa chất của khu vực nghiên cứu được lộ thiên rõ ràng, rất thuận lợi cho nghiên cứu viễn thám.

Khí hậu khô hạn: Khí hậu khô hạn làm giảm độ che phủ của thảm thực vật, giúp các đặc điểm địa hình đá dễ dàng được phát hiện hơn bằng các cảm biến vệ tinh.

Tính sẵn có của dữ liệu: Dữ liệu đa phổ vệ tinh và dữ liệu mẫu đá trên mặt đất đều có sẵn cho khu vực nghiên cứu.

Hình 2. Vị trí địa lý và đặc điểm địa chất của khu vực nghiên cứu.

Phương pháp nghiên cứu

1. Xử lý sơ bộ dữ liệu

Các nhà cung cấp dữ liệu siêu phổ vệ tinh thường cung cấp các mức độ xử lý dữ liệu khác nhau, bao gồm:

• Dữ liệu hiệu chuẩn hình học và cảm biến (Mức L0): Dữ liệu thô, chưa qua bất kỳ quá trình hiệu chuẩn nào.
• Bức xạ khí quyển cấp cao nhất đã được hiệu chỉnh (mức L1): Dữ liệu này đã được hiệu chỉnh bức xạ để cung cấp thông tin bức xạ tốt hơn, nhưng vẫn bao gồm các yếu tố khí quyển và các yếu tố ảnh hưởng khác.
• Ước tính độ phản xạ bề mặt đã hiệu chỉnh khí quyển (mức L2): Dữ liệu đã hiệu chỉnh khí quyển cung cấp các ước tính gần nhất với độ phản xạ bề mặt thực tế.

Dữ liệu L2 đã được sử dụng trong nghiên cứu này (xem Bảng 2). Hiệu suất cảm biến và sự không nhất quán giữa các cảm biến do sự không chính xác trong quy trình tiền xử lý tương ứng của chúng đã được xem xét. Các quy trình tiền xử lý khác nhau này như sau:

• Hiệu chỉnh hình học: Đảm bảo độ chính xác về không gian của hình ảnh và khắc phục mọi biến dạng do chuyển động của cảm biến hoặc thay đổi địa hình gây ra.
• Hiệu chỉnh bức xạ: Chuyển đổi tín hiệu số đã ghi thành giá trị bức xạ thực có thể sử dụng để phân tích, loại bỏ ảnh hưởng của đặc tính cảm biến.
• Hiệu chỉnh khí quyển: Loại bỏ các hiệu ứng tán xạ và hấp thụ của khí quyển để thu được độ phản xạ gần với độ phản xạ của bề mặt Trái đất.

Bảng 2 Thông tin về từng bộ dữ liệu trong nghiên cứu

PRISMA

Quá trình tạo dữ liệu bức xạ PRISMA L1 bao gồm hiệu chỉnh ngưỡng trường phẳng và phương pháp điểm ảnh tối để tạo và cập nhật các tham số bức xạ, quang phổ và hình học. Sau đó, bộ xử lý L2 sử dụng dữ liệu bức xạ khí quyển cấp cao nhất của L1 và các dải toàn sắc làm đầu vào để tạo ra dữ liệu phản xạ bề mặt đã được hiệu chỉnh khí quyển cuối cùng.

EnMAP

Dữ liệu L2 được EnMAP sử dụng trong nghiên cứu này được tạo ra bằng cách sử dụng Mô-đun Hiệu chỉnh Khí hậu dựa trên Python (PACO) do Trung tâm Hàng không Vũ trụ Đức (DLR) phát triển. Mặc dù PACO chủ yếu dựa trên mã ATCOR-IDL, nhưng nó nổi tiếng với các quy trình hiệu chuẩn và xác thực độc đáo và nghiêm ngặt. Mô hình tự động xác định mật độ quần xã sinh vật, nồng độ ôzôn và mùa cụ thể của từng cảnh bằng cách sử dụng các tham số cấu hình cảm biến như góc thiên đỉnh mặt trời và góc lệch trục quan sát. Sau đó, các tham số này được sử dụng để hiệu chỉnh ôzôn, mây ti và sương mù. Các đầu ra được tạo ra bởi quy trình bao gồm mặt nạ hình ảnh, độ dày quang học của sol khí, bản đồ bước sóng và hình ảnh phản xạ khí quyển ở tầng thấp. Sản phẩm phản xạ L2A cuối cùng là sự kết hợp của các đầu ra này. EnMAP cũng cung cấp một loạt các tham số thu thập do người dùng lựa chọn, chẳng hạn như góc quan sát, điều này đặc biệt quan trọng ở những khu vực có sự biến đổi địa hình đáng kể.

PHÁT RA

EMIT đại diện cho một bước tiến tiềm năng đáng kể trong lĩnh vực hình ảnh siêu phổ, sử dụng một bộ dò cải tiến để thu toàn bộ phổ VNIR-SWIR trên một cảm biến duy nhất. Công nghệ này mở ra những cơ hội mới cho các nhiệm vụ SBG (Sinh học và Địa chất bề mặt) sắp tới của NASA, giúp giảm thiểu sự khác biệt giữa các dải VNIR và SWIR. EMIT sử dụng các công cụ mô hình hóa truyền bức xạ để tạo ra sản phẩm phản xạ cuối cùng và thực hiện hiệu chuẩn bức xạ để đảm bảo tính nhất quán của các giả định và giảm thiểu lỗi do mô hình gây ra. Nó cũng tận dụng các đặc điểm của đám mây sáng trong khung cảnh để theo dõi hiệu chuẩn bước sóng ngắn (VNIR). Hơn nữa, EMIT sử dụng hiệu chuẩn chéo với các thiết bị khác trên quỹ đạo để đánh giá độ chính xác tuyệt đối của các giao thức hiệu chuẩn được xác định trước. Quy trình tiền xử lý mới của EMIT đảm bảo chất lượng sản phẩm nhất quán trong suốt vòng đời của nó. Độ phân giải không gian 60 mét của nó đáp ứng hiệu quả nhu cầu của các nhiệm vụ khoa học quy mô lớn, chẳng hạn như lập bản đồ khoáng chất và dòng bụi. Việc triển khai EMIT trên quỹ đạo Trái đất thấp tại Trạm Vũ trụ Quốc tế cũng cung cấp cơ hội thu thập dữ liệu tần số cao.

HyMap

Bộ dữ liệu siêu phổ trên không được thu thập bằng cảm biến HyMap ở độ cao 2000 mét, với độ phân giải không gian 5 mét. Các hiệu chỉnh hình học và bức xạ được thực hiện bởi HyVista, công ty đã thu thập dữ liệu. Các hiệu chỉnh khí quyển sử dụng mô hình khí dung lục địa và mô hình khí quyển mùa hè ở vĩ độ trung bình, giả định nồng độ ôzôn là 340 ppm và tầm nhìn là 75 km, để ước tính độ phản xạ bề mặt.

Trong ảnh vệ tinh HyMap nhận được từ Eppembe, các mảng thực vật đã được che phủ. Tuy nhiên, việc che phủ này không được thực hiện trong các ảnh vệ tinh khác vì ở độ phân giải 30 mét và 60 mét, hầu hết các pixel đều chứa một số thảm thực vật.

Trích dẫn: Chakraborty, R.; Rachdi, I.; Thiele, S.; Booysen, R.; Kirsch, M.; Lorenz, S.; Gloaguen, R.; Sebari, I. So sánh quang phổ và không gian của dữ liệu siêu phổ dựa trên vệ tinh để lập bản đồ địa chất. Remote Sens. 2024, 16, 2089. https://doi.org/ 10.3390/rs16122089