Comparative analysis of low-altitude magnetic survey sensitivity using unmanned aerial vehicles and land magnetic survey

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The subject of the study is the problem of the decline degree of the information content of geophysical data when switching from land surveys to low-altitude geophysical survey using unmanned aerial vehicles. The research involves a comparative analysis of the information content of the unmanned aerial vehicle survey results and those of the land magnetic survey. The conducted research allowed to present the observed values of the magnetic field obtained  by both survey methods within the same area as well as the final information products in the form of the results of filtering and three-dimensional data inversion. It is shown that visual analysis of maps of the full vector of magnetic field strength gives the impression of a lower information content of magnetic survey performed by unmanned aerial vehicles. However, the data having been processed create final information products of identical information content. This concerns both the results of three-dimensional modeling of the effective magnetic susceptibility, and maps and plots of the anomalous magnetic field after filtering in a sliding window. The negative impact of geological interference from morainic deposits on ground data is also shown. Local magnetic anomalies based on unmanned aerial vehicle survey results can confidently correlate with land survey anomalies, whereas the data collected during low-altitude aeromagnetic survey using unmanned aerial vehicles have a lower error probability. The conclusions refer to a specific case and cannot be unambiguously applied  to any geological situation, however, the authors believe in the typicality of this example.

About the authors

N. V. Snegirev

Irkutsk National Research Technical University

Email: nsnegirev@geo.istu.edu

S. V. Gachenko

Irkutsk National Research Technical University

Email: gsvgeo@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1594-9441

A. V. Parshin

Irkutsk National Research Technical University; A.P. Vinogradov Institute of Geochemistry SB RAS

Email: sarhin@geo.istu.edu
ORCID iD: 0000-0003-3733-2140

References

  1. Паршин А.В., Будяк А.Е., Блинов А.В., Костерев А.Н., Морозов В.А., Михалев А.О.. Низковысотная беспилотная аэромагниторазведка в решении задач крупномасштабного структурно-геологического картирования и поисков рудных месторождений в сложных ландшафтных условиях. Часть 2 // География и природные ресурсы. 2016. № S6. С. 150–155. https://elibrary.ru/xqrzbr, https://doi.org/10.21782/GIPR0206-16192016-6(150-155).
  2. Parshin A.V., Morozov V.A., Blinov A.V., Kosterev A.N., Budyak A.E. Low-altitude geophysical magnetic prospecting based on multirotor UAV as a promising replacement for traditional ground survey // Geo-Spatial Information Science. 2018. Vol. 21. Iss. 1. P. 67–74. https://doi.org/10.1080/10095020.2017.1420508.
  3. Schmidt V., Becken M., Schmalzl J. A UAV-borne magnetic survey for archaeological prospection of a Celtic burial site // First Break. 2020. Vol. 38. Iss. 8. P. 61–66. https://doi.org/10.3997/1365-2397.fb2020061.
  4. Cunningham M., Samson C., Laliberté J., Goldie M., Wood A., Birkett D. Comparison between ground, helicopter, and unmanned aircraft system magnetic datasets: a case study from the Abitibi Greenstone Belt, Canada // Pure and Applied Geophysics. 2022. Vol. 179. P. 1871– 1886. https://doi.org/10.1007/s00024-022-03025-9.
  5. Tereshkin S., Davydenko S., Davydenko Y., Davydenko A., Parshin A., Snopkov S. UAVs and groundbased geophysical surveys and 3D inversion when studying archeological objects in Baykal Region // Near Surface Geoscience Conference & Exhibition 2021: 27th European Meeting of Environmental and Engineering Geophysics. 2021. Vol. 2021. P. 1–5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.202120256.
  6. Constable S.C., Parker R.L., Constable C.G. Occam’s inversion: a practical algorithm for generating smooth models from electromagnetic sounding data // Geophysics. 1987. Vol. 52. Iss. 3. P. 289–300. https://doi.org/10.1190/1.1442303.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».