Что нужно для дистанционного зондирования
Что нужно для дистанционного зондирования
Дистанционное зондирование Земли
Технологии дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса — незаменимый инструмент изучения и постоянного мониторинга нашей планеты, помогающий эффективно использовать и управлять ее ресурсами. Современные технологии ДЗЗ находят применение практически во всех сферах нашей жизни.
Сегодня разработанные предприятиями Роскосмоса технологии и методики использования данных ДЗЗ позволяют предложить уникальные решения для обеспечения безопасности, повышения эффективности разведки и добычи природных ресурсов, внедрения новейших практик в сельское хозяйство, предупреждения чрезвычайных ситуаций и устранении их последствий, охраны окружающей среды и контроля над изменением климата.
В настоящее время российская орбитальная группировка дистанционного зондирования Земли состоит из космических аппаратов серий «Ресурс-П», «Канопус-В», «Метеор-М», «Электро-Л» и «Арктика-М».
Изображения, передаваемые спутниками дистанционного зондирования Земли, находят применение во многих отраслях — сельском хозяйстве, геологических и гидрологических исследованиях, лесоводстве, охране окружающей среды, планировке территорий, образовательных, разведывательных и военных целях. Космические системы ДЗЗ позволяют за короткое время получить необходимые данные с больших площадей (в том числе труднодоступных и опасных участков).
В 2013 году Роскосмос присоединился к деятельности Международной Хартии по космосу и крупным катастрофам. Для обеспечения его участия в деятельности Международной Хартии был создан специализированный Центр Роскосмоса по взаимодействию с Хартией и МЧС России.
Головной организацией Госкорпорации «Роскосмос» по организации приема, обработки и распространения информации дистанционного зондирования Земли является Научный центр оперативного мониторинга Земли (НЦ ОМЗ) холдинга «Российские космические системы» (входит в Госкорпорацию «Роскосмос»). НЦ ОМЗ выполняет функции наземного комплекса планирования, приема, обработки и распространения космической информации с российских космических аппаратов ДЗЗ.
Федеральным, региональным и местным органам исполнительной власти для обеспечения государственных нужд материалы космической съёмки первого уровня стандартной обработки (космические изображения, прошедшие радиометрическую и геометрическую коррекцию) предоставляются на безвозмездной основе. В случае необходимости получения указанными органами материалов космической съемки высших уровней стандартной обработки, за услуги по их изготовлению взимается плата в соответствии с утверждённым прейскурантом цен.
Общедоступные данные дистанционного зондирования Земли: как получить и использовать
Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) — наблюдение поверхности Земли наземными, авиационными и космическими средствами, оснащёнными различными видами съемочной аппаратуры [википедия]. Поговорим о возможностях, предоставляемых бесплатными и общедоступными данными. Всего не перечислить, поэтому расскажу только о том, с чем я сам работаю, все примеры кода и картинки мои собственные. Исходный код по ссылкам представлен на языке Python 3 в виде Jupyter Notebooks на GitHub.
Картинка ниже показывает смещение поверхности Земли относительно спутника (красным цветом обозначено смещение вверх и синим — вниз) в результате землетрясения (6.5 баллов) — как видим, горы «подросли» (на 20-30 см) и долины углубились (на 15-20 см). Можно ли это замерить локально? Да, с помощью сети наземных приемников GPS, для которых местоположение можно вычислить с очень высокой точностью, но это дорого и сложно, а точность спутниковых наблюдений уже превосходит наземные. Кстати, показанная интерферограмма вычислена за пару часов на обычном лаптопе с помощью Open Source утилит GMTSAR (фактически, это расширение для знаменитых в области наук о Земле утилит GMT).
Как растут горы — спутниковая интерферограмма землетрясения магнитудой 6.5 баллов в Монте Кристо, Невада, США
Где брать данные ДЗЗ
Данные спутниковых аппаратов по отдельности доступны в каталогах управляющих спутниками организаций, а еще существуют открытые каталоги, включающие множество датасетов, особенно интересен каталог Google Earth Engine Datasets, все данные из которого могут быть бесплатно обработаны с помощью системы Google Earth Engine: A planetary-scale platform for Earth science data & analysis. Каталог включает амплитудные радарные снимки, но не фазовые (поскольку операции усреднения и другие для них не имеют смысла, из них нельзя построить композит на всю территорию планеты и в глобальном каталоге они бесполезны). Для получения оптических и радарных снимков со спутников Sentinel-1 и Sentinel-2 удобна Python библиотека SentinelSat, для скачивания рельефа SRTM 30м и 90м существует Python библиотека Elevation. Смотрите также продукты в виде GeoTIFF или NetCDF файлов на сайтах:
Примеры данных ДЗЗ
Спутники на удивление много всего умеют измерять, и часто с поразительной точностью, а главное, многие собранные данные бесплатны и легко доступны. Что интересно, десятилетие назад точность и количество данных дистанционного зондирования, разумеется, уступали современным, но скорее количественно (доступное разрешение выросло в несколько раз, частота получения данных увеличилась, орбиты спутников стали известны точнее и это улучшило качество обработки результатов измерений и т.п.), чем качественно. Перечислим некоторые популярные и открыто доступные данные:
Compare Spectrograms of Hyperspectral and Multispectral Satellite Missions
Что еще можно узнать о Земле по данным ДЗЗ
Результаты прямых дистанционных измерений не только широко используются сами по себе, но и служат основой для получения многих других результатов, включая:
Перечисленные глобальные модели очень полезны, например, решением обратной задачи гравики можно восстановить соответствующее распределение гравитационных потенциалов, то есть построить модель (аномалий) геологической плотности:
Геологическая модель островов Фого (справа) и Брава (слева), Кабо-Верде
А кроме того, для детального изучения территорий существует множество способов локального улучшения разрешения данных.
Пример: создание локальных гравитационных карт высокого разрешения
Можно построить детальные гравитационные карты, используя спутниковую гравиметрию и детальный рельеф (30м и точнее) или космические снимки (10м). Здесь и далее подразумевается вертикальная компонента гравитационного поля.
Что интересно, многие отечественные геофизики не понимают, как это возможно (преобразование Фурье явно «прошло» мимо них), хотя методики построения глобальных гравитационных моделей (доступны только в оригинале, то есть, на английском языке) WGM2012, Sandwell & Smith Gravity, GGM plus 2013 общедоступны. Впрочем, совсем не обязательно их читать целиком, поскольку основой служит простой и легко проверяемый факт. Посмотрим вот эти графики корреляции (в некоторых источниках используется термин когерентность, хотя сами вычисления аналогичны) между гравитационным полем и рельефом:
[https://www.linkedin.com/pulse/computing-coherence-between-two-dimensional-gravity-grids-pechnikov/](Spectral Coherence between Gravity and Bathymetry Grids)
Здесь слева показано значение корреляции между гравитационными данными и батиметрией (рельефом дна), сдвиг от нуля вправо по оси абсцисс объясняется тем, что гравитационные данные измерены на поверхности, а батиметрия (очевидно) на дне, при этом глубина изучаемой территории составляет 3-4км. Справа показан график, аналогичный полученному в известной статье от НАСА (включена в сборник рецептов для батиметрии GEBCO, в статье по ссылке описано подробнее), где также есть аналогичное смещение от нуля по оси абсцисс. Длина волны означает характерный размер неоднородности; как видим, мы можем вычислить значение гравитации по батиметрии (рельефу дна). Разумеется, на суше все аналогично, просто оригинальная статья относится именно к данным батиметрии. Подробности и исходный код доступны по ссылке выше.
Ключевым моментом является линейная связь спектральных компонент гравитационного поля и рельефа — для каждой длины волны (характерного размера неоднородностей) отношение спектральных компонент постоянно. Однако, поскольку это отношение является функцией длины волны, линейная связь между непосредственно гравикой и рельефом отсутствует! Замечу, что характер этой связи известен (да, в общем, и очевиден — амплитуда компонент должна быстро уменьшаться, чтобы энергия поля была конечной) и по нему можно вычислять геологическую плотность через индекс фрактальности, но это, как говорится, совсем другой разговор, ограничусь просто ссылкой на статью и программный код: The Density-Depth Model by Spectral Fractal Dimension Index
Пример вычисления локальной гравики высокого разрешения по данным рельефа (исходный код доступен по ссылке ниже):
Build Super-resolution Gravity from GGMplus Free-Air Gravity Anomaly (200m) enhanced by SRTM topography (30m)
Аналогично можно использовать и ортофотоснимки или космоснимки для улучшения детальности рельефа (исходный код доступен по ссылке ниже):
В каждом случае, перед вычислениями необходимо строить коррелограмму, как описано выше, и проверять наличие высокой корреляции между спектральными компонентами. При отсутствии такой корреляции исходные данные некорректны и качества результатов окажется непредсказуемым. Причинами отсутствия корреляции могут быть ошибки позиционирования данных друг относительно друга (существенное смещение координат) или плохое качество снимка (заметные облака или невидимая глазом облачная дымка), а также некорректность используемой в качестве основы гравики на выбранной территории (например, качество модели гравики GGM plus 2013 хорошее на территории Индонезии и плохое в Южной Америке).
Заключение
Существует еще множество вариантов использования данных дистанционного зондирования Земли и при наличии общедоступных и бесплатных платформ для их облачной обработки, таких, как Google Earth Engine: A planetary-scale platform for Earth science data & analysis каждый может попробовать свои силы. Google Earth Engine (GEE) предоставляет также множество примеров скриптов, в том числе, для визуализации каждого доступного набора данных. Аналогично, Open Source утилиты GMTSAR сопровождаются множеством примеров и обширной документацией.
Дистанционное зондирование
Преимущества дистанционного зондирования
Дистанционным зондированием называют получение информации об объектах без вхождения с ними в физический контакт. Однако это определение является слишком широким.
Поэтому введем некоторые ограничения, позволяющие конкретизировать особенности понятия «дистанционное зондирование», и в частности, важного для обеспечения безопасности авиации понятия дистанционного зондирования атмосферы. Во-первых, предполагают, что информацию получают с помощью технических средств.
Во-вторых, речь идет об объектах, находящихся на значительных расстояниях от технических средств, что принципиально отличает ДЗ от других научно-технических направлений, таких как неразрушающий контроль материалов и изделий, медицинская диагностика и т. п. Добавим, что ДЗ использует косвенные методы измерения.
Дистанционное зондирование включает исследования атмосферы и земной поверхности, в последнее время развились и подповерхностные методы ДЗ. Применение методов и средств дистанционного неконтактного получения информации о состоянии и параметрах тропосферы способствует безопасности авиации.
Дистанционное зондирование стоит довольно дорого, особенно космическое. Несмотря на это, сравнительный анализ затрат и получаемых результатов доказывает высокую экономическую эффективность зондирования. Кроме того, использование данных зондирования, в частности, метеорологических спутников, наземных и бортовых радиолокационных средств, сохранило тысячи человеческих жизней за счет предупреждения стихийных бедствий и избежания опасных метеорологических явлений. Поэтому научно-исследовательская. экспериментальная, конструкторская и оперативная деятельность в области ДЗ, которая интенсивно развивается в ведущих странах мира, является полностью оправданной.
Объекты и применение дистанционного зондирования
Основными объектами ДЗ являются:
погода и климат (осадки, облака, ветер, турбулентность, излучения);
элементы окружающей среды (аэрозоли, газы, электричество атмосферы, перенос, т. е. перераспределение в атмосфере той или иной субстанции);
океаны и моря (морское волнение, течения, количество воды, лед);
земная поверхность (растительность, геологические исследования, изучения ресурсов, высото-метрия).
Информация, получаемая средствами ДЗ, необходима для многих отраслей науки, техники и экономики. Количество потенциальных потребителей этой информации постоянно растет.
С целью обеспечения безопасности полетов ДЗ используется:
метеорологией, климатологией и физикой атмосферы (оперативные данные для прогноза погоды, определения профиля температуры, давления и содержания водяного пара в атмосфере, измерения скорости ветра и т. п.);
спутниковой навигацией, связью, в радиолокационных наблюдениях и радионавигации (эти области требуют данных об условиях распространения радиоволн, которые оперативно получаются средствами ДЗ);
авиацией, например, прогноз метеоусловий в аэропортах и на авиатрассах, оперативное обнаружение опасных метеорологических явлений, таких как град, гроза, турбулентность, сдвиг ветра, микровзрыв и обледенение.
Кроме того, важными являются такие области, в которых летательные аппараты используются в качестве носителей средств ДЗ:
гидрология, включая оценку и управление водными ресурсами, прогнозирование таяния снегов, предупреждения о паводках;
аграрные области (прогноз и управление погодой, контроль типа, распространения и состояния растительного покрова, построение карт типов грунтов, определение влажности, предупреждение градобитий, прогноз урожая);
экология (контроль загрязнения атмосферы и земной поверхности);
океанография (например, измерение температуры морской поверхности, исследования океанических течений и спектров морского волнения);
гляциология (например, отображение распространения и движения ледовых щитов и морского льда, определения возможности морского судоходства в ледовых условиях);
геология, геоморфология и геодезия (например, идентификация типа горных пород, локализация геологических дефектов и аномалий, измерение
параметров Земли и наблюдение тектонического движения);
топография и картография (в частности, получение точных данных о высоте и привязке их к данной системе координат, производство карт и внесение изменений в них);
контроль стихийных бедствий (в том числе контроль объема паводков, предупреждение о песчаных и пылевых бурях, лавинах, оползнях, определение маршрутов лавин и т. п.);
планирование в других технических приложениях (например, инвентаризация землепользования и контроль изменений, оценка земельных ресурсов, наблюдение за движением транспорта);
военные применения (контроль передвижения техники и воинских формирований, оценка местности).
Системы и методы дистанционного зондирования
Классификация систем ДЗ основывается на привычных для специалистов по радиолокации отличиях между активными и пассивными системами. Активные системы облучают исследуемую среду электромагнитным излучением (ЭМИ), которое обеспечивает система ДЗ, т. е. в этом случае средство ДЗ генерирует электромагнитную энергию и излучает ее в направлении исследуемого объекта. Пассивные системы воспринимают ЭМИ от исследуемого объекта естественным образом. Это может быть, как собственное ЭМИ, возникающее в самом объекте зондирования, например, тепловое излучение, так и рассеянное ЭМИ какого-либо естественного внешнего источника, например, солнечного излучения. Преимущества и недостатки каждого из двух указанных типов систем ДЗ (активные и пассивные) определяются рядом факторов. Например, пассивная система практически неприменима в тех случаях, когда отсутствует достаточно интенсивное собственное излучение исследуемых объектов в заданном диапазоне длин волн. С другой стороны, активная система становится технически невыполнимой, если излучаемая мощность, необходимая для получения достаточного отраженного сигнала, оказывается слишком большой.
В ряде случаев для получения необходимой информации желательно знать точные параметры излучаемого сигнала, чтобы обеспечить какие-то специальные возможности анализа, например, измерение доплеровского сдвига частоты отраженного сигнала для оценки движения цели по отношению датчика (приемника) или изменения поляризации отраженного сигнала относительно зондирующего сигнала. Как и любые информационно-измерительные системы, которые используют ЭМИ, системы ДЗ различаются по диапазонам частот электромагнитных колебаний, например, ультрафиолетовые, видимого света, инфракрасные, миллиметровые, сантиметровые, дециметровые.
В первом случае излучение от заданного известного источника (передатчика) поступает на вход приемника после того, как оно прошло через исследуемый объект. Оценивается величина ослабления излучения на трассе распространения от передатчика к приемнику, при этом предполагается, что величина потерь электромагнитной энергии при прохождении через объект связана со свойствами этого объекта. Причиной потерь может быть поглощение или комбинация поглощения и рассеяния, что лежит в основе получения информации об объекте. Много методов ДЗ по сути основаны на таком подходе.
Во втором случае, когда источник сам является источником излучения, обычно возникает задача измерения инфракрасной или/и микроволновой эмиссии, что используется для получения информации о тепловой структуре атмосферы и других ее свойствах. Кроме того, такой подход характерен для исследования молниевого разряда на основе его собственного радиоизлучения и для обнаружения грозы на больших расстояниях.
Активная система ДЗ может быть моно-статической, когда передатчик и приемник средства ДЗ размещаются на одной позиции, бистатической, или даже мульти-статической, когда система состоит из одного или нескольких передатчиков и нескольких приемников, расположенных в разных позициях.
Классификация не будет достаточно полной, если не указать основные технические средства ДЗ: радиолокаторы, радиометры, лидеры и другие устройства или системы, используемые в качестве датчиков ДЗ.
Изучение атмосферы с помощью ДЗ включает использования приборов, устанавливаемых на искусственных спутниках Земли и орбитальных станциях, самолетах, ракетах, воздушных шарах, а также средствами, размещенными на земле. Чаще всего носителями средств ДЗ являются спутники, самолеты и платформы наземного базирования.
Обратные задачи
Рассмотрим простой пример, который относится к пассивному зондированию атмосферы. Предположим, что поглощающий газ в атмосфере характеризуется собственным излучением, зависящим от температуры газа. Это излучение воспринимается датчиком, расположенным на спутнике. Предположим также, что существует связь между длиной волны излучения и температурой, а температура зависит от высоты слоя атмосферы. Тогда знание взаимосвязи между интенсивностью излучения, длиной волны излучения и температурой газа дает способ оценки температуры атмосферного газа как функции длины волны и, следовательно, высоты. На самом деле ситуация намного сложнее по сравнению с описанным идеальным случаем. Излучение на заданной длине волны не исходит из одного слоя на соответствующей высоте, а распределено по толще атмосферы, поэтому нет взаимно однозначного соответствия между длиной волны и высотой, как это предполагалось для идеального случая, что вызывает размытость этой связи. Этот пример является типичным для многих обратных задач, где границы интегрирования зависят от особенностей конкретной задачи. Это уравнение известно, как интегральное уравнение Фредгольма первого рода. Оно характеризуется тем, что границы интеграла фиксированные, появляется только в подынтегральном выражении. Функция называется ядром или функцией ядра уравнения.
Разные задачи ДЗ сводятся к уравнению или к подобным уравнениям. Для решения таких задач необходимо выполнить обратное преобразование, чтобы по результатам измерений g. получить распределение. Такие обратные задачи называются некорректными, или некорректно поставленными задачами. Их решение ассоциировано с преодолением трех следующих трудностей. В принципе решение некорректной задачи может оказаться математически несуществующим, неоднозначным или неустойчивым. Отсутствие решения
С точки зрения ДЗ, опасные метеорологические явления (ОМЯ) можно рассматривать как объемно распределенные объекты, которые занимают определенные пространственные зоны в облачности или в безоблачной атмосфере (ясном небе). Физические признаки внешнего проявления ОМЯ, как правило, описываются параметрами, характеризующими интенсивность ОМЯ и которые в принципе можно измерять, например, параметры скорости ветра, напряженности электрического и магнитного полей, интенсивность осадков. Физические параметры ОМЯ рассмотрены.
Районы атмосферы, в которых параметры, характеризующие интенсивность ОМЯ, превышают некоторый заданный уровень, называются зонами ОМЯ. Процесс обнаружения ОМЯ и отнесение их зон к определенным пространственным координатам в заданное время на основании результатов ДЗ называется локализацией зон ОМЯ.
Таким образом, в процессе локализации средствами микроволнового ДЗ атмосферы обнаруживают зоны ОМЯ и определяют их местоположение в заданной системе координат. В ряде случаев можно оценить также степень интенсивности ОМЯ.
Дистанционное зондирование в разведке и других областях
Наряду с традиционными методами исследований и картографирования исследуемых объектов в современной геологии, горном деле, рекультивации широкое распространение приобретает так называемое дистанционное зондирование (англ. remote sensing), то есть сбор, обработка и интерпретация изображений и данных, полученных путем съёмок с авиационных и космических носителей.
Типы и применение
Способы дистанционного зондирования можно классифицировать на несколько типов в зависимости от:
Дистанционное зондирование имеет несколько основных областей применения: геологическое картографирование, структурное картографирование, картографирование литологии, изучение гидрологии, а также ряд второстепенных, например, логистическое обеспечение, рекультивация и т.п.
Помимо сказанного выше, дистанционное зондирование дает возможность изучения различных гидрологических особенностей, в частности пространственного распределения и динамики гидрологических явлений. Среди примеров использования данных методов в области гидрологии можно выделить оценку влажности почвы, изучение снежного покрова, мониторинг оледенения рек и озер, картирование и мониторинг наводнений, мониторинг динамики ледников, картографирование дренажных бассейнов и т.д.
Существует достаточно много различных систем дистанционного зондирования, например, многоспектральных и гиперспектральных:
— спутниковые системы ALI, EOS, EOS (Terra), Landsat (рис. 1), Hyperion;
— авиационные системы — MASTER, SEBASS, AVIRIS, HyMAP.
Рис. 1. Варианты спутниковых изображений участка в Северной Австралии, полученные с помощью спутника Landsat 8. Cлева: оттенками пурпурного и синего цвета отмечены выходы пород (кварцевого порфира, базальта и кварцита); оттенками желтого, коричневого и зеленого — изменения геологии реголита. Справа: отмечено высокое содержания в почве оксидов железа естественного цвета; оттенки синего, серого и бежевого — отмечены выходы пород (Источник: «MICROMINE»)
Дистанционное зондирование в разведке
Разведка месторождений полезных ископаемых — сложная и комплексная задача, для эффективного решения которой специалист нуждается в максимально возможном количестве актуальной информации об исследуемом объекте или участке.
Дистанционное зондирование — это не какая-то отдельная технология, это целый спектр разнообразных методов и инструментов, позволяющих получать ценную визуальную и спектральную информацию. Данные анализируются, на их основе составляется оценка участка на возможное наличие месторождений.
В комбинации с традиционными (геологическими, геофизическими, геохимическими и др.) методы дистанционного зондирования позволяют повысить объективность геологических знаний о структуре литосферы, проявлениях геологических процессов, эффективность разведки месторождений, анализа техногенного воздействия на окружающую среду.
Как направление, дистанционное зондирование сформировалось после окончания Второй мировой войны, однако быстро развиваться стало лишь в последнее время на волне современных цифровых технологий. Изначально основной сферой применения методов дистанционного зондирования были сравнительные исследования. Так, если в определенном районе находили месторождение золота, аэрофотоснимки участка сравнивали со снимками других районов для поиска общих геологических особенностей, которые могут служить указанием на наличие запасов ценного сырья.
Разработка методов создания многоспектральных изображений и составления специальных карт открыла возможность дистанционного картографирования поверхности. Они позволяют быстро и экономично составлять карты участков большой площади. Благодаря спектрам сканирования ученые научились каталогизировать различные свойства грунтов, пород и растительности. Среди наиболее ценных данных, которые можно получить таким способом, являются сведения, указывающие на выветривание и геологические изменения месторождений. Так, например, на основе спектров можно с высокой долей уверенности различать глинистые и оксидные материалы.
Фундамент любой геологоразведочной программы — геологическое картографирование. Этот процесс включает в себя изучение элементов ландшафта, различных образований, недр, позволяет составить понимание физических процессов формирования и изменения земной коры. При этом данные дистанционного зондирования в сочетании с информацией из других источников предоставляют важные сведения по литологии, составу и видоизменению пород, топографии поверхности, геоморфологии и пр.
Дистанционное зондирование при геологических изысканиях используют в частности для выполнения следующих задач:
— Картографирование месторождений и коренной породы (рис. 2).
— Разведка месторождений минерального сырья.
— Изучение геологии окружающей среды.
— Картографирование и мониторинг осадочных отложений.
— Картографирование и мониторинг возможных источников опасности.
Рис. 2. Результаты картографирования путем анализа в ближнем инфракрасном диапазоне участка в Неваде, США (по Bedini, 2017)
К числу актуальных примеров использования дистанционного зондирования в разведке можно отнести работу исследователя из Университета Алабамы в Бирмингеме (англ. University of Alabama Birmingham) в США Реда Эль-Арафи (Reda El-Arafy), который занимается разработкой методов использования спутниковых данных наблюдения за поверхностью Земли для поиска руд урана и других металлов. Используемые на спутниках георадары способны анализировать грунт на глубину не больше пары сантиметров, однако ценное сырье залегает, как правило, значительно глубже. Согласно университетской онлайн-публикации, Р. Эль-Арафи удалось идентифицировать определенные электромагнитные спектры, служащие своего рода «подписью» наличия на некоторой глубине урана и золота, при этом точность разработанного метода достигает 90%.
Основные преимущества и недостатки
Дистанционное зондирование — ценный инструмент в активе геологоразведчика, предоставляющий релевантную информацию с экономией времени и средств. Лучше всего этот метод подходит для поиска месторождений минерального сырья высокой стоимости, например алмазов и золота. Хотя дистанционное зондирование не может точно указать на местоположение крупной залежи, полученные с его помощью данные могут быть использованы для проведения узких изысканий на более мелких участках.
Также применение методов и инструментов дистанционного зондирования сокращает риск реализации геологоразведочного проекта, помогая установить очередность разведки различных участков по их перспективности. Уже после завершения работ такого типа прибегают к более дорогостоящим методам разведки, в частности буровым работам.
Появление возможности синтезировать данные различного типа стало для геологоразведки огромным шагом вперед. Так, результаты бурового опробования можно скомбинировать с топографическими картами, аэрофотоснимками, структурными картами, данными по содержанию ценного компонента. Синтез имеющихся данных существенно увеличивает точность и эффективность разведочных работ.
Здесь необходимо отметить одно из основных ограничений применения методов дистанционного зондирования в разведке, а именно глубину исследования поверхности: от нескольких микрометров с использованием датчиков близкой инфракрасной области спектра до нескольких сантиметров с использованием датчиков тепловой инфракрасной и микроволновой области спектра. По этой причине в процессе интерпретации данных в определенной мере приходится полагаться на косвенные свидетельства наличия месторождения, например геологические условия, зоны измененных пород, связанные породы, продукты окисления, морфологию и т.п. С этой точки зрения, по всей видимости, все более важную роль будут играть мульти-спектральные и гиперспектральные методы, позволяющие описывать минералогию (рис. 3).
Рис. 3. Схема получения гиперспектральных изображений: (1) космическая гиперспектральная система; (2) полоса обзора; (3) поверхность Земли; (4) разрешение по путевой дальности космического аппарата; (5) спектральное разрешение; (6) полоса обзора; (7) спектральные изображения фиксируются одновременно; (8) каждый пиксель содержит отобранный спектр, используемый для определения типов присутствующих материалов по их отражательной способности (по Bedini, 2017)
Примеры использования дистанционного зондирования в других областях
Отдельно следует выделить использование дистанционного зондирования в защите окружающей среды и рекультивации (например, на нескольких рудниках в ЮАР), в частности в регулярном анализе наличия и распределения влаги в материале хвостохранилища, в определении утечек, контроле выхода подземных вод на поверхность, что позволяет повысить качество проектирования и экономичного обслуживания объектов такого рода на горнодобывающих предприятиях.
Несколько любопытных проектов по дистанционному зондированию есть в активе Совета по научно-промышленным исследованиям ЮАР (англ. Council for Scientific and Industrial Research, CSIR). К примерам можно отнести систему обнаружения деформации поверхности в районах добычи площадью до 150х150 км под названием «Azimuth», работа которой основана на использовании данных со спутника-носителя радиолокационной станции с синтезированной апертурой; использование спутниковых данных для контроля рекультивации открытых рудников.
Спутниковые данные легли в основу исследования Южноафриканского национального космического агентства (англ. South African National Space Agency, Sansa) земли и растительного покрова в районе добычи угля, мониторинга разработки месторождений, динамики развития примыкающих к ним заселенных участков, влияния добычи на земли сельскохозяйственного назначения и экосистемы методами радарной дифференциальной интерферометрии (англ. differential interferometry SAR, dinSAR).
В Индии спутниковые данные используют в совершенно иной области, а именно для борьбы с незаконной добычей. При совместном участии горного бюро Индии (одно из агентств министерства горнодобывающей промышленности), министерства электронной промышленности и информационных технологий, Института космоса и геоинформатики (англ. Bhaskaracharya Institute for Space Application and. Geoinformatics, BISAG) была разработана система наблюдения, которая покрывает всю территорию страны.