Experience and opportunities of space systems applications of Earth remote sensing to prediction gold mineralization on difficult to approach areas (the Polar Urals)

Мұқаба
  • Авторлар: Ivanova J.1, Ivanov K.2, Bondareva M.3, Ermolaev V.3, Zhukov A.4
  • Мекемелер:
    1. Institute of Geology of Ore Deposits, Petrography, Mineralogy and Geochemistry, Russian Academy of Sciences (IGEM RAS)
    2. Main Trial Centre for Testing and Control of Space Means named after G.S. Titov
    3. Главный испытательный космический центр им. Г.С. Титова
    4. Государственный астрономический институт им. П.К. Штенберга Московского государственного университета
  • Шығарылым: Том 19, № 2 (2018)
  • Бөлім: Innovative use of mineral resources
  • URL: https://journals.rcsi.science/2312-8143/article/view/335270
  • ID: 335270

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The questions of the using of domestic and foreign spacecraft (SC), as well as Earth remote sensing (ERS) equipment for search and predication of gold mineralization on the example of the promising and difficult to approach areas of the Polar and the Northern Urals are discussed in the article. The solution of this problem is showed on the example of the prospective areas of the Arctic and the Northern Urals based on analysis of Landsat 7 multispectral images. Hidden structures (arc, annular, and radial) were detected with help of analyses of Landsat-7 imagery. Hidden structures determine the position of gold mineralization of the Toupugol-Hanmeyshorskogo (the Novogodnenskoe ore field, the Polar Urals) and the Turinsko-Auerbahovskogo (the Auerbachovskoe ore field, the Northern Urals) ore regions. The decision of this problem is given on the example of the promising territory of the Polar Urals with the use foreign SC the Landsat-7. Comparative analysis of the existing SC of ERS has been carried out, this target information has in the public domain. The onboard equipment installed on domestic spacecraft and the information obtained with use onboard equipment meets the existing requirements. These requirements are placed to onboard equipment to solve the problem of search and predication mineralization. At the same time, the capabilities of the deployed domestic orbital grouping of SC of ERS transcend the capabilities of SC of ERS the Landsat-7. Opportunity of obtaining geospatial information with the use of pseudospacecrafts is being considered. These have several advantages over SC and unmanned aerial vehicles.

Авторлар туралы

Julia Ivanova

Institute of Geology of Ore Deposits, Petrography, Mineralogy and Geochemistry, Russian Academy of Sciences (IGEM RAS)

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: jnivanova@yandex.ru

PhD; researcher of the laboratory of geology of ore deposits; associate professor of mining and oil and gas business

Ресей, Peoples' Friendship University of Russia

Kirill Ivanov

Main Trial Centre for Testing and Control of Space Means named after G.S. Titov

Email: kir.s.ivanov@gmail.com

Кандидат технических наук, начальник 101 научно-испытательной лаборатории – заместитель начальника 10 научно-испытательного отдела Главного испытательного космического центра им. Г.С. Титова.

143090, Russia, Moscow region, Krasnoznamensk, Oktyabrskaya str. 3  

Marina Bondareva

Главный испытательный космический центр им. Г.С. Титова

Email: mkbond@mail.ru

Доктор технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник 11 научно-испытательного отела Главного испытательного космического центра им. Г.С. Титова.

143090 Россия, Московская обл., г. Краснознаменск, ул. Октябрьская, 3

Vladimir Ermolaev

Главный испытательный космический центр им. Г.С. Титова

Email: vladimirermolaev@yandex.ru

Старший научный сотрудник 101 научно-испытательной лаборатории Главного испытательного космического центра им. Г.С. Титова

143090 Россия, Московская обл., г. Краснознаменск, ул. Октябрьская, 3

Aleksandr Zhukov

Государственный астрономический институт им. П.К. Штенберга Московского государственного университета

Email: aozhukov@mail.ru

Доктор технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник Государственного астрономического института им. П.К. Штенберга Московского государственного университета

119234 Россия, Москва, Университетский пр-т, 13.  

Әдебиет тізімі

  1. Kirensky AS, Korchagin VP, Kuzmenko RG Experience of tectonic zoning with the use of satellite imagery // Metody distantsionnykh issledovaniy dlya resheniya prirodovedcheskikh zadach. 1986;54-62. (In Russ).
  2. Graham GE, Kokaly RF, Kelley KD, et al. Application of imaging spectroscopy for mineral exploration in Alaska: a study over porphyry Cu deposits in the Eastern Alaska Range. Economic Geology. 2018;11 (2):489–510.
  3. Menshikov VA, Perminov AN, Rembeza AI et al. Base of analysis and design of space systems for monitoring and predication natural and man-made disasters. Moscow: Mashinostroenie; 2014. (In Russ).
  4. Nezampour MH, Rassa I Using remote sensing technology for the determination of mineralization in the Kal-e-Kafi porphyritic deposit, Anarak, Iran. Mineralium Deposita. Resources: Meeting the Global Challenge. 2005:565-567.
  5. Zverev AT, Malinnikov VA, Arellano-Baeza A, Forecast of mineral deposits in Chile based on lineament analysis of satellite images. Izvestiya vishchikh uchebnykh zavedeniy. Geodeziya i aerofotosyemka. 2005;6:62–69. (In Russ).
  6. Tommaso ID, Rubinstein N Hydrothermal alteration mapping using ASTER data in the Infiernillo porphyry deposit, Argentina. Ore Geology Reviews. 2007;32(1–2):275–290.
  7. Zhang X, Pazner M, Duke N Lithologic and mineral information extraction for gold exploration using ASTER data in the south Chocolate Mountains (California). Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2007;62(4):271–282.
  8. Milovsky G.A, Rudakov VV, Lebedev VV, Korenyuk MK, Shaibakova L.A, Filippov DV Application of space borne survey for forecasting of gold mineralization in deep fault zones in the North-East of Russia. Earth observation and remote sensing. 2010;3:30–34. (In Russ).
  9. Zverev AT, Gavrilova VV Development of the theory and methods for assessing and prediction of natural resources state with use of satellite imagery. Izvestiya vishchikh uchebnykh zavedeniy. Geodeziya i aerofotosyemka. 2012;5:44–47. (In Russ).
  10. Vural A, Corumluoglu Ö, Asri I Remote sensing technique for capturing and exploration of mineral deposit sites in Gumushane metallogenic province, NE Turkey // Journal Geology Society of India. 2017; 90(5):628–633.
  11. Yousefi T, Aliyari F, Abedini A, Asghar Calagari A. Integrating geologic and Landsat-8 and ASTER remote sensing data for gold exploration: a case study from Zarshuran Carlin-type gold deposit, NW Iran // Arabian Journal of Geosciences. 2018;11:482.
  12. Presidential Decree of 31.12.2015, № 683 "O strategii natsional'noy bezopasnosti Rossiyskoy Federatsii", NW RF. 2016. № 1 (Part II). Art. 212. Available from: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_191669. (In Russ).
  13. Presidential Decree of September 18, 2008 No. Pr-1969 “Osnovy gosudarstvennoy politiki Rossiyskoy Federatsii v Arktike na period do 2020 goda i dal'neyshuyu perspektivu” Available from: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_119442. (In Russ).
  14. Ivanova JN, Vyhristenko RI, Vikentyev IV Geological position and structural control of ore mineralization of the Toupugol-Khanmeyshorsky district (the Polar Urals) as a result of remote sensing. Earth Observation and Remote Sensing. 2019 (in press). (In Russ).
  15. Verba VS editor. Radiolocation system of ground view of space-based ground. Moscow: Radiotekhnika; 2010. (In Russ).
  16. The scientific center for operational Earth monitoring. Available from: http://www.ntsomz.ru/ks_dzz/satellites.
  17. Characteristic of the shooting devices. Available from: https://eos.com
  18. Yemelyanova JG, Khachumov VM, Vatutin VM et al. Analysis of databases for solving problems of monitoring the Arctic zone. Sbornik trudov VIII Vserossiyskoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii «Aktual'nyye problemy raketno-kosmicheskogo priborostroyeniya i informatsionnykh tekhnologiy»; iyunya 1-3 2016; M.: AO «RKS». (In Russ).
  19. Klimenko N.N. Pseudo-spacecrafts for long-term continuous observation of local areas. Vestnik NPO im. S.A. Lavochkina. 2017;4(38):122-134. (In Russ).

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

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».