CC BY
14
ВЕСТНИК ЮГОРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2006 г. Выпуск 4. С. 116-121
УДК 528.8
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА НЕФТЕНОСНЫХ ТЕРРИТОРИЙ
СО СТРУКТУРОЙ РАЗЛОМОВ ДЛЯ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ПОИСКА
ЗАЛЕЖЕЙ УГЛЕВОДОРОДОВ
В. А. Хамедов
В практике нефтепоисковых работ используется информация о структуре геологических разломов. Картирование сети разломов проводится на основе результатов геофизических исследований. Интерес представляет выявление взаимосвязи между структурой геологических разломов и пространственной структурой растительного покрова, определяемой на основе дешифрирования космических снимков высокого пространственного разрешения. Благодаря наличию широкого набора спектральных диапазонов космических снимков, разломные зоны проявляют себя как спектрально разделимые классы. Выявить тектонические нарушения можно по наличию определенных дешифровочных индикаторов, таких как ложбины стока, полосы и зоны лучшего развития или угнетения различных видов растительности, спрямленные участки русел рек, берегов озер [1].
На примере одного из перспективных нефтеносных участков - Ютымской площади, находящейся в Уватском районе Тюменской области, изложим методические вопросы выявления взаимосвязи между структурой геологических разломов и растительным покровом. Площадь этого участка составляет 846 км .
Исходными данными для проведения работ являются карта разломов на интересующую территорию и материалы спутниковой съемки, на основе которой создается карта пространственной структуры растительного покрова. Основой для построения карт разломов послужила информация о координатах узлов сетки структуроконтролирующих разломов, полученных к.г.-м.н. Глухманчуком Е.Д. (ЮНИИ ИТ, лаборатория комплексных методов геологического моделирования нефтяных месторождений) по специально разработанной методике. По структурно-кинематическим признакам было выделено несколько структуроконтро-лирующих разрывных нарушений, образующих крупноблоковую структуру площади.
Для получения информации о пространственной структуре растительного покрова на соответствующий участок Ютымской площади были подобраны цветосинтезированные зональные снимки высокого пространственного разрешения с космических аппаратов «Ме-теор-3М» и «Ьапё8а1:-7». Информация подбиралась таким образом, чтобы имелась возможность работы с разносезонными снимками (весна-лето-осень) на многолетнем временном интервале. В результате были подобраны следующие космические снимки для периодов:
Весна:
26 мая 2001 г, КА ЬапёБа!
Лето:
08 июня 1991 г, КА ЬапёБа!
18 июля 2004 г, КА Метеор-ЗМ
Осень:
05 сентября 2000г, КА ЬапёБа!
05 октября 2005 г, КА Метеор-3М
Количество подобранных космических снимков ограничено наличием большого количества снимков с плохой освещенностью земной поверхностью и присутствием облачности, затеняющей подстилающую поверхность.
Характеристики бортовой съемочной аппаратуры используемых спутников представлены в таблице 1. Как видно из таблицы, информация «ЬапёБа1-7» содержит большее число спектральных каналов в диапазоне от 0,45 мкм до 12,5 мкм, что обеспечивает большую информативность о свойствах поверхности.
Исследование взаимосвязи пространственной структуры
Таблица 1
Характеристика съемочной аппаратуры Метеор-ЗМ и LandSat-7_
Спутник Параметры съемочной аппаратуры
Съемочная Нномера Спектральные Пространственное Полоса
аппаратура каналов диапазоны, мкм разрешение, м захвата, км
Метеор-3М МСУ-Э 1 0,5-0,6 32
2 0,6-0,7 32 80
3 0,8-0,9 32
LandSat-7 ЕТМ+ 1 0,450-0,515 30
2 0,525-0,605 30
3 0,630-0,690 30
4 0,750-0,900 30
5 1,550-1,750 30 183
6 10,400-12,500 60
7 2,090-2,350 30
8 0,520-0,900 15
Космические снимки с Метеор-3М были приняты в Центре дистанционного зондирования Земли Югорского НИИ информационных технологий. Подбор снимков с КА «LandSat-7» был произведен в архиве данных ЮНИИ ИТ.
Предварительная обработка космических снимков предполает решение следующих задач:
1) географическая привязка исходной и нормализованной информации;
2) геометрическая нормализация, включающая в себя коррекцию геометрических искажений, преобразование в требуемую картографическую проекцию Гаусса-Крюгера и совмещение спектральных каналов датчика;
3) фотометрическая нормализация видеоинформации датчика;
4) аннотирование нормализованных изображений.
При географической привязке на изображение наносится географическая сетка с указанием по периметру кадра значений широты и долготы. При расчете географической сетки учитываются параметры орбиты, кривизна и вращение Земли, нелинейность развертки сканирующего устройства. Для более точной географической привязки используются опорные точки местности (ОТМ) и ТМ-данные об ориентации объекта.
Проведение геометрической нормализации обеспечивает коррекцию искажений, вызываемых кривизной и вращением Земли, нелинейностью развертки сканирующего устройства.
Скорректированное результирующее изображение представлено в проекции Гаусса-Крюгера в 13 зоне со сфероидом Пулково 1942г. В ходе работы было обеспечено представление нормализованных кадров в стандартной и картографической (ориентация кадровой развертки с севера на юг) системах координат. При формировании пикселов нормализованного изображения использовался режим кубической яркостной интерполяции. В режиме кубической интерполяции яркость пиксела нормализованного изображения рассчитывается на основе яркости шестнадцати ближайших пикселов исходного изображения.
Проведение фотометрической нормализации изображения позволило устранить импульсные помехи, присутствующие на растровом спектрозональном изображении МСУ-Э, восстановить сбойные и пропущенные строки растра. Так же это привело к снижению уровня искажений, обусловленных различием передаточных характеристик ПЗС-приемников датчика.
Результаты предварительной обработки информации были сохранены в формате ГИС Erdas Imagine, и вся дальнейшая обработка проводилась в этой ГИС.
В статье [2] описана процедура определения структуры растительного покрова на основе классификации космических снимков. Построение тематических цифровых карт на основе данных дистанционного зондирования можно рассматривать в виде последовательности следующих этапов:
1) привязка растрового файла к территории по опорным точкам;
2) распознавание и классификация объектов растрового изображения;
В.А. Хамедов
3) векторизация объектов и создание полигонального слоя цифровой карты;
4) создание и редактирование атрибутивной таблицы;
5) пространственный анализ данных, классификация объектов и построение легенды.
Ключевым этапом процедуры построения цифровой карты растительного покрова является классификация космоснимка на основе распределения спектральных яркостей.
Анализ пространственной структуры растительного покрова участка Ютымской площади сильно затруднен высокой заболоченностью. Пространственная структура характеризуется высокой степенью неоднородности и мозаичности. Размеры фитоценотического и почвенного контуров и, следовательно, элементарного ландшафтного выдела, составляют десятки метров. Кроме того, для заболоченных лесов характерна невысокая контрастность ландшафтов с закономерной повторяемостью элементарных выделов. Растительность на территории ключевого участка характеризуется крайне высокой трансформированностью и представлена преимущественно производными лесами. Коренные леса сохранились небольшими участками в заболоченных местообитаниях.
Хвойные и лиственные леса отчетливо различаются по значениям спектральной яркости. Выделение сосновых и темнохвойных лесов на космическом снимке проводится с привлечением «учителей» - заранее известных сигнатур. Лиственные породы (береза, осина) на летних снимках практически не разделяются и для их классификации использованы осенние снимки.
В таблице 2 приведен перечень типов выделов, определенных по результатам анализа классификации космических снимков с КА «Ьапё8а1-7». В результате классификации было выделено 15 классов, которые при анализе были сведены в 6 групп, объединенных по типу растительного покрова. Результат пространственного распределения растительного покрова представлен на рисунке 1. Хвойные породы деревьев попадают в классы 1-3. Объекты гидрографии представлены классами 3-5. Увлажненные и заболоченные участки местности представлены классами 5-7, болота - классами 9-12. Смешанные хвойные породы, где имеется примесь светлохвойных пород, представлены в классах 7-9. Классы, соответствующие лиственным породам деревьев, представлены тремя группами, находящимися на дренированных и полугидроморфных (12-15 классы) участках местности.
Таблица 2
Схема типизации выделов_
№ п/п Типы ландшафтных выделов, выделенные при дешифрировании космических снимков
1-3 Темнохвойные породы
3-5 Объекты гидрографии (реки, озера, ручьи)
5-7 Увлажненные участки
7-9 Смешанные хвойные породы
9-12 Болото
12-15 Лиственные породы
На рисунке 2 показан результат классификации космического снимка с объединенными классами растительного покрова. На совмещенном с картой разломов снимке классификации растительного покрова наблюдается зависимость между пространственным распределением гидро-морфных объектов с расположением границ разломов. Вдоль одной из линий разломов (верхняя горизонтальная линия) расположено болото. Повторяя направление вертикальных линий разломов и нижних горизонтальных линий, расположены водотоки с прилегающими к ним увлаженными участками. Как показывают результаты классификации космоснимка, на площадках блоков, расположенных между линиями разломов, преобладают лиственные породы деревьев, также имеются небольшие участки хвойного покрова, растущего на увлажненных почвах.
Проведенный анализ взаимосвязи пространственной структуры растительного покрова со структурой разломов показал существование такой взаимосвязи. Данная взаимосвязь наблюдается и на разновременных карто-схемах структуры растительного покрова, что говорит о достоверности полученных результатов.
74°0'0"в. д.
74°200"в. д.
58 "О'0 "с. ш.
57ч500"с. ш,-
74°0'0"в. д.
Масштаб 1:200 000
74°201Т'в. д. 0 2 395 4 790 9 580
14 370
N
А
¡8°0'0"с. ш.
71500"с. ш.
19 160 I Метры
Рис. 1. Результат пространственного распределения растительного покрова с наложенной сеткой разло-
П 2
а
0
1
к
а> £ I
о
о »
(я Я
а ^з о
0
3
1
о
3
я я о
Я'
13
Й
3 §
о-
ы о
74 WE:, Д.
74°200"в. д.
58°0'0"с. ш.
57°50D"c. ш -
Условные обозначения
О - 1 no data Щ 1 - 3 темнохвойные породы Э - 5 водные объекты ] 5 - 7 увлажненные участки ■ 7 - 9 смешанные хвойные пароды ^9-12 болото I 12 - 15 лиственные породы
N
А
S°0'0"c. ш.
7i500"c. ш.
1
74°0'0"в. д.
Масштаб 1:200 000
74°20D"B. д. 0 2 395 4 790 9 580
14 370
19 160 |Метры
to к
г
то О/ о
Ой
Рис. 2. Совмещение объединенных классов растительного покрова с сеткой разломов
Исследование взаимосвязи пространственной структуры
Данная работа выполнена при финансовой поддержке из средств комплексного проекта 2005-РИ-00.0/009/202 «Разработка комплексной технологии поиска и разведки углеводородов в сложно построенных, глубокозалегающих месторождениях» в рамках федеральной целевой научно-технической программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» на 2002-2006 годы в соответствии с государственным контрактом № 02.467.11.7008 от 10.11.2005 г. между Югорским научно-исследовательским институтом информационных технологий и Федеральным агентством по науке и инновациям Российской федерации и договором №05-427-ЮГУ (НИР) от 14.11.2005 г. на выполнение научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ между ЮНИИ ИТ и Югорским государственным университетом.
ЛИТЕРАТУРА
1. Кострюкова Н.К., Кострюков О.М. Локальные разломы земной коры - фактор природного риска. - М.: Издательство Академии горных наук, 2002.
2. Копылов В.Н., Полищук Ю.М., Хамедов В.А. Геоинформационная технология оценки последствий лесных пожаров с использованием данных дистанционного зондирования// Геоинформатика. - 2006. - №
