ПРИМЕНЕНИЕ КОМБИНИРОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ДАННЫХ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ РЕЛЬЕФА СОКОЛОВСКО-САРБАЙСКОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ
Ключевые слова:
Соколовско-Сарбайское месторождение, дистанционное зондирование Земли, цифровые модели рельефа, геоинформатика, кригинг, вариаграммный анализАннотация
На современном этапе развития горного дела при разработке месторождений широко используются цифровые технологии. Для целей прогнозирования и анализа гидрогеологического режима месторождений применяются численные геофильтрационные модели. В свою очередь, в геофильтрационных моделях широко используются цифровые модели рельефа (ЦМР) в качестве кровли верхнего модельного пласта. Необходимость подготовки цифровых моделей рельефа достаточной точности и требуемого качества является одной из важных проблем геоинформационного моделирования.
В качестве объекта исследования рассмотрено Соколовское железорудное месторождение – территория шахтного поля ш. «Соколовская» и хвостохранилища. Данная территория характеризуется сложными горно-геологическими условиями, развитием воронок обрушения. Мониторинг динамики развития воронок обрушения является важным вопросом безопасности ведения работ. В свою очередь, актуализация цифровой модели рельефа вследствие динамических изменений микрорельефа является важной геоинформационной проблемой.
В данной статье рассмотрен вопрос выбора оптимального источника данных по результатам дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и определения методики дополнительной постобработки таких данных. Разработана методика оценки исходных данных, их корректировки и повышения точности результирующих цифровых моделей рельефа. Отмечено, что использование интерполяции методом кригинга (по сравнению с линейными интерполяторами) позволяет корректно объединить разнородные по количеству и качеству данные. При этом наиболее важным этапом данной методики является вариограммный анализ – подбор статистической функции, описывающей закономерность распределения интерполируемого параметра.
Библиографические ссылки
Лукичев С.В., Наговицын О.В., 2009. Инженерное обеспечение горных работ на основе моделирования объектов и процессов горной технологии. Горный информационно-аналитический бюллетень, № S2, С. 196-209.
Рыбников П.А., Смирнов А.Ю., 2021. Анализ качества цифровых моделей рельефа на основе данных дистанционного зондирования Земли для рельефа овражно-балочного типа. Горный информационно-аналитический бюллетень, № 5-1, С. 235-247. DOI 10.25018/0236_1493_2021_51_0_235
Усанов С.В., Крутиков А.В., Мельник Д.Е., 2018. Обеспечение промышленной безопасности при разработке Соколовского железорудного месторождения под-земным способом в условиях обводненной налегающей толщи. Проблемы недропользования, № 4(19), С. 82-89. DOI: 10.25635/2313-1586.2018.04.082
Усанова А.В., Усанов С.В., 2018. Мониторинг сдвижения земной поверхности при разработке Соколовско-Сарбайского месторождения методом радарной интерферометрии. Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых, № 4, С. 28-33. DOI 10.15372/FTPRPI20180404. – EDN XZBLPV.
Давид М., 1980. Геостатические методы при оценке запасов руд. Ленинград: Недра, 215 с.
Демьянов В.В., Савельева Е.А., 2010. Геостатистика: теория и практика. Под ред. Р.В. Арутюняна; Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН. Москва: Наука, 327 с.
Li Y., Wang X., Chen Y. et al., 2023. Application of predictor variables to support regression kriging for the spatial distribution of soil organic carbon stocks in native temper-ate grasslands. Journal of Soils and Sediments, No. 23, С. 700–717. DOI: 10.1007/s11368-022-03370-1
Bouhout S., Haboubi K., Zian A. et al., 2022. Evaluation of two linear kriging methods for piezometric levels interpolation and a framework for upgrading groundwater level monitoring network in Ghiss-Nekor plain, north-eastern Morocco. Arabian Journal of Geosciences, Vol. 15, No. 1016. DOI: 10.1007/s12517-022-10283-3
Margaret A., Oliver, Richard W., 2015. Basic Steps in Geostatistics: The Variogram and Kriging. Switzerland, Cham: Springer International Publishing, 106 с.
Agathe N.K.J., Jules T.K., Martial F.E. [et al.], 2024. Combine Landsat 8OLI/TIRS sensors/SRTM image processing and field observations for geological mapping of the Nlonako ring complex (South West of Cameroon Line) under dense forest vegetation and humid climate. Arabian Journal of Geosciences, Vol. 17, No. 14. DOI: 10.1007/s12517-023-11789-0
Trevisani S., Skrypitsyna T.N., Florinsky I.V., 2023. Global digital elevation models for terrain morphology analysis in mountain environments: insights on Copernicus GLO-30 and ALOS AW3D30 for a large Alpine area. Environmental Earth Sciences, Vol. 82, No. 198. DOI: 10.1007/s12665-023-10882-7
Jamal S.A., Ali A., 2023. А comparative study of automatic drainage network ex-traction using ASTER GDEM, SRTM DEM and Cartosat-1 DEM in parts of Kosi basin, Bi-har, India. Journal of Umm Al-Qura University for Engineering and Architecture, No. 14, Р. 45–56. DOI: 10.1007/s43995-023-00014-4.
