Procesamiento de imágenes digitales de datos aeromagnéticos y de aviónica en el área de estudio de Hami Mound
(Centro de Tecnología de Exploración Geofísica Aérea del Ministerio de Geología y Recursos Minerales, Instituto de Investigación de Exploración Geofísica Aérea)
Este artículo presenta el uso de tecnología de procesamiento de imágenes digitales para realizar estudios aeromagnéticos. del área de estudio del montículo Hami en Xinjiang Métodos y resultados para mostrar, mejorar e interpretar datos aéreos y de aviónica. La tecnología de restauración de imágenes estudiada elimina eficazmente el ruido de banda causado por los cambios de fondo atmosférico en los datos aéreos; este método también es adecuado para el preprocesamiento de datos de aviónica; A través de la investigación, imágenes de tres elementos, imágenes de dos elementos, imágenes de proporciones, imágenes de divergencia, imágenes de sombras tridimensionales, imágenes derivadas de primer o segundo orden, imágenes de mejora adaptativa local, imágenes de rosas, segmentación en escala de grises, transformación K-L, YIQ -La transformación RGB y otros métodos extraen tres aspectos de la información geológica: ① características estructurales; ② mapeo litológico; ③ anomalías de prospección. Este trabajo muestra el encanto de la tecnología de procesamiento de imágenes digitales para mostrar e interpretar datos geofísicos aéreos, que tiene tres características: rápida, intuitiva y fácil de sintetizar.
1. Introducción
En el campo de las ciencias de la tierra, el procesamiento de imágenes digitales se utilizó inicialmente principalmente para la detección remota. Los geofísicos han reconocido que cualquier dato geofísico que varíe espacialmente puede visualizarse e interpretarse mediante técnicas de procesamiento de imágenes digitales. Los parámetros utilizados en este trabajo son: radiactividad aérea (potasio, torio, uranio, trayectoria total de TC), aeromagnética, aviónica de tres frecuencias (tres frecuencias de 520Hz, 2020Hz, 8020Hz, partes reales e imaginarias), fotos satelitales, imagen en falso color para referencia.
El sistema integral de reconocimiento aéreo de alta sensibilidad utilizado en el vuelo consta del siguiente equipo: dos cajas de cristales de NaI con un volumen total de 32.000 cm3, un magnetómetro de precesión de protones con una sensibilidad de 0,5 nT y un sistema electromagnético Tridem. La altitud de vuelo es de 75 m y la escala de medición es 1:25000. Los rangos de variación del contenido de potasio, torio y uranio en esta área de estudio son 0 ~ 4,6, 0 ~ 47 ppm y 0 ~ 9,1 ppm respectivamente. El rango dinámico relativo del campo magnético es 3540 nT.
En segundo lugar, el preprocesamiento de datos de aviónica
El procesamiento de imágenes tradicional requiere primero un preprocesamiento. Debido a la inestabilidad del fondo atmosférico, los datos brutos de la aviación suelen ir acompañados del fenómeno de "bandas", y la información útil de la Tierra suele quedar sumergida en el ruido de "bandas". Este artículo estudia la tecnología de restauración de imágenes. El principio se muestra en la Figura 1. Este método elimina con éxito el ruido de "bandas" presente en los datos aéreos.
La Figura 2 muestra la imagen de datos original de la trayectoria total en la esquina superior izquierda, la imagen de ruido obtenida mediante varios promedios deslizantes en la esquina superior derecha y la imagen después de restar la interferencia de ruido en la esquina inferior izquierda. esquina Imagen de trayectoria total, la imagen final recuperada de la trayectoria total se muestra en la esquina inferior derecha.
La imagen de tres elementos de K, Th y U es en realidad un mapa geoquímico regional, muy similar a las imágenes de satélite.
Al igual que las transmisiones aeronáuticas, los datos de aviónica originales tienen serios fenómenos de "bandas" debido a los valores de compensación de los instrumentos y la deriva del punto cero. Utilizando la tecnología de restauración de imágenes anterior, las imágenes de aviónica también se han mejorado significativamente. La Figura 3 (versión en color de la Figura 8) muestra una comparación antes y después de la restauración de la imagen del componente real de 8020 Hz. El preprocesamiento de datos de aviónica también incluye edición de imágenes, Wallis y filtrado de mediana.
Figura 1 Flujo de procesamiento de restauración de imágenes aéreas
Figura 2 Cuadro comparativo de restauración de autobuses de transmisión aérea
3. Mejora e interpretación de imágenes de datos geofísicos aéreos
Extraer información de seguimiento de estructuras
Las imágenes derivadas direccionales de datos de aviación y aviónica contienen rica información estructural geológica, y la imagen de sombra tridimensional es la más atractiva para la extracción aeromagnética de características estructurales.
Dods et al. (1984) propusieron la fórmula para calcular el mapa tridimensional del campo magnético de la siguiente manera:
Zhang Yujun sobre nuevos métodos de exploración geológica
Donde: λ——dirección de la fuente de luz El ángulo con la superficie normal; φ - el ángulo de altura de la fuente de luz θ - el ángulo de acimut de la fuente de luz;
La Figura 4 (versión en color adjunta a la Figura 8) es una imagen de sombra estereoscópica en color aeromagnética, que muestra simultáneamente las dos variables de amplitud y gradiente del campo magnético calculadas de acuerdo con la fórmula anterior, y la dirección de iluminación es el noroeste. .
El color de cada píxel representa el campo magnético total, mientras que el brillo del color del píxel cambia según la pendiente o gradiente del punto (Holroyd, 1986).
El mapa bi-derivado del campo magnético, el mapa de sombreado estéreo en color y la imagen mejorada por ecualización de histograma adaptativo local muestran las características estructurales de la región. A partir de estas imágenes se realizó un mapa de traza estructural (Figura 5, lámina a color, Figura 8), y se identificaron más de 50 líneas características estructurales. Se utilizan interpretaciones aeromagnéticas, aerométricas y de aviónica integrales para estudiar las características estructurales y, en algunos casos, obtener información complementaria sobre el rumbo de la sección. Un diagrama de rosas muestra la distribución estadística de frecuencia de las características estructurales.
Mapeo de Litología
La función RGB-YIQ es muy útil para mejorar imágenes multiparamétricas. Convierte las tres bandas RGB de una imagen en color en brillo (Y) y croma (I y Q). Aproximadamente, YIQ es equivalente a IHS (brillo, discriminación de color y saturación de color). La conversión y la conversión inversa se realizan de acuerdo con la siguiente fórmula:
Zhang Yujun habla sobre nuevos métodos de exploración geológica
Zhang Yujun habla sobre nuevos métodos de exploración geológica
En esta área de estudio, utilizamos la transformación RGB ←→YIQ para lograr dos propósitos: ① Utilizar la característica de que la correlación entre los componentes Y, I y Q es menor que la correlación entre los componentes R, G y b, y mejorar las imágenes aéreas. a través de la pureza del color del procesamiento RGB-YIQ-SCALE-RGB. ② Tabla completa de parámetros del amplificador magnetoeléctrico mejorado. Ambos tipos de parcelas son muy útiles para el mapeo litológico.
Una imagen de seis bandas consta de tres elementos de aviación (K, Th, U) y la amplitud de tres frecuencias de aviónica se obtienen mediante clasificación no supervisada (Figura 6): ① Rocas ultrabásicas; área objetivo de la mina de cobre y níquel; ③ área objetivo de placer; ④ sedimentos terciarios y cuaternarios; ⑩ rocas mixtas;
Los vectores promedio (k, Th, u) de estas categorías se enumeran en la Tabla 1 a continuación.
Tabla 1
Extracción de anomalías de cobre, níquel y placer
Basado en el conocido cobre-níquel bajo en potasio ubicado cerca de fallas y acompañado de anomalías magnéticas locales Con base en la morfología del mineral, se delinearon 20 áreas objetivo de mineral de cobre y níquel anormales, dos de las cuales se confirmó que eran mineralización rica en cobre y níquel mediante trabajos de campo, y una de ellas tenía una ley de cobre de hasta 2. El contenido medio de potasio en estas anomalías fue de 0,84.
Basándose en la clasificación de los sedimentos cuaternarios con altos contenidos de torio y uranio, se definieron las áreas objetivo anormales de los depósitos de placer. Los contenidos promedio de torio y uranio fueron 15,4 y 6,09 ppm respectivamente. Las altas anomalías en los canales Th y U pueden ser causadas por circón y monacita.
Publicado originalmente en Beijing (89) Simposio Internacional sobre Geofísica de Exploración, Resumen, 1989.