1. Trang Chủ
  2. Địa Lý
  3. Ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính có hướng trong chiết tách khu vực chứa khoáng sản sét trên ảnh vệ tinh quang học Landsat 8

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

Bài viết này trình bày kết quả ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính có hướng (DPCA) trong chiết tách các khu vực chứa khoáng vật sét trên địa bàn tỉnh Vĩnh Phúc từ ảnh vệ tinh Landsat 8. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất Tập 60, Kỳ 5 (2019) 109 - 118 109 Ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính có hướng trong chiế t tá ch khu vực chứa khoá ng sản sế t trên ảnh vệ tinh quang học Landsat 8 Nguyễn Sách Thành 1,*, Trịnh Lê Hùng 1, Đỗ Văn Dương 2 1 Bộ môn

Thể loại Tài liệu miễn phí Địa Lý

Số trang 10

Ngày tạo 5/20/2020 3:36:58 AM +00:00

Loại tệp PDF

Kích thước 1.54 M

Tên tệp

Tải Ứng dụng phương pháp phân tích thành phần chính có... (.pdf)

Xem mẫu

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