Раздел 02 из 05

Оптическая и мультиспектральная съёмка

Спутниковые сенсоры Landsat, Sentinel-2, SPOT и WorldView. Методы дешифрирования геологических объектов, спектральные комбинации каналов и линеаментный анализ.

Прогресс курса
40%

Основные оптические спутниковые сенсоры

Мультиспектральные оптические сенсоры регистрируют отражённое солнечное излучение в нескольких дискретных диапазонах длин волн. В геологии наиболее востребованы системы с каналами в ближнем ИК (NIR) и среднем ИК (SWIR), где проявляются спектральные особенности силикатов, карбонатов и оксидов.

OLI + TIRS
Landsat 8 / 9
Оперативный сенсор OLI (11 каналов 30 м) + тепловой TIRS (100 м). Глобальный архив с 2013 года. Бесплатный доступ через USGS EarthExplorer.
КаналыB1–B7, B9 (OLI) + B10–B11 (TIRS)
SWIR-каналыB6 (1.57 мкм) + B7 (2.21 мкм)
ПрименениеЛитология, гидротермалиты, гидрология
MSI
Sentinel-2 A/B
13 каналов с разрешением 10–60 м. Особенно ценны: B11 (1.61 мкм, 20 м) и B12 (2.19 мкм, 20 м) — основные каналы для минерального картирования.
Каналы VNIRB2–B8A (10–20 м)
Каналы SWIRB11, B12 (20 м)
Период5 дней (при двух спутниках)
Тепловой
ASTER (Terra)
14 каналов: VNIR (15 м) + SWIR (30 м) + тепловой TIR (90 м, 5 каналов 8–12 мкм). Эталон для минерального картирования по TIR-спектрам.
SWIR6 каналов 1.6–2.43 мкм
TIR5 каналов 8.125–11.65 мкм
ПрименениеМинеральный состав, вулканизм

Комбинации каналов для геологии

Синтез изображений в трёх каналах (R, G, B) позволяет визуально выявлять закономерности, недоступные на обычном снимке. Выбор сочетания каналов определяется решаемой геологической задачей.

Landsat: 4-3-2 (Естественные цвета)
Приближённые к естественному восприятию цвета. Базовое визуальное дешифрирование ландшафтов.
Landsat: 7-5-4 (SWIR геология)
Стандартная геологическая комбинация. Дифференцирует оксиды железа, гидроксилы, карбонаты, кремнезём.
Landsat: 7-4-2 (Атмосферное)
Снижение влияния атмосферы. Хорошо выявляет гидротермально изменённые породы в аридных зонах.
Sentinel-2: 12-11-4 (SWIR)
Эквивалент Landsat 7-5-4 для Sentinel-2. Геологические комплексы: пестрота литологии, зоны изменений.
Sentinel-2: 12-8A-5 (Минералы)
Красный-edge каналы усиливают различие между богатыми и бедными железом породами.
ASTER TIR: 14-12-10
Тепловой ИК. Диагностика силикатов (кварц, полевые шпаты) и карбонатов по эмиссионному спектру.

Геологическое картирование по снимкам

Дешифрирование геологических объектов на спутниковых снимках опирается на совокупность признаков: тон и цвет (отражательная способность пород), текстура и структура (характер поверхности, трещиноватость), форма (морфология рельефа), тень (выявление форм рельефа и структур) и пространственное взаиморасположение.

Правило дешифрирования

Интерпретация спутниковых данных всегда должна проводиться комплексно: результаты дешифрирования необходимо верифицировать по геологическим картам, данным полевых исследований и результатам других методов (геофизика, геохимия).

Индикаторы на снимках

  • Осадочные толщи — параллельная полосчатость, слоистость, горизонтальные структуры.
  • Интрузии — куполообразные формы, радиальные и кольцевые структуры, аномальный тон.
  • Зоны разломов — линейные уступы, смещения русел, изменённые породы, трещинная сеть.
  • Гидротермальные изменения — аномалии в SWIR (каолинит, алунит), «сухие» долины.
  • Вулканические образования — конусы, кальдеры, лавовые потоки, лахары.

Линеаментный анализ

Линеамент — линейный или дугообразный элемент на снимке, отражающий нарушения сплошности в земной коре (разломы, трещины, дайки, флексуры). Систематический анализ линеаментов позволяет картировать тектоническую структуру территории.

В З С Ю Роза-диаграмма линеаментов Фрагмент снимка с линеаментами

Методика построения

  • Масштаб работ: определяется разрешением снимка (1:50 000 — 1:500 000).
  • Повышение контраста и применение направленных фильтров (Собель, Кэнни) для автоматизированного выделения.
  • Построение розы-диаграммы — гистограммы ориентировок линеаментов.
  • Сопоставление с известными системами разломов региона.

Спектральные индексы в геологии

Нормализованные индексы позволяют выявлять конкретные компоненты состава, минимизируя влияние рельефа, тени и освещённости.

Iron Oxide Ratio (IOR)
IOR = B3 / B1  [Landsat: Red / Blue]
Clay Minerals Ratio (CMR)
CMR = B7 / B5  [Landsat: SWIR2 / NIR]
Carbonate Index
CI = B6 / B7  [Landsat: SWIR1 / SWIR2]
Основные геологические индексы Landsat 8 (аналогично для Sentinel-2)

Классификация горных пород

Автоматизированная классификация спутниковых данных позволяет создавать карты литологии на больших территориях. Методы делятся на контролируемые (требуют обучающей выборки по полевым данным) и неконтролируемые (кластеризация без предварительных знаний).

Современные подходы

Методы машинного обучения — Random Forest и Support Vector Machine (SVM) — показывают наилучшие результаты при классификации литологии по мультиспектральным данным. Google Earth Engine позволяет применять их к большим временным сериям снимков.