ISSN 0016-7126 (Print)
ISSN 2587-8492 (Online)
Аннотация:
Представлены методы текстурного анализа спутниковых изображений для геологического картографирования в условиях Арктической зоны Российской Федерации на примере Павловского свинцово-цинкового месторождения (о. Новая Земля). Полевые геологические исследования в Арктике крайне затруднены из-за сложной логистики и сурового климата региона. Поэтому как никогда актуальными остаются методы дистанционных исследований и последующего дешифрирования спутниковых данных. Рассмотрены подходы к дешифрированию спутниковых данных на основе геологических спектральных индексов и морфометрических показателей рельефа. Особое внимание уделено перспективным текстурным методам анализа, в частности GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix), позволяющим выявлять структурные аномалии, связанные с тектоническими нарушениями и минералогическими особенностями районов исследований. В качестве примера выполнены расчеты для территории Павловского свинцово-цинкового месторождения (арх. Новая Земля) с использованием данных Sentinel-2. Рассчитаны семь признаков GLCM, выполнен анализ их распределения, проведен компонентный анализ, позволивший выделить тектонические нарушения. Показана перспективность текстурного анализа c точки зрения геологического картографирования и выявления перспективных зон минерализации в труднодоступных районах Арктики
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект № 21-77-30010-П)
Список литературы:
| 1. Аракчеев Д. Б., Ковтонюк Г. П., Ткачева Е. А., Анисимова А. Б., Коробко Е. И., Амелина О. И., Михайлова Г. А. Геологическая, геофизическая и геохимическая изученность Арктической зоны России // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. – 2019. – № 3. – С. 8–13. |
| 2. Абдуррахманова И.Г. Метод адаптивной оценки информативности текстурных объектов на спутниковых снимках дистанционного зондирования // Геодезия и картография. – 2015. – № 9. – С. 43–47. DOI: 10.22389/0016-7126-2015-903-9-43-47. |
| 3. Бортников Н. С., Лобанов К. В., Волков А. В., Галямов А. Л., Викентьев И. В., Тарасов Н. Н., Дистлер В. В., Лаломов А. В., Аристов В. В., Мурашов К. Ю., Чижова И. А., Чефранов Р. М. Месторождения стратегических металлов арктической зоны // Геология рудных месторождений. – 2015. – Т. 57. – № 6. – С. 479–500. DOI: 10.7868/S0016777015060027. |
| 4. Брагина Е.В. Методологический подход к формированию каталога тестовых объектов для оценки качества материалов космической съемки // Геодезия и картография. – 2021. – № 10. – С. 33-41. DOI: 10.22389/0016-7126-2021-976-10-33-41. |
| 5. Галямов А. Л., Волков А. В., Лобанов К. В. Поисковая модель SEDEX-MVT месторождений арктической зоны // Арктика: экология и экономика. – 2016. – № 1 (21). – С. 46–55. |
| 6. Каминский В. Д., Поселов В. А., Гусев Е. А., Алексеева А. К., Смирнов А. Н., Лейченков Г. Л. Основные результаты геологических исследований в Арктике и Антарктике за последнее десятилетие // Полярные чтения–2020. История научных исследований в Арктике и Антарктике. – 2020. – С. 133–143. |
| 7. Симонов Д.П. Метрический подход к дешифрированию снимков на основе статистических эталонов // Геодезия и картография. – 2014. – № 10. – С. 51-56. DOI: 10.22389/0016-7126-2014-892-10-51-56. |
| 8. Asadzadeh S. M., de Souza Filho C. R. (2016) A review on spectral processing methods for geological remote sensing // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 47, pp. 69–90. DOI: 10.1016/j.jag.2015.12.004. |
| 9. Clark R. N., Swayze G. A., Wise R., Livo K. E., Hoefen T. M., Kokaly R. F., Sutley S. J. (2007) USGS digital spectral library splib06a // U. S. Geological Survey, Data Series. 231, DOI: 10.3133/ds231. |
| 10. Chen T., Yang C., Han L., Guo S. (2023) GF-2 data for lithological classification using texture features and PCA/ICA methods in Jixi, Heilongjiang, China // Remote Sensing. 15 (19), DOI: 10.3390/rs15194676. |
| 11. Liu J., He H., Michalski J., Cuadros J., Yao Y., Tan W., Qin X., Li S., Wei G. (2021) Reflectance spectroscopy applied to clay mineralogy and alteration intensity of a thick basaltic weathering sequence in Hainan Island, South China // Applied Clay Science. 201, 105923, DOI: 10.1016/j.clay.2020.105923. |
| 12. Lu Y., Yang C. (2024) Influence of GLCM texture parameters on lithological mapping using Sentinel-1 imagery // Geocarto International. 39 (1), DOI: 10.1080/10106049.2024.2425183. |
| 13. Petrov V. A., Ustinov S. A., Minaev V. A. (2025) Methodological aspects of predictive mineragenic studies using earth remote sensing data // Russian Journal of Earth Sciences. 25, ES3001, DOI: 10.2205/2025es001002. |
| 14. Riley S. J., DeGloria S. D., Elliot R. (1999) A terrain ruggedness index that quantifies topographic heterogeneity // Intermountain Journal of Sciences. 5 (1–4), pp. 23–27. |
| 15. Singh A., Armstrong R. T. (2019) Rock Characterization using gray-level co-occurrence matrix: an objective perspective of digital rock statistics // Water Resources Research. 55 (3), pp. 1912–1927. DOI: 10.1029/2018WR023342. |
| 16. Stow D. A., Hope A., McGuire D. et al. (2004) Remote sensing of vegetation and land-cover change in Arctic Tundra Ecosystems // Remote Sensing of Environment. 89 (3), pp. 281–308. DOI: 10.1016/j.rse.2003.10.018. |
| 17. Van der Meer F. D., Van der Werff H. M. A., Van Ruitenbeek F. J. A. et al. (2012) Multi-and hyperspectral geologic remote sensing: A review // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 14 (1), pp. 112–128. DOI: 10.1016/j.jag.2011.08.002. |
| 18. Wu J., Han W., Chen J., Wang S. (2024) Improving geological remote sensing interpretation via optimal transport-based point–surface data fusion // Remote Sensing. 16 (1), DOI: 10.3390/rs16010053. |
| 19. Xi J., Jiang Q., Liu H., Gao X. (2023) Lithological mapping research based on feature selection model of ReliefF-RF // Applied Sciences. 13 (20), DOI: 10.3390/app132011225. |
| 20. Zevenbergen L. W., Thorne C. R. (1987) Quantitative analysis of land surface topography // Earth Surface Processes and Landforms. 12 (1), pp. 47–56. DOI: 10.1002/esp.3290120107. |
Образец цитирования:
| Геологическое картографирование на основе текстурного анализа матриц совместных вероятностей спутниковых изображений // Геодезия и картография. – 2025. – № 12. – С. 38-45. DOI: 10.22389/0016-7126-2025-1026-12-38-45 |