Использование многозональных космических снимков при среднемасштабных геологических исследованиях на примере тестовых полигонов Сибири и Монголии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.34, кандидат технических наук Глушкова, Надежда Владимировна

• Глушкова, Надежда Владимировна
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Глушкова, Надежда Владимировна

Обозначения и сокращения.

Введение.

1 Среднемасштабные геологические исследования с позиции дистанционного зондирования.

1.1 Геологические задачи среднемасштабного уровня и традиционные методы их решения.

1.1.1 Геологические задачи среднемасштабного уровня.

1.1.2 Традиционные методы решения геологических задач среднемасштабного уровня.

1.2 Особенности и характеристики данных дистанционного зондирования среднемасштабного уровня.

2. Методы обработки данных дистанционного зондирования для решения геологических задач.

2.1 Предварительные преобразования.

2.2 Методы, основанные на линейных и статистических преобразованиях.

2.2.1 Анализ главных компонент.

•F 2.2.2 Расчет индексных изображений на основе комбинаций щ спектральных каналов многозональных снимков.

2.2.3 Построение классификационных изображений по многозональным снимкам.

2.3 Методы спектрального анализа.

2.3.1 Использование общедоступных спектральных библиотек.

2.3.2 Метод спектрального угла.

2.3.3 Метод «спектрального линейного фракционирования»

Spectral Unmixing).

2.3.4 Спектральные срезы (Spectral Slice).

2.3.5 Минимальная доля шума (Minimum Noise Fraction) и индекс спектральной чистоты пикселя (Pixel Purity Index).

3 Выбор оптимального диапазона съемки. Основные требования, ф предъявляемые к датчикам дистанционного зондирования, применительно к решению геологических задач.

3.1 Особенности съемки в различных частях электромагнитного диапазона.

3.2 Анализ поддиапазонов электромагнитного спектра применительно к геологическим исследованиям.

3.2.1 Окна прозрачности атмосферы.

3.2.2 Анализ первого окна прозрачности атмосферы. 3.2.3 Анализ второго окна прозрачности атмосферы.

3.2.4 Анализ третьего окна прозрачности атмосферы.

3.2.5 Анализ четвертого окна прозрачности атмосферы.

3.3 Анализ существующих спутниковых систем среднего разрешения применительно к окнам прозрачности атмосферы.

3.3.1 Мультиспектральные данные.

3.3.2 Гиперспектральные данные.

3.3.3 Многоканальные мультиспектральные данные.

4 Практическое использование снимков ASTER и адаптация ф методов интерпретации данных ДЗ при решении конкретных геологических задач среднемасштабного уровня.

4.1 Общая характеристика и особенности полигонов.

4.2 Полигон Хову-Аксы.

4.3 Полигон Шира.

4.4 Полигон Харасавэй.

4.5 Тарятский вулканический ареал.

4.6 Уронайский рудный узел.

4.7 Полигон Олон-Обот.

4.8 Полигон Хан-Тайшири. 4.9 Плато Дариганга.

5 Методика решения геологических задач среднемасштабного уровня. ф 5.1 Общая структура методики обработки снимков.

5.2. Определение участков растительности, водных объектов, снега, льда.

5.3 Составление схемы обнаженности территории.

5.4. Анализ обнаженных и закрытых территорий.

5.4.1 .Методика решения задачи диагностики вещественного состава.

5.4.2. Методика определения геологических границ.

5.4.3. Методика определения типов субстрата.

5.5. Тематическая обработка полученных результатов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Использование многозональных космических снимков при среднемасштабных геологических исследованиях на примере тестовых полигонов Сибири и Монголии»

Актуальность работы: на современном этапе развития дистанционных методов изучения Земли на первый план выдвигается проблема создания технологий эффективного использования получаемой пространственной информации при решении широкого круга задач в области наук о Земле. Геологические исследования не стали исключением. В настоящее время, с запуском новых спутников с многозональной аппаратурой (имеющих десятки, а то и сотни каналов), стало возможным не просто дешифрировать геологические объекты, но и на основе анализа получаемого спектрального отклика в различных диапазонах, диагностировать вещественный состав объектов. Спутник TERRA с установленным на борту датчиком ASTER был запущен в 1999 году. Фактически, он пришел на смену серии спутников Landsat, не только потому, что они перестали передавать корректные данные (Landsat-7 в 2003г., Landsat-5 в ноябре 2005г.), но и в связи с тем, что возможности ASTER были значительно расширены за счет увеличения количества каналов в среднем ИК и тепловом диапазонах. При этом, для снимков ASTER применимы все методы и алгоритмы, используемые при интерпретации данных Landsat. Несмотря на то, что с момента запуска спутника TERRA прошло достаточно много времени, существует лишь ограниченное количество русскоязычных работ, основанных на материалах датчика ASTER и посвященных решению геологических задач. Это говорит о том, что пока снимки ASTER широкого распространения в России не получили. Предлагаемая работа призвана восполнить этот пробел.

Целью работы является разработка методики и адаптация методов интерпретации многозональных космических снимков ASTER для решения типовых геологических задач среднемасштабного уровня.

Основными задачами исследования являются:

1) определить геологические задачи среднемасштабного уровня, которые могут решаться с помощью данных дистанционного зондирования;

2) оценить достоинства, недостатки и возможности применения существующих методов интерпретации многозональных космических снимков для решения выделенного круга геологических задач;

3) адаптировать методы интерпретации многозональных космических снимков ASTER с целью решения определенных геологических задач среднемасштабного уровня;

4) разработать методику анализа космических снимков ASTER для решения типовых геологических задач среднемасштабного уровня.

Объектом исследования являются снимки ASTER восьми полигонов (приложение А) на территории России и Монголии: Хову-Аксы (Республика Тува), Шира (Хакасский заповедник), Харасавэй (север Западной Сибири, полуостров Ямал), Тарятский вулканический ареал (Центральная Монголия), Уронайский рудный узел (Восточное Забайкалье), Олон-Обот (южная Монголия), Хан-Тайшири (западная Монголия), плато Дариганга (юго-восток Монголии).

Научная новизна работы:

- впервые по материалам многозональных космических снимков датчика ASTER для малоизученных районов России и Монголии решены задачи, связанные с выявлением особенностей геологического строения территорий, определением вещественного состава пород и определением геологических границ.

- в результате исследования восьми полигонов разработана методика решения перечисленных выше геологических задач, основанная на комбинации методов спектрального анализа космических снимков, обучающих классификаций, построении индексных изображений и визуального дешифрирования;

- рассмотренные полигоны являются репрезентативными (типовыми) с точки зрения геоморфологических и ландшафтно-климатических условий аридных (Монголия), а также субарктических, субполярных и континентальных, характерных для Сибири. Поэтому, разработанная методика может использоваться на подобных полигонах, по всей территории России и Монголии.

Основные защищаемые научные положения:

1) для решения геологических задач среднемасштабного уровня по многозональным космическим снимкам ASTER целесообразно использовать разработанную методику, основанную на комбинировании методов спектрального анализа космических снимков, обучающих классификаций, построении индексных изображений и визуального дешифрирования, с привлечением дополнительной геологической информации;

2) наиболее информативным диапазоном данных дистанционного зондирования для анализа вещественного состава горных пород является часть среднего инфракрасного диапазона (от 1,5 до 2,6 мкм);

3) количество анализируемых каналов в многозональных данных дистанционного зондирования в среднем инфракрасном диапазоне должно обеспечивать выявление характерных полос поглощения и отражения объекта, что позволит на основе сравнения со спектральными библиотеками, достоверно диагностировать его вещественный состав;

4) для диагностики пород слабо различаемых спектрально следует применять последовательное построение частных индексов.

Фактический материал состоит из космических снимков ASTER, полученных автором через Интернет, а также предоставленных центром ERSDAC (Earth Remote Sensing Data Analysis Center) по программе ASTER ARO (AP-0238), (AP-0313), (AP-310), (AP-0321). Также были использованы цифровые модели рельефа, полученные по радарным данным SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) с разрешением 0,000833° (90x60м); геологические и топографические карты различных масштабов; карты природных комплексов; схемы подземной льдистости, заозеренности, растительности, геологического субстрата; эталонные спектральные библиотеки и результаты полевых исследований.

Методика исследования

При решении поставленных задач использовались следующие методы дистанционного зондирования:

1) визуальное дешифрирование;

2) статистические методы, в том числе и классификация с обучением;

3) методы спектрального анализа;

4) пороговая дискретизация;

5) построение индексных изображений, включая частные.

В качестве программного обеспечения использовались пакеты программ цифровой обработки информации: Leica Geosystems ERDAS Imaging 8.7., RSI ENVI 4.2., ESRI ArcView 3.2., ESRI ArcGis 9.0.

Практическая значимость результатов

Использование многозональных снимков ASTER при геологических исследованиях позволило определить вещественный состав пород, геологические границы, в том числе создать схемы разломов, реконструировать геологическое строение; решить ряд геоландшафтных задач (определение типов субстрата, растительности, выявление заснеженных участков, гидрологических объектов). Результаты, полученные в ходе работы, применены геологами в дальнейших изысканиях. Разработанная методика может быть использована при геологических исследованиях других малоизученных районов со сходными геоморфологическими и ландшафтно-климатическими условиями.

Личный вклад. В связи с тем, что исследования проводились на стыке двух наук: аэрокосмические исследования Земли и геологии, большинство публикаций по теме диссертации выполнены в соавторстве со специалистами в области геологии. При этом всё, что связано с обработкой данных дистанционного зондирования, выполнено непосредственно автором.

В результате тематической обработки многозональных космических снимков ASTER автором разработана методика их анализа и интерпретации, позволяющая решать конкретные геологические задачи среднемасштабного уровня. Обработка включала в себя проведение классификационных операций; спектральный анализ снимков; получение индексных изображений, как общеизвестными, так и адаптированными методами; визуальное дешифрирование снимков и анализ цифровых моделей рельефа (ЦМР). Автором созданы геоинформационные базы данных для четырех полигонов, а для остальных полигонов значительно дополнены данными дистанционного зондирования; переведены в электронный вид две геологические карты.

Апробация работы: результаты диссертационной работы докладывались на международных конференциях ENVIROMIS-2002 6-12 июля 2002 года, Томск; ENVIROMIS-2004 17-25 июля 2004 года, Томск; на молодежной конференции: «Первая Сибирская международная конференция молодых ученых по наукам о Земле» 4-6 декабря 2002 года, Новосибирск; на всероссийских конференциях «Дистанционное зондирование поверхности Земли и атмосферы» 2-6 июня 2003, Иркутск; «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» 10-12 ноября 2003 года, Москва; на Первой Сибирской конференции пользователей программных продуктов ESRI и ERDAS 25-26 октября 2001 года, Новосибирск; на Второй Сибирской конференции пользователей программных продуктов ESRI и ERDAS с 31 марта по 1 апреля 2003 года, Новосибирск. По теме диссертационной работы опубликовано 30 научных работ.

Благодарности.

Работа выполнена в НРЦГИТ ОИГТМ СО РАН (ныне Институт геологии и минералогии) под научным руководством канд. геол.-минерал. наук Н.Н.Добрецова, которому автор выражает свою искреннюю благодарность. Автор также благодарит канд. геол.-минерал. наук И.Д.Зольникова, канд. геол.-минерал. наук С.К.Кривоногова., канд. геол.-минерал. наук С.А.Каргополова, канд. техн. наук В.Н.Дементьева за многочисленные консультации и ценные замечания при подготовке работы. Ценные рекомендации и советы были высказаны Баскаром Рамачандраном (Bhaskar Ramachandran), специалистом из NASA, а также канд. техн. наук В.В.Егоровым, д-р физ.-мат. наук Л.М.Митником, канд. геогр. наук В.И.Горным, канд. техн. наук Л.И.Пермитиной, д-р. геол.-минерал. наук

A.Г.Дмитриевым, канд. техн. наук Т.В.Кейко, д-р. техн. наук А.П. Гуком, канд. техн. наук Т.А.Широковой, канд. техн. наук Е.Н.Кулик, канд. техн. наук В.С.Коркиным, которым автор выражает искреннюю благодарность. Автор выражает признательность А.Н.Добрецову, канд. геол.-минерал. наук

B.А.Ляминой, Е.А.Наумову, А.Б.Рябинину, Г.С.Дягилеву, М.С.Нагирняку, А.В.Черепанову за помощь при подготовке работы.

Заключение диссертации по теме «Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия», Глушкова, Надежда Владимировна

Выводы:

1. Для решения типовых геологических и геоландшафтных задач среднемасштабного уровня по многозональным космическим снимкам ASTER целесообразно использовать разработанную методику, основанную на комбинировании методов спектрального анализа космических снимков, обучающих классификаций, построении индексных изображений и визуального дешифрирования. Также следует привлекать дополнительную информацию, полученную из фондовых материалов, геологической съемки, полевых наблюдений, шлиховых опробований и пр.

2. Оптимально использование данных космических съемок в среднем инфракрасном диапазоне (окна прозрачности 2 и 3), поскольку искажения, вносимые в спектральные отклики пород за счет различной экспозиции и угла наклона, не существенны в этой области диапазона. Также окна прозрачности 2 и 3 могут быть использованы для диагностики пород и определения их вещественного состава в условиях средней расчлененности рельефа.

3. Количество анализируемых каналов в многозональных данных дистанционного зондирования в наиболее информативном среднем инфракрасном диапазоне (третье окно прозрачности, от 2 до 2,6 мкм) должно обеспечивать выявление характерных полос поглощения и отражения объекта, что позволит на основе сравнения со спектральными библиотеками, достоверно диагностировать его вещественный состав. При этом возможно их комплексное использование с каналами, расположенными в диапазоне от 1,5 до 1,8 мкм (второе окно прозрачности).

4. Для анализа геологических пород слабо различаемых спектрально следует применять последовательное построение частных индексов.

Построение индексов возможно как по спектральным кривым, полученным со снимка, так и из эталонных библиотек. Причем, построение индексных изображений по откликам из спектральных библиотек позволяет проводить диагностирование вещественного состава объектов.

5. Для картографирования зон тектонических нарушений среднемасштабного уровня в районах с маломощным четвертичным покровом и слаборасчлененным рельефом рекомендуется использовать тепловые снимки, полученные в ночное время. Для зон разломов характерна высокая влажность почв и подпочвенного субстрата, которая уменьшает поверхностную температуру, поэтому на ночных тепловых снимках они отчетливо фиксируются на фоне окружающих пород темным серым тоном.

Заключение.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Глушкова, Надежда Владимировна, 2006 год

1. Mayer Helmut and Herzfeld Ute Christina // Abstracts of 32nd International Geological Congress, 20 28 August 2004, Firenze, Italy.

2. Аэрокосмические методы геологических исследований Текст. / Под ред. А.В.Перцова. СПб.: Изд-во СПб картфабрики ВСЕГЕИ, 2000. - 316 с.

3. Космические методы изучения природной среды Сибири и Дальнего Востока Текст. — Новосибирск: Наука, 1983.

4. Космическая съемка и тематическое картографированиеТекст. М.: Изд-во МГУ, 1980.-272 с.

5. Аэрокосмические исследования природных ресурсов Сибири Текст./ JI.K. Зятькова и др.- Новосибирск: Наука, 1988.

6. Аэрокосмические методы геологических исследований Текст. / Под ред. А.В.Перцова. СПб.: Изд-во СПб картфабрики ВСЕГЕИ, 2000. - 316 с.

7. Зятькова, JI.K. Дистанционные исследования природных ресурсов и основы природопользования: монография Текст./ Л. К. Зятькова.- Новосибирск: CITA, 2002.-356 с.

8. Зятькова, Л. К. Структурная геоморфология Алтае-Саянской горной области Текст./ Л. К. Зятькова. Новосибирск: Наука, 1977.- 215 с.

9. Космические методы изучения природной среды Сибири и Дальнего Востока Текст. Новосибирск: Наука, 1983.

10. Аэрокосмические съемки при изучении глубинного строения регионов СССР Текст.: сб. науч. тр. / Ред. А.В.Перцов и др.- Л., 1990.- 132 с.

11. Кронберг, П. Дистанционное изучение Земли. Основы и методы дистанционных исследований в геологии Текст. / П. Кронберг. — М.: Мир, 1988.- 343 с.

12. Ninomiya N. Rock type mapping with indices defined for multispectral thermal infrared ASTER data: case studies // International Symposium on Remote Sensing. -2002.

13. Аэрокосмические методы географических исследований Текст.: учеб. для студ. высш. учеб. заведений / Ю.Ф. Книжников, В.И. Кравцова, О.В. Тутубалина М.: Издат. центр "Академия", 2004. - 336 с.

14. Миловский, Г. А. Применение крупномасштабной космической съемки для прогнозирования комплексного медно-никелевого оруденения в Мончегорском районе Текст. / Г. А. Миловский, А. С. Галкин // Исследование Земли из космоса. -2002. №2. - С. 71-76.

15. Геологический словарь Текст.: Т. 1.- М.: Недра, 1978.- 486 с.

16. Инструкция по составлению и подготовке к изданию листов Государственной геологической карты Российской Федерации масштаба 1:200 000 Текст.- М.: Роскомнедра, 1995. 244 с.

17. The Remote Sensing Tutorial: Sensor Technology Электронный pecypc.-Режим доступа: http://rst.gsfc.nasa.gov/Intro/Part25a.html

18. Савиных, В. П. Аэрокосмическая фотосъемка Текст.: учебник / В. П.Савиных, А. С.Кучко, А. Ф.Стеценко. М.: Картогеоцентр - Геоиздат, 1997. -378 с.

19. Учебные ресурсы сайта ГГФ НГУ: Дистанционное зондирование Электронный ресурс.- Режим доступа: http://ggd.nsu.ru/iso/ecogis/RS/content.html

20. ASTER: Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Электронный ресурс.- Режим доступа: http://asterweb.jpl.nasa.gov.

21. Описание спутника IRS Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.sovzond.ru/products/irs.html

22. Описание спутников Landast Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.ga.gov.au/acres/prodser/landdata.htm

23. Гарбук, С. В. Космические системы дистанционного зондирования Земли Электронный ресурс./ С. В. Гарбук, В. Е. Гершензон. М.: Изд-во А и Б, 1997. -296 с.

24. USGS Release: Landsat 5 Experiencing Technical Difficulties Электронный ресурс.-Режим доступа: http://www.usgs.gov/newsroom/article.asp?ID=1419

25. Geoscience Australia: ACRES Landsat 7 SLC-OFF Products Электронный ресурс.-Режим доступа: http://www.ga.gov.au/acres/referenc/slcoff.jsp

26. Описание спутника SPOT 5 Электронный ресурс.- Режим доступа: http://spot5.cnes.fr/gb/index2.htm

27. NASA: TERRA Электронный ресурс.- Режим доступа: http://terra.nasa.gov

28. The Earth Observating Электронный ресурс.- Режим доступа: http://eospso.gsfc.nasa.gov.

29. Еремеев, В.А. Современные гиперспектральные сенсоры и методы обработки гиперспектральных данных Текст./ В.А.Еремеев и др. // Исследование Земли из космоса. 2003. - №6. — С. 80-90.

30. Веб-узел NASA: New Millennium Program Электронный ресурс.- Режим доступа: http://nmp.nasa.gov

31. Описание программы Earth Observing 1 Электронный ресурс.- Режим доступа: http://eol.gsfc.nasa.gov

32. Веб-узел ГИС- центра СЛИ Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.forgis.ru/publications/forestactualization/

33. Кирсанов, А. А. Современное состояние применения данных дистанционного зондирования при геологических и геоэкологических исследованиях Текст./ А. А. Кирсанов и др. — М., 2000. 77с. Общ. и регион.

34. Геология, геология морей и океанов, геол. картирование: Обзор / ЗАО «Геоинформак».

35. ERDAS Field Guide Fifth Edition. ERDAS Inc., Atlanta, Georgia, 1999. - 672 P

36. Веб-узел GIS LAB: NDVI теория Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.gis-lab.info/qa/ndvi.html

37. Applications in remote sensing Электронный ресурс.- Режим доступа: http://test.uriit.ru/Japan/OurResources/Books/RSTutor/Volume4/leblon/frame9.html

38. Algorithm Theoretical Basis Document (ATBD) for the MODIS Snow and Sea Ice-Mapping Algorithms Электронный ресурс.- Режим доступа: http://modis-snow-ice.gsfc.nasa.gov/atbd.html

39. Vincent К. Robert. Fundamentals of Geological and Environmental Remote Sensing, Prentice-Hall., Inc. 1997. - Ch. 7. - P. 181-241.

40. Goetz A.F.H., Barret N.R. Remote sensing for exploration geology: an overview // Economic Geology. 1983. V. 78. № 4. - P. 573-590.

41. Герасимов, Ю. Ю. Кильпеляйнен С.А., Соколов А.П. Геоинформационные системы: Обработка и анализ растровых изображений Текст./ Ю. Ю. Герасимов, С. А. Кильпеляйнен, А. П. Соколов. М.: ООО «Дата+», 2002. -118с.

42. Веб-узел GIS-LAB: Методологический аппарат ERDAS IMAGINE для классификации изображений (выдержки) Электронный ресурс.- Режим flocTyna:http://www.gis-lab.info/qa/genclass-erdas.html

43. Remote Sensing Tutorial Page 2-1: GEOLOGIC APPLICATIONS: STRATIGRAPHY AND STRUCTURE Электронный ресурс.- Режим доступа: http ://rst.gsfc.nasa.gov/Sect2/Sect2l .htm

44. Coulibaly, L., Hugh, Q., Gwyn, J. Integration of remote sensing and morphometric data for geomorphologic mapping. Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. - 2000.

45. Спектральная библиотека MINEO Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.brgm.fr/mineo/spectral.htm

46. Спектральная библиотека ASTER Электронный ресурс.- Режим доступа: http://speclib.jpl.nasa.gov/

47. Randall, В., Smith, Ph.D. Introduction to Hyperspectral Imaging, 12 August 1999.

48. Применение данных датчика ASTER в геологии Электронный ресурс.-Режим доступа: http://asterweb.jpl.nasa.gov/content/03data/05ApplicationExamples/geology/defa ult.HTM

49. Boardman, J.W., Kruse, F.A., Green, R.O. Mapping target signatures via partial unmixing of AVIRIS data. Science Workshop, JPL Publication.-1995.- V. 1.- P. 2326.

50. Кашкин В.Б., Сухинин А.И. Дистанционное зондирование Земли из космоса. Цифровая обработка изображений: Учебное пособие. М.: Логос, 2001.

51. Gupta, R.P Remote sensing geology / Ravi P. Gupta. Berlin.: Springer, 2003

52. Geography and Earth Resources USU GER: Interactions with the Atmosphere Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.gis.usu.edu/Geography-Department/rsgis/Remsenl/atmos/atmos.html

53. Космическая съемка и тематическая картографирование / под ред. Салищева К.А., Книжникова Ю.Ф. М.: Изд-во МГУ, 1980 г. 272с.

54. Remote sensing tutorial table of contents Электронный ресурс.- Режим доступа: http://rst.gsfc.nasa.gov/Front/tofc.html

55. Henderson, F.M. et al. Principles and Applications of Imaging Radar // Manual of Remote Sensing, Third Edition, Volume 2, 1998

56. USGS Spectroscopy Lab Spectral Library Электронный ресурс.- Режим доступа: http://speclab.cr.usgs.gov/spectral-lib.html

57. Глушкова, Н. В. Опыт использования многозональных космоснимков ASTER на примере Уронайского рудного узла Текст./ Н. В. Глушкова, В. А. Баландис // Исследование Земли из космоса.-2005.- № 2.

58. Yutsis,V.V., Lee, J.S., Vadkovsky, V. N. Korean peninsula recent movements: remote sensing control. Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. -1999.

59. Parcharidis Issaak and others. Revised geomorphic and geologic outlines of Lesvos island by a comparative analysis of TM Landsat data and classical maps. Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. -1999.

60. Geological Applications of LANDSAT Thematic Mapper Imagery: Mapping and Analysis of Lineaments in NW Penisula Malaysia Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.gisdevelopment.net/aars/acrs/1997/tsl0/tsl0001pf.htm

61. Gold exploration in North-East golpayagan area using Landsat TM data Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.gisdevelopment.net/aars/acrs/1998/tsl0/tsl0003.asp

62. Supervised Classification in High Dimensional Space: Geometrical, Statistical and Asymptotical Properties of Multivariate Data Электронный ресурс.- Режим доступа: http://dynamo.ecn.purdue.edu/~landgreb/Proj.Pursuit.pdf

63. Hyperspectral dimension reduction and elevation data for supervised image classification Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.itoc.usma.edu/ragsdale/Pubs/hyperspectral.pdf

64. Hyperspectral mixture analysis using constrained projections onto material subspaces Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.spectral.com/SRl 51 .pdf

65. Spectral Mixture Analysis of Hyperspectral Data Электронный pecypc.-Режим доступа: http://www.gisdevelopment.net/aars/acrs/! 999/ts 10/ts 10020.asp

66. Mineral Mapping with AVIRIS and EO-1 Hyperion Электронный ресурс-Режим доступа: http://www.hgimaging.com/PDF/KruseJPL2003Minerals.pdf

67. Applications of ASTER SWIR and TIR bands Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.geogr.msu.ru/acentre/intsem4/asterchannels.htm

68. Visible Earth: ASTER: Death Valley Электронный ресурс.- Режим доступа: http://visibleearth.nasa.gov/viewrec.php7vevl id=6546

69. Ninomiya N. Rock type mapping with indices defined for multispectral thermal infrared ASTER data: case studies // International Symposium on Remote Sensing. -2002.

70. Thomas Schmugge. ASTER observations for the monitoring of land surface fluxes. Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. -1997.

71. Глушкова, Н. В.Опыт использования космических снимков Aster для решения геологических задач Текст./ Н. В. Глушкова, В. А. Баландис, А. В.

72. Черепанов // Материалы Второй Сибир. конф.и пользователей программных продуктов ESRI и ERDAS.- Новосибирск: Дата Ист., 2003.г.

73. Использование ГИС для геологического картирования Ширинского учебного полигона (Республика Хакасия) Текст./ И. Д. Зольников, Н. Н. Добрецов, Е. А. Вишневская, Н. В. Глушкова // Arcreview- М., 2002 №2.

74. Comparison and evaluation of quality criteria for hyperspectral imagery Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.melaneum.com/quality/EChristophe-SPIE-5668-23c.pdf

75. Classification of vegetation and soil using imaging spectrometer data Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.isprs.org/istanbul2004/comm7/papers/16.pdf

76. Habitat Analysis for Giant Panda in Laoxiancheng Nature Reserve in the Qinling Mountains China Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.itc.nl/library/Papers2003/msc/nrm/tiejunwang.pdf

77. Глушкова, H. В. Применение многозональных данных дистанционного зондирования для выявления ландшафтных и геологических особенностей Уронайского рудного узла Текст./ Н. В. Глушкова, В. А. Баландис// Солнечно-земная физика. 2004. - №5. - С. 65-67

78. Glushkova, N. V., Balandis, V. A. Use of multispectral ASTER Images for revealing landscape and geological characteristics of Uronai ore unit // Abstracts of1.ternational Symposium "Remote Sensing Europe", 8-12 September 2003, Barcelona, Spain.

79. ENVI Tutorial № 5 Электронный ресурс.- Режим доступа: http://www.cstars.ucdavis.edu/classes/mexusenvi/tutlO.htm

80. Glushkova, N. V., Balandis, V. A. Use of remote sensing data for geological prospecting (on example of Uronai ore unit) // Abstracts of 32nd International Geological Congress, 20 28 August 2004, Firenze, Italy, P. 199.

81. Салтыковский, А. Я. Геодинамика кайнозойского вулканизма юго-востока Монголии Текст./ А. Я. Салтыковский, Ю. С. Геншафт.- М.: Наука, 1985. 135 с.

82. Информационные системы мониторинга окружающей среды" (сент.-окт. 2004 г.). Томск: Изд-во Том. гос. ун-та систем управления и радиоэлектроники, 2004.-С. 13-21.

83. Хаин, В.Е. Тектоника континентов и океанов Текст./ В. Е. Хаин. Москва: Научный мир, 2001.- 606 с.