RU2076346C1 - Способ картирования содержаний породообразующих минералов интрузивных пород - Google Patents

Способ картирования содержаний породообразующих минералов интрузивных пород Download PDF

Info

Publication number
RU2076346C1
RU2076346C1 SU5058508A RU2076346C1 RU 2076346 C1 RU2076346 C1 RU 2076346C1 SU 5058508 A SU5058508 A SU 5058508A RU 2076346 C1 RU2076346 C1 RU 2076346C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
rocks
rock
contents
intrusive
spectral brightness
Prior art date
Application number
Other languages
English (en)
Inventor
Файзулла Асадуллаевич Усманов
Елена Эдуардовна Рахимова
Original Assignee
Институт геологии и геофизики им.Х.М.Абдуллаева АН Республики Узбекистан
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Институт геологии и геофизики им.Х.М.Абдуллаева АН Республики Узбекистан filed Critical Институт геологии и геофизики им.Х.М.Абдуллаева АН Республики Узбекистан
Priority to SU5058508 priority Critical patent/RU2076346C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2076346C1 publication Critical patent/RU2076346C1/ru

Links

Images

Landscapes

  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

Использование: при геологическом картировании. Сущность изобретения: проводят многозональную космическую съемку спектральной яркости пород, наземные и лабоpаторные петрографические исследования, используя зависимость спектральной яркости пород от количественного минералогического состава, по данным многозональной съемки спектральной яркости поверхности рельефа строятся карты изолиний содержаний породообразующих минералов интрузивных массивов. 5 ил., 1 табл.

Description

Изобретение относится к применению в геологии зондирования поверхности Земли из космоса. Преимущественная область его использования геологическое картирование.
Известен способ определения количественного минералогического состава кристаллических пород, который сводится к определению в шлифах под микроскопом содержаний породообразующих минералов (количественно-минералогический подсчет).
Недостатком этого способа является то, что он позволяет определять минералогический состав небольших (до 2-3 см в поперечнике) шлифов горных пород и к тому же является очень трудоемким. По этим причинам данный способ не используется для количественного минералогического картирования интрузивных массивов.
Известны визуальные способы геологического дешифрирования космических снимков поверхности Земли, которые позволяют выделить площади развития отдельных типов горных пород (структурное картирование [1]). Известны также способы выделения площади с повышенной концентрацией некоторых рудных минералов на основе цифровой обработки материалов многозональной космической съемки. К ним, в частности, относится способ обнаружения сульфидного оруднения и гидротермально измененных пород по данным космической съемки мультиспектральным сканером (МСС) "Лэндсат 1", который является наиболее близким к описываемому изобретению [2] Этот способ сводится к следующему. На площади известного меднорудного месторождения Саиндак в Пакистане была произведена классификация пород (в том числе орудненных) по спектральной яркости 4-х диапазонов снимков "Лэндсат". Эта классификация затем была использована в соседнем районе Машки-шах для выделения площадей развития пород, сходных по характеристикам спектральной яркости с оруденелыми кварцевыми диоритами и пиритизированными породами. В результате последующей проверки было установлено, что участки оруднения в большинстве случаев идентифицировались правильно.
Недостатком этого способа, так как и всех других, является то, что он позволяет построить только лишь карты предполагаемого распространения рудных минералов, имеющие качественный характер, а решить задачу количественного минералогического картирования интрузивов они не могут.
Техническим результатом предлагаемого изобретения является повышение точности и информативности карт интрузивных массивов и сокращение временных и материальных затрат при картировании.
Технический результат достигается следующим образом. Теоретически и эмпирические исследования показали, что многозональные космические снимки содержат количественную информацию о минералогическом составе интруэивных пород. В частности, были установлены связи между содержаниями породообразующих минералов и спектральной яркостью интрузивных пород, определяемой на космоснимках.
Использование зависимости спектральной яркости пород от содержаний породообразующих минералов делает возможным проведение количественного минералогического картирования интрузивных массивов по данным многозональной космической съемки спектральной яркости поверхности рельефа исследуемой территории. Космическая съемка спектральной яркости осуществляется с помощью существующих сканеров в узких зонах спектра электромагнитного излучения, получаемого при отражении солнечных лучей от земной поверхности. Оптимальными для съемки являются длины волн, при которых силикатные породообразующие минералы имеют минимум отражательной способности. Это диапазон 8-12 мкм, в котором наиболее различаются главные породообразующие силикатные минералы. Достаточно четко они различаются также в диапазоне 0,4-1,0 мкм.
На предварительном этапе работ проводится районирование исследуемой территории с выделением площадей, однотипных по ландшафту, в пределах которых распространены группы пород, однотипных по качественному минералогическому составу, т. е. содержащих один и тот же набор минералов. В пределах таких однородных площадей выделяются статистически представительное количество эталонных участков (обнажений), для которых известными полевыми и лабораторными петрографическими способами определяется количественный минералогический состав пород.
Для каждого эталонного участка и для каждой зоны спектра определяется средняя спектральная яркость.
По спектральной яркости и содержанию минералов для эталонных участков по каждому породообразующему минералу составляется уравнение многомерной литейной регрессии
yit aio + ai1xt1 + ai2xt2 + + ainxtn,
где xtk средняя яркость для k-й (k 1,2,m) зоны спектра и t-го участка,
yit среднее содержание i-го породообразующего минерала на t-м участке,
aik коэффициенты уравнения регрессии.
Площадь интрузивного массива разбивается на несколько десятков примерно равных участков. Для t-го участка и k-й (k=1,2,m) зоны спектра измеряется средняя яркость xtk и про уpавнению регрессии вычисляется среднее содержание i-го минерала yit. Отнеся эти содержания к центрам участков, путем их аппроксимации полиномом строятся изолинии содержаний минерала.
Сравнительный анализ заявляемого технического решения с прототипом показывает, что заявляемое решение выгодного отличается от прототипа. Последний позволяет только выделить площади распространения отдельных типов пород, тогда как по предлагаемому способу можно выделить не только отдельные типы пород, но также построить карты количественного минералогического состава в пределах площади каждого типа.
На фиг.1 приведена схема разбиения площади Устукского интрузива на ячейки (пиксели) для измерения спектральной яркости и на участки для оценки среднего содержания минералов: 1 границы пикселей, 2 границы участков, 3 номер участка; на фиг. 2 карта изолиний содержаний кварца (в объемных) в Устукском интрузиве; на фиг.3 карта изолиний содержаний калиевого полевого шпата (в об. ) в Устукском интрузиве; на фиг.4 карта изолиний содержаний плагиоклаза (в об.) в Устукском интрузиве; на фиг.5 карта изолиний суммарных содержаний биотита и мусковита (в об.) в Устукском интрузиве.
Предлагаемый способ построения количественных минералогических карт апробирован на примере интрузивных массивов Нуратинского района Узбекистана (Темиркабукский, Устукский, Кошрабатский, заркайнарский, Каратауский, Зирабулакский массивы).
Для оценки коэффициентов уравнений множественной линейной регрессии использовались данные по среднему количественному минералогическому составу отдельных типов пород, полученные при проведении ранее полевых и лабораторных исследований (каталог интрузивных массивов Узбекистана. Ч.II Ташкент: Фан. 1975, 431 с.).
В качестве материалов космической съемки спектральной яркости использованы снимки "Лэндсат" Нуратинского района масштаба 1:1000000, полученные в результате съемки 31 мая 1982 г. в трех зонах спектра: 0,5-0,6 мкм (зона 4); 0,6-0,7 мкм (зона 5); 0,7-0,8 мкм (зона 6). Измеренные на космоснимках значения фототона с помощью сенситометрического клина пересчитаны на спектральную яркость. Площадь интрузивного массива разбивалась на примерно равные участки. На большинстве участков по 20 пикселей (фиг.1). Один пиксел приблизительно равен 0,3 мм х 0,3 мм в масштабе снимка (300 м х 300 м на местности). Это приблизительно соответствует сетке (густоте) точек наблюдений геологической съемки масштаба 1:25000. Используя построенные уравнения регрессии, по спектральным яркостям для каждого участка оценивались средние содержания (концентрации) породообразующих минералов. Вычисленные для участков средние содержания минералов относились к центрам участков и затем аппроксимировались и строились карты изолиний содержаний минералов. В другом варианте содержания минералов оценивались не по средней яркости, а по отношению яркостей разных зон.
В качестве примера здесь приведены результаты по Устукскому инструзивному массиву. На фиг. 1 показана схема разделения площади этого массива на пиксели (ячейки) и участки (всего 28 участков). На фиг.2-5 приведены карты изолиний содержаний кварца (фиг.2), калиевого полевого шпата (фиг.3), плагиоклаза (фиг. 4), биотита и мусковита (фиг.5). Изолинии проведены через 1 об. содержаний минералов.
Сравнение количественных минералогических карт интрузивных массивов, построенных предлагаемым способом, с геологическими данными показало их хорошее соответствие. В таблице приведены средние содержания породообразующих минералов (рi) в интрузивах Нуратинского района, вычисленные по спектральным яркостям породы для спектральных зон 0,5-0,6 мкм (х4), 0,6-0,7 мкм (х5), 0,7-0,8 мкм (х6) и их отношениям (x5/x4, x6/x5, x6/x4). Для сравнения здесь же даны фактические средние содержания, полученные традиционными геологическими и петрографическими методами (количественно-минералогический подсчет под микроскопом). По отклонениям средних содержаний минералов в интрузивах Нуратинского района, вычисленных по спектральным яркостям, с фактическими (полученными количественно-минералогическим подсчетом под микроскопом) оценены абсолютные и относительные средние погрешности. Полученные результаты обосновывают достаточную точность и эффективность предлагаемого способа.
Все работы от считывания космоснимков до построения конечных карт (за исключением микроскопических определений состава пород) выполнены автоматически с помощью современных компьютеров ("Периколор", IBM РС/АТ).
Высокая экономическая эффективность предлагаемого способа количественного минералогического картирования интрузивных пород достигается за счет резкого сокращения объема трудоемких полевых и лабораторных работ по определению состава пород, которые выполняются только в отдельных выбранных точках на местности, а по остальным точкам он находится по измеренным значениям спектральной яркости, получаемым с достаточной точностью сразу для больших площадей.
Масштабы возможного применения изобретения можно оценить из того, что интрузивные породы распространены на 30-60% площади всех регионов мира. С ними связано большинство рудных месторождений. Без больших дополнительных затрат можно получить количественные минералогические карты интрузивных массивов, используя данные космической съемки поверхности Земли.
Применение предлагаемого способа делает возможным автоматизацию процесса картирования интрузивных массивов и прогнозирования их рудоносности.

Claims (1)

  1. Способ картирования содержаний породообразующих минералов интрузивных пород, выходящих на поверхность Земли и не перекрытых корой выветривания или рыхлыми отложениями, включающий многозональную космическую съемку спектральной яркости пород, петрографические исследования по определению количественного минералогического состава пород эталонных участков, характеризующихся однотипным ландшафтом и однотипным качественным минералогическим составом пород, отличающийся тем, что используются уравнения многомерной линейной регрессии, связывающие спектральные яркости и содержания породообразующих минералов, и по данным многозональной съемки спектральной яркости рельефа строят карты изолиний содержаний породообразующих минералов интрузивных пород.
SU5058508 1992-08-11 1992-08-11 Способ картирования содержаний породообразующих минералов интрузивных пород RU2076346C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU5058508 RU2076346C1 (ru) 1992-08-11 1992-08-11 Способ картирования содержаний породообразующих минералов интрузивных пород

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU5058508 RU2076346C1 (ru) 1992-08-11 1992-08-11 Способ картирования содержаний породообразующих минералов интрузивных пород

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2076346C1 true RU2076346C1 (ru) 1997-03-27

Family

ID=21611500

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
SU5058508 RU2076346C1 (ru) 1992-08-11 1992-08-11 Способ картирования содержаний породообразующих минералов интрузивных пород

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2076346C1 (ru)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101551471B (zh) * 2009-05-19 2012-01-18 中国国土资源航空物探遥感中心 一种高光谱遥感矿物含量定量反演方法
CN108996513A (zh) * 2018-08-30 2018-12-14 贺州市骏鑫矿产品有限责任公司 一种钾长石粉增白的方法
CN117236004A (zh) * 2023-09-13 2023-12-15 中国地质科学院地质研究所 一种大比例尺剥蚀深度专题填图方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Кронберг П. Дистанционное изучение Земли. - М.: Мир, 1988, с. 189-331. Косметическая геология. Материалы симпозиума ИАСА по исследованию Ресурсов Земли. - Л.: Недра. 1979, с. 164-176. *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101551471B (zh) * 2009-05-19 2012-01-18 中国国土资源航空物探遥感中心 一种高光谱遥感矿物含量定量反演方法
CN108996513A (zh) * 2018-08-30 2018-12-14 贺州市骏鑫矿产品有限责任公司 一种钾长石粉增白的方法
CN117236004A (zh) * 2023-09-13 2023-12-15 中国地质科学院地质研究所 一种大比例尺剥蚀深度专题填图方法
CN117236004B (zh) * 2023-09-13 2024-06-21 中国地质科学院地质研究所 一种大比例尺剥蚀深度专题填图方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Armesto-González et al. Terrestrial laser scanning intensity data applied to damage detection for historical buildings
Wichmann et al. Evaluating the potential of multispectral airborne lidar for topographic mapping and land cover classification
Leone et al. Multivariate analysis of laboratory spectra for the assessment of soil development and soil degradation in the southern Apennines (Italy)
Erenoglu et al. An UAS-assisted multi-sensor approach for 3D modeling and reconstruction of cultural heritage site
Ahmed et al. Evaluation of Landsat TM5 multispectral data for automated mapping of surface soil texture and organic matter in GIS
Shayeganpour et al. Evaluating pixel-based vs. object-based image analysis approaches for lithological discrimination using VNIR data of WorldView-3
Živec et al. Determination of rock type and moisture content in flysch using TLS intensity in the Elerji quarry (south-west Slovenia)
AM Dematte et al. Estimation of soil properties by orbital and laboratory reflectance means and its relation with soil classification
El Ghrabawy et al. Remote sensing signature analysis of ASTER imagery for geological mapping of Gasus area, central eastern desert, Egypt
Zare et al. Comparing traditional and digital soil mapping at a district scale using residual maximum likelihood analysis
Ovaskainen et al. A new subsampling methodology to optimize the characterization of two-dimensional bedrock fracture networks
Courba et al. Litho-structural and hydrothermal alteration mapping for mineral prospection in the Maider basin of Morocco based on remote sensing and field investigations
RU2076346C1 (ru) Способ картирования содержаний породообразующих минералов интрузивных пород
Yee et al. Preliminary analysis of rock mass weathering grade using image analysis of CIELAB color space with the validation of Schmidt hammer: A case study
Shebl et al. Novel comprehensions of lithological and structural features gleaned via Sentinel 2 texture analysis
Sciuto et al. Characterization of building materials by means of spectral remote sensing: The example of Carcassonne's defensive wall (Aude, France)
Crespo et al. Damage detection on historical buildings using unsupervised classification techniques
Blondel et al. Textural analysis and structure-tracking for geological mapping: applications to sonar images from Endeavour Segment, Juan de Fuca Ridge
Zhang et al. Three-dimensional modeling of alteration information with hyperspectral core imaging and application to uranium exploration in the Heyuanbei uranium deposit, Xiangshan, Jiangxi, China
Nováková et al. Correcting laser scanning intensity recorded in a cave environment for high-resolution lithological mapping: A case study of the Gouffre Georges, France
Mulder Spectroscopy-supported digital soil mapping
Meyer et al. Lava morphology mapping by expert system classification of high-resolution side-scan sonar imagery from the East Pacific Rise, 9–10 N
Haihui et al. Extraction of Altered Mineral from Remote Sensing Data in Gold Exploration Based on the Nonlinear Analysis Technology
Fociro et al. Carbonate texture identification using multi-layer perceptron neural network
RU2463630C1 (ru) Способ определения источников выбросов в атмосферу по изображениям мегаполисов