GIS-Modellierung und Klassifizierung von geophysikalischen, geologischen und Fernerkundungs-Daten aus den südlichen Red Sea Hills (Sudan)

In der vorliegenden Arbeit geht es um die Verbesserung der Visualisierung und die Verbesserung der digitalen Klassifizierung geowissenschaftlicher Daten in einer integrierten GIS- und Bildverarbeitungsumgebung. Desweiteren soll mit Hilfe einer kombinierten GIS-Analyse und Ratiobildung von Satellitendaten die Lokalisation von Eisenanomalien verbessert werden. Aus Texturfilteranalysen interpretierte tektonische lineare Elemente werden mit geophysikalischen Daten verglichen und interpretiert. Die Modellbildung und Anwendung von GIS und digitaler Bildverarbeitung bildet den Schwerpunkt dieser Arbeit. Der Aufbau des Regionalen Geoinformatiossystems Red Sea Hills “REGIS-RSH” begann 1991 im Rahmen des Sonderforschungsbereiches 69 - Geowissenschaftliche Probleme in ariden Gebieten – und wurde bis 1 997 von verschiedenen Mitarbeitern fortgeführt. Die verfügbaren Daten aus den südlichen Red Sea Hills (Sudan) lassen sich in vier Teilbereiche gliedern. Neben den analogen topographischen und geophysikalischen Karten stehen sowohl analoge Karten als auch kontextuelle Informationen der Geologie zur Verfügung. Daneben stehen Satellitenbilddaten in der Datenbasis zur Verfügung. Die Red Sea Hills sind Teil des präkambri sehen Arabisch-Nubischen Schildes. Sie werden aus verschiedenen Terranes aufgebaut, die durch Suturen getrennt sind. Das geologische Modell von EMBLETON ET AL. (1983) beschreibt die Bildung von ozeanischen Inselbögen und Mikrokontinenten und deren Akkretion während der Pan-Afrikanischen Episode (950-600 Ma). Die vulkano-sedimentären Serien unterlagen einer Metamorphose in Grünschiefer- und Amphibolitfazies. In diese Serien intrudierten eine Reihe von granitoiden bis gabbroiden Gesteinen unterschiedlichen Alters. Im ersten Abschnitt der Arbeit werden die Daten und die Datenverarbeitung innerhalb der Geologie, Geophysik, Fernerkundung und Geoinformatiossysteme vorgestellt. Die geophysikalischen Grundlagen und Interpretationstechniken aeromagnetischer und gravimetrischer Untersuchungen werden erläutert. Kenntnisse über Instrumente, Meßmethoden und Korrekturen beider Teilgebiete sind für die Beurteilung der Daten von großer Bedeutung. Die geophysikalischen Charakteristika der Isanomalenkarten werden interpretiert und Phänomene wie die magnetischen Dipol-Strukturen diskutiert. Die geometrische Entzerrung der einzelnen Szenen in das UTM-Gitter und die Mosaikbildung sind die Grundlage des GIS. Eine Dunstkorrektur mit der Histogramm-Minimum-Methode zur Verringerung des Dunsteinflusses in den sichtbaren Spektralkanälen dient der Bildverbesserung. Bildtransformationen durch Ratiobildung zur Unterdrückung der Reliefeffekte und eine IHS-Farbraumtransformation optimieren die Bilddaten für die Klassifizierung. Texturfilteranalysen ermöglichen eine verbesserte Interpretation tektonischer Lineationen. Eine Einführung in Geoinformationssysteme und deren theoretische Grundlagen und Modelle vervollständigt die Übersicht der Daten und Datenverarbeitung. Neben den verschiedenen Datentypen werden die Grundfunktionalitäten und Datenmodellierungen beschrieben. Im zweiten Teil werden die durchgeführten Datenmodellierungen und Analysen vorgestellt. Der Aufbau eines GIS und die Datenintegration von Vektor- und Rasterdaten sowie die Gründe für die notwendige Vektor-Raster-Konvertierung werden beschrieben. Abschließend erfolgt eine Darstellung der Interpolationsmethoden für triangulierte irreguläre Netzwerke und regelmäßiger Punktgitter als Grundlage für die Berechnung perspektivischer Modelle. Die Klassifizierung von Vektor- und Rasterdaten wird exemplarisch vorgestellt. Die GIS-Klassifizierung und Verschneidung mehrerer thematischer Ebenen führt zu neuen Daten, die in das GIS eingehen. Die Verbesserung der Visualisierung geowissenschaftlicher Daten durch Integration verschiedener Datenmodelle (TIN, Flächen, Linien, Gridzellen, Rasterdaten) wird anhand von Bildbeispielen perspektivischer Modelle dokumentiert. Die Maskenbildung und Segmentation (Fragmentierung) des Satellitenbildmosaiks in definierte, räumlich streng voneinander getrennte Regionen waren vorbereitende Arbeiten für die überwachte Klassifizierung und Überprüfung der Ergebnisse mit Hilfe von Probenpunkten. Ausgehend von den Ergebnissen der visuellen geologischen Interpretation wird eine Differenzierung in fünf Gesteinsgruppen (Quartär, Intrusiva, Sedimente, Vulkanite und vulkano-sedimentäre Einheiten) vorgenommen und diese separat klassifiziert. Im dritten Teil werden die Ergebnisse der überwachten GIS-Klassifizierung geologischer Einheiten präsentiert. Die Karte der Klassifizierungsergebnisse gibt die räumliche Verteilung der 28 Gesteinsklassen (Einheiten) wieder Vergleiche mit der visuellen Interpretation und anderen geologischen Karten dienen als Referenz. Die Gruppen der quartären Lockersedimente, die Intrusivgesteine und Vulkanite lassen sich gut trennen, die Sedimente und vulkano-sedimentären Serien bereiten durch ihre Inhomogenitäten Probleme bei der Klassifizierung. Die Ergebnisse der kombinierten GIS-Analyse geophysikalischer Daten und die Ratiobildung der TM-Daten werden an einigen Bildbeispielen dargestellt. Der Vergleich der Oberflächenanomalien im Ratiobild mit den Zielklassen der GIS-Analyse als magnetische Störkörper erlaubt die Trennung anomaler Bereiche als potentielle Verwitterungslagerstätten mit in der Tiefe liegenden Erzkörpern oder als oberflächige eisenreiche Sande. Aus Landsat-TM-Daten werden Texturfilterbilder berechnet, um die Interpretation linearer tektonischer Elemente im regionalen Maßstab zu unterstützen. Die Verarbeitung verschiedener Datensätze in einer integrierten GIS- und Bi Id Verarbeitungsumgebung erlauben detaillierte Abfragen. Vergleiche der bearbeiteten Datensätze zeigen die Vorteile multispektraler Texturfilterbilder Die Lineamente werden mit aeromagnetischen Anomalientrends und gravimetrischen Freiluftanomalien verglichen, um Block- und Terranegrenzen zu bestimmen. Fehlerquellen werden untersucht und soweit es möglich ist quantifiziert. In erster Linie handelt es sich um Lageungenauigkeiten, das heißt Fehler in der räumlichen Lage und Position. Thematische und attributive Fehler sind in einer Interpretation nur schwer zu erfassen und werden durch die verschiedenen Generalisierungsprozesse reduziert. Zum Abschluß werden einige wichtige Aspekte für weitere Arbeiten mit GIS vorgestellt. Neben den positiven Einflüssen auf die Lösung und Darstellung geowissenschaftlicher Sachverhalte wird auf Möglichkeiten und Gefahren, die mit dem Einsatz digitaler Techniken verbunden sind, hingewiesen.

In this thesis, I will focus on improvement of the visualisation and digital classification of geodata in an integrated geographic information system (GIS) and digital image processing system. Furthermore, the localisation of iron anomalies in satellite images is improved by using combined GIS-analysis and ratio images. Tectonic linear elements that are interpreted using texture analysis are compared with geophysical data and interpreted. The model building and application of GIS and digital image analysis are the focus of this manuscript. The ‘Regionale Geoinformationssystem Red Sea Hills - REGIS-RSH’ has been started in 1991 by the special research group 69, which works on geoscientific problems in arid regions, and was continued until 1997 by various researchers. The data available from the southern Red Sea Hills (Sudan) can be divided into 4 themes. There are analog topographic and geophysical maps as well as analog maps and contextual geological information available. Furthermore, there is a database of satellite images. The Red Sea Hills are a part of the precambrian Arabian-Nubian shield. They were built out of various terrains that are divided by sutures. The geological model promulgated by Embleton et al (1983) describes the creation of oceanic island arcs and microplates and their accretion during the Pan-African Episode (950-600 Ma). The volcano-sedimentary series were metamorphosed into greenschist and amphibolite facies. Several granitoid and gabbroid rocks of varying ages later intruded into these series. In the first section of this thesis, the data and data processing using geologic and geophysical interpretation, remote sensing, and GIS are presented. The geophysical basis and interpretation techniques of aeromagnetic and gravimetric data are described. A knowledge of the instruments, measurement technologies and corrections in both these areas are highly important in understanding the data. The geophysical characteristics of the isanomaly maps are interpreted and phenomena such as the magnetic dipole structures are discussed. The geometric correction of individual images in the UTM-grid and the formation of mosaics are the foundation of GIS. A haze correction with the histogram-minumum-method to reduce the impact of haze in the visible spectral bands serves to improve the images. Image transformations through ratio building to suppress the relief effect, and a IHS-color space transformation optimize the image data for classification. Texture analysis makes possible an improved interpretation of tectonic lineaments. An introduction to GIS and their theoretic grounding and models completes the overview of the data and data analysis. Apart from the various data types, the basic functionality and data models are described. In the second section of this thesis, the data modelling and analysis actually used are described. The building of a GIS and the integration of vector and raster data as well as the reason for the needed vector-raster conversion are described. Finally, there is an explanation of the interpolation methods for triangulated irregular networks and lattices as basis for the calculation of digital elevation models. The classification of vector and raster data is described using a series of examples. The GIS-classification and polygon overlay leads to new data that are inserted into the GIS. The improvement of the visualisation of geodata by integrating various data models (TIN, polygons, lines, grids and raster data) are shown using the example of various digital elevation models. The mask generation and segmentation (fragmentation) of the satellite image mosaic into defined, spatially well separated areas was done before supervised classification and checking of the results using sample points. By using the results of the visual geologic interpretation, a differentiation into five rock types (quartanary, intrusive, vulcanic, and vulcano-sedimentary units) was done and these are classifed separately. In the third part, the results of the supervised GIS-classificaton of geologic units are presented. The map of the classifications results shows the spatial distribution of the 28 rock classes (units). Comparisons with the visual interpretation and other geologic maps are used as a reference. The groups of quartanary deposits, the intrusive rocks and vulcanites can easily be separated, the sediments and vulcano-sedimentary series are more problematic in their classification due to their inhomogenity. The results of the combined GIS-analysis of geodata and the ratio building of the TM-data is described using several examples. The comparison of surface anomalies in the ratio images with the target group of the GIS analysis as magnetic bodies allows the separation of anomalic regions as potential surficial deposits with either subterranean ores or iron rich sands on the surface. Landsat TM data are used to calculate texture filter images that can be used to intepret linear tectonic elements on the regional scale. The processing of varied data sets in an integrated GIS and image processing environment allows for detailed questioning. Comparisons of the data sets shows the advantages of multispectral texture filter images. The lineaments are compared to aeromagnetic anomaly trends and gravimetric free air anomaly to determine block and terrain boundaries. The sources of error are analysed and, as far as possible, quantified. The major source of error is in position uncertainties, i.e. error in spatial position. Thematic and attributive errors are difficult to quantise and are reduced using several generalisation processes. In conclusion, several important aspects for further work with GIS are introduced. Along with the positive influence on the solving and description of geoscientific problems, the problems and dangers in the use of digital techniques are described.