Обработка данных дистанционного зондирования ASTER для картирования зон гидротермальных изменений в Восточном Казахстане

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Медно-порфировые месторождения сопровождаются обширными ореолами гидротермально измененных пород, значительно превосходящих их по площади, которые позволяют обнаруживать их на космических снимках в условиях отсутствия растительности. Исследуется использование данных дистанционного зондирования Земли, в частности космических снимков японского сенсора ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer), для выделения участков, перспективных на обнаружение медно-порфировых месторождений и рудопроявлений в пределах медного пояса Казахстана. Анализ многочисленных публикаций, в которых предлагаются различные методы обработки снимков ASTER для дешефрирования гидротермально измененных пород, сопровождающих медно-порфировые рудопроявления, показал, что наиболее эффективным из них для данного района является метод Crosta. В отличие от других методов он использует не первичные полосы (band), а их комбинации, полученные методом главных компонент. Таким образом, сочетание результатов метода главных компонент с применением индексных изображений и анализа геологической карты позволило выделить области гидротермально измененных пород в районе исследований. На основании описанной методики определены прогнозные участки, перспективные на медно-порфировое оруденение различной степени достоверности, связанные с их гидротермальной переработкой.

Об авторах

Хамза Адель Махмуд

Российский университет дружбы народов

Email: 1032205919@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-2946-7144
SPIN-код: 1929-6130

магистрант, департамент недропользования и нефтегазового дела, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Елена Викторовна Карелина

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: karelina-ev@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-4691-4855
SPIN-код: 4919-8300
Scopus Author ID: 57215413670

кандидат геолого-минералогических наук, доцент департамента недропользования и нефтегазового дела, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Владимир Евгеньевич Марков

Российский университет дружбы народов

Email: markov-ve@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0001-6594-0763
SPIN-код: 5882-5663

старший преподаватель, департамент недропользования и нефтегазового дела, Инженерная академия

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Виктор Васильевич Дьяконов

Российский государственный геологоразведочный университет имени Серго Орджоникидзе

Email: mdf.rudn@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9153-6489
SPIN-код: 8780-8588
Scopus Author ID: 57200068947

доктор геолого-минералогических наук, профессор

Российская Федерация, 117997, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 23

Илья Владимирович Викентьев

Институт геологии рудных месторождений, петрографии, минералогии и геохимии РАН

Email: viken@igem.ru
ORCID iD: 0000-0001-9133-7562
SPIN-код: 2456-3030
Scopus Author ID: 6506542626

доктор геолого-минералогических наук, ведущий научный сотрудник, лаборатория рудных месторождений

Российская Федерация, 119017, Москва, Старомонетный пер., д. 35

Список литературы

  1. Haldar SK. Mineral exploration principles and applications. 2nd ed. Elsevier; 2018.
  2. Yong G, Xining Z, Peter MA, Alfred S, Lianfa L. Geoscience-aware deep learning: a new paradigm for remote sensing. Science of Remote Sensing. 2022;5:100047. http://doi.org/10.1016/j.srs.2022.100047
  3. Sabins FF. Remote sensing for mineral exploration. Ore Geology Reviews. 1999;14:157-183. http://doi.org/10.1016/S0169-1368(99)00007-4
  4. Di Tommaso I, Rubinstein N. Hydrothermal alteration mapping using ASTER data in the Infiernillo Porphyry Deposit, Argentina. Ore Geology Reviews. 2007; 32:275-290. http://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2006.05.004
  5. Abrams M, Hook SJ. Simulated ASTER data for geologic studies. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1995;33:692-699. https://doi.org/10.1109/36.387584
  6. Pour AB, Hashim M, Marghany M. Using spectral mapping techniques on short wave infrared bands of ASTER remote sensing data for alteration mineral mapping in SE Iran. International Journal of the Physical Sciences. 2011;6(4):917-929.
  7. Tomislav H. A practical guide to geostatistical mapping of environmental variables. Geoderma. 2007;140: 417-427.
  8. Lowell JD, Guilbert JM. Lateral and vertical alteration-mineralization zoning in porphyry ore deposits. Economic Geology. 1970;65:373-408.
  9. Hunt GR, Ashley P. Spectra of altered rocks in the visible and near infrared. Economic Geology. 1979; 74:1613-1629.
  10. Mars JC, Rowan LC. Regional mapping of phyllic- and argillic-altered rocks in the Zagros Magmatic arc, Iran, using Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) data and logical operator algorithms. Geosphere. 2006;2:161-186.
  11. Sillitoe RH. Porphyry copper systems. Economic Geology. 2010;105:3-41.
  12. Kotelnikov AE, Fedosova KI. Paleovolcanic reconstruction of the Mednogorsk Ore District. RUDN Journal of Engineering Research. 2016;(1):94-100. (In Russ.)
  13. Diakonov VV. Copper-porphyry deposits - conditions of localization and search. Moscow: RUDN University; 2010.
  14. Pour AB, Hashim M. The application of ASTER remote sensing data to porphyry copper and epithermal gold deposits. Ore Geology Reviews. 2012;44:1-9. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2011.09.009
  15. Yoshiki N. Rock type mapping with indices defined for multispectral thermal infrared ASTER data: case studies. Remote Sensing for Environmental Monitoring, GIS Applications, and Geology: Proceedings SPIE. 2003;4886:123-132. https://doi.org/10.1117/12.462358
  16. Rockwell BW, Hofstra AH. Identification of quartz and carbonate minerals across Northern Nevada using ASTER thermal infrared emissivity data - implications for geologic mapping and mineral resource investigations in well-studied and frontier area. Geosphere. 2008;4:218-246.
  17. Abrams M, Hook S, Ramachandran B. ASTER user handbook (vol. 2). Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology; 2004. Available from: http://asterweb.jpl.nasa.gov/content/03_data/04_Documents/aster_guide_v2.pdf (accessed: 20.09.2022).
  18. Shahriari H, Ranjbar H, Honarmand M. Image segmentation for hydrothermal alteration mapping using PCA and concentration - area fractal model. Natural Resources Research. 2013;22(3):191-206. https://doi.org/10.1007/s11053-013-9211-y
  19. Clark RN, Swayze GA, Gallagher AJ, King TVV, Calvin WM. The U.S. geological survey digital spectral library. Version 1: 0.2 to 3.0 μm. 1993. https://doi.org/10.3133/ofr93592
  20. Rajendran S, Al-Khirbash S, Pracejus B, Nasir S, Al-Abri AH, Kusky TM, Ghulam A. ASTER detection of chromite bearing mineralized zones in Semail Ophiolite Massifs of the northern Oman mountain: exploration strategy. Ore Geology Reviews. 2012;44:121-135. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2011.09.010
  21. Crosta A, Roberto C, Brodie C. Targeting key alteration minerals in epithermal deposits in Patagonia, Argentina, using ASTER imagery and principal component analysis. International Journal of Remote Sensing. 2003;21:4233-4240. https://doi.org/10.1080/0143116031000152291
  22. El-Desoky HM, Tende AW, Abdel-Rahman AM, Ene A, Awad HA, Fahmy W, El-Awny H, Zakaly HM. Hydrothermal alteration mapping using Landsat 8 and ASTER data and geochemical characteristics of precambrian rocks in the Egyptian shield: a case study from Abu Ghalaga, Southeastern Desert, Egypt. Remote Sensing. 2022;14:3456. https://doi.org/10.3390/rs14143456
  23. Rowan LC, Schmidt RG, Mars JC. Distribution of hydrothermally altered rocks in the Reko Diq, Pakistan mineralized area based on spectral analysis of ASTER data. Remote Sensing Environment. 2006;104:74-87. http://doi.org/10.1016/j.rse.2006.05.014
  24. Carranza EJM, Hale M. Spatial association of mineral occurrences and curvilinear geological features. Mathematical Geology. 2002;34:203-221. https://doi.org/10.1023/A:1014416319335

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».