Ứng dụng tích hợp viễn thám vệ tinh trong thăm dò khoáng sản khu vực Toksun

1. Dữ liệu

Bằng cách phân tích đặc điểm thạch học và khoáng hóa của khu vực nghiên cứu, dữ liệu đa phổ như Landsat9 OLI và ASTER đã được sử dụng. Để cải thiện độ phân giải không gian của dữ liệu, ảnh vệ tinh Airbus CNES cũng được lựa chọn.

(1) ĐấtSố OLI SAT 9theo

Dữ liệu Landsat 9 OLI bao gồm các dải đa phổ (VNIR-SWIR, độ phân giải không gian 30 m) và một dải toàn sắc (độ phân giải không gian 15 m). Việc diễn giải địa chất từ ​​xa và trích xuất thông tin về khoáng hóa/biến đổi dựa trên phân tích thành phần chính đã được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu OLI.

(2) Dữ liệu ASTER

ASTER, một cảm biến từ xa được trang bị trên vệ tinh Terra do Hoa Kỳ và Nhật Bản cùng phóng vào tháng 12 năm 1999, có 14 dải tần trong phạm vi nhìn thấy/cận hồng ngoại (VNIR, độ phân giải không gian 15m), hồng ngoại sóng ngắn (SWIR, 30m) và hồng ngoại nhiệt (TIR, 90m), giúp cải thiện đáng kể độ phân giải quang phổ. So với dữ liệu đa quang phổ OLI của Landsat 9, VNIR có ít hơn một dải tần, nhưng phạm vi SWIR, thích hợp để nghiên cứu "các đặc điểm hấp thụ quang phổ chẩn đoán" của khoáng chất bị biến đổi, đã được mở rộng thêm 4 dải tần (1,60~2,43μm), nâng tổng số lên 6 dải tần (dữ liệu Landsat chỉ có 2 dải tần). Có thể lựa chọn nhiều tổ hợp màu giả khác nhau để diễn giải dựa trên các đặc điểm quang phổ của đá và khoáng chất.

(3) Dữ liệu siêu phổ

Ảnh siêu phổ GF-5 có 330 dải tần trong phạm vi hồng ngoại sóng ngắn (400-2500nm) với độ phân giải không gian 30 mét. Nó phù hợp cho việc lập bản đồ địa chất và khoáng sản chi tiết. Trước khi sử dụng, ảnh siêu phổ cần được hiệu chỉnh khí quyển, hiệu chỉnh hình học và hiệu chỉnh trực giao RPC.

2 Phương pháp

(1) Phân tích thành phần chính

Phân tích thành phần chính (PCA) là một phương pháp trích xuất thông tin biến đổi từ dữ liệu đa phổ. Nguyên tắc của nó là thực hiện phép biến đổi tuyến tính trên các biến trong khi vẫn duy trì tổng lượng thông tin, nén nhiều biến thành một vài biến độc lập. Mỗi thành phần chính có ý nghĩa địa chất khác nhau, và lượng thông tin giảm dần với mỗi thành phần chính. Quá trình này giảm thiểu sự dư thừa và chồng chéo, làm cho dữ liệu phong phú và tập trung hơn, làm nổi bật thông tin hữu ích tốt hơn và cải thiện độ chính xác của việc trích xuất thông tin.

(2) Phương pháp ánh xạ góc quang phổ

Công nghệ lập bản đồ góc quang phổ ước tính độ tương đồng giữa quang phổ thử nghiệm (quang phổ pixel) và quang phổ tham chiếu (quang phổ trong phòng thí nghiệm, v.v.) bằng cách tính toán góc giữa chúng (Hình 1).

Hình 1. Sơ đồ minh họa sự khớp góc quang phổ

Giả sử dữ liệu hình ảnh đã được chuyển đổi thành độ phản xạ biểu kiến ​​sau khi loại bỏ bức xạ tối hoặc bức xạ đường truyền, thì kích thước phổ bằng số lượng dải tần. SAM tính toán độ tương đồng giữa phổ thử nghiệm *ti* và phổ tham chiếu *ri* bằng công thức sau:

Trong đó: nb bằng số lượng dải tần. Độ tương đồng giữa hai phổ không bị ảnh hưởng bởi độ dài vectơ và độ khuếch đại, do đó làm giảm ảnh hưởng của độ tương phản địa hình. a nằm trong khoảng từ 0 đến 90°.

Phương pháp lập bản đồ khoáng vật SAM có thể nhanh chóng xác định tất cả các khoáng vật đã biết trong thư viện quang phổ và hiển thị chúng bằng hình ảnh màu được phân loại, giúp dễ dàng quan sát phạm vi phân bố của các khoáng vật quan tâm trực tiếp bằng mắt thường.

Phân tích kết quả chiết xuất

Kết quả trích xuất được phân đoạn bằng phương pháp ngưỡng "trung bình ± N * độ lệch chuẩn". Cụ thể, đối với các dị thường biến đổi do nhiễm sắt, N được đặt là 1,5, 2 và 2,5; đối với các dị thường biến đổi do bùn, N được đặt là 2, 2,5 và 3, phân loại chúng thành ba cấp độ: Cấp 1, Cấp 2 và Cấp 3. Sau đó, một bộ lọc thông thấp Gaussian 3×3 được áp dụng cho các dị thường biến đổi đã được phân cấp để loại bỏ nhiễu dạng muối tiêu. Kết quả cuối cùng của thông tin dị thường biến đổi được trích xuất cho khu vực nghiên cứu được thể hiện trong Hình 2.

Hình 2. Kết quả trích xuất thông tin thay đổi.

Thạch anh, sericit, clorit và epidot được phân đoạn bằng cách sử dụng ngưỡng "trung bình ± N * độ lệch chuẩn". Đối với các dị thường biến đổi phi sắt, N được đặt là 2, và các kết quả được chồng lên nhau sau khi được lọc bằng bộ lọc thông thấp Gaussian 3×3 để thu được kết quả trích xuất thông tin biến đổi 1, dẫn đến kết quả trích xuất thông tin biến đổi 2 cho khu vực nghiên cứu (Hình 3).

Hình 3. Kết quả trích xuất thông tin về sự thay đổi trong khu vực nghiên cứu.

Lập bản đồ siêu phổ

Ngoài việc sử dụng phương pháp lập bản đồ đa phổ, bài báo này cũng sử dụng dữ liệu GF5 để lập bản đồ siêu phổ, điều này củng cố kết quả của phương pháp lập bản đồ đa phổ (Hình 4).

Hình 4. Kết quả lập bản đồ siêu phổ

Tóm lại, dựa trên dữ liệu hiện có và công việc đã hoàn thành, chúng tôi đã thu được bản đồ thông tin thăm dò biến đổi địa chất từ ​​xa toàn diện (Hình 3) và bản đồ kết quả lập bản đồ siêu phổ (Hình 4) cho khu vực này. Kết quả cho thấy khu vực này có tiềm năng thăm dò lớn, nguồn vật liệu tốt, điều kiện cấu trúc dẫn quặng và mỏ quặng thuận lợi.