Klassifisering av mineralene alunitt og goethitt med tre sensorer, HySpex, Senitnel-2 og EMIT, med varierende geometrisk og spektral oppløsning
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3148005Utgivelsesdato
2024Metadata
Vis full innførselSamlinger
- Master's theses (RealTek) [1826]
Sammendrag
Fjernmåling er en banebrytende metode for deteksjon av mineraler, og muliggjør identifisering avmineraler med høy presisjon (van der Meer mfl., 2012; Okada, 2022, s. 429). Nevada har en rikgeologi, og er derfor er et ideelt område for å gjennomføre mineralanalyser med fjernmåling (Tripathiog Garg, 2021). Datagrunnlaget for analysen er hentet fra fjellområdet Cuprite som ligger i Nevada,USA.
I denne studien utføres en analyse ved hjelp av tre ulike sensorer: HySpex, Sentinel-2 og EMIT.Studien undersøker hvordan variasjoner i geometrisk og spektral oppløsning påvirker evnen tilå oppdage mineralene alunitt og goethitt. Tre sentrale forskningsspørsmål adresseres. Det førstesetter søkelys på hvordan sensorenes ulike oppløsninger påvirker kvaliteten på mineraldeteksjonen.Det andre spørsmålet handler om muligheten til å oppdage alunitt og goethitt fra satellittbilder.Det tredje spørsmålet omhandler hvor godt den utviklede klassifiseringsmetoden presterer overet større geografisk område. Forskningsmetodikken inkluderer bruk av prinsipalkomponentanalyse(PCA) for å fremheve forskjeller, etterfulgt av mineralindekser. Til slutt gjennomføres en RandomForest-klassifisering for å identifisere de spesifikke mineralene.
Hovedfunnene indikerer at HySpex-sensoren oppnår høy nøyaktighet i klassifiseringen, mens bådeEMIT og Sentinel-2 viser betydelig svakere resultater. Dette er i tråd med forventningene pågrunn av deres lavere spektrale og geometriske oppløsning. Interessant nok er resultatene mellomde to sistnevnte sensorene overraskende jevne, selv om EMIT har betydelig dårligere geometriskoppløsning per piksel, med 60 meter mot Sentinel-2s 10 meter. Resultatene fra EMIT er imidlertidikke helt pålitelige, da det er få testpunkter på grunn av det begrensede studieområdet. Sentinel-2presterer generelt bedre, men EMIT utmerker seg med sin overlegne spektrale oppløsning, noe somer avgjørende for nøyaktig mineralidentifikasjon. Studien underbygger derfor betydningen av spektralfremfor geometrisk oppløsning i mineraldeteksjon. Remote sensing technology is a groundbreaking tool for detecting minerals, allowing identificationand characterization with high precision (van der Meer mfl., 2012; Okada (2022), s. 429). Nevadahas a rich geology, making it an ideal place for mineral analysis using remote sensing (Tripathi ogGarg, 2021). The data for the analysis comes from the Cuprite mountain area in Nevada, USA.
This study conducts an analysis using three different sensors: HySpex, Sentinel-2, and EMIT. Itexplores how variations in geometric and spectral resolution affect the ability to detect the mineralsalunite and goethite. The study addresses three key research questions. The first focuses on howdifferent sensor resolutions impact the quality of mineral detection. The second question investigatesthe ability to detect alunite and goethite from satellite imagery. The third explores the potential ofapplying the developed classification method to larger geographical areas. The research methodologyuses principal component analysis (PCA) to highlight differences, followed by mineral indices. Finally,a Random Forest classification is used to identify specific minerals.
The main findings indicate that the HySpex sensor achieves high accuracy in classification, while bothEMIT and Sentinel-2 show significantly weaker results. This is expected due to their lower spectraland geometric resolution. Interestingly, the results between EMIT and Sentinel-2 are surprisinglysimilar, even though EMIT has much lower geometric resolution per pixel, at 60 meters compared toSentinel-2’s 10 meters. However, the results from EMIT are not entirely reliable because there aretoo few test points due to the limited study area. Sentinel-2 generally performs better, but EMITstands out for its superior spectral resolution, which is crucial for accurate mineral identification.The study thus emphasizes the importance of spectral over geometric resolution in mineral detection.