✖


Jump to content

Дистанционное зондирование в геологии

Add links
Структура Ришат , полученная миссией по радиолокационной топографии шаттла (SRTM). представляет собой не удар метеорита Рельеф, скорее всего, , а складчатую структуру обрушившегося купола .

Дистанционное зондирование используется в геологических науках как метод получения данных, дополняющий полевые наблюдения , поскольку позволяет картировать геологические характеристики регионов без физического контакта с исследуемыми территориями. [1] Около четверти общей площади поверхности Земли занимает открытая территория, где информация готова к извлечению из детальных наблюдений Земли с помощью дистанционного зондирования. [2] Дистанционное зондирование осуществляется путем обнаружения электромагнитного излучения датчиками. [1] Излучение может быть получено естественным путем (пассивное дистанционное зондирование) или произведено машинами (активное дистанционное зондирование) и отражено от поверхности Земли. [1] Электромагнитное излучение выступает носителем информации для двух основных переменных. интенсивности отражения на разных длинах волн Сначала детектируются и наносятся на кривую спектрального отражения . [1] Этот спектральный отпечаток определяется физико-химическими свойствами поверхности целевого объекта и, следовательно, помогает идентифицировать минералы и, следовательно, геологическое картирование, например, с помощью гиперспектральной визуализации . [1] Во-вторых, по времени двустороннего прохождения излучения от датчика и обратно к нему можно рассчитать расстояние в активных системах дистанционного зондирования, например, в интерферометрическом радаре с синтезированной апертурой . Это помогает геоморфологическим исследованиям движения грунта и, таким образом, позволяет выявить деформации, связанные с оползнями , землетрясениями и т. д. [3] [4]

Данные дистанционного зондирования могут помочь в исследованиях, связанных с геологическим картированием, геологическими опасностями и экономической геологией (т.е. разведкой полезных ископаемых, нефти и т. д.). [3] В этих геологических исследованиях обычно используется множество инструментов, классифицированных в зависимости от коротких и длинных волн электромагнитного излучения, к которым чувствительны различные инструменты. [3] Более короткие волны обычно полезны для определения характеристик местности до минералогического масштаба, тогда как более длинные волны позволяют получить более масштабную информацию о поверхности, например, региональные термические аномалии, шероховатость поверхности и т. д. [3] Такие методы особенно полезны для исследования недоступных территорий и планет, отличных от Земли. [3] Дистанционное зондирование геологических показателей , таких как почвы и растительность , которая преимущественно растет над различными типами горных пород, также может помочь сделать вывод о лежащих в основе геологических закономерностях. [3] Данные дистанционного зондирования часто визуализируются с помощью инструментов географической информационной системы (ГИС). [3] [4] Такие инструменты позволяют проводить ряд количественных анализов, например, использовать разные длины волн собранных наборов данных в различных конфигурациях «красный-зеленый-синий» для создания в ложных цветах изображений для выявления ключевых особенностей. Таким образом, обработка изображения является важным шагом для расшифровки параметров собранного изображения и извлечения информации.

Фон

[ редактировать ]
Тепловое излучение по закону Планка . Температура поверхности Солнца составляет около 6000 К, а пик излучения приходится на видимый свет. Земля, температура которой приближается к 300К, также излучает невидимое излучение.

В дистанционном зондировании электромагнитное излучение выступает в качестве носителя информации, причем расстояние между датчиком и целью составляет десятки и тысячи километров. [3] Проксимальное зондирование представляет собой аналогичную идею, но оно часто относится к лабораторным и полевым измерениям, а не к изображениям, показывающим большую пространственную протяженность. [5] Геофизические методы , например гидролокационные и акустические методы , имеют схожие свойства с дистанционным зондированием, но электромагнитные волны не являются единственной средой. [6] С другой стороны, геотехнические приборы, такие как пьезометр , наклономер и система глобального позиционирования (GPS) , часто относятся к приборам, установленным для измерения данных дискретных точек, по сравнению с изображениями в дистанционном зондировании. [6] Подходящий датчик, чувствительный к определенной области длин волн, в соответствии с назначением, выбирается и используется для сбора электромагнитной волны, отраженной или излученной целевым объектом. [3]

Принципы работы

[ редактировать ]
Схематическое изображение пассивного (слева) и активного (справа) дистанционного зондирования. Взаимодействие излучения с веществом в микроскопическом масштабе (поглощение, пропускание и отражение) изображено в левом нижнем углу окна диалога. Относительная пропорция определяется физико-химическими свойствами материала. Плоская поверхность способствует зеркальному отражению, а шероховатая поверхность дает рассеянное отражение. Датчик обнаруживает (синий прямоугольник) отражение солнечного излучения от цели при пассивном дистанционном зондировании, в то время как активные системы дистанционного зондирования освещают цель и обнаруживают отражение. Как пассивные, так и активные получают естественное тепловое излучение, испускаемое в соответствии с законом Планка. Они также подвержены атмосферным воздействиям. [4]

При дистанционном зондировании в типичной системе дистанционного зондирования измеряются две основные переменные: яркость (или интенсивность) и время прибытия активных систем. [1] Зависимость яркости (т.е. интенсивности возвращаемого сигнала) от длины волны отображается на кривой спектрального отражения . [3] Следует отметить, что собранные данные представляют собой смесь отражения солнечного излучения и излучения (согласно закону Планка ) от объекта в видимом и ближнем инфракрасном (VNIR) диапазоне. [7] Тепловая инфракрасная (TIR) ​​область измеряет в основном излучение, тогда как микроволновая область записывает часть обратного рассеяния. [7] Излучение определяется взаимодействием излучения и вещества, которое определяется физико-химическими свойствами целевого объекта. [7] Выраженное поглощение на определенной длине волны, показанное на кривой спектрального отражения, является признаком идентификации с помощью спектрорадиометрии . [3] Двустороннее время распространения излучения позволяет определить расстояние, поскольку скорость примерно равна скорости света , примерно 3 x 10^8 м/с. Это позволяет применять его для обнаружения и определения дальности света (LiDAR) , радиообнаружения и измерения дальности (радар) и т. д. [1]

Поскольку датчики просматривают атмосферу , чтобы достичь цели, происходит атмосферное поглощение. Можно выделить три основных атмосферных окна, через которые проникает радиация. [1] Они составляют 0,4–3 микрометра (видимый и ближний инфракрасный диапазон (VNIR)), 3–14 микрометров (тепловой инфракрасный TIR) и от нескольких миллиметров до метров (микроволновое излучение). [7] Камера в повседневной жизни — это пассивная система формирования изображения в диапазоне длин волн VNIR. [1] Простая классификация преобладающих инструментов дистанционного зондирования в геологии, модифицированная Рисом (2013) в соответствии с контекстом этой страницы. [1] [7] Текст в [ ] относится к соответствующим инструментам.

Диапазон длин волн Длина волны Чувствителен к Пассивный Активные системы (дальномерность или визуализация)
ВНИР 0,4-3 микрометра Внутриатомные электронные переходы Спектроскопия [ спектрометр ]; Аэрофотосъемка / Фотограмметрия [ камера ] [ ЛиДАР ]
МДП 3–14 микрометров межатомных Прочность связей в молекулах [ Тир-изображение] /
Микроволновая печь несколько миллиметров в метры (микроволновая печь) температура, неровности местности, размер частиц / Радар с синтезированной апертурой / InSAR [ Радар ]
Относительное пропускание излучения по длине волны. Имеется 3 атмосферных окна (VNIR, TIR и микроволновое излучение), позволяющие излучению проникать через атмосферу без заметного поглощения. Некоторые поправки все еще необходимы для устранения атмосферного ослабления.

Несущая платформа

[ редактировать ]

Датчик может быть космическим (с помощью спутника ), воздушным (с самолета или, в последнее время, с помощью беспилотного летательного аппарата (БПЛА)) или наземного базирования (иногда называемого проксимальным зондированием). [8] Данные, полученные с большей высоты, охватывают большее поле зрения /пространственный охват, но разрешение часто бывает ниже. [9] Перед развертыванием необходимо выполнить предварительное планирование миссии в отношении траектории полета, весовой нагрузки, датчика переноски и т. д. [8] преобладают бортовые и наземные системы Требование к разрешению часто бывает высоким при геологических исследованиях, поэтому при съемке . [8]

Преимущества и ограничения

[ редактировать ]
Общие геологические приложения
Диапазон длин волн Инструменты Общие приложения в геологии
ВНИР Мульти / гиперспектральная визуализация минерала / породы Идентификация
Фотограмметрия Рельефа Исследования
Лидар Геодезические изыскания
МДП Тепловая инфракрасная визуализация Термические аномалии
Микроволновая печь Радар с синтезированной апертурой смещения Временной ряд

Основное преимущество использования дистанционного зондирования для решения геологических проблем заключается в том, что оно предоставляет прямую информацию о поверхностном покрове с использованием синоптического обзора, а иногда и стереоскопического изображения . [3] общую картину кинематики Следовательно, можно лучше оценить . Это также снижает нагрузку на полевые работы, необходимые для данной территории, посредством синоптических исследований интересующей территории. [3] Спектральное зрение позволяет идентифицировать атрибуты горных пород для поверхностного картирования. [3] Однако разрешение влияет на точность.

Существует компромисс между пространственным разрешением и спектральным разрешением. [7] Поскольку интенсивность падающего луча фиксирована, ожидается, что для более высокого спектрального разрешения он будет иметь более низкое пространственное разрешение (один пиксель представляет большую площадь) для поддержания стандартного соотношения сигнал/шум для анализа. [7] Кроме того, объем данных для передачи ограничен из-за проблем с передачей сигналов. [7] Из-за этих ограничений невозможно получить данные с максимальным разрешением во всех пространственных, спектральных и радиометрических разрешениях. Временное разрешение можно понимать как частоту повторных посещений, так и продолжительность деформации. [3] Например, мгновенный оползень или обрушение провала вряд ли можно было бы зафиксировать без высокоскоростной камеры, в то время как реликвии можно было бы отобразить во временных рядах, где временные изменения, например, откалывание льда можно было бы выявить .

Еще одним недостатком является противоречивость метода получения данных и схем их интерпретации. [5] В результате создание идеальной базы данных вряд ли возможно из-за динамичных условий окружающей среды в различных регионах. [5] Вместо этого предлагается повторная разведка для изучения конкретного района. [8]

Полевые наблюдения и разведка остаются незаменимыми и никогда не должны быть полностью вытеснены дистанционным зондированием, поскольку полевые данные во многом поддерживают интерпретацию данных дистанционного зондирования. [3] Дистанционное зондирование лучше рассматривать как дополняющее средство, целью которого является обеспечение мгновенных изображений различного масштаба, перспективы или спектрального видения. [3] Картирование недр с помощью геофизических исследований и имитационных моделей по-прежнему играет важную роль в трехмерном описании подземных почв. [5] Предостережение: не существует такого «идеального» датчика, способного или оптимизированного для изучения всего. [3] Часто выбор набора данных и извлечение информации зависит от предпочтений и опыта ученого. [3] Например, аэрофотоснимки могут быть более целесообразными в безоблачной местности, но в противном случае радар может работать лучше в пасмурную погоду.

Откол шельфового ледника Филшнера в Антарктиде. Изображение отражения в ближнем инфракрасном диапазоне отличает воду от льда - Landsat

Геологическое картирование

[ редактировать ]
Типичный рабочий процесс решения геологической проблемы, начиная с определения проблемы и заканчивая выбором и интерпретацией данных, вдохновленный Гуптой (1991).
Пример кривой спектрального отражения минерального кварца

Дистанционное зондирование может помочь в поверхностном геологическом картировании и определении характеристик рельефа.

Спектральные особенности

[ редактировать ]

Видимый и ближний инфракрасный диапазон (VNIR) и тепловой инфракрасный диапазон (TIR) ​​чувствительны к внутриатомным электронным переходам, а сила межатомных связей соответственно может помочь в идентификации минералов и горных пород. Используемый прибор в лаборатории называется спектрорадиометром , а в качестве удаленных датчиков визуализации используется спектрометр или мульти/гиперспектральный сканер. [3] При условии, что земля не покрыта густой растительностью , некоторые характеристики поверхностной почвы (рыхлые осадочные материалы, покрывающие землю в виде поверхностных отложений в результате выветривания и эрозии коренных пород) могут быть измерены с глубиной проникновения на границу раздела воздух-почва, равной примерно половине используемая длина волны (например, зеленый свет (~0,55 микрометра ) дает глубину проникновения ~0,275 микрометра). [5] Следовательно, большинство систем дистанционного зондирования, использующих диапазон длин волн VNIR, дают характеристики поверхностного грунта или иногда обнаженных горных пород. [10] Еще одним параметром, контролирующим общую отражательную способность, является шероховатость поверхности . [3] Одна и та же поверхность может казаться шероховатой в VNIR и выглядеть гладкой в ​​микроволновом диапазоне , подобно тому, что мы воспринимаем, когда используем линейку для измерения шероховатости, когда колебания поверхности выражены в см. По мере уменьшения размера зерна шероховатость поверхности увеличивается и, следовательно, общий коэффициент отражения увеличивается, поскольку преобладает диффузное отражение вместо зеркального . [1] Зеркальное отражение от гладкой поверхности, например, от спокойной воды, дает небольшое обратное рассеяние и, следовательно, кажется темным. Например, большой кусок льда в основном прозрачен, но становится очень отражающим, если его разбить на мелкие зерна.

Минерал и камень

[ редактировать ]

В изучении литологического состава может помочь лабораторная и полевая спектрорадиометрия проксимального и дистанционного зондирования. Данные спектрального отражения, полученные в результате спектрометрии формирования изображения с использованием коротковолновой волны, например, с помощью бортового спектрометра визуализации видимого/инфракрасного диапазона (AVIRIS), [10] обеспечить химические свойства целевого объекта. Например, можно приблизительно определить содержание железа, которое является показателем плодородия почвы и возраста отложений . [10] [5] Для почвы с высоким содержанием оксида железа красного цвета коэффициент отражения должен быть выше в красной части длины волны и уменьшаться в синей и зеленой . Также может быть поглощение при 850-900 нм. [10] Индекс покраснения и область поглощения при 550 нм на кривой спектрального отражения являются примерами количественного определения содержания железа в почве. [11]

Чтобы идентифицировать минерал, доступные библиотеки спектрального отражения, например, спектральная библиотека Геологической службы США , суммируют диагностические полосы поглощения для многих материалов, не ограничиваясь горными породами и минералами. Это помогает создать карту минералов для определения типа минерала, имеющего схожие спектры, с минимальными полевыми работами на месте. [3] Минералогия определяется путем сопоставления собранного образца со спектральными библиотеками статистическим методом, например, методом частичной регрессии наименьших квадратов . Помимо высокого отношения сигнал/шум (>40:1), высокое пространственное разрешение, которое ограничивает количество элементов внутри одного пикселя, также способствует точности принятия решений. [5] Существуют также инструменты цифрового субпиксельного спектрального разделения. Тетракодер Геологической службы США , который применяет несколько алгоритмов к одним спектральным данным в отношении библиотеки спектров, чувствителен и дает многообещающие результаты. [12] Различные подходы обобщены и классифицированы в литературе, но, к сожалению, не существует универсального рецепта идентификации минералов.

Для горных пород, будь то магматические , осадочные или метаморфические , большинство их диагностических спектральных характеристик минералогии присутствуют в более длинноволновом диапазоне (SWIR и TIR), что, например, присутствует в миссии ASTER . [10] Это связано с чувствительностью более длинноволновых колебательных полос. В отличие от упомянутой выше автоматической статистической интерпретации минералов, более целесообразно использовать визуальную интерпретацию для идентификации горных пород, поскольку поверхностные изменения горных пород могут проявлять очень разные спектральные реакции. [3]

Для идентификации типов горных пород предложено несколько индексов, таких как индекс кварца, индекс карбонатности и индекс мафита, где Di — данные i-го канала в ASTER. [13] [14] [15]

  • Карбонатный индекс (CI): D13/D14
  • Индекс кварца (КИ): Д11*Д11/Д10*Д12
  • Основной индекс (MI): D12/D13
Гиперспектральная визуализация дает высокое спектральное разрешение, но в качестве компромисса пространственное и радиометрическое разрешение ниже.

Земля

[ редактировать ]

Поверхностная почва является хорошим показателем геологии под ней. Некоторые свойства почвы, наряду с упомянутой выше литологией, можно восстановить с помощью данных дистанционного зондирования, например Landsat ETM+, для разработки почвенного горизонта и, следовательно, для облегчения его классификации . [10] [5]

Текстура почвы и влажность
[ редактировать ]

Количество влаги внутри частиц почвы зависит от размера частиц и текстуры почвы , поскольку межтканевое пространство может быть заполнено воздухом для сухой почвы и водой для насыщенной почвы. По сути, чем мельче размер зерна , тем выше способность удерживать влагу. Как упоминалось выше, на радиолокационном изображении более влажная почва ярче, чем сухая. В той же теории для коротковолновой области VNIR глинистая поверхность с меньшим размером зерен, способствующая большему обратному рассеянию, должна давать более высокий спектральный отклик. Однако из-за более высокой влажности почвы и содержания органических веществ становится глина на изображениях темнее по сравнению с илистым и песчаным почвенным покровом после осадков . [10] Что касается VNIR-области, то с увеличением влажности происходит более выраженное поглощение (при 1,4, 1,9, 2,7 микрометра, а иногда и при 1,7 для полосы поглощения гидроксила). С другой стороны, радар чувствителен еще к одному фактору: диэлектрической проницаемости . [1] Поскольку вода имеет высокую диэлектрическую проницаемость, она имеет высокую отражательную способность и, следовательно, имеет место большее обратное рассеяние, т.е. она выглядит ярче на радиолокационных изображениях. [1] Таким образом, почва кажется ярче при более высокой влажности почвы (при наличии капиллярной воды ), но кажется темной для затопленной почвы (зеркальное отражение). В количественном отношении, хотя текстура почвы определяется статистическими методами регрессии с калибровкой , ученые также разработали индекс почвенной воды (SWI). [16] для долгосрочного обнаружения изменений. Другой подход - это модель баланса поверхностной энергии, которая позволяет прогнозировать фактическое суммарное испарение . [5]

Короче говоря, общий коэффициент отражения влаги в почве можно свести в таблицу.

Инструменты Сухая почва Влажная почва Затопленная почва
Радар темнее (энергия проникает в почву с низкой диэлектрической проницаемостью) ярче (вода имеет высокую диэлектрическую проницаемость) очень темный (зеркальное отражение)
ВНИР ярче (меньше поглощения) темнее (заметное водопоглощение) то же, что вода (малая глубина проникновения)
Органический углерод почвы
[ редактировать ]

Органический углерод почвы в основном получается в результате проксимального зондирования с использованием отражательной способности среднего инфракрасного диапазона. [5] Более темный цвет почвы обусловлен насыщенным органическим веществом, а также переменным количеством черной гуминовой кислоты и влажностью почвы. [5] Чем выше содержание органических веществ в почве, тем сильнее будет поглощаться падающая энергия, и, как следствие, в целом ожидается более низкая отражательная способность. [10] [5] Контраст цвета почвы позволяет проводить количественный анализ глубины полос, анализ главных компонентов и моделирование. [5]

Засоление почвы
[ редактировать ]

Засоление почв является результатом недостаточного количества осадков дождевой воды , что приводит к накоплению растворимых солей в почвенном горизонте. Спектральное проксимальное зондирование в VNIR чувствительно к поглощению воды в гидратированных испаренных минералах , особенно заметно при длинах волн 505, 920, 1415 и 2205 нм. [10] [3] [5] Для еще более засоленной почвы длины волн 680, 1180 нм и 1780 нм также дадут более низкий коэффициент отражения (более высокое поглощение) и более высокий коэффициент отражения при 2200 нм, возможно, из-за потери кристалличности глинистых минералов. [10] [5] Спектральная кривая также показывает уменьшение общего наклона от 800 нм до 1300 нм при более высокой солености. [5] Общая кривая отражения на всех длинах волн увеличивается с увеличением концентрации соли, в то время как состав соли будет демонстрировать некоторые изменения в полосах поглощения. [10]

Поверхностные проявления геологической кинематики дают ключ к интерпретации фотографий, вдохновленных Гуптой (1991).

Геоморфология

[ редактировать ]

Трехмерные геоморфологические особенности, возникающие в результате региональной тектоники и механизмов формирования, также можно понять с точки зрения мелкомасштабных изображений, показывающих большую территорию, полученную с высоты. Топография . местности часто характеризуется вулканической или орогенезом деятельностью Эти процессы горообразования определяются соотношением напряжений и деформаций в соответствии с типами горных пород. [3] Они ведут себя как упругие/пластические/разрушающие деформации в ответ на различную кинетику. Методы дистанционного зондирования предоставляют такие данные, как наблюдаемые линеаменты, распределение гор в глобальном масштабе, сейсмичность и вулканическую активность, для поддержки тектоники и геодинамики в масштабе земной коры. исследований [9] Дополнительная спектральная информация также помогает. Например, размер зерна различает снег и лед. [7] Помимо плоской геологической карты трехмерное изображение из стереофотографий или представление в цифровой модели рельефа (DEM) . с поперечными сечениями, иногда визуализацию может помочь [3] Теоретически, LiDAR дает лучшее разрешение до высоты см, тогда как радар дает уклон до 10 м из-за его высокой чувствительности к мелкомасштабным неровностям. [5] Наклонные изображения могут значительно улучшить трехмерность, но пользователи должны помнить о затенении и искажениях. [4]

Дельтовый рельеф в устье Хуанхэ, Китай – Landsat

Труднодоступные места

[ редактировать ]

Хотя картирование полей является наиболее основным и предпочтительным способом получения достоверной информации, этот метод не работает, когда районы становятся недоступными, например, условия слишком опасны или экстремальны. Иногда политические соображения препятствуют въезду ученых. Дистанционное зондирование, с другой стороны, предоставляет информацию об интересующей зоне, не направляя на это место ни человека, ни датчиков. [4]

Пустыня

[ редактировать ]

Площадь пустыни сформирована эоловыми процессами , а формы рельефа - эрозией и отложениями . [3] Стереопары аэрофотоснимков обеспечивают трехмерную визуализацию особенностей местности, а гиперспектральные изображения предоставляют информацию о масштабе зерен, составе песка и т. д. [3] Изображения часто имеют высокие фототоны на коротких волнах в VNIR, что соответствует скудной растительности и небольшой влажности. [3] Еще одним инструментом является радар, способный проникать в поверхностный песок, материал с низкой диэлектрической проницаемостью. [17] Эта прозрачная характеристика, особенно микроволнового излучения L-диапазона (1,25 ГГц) с проникновением 1–2 м, позволяет картировать недра и, возможно, идентифицировать прошлый водоносный горизонт. [17] Раскрыта палеогидрография в пустынях Сахара и Гоби, и в будущих исследованиях предлагаются дальнейшие исследования с использованием воздушного P-диапазона (435 МГц) для проникновения на глубину 5 м. [17]

Политическая чувствительная зона

[ редактировать ]

Политика бросает вызов научным исследованиям. Одним из примеров являются горы Тибести , которые в последние десятилетия являются отдаленными и политически нестабильными из-за конфликтов из-за месторождений урана под ними. [18] Однако этот район может служить ярким примером внутриконтинентального вулканизма или горячей точки . [18] Детальные исследования территории, разделенной на вулканическую провинцию Западного, Центрального и Восточного Тибести, не выявили каких-либо существенных признаков пространственно прогрессирующего вулканизма, и, следовательно, маловероятно, что она является горячей точкой, подобной проявлению Гавайских или Галапагосских островов. [18] Больше данных и систематические полевые исследования и исследования, например, геохимическое и радиометрическое датирование , — это отличные темы, на которых стоит сосредоточиться в ближайшем будущем. [18] Купол поднятия Тибести также изучается как региональная речная система для оценки скорости поднятия. [19]

Водные объекты, например океан и ледники, можно изучать с помощью дистанционного зондирования. Вот два примера картирования планктона и ледников.

Цветение фотосинтезирующего фитопланктона является экологическим показателем благоприятных условий окружающей среды. [20] Спутниковое дистанционное зондирование в диапазоне длин волн VNIR помогает обнаружить спорадические случаи изменения цвета океана из-за относительного увеличения соответствующего поглощения на спектральной кривой. [20] Различные математические методы работы с полосами (например, алгоритмы соотношения полос и различия спектральных полос) разработаны для обслуживания прибрежных и открытых вод, а также некоторых конкретных типов цветения (например, цветения кокколитофороф и цветения триходезмии). [20] Возможность мониторинга в реальном времени за счет совместного использования долгосрочных спутниковых данных позволяет лучше понять динамику океана. [20]

Картирование ледников облегчается дистанционным зондированием в отличие от перевозки тяжелой техники на опасную ледяную землю. [21] Некоторые известные приложения включают картирование ледников с чистым льдом и покрытыми обломками, записи колебаний ледников, исследования баланса массы и изменения объема, которые помогают создавать топографические карты и количественный анализ. [21] Аналогичным образом, для изучения изменений ледников из-за динамических условий окружающей среды необходим автоматизированный подход с использованием ленточной математики и расчетов DEM с использованием данных высокого разрешения. [21]

Геологические опасности

[ редактировать ]

Геологические опасности приводят к человеческим жертвам и серьезному ущербу имуществу. Хотя практически невозможно предотвратить стихийные бедствия, их воздействие можно уменьшить и свести к минимуму при условии надлежащей предварительной оценки и планирования рисков. [22]

Карты сейсмической опасности США 2014 г.

Землетрясения

[ редактировать ]

Землетрясения проявляются в движении земной поверхности. [23] Дистанционное зондирование также может помочь в изучении землетрясений по двум аспектам. Один из них — лучше понять местное состояние грунта. Например, некоторые типы почв, склонные к разжижению (например, насыщенный рыхлый аллювиальный материал), наносят больший ущерб при вибрации, и поэтому зонирование сейсмической опасности может помочь уменьшить потери имущества. [3] Другой способ - определить местонахождение исторических землетрясений в неотектонизме (за последние 11 000 лет) и проанализировать его пространственное распределение, в результате чего зоны разломов со структурными разрывами. для дальнейших исследований наносятся на карту [3] С геодезической точки зрения радиолокационная техника ( SAR-интерферометрия , также называемая InSAR) обеспечивает измерение смещения суши в масштабе до см. [24] [9] [25] [26] SAR-интерферометрия — это технология, использующая несколько изображений SAR, регистрирующих обратное рассеяние микроволнового сигнала. [24] [25] [26] Обратный сигнал можно использовать для оценки расстояния между землей и спутником. [24] [25] [26] Когда два изображения получены в одной и той же точке, но в разное время, некоторые пиксели, показывающие задержку возврата, показывают смещение, при условии отсутствия изменений грунта. [24] [25] [26] Карта смещения (интерферограмма) генерируется для визуализации изменений с точностью до половины длины волны, т.е. сантиметрового уровня. [24] [25] [26] Другой похожий метод — система глобального позиционирования (GPS) , которая записывает смещение во времени дискретных точек посредством трилатерации сигналов микроволновых спутников GPS. [9] [23] Ту же идею и принцип измерения смещения грунта можно распространить и на мониторинг других стихийных бедствий, таких как вулканизмы, оползни. [4] и лавины. [27] [25] [22] [26] [4] Тепловые спутниковые изображения среднего ИК-диапазона (11–12 микрометров) показали некоторые тепловые поля в геологически активных областях, таких как линейные линии и системы разломов. [28] Помимо этих долгоживущих тепловых полей, существуют некоторые положительные термические аномалии величиной 3–4 °C на поверхности суши или около -5 °C для морской воды в районах эпицентров землетрясений . Контраст появляется за 7–14 дней до движения Земли. Хотя это наблюдение подтверждается лабораторными экспериментами, возможные причины этих различий до сих пор остаются дискуссионными. [4]

Цунами

[ редактировать ]

Мангровые заросли обеспечивают защиту от цунами и штормов , сметающих внутренние территории, поскольку окраины мангровых зарослей были повреждены и забрали всю энергию. [29] Поэтому дистанционное зондирование мангровых зарослей и растительности как естественного барьера для управления рисками становится горячей темой. Последние достижения и разработки весьма ожидаемы в ближайшем будущем, особенно с учетом того, что преобладают системы гиперспектральной визуализации и спутниковые изображения очень высокого разрешения (вплоть до субметра). [30] Для экологических исследований можно было бы разработать новые схемы классификации, позволяющие различать виды по составу. [30] Оценка площади листьев , высоты кроны, биомассы и продуктивности также может быть улучшена с появлением существующих и будущих датчиков и алгоритмов. [30] Наводнение, вызванное цунами, приводит к изменениям в прибрежной зоне, которые можно количественно оценить с помощью дистанционного зондирования. [4] [31] Подход на основе разделения для разделения больших изображений на части изображений для дальнейшего анализа путем переопределения порога обнаружения изменений сократил время вычислений и оказался совместимым с картированием затронутых областей вручную. [31]

Интерферограмма, показывающая движение земли в пустыне Трех сестер, где 1500 лет назад произошло извержение. Каждый цветной контур представляет равное количество поднятий, которые, возможно, вызваны накоплением магмы на глубине около 7 км. Подъем составляет около 130 мм, протяженность по латерали 20 км. Белые кнопки — это станции GPS. ENVISAT/Wicks, CW и др., 2002, Геологическая служба США.

Вулканизм

[ редактировать ]

Динамичная магма под плитами, на которых мы живем, вызывает вулканическую активность на поверхности Земли. [3] Чтобы улучшить понимание вулканологической науки и мониторинга активных вулканов, основные потоки данных, получаемые с помощью дистанционного зондирования, включают деформацию поверхности и температурные измерения, а также поток газа и его состав. [32] С другой стороны, сейсмичность считается геофизическим методом. Данные можно собирать на протяжении всего цикла извержения, от волнений до извержения и затем релаксации. [32] Например, ультрафиолетовый (УФ) и VNIR-диапазон чувствителен к диоксиду серы , одному из вулканических газов. BrO (образуется в результате взрыва брома в шлейфах) [33] и CO 2 в наши дни также являются возможными кандидатами для вулканического мониторинга. [32] Тепловые возмущения, например, в результате изменения температуры в кратерных озерах и выброса горячего газа в атмосферу, могут быть обнаружены с помощью датчиков TIR для автоматизации оповещений о тепле вулканов. [32] Поднятие и опускание грунта можно определить количественно дистанционно с помощью метода InSAR . [32] Поверхностные проявления вулканизма имеют тенденцию отдавать предпочтение простой геометрии, в то время как сложности возникают из-за подземных взаимодействий. [32] трехмерное моделирование с использованием анализа методом конечных элементов в сочетании с геофизическими исследованиями недр. Хотя дистанционное зондирование позволяет собирать данные о земле, настоятельно рекомендуется [32]

Ночное тепловое инфракрасное изображение ASTER, запечатлевшее извержение вулкана Кальбуко в Чили в 2015 году. Горячий изверженный материал на вершине выглядит белым (горячим) с фиолетовым шлейфом, струящимся вправо, что указывает на то, что он покрыт пеплом.

Оползни

[ редактировать ]

Оползень – это одна из форм массового истощения, вызванного силой тяжести и нестабильностью склона . [3] Камни и обломки быстро падают вниз и наружу со склона. Помимо определения характеристик местности посредством геологического картирования, можно было бы использовать многие из упомянутых инструментов дистанционного зондирования. [34] Например, использование аэрофотоснимков для обновления инвентаризации оползней популярно в исследованиях оползней в Гонконге . [35] Метод LiDAR для создания цифровой модели рельефа высокого разрешения (HRDEM) и цифровой модели местности (DTM) с растительным покровом имеет решающее значение для количественной оценки уклона , аспекта склона , мощности потока , плотности дренажа и многих других параметров для моделей опасности оползней. [34] Микроволновой радар также может участвовать в распознавании оползней на изображениях радара с синтезированной апертурой (SAR) и мониторинге с помощью метода InSAR , который эффективно показывает небольшие деформации. [34] [36] Кроме того, карты InSAR позволяют полуавтоматическую идентификацию, картографирование и классификацию оползней. [37] [38] Управление рисками опасностей может быть дополнительно обсуждено с использованием географической информационной системы (ГИС) .

Проседание земли

[ редактировать ]

земель Проседание в первую очередь заключается в понижении поверхности земли. Интерферометрический радар с синтезированной апертурой обеспечивает точное, точное и экономичное измерение и мониторинг этого явления на обширных территориях. [39] Воздушный LiDAR также успешно используется для мониторинга крупномасштабного проседания земель на обширных территориях. [40]

Экономическая геология

[ редактировать ]

В контексте экономической геологии поверхностные данные помогают определить возможные запасы природных ресурсов . [4]

Разведка полезных ископаемых и нефти

[ редактировать ]

Появление природных заповедников, пригодных для эксплуатации, тесно связано с окружающей геологией. Технико-экономические исследования ресурсов должны быть подкреплены точными геологическими моделями для обнаружения перспективных месторождений руды и нефти на основе предварительного регионального обзора. [3] Дистанционное зондирование может обеспечить масштабируемое расследование по мере продвижения программы разведки при разумных затратах. Одним из примеров является мониторинг деформации поверхности шахты с использованием временных рядов InSAR . [6] Другим примером является использование коротковолновой области в VNIR для оценки нефтяного резервуара, поскольку VNIR может обеспечить как точное измерение расстояния с помощью лидара, так и спектральные данные от спектрального сканирования. [41] Следует иметь в виду одно унаследованное ограничение: дистанционное зондирование предназначено для обнаружения на поверхности, в то время как природные ресурсы сосредоточены на глубине, поэтому его использование несколько ограничено. Тем не менее, существуют некоторые косвенные данные, предоставляющие ценную информацию, включая следующие примеры. [3]

  1. стратиграфо-литологический: некоторые минералы сингенетичны или эпигенны вмещающим породам.
  2. геоморфологический: механическая концентрация минералов в морфологии.
  3. структурный: пересечение структурных особенностей с образованием структурных ловушек.
  4. изменение горных пород: кварц - полевые шпаты , карбонаты , гидроксилсодержащие минералы, слоистые силикаты , оксиды железа ( лимонит ), обычно проявляющиеся в виде колец или ореолов с зональными изменениями , с помощью улучшения изображения
  5. геоботанический: стресс растительности и аномальный рост могут быть вызваны металлом в почве.
Расширение хвостохранилища для экономии воды и минимизации воздействия на окружающую среду на шахте Эскондида в Чили, крупнейшем в мире источнике меди - Landsat

Новый метод предложен в отношении вышеупомянутых средств изменения горных пород в свете недостатков низкого коэффициента отражения из-за растительного покрова и неоднозначности некоторых минералов, например каолинита , который может быть, а может и не быть результирующим измененным минералом. общая спектральная форма гиперспектральных изображений В их алгоритме сначала учитывается , а затем полосы поглощения. Затем вычисляются коэффициенты корреляции для каждого пикселя путем сравнения данных дистанционного зондирования и данных наземного поля. Решение будет присваиваться каждому пикселю наиболее восприимчивым доминирующим объектом, а не путем установки порога. [42]

Исследования подземных вод

[ редактировать ]

Использование ресурсов подземных вод для снабжения является одной из конечных целей управления водными ресурсами. Хотя большая часть информации действительно поступает из гидрогеологии , геофизических методов и бурения, метод дистанционного зондирования, использующий тот же принцип для интеграции данных, собранных на поверхности, может сделать вывод о возможных замкнутых/ненапорных водоносных горизонтах . [43] Например, в радиолокационных данных ( георадиолокация ), которые способны проникать в землю на глубину нескольких метров, может наблюдаться некоторое диффузное отражение от «шероховатой» поверхности относительно используемой длины волны. Изменение литологии может свидетельствовать о мягких породах и рыхлых отложениях с пористостью высокой .

Растительность

[ редактировать ]

Исследования поверхностной растительности в основном выполняются с помощью мультиспектрального или гиперспектрального анализа изображений, главным образом из-за меньшей глубины проникновения и более высокого разрешения диапазона длин волн VNIR. [30] Существует множество датчиков, алгоритмов обработки и классификации изображений, а также схем оценки результатов на основе вспомогательных данных, доступных при анализе растительности. [30] Например, характеристика пастбищ с точки зрения количества и качества биомассы может быть получена на основе гиперспектральных данных. [44] [30] Обнаружение фотосинтетически активных (стоящих живых) и нефотосинтетически активных (стоящих мертвых) и их соотношение в интересующей области подтверждает количественную оценку биомассы . Качество корма, представленное в соотношении углерод : азот, можно оценить с помощью гиперспектральных манипуляций с точностью более 80%.

Растительность сменилась с густого леса на прямоугольные земли под соевые бобы в Санта-Крус, Боливия - Landsat

]С геологической точки зрения, некоторый поверхностный покров может скрыть интересующую область на изображении. Что касается растительности, временные ряды индекса нормализованной разницы растительности (NDVI), который характеризует рост сельскохозяйственных культур, могут определять структуру почвы. [5] Биогеографический градиент, включающий параметры окружающей среды, такие как флористические условия, осадки и температура, также дает представление о почвенном покрове. [5] Метод спектрального несмешивания, предполагающий, что общая отражательная способность пикселя представляет собой линейную смесь коэффициентов отражения компонентов, определяет объекты, вносящие вклад в результирующий сигнал, полученный датчиком. [5] Для характеристики почвы возможны некоторые другие параметры и показатели почвы, такие как нефотосинтетический растительный покров, лишайники, функциональные типы растений и значения индикаторов Элленберга. [5]

Планетарные наблюдения

[ редактировать ]
Вулканизм на Ио потеряет тепло, запечатлено камерой LORRI зонда New Horizons

Помимо Земли, дистанционное зондирование сделало возможным исследование планет без отправки астронавта в космос. Из-за плотной атмосферы для большинства исследований планет подходящим инструментом для исследования поверхности планеты является радар. Радар может проникать в атмосферу и обнаруживать неровности поверхности. Кроме того, топографические карты могут быть получены с помощью радиолокационной альтиметрии и методов InSAR , например, при картировании Венеры . В качестве примера планетарных применений с использованием дистанционного зондирования можно привести наблюдения за вулканизмом на Ио , где наблюдается самое большое количество действующих вулканов на квадратный километр в Солнечной системе . Хотя важность вулканологии Ио хорошо документирована в учебниках, [45] Новые наблюдения указывают на то, что временная эволюция спектрального соотношения тепловых излучений размером 2:5 микрометров (тепловая сигнатура) может указывать на режимы извержения: от лавового фонтана до потоков кремнистой лавы. [46] чтобы более точно определить местонахождение источника тепла, чтобы пролить свет на нерешенную загадку вулканологии, которая тесно связана с приливным нагревом, вызванным эксцентриситетом орбиты Юпитера Недавно было сделано предложение улучшить пространственное разрешение , . Моделирование показало, что необходимо поддерживать подходящее расстояние между исследуемой поверхностью и датчиком, чтобы обеспечить значимый размер пикселя для разрешения поверхности Ио. Дистанционное зондирование со спутника также снижает дрожание, поскольку датчик удерживается стабильно в космосе и дает точные данные в отсутствие атмосферы для наземных наблюдений, несмотря на зону сильной радиации на Юпитере, которая резко ограничивает срок службы датчика. [47] Все это способствует развитию будущих приборов и дизайна орбиты.

Обработка изображений

[ редактировать ]
Основная статья: Цифровая обработка изображений

Обработка изображений имеет решающее значение для преобразования необработанных данных в полезную информацию. Для дистанционного зондирования изображений, когда спектральные данные собираются и записываются в пикселях изображения , используется двумерное представление. После удаления шума и калибровки изображения привязываются к географическому положению , чтобы связать пиксели с реальной географией. Затем данные из первых рук корректируются для устранения таких шумов, как атмосферные возмущения, структурные эффекты и искажения . Данные дистанционного зондирования часто проверяются наземными данными , которые обычно служат обучающими данными при классификации изображений для обеспечения качества. [3] [5]

Интерпретация аэрофотоснимков и спутниковых изображений может осуществляться с помощью переводчика-человека или с помощью вычислений. [3] Человеческая интерпретация геологических особенностей может быть очень качественной, если эксперт хорошо разбирается в предмете, который он интерпретирует, например, в геоморфологии . Однако визуальная интерпретация аэрофотоснимков требует много времени, а услуги высококвалифицированных переводчиков обходятся дорого. Цифровая контролируемая или неконтролируемая классификация рельефа с использованием четкой или нечеткой логики кластеризации открыла новые возможности для жизнеспособных решений. Однако алгоритмы вычислений подвержены проблемам зависимости от масштаба и произвольному определению границ классов. Наличие растительного покрова и пересеченной местности также может снизить применимость. [5] Статистические и вычислительные алгоритмы выявления корреляций для анализа изображений активно развиваются. Например, альтернативой классификации массивных данных становится появление непараметрических классификаторов, таких как нейронные сети. [1]

Интеграция с ГИС

[ редактировать ]

Методика дистанционного зондирования тесно связана с последующей интерпретацией и визуализацией данных, что является одной из возможностей Географической информационной системы (ГИС). [10] [1] [2] ГИС также позволяет вводить другую информацию, такую ​​как социально-экономические условия и биофизические условия, в виде слоев. [43] Далее проводится анализ в том же пространственном масштабе, а затем создаются тематические карты для презентации. [10] [1] [2] Ни в коем случае применение интеграции ГИС и дистанционного зондирования не может быть исчерпывающим, но здесь обсуждаются темы гидрологии, оползней и городского планирования.

Гидрология

[ редактировать ]

Существует множество применений ГИС и данных дистанционного зондирования в управлении водными ресурсами, начиная от разведки, моделирования подземного стока и естественного пополнения запасов, контроля загрязнения и мониторинга гидрогеологических процессов. По сути, топография , растительный покров , формы дренажного рельефа и типы водоносных горизонтов могут быть определены на основе данных дистанционного зондирования и изображений, полученных с различных типов датчиков и платформ. [43] Тематическое исследование в Бурдуре ( Турция), демонстрирующее использование данных дистанционного зондирования и пространственного анализа, выполняемого с помощью ГИС, является одним из пионерских проектов. [48] Дистанционное зондирование собирало данные о геологии и плотности линеаментов, в то время как ГИС получала данные о плотности дренажа, высоте топографии, уклоне, землепользовании и данных о годовом количестве осадков. [48] С помощью взвешенного наложения создается карта потенциала подземных вод для определения возможных новых источников воды. [48]

оползень

[ редактировать ]

Обширная литература показала, что использование методов дистанционного зондирования оползней является успешным во всех аспектах распознавания, мониторинга и оценки опасностей. [34] [49] Помимо примеров в Европе, оползни в Гонконге привели к человеческим жертвам и материальному ущербу на территории до создания соответствующей правительственной организации для проведения систематических исследований по снижению риска обрушения склонов. [4] [50] Основные способствующие факторы, как и оползни во всем мире, включают геологию, разрывы (структурные), выветривание и осадки . Интенсивные осадки (>2000 мм/год) быстро повышают поровое давление из-за инфильтрации . Хотя местные гидрогеологические модели, созданные с помощью натурных измерений, например, пьезометрических измерений и картографирования неоднородностей, могут помочь прояснить кинематику оползней, использование дистанционного зондирования для оценки оползней в Гонконге всегда имеет богатый опыт. [4] Например, интерферометрический радар с синтезированной апертурой. [27] и интерпретация аэрофотоснимков [35] это инструмент, используемый в истории для обнаружения деформации поверхности и обновления инвентаризации оползней соответственно. ГИС также используется для наложения слоев местности (высоты и угла наклона), литологии с данными об осадках для создания карт опасности оползней. Благодаря разным весам соответствующих параметров опасность можно зонировать, чтобы контролировать риск. [4]

Городские экологические приложения

[ редактировать ]

Дистанционное зондирование имеет большой потенциал в экологических приложениях. В частности, в последнее десятилетие большой интерес вызвали планирование землепользования (например, расположение атомных электростанций и мест захоронения отходов), мониторинг эрозии почвы и загрязнения атмосферы, растительности и т. д. [3]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Jump up to: а б с д и ж г час я дж к л м н тот п Рис, WG (2013). Физические принципы дистанционного зондирования, 3-е издание. Издательство Кембриджского университета.
  2. ^ Jump up to: а б с Куэн, Ф., Кинг, ТВВ, Хёриг, Б., Питерс, О.К., Ньюкомб, К., Томс, Х. (2000). Дистанционное зондирование для определения характеристик местности. Спрингер.
  3. ^ Jump up to: а б с д и ж г час я дж к л м н тот п д р с т в v В х и С аа аб и объявление но из в ах есть также и аль Гупта, Р.П. (1991). Геология дистанционного зондирования. Спрингер-Верлаг.
  4. ^ Jump up to: а б с д и ж г час я дж к л м Расследование и мониторинг, Оползни (19 ноября 2020 г.), Рэй, Рам (редактор), Оползни - расследование и мониторинг , IntechOpen, ISBN  978-1-78985-824-2
  5. ^ Jump up to: а б с д и ж г час я дж к л м н тот п д р с т в v В Малдер В.Л., де Брюин С., Шепман М.Э., Майр Т.Р. (2011). Использование дистанционного зондирования почвы и картографирования местности. Обзор. Геодерма, 162, 1–19.
  6. ^ Jump up to: а б с Параделла, В.Р., Ферретти, А., Мура, Дж.С., Коломбо, Д., Гама, Ф.Ф., Тамбурини, А., ... и Сильва, AQ (2015). Картирование деформации поверхности на открытых железных рудниках провинции Карахас (регион Амазонки) с использованием интегрированного анализа SAR. Инженерная геология, 193, 61–78.
  7. ^ Jump up to: а б с д и ж г час я Винсент, РК (1997). Основы геологического и экологического дистанционного зондирования. Прентис Холл.
  8. ^ Jump up to: а б с д Коломина И., Молина П. (2014). Беспилотные авиационные комплексы фотограмметрии и дистанционного зондирования Земли: обзор. Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS 92 (2014) 79–97.
  9. ^ Jump up to: а б с д Бургманн Р., Тэтчер В. (2013). Космическая геодезия: революция в измерениях деформации земной коры и тектонических процессов. Специальный доклад Геологического общества Америки 500. 397–430.
  10. ^ Jump up to: а б с д и ж г час я дж к л м Дженсен, младший (2007). Дистанционное зондирование окружающей среды с точки зрения ресурсов Земли. Пирсон.
  11. ^ Бартоломеус, Х., Эпема, Г., Шепман, М.Э. (2007). Определение содержания железа в средиземноморских почвах на участках с частичной растительностью с использованием спектральной отражательной и визуализирующей спектроскопии. Межд. Дж. Прил. Земля Обс. Геоинф. 9 (2), 194–203.
  12. ^ Кларк, Р.Н. и др., 2003. Спектроскопия изображений: дистанционное зондирование Земли и планет с помощью Тетракордера Геологической службы США и экспертных систем. Дж. Геофиз. Рез. 108 (5), 44.
  13. ^ Ниномия, Ю., Фу, Б., Кудахи, Т.Дж., 2005. Обнаружение литологии с помощью многоспектрального теплового инфракрасного «излучения на датчике» усовершенствованного космического радиометра теплового излучения и отражения (ASTER). Дистанционный датчик окружающей среды. 99 (1–2), 127–139.
  14. ^ Асадзаде, С., и де Соуза Фильо, CR (2016). Обзор методов спектральной обработки для геологического дистанционного зондирования. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации, 47, 69–90.
  15. ^ Калиновский А., Оливер С. (2004). Руководство по обработке минерального индекса ASTER. Приложения дистанционного зондирования. Геонауки Австралии.
  16. ^ Вагнер, В., Пате, К., Сабель, Д., Барч, А., Кунцер, К., Сципал, К., 2007. Экспериментальные данные о влажности почвы на расстоянии 1 км от ENVISTAT ASAR для Южной Африки, проект SHARE и Проект МИСАР. Европейское космическое агентство.
  17. ^ Jump up to: а б с Пайю, П. (2017). Картирование палеогидрографии в пустынях: вклад космического радара. Вода, 9(3), 194. дои : 10.3390/w9030194
  18. ^ Jump up to: а б с д Перментер, Дж. Л., и Оппенгеймер, К. (2007). Вулканы массива Тибести (Чад, Северная Африка). Бюллетень вулканологии, 69(6), 609–626.
  19. ^ Робертс, Г.Г., и Уайт, Н. (2010). Оценка истории скорости подъема по профилям рек на примерах Африки. Журнал геофизических исследований: Solid Earth, 115 (B2).
  20. ^ Jump up to: а б с д Блондо-Патисье Д., Гауэр Дж. Ф., Деккер А.Г., Финн С.Р. и Брандо В.Е. (2014). Обзор методов дистанционного зондирования цвета океана и статистических методов для обнаружения, картирования и анализа цветения фитопланктона в прибрежных и открытых океанах. Прогресс океанографии , 123 , 123-144.
  21. ^ Jump up to: а б с Бхамбри Р. и Болч Т. (2009). Картирование ледников: обзор с особым упором на индийские Гималаи. Прогресс в физической географии , 33 (5), 672–704.
  22. ^ Jump up to: а б Джойс, К.Э., Беллисс, С.Е., Самсонов, С.В., Макнил, С.Дж. и Глэсси, П.Дж. (2009). Обзор состояния спутникового дистанционного зондирования и методов обработки изображений для картирования природных опасностей и катастроф. Прогресс физической географии, 33 (2), 183–207.
  23. ^ Jump up to: а б Прескотт, В. (1993). Видеть землетрясения издалека. Природа, 364, 100–101.
  24. ^ Jump up to: а б с д и Европейский центр космических исследований и технологий. (2007). Принципы InSAR: Рекомендации по интерпретации интерферометрии SAR. Публикации ЕКА.
  25. ^ Jump up to: а б с д и ж Крозетто М., Монсеррат О., Куэвас-Гонсалес М., Девантери Н. и Криппа Б. (2016). Интерферометрия постоянного рассеивателя: обзор. Журнал фотограмметрии и дистанционного зондирования ISPRS, 115, 78–89.
  26. ^ Jump up to: а б с д и ж Кадуфф Р., Шлюнеггер Ф., Кос А. и Висманн А. (2015). «Обзор наземной радиолокационной интерферометрии для измерения изменений поверхности в науках о Земле». Процессы на поверхности Земли и формы рельефа , 40 (2), 208–228.
  27. ^ Jump up to: а б Чен Ф., Лин. Х. и Ху С. (2014). Мониторинг поверхностного смещения склонов с помощью SAR-интерферометрии с малой базовой линией с использованием данных ALOS PALSAR L-диапазона и TerraSAR X-диапазона: пример Гонконга, Китай. Дистанционное зондирование, 6, 1564–1586.
  28. ^ Узунов Д., Фройнд Ф. (2004). Излучение среднего инфракрасного диапазона перед сильными землетрясениями, проанализированное по данным дистанционного зондирования. Достижения в космических исследованиях, 33, 268–273.
  29. ^ Даду-Гебас, Ф., Джаятисса, LP, Ди Нитто, Д., Босире, Дж. О., Син, Д. Л. и Коедам, Н. (2005). Насколько эффективны были мангровые заросли в качестве защиты от недавнего цунами? Текущая биология, 15(12), R443-R447.
  30. ^ Jump up to: а б с д и ж Хойманн, BW (2011). Спутниковое дистанционное зондирование мангровых лесов: последние достижения и будущие возможности. Прогресс физической географии, 35 (1), 87–108.
  31. ^ Jump up to: а б Боволо Ф. и Бруззоне Л. (2007). Подход на основе разделения к неконтролируемому обнаружению изменений в многовременных изображениях большого размера: применение к оценке ущерба от цунами. Транзакции IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию, 45 (6), 1658–1670.
  32. ^ Jump up to: а б с д и ж г Пайл Д.М., Мазер Т.А. и Биггс Дж. (2013). Дистанционное зондирование вулканов и вулканических процессов: интеграция наблюдений и моделирование-внедрение. Геологическое общество, Лондон, Специальные публикации, 380 (1), 1–13.
  33. ^ Хёрманн, К.; Зилер, Х.; Бобровский, Н.; Байрле, С.; Пеннинг де Врис, М.; Платт, Ю.; Вагнер, Т. (8 мая 2013 г.). «Систематическое исследование монооксида брома в вулканических шлейфах из космоса с помощью прибора ГОМЕ-2» . Химия и физика атмосферы . 13 (9): 4749–4781. Бибкод : 2013ACP....13.4749H . дои : 10.5194/acp-13-4749-2013 .
  34. ^ Jump up to: а б с д Скайони, М.; Лонгони, Л.; Мелилло, В.; Папини, М. (2014). «Дистанционное зондирование для расследования оползней: обзор последних достижений и перспектив» . Дистанционное зондирование . 6 (10): 9600–9652. Бибкод : 2014RemS....6.9600S . дои : 10.3390/rs6109600 . hdl : 11311/886093 .
  35. ^ Jump up to: а б Хо, Х. (2004). Применение интерпретации аэрофотоснимков в геотехнической практике в Гонконге (магистерская диссертация). Университет Гонконга, Покфулам, САР Гонконг. doi : 10.5353/th_b4257758 (неактивен 12 апреля 2024 г.). hdl : 10722/55931 . {{cite thesis}}: CS1 maint: DOI неактивен по состоянию на апрель 2024 г. ( ссылка )
  36. ^ Томас, Р.; Ли, З.; Лопес-Санчес, JM; Лю, П.; Синглтон, А. (01 июня 2016 г.). «Использование вейвлет-инструментов для анализа сезонных изменений на основе данных временных рядов InSAR: пример оползня Хуангтупо» . Оползни . 13 (3): 437–450. Бибкод : 2016Земли..13..437Т . дои : 10.1007/s10346-015-0589-y . ISSN   1612-5118 .
  37. ^ Томас, Роберто; Паган, Хосе Игнасио; Наварро, Хосе А.; Кано, Мигель; пастор Хосе Луис; Рикельме, Адриан; Куэвас-Гонсалес, Мария; Крозетто, Микеле; Барра, Анна; Монсеррат, Ориоль; Лопес-Санчес, Хуан М.; Рамон, Альфредо; Иворра, Сальвадор; Дель Солдато, Маттео; Солари, Лоренцо (январь 2019 г.). «Полуавтоматическая идентификация и предварительный скрининг геолого-геотехнических деформационных процессов с использованием наборов данных интерферометрии постоянного рассеивателя» . Дистанционное зондирование . 11 (14): 1675. Бибкод : 2019RemS...11.1675T . дои : 10.3390/rs11141675 . HDL : 2158/1162779 . ISSN   2072-4292 .
  38. ^ БАРРА, Анна; Солари, Лоренцо; Бехар-Писарро, Марта; Монсеррат, Ориоль; Бьянкини, Сильвия; Эррера, Херардо; Крозетто, Микеле; Сарро, Роберто; Гонсалес-Алонсо, Елена; Матеос, Роза Мария; Лигуэрсана, Серхио; ЛОПЕС, Кармен; Моретти, Сандро (октябрь 2017 г.). «Методология обнаружения и обновления областей активной деформации на основе SAR-изображений Sentinel-1» . Дистанционное зондирование . 9 (10): 1002. Бибкод : 2017RemS....9.1002B . дои : 10.3390/rs9101002 . hdl : 10261/276682 . ISSN   2072-4292 .
  39. ^ Томас, Р.; Ромеро, Р.; Мулас, Дж.; Мартурия, Джей-Джей; Майорки, Джей-Джей; Лопес-Санчес, JM; Эррера, Г.; Гутьеррес, Ф.; Гонсалес, П.Дж.; Фернандес Дж.; Дуке, С.; Конча-Димас, А.; Коксли, Г.; Кастаньеда, К.; Карраско, Д. (1 января 2014 г.). «Методы радиолокационной интерферометрии для изучения явлений оседания грунта: обзор практических проблем на примере Испании» . Экологические науки о Земле . 71 (1): 163–181. Бибкод : 2014EES....71..163T . дои : 10.1007/s12665-013-2422-z . ISSN   1866-6299 .
  40. ^ Ху, Люру; Наварро-Эрнандес, Мария И.; Лю, Сяоцзе; Томас, Роберт; Тан, Синьмин; Брю, Гваделупа; Эскерро, Пол; Чжан, Циндао (01 октября 2022 г.). «Анализ регионального оседания суши с большим градиентом в бассейне Верхнего Гуадалентина (Испания) с использованием наборов данных аэрофотосъемки LiDAR с открытым доступом» . Дистанционное зондирование окружающей среды . 280 : Бибкод : 2022RSEnv.28013218H 113218. дои : 10.1016/j.rse.2022.113218 . hdl : 10045/126163 . ISSN   0034-4257 .
  41. ^ Ходжеттс, Д. (2013). Лазерное сканирование и цифровая геология обнажений в нефтяной промышленности: обзор. Морская и нефтяная геология, 46, 335–354.
  42. ^ Сюй, Ю., Ма, Х., Пэн, С. (2014). Исследование по выявлению измененных горных пород на гиперспектральных снимках по спектру полевого объекта. Обзоры геологии руд, 56, 584–595.
  43. ^ Jump up to: а б с Джа, М.К., Чоудхури, А., Чоудари, В.М., и Пайффер, С. (2007). Управление и развитие подземных вод с помощью интегрированных систем дистанционного зондирования и географических информационных систем: перспективы и ограничения. Управление водными ресурсами, 21(2), 427–467.
  44. ^ Бери О, Филлипс Р., Хендриксон Дж. и др. (2007)Оценка количества и качества кормов с использованием аэрогиперспектральных изображений северных разнотравных прерий. Remote Sens Environ 110:216–25.
  45. ^ Дэвис, AG (2007). Вулканизм на Ио в сравнении с Землей. Издательство Кембриджского университета.
  46. ^ Дэвис, А.Г., Кестхейи, Л.П., Харрис, AJL (2010). Тепловая подпись извержений вулканов на Ио и Земле. Журнал вулканологии и геотермальных исследований, 194, 75–99.
  47. ^ Делори, Г.Т., Лейвер, К., де Патер, И., Питман, Дж., Дункан, А. (2010). Наблюдения дистанционного зондирования высокого разрешения для миссий в систему Юпитера: Ио в качестве примера. Планетарная и космическая наука, 58, 1699–1707.
  48. ^ Jump up to: а б с Сенер Э., Давраз А., Озчелик М. (2007). Интеграция ГИС и дистанционного зондирования в исследованиях подземных вод: практический пример в Бурдуре, Турция. Гидрогеологический журнал, 13, 826–834.
  49. ^ Тофани В., Сегони С., Агостини А., Катани Ф. и Касальи Н. (2013). Техническое примечание: Использование дистанционного зондирования для изучения оползней в Европе. Стихийные опасности и науки о системе Земли, 13, 299–309.
  50. ^ Хенчер, SR и Мэлоун, AW (2012). Оползни в Гонконге. Оползни: типы, механизмы и моделирование. Издательство Кембриджского университета.
[ редактировать ]
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Remote_sensing_in_geology&oldid=1230687627"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: eb66a4aa86f28603a37d7e807fbccb9d__1719190560
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/eb/9d/eb66a4aa86f28603a37d7e807fbccb9d.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Remote sensing in geology - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)