Xác định vị trí phân bố một số khoáng sản sử dụng ảnh vệ tinh đa phổ độ phân giải trung bình
MỤC LỤC
Nguyên lý hoạt động và các thành phần của hệ thống viễn thám
Thông tin viễn thám thu nhận được là dựa vào năng lượng từ đối tượng đến thiết bị nhận, nếu không có nguồn năng lượng chiếu sáng hay truyền tới đối tượng sẽ không có năng lượng đi từ đối tượng tới thiết bị nhận. Ứng dụng(G): đây là phần tử cuối cùng của quá trình viễn thám, được thực hiện khi ứng dụng thụng tin mà chỳng ta đó chiết được từ ảnh để hiểu rừ hơn về đối tượng mà chúng ta quan tâm, để khám phá những thông tin mới, kiểm nghiệm những thông tin đã có,… nhằm giải quyết những vấn đề cụ thể.
Một số yếu tố ảnh hưởng tới năng lượng sóng điện từ
Hấp thụ mạnh bởi khí quyển ở tầng Ozôn ,không thể thu nhận năng lượng do dải sóng này cung cấp nhưng hiện tượng này lại bảo vệ con người khỏi tác động của tia cực tím. Khí quyển không hấp thụ mạnh năng lượng các bước sóng lớn hơn 2cm, cho phép thu nhận năng lượng cả ngày lẫn đêm, không ảnh hưởng bởi mây, sương mù, hay mưa.
Ưu nhược điểm của viễn thám
- Sử dụng các dải phổ khác nhau để quan trắc các đối tượng (ghi nhận đối tượng), nhờ khả năng này mà tư liệu viễn thám được ứng dụng cho nhiều mục đích, trong đó có nghiên cứu về khí hậu, nhiệt độ, môi trường của trái đất. - Cung cấp nhanh các tư liệu ảnh số có độ phân giải cao và siêu cao, là dữ liệu cơ bản cho việc thành lập và hiệu chỉnh hệ thống bản đồ quốc gia và hệ thống cơ sở dữ liệu địa lý quốc gia.
Ứng dụng của kỹ thuật viễn thám
Nghiên cứu môi trường, khí hậu: viễn thám là phương tiện hữu hiệu để nghiên cứu môi trường đất liền(thực vật, xói mòn, ô nhiễm), Biển(đo nhiệt độ, màu nước biển, gió, sóng), và khí quyển(tầng Azone, mây, mưa, nhiệt độ khí quyển),dự báo bão và nghiên cứu khí hậu qua các dữ liệu thu về từ vệ tinh khí tượng. Nghiên cứu nước, băng và thủy văn: mặt nước và hệ thống dòng chảy được thể hiện rất rừ trờn ảnh vệ tinh và cú thể khoanh vựng chỳng được.
Đặc điểm cơ bản của ảnh vệ tinh Landsat
Công nghệ ghi ảnh trên các thế hệ vệ tinh Landsat lần lượt sử dụng các bộ cảm ngày càng hoàn thiện và tốt hơn nhiều, từ độ phân giải thấp đến độ phân giải cao, theo trật tự là RBV (Return Beam vidicon), đa phổ (MSS), chuyên đề (TM), chuyên đề nâng cao (ETM), chuyên đề nâng cao (ETM+). Trong đó 6 kênh phổ nằm trên dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại với độ phân giải không gian 30mx30m và một dải phổ hồng ngoại nhiệt ở kênh 6, độ phân giải 120m x 120m để đo nhiệt độ bề mặt.
PHƯƠNG PHÁP CHỈ SỐ VÀ ỨNG DỤNG TRONG PHÁT HIỆN KHOÁNG CHẤT SÉT, OXIT SẮT
- Cơ sở lý thuyết
- Chỉ số khoáng sản sét, khoáng sản Oxit sắt
Để tạo ảnh chỉ số, ta thường sử dụng phép chia nhằm loại trừ ảnh hưởng của bóng râm, ảnh hưởng của địa hình, và tách biệt một số đặc tính các yếu tố địa chất, nhấn mạnh các đối tượng cần quan tâm như vùng phủ thực vật, hay các khoáng sản lộ thiên,… Bằng cách chọn hai kênh thích hợp trong ảnh đa phổ, chia giá trị độ sáng tương ứng từng pixel của hai kênh ảnh gốc, sẽ nhận được giá trị độ sáng pixel của ảnh mới, gọi là ảnh tỷ số. Thực tế, việc quyết định chọn hai kênh phổ thích hợp trong ảnh đa phổ để tạo ảnh tỷ số là một vấn đề không hề đơn giản, phải có cơ sở khoa học và những nghiên cứu cụ thể, và cũng cần cần chú ý trường hợp BVijL = 0. Tùy thuộc vào cách chúng ta đổ màu cho các khoảng tỷ số mà trong bản đồ chỉ số khoáng sản oxit sắt và bản đồ khoáng sản sét, ta sẽ nhận thấy những vùng có màu sắc gì là những khu vực có nhiều khoáng sản và ít khoáng sản.
Các ảnh tổ hợp màu hồng ngoại gần cho ta hình ảnh thảm thực vật thể hiện ở các sắc thái màu đỏ khác nhau do thực vật trong dải sóng hồng ngoại phản xạ cao, nước có màu tối do hấp thụ năng lượng của các kênh trong dải sóng nhìn thấy màu đỏ và hồng ngoại gần. Kết quả thu được sẽ có các pixel màu đỏ đại diện cho khu vực giàu khoáng chất sét, những pixel có màu xanh lá cây đại diện cho khu vực có nhiều oxit sắt và màu xanh da trời dùng chỉ khu vực có nhiều khoáng sản kim loại màu.
PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN CHÍNH VÀ ỨNG DỤNG TRONG PHÁT HIỆN KHOÁNG CHẤT SÉT, OXIT SẮT
Phép biến đổi phân tích thành phần chính giữa hai kênh ảnh 1 và 2 Nếu xoay trục ngang sao cho nó song song với đường hồi quy số bình phương nhỏ nhất dùng để ước tính dữ liệu thì trục được biến đổi được gọi là thành phần chính thứ nhất (PC1) và trục đứng cũng được xoay để trở thành thành phần chính thứ hai (PC2) như được thể hiện trong hình 3.1c. Việc lựa chọn các thành phần chính dựa trên cơ sở kiểm tra giá trị vector riêng của việc phân tích thành phần chính để quyết định các thành phần chính sẽ trích xuất thông tin liên quan trực tiếp đến lý thuyết đường cong phản xạ phổ của các đối tượng cụ thể. Trong phân tích thành phần chính, độ lớn và giá trị vector riêng, trị riêng cung cấp thông tin quan trọng về đặc tính phản xạ phổ của thực vật, đất, đá và các loại khoáng sản, là nguyên nhân của thống kê phương sai được ánh xạ vào mỗi thành phần chính và là cơ sở cho kỹ thuật Crosta.
KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 4.1 Dữ liệu và đặc điểm vùng nghiên cứu
Dữ liệu
Nhằm thuận lợi cho việc lập bản đồ khoáng sản của khu vực các tỉnh mà mình quan tâm, chúng ta sẽ sử dụng phần mềm ERDAS và shapefile chuẩn hóa của khu vực ba tỉnh Bắc Cạn, Thái Nguyên, Tuyên Quang để có thể cắt ảnh vệ tinh theo khu vực này. Mục đích của việc cắt ảnh vệ tinh theo khu vực các tỉnh này là để thuận tiện trong việc lập bản đồ khoáng sản và nhằm giảm bớt sự xáo trộn của các đểm ảnh không liên quan.
Khu vực nghiên cứu
Địa hình Bắc Cạn phân dị lớn do điều kiện tự nhiên tạo bởi cách cung Ngân Sơn – Yên Lạc ở phía Đông Bắc và cánh cung sông Gâm ở phía Tây Nam nên hình thành các vùng khác biệt về khí hậu. Hệ thống núi thấp và trung bình thuộc cánh cung sông Gâm có các loại đá xâm nhập granit, rhyonit, granit haimica, và các loại phiến biến chất, thạch anh quaczit, đá sừng, … Cánh Cung Ngân Sơn có các loại granit, rhynit, phiến sét, thạch anh, đá vôi, … Khối núi đá vôi Kim Hỷ có tuổi cacbon – pecmi màu xám trắng, có cấu tạo kiểu khối, hiểm trở. Đến nay phát hiện được 9 điểm có quặng thiếc ở huyện Sơn Dương, trữ lượng cả quặng và quặng sa khoáng khoảng 28.800 tấn; Barit có 24 điểm thuộc nhiều huyện, trữ lượng trên 2 triệu tấn, mănggan trữ lượng khoảng 3,2 triệu tấn, đá vôi ước lượng hàng tỷ m3; ăngtimon trữ lượng khoảng 1,2 triệu tấn là loại khoáng sản quý phục vụ cho công nghiệp hóa chất, chế tạo máy.
Kết quả xác định sự phân bố oxit sắt, khoáng sản sét băng phương pháp tỷ số ảnh
Dựa vào bản đồ phân bố khoáng sản sét, ta có thể thấy rằng: Các huyện có mật độ phõn bố khoỏng sản sột lớn nhất là: cỏc huyện Vừ Nhai, Đinh Húa của tỉnh Thái Nguyên; các huyện Na Rì, Bạch Thông, Ngân Sơn của tỉnh Bắc cạn và huyện Bà Hang, Chiêm Hóa của tình Tuyên Quang,… Còn các huyện có ít kháng sản sét có thể thấy là: Phú Bình, TX. Trong hình ảnh này, khu vực có điểm ảnh màu đỏ là khu vực giàu đất sét, các điểm màu xanh lá cây là khu vực giàu oxit sắt và các điểm ảnh màu xanh da trời là khu vực có cả oxit sắt và khoáng sản sét. Do đó, tổ hợp màu các ảnh tỷ số này và hiển thị tương ứng với các kênh RGB sẽ thu được ảnh kết quả là: các pixel có màu đỏ ( hoặc màu da cam) sẽ làm nổi bật khu vực có nhiều oxit sắt; khu vực chứa nhiều khoáng sản sét được hiển thị bởi các pixel có màu xanh da trời.
Kết quả xác định sự phân bố oxit sắt, khoáng sản sét bằng phương pháp phân tích thành phần chính
Một thuộc tính rất quan trọng của hình ảnh H này là thực tế, nó có đóng góp tiêu cực từ thảm thực vật trong TM4 (khi được đảo ngược) và do đó, khu vực thảm thực vật sẽ không được làm nổi bật và được tách ra (Tangestani và Moore, 2002). Các hình ảnh H và F được tổng hợp sẽ được hình ảnh mà các khoáng chất sét và oxit sắt hiển thị trong các pixel màu đen, đảo ngược hình ảnh H + F này sẽ hiển thị những nơi mà cả oxit sắt và khoáng sản sét có mặt như các pixel sáng. Còn một cách khác để quyết định hình ảnh H + F đó là thực hiện PCA đến hình ảnh H và F để chọn thành phần chính có các giá trị vector riêng dương từ cả hai ảnh đầu vào (PC4 của khoáng sản sét và PC4 của oxit sắt) làm hình ảnh H + F (bảng 3.4).
Phân tích, đánh giá
Vậy nên, khi chúng ta ỏp dụng tụ màu theo cỏc lớp, ta cú thể thấy rừ sự khỏc nhau về kết quả phõn bố khoáng sản khi sử dụng hai phương pháp này ( hình 4.8a, 4.8b). Như vậy, có thể rút ra kết luận rằng, kỹ thuật Crosta có thể được sử dụng như một phương pháp đáng tin cậy để làm nổi bật khu vực biến đổi nhiệt dịch, cũng như là một công cụ nhanh gọn và có giá thành thấp trong thăm dò khoáng sản chứ không phải là các phương pháp khác đã được sử dụng trong nghiên cứu này. Và hình ảnh tổ hợp màu các ảnh Crosta H, H+F, F có thể được xem là hình ảnh phân bố khoáng sản sét và khoáng sản oxit sắt với độ tin cậy rất cao (hình 4.9).
