Application of the Landsat-8 Data Set and the Digital Elevation Model SRTM to Prediction Gold-Polymetallic Mineralization to the Central Part of the Malouralskaya Zone, the Polar Urals

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

For the first time for the central part of the Malouralskaya zone of the Polar Urals, a new approach to processing data from remote sensing of the Earth was applied. The data were obtained using the Landsat-8 spacecraft. It consists in integration hydrothermal alteration propagation patterns and lineament density maps. They are based on the results of statistical processing of remote sensing data and digital elevation model SRTM (The Shuttle Radar Tpography Mission). The work was carried out in order to identify morphological features and patterns, features of the deep structure and identify promising areas of localization of gold-polymetallic mineralization in the study area. As a result of the study, it was found that areas promising for the gold-polymetallic type of mineralization in the central part of the Malouralskaya zone are localized within trans-regional fault zones, crossing favorable horizons and structures, and controlling ore mineralization, morphostructures, complicated by radial discontinuous faults of the 1st order NE and NW direction with a length of up to 30 km, as well as zones of increased indices II and III, less often hydroxide-(Al–OH, Mg–OH) and carbonate-containing minerals.

作者简介

J. Ivanova

Institute of Geology of Ore Deposits, Petrography, Mineralogy and Geochemistry of the Russian Academy of Sciences; Peoples' Friendship University of Russia

编辑信件的主要联系方式.
Email: jnivanova@yandex.ru
Russia, Moscow; Russia, Moscow

I. Nafigin

Institute of Geology of Ore Deposits, Petrography, Mineralogy and Geochemistry of the Russian Academy of Sciences

Email: jnivanova@yandex.ru
Russia, Moscow

参考

  1. Викентьев И.В., Мансуров Р.Х., Иванова Ю.Н. и др. Золото-порфировое Петропавловское месторождение (Полярный Урал): геологическая позиция, минералогия и условия образования Геология руд. месторождений // Геология рудных месторождений. 2017. Т. 59. № 6. С. 501–541.
  2. Горный В.И., Крицук С.Г., Латыпов И.Ш. и др. Особенности минералогической зональности рудно-магматических систем, вмещающих кварцево-жильные месторождения золота (по материалам спутниковой спектрометрии) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 3. С. 140–156.
  3. Зылёва Л.И., Коновалов А.Л., Казак А.П. и др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1 : 1 000 000 (третье поколение). Серия Западно-Сибирская. Лист Q-42 − Салехард. Объяснительная записка. СПб.: Картографическая фабрика ВСЕГЕИ, 2014. 396 с.
  4. Иванова Ю.Н., Выхристенко Р.И., Викентьев И.В. Структурный контроль золоторудной минерализации центральной части Малоуральского вулкано-плутонического пояса (Полярный Урал) по результатам анализа мультиспектральных снимков космического аппарата Landsat-8 // Исслед. Земли из космоса. 2020. № 4. С. 51–62.
  5. Иванова Ю.Н., Нафигин И.О. Разработка подхода для построения прогнозной карты вероятностного распределения зон высокопроницаемых пород на полиметаллический тип минерализации по данным космического аппарата Landsat-8 // Исслед. Земли из космоса. 2023. № 1. https://doi.org/10.31857/S0205961423010062
  6. Иванова Ю.Н., Тюкова Е.Э. Структуры распада в рудах проявления Амфиболитовое (Полярный Урал) // II науч. конф. “Геология на окраине континентов”. 2022. С. 143–145.
  7. Космическая информация в геологии / Под ред. А.В. Пейве. М.: Наука, 1983. 536 с
  8. Кременецкий А.А. Обоснование поисковых и поисково-ревизионных работ на рудное золото в пределах Манюкую-Варчатинского рудного узла (рудопроявления: Полярная Надежда, Геохимическое и Благодарное). Масштаб 1 : 10 000. М.: ФГУП ИМГРЭ. 2012. 45 с.
  9. Ремизов Д.Н., Шишкин М.А., Григорьев С.И. и др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1 : 200 000 (2-е изд., цифровое). Серия Полярно-Уральский. Лист Q-41-XVI (Хордюс). Объясн. зап. СПб.: ВСЕГЕИ, 2014. 256 с.
  10. Соболев И.Д., Соболева А.А., Удоратина О.В. и др. Девонский островодужный магматизм Войкарской зоны Полярного Урала // Геотектоника. 2018. № 5. С. 39–74.
  11. Черняев Е.В., Черняева Е.И., Седельникова А.Ю. Геология золото-скарнового месторождения Новогоднее-Монто (Полярный Урал) // Скарны, их генезис и рудоносность (Fe, Cu, Au, W, Sn, …). Мат. конф. XI Чтения А.Н. Заварицкого. Екатеринбург: ИГиГ УрО РАН, 2005. С. 131–137.
  12. Шишкин В.А, Астапов А.П., Кабатови Н.В. др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1 : 1 000 000 3-е покол.). Уральская сер. Лист Q-41 – Воркута. Объясн. зап. СПб.: ВСЕГЕИ, 2007. 541 с.
  13. Abdullah A., Akhir J.M., Abdullah I. Automatic Mapping of Lineaments Using Shaded Relief Images Derived from Digital Elevation Model (DEMs) in the Maran – Sungai Lembing Area, Malaysia // Electr. J. Geotech. Engin. 2010. V. 15(6). P. 949–958. https://doi.org/10.1039/CS9962500401
  14. Alonso-Contes C.A. Lineament mapping for groundwater exploration using remotely sensed imagery in a karst terrain: Rio Tanama and Rio de Arecibo basins in the northern karst of Puerto Rico. Master’s Thesis, Michigan Technological University. 2011.
  15. Amer R., Kusky T., El Mezayen A. Remote sensing detection of gold related alteration zones in Um Rus area, central Eastern Desert of Egypt // Adv. Space Res. 2012. 49(1). P. 121–134.
  16. Cheng Q., Jing L., Panahi A. Principal component analysis with optimum order sample correlation coefficient for image enhancement // Intern. J. Rem. Sen. 2006. V. 27(16). P. 3387–3401. https://doi.org/10.1080/01431160600606882
  17. Ekneligoda T.C., Henkel H. Interactive spatial analysis of lineaments // J Comp.and Geos. 2010. V. 36. № 8. P. 1081–1090.
  18. Estrada S., Henjes-Kunst F., Burgath K.-P. et al. Insights into the magmatic and geotectonic history of the Voikar Massif, Polar Urals // Z. Deutschen Ges. Geowissenschaften. Bd 2012. V. 163. № 1. P. 9–41. https://doi.org/10.1127/1860-1804/2012/0163-0009
  19. Farr T.G., Rosen P.A., Caro E. et al. The shuttle radar topography mission // Reviews of geophysics. 2007. 45(2), RG2004. https://doi.org/10.1029/2005RG000183
  20. Gupta R.P. Remote Sensing Geology, 3rd edn. Springer, Berlin, Germany, 2017. P. 180–190, 235–240 and 332–336.
  21. Hubbard B.E., Mack T.J., Thompson A.L. Lineament Analysis of Mineral Areas of Interest in Afghanistan. USGS Open. Reston, Virginia: U.S. Geological Survey. 2012. Available at: http://pubs.usgs.gov/of/2012/1048.
  22. Jensen J.R. Introductory Digital Image Processing: A remote sensing perspective // Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River NJ 07458, 3-rd edn., 2005. P. 276–287 and 296–301.
  23. Jolliffe I.T. Principal component analysis. Department of Mathematical Sciences King’s College University of Aberdeen, Uk, 2-d edition., 2002. 487 p.
  24. Kumar C., Chatterjee S., Oommen T. Mapping hydrothermal alteration minerals using high-resolution AVIRIS-NG hyperspectral data in the Hutti-Maski gold deposit area, India // International J. Remote Sensing. 2020. V. 41. № 2. P. 794–812. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1648906
  25. Loughlin W.P. Principal component analysis for alteration mapping // Photogramm. Eng. Remote Sens. 1991. V. 57. P. 1163–1169.
  26. Lyapustin A., Martonchik J., Wang Y. et al. Multiangle implementation of atmospheric correction (MAIAC): 1. Radiative transfer basis and look-up tables // J. Geophysical Research: Atmospheres. 2003. 108 (D17). https://doi.org/10.1029/2002JD002903
  27. Masoud A., Koike K. Tectonic architecture through Landsat-7 ETM+/SRTM DEM-derived lineaments and relationship to the hydrogeologic setting in Siwa region, NW Egypt // J. Afr. Earth Sci. 2006. V. 45. P. 467–477.
  28. Mather P.M. Computer Processing of Remotely Sensed Images: An Introduction. Chichester, UK: John Wiley and Sons. 1999. 460 p.
  29. Maurer T. How to pan-sharpen images using the gram-Schmidt pan-sharpen method a recipe. In: International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences, volume XL-1/W1. ISPRS Hannover workshop, Hannover, P. 21–2. Environmental Earth Sciences. 2013. 79: 101. https://doi.org/10.1007/s12665-020-8845-4
  30. Mohamed F. Sadek,· Baher A. El-kalioubi, · Mohamed W. Ali-Bik et al. // Utilizing Landsat‑8 and ASTER data in geologic mapping of hyper-arid mountainous region: case of Gabal Batoga area, South Eastern Desert of Egypt // Environmental Earth Sciences. 2020. 79: 101. https://doi.org/10.1007/s12665-020-8845-4
  31. Pour A.B., Park Y., Park T.S. et al. Regional geology mapping using satellite-based remote sensing approach in Northern Victoria Land, Antarctica // Polar Sci. 2018. № 16. P. 23–46.
  32. Pour A.B., Zoheir B., Pradhan B. et al. Editorial for the Special Issue: Multispeal and Hyperspectral Remote Sing Data for Mineral Exploration and Environmental Monitoring of Mined Areas // Rem. Sens. 2021. V. 13. №3. P. 519. https://doi.org/10.3390/rs13030519
  33. Roy D.P., Wulder M., Lovelandet T.R. et al. Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research // Remote Sensing of Environment. 2014. 145. P. 154–172. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.02.001
  34. Singh A.K., Mondal G.C. Remote sensing for mineral exploration. In Geological Methods in Mineral Exploration and Mining // Springer. 2016. P. 139–185. https://doi.org/10.1007/978-3-319-39292-7_7
  35. Space information in geology / Ed. A.V. Peive. M.: Nauka, 1983. 536 p.
  36. Teillet P.M. et al. Radiometric normalization of surface reflectance data in the visible and near-infrared domains from EO-1 Hyperion // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1982. (3). P. 354–366.
  37. Thannoun R.G. Automatic Extraction and Geospatial Analysis of Lineaments and their Tectonic Significance in some areas of Northern Iraq using Remote Sensing Techniques and GIS // Intern. J. enhanced Res. in Scien. Techn. & Engin. 2013. 2. 2. ISSN NO: 2319–7463.
  38. Verdiansyah O. A Desktop Study to Determine Mineralization Using Lineament Density Analysis at Kulon Progo Mountains, Yogyakarta and Central Java Province. Indonesia // Indonesian J. Geography. 2019. V. 51. №1. P. 31–41. https://doi.org/10.22146/ijg.37442
  39. Verdiansyah O. Aplikasi Lineament Density Analysis Untuk Membatasi Pola Kaldera Purba Godean // J. Teknologi Technoscienti, 2017. 9(2).
  40. Wilson J.P., Gallant J.C. Terrain analysis: principles and applications // John Wiley & Sons. 2000. 520 p.
  41. Zhang Y. et al. Comparison of four atmospheric correction algorithms for Landsat-8 OLI imagery in varying landscapes // Remote Sensing. 2017. 9(3). 233. https://doi.org/10.3390/rs9030233

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2.

下载 (617KB)
索引源数据
3.

下载 (1MB)
索引源数据
4.

下载 (4MB)
索引源数据
5.

下载 (3MB)
索引源数据
6.

下载 (4MB)
索引源数据
7.

下载 (1MB)
索引源数据
8.

下载 (2MB)
索引源数据
9.

下载 (1MB)
索引源数据
10.

下载 (3MB)
索引源数据

版权所有 © Ю.Н. Иванова, И.О. Нафигин, 2023

##common.cookie##