Ứng dụng Radar Synthetic Aperture Polarimetric cho Bản đồ Địa chất ở Bắc Cực Canada

Ứng dụng radar vi sóng phân cực trong lập bản đồ địa chất tại Bắc Cực Canada, cung cấp cái nhìn sâu sắc về địa hình và tài nguyên.

Trường đại học

The University of Western Ontario

Chuyên ngành

Geology

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

thesis

2017

178
1
0

Phí lưu trữ

45 Point

Mục lục chi tiết

ABSTRACT

CO-AUTHORSHIP STATEMENT

DEDICATION

ACKNOWLEDGMENTS

TABLE OF CONTENTS

1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION

1.1. SAR remote sensing

1.2. SAR applications for geological mapping

1.3. Impact structure-based mapping approach

1.4. Geological setting of study areas

1.5. Thesis objectives and outlines

2. CHƯƠNG 2: REMOTE PREDICTIVE MAPPING OF THE TUNNUNIK IMPACT STRUCTURE IN THE CANADIAN ARCTIC USING MULTISPECTRAL AND POLARIMETRIC SAR DATA FUSION

2.1. Methods and datasets used

2.1.1. Spectral datasets, calibration, and methods

2.1.2. RADARSAT-2 dataset, calibration, and methods

2.1.3. Remote Predictive Mapping (RPM) and additional supporting datasets: Quickbird and Canadian Digital Elevation Model (CDEM)

2.2. Ground-truth and subsequent sample analysis

2.2.1. ASTER TIR emissivity

2.2.2. Landsat 8 VNIR/SWIR reflectance

2.2.3. Polarimetric SAR decomposition

2.2.4. High-resolution Quickbird and CDEM

2.3. Remote predictive mapping

2.3.1. Synthesis of remote sensing observations

2.3.2. Decision-tree based algorithm

2.4. Ground truth: field and laboratory observations

2.5. Discussion and conclusions

3. CHƯƠNG 3: A MODIFIED SEMI-EMPIRICAL RADAR SCATTERING MODEL FOR WEATHERED ROCK SURFACES

3.1. Polarimetric SAR data and ground truth collection

3.2. Modified model for weathered rock surfaces

3.3. Combined inversion algorithm

3.4. Discussion and conclusions

4. CHƯƠNG 4: POLARIMETRIC SAR SIGNATURES FOR CHARACTERIZING GEOLOGICAL UNITS IN THE CANADIAN ARCTIC

4.1. Polarimetric SAR data and ground truth collection

4.2. Polarization basis change and 3-dimentional signature plot

4.3. Pedestal height and standard deviation of linear co-polarizations (SDLP)

4.4. Results and discussion

4.5. Summary and general discussion

LIST OF TABLES

LIST OF FIGURES

LIST OF APPENDICES

LIST OF ACRONYMS

Tóm tắt

I. Tổng quan về Ứng dụng Radar Synthetic Aperture Polarimetric

Radar Synthetic Aperture Polarimetric (PolSAR) đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc nghiên cứu và lập bản đồ địa chất, đặc biệt là ở những khu vực khó tiếp cận như Bắc Cực Canada. Công nghệ này cho phép thu thập thông tin chi tiết về các đặc tính bề mặt của địa hình thông qua việc phân tích các tín hiệu radar phản xạ. Việc áp dụng PolSAR trong bản đồ địa chất không chỉ giúp xác định loại đá mà còn cung cấp thông tin về độ nhám bề mặt và độ ẩm của đất, từ đó hỗ trợ trong việc đánh giá tài nguyên thiên nhiên.

1.1. Khái niệm về Radar Synthetic Aperture và Polarimetric

Radar Synthetic Aperture là một công nghệ radar cho phép tạo ra hình ảnh có độ phân giải cao của bề mặt trái đất. Khi kết hợp với tính năng polarimetric, công nghệ này có khả năng phân tích các đặc tính vật lý của bề mặt, như độ nhám và độ ẩm, thông qua các tín hiệu phản xạ khác nhau.

1.2. Lợi ích của việc sử dụng PolSAR trong Địa chất

Việc sử dụng PolSAR trong địa chất mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng thu thập dữ liệu từ xa với độ chính xác cao, tiết kiệm thời gian và chi phí so với các phương pháp khảo sát truyền thống. Nó cũng giúp phát hiện các đặc điểm địa chất mà mắt thường không thể thấy được.

II. Thách thức trong việc ứng dụng PolSAR tại Bắc Cực Canada

Mặc dù PolSAR mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc ứng dụng công nghệ này tại Bắc Cực Canada cũng gặp phải nhiều thách thức. Địa hình phức tạp, điều kiện thời tiết khắc nghiệt và sự biến đổi của bề mặt do hoạt động băng hà là những yếu tố cần được xem xét. Những thách thức này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của dữ liệu thu thập được và yêu cầu các phương pháp phân tích tiên tiến hơn.

2.1. Địa hình và điều kiện thời tiết khắc nghiệt

Bắc Cực Canada có địa hình đa dạng với nhiều loại đá và bề mặt khác nhau. Điều kiện thời tiết khắc nghiệt, bao gồm bão tuyết và nhiệt độ thấp, có thể làm giảm chất lượng tín hiệu radar và ảnh hưởng đến khả năng thu thập dữ liệu.

2.2. Biến đổi bề mặt do hoạt động băng hà

Hoạt động băng hà gây ra sự thay đổi liên tục trên bề mặt đất, làm cho việc phân tích dữ liệu radar trở nên khó khăn. Sự thay đổi này có thể dẫn đến những sai lệch trong việc xác định các đặc tính địa chất.

III. Phương pháp ứng dụng PolSAR trong bản đồ địa chất

Để ứng dụng PolSAR hiệu quả trong việc lập bản đồ địa chất, cần có một phương pháp tiếp cận đa ngành. Việc kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như dữ liệu đa phổ và dữ liệu radar, có thể cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về các đặc tính địa chất. Phương pháp này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác mà còn tăng cường khả năng phát hiện các tài nguyên thiên nhiên.

3.1. Kết hợp dữ liệu đa phổ và PolSAR

Kết hợp dữ liệu từ các cảm biến đa phổ với dữ liệu PolSAR cho phép phân tích sâu hơn về các loại đá và khoáng sản. Phương pháp này giúp xác định rõ ràng hơn các đặc tính vật lý của bề mặt.

3.2. Mô hình hóa và phân tích dữ liệu radar

Mô hình hóa dữ liệu radar là một bước quan trọng trong việc phân tích các tín hiệu phản xạ. Việc sử dụng các mô hình toán học để dự đoán các đặc tính bề mặt giúp cải thiện độ chính xác của bản đồ địa chất.

IV. Kết quả nghiên cứu từ ứng dụng PolSAR tại Bắc Cực

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng PolSAR trong bản đồ địa chất Bắc Cực Canada đã mang lại những kết quả khả quan. Các tín hiệu radar đã giúp xác định được nhiều loại đá và khoáng sản, đồng thời cung cấp thông tin về độ nhám và độ ẩm của bề mặt. Những kết quả này không chỉ có giá trị trong nghiên cứu địa chất mà còn hỗ trợ trong việc quản lý tài nguyên thiên nhiên.

4.1. Phân tích các loại đá và khoáng sản

Dữ liệu từ PolSAR đã giúp xác định rõ ràng các loại đá và khoáng sản trong khu vực nghiên cứu. Việc phân tích các tín hiệu phản xạ cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa các loại đá khác nhau.

4.2. Đánh giá độ nhám và độ ẩm bề mặt

Kết quả từ việc phân tích độ nhám và độ ẩm bề mặt cho thấy sự tương quan mạnh mẽ giữa các đặc tính này và các loại đá. Điều này mở ra cơ hội cho việc ứng dụng PolSAR trong các nghiên cứu địa chất khác.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của PolSAR trong Địa chất

PolSAR đã chứng minh được giá trị của mình trong việc lập bản đồ địa chất tại Bắc Cực Canada. Những kết quả đạt được từ nghiên cứu này không chỉ có ý nghĩa trong việc hiểu biết về địa chất khu vực mà còn mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu tiếp theo. Tương lai của PolSAR trong địa chất hứa hẹn sẽ còn nhiều tiềm năng, đặc biệt là trong việc phát hiện và quản lý tài nguyên thiên nhiên.

5.1. Tiềm năng phát triển công nghệ PolSAR

Công nghệ PolSAR đang ngày càng phát triển với nhiều cải tiến về độ phân giải và khả năng thu thập dữ liệu. Điều này hứa hẹn sẽ mang lại những ứng dụng mới trong nghiên cứu địa chất.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo trong Địa chất

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện các mô hình phân tích dữ liệu radar và mở rộng ứng dụng của PolSAR trong các lĩnh vực khác nhau của địa chất, từ khảo sát tài nguyên đến nghiên cứu biến đổi khí hậu.

25/07/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Western University Scholarship@Western Electronic Thesis and Dissertation Repository 12-14-2017 1:30 PM Polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) Application for Geological Mapping and Resource Exploration in the Canadian Arctic Byung-Hun Choe, The University of Western Ontario Supervisor: Osinski, Gordon R., The University of Western Ontario Co-Supervisor: Neish, Catherine D., The University of Western Ontario Co-Supervisor: Tornabene, Livio L., The University of Western Ontario A thesis submitted in partial fulfillment of the requirements for the Doctor of Philosophy degree in Geology © Byung-Hun Choe 2017 Follow this and additional works at: https://ir.ca/etd Part of the Geology Commons Recommended Citation Choe, Byung-Hun, "Polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR) Application for Geological Mapping and Resource Exploration in the Canadian Arctic" (2017). Electronic Thesis and Dissertation Repository.ca/etd/5133 This Dissertation/Thesis is brought to you for free and open access by Scholarship@Western. It has been accepted for inclusion in Electronic Thesis and Dissertation Repository by an authorized administrator of Scholarship@Western. For more information, please contact wlswadmin@uwo.

Abstract The role of remote sensing in geological mapping has been rapidly growing by providing predictive maps in advance of field surveys. Remote predictive maps with broad spatial coverage have been produced for northern Canada and the Canadian Arctic which are typically very difficult to access. Multi and hyperspectral airborne and spaceborne sensors are widely used for geological mapping as spectral characteristics are able to constrain the minerals and rocks that are present in a target region. Rock surfaces in the Canadian Arctic are altered by extensive glacial activity and freeze-thaw weathering, and form different surface roughnesses depending on rock type.

Different physical surface properties, such as surface roughness and soil moisture, can be revealed by distinct radar backscattering signatures at different polarizations. This thesis aims to provide a multidisciplinary approach for remote predictive mapping that integrates the lithological and physical surface properties of target rocks. This work investigates the physical surface properties of geological units in the Tunnunik and Haughton impact structures in the Canadian Arctic characterized by polarimetric synthetic aperture radar (SAR). It relates the radar scattering mechanisms of target surfaces to their lithological compositions from multispectral analysis for remote predictive geological mapping in the Canadian Arctic.

This work quantitatively estimates the surface roughness relative to the transmitted radar wavelength and volumetric soil moisture by radar scattering model inversion. The SAR polarization signatures of different geological units were also characterized, which showed a significant correlation with their surface roughness. This work presents a modified radar scattering model for weathered rock surfaces. More broadly, it presents an integrative remote predictive mapping algorithm by combining multispectral and polarimetric SAR parameters.

i Keywords Polarimetric SAR, physical surface properties, radar scattering mechanism, surface parameter inversion, polarization signature, multispectral analysis, remote predictive geological mapping, meteorite impact structures, Canadian Arctic. ii Co-Authorship Statement Chapter 2. Remote predictive mapping of the Tunnunik impact structure in the Canadian Arctic using multispectral and polarimetric SAR data fusion: All data were collected and processed by Byung-Hun Choe and Dr. The manuscript was written by Byung-Hun Choe.

Osinski, and Jennifer D. Newman contributed to interpretations on image processing and sample collection and analysis, and provided editorial suggestions and comments. It is currently in revision in Canadian Journal of Remote Sensing for publication titled ‘Remote predictive mapping of the Tunnunik impact structure in the Canadian Arctic using multispectral and polarimetric SAR data fusion’. A modified semi-empirical radar scattering model for weathered rock surfaces: All data were collected and processed by Byung-Hun Choe, and the manuscript was written by Byung-Hun Choe.

Neish, and Dr. Tornabene contributed to interpretations with editorial suggestions and comments. It is currently in preparation to be submitted to IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing for publication titled ‘A modified semi-empirical radar scattering model for weathered rock surfaces’. Polarimetric SAR signatures for characterizing geological units in the Canadian Arctic: All data were collected and processed by Byung-Hun Choe, and the manuscript was written by Byung-Hun Choe.

Neish, and Dr. Tornabene contributed to interpretations with editorial suggestions and comments. It is currently in preparation to be submitted to IEEE Transactions on Geoscience iii and Remote Sensing for publication titled ‘Polarimetric SAR signatures for characterizing geological units in the Canadian Arctic’. iv Dedication I can do all this through him who gives me strength.

-Philippians 4:13- v Acknowledgments Now I finally have a chance to thank my amazing supervisors for their encouragement and support throughout my Ph. First of all, I am grateful to Dr. Gordon Osinski for bring me into the Canadian Arctic and impact cratering studies. Catherine Neish, thank you for infecting me with her RADAR love.

My little RADAR background could be advanced through insightful discussions with her. Livio Tornabene, thank you for guiding and teaching me multispectral remote sensing from the bottom up. They are really a perfect combination for my thesis. Also, I need to gratefully acknowledge the financial and logistical supports for this work provided by Canadian Space Agency (CSA) through Science Operational Applications Research (SOAR), Natural Resource Canada (NRCan) through Polar Continental Shelf Program (PCSP), and Polar Knowledge Canada through Northern Scientific Training Program (NSTP).

I would like to thank the 2015/2016 Arctic field expedition crews, Shamus Duff, Etienne Godin, Taylor Haid, Elise Harrington, Jean Filion, Cassandra Marion, Robert Misener, Jennifer Newman, Alexandra Pontefract, Racel Sopoco, Michael Zanetti, and William Zylberman for their support making the field works successful. Also, many thanks to the space rocks lab and CPSX members for sharing their expertise and enthusiasm on planetary sciences. I would like to extend my thanks to my former M. Duk-jin Kim and SATGEO lab members at Seoul National University for helping me get started on this path and for encouraging me to be a better scientist every time I meet them at conferences.

I cannot forget to thank my parents and parents-in-law for believing and supporting me with love and patience. Special thanks to my mother-in-law for her dedicated support going back and forth between Canada and South Korea whenever I was away for fields and needed a hand, without whom I would not have completed this in time. Last but not least, I truly thank my lovely wife, Ji Yeon Lim, without whom I would not be where I am today. Thank you for being my lifetime partner with endless love and support.

I have truly enjoyed the journey with you, and expect much more for the rest of our journey with the amazing kids, Aine and Ian. vi Table of Contents Abstract. i Co-Authorship Statement. vi Table of Contents.

vii List of Tables. x List of Figures. xi List of Appendices. xvii List of Acronyms .2 SAR remote sensing .3 SAR applications for geological mapping .4 Impact structure-based mapping approach .5 Geological setting of study areas .6 Thesis objectives and outlines.

34 2 Remote predictive mapping of the Tunnunik impact structure in the Canadian Arctic using multispectral and polarimetric SAR data fusion .2 Methods and datasets used .1 Spectral datasets, calibration, and methods .2 RADARSAT-2 dataset, calibration, and methods .3 Remote Predictive Mapping (RPM) and additional supporting datasets: Quickbird and Canadian Digital Elevation Model (CDEM) .4 Ground-truth and subsequent sample analysis .1 ASTER TIR emissivity .2 Landsat 8 VNIR/SWIR reflectance .3 Polarimetric SAR decomposition .4 High-resolution Quickbird and CDEM .4 Remote predictive mapping .1 Synthesis of remote sensing observations.2 Decision-tree based algorithm .5 Ground truth: field and laboratory observations .6 Discussion and conclusions. 74 3 A modified semi-empirical radar scattering model for weathered rock surfaces .2 Polarimetric SAR data and ground truth collection .4 Modified model for weathered rock surfaces .2 Combined inversion algorithm .5 Discussion and conclusions. 100 4 Polarimetric SAR signatures for characterizing geological units in the Canadian Arctic .2 Polarimetric SAR data and ground truth collection .2 Polarization basis change and 3-dimentional signature plot .3 Pedestal height and standard deviation of linear co-polarizations (SDLP) .4 Results and discussion .1 Summary and general discussion. 156 ix List of Tables Table 1.

SAR application studies for geological mapping in northern and Arctic Canada. Specifications of remote sensing datasets used in Chapter 2. Colour scheme and characteristics of each unit derived from different remote sensors. Specifications of RADARSAT-2 data used in Chapter 3.

78 x List of Figures Figure 1. SAR side-looking imaging geometry (right; θ: incidence angle, ground range=slant range/𝑠𝑖𝑛𝜃) and nadir-looking geometry (left). Figure modified from Elachi et al. Sinusoidal wave plot (left; λ: wavelength, A: amplitude, and ϕ: phase) and its expression on the complex plane (right).

Brighter areas have higher radar backscattering coefficients. Radar backscatter is a function of a surface’s physical properties: its roughness, structure, and dielectric constant. Locations of the Tunnunik (red star) and the Haughton (blue star) impact structures. Simplified geological map of the Tunnunik impact structure and northwestern Victoria Island (left, modified from Dewing et al.

(2015)) and stratigraphic column of northwestern Victoria Island (right, from Dewing et al. The white square represents the coverage of the remote sensing datasets used in Chapter 2. Simplified geological map of the Haughton impact structure (left, modified from Osinski et al. (2015)) and stratigraphic column of the target sequence at the Haughton impact structure (right, from Osinski et al.

MNF transformed ASTER TIR emissivity RGB color composite (upper, R; MNF band 1, G; band 2, B; band 3 by applying a linear 2% stretch) and TIR emissivity spectra matching results (bottom). Vegetation and water bodies in the MNF composite were masked out in black. The white numbers on the MNF composite represent the 4 spectral units discussed in the text. The coloured lines are the averaged TIR emissivity spectra (solid) of representative 30 samples from each unit and its standard deviation (dashed with markers); (a) orange-yellow, (b) cyan, (c) green, and (d) magenta units.

The solid black lines are the best matching rock spectra from the ASU Ward’s whole-rock spectral library (Christensen et al. The black numbers xi (10-14) on the top X axis represent ASTER TIR bands corresponding to wavelengths listed in Table 2. ASTER TIR band ratio images. They were coloured in purple (low) to red (high) at the range of (a) 1.05, respectively by applying a linear 2% stretch.

Vegetation and water bodies were masked out in black. Landsat 8 OLI band ratio color composite (R; b4/b2 (1.49) by applying a Gaussian stretch with a standard deviation of 3). The majority of densely vegetated areas and water bodies were masked out in black. Remaining pixels dominated by green around channels and lakes are vegetated areas that were difficult to remove without adversely effecting mineral- and rock- dominated spectral units.

The numbers represent the 4 spectral units discussed in the text. The white arrows indicate the dumbbell- shaped (left) and tadpole-shaped (right) features, respectively. RADARSAT-2 polarimetric decomposition results. The RGB composites of the Pauli and Freeman-Durden decomposition represent double-bounce scattering (red), multiple scattering (green), and single-bounce scattering (blue), respectively.

The Pauli and Freeman-Durden histograms were linearly stretched at the same range from -25 to 0 dB. High-resolution Quickbird image (a, the RGB colour image was stretched by applying the histogram equalization for enhancing image contrast and classification), CDEM (b), and Quickbird image close-ups for each unit ((c) Unit 1, (d) Unit 2, (e) Unit 3, and (f) Unit 4). The blue numbers in (a) represent the locations of the close-ups. A decision-tree based algorithm for remote predictive mapping (‘Veg.’=vegetated surfaces, ‘L8’=Landsat8 VNIR/SWIR band ratio, ‘AST’=ASTER TIR band ratio, ‘RS2 MS’=RADARSAT-2 multiple-scattering, ‘H’=high threshold, and ‘L’=low threshold).

Remote predictive geological map of the Tunnunik impact structure. Vegetation and water bodies are masked out in black. Field photos from each unit. A scale card of 9 by 5 cm (a-e), a ~2.5 cm diameter coin (f), and a tripod-mounted LiDAR of 1.6 m height (g) for scale.

Example of in situ measurements of surface roughness and soil moisture. (a) LiDAR scanning weathered rock surfaces at the Tunnunik (~1.7m tripod-mounted LiDAR for scale). (b) Surface topography in a 3-D point clouds generated from the LiDAR scan.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ