CC BY
10Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22230
УНИФИЦИРОВАННЫЙ ФОТОТОНОМЕТР КАК ОСНОВА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ПОИСКОВЫХ СПЕКТРАЛЬНЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ РУДНЫХ И НЕРУДНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ
Б. Г. Азимов, Ю. Ж. Жавлиев, А. Х. Расулов
Ташкентский государственный технический университет
АННОТАЦИЯ
Разработан унифицированный фототонометр для визуального измерения плотности фототонов по комплектам многоспектральных космических снимков. На конкретных примерах показано, что фототонометр является основой для построения спектральных геологических образов, классификаторов площадей скопления углеводородов и концентрации рудных полей, отличающихся по оптическим характеристикам.
Ключевые слова: унифицированный фототонометр, визуальное измерение, плотность фототонов, комплект многоспектральных космических снимков, спектральные геологические образы, классификаторы площадей скопления углеводородов, классификаторы концентрации рудных полей
Анализ работ автоматизированного дешифрирования показал, что при выявлении перспективных площадей авторы используют два вида спектрального дешифрирования: по исходным спектральным каналам и по отношениям спектральных каналов. По мнению информаторов при прогнозных построениях наилучшие результаты дают методы, основанные отношениям спектральных каналов (табл.1).
Таблица 1 Алгоритмы обработки космоснимка
№№ Каналы
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
1 5/7 5/4 3/1
2 5/7 5/4 4/3
3 5/6 7/5 4/6 3/6 2/6 1/6
4 5/7 5/4 3/1 4/3 5/3 5/2 5/1 4/7 3/7 2/7 1/7 3/2 4/2 1/2
В связи с этим положением возникают следующие методические проблемы: 1. Разрыв между результатов, получаемых на основе визуального и автоматизированного методами спектрального дешифрирования;
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22230
2. Невозможность разработки единой технологии между исследованиями специалистов визуального и автоматизированного методов дешифрирования, способствующая вести взаимоконтроль получаемых результатов;
3. Отсутствие методики проведения предполевых заверочных работ;
4. Отсутствие методики применения данных аэро- и наземного спектрометра с целью полевой заверки результатов спектрального прогноза.
В предлагаемой работе делается попытка восполнить эти недостатки.
В данной работе на основе комплектов многозональных космоматериалах разных масштабов определяется самостоятельность и устойчивость оптических дешифровочных признаков, базируясь на полученной новой информации совершенствовать существующие дистанционные методы и разработать принципиально новые приемы дешифрирования для решения как локальных, так и региональных задач поисковой геологии в конкретных геологических и природных условиях Узбекистана.
Разработан унифицированный фототонометр для визуального измерения плотности фототонов по комплектам многоспектральных космических снимков (рис. 1).
Рис. 1. Пятистрочный унифицированный фототонометр (по Б.Г.Азимову и др., 2011) Изобретение относится к области технических приспособлений, предназначенных для визуальных измерений плотности фототонов по комплектам многоспектральных аэро- и космических снимков, и может быть использовано
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22230
при построении спектральных геологических образов, классификаторов площадей скопления углеводородов и концентрации рудных полей, отличающихся по оптическим характеристикам.
Задачей изобретения является создание инструментария -унифицированного фототонометра для визуальных измерений плотности фототонов по комплектам многоспектральных аэро- и космических изображений, способствующего разработке методов как предварительной заверки результатов спектрального автоматизированного дешифрировании, так и методов контроля результатов палевых аэро- и наземных спектральных измерений.
Главными элементами фототонометра являются 10 стандартизированная плотность фототона, легко различимые визуально (рис. 1, строка 1, графы 2-11).
Цифры (13; 40; 66; 93; 120; 146; 172; 198; 224; 255) на второй строке рисунка - это точные единицы измерения каждой стандартизированной плотности фототона, определенные компьютерным измерением.
На третьей строке рисунка показан оптимальный вариант объединения величин плотности фототонов исходных многоспектральных дистанционных изображений для построения 10 балльных аэро - и космических фотометрических карт.
На дистанционных фотометрических картах, построенных по данной технологии, геолог эксперт легко различает визуальным экспресс-методом и спектральных классификаторов геологических образов, и спектральных классификаторов углеводородов.
Цифры (1-10) на четвертой строке рисунка - это условно принятие единицы для построения цифровых 10 балльных аэро - и космических фотометрических карт. Условно принятие единицы, т.е. количественная информация на дистанционных фотометрических картах, на комплектах многоспектральных космических изображениях визуально (качественно) дешифрируется следующим образом: 1 - черный; 2 - густо-темно-серый; 3 - темно-серый; 4 - темновато-серый; 5 - слабо-темно-серый; 6 - серый; 7 - светловато-серый; 8 - светло-серый; 9 - ярко-светло-серый; 10 - белый.
Ценность данных четвертой строки заключается в том, что геолог эксперт, при анализе геологической информативности комплекта многоспектральных космоматриалов, комбинируя количественную информацию на дистанционных фотометрических картах и качественную информацию на комплектах многоспектральных космических изображениях может легко переходит от качественной оценки к количественной оценки, или же, наоборот, от количественной оценки к качественной.
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22230
Цифры (0,1-1,0) на пятой строке рисунка - это условно принятие единицы плотности фототонов, необходимые для корреляции с инструментальными данными, измеряемыми с помощью аэро - и наземного спектрометра.
Условно принятие единицы, коррелирующиеся с данными аэро- и наземного спектрометра, на комплектах многоспектральных космических изображениях визуально (качественно) дешифрируется следующим образом: 0,1 -черный; 0,2 - густо-темно-серый; 0,3 - темно-серый; 0,4 -темновато-серый; 0,5 -слабо-темно-серый; 0,6 - серый; 0,7 - светловато-серый; 0,8 - светло-серый; 0,9 -ярко-светло-серый; 1,0 - белый.
Ценность данных пятой строки заключается, во-первых, в том, что геолог эксперт имеет возможность контролировать количественных данных аэро- и наземных спектрометров по количественным материалам дистанционных фотометрических карт, созданных унифицированным фототонометром. Во-вторых, геолог эксперт комбинируя количественную информацию аэро - и наземного спектрометра и качественную информацию на комплектах многоспектральных космических изображениях имеет возможность определить качественную дешифрируемость количественных спектральных данных аэро- и наземных спектрометров, или же, наоборот, по анализу плотности фототонов может определить как они будут отражены количественно на материалах аэро- и наземных спектрометров.
В наших исследованиях для отождествления геологических и других природных объектов использован количественный метод, заключающийся в следующем. На основе космофотометрических карт, построенных на основе унифицированного фототонометра визуальным экспресс методом, или двухкоординатным автоматическим микрофотометром, или компьютерным измерением, количественно оценивается КСЯ каждого конкретного объекта, оконтуриваемого на космоматериалах в отдельных спектральных диапазонах. Расположив на графике по вертикали эти оптические величины, а по горизонтали - длины волн спектра, мы построили спектральные кривые, характеризующие исследуемые объекты, или, как они названы нами в работе, ландшафтно-фотометрические комплексы (Азимов, 1984, 1988).
При визуальном измерении КСЯ, т.е. коэффициентов отражательной способности геологических объектов, снег-ледник (белый фототон) условно принят за 1 и оконтуривается на Туркестано-Алайской высокогорной системе во всех спектральных диапазонах, а за 0,1 - поверхность Тактагульского и Кайраккумского водохранилищ, которые четко выделяются гладким черным фототоном на КСИ во всех зонах (рис. 2).
CENTRAL ASIAN ACADEMIC JOURNAL ISSN: 2181-2489
OF SCIENTIFIC RESEARCH VOLUME 2 I ISSUE 5 I 2022|
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22230
Интересной деталью, с точки зрения практической геологии, является разделение кривой, характеризующей верхненеогеновые-нижнечетвертичные отложения, на две спектральные кривые (рис. 3; кривые 3 а и 3 б). Дело в том, что неоген-четвертичный комплекс объединяет породы, примерно одинаковые по литологическому составу на всех обнажениях и слагающие идентичные в геоморфологическом смысле адырного рельефа, причем на всем его протяжении отсутствуют признаки увлажнения и очень редко растительность. Несмотря на такую схожесть, обнаруживаются локальные отклонения коэффициентов спектральной яркостей внутри фотометрического комплекса.
Кривые на графике характеризуют: А-А - снег - ледник, белый фототон, оконтуривающийся на Туркестано-Алайской высокогорной системе во всех спектральных диапазонах: Б-Б - поверхность водохранилищ, которые четко выделяются гладким черным фототолом во всех спектральных диапазонах; I -1 -области поднятия домезозойского фундамента с сильно расчлененным рельефом; II - II - зоны предгорий с адырным рельефом, сложенным неоген- четвертичными отложениями; III - III - впадины со средне- и позднеплей- стоценовым покровом, ровным, местами слабо холмистым рельефом, с обильной современной флорой; IV - IV - возвышенности с эоловыми образованиями. Сплошные линии - четко оконтуриваемые фотоаномалии; штрих-пунктирные - фотоаномалии, выделенные в других спектральных диапазонах, но в данной части спектра имеющие расплывчатые контуры; штриховые - фотоаномалии, выделенные в других спектральных диапазонах, но в данной части спектра не оконтуриваемые; ромбики - фотоаномалия, имеющая повсеместно четко отличимые одинаковые
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22230
усредненные КСЯ; X - фотоаномалия с плохо оконтуриваемым усредненным КСЯ из-за расплывчатости контуров; ? - фотоаномалия, выделенная в других спектральных диапазонах, которая в данной части спектра не оконтуривается, вследствие чего усредненные КСЯ не известны; кружок - фотоаномалия, не совпадающая с фотоаномалиями, выделенными в других спектральных диапазонах, и интерпретируемая на основе геолого-геофизических данных как погребенные структуры фундамента
Рис. 2. График изменения коэффициентов спектральной яркости (отражательной способности) геолого- геоморфологических и других природных объектов Средней Азии в зависимости от использованного спектрального диапазона мелкомасштабных многоспектральных
космических снимков.
•*t »л \о г-
0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 МКМ
Кривые на графиках характеризуют: 1-голоценовые рыхлые образования -галечники, брекчии, пески; 2-верхнеплейстоценовые серые галечники, брекчии, желтовато-серые суглинки; З-плиоценовые желтовато-серые конгломераты, гравелиты, песчаники и красновато-коричневые суглинки; 4- палеогеновые пестроцветные глины, мергели, известняки; 5-меловые комковатые пятнисто -пестроокрашенные глины, розовато-серые песчаники; 6- юрские красновато-коричневые, лиловые, зеленовато-бурые глины и темно- серые пласты углей; 7-9 -антропогенные объекты: 7-сады; 8-хлопковые поля и 9-водная поверхность водохранилищ (Кувасайское и Найманское).
Рис. 3. График изменения плотности фототонов мезокайнозойских отложений в зависимости от спектрального диапазона крупномасштабных многозональных сканерных космических снимков "Ландсат"
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=22230
В видимой области 0,5-0,7 мкм спектра отражательная способность фотокомплекса одинакова и имеет величины коэффициентов яркости 0,7-0,8 единиц. В диапазоне спектра 0,7-0,8 мкм кривая начинает разделяться, а в ближней части инфракрасного излучения 0,8-1,1 мкм в пределах фотокомплекса на локальных площадях отмечается уменьшение коэффициентов яркости на 0,3 от среднего значения 0,7 единиц. Важно отметить, что такие изменения наблюдаются на многих известных промышленных месторождениях нефти и газа Средней Азии (Азимов, 1988, 1990, 2009; Азимов и др., 1989, 2008). На исследованных площадях отдешифрированные фотоаномалии могут быть обусловлены двумя причинами, вызванными мигрирующими углеводородами на поверхность. Это могут быть тепловые аномалии, образующиеся при окислении углеводородов, или же геохимическая аномалия, которая создается под влиянием мигрировавших углеводородов на геохимический состав почв.
Итак, мы рассмотрели спектральный классификатор, который важен для прогнозирования коллекций углеводородов. Теперь мы приводим спектральный классификатор месторождений золота, связанных с кварцевыми жилами.
Основой инновационной технологии является разработанный нами спектральный классификатор прямого поиска неглубоких погруженных золотоносных кварцевых жил в Западном Узбекистане (рис. 4).
1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0
0,5-0,6 0,6-0,7 0,7-0,8 0,8-1,1
Рис. 4. Спектральный классификатор прямого поиска неглубоко погруженных золотоносных кварцевых жил в Западном Узбекистане: Ia - Ia - спектральный образ Тасказганской свиты; Ia-Ib спектральный классификатор кварцевых жил, контролирующих золотое оруденение.
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=2223Q
Эта технология выполняется следующим образом. На первом этапе, в Западном Узбекистане будут выбраны опытные участи с неглубоко погруженными золотоносными кварцевыми жилами и на основе наземного спектрометра будут подтверждены спектральные образы палеозойских отложений (в частности, Тасказганской свиты) и конфигурации резкого изменения спектрального классификатора кварцевых жил.
На втором этапе на опытном участке будут выполняться многоспектральные аэрофотоснимки, спектральные диапазоны которых являются идентичными с общедоступными космическими снимками низкого пространственного разрешения ASTER и WorldView-3 в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне спектра (пространственное разрешение 1,24 м), т.е. 0,50,6, 0,6-0,7, 0,7-0,8 и 0,8-1,1 мкм. Многоспектральные фотоснимки будут выполняться дронами, методом вертикального поднятия на четырем уровне высот: 5, 10, 25 и 50 метров. Полученные многоспектральные аэрофотоснимки четырех уровней обобщения обеспечивают практические решения следующих важных задач:
во-первых, эксперт-геолог и на фотографиях, выполненных в видимой части спектрального диапазонаонида (0,5-0,6, 0,6-0,7 мкм), независимо от высот генерализации 5,10, 25 или 50 м, а также в полевых условиях, не может различить палеозойские отложения, которые подняты на поверхность Земле, но покрыты с пылью толщиной в несколько мм;
во-вторых, эксперт-геолог на фотографиях, выполненных в переходной части спектрального диапазона (0,7-0,8 мкм), в соответствии от высот генерализации 5,10, 25 или 50 м, начинает различать не только контуры полеозойских отложений, покрытые пылью толщиной в несколько мм, но и погребенные под несколькими 10-сантиметровыми почвенно-песчаными отложениями.
в третьих, эксперт-геолог и на фотографиях, выполненных в ближней инфракрасной части спектрального диапазона (0,8-1.1 мкм), в соответствии от высот генерализации 5,10, 25 или 50 м, и на полевых условиях с помощью наземного спектрометра, резко различает палеозойские отложения темно-серым фототоном и кварцевых жил белым фототоном.
Как видно из приведенных материалов, применение унифицированного фототонометра при дистанционных исследованиях позволит:
1. Разработать единую взаимоконтролирующую технологию определения прямых спектральных поисковых признаков рудных и нефтегазовых месторождений между специалистами геологами экспертами, опирающиеся на
Scientific Journal Impact Factor (SJIF 2022=4.63) Passport: http://sjifactor.com/passport.php?id=2223Q
результатах визуального дешифрирования и информаторами, базирующиеся на данных автоматизированного метода дешифрирования;
2. Разработать взаимосвязанную и взаимоконтролирующую методику, которая позволит проведению работ предполевой заверки спектральных классификаторов геологических образов, а так же спектральных образов перспективных площадей для поиска рудных и нефтегазовых месторождений, выявленные на основе автоматического метода дешифрирования по спектральным каналам с данными, установленными с помощью визуальным экспресс-методом оценки КСЯ;
3. Разработать взаимосвязанную и взаимоконтролирующую методику, которая способствует проведению работ полевой заверки спектральных классификаторов геологических образов перспективных для поиска рудных и нефтегазовых площадей, выявленных на основе аэро- и наземного спектрометра с данными, установленными с помощью визуального экспресс-метода оценки КСЯ.
Таким образом, унифицированный фототонометр предназначен для количественного измерения плотности фототонов космических изображений визуальным экспресс-методом, целенаправленных для создания спектральных классификаторов геологических образов и эталонов нефтегазовых и рудных месторождений. Он способствует разработку единой космической, аэро- и наземной технологии нетрадиционного метода спектрального прогнозирования месторождений, а так же проведению предполевых и полевых заверочных работ спектральных результатов, установленных автоматизированным методом дешифрирования.
Литература:
1. Азимов Б.Г. Относительная геологическая информативность мелкомасштабных многозональных космических изображений (на примере Ферганской впадины и ее горного обрамления) // "Исследование Земли из космоса" 1984, №3, -44-49 с.
2. Азимов Б.Г.Мелкомасштабное космоструктурное районирование Средней Азии на основе многозонального метода / -Т.: Вестник ТашГТУ, 2012. -С.140-143.
3. Азимов Б. Г., Бобохонов Ж.У., Алимухамедова М.Р., Даминова М.К., Мадибрагимов М.М. Унифицированный фототонометр // Advances in Science and Technology Часть I Сборник статей XVIII международной научно-практической конференции ISBN 978-5-6042299-2-7 Научно-издательский центр «Актуальность.РФ» -М.: 2019. с.58
