Preview

Приборы и методы измерений

Расширенный поиск

Применение методов обработки изображений фотоснимков со спутников при поиске месторождений углеводородов

https://doi.org/10.21122/2220-9506-2019-10-4-373-381

Полный текст:

Аннотация

Объектом исследования являются программные методы обработки изображений участков земной поверхности, полученные со спутника VRSS-2, для определения спектрального состава растительного покрова на предмет обнаружения присутствия каротиноидов при длительном воздействии углеводородов.

Проведен анализ фотосинтетических пигментов высших растений (хлорофиллов, каротиноидов и фитобилипротеинов). В хлоропластах высших растений хлорофилл и каротиноиды присутствует в соотношении примерно 3:1. Присутствие углеводородов увеличивает количество каротиноидов. Каротиноиды имеют полосы поглощения в сине-фиолетовой области от 400 до 500 нм и высокий коэффициент отражения в красно-оранжевой и желтой области спектра, что соответствует мультиспектральному MSS режиму работы (B2) фотокамеры спутника VRSS-2. Анализ растительности, произрастающей в исследуемом районе населенного пункта Пуэрто-Кумаребо показал, что наилучшим индикатором наличия углеводородов в почве может являться Prosopis juliflora – CUJI с глубокой корневой системой до 50 м, произрастающая в исследуемом районе.

При использовании программного обеспечения ENVI проведена сравнительная оценка эффективности обработки изображений фотоснимков с применением нормализованного относительного индекса растительности (NDVI) и индекса пигмента, не чувствительного к структуре (SIPI) на предмет обнаружения изменений в цветовой окраске зелёной растительности. Установлено, что для задач поиска углеводородов более применимым является индекс SIPI. При этом зафиксированные флуктуации индекса в области равномерной растительности на уровне 2,5 % характерны для нормальных условий произрастания и не могут служить доказательством наличия факторов, свидетельствующих о наличии в почве углеводородов. Для более детальной оценки присутствия каратиноидов в листве и наличия углеводородов в почве, требуются фотоснимки с большим оптическим разрешением объектов на поверхности.

Об авторах

Р. B. Фёдорцев
Белорусский национальный технический университет
Беларусь

Адрес для переписки: Р.В. Фёдорцев – Белорусский национальный технический университет, пр-т Независимости, 65, г. Минск 220013, Беларусь     e-mail: feodrw@gmail.com; dmkz.1408@gmail.com



А. Р. Силие Куэнсо
Белорусский национальный технический университет; Национальный экспериментальный политехнический университет имени Антонио Хосе де Сукре, UNEXPO
Венесуэла

пр-т Независимости, 65, г. Минск 220013, Беларусь; 

пр-т Корпахуайко, Баркисимето Лара 3001, Венесуэла



Д. А. Кожевников
Белорусский национальный технический университет
Беларусь
пр-т Независимости, 65, г. Минск 220013


Виктор Мануэль Медина
Национальный экспериментальный политехнический университет имени Антонио Хосе де Сукре, UNEXPO
Венесуэла
пр-т Корпахуайко, Баркисимето Лара 3001


Р. Делгадо
Боливарианское агентство космической деятельности ABAE
Венесуэла
пр-т Франсиско Фахардо, Авиабаза генералиссимуса Франсиско де Миранда, Ла Карлота, Каракас 1064


Список литературы

1. Trofimov D.M. Remote sensing: new technologies – new opportunities for oil and gas exploration. Geomatics, 2009, no.1, рр. 17–24.

2. Aerosols of Siberia. Integration projects. Ed. K.P. Kutsenogogo. FSUE Publishing House SB RAS, 2006, iss. 9. – 555 p.

3. Lincoln Taiz, Eduardo Zeider. Plant Physiology. Sinauer Associates, 2002, chapter 7, 690 p. (P. 115). ISBN: 0878938230.

4. Cherepanov A.S., Druzhinina E.G. Spectral properties of vegetation and vegetation indices. Geometry, 2009, no. 3, рр. 28–32.

5. VRSS-2 or Antonio José de Sucre is Venezuela. https://www.n2yo.com/satellite/?s=42954

6. 6. Mountain Encyclopedia / Ch. ed. E.A. Kozlovsky; Ed. col.: M.I. Agoshkov, N.K. Baibakov, A.S. Boldyrev et al. Sov. encyclopedia, Geosystem, 1984, vol. 1, 560 p.

7. 7. Renny Calleja. Cuenca geológica Falcón en Venezuela.Parte2.Monografía.CUENCAPETROLÍFERA DE FALCÓN. UNIVERSIDAD DEL ZULIA, 2002, 28 p. https://rdv-files.nyc3.cdn.digitaloceanspaces.com/pub/pdf/files_pdf/5/8/5/00031585.pdf

8. 8. Al-Wassai F.A., Kalyankar N.V. Image fusion technologies in commercial remote sensing packages. Journal of Global Research in Computer Science, 2013, 4(5), рр. 44–50.

9. Quirós E., Polo M.E. Recursos abiertos de información geográfica para investigación y documentación científica. Revista Española de Documentación Científica, 2018, vol. 4, no. 3, рр. 126– 138. DOI: 10.3989/redc.2018.3.1512

10. Dan Bruton. Approximate RGB values for Visible Wavelengths, 1996. Internet: http://www.physics.sfasu.edu/astro/color/spectra.html

11. Spectral Indexes on Top of NDVI To Make Your Vegetation Analysis Complete. Earth Observing System EOS. 22.02.2019. https://eos.com/blog/6-spectralindexes-on-top-of-ndvi-to-make-your-vegetationanalysis-complete/?utm_source=Email&utm_medium=educationalcontent&utm_campaign=button


Для цитирования:


Фёдорцев Р.B., Силие Куэнсо А.Р., Кожевников Д.А., Медина В.М., Делгадо Р. Применение методов обработки изображений фотоснимков со спутников при поиске месторождений углеводородов. Приборы и методы измерений. 2019;10(4):373-381. https://doi.org/10.21122/2220-9506-2019-10-4-373-381

For citation:


Fiodоrtsev R.V., Silie Cuenca A.R., Kozhevnikov D.A., Medina V.M., Delgado R. Application of Satellite Image Processing Methods for Hydrocarbon Field Search. Devices and Methods of Measurements. 2019;10(4):373-381. https://doi.org/10.21122/2220-9506-2019-10-4-373-381

Просмотров: 43


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2220-9506 (Print)
ISSN 2414-0473 (Online)