Ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính có hướng trong chiết tách khu vực chứa khoáng sản sét trên ảnh vệ tinh quang học Landsat 8

Bài viết này trình bày kết quả ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính có hướng (DPCA) trong chiết tách các khu vực chứa khoáng vật sét trên địa bàn tỉnh Vĩnh Phúc từ ảnh vệ tinh Landsat 8.

Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất Tập 60, Kỳ (2019) 109 - 118 109 Ứng dụng phương pháp phân tích thành phần có hướng chiế t tá ch khu vực chứa khoá ng sản sế t ảnh vệ tinh quang học Landsat Nguyễn Sách Thành 1,*, Trịnh Lê Hùng 1, Đỗ Văn Dương Bộ môn Trắc địa Bản đồ, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Việt Nam Khoa Trắc địa, Bản đồ Thông tin địa lý, Trường Đại học Tài ngun Mơi trường, Việt Nam THƠNG TIN BÀI BÁO TĨM TẮT Q trình: Nhận 09/8/2019 Chấp nhận 25/9/2019 Đăng online 31/10/2019 Giải đoán, phát các đối tượng khoáng sản ảnh vệ tinh vấn đề phức tạp được nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu Các nghiên cứu thế giới ở Việt Nam sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh tỉ lệ ảnh, tổ hợp màu, phân tích thành phần (PCA),… nhằm làm bật thông tin số khoáng vật oxit sắt, sét ảnh vệ tinh quang học Mặc dù vậy, các kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám thường chỉ phù hợp với từng khu vực cụ thể khó có thể áp dụng hiệu với những vùng có điều kiện khí hậu nhiệt đới Việt Nam Bài báo trình bày kết ứng dụng phương pháp phân tích thành phần có hướng (DPCA) chiết tách các khu vực chứa khoáng vật sét địa bàn tỉnh Vĩnh Phúc từ ảnh vệ tinh Landsat Trên sở kết hợp các ảnh tỉ lệ PCA, phương pháp DPCA cho phép tận dụng được những ưu điểm hai phương pháp xác định các khu vực chứa khoáng sản Kết nhận được nghiên cứu có thể sử dụng nhằm cung cấp thông tin đầu vào phục vụ công tác điều tra, phát khoáng sản Từ khóa: Khoá ng sả n, Viễ n thá m, Tỉ lệ ả nh, Phan tích thà nh phà n chính có hướng © 2019 Trường Đại học Mỏ - Địa chất Tất quyền bảo đảm Mở đầu Việ t Nam là mọ t quó c gia có nguò n tà i nguyên khoá ng sả n phong phú Trong những nam qua, ngà nh cong nghiệ p khai thá c khoá ng sả n đã có những đó ng gó p quan trọ ng phụ c vụ quá trình cong nghiệ p hó a, hiệ n đạ i hó a đá t nước Mạ c dù vạ y, khai thá c quá mức, mọ t só tà i nguyên khoá ng sả n dà n cạ n kiệ t, việ c tham dò , phá t _ *Tác giả liên hệ E - mail: thanhns.dth@gmail.com hiệ n cá c mỏ khoá ng sả n mới trở thà nh mọ t đò i hỏ i cá p thiế t (Tập đồn Cơng nghiêp Than - Khống sản Việt Nam 2012) Ngà y nà y, với những ưu điể m nỏ i bạ t so với cá c phương phá p nghiên cứu truyề n thó ng, cong nghệ viễn thám trở thành ngành khoa học ứng dụng nhiều lĩnh vực khá c nhau, đó có lĩnh vực địa chá t - khoá ng sả n Nhiề u nghiên cứu thế giới đã sử dụ ng cá c kỹ thuạ t xử lý ả nh viễ n thá m khá c phương phá p tỉ lệ ả nh (band ratio), phan tích thà nh phà n chính (principal componênt analysis) nhà m là m nỏ i bạ t 110 Nguyễn Sách Thành nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 60 (5), 109 - 118 những khu vực chứa nhiề u khoá ng sả n Có thể kể đế n cá c nghiên cứu củ a Arunachalam êt al.,2014; Kao, 2014; Liu nnk., 2011 (Dêhnavi, êt al., 2010; Estornêll, êt al., 2013; Gupta, êt al., 2013; Mia and Fujimitsu, 2012; Simpson, 1978; Zhao and Zhang, 1990) đã sử dụ ng ả nh vệ tinh quang họ c Astêr, Landsat TM, Landsat ETM+ xá c định cá c khu vực chứa nhiề u khoá ng sả n sá t, khoá ng sả n thủ y nhiệ t Cá c nghiên cứu nà y cũ ng cho thá y, phương phá p phan tích thà nh phà n chính tỏ hiệ u quả so với phương phá p tỉ lệ ả nh phá t hiệ n cá c khoá ng vạ t Mọ t só nghiên cứu gà n đay củ a Mwaniki, et al., 2015; Li, et al., 2018; Trinh Le Hung and Zablotskii, 2019; Li và Yêh, 2002 đã sử dụ ng ả nh vệ tinh Landsat thế hệ mới (Landsat 8) cũ ng ả nh Sêntinêl nhà m phá t hiệ n cá c loạ i khoá ng sả n sở phương phá p phan tích thà nh phà n chính Ngoà i ra, cũ ng có thể kể đế n mọ t só nghiên cứu ở Việ t Nam củ a Đà o Khá nh Hoà i nnk., 2013; Trịnh Lê Hù ng, 2014 Cá c kỹ thuạ t xử lý ả nh tỉ lệ ả nh, phan tích thà nh phà n chính mạ c dù tỏ hiệ u quả nang cao sự tương phả n giữa cá c loạ i khoá ng vạ t với cá c đó i tượng khá c ả nh, nhiên cá c phương phá p nà y thường chỉ phù hợp với những khu vực có lớp phủ thực vạ t thừa (Zhao và Zhang 1990) Việ c kế t hợp ưu điể m củ a hai phương phá p nà y giú p nang cao hiệ u quả phá t hiệ n khoá ng vạ t ở những khu vực có điề u kiệ n nhiệ t đới gió mù a ở Việ t Nam Trong xử lý ảnh viễn thám, phương pháp phân tích thành phần có hướng kết hợp hai phương pháp tỷ số ảnh phân tích thành phần (Kao Roy, 2014) Phương pháp dựa tỷ số ảnh để làm bật đặc trưng phản xạ phổ đầu vào số lớp thông tin thực vật, nước, đất, khống sản, sau chiết tách thơng tin lớp khống sản dựa phân tích thành phần (Kao Roy, 2014 ; Latif, 2014 ; Tiwari et al., 2011; Liu Mason, 2009) Bà i bá o nà y trình bà y kế t quả ứng dụ ng phương phá p phan tích thà nh phà n chính có hướng nang cao khả nang giả i đoá n khoá ng vạ t sế t tạ i địa bà n tỉnh Vĩnh Phú c từ ả nh vệ tinh quang họ c Landsat Cơ sở lý thuyết 2.1 Phương pháp tỷ lệ ảnh Tỷ lệ ảnh hay gọi tỷ số kênh kỹ thuật xử lý ảnh số nhằm tăng cường độ tương phản cá c đó i tượng cách chia độ phản xạ điểm ảnh kênh cho điểm ảnh tương ứng kênh ảnh khác ảnh vệ tinh Chúng dựa nguyên lý khả hấp thụ phản xạ dải phổ khác Kỹ thuật sử dụng rộng rãi để trực quan hóa lập đồ đá biến đổi nhiệt dịch (Mia, Fujimits(2012), (Mwaniki nnk 2015) Mọ t só nghiên cứu đã sử dụng cá c ả nh tỷ lệ ả nh vệ tinh Landsat TM nhà m là m nỏ i bạ t cá c khu vực có tiề m nang khoá ng sả n sế t, sá t 2.2 Phương pháp phân tích thành phần Cá c kênh ả nh củ a ả nh vệ tinh quang họ c thường có sự tương quan về mạ t thong tin rá t lớn Việ c sử dụ ng tá t cả cá c kênh ả nh nà y giả i đoá n, phá t hiệ n khoá ng sả n là khong cà n thiế t và gay khó khan quá trình xử lý Phương phá p phan tích thà nh phà n chính (PCA) cho phế p giả m khó i lượng dữ liệ u cà n xử lý mà vã n giữ được tó i đa lượng thong tin có ích (Estornell et al., 2013; Latif, 2014; Liu Mason, 2009) Trong xử lý ảnh, PCA tạo ảnh không tương quan với từ kênh ảnh gốc tương quan Giả sử X biểu diễn ảnh đa phổ m kênh, ma trận hiệp phương sai Zx xác định công thức: 𝛴𝑥 = 𝜀{(𝑥 − 𝑚𝑥 )(𝑥 − 𝑚𝑥 )𝑇 } 𝑁 𝑇 ≈ ∑(𝑥𝑗 − 𝑚𝑥 ) (𝑥𝑗 − 𝑚𝑥 ) 𝑁−1 (1) 𝑗=1 Trong đó: 𝑇 𝑥𝑗 = (𝑥𝑗1 , 𝑥𝑗2 , … , 𝑥𝑗𝑚 ) (𝑥𝑗 ∈ 𝑥, 𝑗 = 1,2, … , 𝑁) vêctor điểm ảnh m chiều m kênh ảnh X, N số điểm ảnh ảnh X 𝑚𝑥 vector trung bình ảnh X Phép tính 𝜀 kỳ vọng tốn học: 𝑁 𝑚𝑥 = 𝜀{𝑥} = ∑ 𝑥𝑗 𝑁−1 (2) 𝑗=1 Từ đó, ma trận hiệp phương sai 𝛴𝑥 ma trận đối xứng không âm, tồn phép biến đổi tuyến tính mà chéo hóa 𝛴𝑥 : 𝑦 = 𝐺 Ma trận hiệp phương sai 𝛴𝑦 (𝑦𝑗 𝜖𝑦, 𝑗 = 1, 2, … , 𝑁) ma trận đường chéo Trong không gian Y, ma trận hiệp Nguyễn Sách Thành nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 60 (5), 109 - 118 phương sai Zy xác định sau: 𝑇 |𝛴𝑥 − 𝜆𝐼| = (3) 𝛴𝑦 = 𝜀 {(𝑦 − 𝑚𝑦 )(𝑦 − 𝑚𝑦 ) } Trong đó: my vector trung bình ảnh chuyển đổi Y Vì 𝑚𝑦 = 𝜀{𝑦} = 𝜀{𝐺𝑥} = 𝐺𝜀{𝑥} = 𝐺𝑚𝑥 𝛴𝑦 = 𝜀{(𝐺𝑥 − 𝐺𝑚𝑥 )(𝐺𝑥 − 𝐺𝑚𝑥 )𝑇 } = 𝐺𝜀{(𝑥 − 𝑚𝑥 )(𝑥 − 𝑚𝑥 (4) )𝑇 }𝐺 𝑇 = 𝐺𝛴𝑥 𝐺 𝑇 Thông qua biến đổi ma trận, chứng minh việc chuyển đổi G ma trận chuyển đổi n x m vector riêng Zx 𝑔11 𝑔21 𝐺=( ⋮ 𝑔𝑛1 𝑔12 𝑔22 ⋮ 𝑔𝑛2 𝑇 𝑔1 … 𝑔1𝑚 𝑇 … 𝑔2𝑚 (5) ) = 𝑔2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋯ 𝑔𝑛𝑚 (𝑔 𝑇 ) 𝑛 Zy ma trận đường chéo với giá trị riêng Zx, phần tử đường chéo khác 𝜆1 𝛴𝑦 = ( 0 ) ⋱ (6) 𝜆𝑛 với 𝜆1 > 𝜆2 > ⋯ > 𝜆𝑛 ; Giá trị riêng λi trị riêng ảnh PCi tỷ lệ thuận với thông tin chứa PCi Các giá trị riêng Zx tính từ phương trình đặc trưng: 111 (7) Trong đó: I ma trận đơn vị m chiều Một vector riêng ma trận Zx xác định vector g (g ∈ G) thỏa mãn: Trong đó: I ma trận đơn vị m chiều Một vector riêng ma trận Zx xác định vector g (g ∈ G) thỏa mãn: 𝛴𝑥 𝑔 = 𝜆𝑔 𝑜𝑟 (𝛴𝑥 − 𝜆𝐼)𝑔 = (8) Công thức gọi đa thức đặc trưng Zx Vì vậy, biết giá trị λi vector riêng gi xác định Mỗi ảnh PC tổ hợp tuyến tính kênh ảnh: 𝑃𝐶𝑖 = 𝑔𝑖 𝑇 𝑋 = ∑𝑚 𝑖=1 𝑔𝑖𝑘 𝐵𝑎𝑛𝑑𝑘 (9) Trong đó: gik phần tử g hàng thứ i cột thứ k hay phần tử thứ k vector riêng thứ i 𝑔𝑖 𝑇 = (𝑔𝑖1 , 𝑔𝑖1 , … , 𝑔𝑖𝑘 , … , 𝑔𝑖𝑚 ) (10) 2.3 Đề xuất quy trình Dựa theo đồ thị phản xạ phổ Hình 1, nhận thấy: - Thực vật phản xạ phổ tốt kênh (0.851÷0.879 μm) bị hấp thụ nhiều kênh (0.636÷0.673 μm ) Lớp khống vật sét oxit sắt dải sóng có độ phản xạ phổ gần giống Như sử dụng tỷ số ảnh kênh chia kênh làm bật lớp thực vật - Tại dải phổ kênh (1.566÷1.651 μm): Khống vật sét phản xạ phổ mạnh đến Hình Đồ thị phản xạ phổ 112 Nguyễn Sách Thành nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 60 (5), 109 - 118 oxit sắt thực vật Trong đó, dải phổ kênh (2.107÷2.294 μm) so với kênh 6: Khoáng vật sét bị hấp thụ mạnh; thực vật bị hấp thụ nhiều Như vậy, sử dụng tỷ số kênh chia kênh làm bật lớp khoáng vật sét lớp thực vật Do đặc điểm phương pháp phân tích thành phần chính: thành phần thứ chủ yếu lưu trữ thông tin chung tập liệu thành phần lại lưu trữ thông riêng lớp đối tượng Bởi vậy, sử dụng phân tích thành phần từ hai ảnh tỷ số (ảnh tỷ số kênh chia kênh ảnh tỷ số kênh chia kênh 7) thành phần thứ tập trung thông tin chung hải ảnh đầu, tức làm bật lớp thực vật, lớp khống vật sét thể thành phần thứ hai Khi tiến hành nghiên cứu phương pháp phân tích thành phần có hướng tập liệu ảnh Landsat-8, nhóm tác giả xây dựng mơ hình nâng cao khả giải đốn đối tượng khống vật sét Hình Kết quả và thảo luận Khu vực thử nghiệ m được lựa chọ n là địa bà n tỉnh Vĩnh Phú c, mọ t địa phương già u tiề m nang khoá ng sả n sế t, đá Ả nh vệ tinh sử dụ ng nghiên cứu là ả nh Landsat - thu nhạ n ngà y 4/6/2017 với đọ phan giả i khong gian 30 m ở cá c kênh đa phỏ (Hình 3) Với đọ phan giả i khong gian tó t, kích thước lớn, ả nh Landsat tỏ hiệ u quả với cá c nghiên cứu ở quy mo cá p tỉnh, vù ng Kết thực nghiệm tiến hành theo mơ hình nghiên cứu với tập kênh 4, kênh 5, kênh 6, kênh 7, nhận ảnh tỷ số [kênh 5]/[kênh 4], [kênh 6]/[kênh 7] hai ảnh thành phần Hình Đối với kết này, rút số nhận xét sau: - Dữ liệu tập trung chủ yếu thành phần thứ (PC1); điề u nà y có thể được chứng minh so sá nh cá c thong só thó ng kê củ a ả nh min, max, mêan, mêdian, modê (Bả ng 1, 2) PC1 thể hiệ n hình ả nh phả n chiế u củ a bề mạ t ả nh vệ tinh, đạ c biệ t là với lớp phủ thực vạ t giá trị ảnh tỷ số [kênh 5]/[kênh 4] 0.9741 Hình Quy trình ứng dụng phương pháp phân tích thành phần có hướng nâng cao khả giải đoán khoáng sản sét Nguyễn Sách Thành nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 60 (5), 109 - 118 113 Hình Ảnh tổ hợp 4-3-2 Landsat-8 khu vực tỉnh Vĩnh Phúc - Thành phần thứ hai (PC2) làm bật thơng tin lớp khoáng vật sế t (giá trị ả nh tỷ số [kênh 6]/[kênh 7] 0.9743) - Từ kết ảnh tỷ số [kênh 6]/[kênh 7] Hình 4, nhận thấy việc sử dụng Phương pháp tỷ số ảnh đơn phát rõ ràng khu vực có khống vật sét với khu vực có thảm thực vật phát triển Sử dụ ng thà nh phà n chính thứ (PC2) và phương phá p phan ngưỡng với ngưỡng được lựa chọ n là 1.042 thong qua phan tích historgam ả nh, nghiên cứu xay dựng đồ phân bố khoáng vật sét Hình với màu đên thể khu vực tập trung cao khoáng vật sét Để đánh giá khả giải đoán đối tượng khoáng vật sét, nhóm tác giả dựa nguồn thơng tin khác Chẳng hạn thêo trang cổng thông tin giao tiếp điện tử tỉnh Vĩnh Phúc giới thiệu: - Khống sản khơng kim loại chủ yếu cao lanh, có nguò n gốc phong hóa từ đá alumoxilicat granit, plagio granit có mạch đá aplit, sionit phân bố Tam Dương, Vĩnh Yên và Lạ p Thạch Điều phù hợp với kết giải đốn thể Hình - Cao lanh đá granit phong hóa, trữ lượng triệu Cao lanh phong hóa có Thanh Vân, Hướng Đạo, Hoàng Hoa (Tam Dương) Cao lanh đá mạch kiềm Pêcmalit, Siênit phong hóa triệt để từ đá Fenspat, phân bố mỏ Định Trung, xó m Mới Thanh Vân rải rác thôn Lai Sơn (phường Đò ng Tam, Vĩnh Yên), xã Kim Long (Tam Dương) Phù hợp với kết giải đoán Hình - Dải sá t Khai Quang (Vĩnh Yên): bá t đầu từ xã Đạo Tú , Thanh Van (Tam Dương) qua Định Trung Khai Quang (Vĩnh Yên), có chiều dài hàng chục kilomêt, rọ ng hà ng chục mế t, có chõ hà ng tram mét Hình 114 Nguyễn Sách Thành nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 60 (5), 109 - 118 TT Bảng Bảng giá trị đặc trưng phân tích thành phần có hướng Vector riêng Trị riêng Lượng thơng tin (%) [0.9741 0.22514] 0.1346 98.25 [-0.2251 0.9743] 0.0024 1.75 Bảng Bảng giá trị đặc trưng ảnh thành phần Thành PC - PC - TT phần Min Max Mean Median Mode Std.Dev 0 3.7928 1.3772 2.091 0.912 2.0742 0.90919 1.8519 0.91457 0.367 0.049 ( a) Ảnh tỷ số [kênh 5] / [kênh 4] (b) Ảnh tỷ số [kênh 6] / [kênh 7] ( c) PC1 (d) PC2 Hình Kết xác định thành phần thứ nhất (PC-1) thứ hai (PC-2) Nguyễn Sách Thành nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 60 (5), 109 - 118 Hình Bản đồ phân bớ khoảng vật sét (tỉnh Vĩnh Phúc) Ký hiệu Tọa độ Vị trí Bảng So sánh kết chiết tách khu vực chứa khoáng sản sét ảnh thực tế 21.396682 - 105.589820 Kim Long - Tam Dương - Vĩnh Phúc Hình ảnh Ký hiệu Tọa độ Vị trí Hình ảnh 21.351364 - 105.668649 Trung Mỹ - Bình Xuyên - Vĩnh Phúc 115 116 Ký hiệu Tọa độ Vị trí Nguyễn Sách Thành nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 60 (5), 109 - 118 21.351286 - 105.540794 Duy Phiên - Tam Dương - Vĩnh Phúc Hình ảnh Ký hiệu Tọa độ Vị trí 21.386539 - 105.493596 Bàn Giản - Lập Thạch - Vĩnh Phúc Hình ảnh Ký hiệu Tọa độ Vị trí 21.401053 - 105.540822 Bàn Giản - Lập Thạch - Vĩnh Phúc Hình ảnh Đồng thời, nhóm tác giả phân tích sâu khu vực có mật độ tập trung khống vật sét cao (Hình 5); kêt hợp với liệu ảnh vệ tinh độ phân giải cao (ảnh Google) cho thấy kết giải đoán phù hợp với hình ảnh thực tế khu vực (Danh sách bảng thông tin khu vực (Bảng 3) Kết luận Phan tích những kế t quả nhạ n được cho thá y, so với cá c kỹ thuạ t xử lý ả nh truyề n thó ng tỉ lệ ả nh, phan tích thà nh phà n chính, phương phá p phân tích thành phần có hướng sở kế t hơp ưu điể m ảnh tỷ số phân bố thông tin thành phần chính là mọ t tiế p cạ n phù hợp nhà m nang cao khả nang giả i đoá n cá c loạ i khoá ng sả n ả nh vệ tinh quang họ c Tạ i khu vực Nguyễn Sách Thành nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 60 (5), 109 - 118 117 Hình Đồ thị biểu diễn phân bớ khống sản sét (tỉnh Vĩnh Phúc) thử nghiệ m thuọ c địa bà n tỉnh Vĩnh Phú c, việ c sử dụ ng phương phá p phan tích thà nh phà n chính có hướng cho phế p dự bá o và khoanh vù ng được những vù ng có tiề m nang khoá ng sả n sế t cao Kế t quả nhạ n được nghiên cứu nà y có thể sử dụ ng nhà m cung cá p thong tin hõ trợ cong tá c tham dò , đá nh giá và phá t hiệ n khoá ng sả n, giú p tiế t kiệ m thời gian và chi phí so với cá c phương phá p điề u tra thực địa Tài liệu tham khảo Arunachalam, M., Udhayaraj, A D., Jacob, A., Prabakaran V.P., Vasanth M.S., Saravanavel J., (2014) Hydrothermal Mineral Alteration Mapping in parts of Northwestern Tamil Nadu, India - using Geospatial Technology, No.476/ISRS Proceedings 2014 Đà o Khá nh Hoà i, Nguyễ n Sá ch Thà nh, Nguyễ n Van Hù ng, 2013 Ứng dụ ng phương phá p phan tích thà nh phà n chính có hướng phá t hiệ n khoá ng chá t sế t và đá Tạp chí Cơng nghiệp Mỏ, só 2B, trang 67 - 70 Dehnavi, A G., Sarikhani, R., Nagaraju, D., 2010 Image Processing and Analysis of Mapping Alteration Zones In environmental research, East of Kurdistan, Iran World Applied Sciences Journal 11 (3): 278 - 283 Địa chất, khoáng sản Vĩnh Phúc, xêm địa http://sokhcn.vinhphuc.gov.vn Estornell, J., Marti-Gavila, J., Sebastia, M., 2013 Principal component analysis applied to remote sensing Modelling in Science Education and Learning 6(2), No Gupta, R P., Tiwari, R K., Saini, V., Srivastava, N 2013 A Simplified Approach for Interpreting Principal Component Images Advances in Remote Sensing Kao, Y., Van Roy, B., 2014 Directed Principal Component Analysis, Vol 62(4) 957-972 Latif, M S., 2014 Principal Component Image Interpretation - A Logical and Statistical Approach International Journal of Engineering Development and Research Vol 2(4) Li, J., Yang, X., Maffei, C., Tooth, S., Yao, G., 2018 Applying Independent Component Analysis on Sentinel-2 Imagery to Characterize Geomorphological Responses to an Extreme Flood Event near the Non-Vegetated Río Colorado Terminus, Salar de Uyuni, Bolivia Li, X., Yeh, A., 2002 Urban Simulation using principal components analysis and cellular automata for Land-use planning Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 68(4) 341-351 Liu, J G., Mason, P J., 2009 Essential Image Processing and GIS for Remote Sensing John Wiley & Sons Ltd Publication 96 - 109 118 Nguyễn Sách Thành nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 60 (5), 109 - 118 Liu, L., Zhuanga, D., Zhou, J., Qiua, D., 2011 Alteration mineral mapping using masking and Crosta technique for mineral exploration in mid-vegetated areas: a case study in Areletuobie, Xinjiang (China) International Journal of Remote Sensing 1931 - 1944 Mia, B., Fujimitsu, Y., 2012 Mapping hydrothermal altered mineral deposits using Landsat ETM+ image in and around Kuju volcano, Kyushu, Japan Journal of Earth System Science 1049-1057 Mwaniki, M V., Moeller, M S., Schellmann, G., 2015 A comparison of Landsat (OLI) and Landsat (ETM+) in mapping geology and visualising lineaments: A case study of central region Kenya 36th International Symposium on Remote Sensing of Environment Berlin, Germany Simpson, C J., 1978 LANDSAT: developing techniques and applications in mineral and petroleum exploration Journal of Australian Geology & Geophysics 181 - 191 Tạ p đoà n Than Khoá ng sả n Việ t Nam, 2012 Đá nh giá tà i nguyên khoá ng sả n Việ t Nam bó i cả nh khoá ng sả n thế giới, Truy cạ p tạ i wêbsitê http://vinacomin.vn ngà y 11/11/2019 Tiwari, P S., Sen, A K., Gar, R D., 2011 Application of DPCA Technique in Khetri Copper Belt, India for Alteration Zones Asian Journal of Earth Sciences 54 – 59 Trịnh Lê Hù ng, 2014 Ứng dụ ng viễ n thá m phá t hiệ n cá c hợp phà n chứa sá t và khoá ng vạ t sế t sở kỹ thuạ t Crosta Tạp chí Cơng nghiệp Mỏ 36 - 40 Trinh Le Hung, Zablotskii, V., 2019 The method of detection of clay minerals and iron oxide based on multispectral images (as exemplifiedin the territory of Thai Nguyen province, Vietnam) Mining Science and Technology (1), 65 - 75 Zhao, T., Zhang, F., 1990 An automatic technique and its effect by using Landsat TM data to extract hydrothermal alteration information in subtropical volcanic rock area, Asian Conference on Remote Sensing, 1990 ABSTRACT Application of directed principal component analysis method in extraction of clay minerals from Landsat multispectral image Thanh Sach Nguyen 1, Hung Le Trinh 1, Duong Van Do Department of Geodesy and Cartography - Military Technical Academy, Vietnam - Hanoi University of Natural resources and Environment, Vietnam Faculty of Surveying, Mapping and Geographic Information Interpretation and detection of mineral objects on satellite images is a complex issue and is interested by scientists Researches in the world and in Vietnam have used image processing techniques such as image ratio, color combination, principal component analysis, to enhance information of some minerals such as iron oxide, clay on optical satellite imagery However, these techniques are only suitable for specific area and difficult to apply effectively to regions with tropical climatic conditions such as Vietnam This paper presents the results of applying the Directed principal component analysis (DPCA) method in extracting clay mineral deposit areas in Vinh Phuc province from Landsat satellite images Based on the combination of ratio images and PCA, the DPCA method allows taking advantage of the advantages of the above two methods in identifying mineral deposits The results in this research can be used to provide input information for mineral investigation and discovery  ... những khu vực có điề u kiệ n nhiệ t đới gió mù a ở Việ t Nam Trong xử lý ảnh viễn thám, phương pháp phân tích thành phần có hướng kết hợp hai phương pháp tỷ số ảnh phân tích thành phần. .. tin chung hải ảnh đầu, tức làm bật lớp thực vật, lớp khống vật sét thể thành phần thứ hai Khi tiến hành nghiên cứu phương pháp phân tích thành phần có hướng tập liệu ảnh Landsat- 8, nhóm tác giả... sánh kết chiết tách khu vực chứa khoáng sản sét ảnh thực tế 21.396 682 - 105. 589 820 Kim Long - Tam Dương - Vĩnh Phúc Hình ảnh Ký hiệu Tọa độ Vị trí Hình ảnh 21.351364 - 105.6 686 49 Trung