Aplicacion de los sensores remotos en la exploracion - SEG
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Christian Vargas Gonzales PDI & Análisis Espectral Remote Sensing Geoimage S.A.C. [email protected] www.rs-geoimage.com EXPLORACIÓN MINERA UTILIZANDO IMÁGENES DE SATÉLITE UNMSM - SEG Student Chapter 24 de abril de 2015
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Christian Vargas GonzalesPDI & Análisis EspectralRemote Sensing Geoimage [email protected]
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EXPLORACIÓN MINERA UTILIZANDO IMÁGENES DE SATÉLITE
UNMSM - SEG Student Chapter24 de abril de 2015
Presentación General
• Introducción
Comportamiento espectral de minerales
• Imágenes satelitales
Imágenes hiperespectralesImágenes multiespectrales
• ASTER en la identificación de Targets
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Fuente
Objetivo
Sensor
Visible NIR SWIR
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Azul:(0.45-0.52
um) Absorciónde
OxFe
Visible Green:
(0.52-0.60 um)
Vigor de la
vegetación
Visible Red: (0.63-0.69 um) Alta
reflectividad del OxFe
Infrarrojo Cercano (NIR): (0.77-1.30
um) Analisis de Vegetacion,
Delineamiento de cuerpos de agua
Short Wave Infra Red (SWIR): (1.30-
2.50 um) Mapeo de arcillas,
discriminación de rocas
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Rápido, cobertura global, análisis a distintas escalas, económico, ……
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¿Por qué exploración minera
utilizando imágenes de satélite?
Permite la identificación y mapeo de minerales presentes en alteraciones hidrotermales
Alunita, pirofilita, caolinita, illita, esmectita, epidota, clorita, calcita, crisocola, hematita, goethita, jarosita, sílice, etc
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(Modificado de
Mars & Rowan,
2006).
Espectros de laboratorio de limonita, jarosita, hematita y goetita. Estos minerales tienen características fuertes de Fe3+ y presentan absorción en los 0.97-0.83 y 0.48 μm. La jarosita tienen características de Fe-OH y presenta absorción en los 0.97 y 2.27 μm.
Comportamiento espectral de minerales
En el rango espectral que involucra al visible, infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta (0.4-2.5 μm), los minerales formadores de rocas y sus productos de alteración tienen rasgos espectrales característicos debido a diferentes factores como el estado de la valencia, composición química, tipo de enlace molecular y estructura cristalina.
Visible NIR SWIR
Comportamiento Espectral de Minerales
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(Modificado de
Mars & Rowan,
2006).
Espectros de laboratorio de epidota, calcita, muscovita, caolinita, clorita y alunita, que son minerales comunes de alteración hidrotermal (Clark et al. 1993).Alunita y caolinita tienen características de Al-OH de absorción a 2.17 y 2.20 μm. La muscovita ocupa un lugar importante de absorción de Al-OH en los 2.20 μm y una absorción secundaria en los 2.35 μm. La clorita y epidota tienen características de absorción por la presencia de Fe-Mg-OH en los 2.32 μm y baja reflectanciaentre los 1.65 a 0.6 μm producida por la presencia de Fe2+. La calcita tiene una absorción característica en los 2.33 μm.
Visible NIR SWIR
Imágenes Satelitales
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0.5 1 1.5 2 2.5 µm
visibleInfrarrojoCercano
Infrarrojo de onda corta
ASTER
GeoEye
GeoEye pan.
L8 pan.
WoldView2
WW pan.
WoldView3
Landsat 8.
WV3 pan.
Hyperion
Clorita
HierroAlunita,pirofilita
Caolinita, illita,
esmectita, Clorita,
epidota, calcita
Crisocola,
Jarosita,
Imágenes hiperespectrales
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Hyperion
CaolinitaVegetaciónLaguna+sedimentosLaguna
242 Bandas
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Hyperion
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Hyperion
http://glovis.usgs.gov/
Aplicaciones en la exploración mineral
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Imágenes multiespectrales
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Landsat ETM:
BandasPan: 0.52-0.90 μm Azul: 0.45-0.52 μm Verde: 0.52-0.60 μm Rojo: 0.63-0.69 μmInfrarrojo cercano: 0.76-0.90 μm SWIR: 1.55-1.75 μmSWIR: 2.08-2.35 μmInfrarrojo termal: 10.40-12.5 μm
Cobertura: 180 km x 180 Km
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Mapa de Arcillas Mapa de Fe3
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Prospección regional
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ASTER
Bandas:VNIR Band 1 (Green): 0.52-0.60 μm VNIR Band 2 (Red): 0.63-0.69 μm VNIR Band 3 (NIR): 0.78-0.86 μmSWIR Band 4: 1.6-1.7 μmSWIR Band 5: 2.145-2.185 μmSWIR Band 6: 2.185-2.225 μmSWIR Band 7: 2.235-2.285 μmSWIR Band 8: 2.295-2.365 μmSWIR Band 9: 2.36-2.43 μmTIR Band 10: 8.125-8.475 μmTIR Band 11: 8.475-8.825 μmTIR Band 12: 8.925-9.275 μmTIR Band 13: 10.25-10.95 μmTIR Band 14: 10.95-11.65 μm
Cobertura: 60 km x 60 Km
Pixel: VNIR 15 m SWIR 30 m TIR 90 m
ASTER
TerraSpec
VNIR SWIR TIR
0.5 1 1.5 2 2.5 ….. 8 12 µm
Pixel: 15m 30m 90m
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Hierro
Alunita,pirofilita
Caolinita, illita,
esmectita, Clorita,
epidota, calcita
Crisocola,
Jarosita,
SiO2
Epidota
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Espectros de minerales adaptados a la resolución espectral de ASTER
(Modificado de Mars & Rowan,
2006).
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Corihuarmi
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Pashpap
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Leyenda:Illita-(Al+)Illita (Al-)Illita/esmectitaEsmectitaMuscovita
.
Quellaveco (Landsat vs ASTER)
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Mapeo de minerales
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Mixtura espectral de vegetación y minerales
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Mapeo de minerales en áreas tropicales
Imágenes multiespectrales de alta resolución espacial
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WorldView-2
Bandas:Pan: 0.45-0.80 μmCostera: 0.40-0.45 μmAzul: 0.45-0.51 μmVerde: 0.51-0.58 μmAmarillo: 0.585-0.62 μm Rojo: 0.63-0.69 μmRojo borde: 0.705-0.745 μmInfrarrojo cercano 1: 0.77-0.895 μmInfrarrojo cercano 2: 0.86-1.04 μm
Pixel: Pancromatico (50 cm) Multiespectral (2.00 m)
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Alta resolución vs ASTER
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Mapeo utilizando alta resolución espacial
Fusión espectral de datos WorldView-2 y ASTER (SWIR)
Fusión espectral de datos WorldView-2 y ASTER (SWIR)
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Fusión espectral de datos WorldView-2 y ASTER (SWIR)
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WV-3
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Mapeo utilizando alta resolución espacial
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Identificación de targets utilizando imágenes ASTER
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Identificación de targets utilizando imágenes ASTER
Deposito Ensambles principales Ensambles secundarios
Epitermal (HS) SiO2,alunita-K, alunita-Na, pirofilita
Caolinita, illita, esmectita
Epitermal (LS) Illita/esmectita Caolinita
Pórfido Sericita Epidota, clorita, caolinita
Skarn Granate, anfibol, piroxeno, talco, diópsido, grosularia,…
Mg-O-H, CO3
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Procesamiento de datos Satelitales
PIMA, Mapas disponibles)
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Caso Antofagasta
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RGB631
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HillShade
Fe2Fe2/Fe3Fe3
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SiO2CarbonatosGarnet/ Piroxenos
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Caso Epitermales (HS)
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Epitermales (HS)
Sílice - AAA
Hipogena SupergenaSiO2, Alunita-K/Na Alunita-Na/K, OxFe
Pirofilita,dickita
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ASTER 4 5 6 7 8 9 4 5 6 7 8 9
CARACTERIZACION ESPECTRAL
TUCARI (Au)
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ASTER 4 5 6 7 8 9
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geophysics.geoscienceworld.org
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Yanacocha
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Proyecto X
-Sílice Pureza+
ASTER 1 2 3 4 56 7 8 9
- Alunita + - Alunita T° +
Target
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- Sílice +
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- Alunita T° +
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Conclusiones y recomendaciones
• Las imágenes satelitales y el análisis espectral permiten la identificación de minerales, muchos de ellos utilizados como guías para la identificación de depósitos metálicos
• Se recomienda integrar la información generada a partir de las imágenes satelitales debe ser complementada con información geológica, estructural, geoquímica, otros.
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Gracias por su atención
Christian Vargas GonzalesPDI & Análisis EspectralRemote Sensing Geoimage [email protected]
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EXPLORACIÓN MINERA UTILIZANDO IMÁGENES DE SATÉLITE
