مقایسه‌ی رده‌بندی کننده‌های زیر پیکسلی و تمام پیکسلی برای تعیین فراوانی رس و کربنات سازند مارنی میشان با استفاده از داده‌های استر

نویسندگان

دانشگاه شیراز

چکیده

سازند میشان با ترکیب مارن خاکستری و آهک ماسه­ای یکی از کاملترین مواد خام برای تولید سیمان محسوب می­شود.  بررسی­های دورسنجی روشی کم­هزینه­ای در پی­جویی منابع معدنی است که به سرعت در حال گسترش است. پردازش­های زیرپیکسلی پالایش تطبیقی تنظیم شده آمیخته و تمام پیکسلی نقشه­بردار زاویه­ی طیفی داده­های 9 باندی و 6 باندی سنجنده استر ­در برش نمونه سازند میشان و بخشی از رخنمون­های سطحی آن در روستای جمیله در استان بوشهر با هدف تعیین فراوانی رس (ایلیت) و کربنات (کلسیت و دولومیت) مارن مورد استفاده قرار گرفته­اند. با استفاده از روش­های الگوریتم طیفی مخروط محدب بیشترین زاویه­ی متوالی و ناآمیختگی طیفی تکراری، عضوهای انتهایی تصویر استخراج و با استفاده از آنها فراوانی رس و کربنات مارن آشکارسازی شدند. هر چند خروجی­های هر دو الگوریتم پهنه­های تقریبا یکسانی را برای کانی­های اصلی مارن­ها آشکار کرده­اند، خروجی رده­بندی زیر پیکسلی گستره­های بیشتری را با فراوانی بالای کربنات نسبت به ایلیت نشان داده­اند. نتایج حاصل از پردازش زیرپیکسلی دسته داده­های 6 باندی با مشاهدات میدانی، نتایج طیف­سنجی و XRD نمونه­ها تائید شده و این روش را به عنوان رهیافتی کارا برای برنامه­های پی جویی معرفی می­کند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Comparison of sub-pixel and per-pixel classification of ASTER data for determining the abundance of clay and carbonate of Mishan marly Formation

چکیده [English]

Mishan Formation with grey marl and sandy lime composition is one of the most important raw material for cement production. Remote sensing is approved as a low-cost and rapidly developing method in exploration of mineral resources. The sub-pixel mixture tuned matched filtering (MTMF) and the whole-pixel spectral angle mapper (SAM) algorithms were used on 6 and 9 bands of the ASTER data from Mishan type section and a part of outcrops of this formation in Jamileh village, northern Boushehr province, to determine the abundance of clay (illite) and carbonate (calcite and dolomite) minerals in marl. The image end members were extracted using the Sequential Maximum Angle Convex Cone algorithm and the Iterative Spectral Unmixing; and the abundances of clay and carbonate of marl were detected using the extracted end members. Although the output results of algorithms enhanced similar districts for the dominant minerals of marl, the sub-pixel outputs determined pixels with high abundances of carbonate, comparing to illite. The results of sub-pixel processing on 6-bands data set highly corresponded field observations, spectral characteristics, and the XRD results of samples, making this method as an efficient approach for exploration plans.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Mishan marl
  • mixture tuned match filtering
  • spectral angle mapper
  • Sequential Maximum Angle Convex Cone algorithm
  • Iterative Spectral Unmixing
[1] مطیعی ه.، "زمین شناسی ایران، چینه شناسی زاگرس. تهران"، سازمان زمین شناسی کشور (1372)

[2] Adams J. B., Smith M.O., "Spectral mixture modeling: A new analysis of rock and soil types at the Viking Lander 1 site", Journal of Geophysical Research, (1986) Vol.91, 8098-8112

[3] Gebbinck Klein, Th. E., "Schouten Decomposition of mixed pixels", In J.Desachy, editor, Image and Signal Processing for Remote Sensing II, page 104, SPIE 2579, (1995), Paris

[4] Samia A., "Use of spectral and temporal Unmixing for crop identification using multi-spectral data", [MS thesis]: International Institute for Geoinformation Science and Earth Observation, Enschede, the Netherlands. (2002)

[5] Harsanyi J. C., Chang C., "Hyperspectral image classification and dimensionality reduction", an orthogonal subspace projection approach, IEEE Transactions on Geosciences and Remote Sensing, (1994) Vol. 32, 779-785

[6] آقانباتی س. ع.، "زمین‌شناسی ایران. تهران"، انتشارات دانشگاه تهران(1383)

[7] Yamaguchi Y., Kahle A. B., Tsu H., Kawakami T., Pniel M., "Overview of Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER)", IEEE Transactions on Geosciences and Remote Sensing (1998)36-4, 1062-1071

[8] Kruse F. A., "Use of airborne imaging spectrometer to map minerals associated with hydrothermally altered rocks in the Northern Grapevine Mountains, Neveda and Califorina", Remote Sense. Environ, (1988) Vol. 24, 31-51

[9] Tangestani M. H., Mazhari N., Agar B., Moor F., "Evaluating Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) data for alteration zone enhancement in a semiarid area, northern Shahr-e-Babak, SE Iran", International Journal of remote Sensing, (2008) Vol. 29, No. 16, 2833-2850

[10] Keshva N., "A survey of spectral unmixing algorithm", Lincoln Laboratory Journal, (2003) Vol. 14, 55-77

[11] Roberts A. R., Batista T. G., Pereira L. G. J., Waller K. E., Nelson W. B., "Change identification using multitemporal spectral mixture analysis: applications in Eastern Amazonia", in: Lunetta, S., R., Elvidge, D., C., (Editors) Remote Sensing Change Detection Environmental Monitoring Methods and Applications, Ann Arbor Press: Michigan(1998).

[12] Gruninger J., Ratkowski A. J., Hoke M. L., "The Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC) Endmember Model", Proceeding SPIE, Algorithm for multispectral and hyper-spectral and ultra spectral imagery (2004) 5425-1, Orlando FL.

[13] Boardman J.W., "Leveraging the high dimensionality of AVIRIS data for improved sub-pixel target Unmixing and rejection of false positive", Proceedings of the 7th Annual JPL Airborne Geoscience Workshop, JPL Publication, (1998) Vol.97, No.1, 55-94

[14] Van Der Meer F., Dejong S.M., "Remote sensing and digital image processing", imaging spectroscopy, Kluwer Academic, published in the Netherlands (2001).

[15] Van Der Meer F., "Iterative spectral unmixing", International Journal of remote Sensing. (1999). Vol. 20, No. 17: 3431-3436

[16] Boardman J. W., Kruse F. A., Green R. O., "Mapping target signature via partial unmixing of AVIRIS data", Proceeding of the fifth JPL Airborne Earth Science Workshop, JPL Publication, (1995) Vol. 95, No.1: 23-26









[17] Ellis R.J., Scott P.T., "Evaluation of hyperspectral remote sensing as a means of environmental monitoring in the St. Austell China clay (Kaolin) region, Cornwall, UK", Remote Sensing of Environment, (2004) Vol. 93, 118-130.

[18] Kruse F. A. , Lefkoff A. B., Boardman J. B., Heidebrecht K. B., Shapiro A .T., Barloon P. J., Goetz A. F. H., "The Spectral Image Processing System(SIPS) – interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data", Remote Sensing of Environment, (1993) Vol. 44, 145-163

[19] Tommaso I., Rubinstein N., "hydrothermal alteration mapping using ASTER data in the Infiernillo porphyry deposit, Argentina", Ore geology reviews, (2007) Vol. 32, 275-290.

[20] Clark Roger N., "Spectroscopy of rocks and minerals, and principles of spectroscopy", in: A. Rencz (Editor) Manual of Remote Sensing, John Wiley and Sons, Inc, New York, 1999.