Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Структура Риша, выполненная космической программой Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Вместо падения метеорита форма рельефа, скорее всего, представляет собой обрушившуюся складчатую структуру купола .

Дистанционное зондирование в геологии - это дистанционное зондирование, используемое в геологических науках как метод сбора данных, дополняющий полевые наблюдения , поскольку он позволяет отображать геологические характеристики регионов без физического контакта с исследуемыми территориями. [1] Около четверти общей площади поверхности Земли - это обнаженная земля, где информация готова для извлечения из подробных наблюдений Земли с помощью дистанционного зондирования. [2] Дистанционное зондирование осуществляется посредством обнаружения электромагнитного излучения датчиками. [1]Излучение может быть естественным (пассивное дистанционное зондирование) или производиться машинами (активное дистанционное зондирование) и отражаться от поверхности Земли. [1] Электромагнитное излучение действует как носитель информации для двух основных переменных. Во-первых, интенсивности отражения на разных длинах волн обнаруживаются и наносятся на спектральную кривую отражения . [1] Этот спектральный отпечаток определяется физико-химическими свойствами поверхности целевого объекта и, следовательно, помогает идентифицировать минералы и, следовательно, геологическое картирование, например, с помощью гиперспектральных изображений . [1]Во-вторых, время прохождения излучения в обоих направлениях от датчика и обратно позволяет рассчитать расстояние в активных системах дистанционного зондирования, например, в интерферометрических радарах с синтезированной апертурой . Это помогает геоморфологическим исследованиям движения грунта и, таким образом, может 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 (например, разведка полезных ископаемых, нефти и т. Д.). [3] Эти геологические исследования обычно используют множество инструментов, классифицируемых в соответствии с короткими и длинными длинами волн электромагнитного излучения, к которому чувствительны различные инструменты. [3] Более короткие длины волн обычно полезны для характеристики участка вплоть до минералогического масштаба, в то время как более длинные волны раскрывают информацию о поверхности в более крупном масштабе, например, региональные тепловые аномалии, шероховатость поверхности и т. Д. [3] Такие методы особенно полезны для исследования недоступных областей и планеты кроме Земли. [3]Дистанционное зондирование косвенных параметров геологии, таких как почвы и растительность, которые преимущественно растут над различными типами горных пород, также может помочь в выводе основных геологических закономерностей. [3] Данные дистанционного зондирования часто визуализируются с помощью инструментов Географической информационной системы (ГИС). [3] [4] Такие инструменты позволяют проводить ряд количественных анализов, таких как использование различных длин волн собранных наборов данных в различных конфигурациях красный-зеленый-синий для получения изображений в ложных цветах для выявления ключевых особенностей. Таким образом, обработка изображения является важным шагом для расшифровки параметров собранного изображения и извлечения информации.

Обзор [ править ]

Тепловое излучение по закону Планка . Температура поверхности Солнца составляет примерно 6000K, а пики излучения наблюдаются в видимом свете. Земля с температурой около 300К также излучает невидимое излучение.

При дистанционном зондировании электромагнитное излучение действует как носитель информации на расстоянии от десятков до тысяч километров между датчиком и целью. [3] Проксимальное зондирование - аналогичная идея, но часто относится к лабораторным и полевым измерениям, а не к изображениям, показывающим большую пространственную протяженность. [5] Геофизические методы , например гидролокатор и акустические методы , обладают схожими свойствами с дистанционным зондированием, но электромагнитная волна не является единственной средой. [6] Геотехнические приборы, например пьезометр , наклономер и глобальная система позиционирования (GPS)., с другой стороны, часто относятся к приборам, установленным для измерения дискретных точечных данных, по сравнению с изображениями при дистанционном зондировании. [6] Подходящий датчик, чувствительный к определенной области длин волн, в соответствии с назначением, выбирается и используется для сбора электромагнитной волны, отраженной или излучаемой от целевого объекта. [3]

Принципы работы [ править ]

При дистанционном зондировании в типичной системе дистанционного зондирования измеряются две основные переменные: яркость (или интенсивность) и время прибытия для активных систем. [1] Яркость (т.е. интенсивность возвращаемого сигнала) в зависимости от длины волны наносится на спектральную кривую отражательной способности . [3] Следует отметить, что собранные данные представляют собой смесь отражения солнечного излучения и излучения (согласно закону Планка ) от объекта в видимой и ближней инфракрасной (VNIR) областях . [7] В тепловом инфракрасном (TIR) диапазоне измеряется в основном излучение, в то время как в микроволновом диапазоне регистрируется обратное рассеяние.часть отражения. [7] Яркость определяется взаимодействием излучения с веществом, которое регулируется физико-химическими свойствами целевого объекта. [7] Заметное поглощение на определенной длине волны, показанное на кривой спектральной отражательной способности, является отпечатком пальца для идентификации в спектроскопии. [3] Время двустороннего распространения излучения может определять расстояние, поскольку скорость приблизительно равна скорости света , примерно 3 x 10 ^ 8 м / с. Это позволяет применять для определения дальности при обнаружении света и дальности (LiDAR), а также в радиодетекторов (радар) и т. Д. [1]

Поскольку датчики смотрят сквозь атмосферу, чтобы достичь цели, происходит атмосферное поглощение. Можно выделить три основных атмосферных окна, через которые проникает излучение. [1] Они составляют 0,4–3 микрометра (видимая и ближняя инфракрасная области (VNIR)), 3–14 микрометров (тепловая инфракрасная TIR) и от нескольких миллиметров до метров (микроволновая печь). [7] Камера в повседневной жизни - это пассивная система визуализации в диапазоне длин волн VNIR. [1] Простая классификация преобладающих инструментов дистанционного зондирования в геологии, модифицированная из Rees (2013) в соответствии с контекстом этой страницы. [1] [7] Текст в [] относится к соответствующим инструментам.

Диапазон длин волнДлина волныЧувствительны кПассивныйАктивные системы (ранжирование или визуализация)
ВНИР0,4-3 микрометраВнутриатомные электронные переходыСпектроскопия [ спектрометр ]; Аэрофотосъемка / Фотограмметрия [ камера ][ LiDAR ]
МДП3–14 микрометровПрочность межатомных связей в молекулах[ Имидж-сканер МДП]/
СВЧнесколько миллиметров в метры (микроволновая печь)температура, неровность местности, размер частиц/Радар с синтезированной апертурой / InSAR [ радар ]
Относительное пропускание излучения по длине волны. Есть 3 атмосферных окна (VNIR, TIR и Microwave), позволяющие излучению проникать через атмосферу без заметного поглощения. Некоторые поправки все еще необходимы, чтобы удалить атмосферное затухание.

Платформа для переноски [ править ]

Датчик может быть космическим (переносится со спутника ), бортовым (переносимым самолетом или, в последнее время, беспилотным летательным аппаратом (БПЛА)) или наземным (иногда называемым проксимальным зондированием). [8] Данные, полученные с большой высоты, захватывают большее поле зрения / пространственное покрытие, но разрешение часто ниже. [9] Предварительное планирование миссии в отношении траектории полета, весовой нагрузки, несущего датчика и т. Д. Должно быть выполнено до развертывания. [8] При геологических исследованиях часто требуется высокое разрешение, поэтому при съемке преобладают воздушные и наземные системы . [8]

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 диалогового окна. Относительная пропорция определяется физико-химическими свойствами материала. Плоская поверхность способствует зеркальному отражению, в то время как 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. И пассивные, и активные получают естественное тепловое излучение, испускаемое в соответствии с законом Планка. Они также подвержены атмосферным воздействиям. [4]

Обычное геологическое приложение [ править ]

Диапазон длин волнИнструментыОбщие приложения в геологии
ВНИРМульти / гиперспектральная визуализацияИдентификация минералов / горных пород
ФотограмметрияИсследования рельефа
LiDARГеодезические изыскания
МДПТепловое инфракрасное изображениеТепловые аномалии
СВЧРадар с синтезированной апертурой Временной ряд смещения

Преимущества и ограничения [ править ]

Основное преимущество использования дистанционного зондирования для решения геологической проблемы состоит в том, что оно обеспечивает прямую информацию о поверхностном покрове с использованием синоптического обзора или иногда стереоскопического обзора . [3] Таким образом, можно лучше оценить общую картину кинематики . Это также снижает нагрузку на полевые работы, необходимые для данной области, за счет синоптических исследований интересующей области. [3] Спектральное зрение позволяет идентифицировать атрибуты горных пород для картирования поверхности. [3] Однако разрешение контролирует точность.

Существует компромисс между пространственным и спектральным разрешением. [7] Поскольку интенсивность падающего луча фиксирована, для более высокого спектрального разрешения ожидается более низкое пространственное разрешение (один пиксель представляет большую площадь) для поддержания соотношения сигнал / шум на уровне стандарта для анализа. . [7] Кроме того, объем данных для передачи ограничен из-за проблем с сигнализацией. [7] Из-за этих ограничений невозможно получить данные с максимальным разрешением во всех пространственных, спектральных и радиометрических разрешениях. Под временным разрешением можно понимать как частоту повторных посещений, так и продолжительность деформации. [3] Например, мгновенный оползень.или обрушение карстовой воронки вряд ли можно было бы зарегистрировать без высокоскоростной камеры, в то время как реликвии можно было бы отобразить во временном ряду, где можно было бы выявить временные изменения, например, откол льда .

Еще один недостаток - непоследовательный метод сбора данных и схемы их интерпретации. [5] В результате создание идеальной базы данных вряд ли возможно из-за динамических условий окружающей среды в разных местах. [5] Вместо этого предлагается повторная разведка для изучения конкретной местности. [8]

Полевые наблюдения и разведка остаются незаменимыми и никогда не будут полностью заменены дистанционным зондированием, поскольку полевые данные в значительной степени поддерживают интерпретацию данных дистанционного зондирования. [3] Дистанционное зондирование лучше рассматривать как дополнительное, которое направлено на получение мгновенных изображений различного масштаба, перспективы или спектрального зрения. [3] Подземное картирование с помощью геофизических исследований и имитационных моделей по-прежнему играет важную роль в трехмерном описании подземных грунтов. [5] Следует предупредить о том, что не существует такого «идеального» датчика, способного или оптимизированного для изучения всего. [3] Выбор набора данных и извлечение информации часто зависит от предпочтений и опыта ученого.[3] Например, аэрофотоснимки могут быть более четкими в безоблачной местности, но в противном случае радар может лучше работать в пасмурную погоду.

Обрыв шельфового ледника Фильхнера в Антарктиде. Изображение в ближнем инфракрасном диапазоне позволяет отличить воду от льда - Landsat

Геологическое картирование [ править ]

Типичный рабочий процесс для решения геологической проблемы, начиная от определения проблемы до отбора и интерпретации данных, вдохновленный Гуптой (1991)
Пример кривой спектрального отражения минерального кварца

Дистанционное зондирование может помочь в геологическом картировании поверхности и характеристике рельефа.

Спектральные особенности [ править ]

Видимый и ближний инфракрасной область спектра (ВБИК) и тепловой инфракрасный (МДП) чувствителен к внутриатомным электронным переходам и межатомная прочность связи соответственно может помочь минеральному и року identifications.The инструмента в использовании называется спектрорадиометром в лаборатории и визуализации спектрометре или несколько - / гиперспектральный сканер в качестве удаленных датчиков изображения. [3] При условии, что земля не закрыта густой растительностью , некоторые характеристики поверхностной почвы (рыхлые осадочные материалы, покрывающие землю в виде поверхностных отложений от выветривания и эрозии)коренной породы) можно измерить с глубиной проникновения в границу раздела воздух-почва, равной примерно половине используемой длины волны (например, зеленый свет (~ 0,55 мкм ) дает глубину проникновения в ~ 0,275 мкм). [5] Следовательно, большинство систем дистанционного зондирования, использующих диапазон длин волн VNIR, дают характеристики поверхности почвы или иногда обнаженных пород. [10] Еще одним параметром, контролирующим общую отражательную способность, является шероховатость поверхности . [3] Одна и та же поверхность может казаться шероховатой в режиме VNIR, а в микроволновой печи - гладкой., аналогично тому, что мы воспринимаем, когда используем линейку измерителя для измерения шероховатости, когда колебания поверхности измеряются в сантиметрах. По мере уменьшения размера зерна увеличивается шероховатость поверхности и, следовательно, увеличивается общая отражательная способность, поскольку преобладает диффузное отражение вместо зеркального . [1] Зеркальное отражение от гладкой поверхности, например спокойной воды, дает небольшое обратное рассеяние и, следовательно, кажется темным. Например, лед в основном прозрачен в больших размерах, но становится сильно отражающим, когда разбивается на мелкие зерна.

Минералы и камни [ править ]

При изучении литологического состава может помочь лабораторная и полевая спектроскопия проксимального и дистанционного зондирования. Данные спектрального отражения от спектрометрии изображения с использованием коротких волн, например, от бортового спектрометра видимого / инфракрасного изображения (AVIRIS) [10], предоставляют химические свойства целевого объекта. Например, можно приблизительно определить содержание железа, которое указывает на плодородие почвы и возраст отложений . [10] [5] Для почвы с высоким содержанием оксида железа красный цвет должен давать более высокий коэффициент отражения в красной части длины волны и уменьшается в синем.и зеленый . Также может быть поглощение на длине волны 850-900 нм. [10] Индекс покраснения и площадь поглощения в 550 нм на спектральной кривой отражения являются примерами для количественного определения содержания железа в почве. [11]

Чтобы идентифицировать минерал, доступные библиотеки спектрального коэффициента отражения, например Спектральная библиотека USGS , суммируют диагностические полосы поглощения для многих материалов, не ограничиваясь горными породами и минералами. Это помогает создать карту минералов для определения типа минерала с одинаковыми спектрами с минимальными полевыми работами на месте. [3] Минералогия определяется путем сопоставления собранных образцов со спектральными библиотеками статистическим методом, таким как частичная регрессия наименьших квадратов . Помимо высокого отношения сигнал / шум (> 40: 1), точное пространственное разрешение, ограничивающее количество элементов внутри одного пикселя, также способствует точности решения. [5] Также доступны инструменты цифрового субпиксельного спектрального разделения. USGS Tetracorderкоторый применяет несколько алгоритмов к одним спектральным данным по отношению к спектральной библиотеке, является чувствительным и дает многообещающие результаты. [12] Различные подходы обобщены и классифицированы в литературе, но, к сожалению, не существует универсального рецепта для идентификации минералов.

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

Для идентификации типа породы предлагается несколько индексов, таких как Quartz Index, Carbonate Index и Mafic Index, где Di - данные i-го диапазона в ASTER. [13] [14] [15]

  • Карбонатный индекс (CI): D13 / D14
  • Кварцевый индекс (QI): D11 * D11 / D10 * D12
  • Основной индекс (MI): D12 / D13
Гиперспектральная визуализация дает высокое спектральное разрешение, но в качестве компромисса пространственное и радиометрическое разрешение ниже.

Почва [ править ]

Поверхностная почва - хороший пример геологии под ней. Некоторые свойства почвы, наряду с упомянутой выше литологией, можно восстановить с помощью данных дистанционного зондирования, например Landsat ETM +, для разработки горизонта почвы и, следовательно, для помощи в его классификации . [10] [5]

Текстура почвы и влажность [ править ]

Количество влаги в частицах почвы зависит от размера частиц и текстуры почвы, поскольку промежуточное 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, более влажная почва на радиолокационном изображении ярче, чем сухая. Для коротковолновой области VNIR, согласно той же теории, глинистая поверхность с меньшим размером зерна, способствующая большему обратному рассеянию, должна давать более высокий спектральный отклик. Однако более высокая влажность почвы и содержание органических веществ делают глину более темной на снимках по сравнению с илистым и песчаным почвенным покровом после осадков . [10]Что касается области VNIR, по мере увеличения содержания влаги происходит более заметное поглощение (1,4, 1,9, 2,7 микрометра, а иногда и 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, то есть кажется более ярким на радиолокационных изображениях. [1] Таким образом, почва кажется ярче при более высоком содержании влаги (при наличии капиллярной воды ), но темная для затопленной почвы (зеркальное отражение). Количественно, в то время как текстура почвы определяется статистическими методами регрессии с калибровкой.ученые также разработали Индекс почвенных вод (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 почвенной влаги может быть сведен в таблицу.

ИнструментыСухая почваМокрый грунтЗатопленная почва
Радартемнее (энергия проникает в грунт с низкой диэлектрической проницаемостью)ярче (вода имеет высокую диэлектрическую проницаемость)очень темный (зеркальное отражение)
ВНИРярче (меньше поглощения)темнее (заметное водопоглощение)как вода (малая глубина проникновения)
Органический углерод почвы [ править ]

Органический углерод почвы в основном получают путем проксимального зондирования с использованием средней инфракрасной отражательной способности. [5] Более темный цвет почвы является результатом насыщенного органического вещества, а также переменного количества черной гуминовой кислоты и влажности почвы. [5] Чем выше количество органических веществ в почве, тем больше будет поглощаться падающая энергия, и в результате в целом ожидается более низкая отражательная способность. [10] [5] Контраст цвета почвы позволяет проводить количественный анализ, анализ глубины полосы, анализ главных компонентов и моделирование. [5]

Засоление почвы [ править ]

Засоление почвы является результатом недостаточного выпадения дождевой воды, что приводит к накоплению растворимой соли в почвенном горизонте. Спектральное проксимальное зондирование в VNIR чувствительно к поглощению воды в гидратированных испаряющихся минералах , наиболее заметно при 505 нм, 920 нм, 1415 нм и 2205 нм. [10] [3] [5] Для еще более засоленной почвы 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 в глинистых минералах. [10] [5] Спектральная кривая также показывает уменьшение общего наклона от 800 нм до 1300 нм для более высокой солености. [5]Общая кривая отражения на всех длинах волн увеличивается с увеличением концентрации соли, в то время как составы соли будут показывать некоторые изменения в полосах поглощения. [10]

Поверхностные проявления геологической кинематики дают подсказки для интерпретации фотографий, вдохновленных Гуптой (1991).

Геоморфология [ править ]

Трехмерные геоморфологические особенности, возникающие в результате региональной тектоники и механизмов образования, также можно понять с точки зрения мелкомасштабных изображений, показывающих большую площадь, полученную на возвышении. Топографии из области часто характеризуются вулканической активностью или орогенезом . Эти процессы горообразования определяются соотношением напряжения и деформации 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 доказательства, как наблюдаемые линеаменты, распределение гор в глобальном масштабе, сейсмичность и вулканическую активность, для поддержки тектоники в масштабе земной коры.и геодинамические исследования. [9] Также помогает дополнительная спектральная информация. Например, снег и лед различаются по размеру зерна. [7] Помимо плоской геологической карты с поперечными разрезами, иногда трехмерный вид из стереофотографий или представление в цифровой модели рельефа (ЦМР) может помочь визуализации. [3] Теоретически LiDAR дает наилучшее разрешение с точностью до сантиметра, в то время как радар дает оценку до 10 метров из-за своей высокой чувствительности к мелкомасштабной неровности. [5] Наклонные изображения могут значительно улучшить трехмерное изображение, но пользователи должны помнить о затенении и искажениях. [4]

Дельтовый рельеф в устье Хуанхэ, Китай - Landsat

Недоступные области [ править ]

Хотя полевое картирование является наиболее первичным и предпочтительным способом получения достоверных данных, этот метод не работает, когда области становятся недоступными, например, в слишком опасных или экстремальных условиях. Иногда въезд ученых запрещают политические соображения. С другой стороны, дистанционное зондирование предоставляет информацию об интересующей области, не отправляя ни человека, ни датчик на место. [4]

Пустыня [ править ]

Площадь пустыни сформирована эоловыми процессами, а ее рельеф - эрозией и отложениями . [3] Стереопары аэрофотоснимков обеспечивают трехмерную визуализацию рельефа, в то время как гиперспектральные изображения предоставляют информацию о масштабе зерен для размера зерен, состава песка и т. Д. [3] Изображения часто содержат высокие фотоны в коротких длинах волн в VNIR, соответствующих скудная растительность и мало влаги. [3] Еще одним инструментом является радар, который может проникать в поверхностный песок, материал с низкой диэлектрической проницаемостью. [17]Эта прозрачная характеристика, особенно микроволны L-диапазона (1,25 ГГц) с проникновением 1–2 м, позволяет картировать глубину и, возможно, идентифицировать прошлый водоносный горизонт. [17] Палеогидрография в пустыне Сахара и пустыне Гоби раскрыта, и в будущих исследованиях предлагаются дальнейшие исследования с использованием бортового P-диапазона (435 МГц) для проникновения на расстояние 5 м. [17]

Политическая чувствительная область [ править ]

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 урановых месторождений под ними. [18] Этот район, однако, может служить одним из ярких примеров внутриконтинентального вулканизма или горячей точки . [18] Детальные исследования области, разделенной на Западную, Центральную и Восточную Вулканическую Провинцию Тибести, не показывают никаких существенных признаков пространственно прогрессирующего вулканизма, и, следовательно, она вряд ли будет горячей точкой как проявление Гавайских или Галапагосских островов. [18]Дополнительные данные и систематические полевые исследования и исследования, например геохимическое и радиометрическое датирование , - отличные темы, на которых стоит сосредоточиться в ближайшем будущем. [18] Купол вала Тибести также изучается как региональная речная система для оценки скорости подъема. [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 признаком благоприятных условий окружающей среды. [20] Спутниковое дистанционное зондирование в диапазоне длин волн VNIR помогает определить место спорадического изменения цвета океана из-за относительного увеличения соответствующего поглощения на спектральной кривой. [20] Для обслуживания прибрежных и открытых водоемов и даже некоторых конкретных типов цветения (например, цветения кокколитофориды и цветения триходесмия) разработаны различные алгоритмы расчета частотных полос (например, алгоритмы соотношения полос и разность спектральных полос). [20] Возможность мониторинга в реальном времени за счет комбинированного использования долгосрочных спутниковых данных позволяет лучше понять динамику океана. [20]

Картирование ледников облегчается с помощью дистанционного зондирования, в отличие от перевозки тяжелого оборудования на опасные ледяные земли. [21] Некоторые известные приложения включают составление карт ледников, покрытых чистым льдом и покрытых обломками, записи колебаний ледников, исследования баланса массы и изменения объема для помощи в создании топографической карты и количественного анализа. [21] Аналогичным образом, автоматизированный подход с использованием ленточной математики и вычислений ЦМР с использованием данных высокого разрешения необходим для изучения ледниковых вариаций из-за динамических условий окружающей среды. [21]

Геологические опасности [ править ]

Геологические опасности приводят к человеческим жертвам и серьезному повреждению имущества. Хотя предотвратить стихийные бедствия практически невозможно, их влияние можно уменьшить и свести к минимуму с помощью надлежащей предварительной оценки и планирования рисков. [22]

Карты сейсмической опасности США, 2014 г.

Землетрясения [ править ]

Землетрясения проявляются в движении земной поверхности. [23] Дистанционное зондирование также может помочь в изучении землетрясений по двум аспектам. Один из них - лучше понять местные условия грунта. Например, некоторые типы почв, которые склонны к разжижению (например, насыщенный рыхлый аллювиальный материал), наносят больший ущерб при вибрации, и поэтому зонирование сейсмической опасности может помочь в сокращении имущественных потерь. [3] Другой - определить местонахождение исторических землетрясений в неотектонизме (последние 11000 лет) и проанализировать их пространственное распределение, а значит, нанести на карту зоны разломов со структурными разрывами для дальнейших исследований. [3] С геодезической точки зрения радиолокационная техника ( SAR-интерферометрия, также называемый InSAR) обеспечивает измерение смещения земной поверхности до сантиметрового масштаба. [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 задержанные возвраты, обнаруживают смещение, при условии отсутствия изменений грунта. [24] [25] [26] Карта смещения (интерферограмма) создается для визуализации изменений с точностью до половины длины волны, то есть с точностью до сантиметра.[24] [25] [26] Другой похожий метод - это система глобального позиционирования (GPS) , которая регистрирует смещение во времени дискретных точек посредством трилатерации микроволновых спутниковых сигналов GPS. [9] [23] Та же идея и принцип измерения смещения грунта могут быть также распространены на мониторинг других природных опасностей, таких как вулканизм, оползни [4] и лавины. [27] [25] [22] [26] [4] Спутниковые снимки в среднем ИК-диапазоне (11–12 микрометров) показали некоторые тепловые поля в активных геологических областях, таких как линейная формация и системы разломов. [28]Помимо этих долгоживущих тепловых полей, есть некоторые положительные тепловые аномалии 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 все еще остаются спорными. [4]

Цунами [ править ]

Мангровые заросли обеспечивают защиту от цунами и штормов, сметающих внутренние районы, потому что окраины мангровых зарослей были повреждены и забрали всю энергию. [29] Поэтому актуальной темой становится дистанционное зондирование мангровых зарослей и растительности как естественного барьера для управления рисками. Последние достижения и разработки очень ожидаются в ближайшем будущем, особенно в связи с преобладанием системы гиперспектральной визуализации и спутниковых изображений с очень высоким разрешением (до субметрового уровня). [30] Для экологических исследований могут быть разработаны новые классификационные схемы, позволяющие отличать виды от состава. [30] Оценка площади листавысота растительного покрова, биомасса и продуктивность также могут быть улучшены с появлением существующих и будущих датчиков и алгоритмов. [30] Наводнение, вызванное цунами, приводит к изменению прибрежной зоны, что можно количественно оценить с помощью дистанционного зондирования. [4] [31] Подход на основе разделения для разделения больших изображений на фрагменты изображений для дальнейшего анализа путем переопределения порога обнаружения изменений сократил время вычислений и показал свою совместимость с ручным картированием затронутых областей. [31]

Интерферограмма, показывающая движение грунта в пустыне Трех сестер, где 1500 лет назад произошло извержение. Каждый цветной контур представляет собой равную величину поднятия, которое, возможно, вызвано накоплением магмы на глубине около 7 км. Поднятие около 130 мм при боковой протяженности 20 км. Белые кнопки - это станции GPS. ENVISAT / Wicks, CW et al., 2002, Геологическая служба США

Вулканизм [ править ]

Динамическая магма под плитами, на которых мы живем, вызывает вулканическую активность на поверхности Земли. [3] Для углубления понимания вулканологии и мониторинга активных вулканов основные потоки данных, получаемые с помощью дистанционного зондирования, включают измерения деформации поверхности и тепловые измерения, а также поток и состав газа. [32] С другой стороны, сейсмичность считается геофизическим методом. Данные могут собираться на протяжении всего цикла извержения, от волнений до извержения и затем расслабления. [32] Например, ультрафиолетовая (УФ) и VNIR область чувствительна к двуокиси серы , одному из вулканических газов. BrO (образовался в результате взрыва бромавнутри шлейфов) [33] и CO 2 также являются возможными кандидатами для вулканического мониторинга в наши дни. [32] Тепловые возмущения, например, из-за изменения температуры в кратерных озерах и закачки горячего газа в атмосферу, могут быть обнаружены с помощью датчиков TIR для автоматизации тепловых оповещений о вулканах. [32] Подъем и опускание грунта можно было количественно оценить дистанционно с помощью метода InSAR . [32] Поверхностное проявление вулканизма имеет тенденцию отдавать предпочтение простой геометрии, в то время как сложности вносятся подземными взаимодействиями. [32] В то время как дистанционное зондирование позволяет собирать данные с земли, трехмерное моделирование с использованиемКрайне приветствуется анализ методом конечных элементов, добавленный к геофизическим исследованиям недр. [32]

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

Оползни [ править ]

Оползни - одна из форм потери массы, вызванная гравитацией и нестабильностью склонов . [3] Камень и обломки быстро падают вниз и наружу со склона. Помимо характеристики участка с помощью геологического картирования, могут быть использованы многие из упомянутых инструментов дистанционного зондирования. [34] Например, использование аэрофотоснимков для обновления инвентаризации оползней популярно в гонконгских исследованиях оползней. [35] Технология LiDAR для создания цифровой модели рельефа высокого разрешения (HRDEM) и цифровой модели местности (DTM) с растительным покровом имеет решающее значение для количественной оценкиуклон , вид уклона , мощность потока , плотность дренажа и многие другие параметры для моделей опасности оползней. [34] Микроволновый радар также может принимать участие в распознавании оползней на изображениях радаров с синтезированной апертурой (SAR) и в мониторинге с помощью метода InSAR , который эффективно показывает мелкомасштабную деформацию. [34] Управление рисками опасностей может быть дополнительно обсуждено с использованием географической информационной системы (ГИС) .

Экономическая геология [ править ]

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

Разведка полезных ископаемых и нефти [ править ]

Возникновение природных заповедников, которые можно эксплуатировать, находится в тесной связи с окружающей геологией. Возможные исследования ресурсов должны быть подкреплены точными геологическими моделями для определения месторасположения перспективных рудных и нефтяных месторождений на основе предварительного регионального обзора. [3] Дистанционное зондирование может обеспечить масштабируемое расследование по мере продвижения программы разведки при разумных затратах. Одним из примеров является отслеживание деформации поверхности в шахте с использованием временных рядов InSAR . [6] Другой пример - использование коротковолновой области в VNIR для оценки нефтяного коллектора, поскольку VNIR может обеспечить как точное измерение расстояния с помощью лидара, так и спектральные данные от спектрального сканирования.[36] Следует помнить об унаследованном ограничении: дистанционное зондирование предназначено для обнаружения поверхности, в то время как природные ресурсы сконцентрированы в глубине, поэтому его использование несколько ограничено. Тем не менее, есть некоторые прокси, которые предоставляют ценные данные, включая следующие примеры [3]

  1. стратиграфически-литологические: некоторые минералы сингенетичны или эпигенны с вмещающими породами
  2. геоморфологический: механическая концентрация полезных ископаемых в морфологии
  3. структурные: пересечение структурных особенностей с образованием структурных ловушек
  4. изменение горных пород: кварц - полевые шпаты , карбонаты , гидроксилсодержащие минералы, листовые силикаты , оксиды железа ( лимонит ), обычно проявляющиеся в виде кольца или ореола с зональными изменениями , с помощью улучшения изображения
  5. геоботанический: стресс и аномальный рост растительности могут быть связаны с наличием металла в почве
Расширение хвостохранилища для экономии воды и минимизации воздействия на окружающую среду на руднике Эскондида, Чили, крупнейшем в мире источнике меди - Landsat

В отношении вышеуказанных средств изменения породы предлагается новый способ в свете недостатков низкой отражательной способности из-за растительного покрова и неоднозначности некоторых минералов, например каолинита, который может быть или не быть результатом изменения минерала. В их алгоритме сначала рассматривается общая форма спектра гиперспектрального изображения , а затем полосы поглощения. Затем рассчитываются коэффициенты корреляции для каждого пикселя путем сравнения данных дистанционного зондирования и данных наземного поля. Решение будет назначено каждому пикселю наиболее восприимчивым доминантным объектом, но не установкой порога. [37]

Исследования подземных вод [ править ]

Ориентация на ресурсы подземных вод для снабжения - одна из конечных целей в управлении водными ресурсами. Хотя большая часть информации действительно обеспечивается гидрогеологическими , геофизическими методами и бурением, метод дистанционного зондирования, использующий тот же принцип для интеграции данных, собранных на поверхности, может сделать вывод о возможных замкнутых / неограниченных водоносных горизонтах . [38] Например, в данных радара ( георадар ), который способен проникать в землю на глубину до метров, может отображаться некоторое диффузное отражение от «шероховатой» поверхности относительно используемой длины волны. Изменение литологии может указывать на мягкие породы и рыхлые отложения с высокой пористостью .

Растительность [ править ]

Исследования поверхностной растительности в основном выполняются с помощью мультиспектрального или гиперспектрального анализа изображений, в основном из-за меньшей глубины проникновения и более высокого разрешения диапазона длин волн VNIR. [30] Существует множество датчиков, алгоритмов обработки и классификации изображений и схем оценки результатов на основе дополнительных данных, доступных в анализе растительности. [30] Например, характеристика пастбищных угодий в отношении количества и качества биомассы может быть выведена из гиперспектральных данных. [39] [30] Обнаружение фотосинтетических активных (стоячие живые) по сравнению с нефотосинтетическими активными (стоячие мертвые) и их соотношение в интересующей области поддерживает количественную оценку биомассы.. Качество корма, представленное в соотношении углерод : азот, можно оценить путем обработки гиперспектральных данных с точностью более 80%.

Растительность изменилась с густого леса на прямоугольные земли для выращивания сои в Санта-Крус, Боливия - Landsat

С геологической точки зрения, некоторое поверхностное покрытие может скрывать интересующую область на изображении. Что касается растительности, временной ряд Нормализованного разностного индекса растительности (NDVI), который характеризует рост сельскохозяйственных культур, может определять структуру почвы. [5] Биогеографический градиент, включающий параметры окружающей среды, такие как флористические условия, осадки и температура, также дает ключ к разгадке почвенного покрова. [5] Метод спектрального несмешивания, предполагающий, что полная отражательная способность пикселя является линейной смесью отражательной способности компонентов, очерчивает объекты, вносящие вклад в результирующий сигнал, полученный в датчике. [5]Для характеристики почвы возможны некоторые другие параметры и показатели почвы, такие как нефотосинтезирующий растительный покров, лишайники, функциональные типы растений и значения индикаторов Элленберга. [5]

Наблюдение за планетами [ править ]

Вулканизм на Ио теряет тепло, полученный камерой LORRI зонда New Horizons

Помимо Земли, дистанционное зондирование сделало возможным исследование планет без отправки космонавта в космос. Для большинства исследований планет из-за плотной атмосферы радар является подходящим инструментом для исследования поверхности планеты. Радар может проникать в атмосферу и обнаруживать неровности поверхности. Кроме того, топографические карты могут быть получены с помощью методов радиолокационной альтиметрии и InSAR , например, при картировании Венеры . В качестве примера планетарных приложений с использованием дистанционного зондирования можно проиллюстрировать наблюдение вулканизма на Ио , где находится самое большое количество действующих вулканов на квадратный километр в Солнечной системе.. Хотя важность вулканологии Ио хорошо задокументирована в учебниках [40], новые наблюдения указывают на то, что временная эволюция спектрального отношения между тепловыми выбросами 2: 5 микрометров (тепловая сигнатура) может указывать на режимы извержения, от лавового фонтана до кремнистых лавовых потоков. . [41] Последние предложение было сделано , чтобы улучшить пространственное разрешение , чтобы более точно определить местонахождение источника тепла отверстия, таким образом , чтобы выяснить неразгаданную загадку вулканологии, который тесно связан с приливным нагревом , вызванным эксцентриситетом орбиты от Юпитера. Моделирование показало, что необходимо поддерживать подходящее расстояние между исследуемой землей и датчиком, чтобы обеспечить значимый размер пикселя для разрешения поверхности Io. Дистанционное зондирование с помощью спутника также снижает дрожание, поскольку датчик устойчив в космосе и дает точные данные в отсутствие атмосферы для наземных наблюдений, несмотря на зону сильного излучения на Юпитере, которая резко ограничивает срок службы датчика. [42] Все это способствует будущему проектированию приборов и орбиты.

Обработка изображений [ править ]

Основная статья: Цифровая обработка изображений

Обработка изображений имеет решающее значение для преобразования необработанных данных в полезную информацию. Для визуализации дистанционного зондирования, где спектральные данные собраны и записаны в пикселях в качестве изображения , двухмерного представления. После удаления шума и калибровки изображения получают географическую привязку, чтобы связать пиксель с реальной географией. Затем данные из первых рук корректируются для удаления таких шумов, как атмосферные возмущения, структурные эффекты и искажения . Данные дистанционного зондирования часто подтверждаются наземной достоверностью , которая обычно служит обучающими данными при классификации изображений для обеспечения качества. [3] [5]Интерпретация изображения может быть достигнута интерпретатором или вычислением. [3] Надежность интерпретируемой карты высока только в том случае, если эксперт имеет полное представление о геоморфологии, о том, как поверхностный ландшафт может быть сформирован возможным взаимодействием множества факторов и ограничениями метода. Хотя существует богатый опыт визуальной интерпретации аэрофотоснимков, этот метод требует много времени и подвержен человеческим ошибкам. Цифровая контролируемая или неконтролируемая классификация рельефа с использованием четких или нечеткихЛогика кластеризации открыла новые возможности для жизнеспособных решений. Однако вычислительные алгоритмы зависят от масштабной зависимости и произвольного определения границ классов. Наличие растительного покрова и пересеченной местности также может снизить применимость. [5] Статистические и вычислительные алгоритмы для определения корреляций активно развиваются для анализа изображений. Например, появление непараметрических классификаторов, таких как нейронная сеть, становится альтернативой классификации массивных данных. [1]

Интеграция с ГИС [ править ]

Метод дистанционного зондирования тесно связан с более поздней 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 с точки зрения слоев. [38] Дальнейший анализ проводится в том же пространственном экстенте, и затем создаются тематические карты для презентации. [10] [1] [2] Применение интеграции ГИС и дистанционного зондирования ни в коем случае не может быть исчерпывающим, но здесь обсуждаются темы гидрологии, оползней и городского планирования.

Гидрология [ править ]

Существует множество применений данных ГИС и дистанционного зондирования в управлении водными ресурсами, начиная от разведки, моделирования подземных потоков и естественного пополнения, контроля загрязнения и мониторинга гидрогеологических процессов. По сути, топография , растительный покров , дренажные формы рельефа и типы водоносных горизонтов могут быть выведены из данных дистанционного зондирования и изображений, полученных с различных типов датчиков и платформ. [38] Тематическое исследование в Бурдуре , Турция, демонстрирующее использование данных дистанционного зондирования и пространственного анализа, выполняемого ГИС, является одним из первых проектов. [43]Дистанционное зондирование собирало данные о геологии и плотности линеаментов, в то время как ГИС выводила данные о плотности дренажа, высоте топографии, градиенте, землепользовании и годовом количестве осадков. [43] С помощью взвешенного наложения создается карта потенциала подземных вод для определения возможных новых источников воды. [43]

Оползень [ править ]

Обширная литература показывает, что использование методов дистанционного зондирования оползней успешно во всех аспектах распознавания, мониторинга и оценки опасностей. [34] [44] 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] [45] Основные факторы, способствующие, подобно оползням во всем мире, включают геологию, неоднородности (структурные), выветривание и осадки . Интенсивные осадки (> 2000 мм / год) быстро повышают поровое давление из-за инфильтрации. В то время как местные гидрогеологические модели, созданные с помощью in situ, например, пьезометрических измерений и картирования неоднородностей, могут помочь прояснить кинематику оползней, использование дистанционного зондирования для оценки оползней в Гонконге всегда требует опыта. [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 ландшафта (высота и угол наклона), литологии с данными об осадках для создания карт опасности оползней. С разными весами в соответствующих параметрах, опасность может быть зонирована, чтобы контролировать риск. [4]

Приложения для городской среды [ править ]

Дистанционное зондирование имеет большой потенциал в экологических приложениях. В последнее десятилетие большой интерес вызывают планирование землепользования (например, размещение атомных электростанций и свалки), мониторинг эрозии почвы и загрязнения атмосферы, растительности и т. Д. [3]

Ссылки [ править ]

  1. ^ Б с д е е г ч я J к л м п о р Rees, WG (2013). Физические принципы дистанционного зондирования 3-е издание. Издательство Кембриджского университета.
  2. ^ a b c Куэн, Ф., Кинг, TVV, Хериг, Б., Питерс, округ Колумбия, Ньюкомб, К., Томс, Х. (2000). Дистанционное зондирование для определения характеристик участка. Springer.
  3. ^ a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aa ab ac ad ae af ag ah ai aj ak al Gupta, RP (1991). Геология дистанционного зондирования. Springer-Verlag.
  4. ^ a b c d e f g h i j k l m Исследование и мониторинг, оползни (19 ноября 2020 г.), Ray, Ram (ed.), Landslides - Investigation and Monitoring , IntechOpen, ISBN 978-1-78985-824-2
  5. ^ Б с д е е г ч я J к л м п о р Q R сек т у V ш Mulder, VL, де Bruin, S., Schaepman, ME, Mayr, TR (2011). Использование дистанционного зондирования при картировании почв и местности - обзор. Геодермия, 162, 1–19.
  6. ^ а б в Параделла, WR, Ферретти, А., Мура, JC, Коломбо, Д., Гама, Ф.Ф., Тамбурини, А., ... и Сильва, AQ (2015). Картирование деформации поверхности в карьерах железных рудников в провинции Карахас (регион Амазонки) с использованием интегрированного анализа SAR. Инженерная геология, 193, 61–78.
  7. ^ Б с д е е г ч я Винсент, РК (1997). Основы геолого-экологического дистанционного зондирования. Прентис Холл.
  8. ^ a b c d Коломина, И., Молина, П. (2014). Беспилотные авиационные системы для фотограмметрии и дистанционного зондирования: обзор. Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию 92 (2014) 79–97
  9. ^ а б в г Бюргманн, Р., Тэтчер, В. (2013). Космическая геодезия: революция в измерениях деформации земной коры тектонических процессов. Специальный доклад Геологического общества Америки 500. 397–430.
  10. ^ Б с д е е г ч я J к л м Йенсен, JR (2007). Дистанционное зондирование окружающей среды с точки зрения ресурсов Земли. Пирсон.
  11. ^ Bartholomeus, H., Epema Г., Schaepman, ME (2007). Определение содержания железа в средиземноморских почвах на частично покрытых растительностью территориях с использованием спектральной отражательной способности и визуальной спектроскопии. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 9 (2), 194–203.
  12. ^ Кларк, Р.Н. и др., 2003. Спектроскопия изображений: дистанционное зондирование Земли и планет с помощью USGS Tetracorder и экспертных систем. J. Geophys. Res. 108 (5), 44.
  13. ^ Ниномия Ю., фу, Б., Cudahy, TJ, 2005. Обнаружение литологии с усовершенствованного космического термоэмиссионного и отражающего радиометра (ASTER) мультиспектральные тепловые инфракрасные «-на-датчика радиантности» данных. Remote Sens. Environ. 99 (1–2), 127–139.
  14. ^ Asadzadeh, S., & де Соуза Filho, CR (2016). Обзор методов спектральной обработки для дистанционного геологического зондирования. Международный журнал прикладных наблюдений за Землей и геоинформации, 47, 69–90.
  15. Перейти ↑ Kalinowski, A., Oliver, S. (2004). Руководство по обработке минерального индекса ASTER. Приложения дистанционного зондирования. Геонауки Австралия.
  16. ↑ Wagner, W., Pathe, C., Sabel, D., Bartsch, A., Kunzer, C., Scipal, K., 2007. Экспериментальные продукты влажности почвы на 1 км от ENVISTAT ASAR для Южной Африки, проект SHARE и Проект MISAR. Европейское космическое агентство.
  17. ^ a b c Пайлоу, П. (2017). Картографирование палеогидрографии в пустынях: вклад космического радиолокатора. Вода, 9 (3), 194. doi : 10.3390 / w9030194
  18. ^ a b c d Перментер, Дж. Л., & Оппенгеймер, К. (2007). Вулканы массива Тибести (Чад, Северная Африка). Вестник вулканологии, 69 (6), 609–626.
  19. Перейти ↑ Roberts, GG, & White, N. (2010). Оценка историй скорости подъема по профилям рек на африканских примерах. Журнал геофизических исследований: Твердая Земля, 115 (B2).
  20. ^ a b c d 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. ^ a b c Bhambri, R., & Bolch, T. (2009). Картирование ледников: обзор с особым упором на Индийские Гималаи. Прогресс в физической географии , 33 (5), 672-704.
  22. ^ а б Джойс, К.Э., Беллисс, С.Е., Самсонов, С.В., Макнил, С.Дж. и Глесси, П.Дж. (2009). Обзор состояния методов спутникового дистанционного зондирования и обработки изображений для картирования опасных природных явлений и стихийных бедствий. Успехи в физической географии, 33 (2), 183–207.
  23. ^ a b Прескотт, W. (1993). Видеть землетрясения издалека. Природа, 364, 100–101.
  24. ^ a b c d e Европейский центр космических исследований и технологий. (2007). Принципы InSAR: Руководство по интерпретации SAR-интерферометрии. Публикации ЕКА.
  25. ^ Б с д е е Crosetto, М., Monserrat, О., Куэвас-Гонсалеса, М., Devanthéry, N. & Crippa, B. (2016). Интерферометрия стойкого рассеивателя: обзор. Журнал ISPRS по фотограмметрии и дистанционному зондированию, 115, 78–89.
  26. ^ Б с д е е Caduff, R., Schlunegger, F., Кос, A., & Wiesmann, А. (2015). «Обзор наземной радиолокационной интерферометрии для измерения изменения поверхности в науках о Земле». Процессы земной поверхности и формы рельефа , 40 (2), 208–228.
  27. ^ a b Чен Ф., Лин. Х. и Ху X. (2014). Мониторинг поверхностного смещения склона с помощью малой базовой SAR-интерферометрии с использованием данных ALOS PALSAR в L-диапазоне и TerraSAR в X-диапазоне: пример Гонконга, Китай. Дистанционное зондирование, 6, 1564–1586.
  28. ^ Ouzounov Д., Freund, F. (2004). Излучение в среднем инфракрасном диапазоне перед сильными землетрясениями проанализировано с помощью данных дистанционного зондирования. Успехи космических исследований, 33, 268–273.
  29. ^ Дахдухи-Guebas, Ф., Jayatissa, Л. П., Ди Nitto, Д., Bosire, JO, посещение, Д.Л., & Куда, Н. (2005). Насколько эффективны мангровые заросли в качестве защиты от недавнего цунами ?. Текущая биология, 15 (12), R443-R447.
  30. ^ Б с д е е Хойманнов, BW (2011). Спутниковое дистанционное зондирование мангровых лесов: последние достижения и будущие возможности. Успехи в физической географии, 35 (1), 87–108.
  31. ^ a b Боволо, Ф. и Бруззоне, Л. (2007). Сплит-подход к неконтролируемому обнаружению изменений в многотемпоральных изображениях большого размера: приложение для оценки ущерба от цунами. IEEE Transactions по наукам о Земле и дистанционному зондированию, 45 (6), 1658–1670.
  32. ^ Б с д е е г Пайлом, DM, Mather, Т.А., & Biggs, J. (2013). Дистанционное зондирование вулканов и вулканических процессов: интеграция наблюдений и моделирования - введение. Геологическое общество, Лондон, Специальные публикации, 380 (1), 1–13.
  33. ^ Hörmann, C .; Sihler, H .; Бобровский, Н .; Beirle, S .; Penning de Vries, M .; Platt, U .; Вагнер, Т. (8 мая 2013 г.). «Систематическое исследование окиси брома в вулканических шлейфах из космоса с помощью прибора ГОМЕ-2» . Химия и физика атмосферы . 13 (9): 4749–4781. DOI : 10,5194 / ACP-13-4749-2013 .
  34. ^ a b c d Scaioni, M .; Longoni, L .; Melillo, V .; Папини, М. (2014). «Дистанционное зондирование для исследования оползней: обзор последних достижений и перспектив» . Дистанционное зондирование . 6 (10): 9600–9652. Bibcode : 2014RemS .... 6.9600S . DOI : 10,3390 / rs6109600 .
  35. ^ а б Хо, Х. (2004). Применение интерпретации аэрофотоснимков в геотехнической практике Гонконга (дипломная работа). Университет Гонконга, Покфулам, САР Гонконг. DOI : 10.5353 / th_b4257758 . ЛВП : 10722/55931 .
  36. ^ Ходжеттс, Д. (2013). Лазерное сканирование и цифровая геология обнажений в нефтяной промышленности: обзор. Морская и нефтяная геология, 46, 335–354.
  37. Перейти ↑ Xu, Y., Ma, H., Peng, S. (2014). Исследование по идентификации измененных горных пород на гиперспектральных изображениях по спектру полевого объекта. Обзоры рудной геологии, 56, 584–595.
  38. ^ a b c Джа, М.К., Чоудхури, А., Чоудари, В.М., и Пайффер, С. (2007). Управление подземными водами и их освоение с помощью интегрированных систем дистанционного зондирования и географической информации: перспективы и ограничения. Управление водными ресурсами, 21 (2), 427–467.
  39. ^ Бери О, Филлипс Р., Хендриксон Дж. И др. (2007) Оценка количества и качества кормов с использованием аэрофотоснимков для северных разнотравных прерий. Remote Sens Environ 110: 216–25.
  40. ^ Дэвис, AG (2007). Вулканизм на Ио в сравнении с Землей. Издательство Кембриджского университета.
  41. Перейти ↑ Davis, AG, Keszthelyi, LP, Harris, AJL (2010). Тепловая подпись вулканических извержений на Ио и Земле. Журнал вулканологии и геотермальных исследований, 194, 75–99.
  42. ^ Delory, GT, Умывальник, С. де Патер, И., Питманом, J., Дункан, А. (2010). Наблюдения дистанционного зондирования с высоким разрешением для миссий в систему Юпитера: Ио в качестве примера. Планетарная и космическая наука, 58, 1699–1707.
  43. ^ a b c Сенер, Э., Давраз, А., Озчелик, М. (2007). Интеграция ГИС и дистанционного зондирования в исследованиях подземных вод: тематическое исследование в Бурдуре, Турция. Журнал гидрогеологии, 13, 826–834.
  44. ^ Tofani, В., Segoni, С., Agostini, А., Catani, Ф. и Casagli Н. (2013). Техническое примечание: использование дистанционного зондирования для изучения оползней в Европе. Опасные природные явления и науки о Земле, 13, 299–309.
  45. ^ Hencher, SR & Malone, AW (2012). Гонконгские оползни. Оползни: типы, механизмы, моделирование. Издательство Кембриджского университета.

Внешние ссылки [ править ]

  • СМИ, связанные с дистанционным зондированием, на Викискладе?