Материалы 21-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса»
Москва, ИКИ РАН, 13–17 ноября 2023 г.

(http://conf.rse.geosmis.ru)

XXI.A.239

Применение лабораторных измерений в реляционной базе данных спектральных отражательных характеристик

Гуторов А.В. (1), Беляев Б.И. (1), Красовская О.О. (1), Ломако А.А. (1), Сосенко В.А. (1), Станчик В.В. (1)
(1) НИИ ПФП им. А.Н. Севченко БГУ, Минск, Беларусь
Ежегодно с 2021 по 2023 в июле-августе в пределах Курильской островной дуги и на территории острова Сахалин сотрудниками НИИ ПФП им. А.Н. Севченко, БГУ, СКБ САМИ ДВО РАН, НИИ КС им. А. А. Максимова – филиала АО «ГКНПЦ им. М. В. Хруничева», ИМГиГ ДВО РАН были выполнены комплексные научные исследования в рамках совместной Программы Союзного государства «Интеграция-СГ». Основная задача исследований заключалась в получении массива данных по предметно-специфическим признакам и спектральным отражательным характеристикам тестовых участков в сейсмически и вулканически активных зонах. Полученные данные использованы для создания спектральных библиотек и наполнения реляционной базы данных ДЗЗ.
Для получения коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) в суммарном диапазоне работы 400-1500 нм полевые измерения проводились с помощью спектрорадиометров ФСР-02 и ПСР-700, входящих в состав аппаратно-программного комплекса «Калибровка». Двухканальный альбедометр DED (от англ. Double-Eyed Device) использовался для измерения альбедо исследуемых поверхностей в диапазоне 400-900 нм.
Для образцов пород с мест полевых исследований был проведен лабораторный анализ с использованием комбинации спектрорадиометрического оборудования, объединенного в единый комплекс «Визир» и предназначенного для измерения КСЯ образцов в диапазоне 400–2500 нм.
Для работы с полученными данными сформирована реляционная база данных спектральных отражательных характеристик. По каждому исследованному тестовому участку база данных включает в себя данные об общих географических характеристиках участка, характеристиках ландшафта, наземных водоёмов, растительности, сейсмической и вулканической активности, геологических особенностях, а также спектральные характеристики участка.
Для взаимодействия с базой данных использован специально разработанный в НИИ ПФП программный комплекс «СПЕКТРАБОКС». Получить всю необходимую информацию об объекте библиотеки можно по внешнему ключу объекта. Это позволяет анализировать информацию по определенным критериям и упорядочивать результаты.
Благодаря проведённой работе создана основа для разработки подсистем аналитической обработки информации, в том числе для установления причинно-следственных взаимосвязей между наблюдаемыми явлениями в области мониторинга, становится возможной классификация типов вулканических поверхностей на спутниковых снимках сейсмически и вулканически активных регионов.
В предыдущих исследованиях отмечалось, что с использованием набора спектральных характеристик, полученных in situ, в качестве обучающей выборки возможно проведение классификации спутниковых мультиспектральных изображений, зарегистрированных системами Landsat-8 и Sentinel-2 [1]. В текущем исследовании был проведен мультивременной анализ данных Landsat 8 за период 3 года. База данных спектральных характеристик в данном случае использовалась в качестве валидационной выборки. Для этого спектральные отражательные характеристики пересчитывались по известной методике.
В качестве одного из параметров, мультивременной анализ которого проводился, был использован индекс Alteration (англ. – изменение) [2]. Индекс представляет собой соотношение значений КСЯ в 6 и 7 каналах Landsat-8 и позволяет оценить количество сульфидных отложений на поверхностях. При сравнении значений индекса, полученных по результатам анализа спутникового снимка вулкана Мачеха (о. Итуруп), зарегистрированного в июле 2023 года, и значений, полученных на основе преобразованных спектральных характеристик из базы данных, для различных точек измерений выявлены относительные различия, в среднем составляющие не более 36%. Это свидетельствует о том, что мультиспектральные данные валидны в контексте описанной задачи, а значит, их можно использовать при таком подходе.
Проведенное исследование показало возможность оценки динамики изменения количества отложений различных минералов на подверженных постоянным гидротермальным изменениям областях, расположенных в непосредственной близости от кратеров действующих вулканов.

Ключевые слова: ДЗЗ, спектральная библиотека, база данных
Литература:
  1. Ломако А.А., Силюк О.О., Катковский Л.В., Литвинович Г.С. Классификация спутниковых данных вулканически активных территорий по результатам проведения экспедиции на острова Курильской гряды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса : тез. XX Всероссийской открытой конференции, Москва, 14–18 ноября 2022 г. / ИКИ РАН. – Москва, 2022. http://conf.rse.geosmis.ru/thesisshow.aspx?page=224&thesis=9100.
  2. Volesky J.C., Stern R.J., Johnson P.R. Geological control of massive sulfide mineralization in the Neoproterozoic Wadi Bidah shear zone, southwestern Saudi Arabia, inferences from orbital remote sensing and field studies // Precambrian Research. 2003. V. 123. Issues 2 – 4. P. 235 – 247. DOI: 10.1016/S0301-9268(03)00070-6.

Презентация доклада



Ссылка для цитирования: Гуторов А.В., Беляев Б.И., Красовская О.О., Ломако А.А., Сосенко В.А., Станчик В.В. Применение лабораторных измерений в реляционной базе данных спектральных отражательных характеристик // Материалы 21-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2023. C. 20. DOI 10.21046/21DZZconf-2023a

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

20