Каталог Данных Каталог Организаций Каталог Оборудования Каталог Программного Обеспечения Написать письмо Наши координаты Главная страница
RSS Реклама Карта сайта Архив новостей Форумы Опросы 
Здравствуйте! Ваш уровень доступа: Гостевой
Навигатор: Публикации/Наши издания/Пространственные данные/Содержание журналов/№ 2 (2005)/
 
Rus/Eng
Поиск по сайту    
 ГИС-Ассоциация
 Аналитика и обзоры
 Нормы и право
 Конкурсы
 Дискуссии
 Наши авторы
 Публикации
 Календарь
 Биржа труда
 Словарь терминов
Проект поддерживают  



Авторизация    
Логин
Пароль

Забыли пароль?
Проблемы с авторизацией?
Зарегистрироваться


width=1 Rambler_Top100

наша статистика
статистика по mail.ru
статистика по rambler.ru

Реклама на сайте
Новостные ленты

Ю.Б. Баранов Данные дистанционного зондирования в недропользовании

Космические изображения широко используются в мировой практике геолого-разведочных работ на стадиях прогноза, оценки рудоносных зон и зон нефтегазонакопления, при выявлении и подготовке объектов к поисковому бурению и на стадии эксплуатации месторождений

Ю.Б. Баранов (РГГРУ, ВНИИГАЗ)
В 1978 г. окончил Московский геолого-разведочный институт (МГРИ, ныне РГГРУ) В настоящее время доктор геолого-минералогических наук, профессор кафедры геоинформатики РГГРУ, начальник лаборатории космической информации для целей газовой промышленности ВНИИГАЗ. Область интересов геологическая интерпретация результатов дешифрирования аэрокосмических изображений средствами ГИС-технологий.

Космические изображения широко используются в мировой практике геолого-разведочных работ на стадиях прогноза, оценки рудоносных зон и зон нефтегазонакопления, при выявлении и подготовке объектов к поисковому бурению и на стадии эксплуатации месторождений. Это обусловлено высокой информативностью космических изображений в части выявления геоструктурных элементов, геохимических аномалий, элементов инфраструктуры месторождений и транспортных систем, активных, а значит, и опасных, геодинамических и экзогенных процессов.

В комплексе с геофизическими данными результаты дешифрирования материалов космической съемки (МКС) являются основой прогнозирования глубинных структур и пространственного моделирования, в частности на уровне нефтегазоносности.

Информация о геологическом строении проявляется на изображениях через различные компоненты ландшафта, выявление которых выдвигает повышенные требования к геометрической и спектральной разрешающей способности материалов съемки, подборе и комплексировании видов съемки и диапазонов спектра, обеспечивающих выявление, картографирование и интерпретацию геологических данных.

Особые требования к периодичности поступления дистанционных материалов предъявляют выполняемые по заданной программе наблюдения природной среды, окружающей горные промыслы и транспортные коммуникации (экологический мониторинг). При этом проблемы геоэкологии в недропользовании следует рассматривать в двух аспектах. Во-первых, наблюдение за промышленными объектами и их воздействием на окружающую среду (например, сейсмические процессы, инициированные разработкой месторождений), во-вторых, оценка потенциальных рисков, связанных с воздействием на промышленные объекты опасных геологических процессов (карст, оползни, подвижки по разрывным нарушениям и пр.).

Требования к МКС при геологическом дешифрировании

Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) в широком смысле это получение любыми неконтактными методами информации о поверхности Земли, объектах на ней или в ее недрах, обычно в виде изображения земной поверхности в определенных участках электромагнитного спектра [1]. Информация, полученная в виде фотографического, сканерного, радиолокационного или иного изображения в цифровом либо аналоговом виде получила название материалов ДЗЗ.

Характеристики такого изображения зависят от множества природных и технических условий. Поскольку при дешифрировании основными объектами исследования являются элементы ландшафта, правильный выбор технических и природных условий съемки имеет определяющее значение.

Характер и объем ландшафтной и структурно-тектонической информации, получаемой по материалам ДЗЗ, определяется уровнем их обзорности, генерализации и разрешающей способностью.

Относительно невысокое пространственное разрешение МКС обеспечивает естественную генерализацию и большую обзорность изображения, что в сочетании с аэроснимками дает незаменимые средства для решения задач изучения как крупных регионов, например, нефтегазоносных бассейнов [2, 3], так и отдельных месторождений и даже деталей их геологического строения.

В современных региональных геологических исследованиях использование МДЗ в виде дистанционной основы проводимых работ является обязательным и регламентируется соответствующими инструктивными документами МПР России [4].

Видимый диапазон (примерно от 400 до 700 нм; 400 500 нм синяя зона, 500 600 нм зеленая, 600 700 нм красная) это очень небольшая часть электромагнитного спектра, который представляет интерес для ДЗЗ.
Более короткие длины волн ультрафиолетовая область мало используются в дистанционном зондировании из-за очень сильного поглощения в атмосфере. Зато инфракрасная область, занимающая огромный участок спектра, от 700 до 15 000 нм, очень информативна из-за того, что именно в этой области расположены многие характерные пики спектров отражения природных сред, позволяющих их распознавать методами ДЗЗ.

Поэтому в последнее время основной интерес вызывают и имеют наибольшее применение цифровые съемочные многозональные системы: IKONOS, QuickBird, EROS, IRS, SPOT, Landsat TM и ETM+, ASTER, MODIS и NOAA. Число каналов (спектральных зон), снимаемых цифровыми системами, колеблется от одного-трех (SPOT) до восьми (Landsat ETM+) и даже до многих десятков и нескольких сотен. Последние системы, снимающие так много зон, получили название «гиперспектральные».

Радиолокационные, как и цифровые гиперспектральные съемки, сегодня самые быстро развивающиеся и перспективные методы ДЗЗ.
Специфика использования МКС в геоинформационных технологиях связана с целевым и системным подходом к дешифрированию дистанционных материалов, содержащих информацию о многих параметрах природной среды: геологических, географических, сельскохозяйственных, экологических и т. п.

В большинстве случаев геологические объекты дешифрируются на материалах ДЗЗ по совокупности природных индикаторов, размеры каждого из которых могут быть на порядок меньше, чем сам объект. Способность эффективного различения индикаторов при пересчете для масштаба 1:100 000 достигается при разрешении 10 15 м. С учетом необходимости выявления внемасштабных объектов эта характеристика составляет 1 5 м.

При подборе материалов ДЗЗ для геологического изучения территорий целесообразно руководствоваться двумя критериями. Первый из них оптимальное соотношение разрешения и обзорности изображения, второй соотношение между ценой на конкретный вид материалов ДЗЗ и их информативностью.

«Вещественное» дешифрирование как визуальное, так и с использованием компьютерных классификаций более надежно проводить по многозональным фото- или сканерным изображениям, полученным в весенне-летне-осенний период и по гиперспектральным аэроизображениям. «Структурное» дешифрирование рационально проводить по радиолокационным изображениям или по снимкам зимнего времени года в красной или ближней инфракрасной зонах спектра.

Важным требованием является показатель облачности на изображениях. Обычно он не должен превышать 5 10%, при условии что территории, занятые облаками, дублируются на других изображениях, которые используются для реставрации основных материалов. В противном случае затраты на изготовление дистанционной основы геологических исследований на 100% свободной от облаков слишком велики.

Приоритетом при выборе МКС должны польз
оваться цифровые многозональные изображения, но при необходимости оцифровки для дальнейшего использования аналоговых аэро- и космических фотоснимков лучше сканировать негативы, так как при этом меньше потери в яркостном разрешении и, как следствие, в дешифровочных признаках геологических объектов.

При выборе между аэро- и космическими снимками высокого разрешения (например, КФА-3000 с разрешением 2 3 м или IKONOS с разрешением 1 м) предпочтение отдается космическим изображениям, так как их обзорность в несколько раз выше аэрофотоснимков, что существенно снижает трудозатраты при изготовлении дистанционной основы и последующем тематическом дешифрировании.

Особенности использования МКС при изучении нефтегазоносных территорий и эксплуатирующихся месторождений


Использование МКС при прогнозировании и поисках месторождений нефти и газа отражено в методических рекомендациях Министерства геологии СССР, опубликованных в 1989 г. [5], и ряде публикаций этого же времени [6]. С тех пор появились новые виды съемок и методы их обработки, что послужило причиной составления настоящего обзора.

Специфика использования МКС обусловлена геологическими особенностями нефтегазоносных территорий. Это, как правило, седиментационные бассейны, заполненные осадочными толщами большой мощности, где продуктивные залежи находятся на значительной глубине и приурочены к ловушкам структурного, тектонического, литологического или иного типов.

Теоретически ловушка, испытавшая активизацию на неотектоническом или современном этапе тектогенеза, находит выражение в ландшафтно-геоморфологических особенностях земной поверхности, что определяет структурную направленность дешифрирования. За рубежом используется также информация о динамике флюидов в связи со скоплениями углеводородов, получаемая с помощью гиперспектральных систем ДЗЗ и «вещественного» дешифрирования.

Дешифрирование материалов ДЗЗ базируется на геоиндикационной концепции о взаимосвязи всех компонентов ландшафта. Элементы ландшафта как результат взаимодействия эндогенных и экзогенных процессов, содержат информацию о структуре, составе и состоянии глубинных геологических объектов, так как являются их геоиндикаторами [7].

Не все геоиндикаторы одинаково проявлены в узких зонах электромагнитного спектра, которым соответствуют различные каналы съемочных систем. В целом индикаторы, связанные с изменениями в растительности, лучше всего отражаются в видимом (0,6 0,7 мкм) и ближнем инфракрасном (0,7 0,9 мкм) диапазонах, а связанные с изменениями в горных породах в ближнем (0,7 0,9 мкм) и коротковолновом инфракрасном диапазонах (1,6 1,7; 2 2,4 мкм). Диапазон 2,27 2,46 мкм наиболее перспективен для определения притоков углеводородных флюидов (и экологии), так как в нем фиксируется абсорбция углеводородов [7].

Информация, получаемая по МКС, определяется их разрешающей способностью, генерализацией и обзорностью.

В настоящее время по разрешающей способности выделяются: панхроматические, многозональные, радиолокационные и гиперспектральные съемочные системы высокого (IKONOS и им подобные), среднего (Landsat, ASTER и др.) и низкого (NOAA, MODIS) разрешения.
Уровень генерализации определяется высотой съемки, а обзорность зависит от ширины «полосы захвата» съемочной системы. В целом МКС высокого разрешения характеризуются меньшей генерализацией и обзорностью по сравнению с МКС среднего и низкого разрешения.

Съемка низкого разрешения (100 м и более) континентального уровня генерализации типа NOAA позволяет исследовать глобальные критерии нефтегазоносности. Ее используют для уточнения границ осадочных бассейнов, выявления трансконтинентальных и трансрегиональных линеаментов, разрывных нарушений глубокого заложения, участков с единым характером геоморфологического строения, соответствующих надпорядковым тектоническими структурам (щитам, антеклизам, синеклизам, тектоническим ступеням). Получаемая в результате дешифрирования геологическая информация носит оценочный характер в рамках региональных исследований.

По МКС среднего разрешения (10 45 м) регионального и локального уровня генерализации устанавливаются границы седиментационных бассейнов, их структурный план и блоковое строение. Эти же материалы позволяют детализировать внутреннее строение нефтегазоносных бассейнов, исследовать закономерности пространственного распределения залежей по площади, разрезу и обводненности, выявить в результате изучения типов ландшафта особенности строения их тектонических блоков и структур второго порядка (сводов, валов, авлакогенов, впадин). Возможно выявление наиболее приподнятых блоков, а в их пределах основных разрывных дислокаций, контролирующих размещение цепей локальных структур и блоковую фрагментацию зон нефтегазонакопления; судить о движениях новейшего тектонического этапа, влияющего на перераспределение углеводородов в недрах.

На МКС высокого разрешения (менее 10 м) локального уровня генерализации и аэроснимках устанавливаются детали складчатых и разрывных дислокаций, расположения ландшафтных аномалий, соответствующих погребенным локальным структурам, в том числе по нефтегазоносным горизонтам. При этом важную роль играет статистический анализ линейных элементов ландшафта, позволяющий прогнозировать степень тектонической нарушенности горных пород, обнаруживать разрывные нарушения, разделяющие нефтегазовые залежи на отдельные блоки, выявлять зоны «уплотнения-разуплотнения» и получать информацию о напряженном состоянии массивов недр.

Изучение изменений в характере микрорельефа, растительности, поверхностных отложений, степени обводненности и других факторов, позволяет давать оценку состояния многолетнемерзлых пород и определять места просачивания флюидов и т. д.

В последнее время некоторые исследователи рассматривают дешифрирование материалов высокого разрешения, особенно аэрогиперспектральных изображений, как метод прямого поиска залежей углеводородов. Основой для этого служат представления о переносе ферромагнитных минералов в восстановительной среде вместе с углеводородными эманациями по трещинам и разломам, или же их образованием при циркуляции гидротерм [8]. Обладая необходимой геологической информацией, удается выделить геохимические аномалии, рассматриваемые как поисковый признак продуктивных коллекторских толщ. По оценке специалистов американской фирмы Geosciense and Technology, эффективность такого прогнозирования составляет 85%.

Для решения задач газовой геологии особенно важны данные в диапазонах 2,0 2,4 мкм, так как на них наилучшим образом отражаются минералы, образующиеся под действием мигрирующих от залежей флюидов, а диапазон 2,27 2,46 мкм является интервалом абсорбции углеводородов.
Рис. 1. Голубые озера Ямбурга. RGB-синтез многоканального космического изображения среднего разрешения

Приведенные примеры касаются использования изображений в видимом и инфракрасном диапазонах. Гиперспектральная съемка в этом отношении представляется более информативной.

В России гиперспектральные съемочные системы пока не распространены. Однако используемые за рубежом подходы к материалам их обработки реализуются у нас для поиска нефти и газа в результате применения многоспектральных данных с высоким пространственным разрешением, таких, как JERS-1, Landsat ETM+, MK-4 в комплексе с радиолокационными и тепловыми изображениями. Обработанные по специальной методике, они позволяют выявлять слабые ландшафтные аномалии, связанные с миграцией углеводородных флюидов, формирующих в почве и растительности аномальные содержания микроэлементов (марганец, никель, титан, ванадий), минералов, содержащих железо в окисной форме (магнетит, гетит), кальцита, доломита, халцедона, пирита.

По данным гиперспектральной съемки, для поиска месторождений основополагающим является представление о том, что гидротермально-метасоматические низкотемпературные процессы, приводящие к изменению валентной формы железа и концентрации каолинита, хлорита, гидрослюд, кварца, пирита и кальцита, сопровождают миграцию углеводородов [9].

Факты перемещения углеводородных газов отмечает В.Я. Ероменко [10]. Перемещения этих газов и их фиксация на МКС вдоль трещин во льдах над разломами дна озера Байкал, а также участие газовых струй в формировании темного изображения линеаментов на космических материалах описывают Н.И. Николаев и Л.Н. Розанов.

Весьма значительный эффект в выявлении подобных объектов на МКС был получен в ходе применения метода «голубых озер» [11]. Суть метода заключается в том, что в областях гумидного климата вода в небольших озерах обычно окрашена в желтый цвет с бурым оттенком из-за высокого содержания гуминовых веществ. При поступлении из недр углеводородных газов эти вещества разрушаются, и вода в озерах становится прозрачной. На дне таких озер развиваются лишь микроскопические сине-зеленые водоросли, придающие озерам зеленовато-голубой цвет, в отличие от черных озер, лишенных газопроявлений, особенно на цветных АФС и спектрозональных МКС (рис. 1).

МКС среднего и высокого разрешения играют большую роль в расшифровке геоморфологических и неотектонических условий нефтегазоносных районов. По ним устанавливаются распространение различных генетических типов четвертичных отложений, особенности эрозионно-денудационного рельефа в связи с характером неотектонических движений, строение гидрографической сети, связанное с проявлением горизонтальных и вертикальных неотектонических подвижек.

При проведении экологических исследований базовыми являются спектральные особенности отражения электромагнитного излучения пятнами углеводородов в холодной и теплой частях спектра.

Аналогично проводится диагностика «разлива» вдоль аварийной части трубопровода, если она проходит по геологически открытой поверхности или по песчаной отсыпке. Д.В. Добрынин отмечает, что в случае, когда аварийный сегмент трубопровода проходит по торфяным грунтам, выявление разлива углеводородов становиться сложнее. Если авария устранена, но не проведены рекультивационные мероприятия, то с течением времени отмечается смена цветности торфяно-болотных массивов на цветосинтезированном изображении (RGB-синтез с использованием соответственно 3, 2 и 1-го каналов). Для верховых сфагновых крупнобугристых торфяников цвет изменится от соломенно-желтого до аварии до интенсивно-зеленого после нее, что связано с деградацией сфагновых мхов и эвтрофикацией периферии пятна загрязнения.

Мониторинг остальных мест локализации и источников загрязнения целесообразно проводить по материалам разных сезонов съемки (зимнего и весеннего).

Особо следует отметить изображения 3-го канала прибора AVHRR спутника NOAA. На них оптимальным образом выделяются участки на поверхности земли с температурой около 300оС. Это источники открытого пламени (лесные и степные пожары, извержения вулканов, факелы на нефтегазовых месторождениях).

Кроме перечисленного, космические данные высокого разрешения и аэроснимки содержат легко считываемую информацию об инфраструктуре и техническом состоянии объектов газовой промышленности (обустройство месторождений и промышленных зон, пространственное расположение буровых скважин, трубопроводы, коммуникации).

В большинстве районов интенсивной разведки и эксплуатации месторождений и трасс продуктопроводов оперативная оценка экологической ситуации затруднена в силу огромных территорий, подлежащих контролю. В такой ситуации нет альтернативы использованию МКС, а их стоимость, качество и быстрота получения весьма приемлемы.

Из приведенного обзора становятся ясны задачи нефтегазовой промышленности, решаемые с применением аэрокосмических данных:
тектоническое и нефтегазоперспективное районирование территорий с выделением основных разрывов, блоковой структуры территорий и выделением нефтегазоперспективных участков (космическая съемка низкого и среднего разрешения);
выявление ловушек газа различных типов (антиклинальных, рифовых, приразломных) с определением первоочередных объектов для постановки сейсморазведочных работ и поискового бурения (космическая съемка среднего и высокого разрешения);
детальное изучение геодинамики нефтегазоперспективных площадей для наиболее рационального размещения разведочных скважин и выявления участков, где возможны осложнения при бурении (космическая съемка высокого разрешения и аэросъемка);
формирование информационной системы контроля технического состояния объектов, в том числе магистральных трубопроводов (космическая съемка высокого разрешения и аэросъемка);
определение точного пространственного месторасположения объектов газовой промышленности, в том числе буровых скважин (космическая съемка высокого разрешения и аэросъемка).

При выборе аэрокосмических материалов для решения конкретных задач газовой промышленности, кроме геометрического или пространственного разрешения, следует учитывать спектральное (глубина цвета или количество бит на пиксел) и временное (периодичность съемки) разрешение.

Важным параметром является обзорность космических изображений. Правило обзорности гласит, что снимки должны обеспечивать такой охват земной поверхности, чтобы отображать положение изучаемой площади в общей структуре региона. Это вызывает необходимость при изучении газоносных территорий использовать изображения низкого разрешения и высокой генерализации типа NOAA или MODIS.

Учитывая, что одни и те же геологические объекты по-разному отражают и поглощают электромагнитное излучение разной длины волны, число и конкретные значения диапазонов съемки имеют существенное значение для успешного решения геологических задач. Особо перспективным для поиска новых месторождений является использование гиперспектральной съемки.

Оптимальные сезоны съемки выбираются в зависимости от принадлежности исследуемых территорий к конкретным природным зонам. В тундровой и лесотундровой зонах определяющим фактором является отсутствие снежного покрова; в лесной зоне наиболее информативна съемка, выполненная весной и осенью, на материалах которой наилучшим образом отражаются различия в древесной растительности, выступающей в качестве одного из ведущих геоиндикаторов. В степных и лесостепных районах, занятых сельскохозяйственными угодиями, наиболее благоприятен весенний период вскоре после распашки полей и до появления густого растительного покрова. В пустынных и полупустынных районах наиболее информативны весенние и осенние снимки, полученные в период вегетации растительности.

Поскольку для нефтегазоносных территорий наиболее типичны равнинные ландшафты, важное значение имеет время суток, в которое происходит съемка. Наиболее информативны снимки, выполненные в утреннее и вечернее время при низких углах стояния Солнца (10 20о), так как при этом повышаются контрасты слабовыраженных элементов рельефа.

Компьютерные технологии обработки материалов дистанционного зондирования

Длительное время развитие технологии тематической картографии шло экстенсивным путем за счет привлечения новых источников косвенных сведений об объектах картографирования. Объемы информации и затраты на ее получение и обработку росли, а доля реально используемых данных и практическая отдача снижались. Выход из сложившейся ситуации заключается в применении принципиально новых компьютерных технологий обработки данных на базе объективной информационной основы космического изображения земной поверхности, каждая точка (пиксел) которого имеет реальные географические координаты.
Рис. 2. Трехмерное космическое изображение п-ова Ямал. Мозаика космических изображений среднего разрешения, совмещенная с цифровой моделью рельефа

Первые ГИС были созданы в Канаде и США около 25 лет назад. Сейчас в промышленно развитых странах существуют тысячи ГИС, используемых в экономике, политике, науке и образовании, управлении ресурсами и охране окружающей среды и т. д. [12]. В создании ГИС участвуют международные организации, крупнейшие государственные структуры, университеты, частные фирмы.

В России важнейшим фактором интенсификации работ по региональному геологическому изучению недр, повышению прогностических свойств создаваемых геологических карт и достоверности прогнозно-минерагенических построений было признано применение компьютерных (ГИС) технологий [13] на основе концепции Единой информационной системы недропользования, утвержденной Роскомнедра в 1994 г. Сегодня сложилось два генеральных направления использования компьютерных технологий: информационное (создание и наполнение баз данных) и прогнозно-аналитическое (интегрированная обработка данных, моделирование и прогноз).

Основные принципы современного подхода к использованию МКС

В настоящее время МКС обрабатываются и используются в цифровом виде, и непосредственно их можно рассматривать как одну из составляющих единой пространственной базы данных в геоинформационной системе. В процессе дешифрирования привлекаются различные тематические материалы, также организованные в виде базы данных.

Дешифрируются не отдельные снимки, а их виртуальные мозаики, полностью покрывающие территорию исследований. При этом теперь «улучшающая» обработка изображений входит в блок тематической обработки и проводится «на лету» по мере необходимости (рис. 2).

Дешифрируются или трансформированные и географически привязанные мозаики снимков, или изображения с установленной, но отложенной на будущее географической привязкой, чтобы трансформировать лишь результаты дешифрирования, не искажая яркостного поля самих изображений.

Широко применяются методы автоматизации тематического дешифрирования в комплексе с технологиями экспертных систем.

Список литературы
1. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов / Под ред. А.М. Берлянта и А.В. Кошкарева. М.: ГИС-Ассоциация, 1999. 204 с.
2. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли. М.: Мир, 1988. 343 c.
3. Михайлов А.Е., Корчуганова Н.И., Баранов Ю.Б. Дистанционные методы в геологии. М.: Недра, 1993. 197 с.
4. Временные требования к организации, проведению и конечным результатам геологосъемочных работ, завершающихся созданием Госгеолкарты-200 (второе изд.). М.: МПР РФ, 1999. С. 160.
5. Использование материалов космических съемок при изучении нефтегазоносных территорий: методич. рекомендации. М.: М-во геологии СССР, 1989. 122 с.
6. Возможности применения аэрокосмических, геофизических и геохимических методов при изучении глубинного строения нефтегазоносных территорий / И.О. Смирнов, А.А. Кирсанов, В.Э. Богатырев, О.Ю. Куриленок // Аэрокосмические съемки при изучении глубинного строения регионов СССР. Л., 1990. С. 13 28.
7. Аэрокосмические методы геологических исследований / Под ред. А.В. Перцова. СПб: картфабрика ВСЕГЕИ, 2000. 316 с.
8. Максимчук В.Е. Опыт использования магниторазведки для прямых поисков нефти и газа в Днепрово-Донецкой впадине (на примере Селюховского месторождения) // Междунар. геофизич. конф.: Тез. докл. СПб, 2000. С. 184 186.
9. Безукладнов В.А., Орлов В.В. Новые возможности аэромагнитной съемки при поисках углеводородного сырья // Междунар. геофизич. конф: Тез. докл. СПб, 2000. С. 164 165.
10. Ероменко В.Я. Геодинамика платформенных областей и дистанционные методы ее изучения. СПб, 1999. С. 201.
11. Кузин И.Л., Ероменко В.Я., Пятницкий В.К. Космотектоническая карта нефтегазоносных областей Сибири // Исследования Земли из космоса. 1990. № 4. С. 42 48.
12. Берлянт А.М. Геоиконика. М.: Астрея, 1996. 208 с.
13. Морозов А.Ф., Карпузов А.Ф. О современном состоянии и задачах развития геологической картографии и прогнозно-поисковых исследований с использованием компьютерных технологий // Материалы 6-го Всерос. семинара «Геологическое картирование и прогнозно-металлогеническая оценка территорий средствами компьютерных технологий» (15 19 ноября 1999 г.). Красноярск, 1999. 10 с.

Тел: (095) 355-95-13
Факс: (095) 399-32-63
Адрес: 142717, Россия, Московская область, Ленинский р-н,
пос. Развилка
E-mail:
Y_Baranov@vniigaz.gazprom.ru
Интернет: www.vniigaz.ru

Таблица 2. Данные дистанционного зондирования Земли в России
Таблица 2 (продолжение) Таблица 3. Условия поставки данных высокого разрешения. Таблица 4. Условия поставки данных сверхвысокого разрешения. Таблица 5. Условия поставки данных среднего разрешения


См. также:
Каталог Программного обеспечения:
   - QuickBird Imagery***
   - TranMaster *
   - ScanEx MODIS Processor
   - GisMaster
   - ValMaster BTI
   - Raster Arts
Каталог Организаций:
   - ВНИИГАЗ
   - ВСЕГЕИ
Каталог Оборудования:
   - Landsat
Каталог Авторов:
   - Баранов Ю.Б.

Разделы, к которым прикреплен документ:
Тематич. разделы / ДДЗ
Тематич. разделы / Природопользование / Недропользование
Публикации / Наши издания / Пространственные данные / Содержание журналов / № 2 (2005)
 
Комментарии (0) Для того, чтобы оставить комментарий Вам необходимо авторизоваться или зарегистрироваться




ОБСУДИТЬ В ФОРУМЕ
Оставлено сообщений: 0


Источник: Пространственные данные №2 2005
Цитирумость документа: 10
12:52:01 18.07 2005   

Версия для печати  

Портал Gisa.ru использует файлы cookie для повышения удобства пользователей и обеспечения работоспособности сайта и сервисов. Оставаясь на сайте Gisa.ru вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie. Если вы не хотите использовать файлы cookie, то можете изменить настройки браузера. Пользовательское соглашение. Политика конфиденциальности.
© ГИС-Ассоциация. 2002-2022 гг.
Time: 0.019153118133545 sec, Question: 94