Mapping lithology in Canada's Arctic: application of hyperspectral data using the minimum noise fraction transformation and matched filtering
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Notice bibliographique
Résumé
A test site in southern Baffin Island, Canada has been established to study the applications of hyperspectral data to lithological mapping. Good bedrock exposure and minimal vegetation cover provide an ideal environment for the evaluation of hyperspectral remote sensing. Airborne PROBE hyperspectral data were collected over the study site during the summer of 2000. Processing methods involved (1) applying a minimum noise fraction (MNF) transformation to the data and visual interpretation of a ternary colour MNF image to produce a lithologicalcompositional map, and (2) selection of end members from the MNF image followed by matched filtering based on the selected end members to produce a lithologicalcompositional map. Both methods have produced a lithological map that compares favourably with the existing geological map. Although lichen imparts a similarity to the spectra throughout the visible and near infrared and short-wave infrared ranges, this study has shown that enough variability in the spectra as a function of different mineralogy was present to successfully discriminate one major lithological group (metatonalites) and three compositional units (psammites, quartzites, and monzogranites). Vegetation could be clearly distinguished, which in this area only is a good proxy for mapping metagabbroic rocks. Furthermore, discrimination of slightly different compositional units within the psammites and the metatonalites was also possible. The results from this study indicate that hyperspectral remotely sensed imagery holds promise for lithological mapping in Canada's North, although further analysis is required in different geologic environments in Canada's North to validate hyperspectral remote sensing as a useful aid to litho logical mapping.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle