- Код статьи
- 10.31857/S0205961423040048-1
- DOI
- 10.31857/S0205961423040048
- Тип публикации
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 5
- Страницы
- 58-70
- Аннотация
- Работа направлена на практическое применение данных космической съемки для выбора перспективных участков при геолого-разведочных работах в условиях средне-низкогорного рельефа и резко континентального климата. Изложены результаты обработки и анализа данных WorldView-2 в пределах Талманской площади с целью выявления зон гидротермально-метасоматических изменений горных пород, перспективных на выявление золото-полиметаллического оруденения. Выбор площади исследования обусловлен достаточной геологической изученностью и отсутствием техногенных образований, влияющих на результат обработки материалов космической съемки. Для повышения спектральной информативности данных WorldView-2 использован метод отношения спектральных каналов, по результатам которого создан псевдоцветной RGB композит, отображающий спектральные характеристики объектов дневной поверхности Земли, в частности, минералов группы оксидов/гидроксидов, содержащих переходные ионы железа (Fe3+ и Fe3+/Fe2+). Сопоставление результатов обработки спутниковых данных наряду с геологической информацией позволило идентифицировать спектральные аномалии, как индикаторы наличия околорудных изменений, являющихся важным поисковым критерием гидротермальных месторождений.
- Ключевые слова
- WorldView-2 спектральный анализ минералогический индекс гидротермальные изменения пород
- Дата публикации
- 15.09.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 4
Библиография
- 1. Асмодъяров И.А., Брель А.И., Синявин В.И. и др. Поисково-ревизионные работы на золото-полиметаллическое оруденение в северной части Кличкинского золотополиметаллического рудного района (Забайкальский край) за 2012–2014 гг. Объект № 111-27(102-24). Отчет по Гос. контракту № К-01/12-6 от 20.03.12 г. Росгеолфонд № 515591. М., 2015.
- 2. Водяницкий Ю.Н. Соединения железа и их роль в охране почв. М.: ГНУ Почвенный институт им. В.В. Докучаева Россельхозакадемии, 2010. 155 с.
- 3. Зонн С.В. Железо в почвах (генетичнсекие и географические аспекты). М.: Наука, 1982. 209 с.
- 4. Калашников В.А., Лиханов В.Д., Четвериков М.Е. и др. Поисковые работы на золото-полиметаллическое оруденение в пределах Савва-Борзинского рудного узла (Забайкальский край). Росгеолфонд № 536243. М., 2019.
- 5. Лукин А.В. Паспорт № 205/5676, Объект учета Талман, 2020. 8 с.
- 6. Миляев С.А. Литохимические поиски полиметаллических месторождений. М.: Недра, 1988. 183 с.
- 7. Назаров А.А. Отчет о результатах работ по объекту № 630-17(111-23). Поисковые работы с оценкой песрпектив золото-полиметаллического оруденения основных руцдных районов и узлов Приаргунской структурно-формационной зоны (Забайкальский край). Росгеолфонд № 528679. М.: 2017.
- 8. Тарабарко А.Н. Закономерности размещения золото-полиметаллического оруденения Мулинской рудно-магматической системы // Геология, поиски и разведка рудных полезных ископаемых. 2000. № 24. С. 37–150.
- 9. Abdelsalam M., Stern R. Mapping gossans in arid regions with landsat TM and SIR-C images, the Beddaho Alteration Zone in northern Eritrea // J. Afr. Earth Sci. 2000. 30(4):903–916. https://doi.org/10.1016/S0899-5362 (00)00059-2
- 10. Aydal D., Ardal E., Dumanlilar O. Application of the Crosta technique for alteration mapping of granitoidic rocks using ETM + data: case study from eastern Tauride belt (SE Turkey) // Int. J. Remote Sens. 2007. 28(17):3895–3913. https://doi.org/10.1080/01431160601105926
- 11. Bedini E. Application of WorldView-3 imagery and ASTER TIR data to map alteration minerals associated with the Rodalquilar gold deposits, southeast Spain // Adv. Space Res. 2019. 63. 3346–3357. https://doi.org/10.1016/j.asr.2019.01.047
- 12. Clark R.N. Spectroscopy of rock and minerals and principles of spectroscopy. In Remote Sensing for the Earth Sciences: Manual of Remote Sensing 3; Rencz A.N., Ed.; John Wiley Sons: New York, NY, USA, 1999. P. 3–58.
- 13. Crowley J.K., Brickey D.W., Rowan L.C. Airborne imaging spectrometer data of the Ruby Mountains, Montana: Mineral discrimination using relative absorption band-depth images // Remote Sens. Environ. 1989. 29. 121–134. https://doi.org/10.1016/0034-4257 (89)90021-7
- 14. Eldosouky A.M., Sehsah H., Elkhateeb S.O., Pour A.B. Integrating aeromagnetic data and Landsat-8 imagery for detection of post-accretionary shear zones controlling hydrothermal alterations: The Allaqi-Heiani Suture zone, South Eastern Desert, Egypt // Adv. Space Res. 2020. 65. 1008–1024. https://doi.org/10.1016/j.asr.2019.10.030
- 15. Fraser S.J., Green A.A. A software defoliant for geological analysis of band ratios // Int. J. Remote Sens. 1987. 8. 525–532.
- 16. Gaffey S.J. Spectral reflectance of carbonate minerals in the visible and near-infrared (0.35–2.55 microns): Calcite, aragonite, and dolomite // Am. Mineral. 1986. 71. 151–162.
- 17. Hunt G.R. Spectral signatures of particulate minerals in the visible and near infrared // Geophysics. 1977. 42. 501–513. https://doi.org/10.1190/1.1440721
- 18. Hunt G.R., Ashley R.P. Spectra of altered rocks in the visible and near-infrared // Econ. Geol. 1979. 74. 1613–1629.
- 19. Inzana J., Kusky T., Higgs G., Tucker R. Supervised classifications of Landsat TM band ratio images and Landsat TM band ratio image with radar for geological interpretations of central Madagascar. J Afr Earth Sci. 2003. 37:59–72. https://doi.org/10.1016/S0899-5362 (03)00071-X
- 20. Iwasaki A., Tonooka H. Validation of a crosstalk correction algorithm for ASTER/SWIR. IEEE Trans // Geosci. Remote Sens. 2005. 43. 2747–2751. https://doi.org/10.1109/TGRS.2005.855066
- 21. Kalinowski A., Oliver S. ASTER Mineral Index Processing Manual; Technical Report; Geoscience Australia: Canberra, Australia, 2004. Available online: http://www.ga.gov.au/image_cache/GA7833.pdf (accessed on 12 August 2018)
- 22. Kusky T.M., Ramadan T.M. Structural controls on Neoproterozoic mineralization in the South Eastern Desert, Egypt: an integrated field, Landsat TM, and SIR-C/X SAR approach // J Afr Earth Sci. 2002. 35:107–121. https://doi.org/10.1016/S0899-5362 (02)00029-5
- 23. Mars J.C. Mineral and Lithologic Mapping Capability of WorldView 3 Data at Mountain Pass, California, Using True-and False-Color Composite Images, Band Ratios, and Logical Operator Algorithms // Econ. Geol. 2018. 113. 1587–1601. https://doi.org/10.5382/econgeo.2018.4604
- 24. Okada K., Segawa K., Hayashi I. Removal of the vegetation effect from LANDSAT TM and GER imaging spectroradiometer data. ISPRS J Photogramm Remote Sens. 1993. 48(6):16–27. https://doi.org/10.1016/0924-2716 (93)90052-O
- 25. Podwysocki M.H., Mimms D.L., Salisbury J.W., Bender L.V., Jones O.D. Analysis of Landsat-4 TM data for lithologic and image mapping purpose, Proceedings of Landsat-4 Science Investigations Summary. Greenbelt, Maryland. 1984. 2:35–39.
- 26. Pour A.B., Hashim M., Hong J.K., Park Y. Lithological and alteration mineral mapping in poorly exposed lithologies using Landsat-8 and ASTER satellite data: North-eastern Graham Land, Antarctic Peninsula // Ore Geol. Rev. 2019. 108. 112–133. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2017.07.018
- 27. Pour A.B., Park Y., Crispini L., Läufer A., Kuk Hong J., Park T.-Y.S., Zoheir B., Pradhan B., Muslim A.M., Hossain M.S. et al. Mapping Listvenite Occurrences in the Damage Zones of Northern Victoria Land, Antarctica Using ASTER Satellite Remote Sensing Data // Remote Sens. 2019. 11. 1408. https://doi.org/10.3390/rs11121408
- 28. Pour A.B., Park Y., Park T.S., Hong J.K., Hashim M., Woo J., Ayoobi I. Regional geology mapping using satellite-based remote sensing approach in Northern Victoria Land, Antarctica // Polar Sci. 2018. 16. 23–46. https://doi.org/10.1016/j.polar.2018.02.004
- 29. Pour A.B., Park T.S., Park Y., Hong J.K., Muslim A., Läufer A., Crispini L., Pradhan B., Zoheir B., Rahmani O., Hashim M., Hossain M.S. Landsat-8, Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer, and WorldView-3 Multispectral Satellite Imagery for Prospecting Copper-Gold Mineralization in the Northeastern Inglefield Mobile Belt (IMB), Northwest Greenland // Remote Sens. 2019. 11. 2430. https://doi.org/10.3390/rs11202430
- 30. Rajendran S., Sobhi N. ASTER capability in mapping of mineral resources of arid region: A review on mapping of mineral resources of the Sultanate of Oman // Ore Geol. Rev. 2018. 88. 317–335. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2018.04.014
- 31. Rajesh H.M. Mapping Proterozoic unconformity-related uranium deposits in the Rockole area, Northern Territory, Australia using Landsat ETM+ // Ore Geol Rev. 2008. 33:382–396. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2007.02.003
- 32. Ramadan T.M., Abdel Fattah M.F. Characterization of gold mineralization in Garin Hawal area, Kebbi State, NW Nigeria, using remote sensing // Egypt J Remote Sens Space Sci. 2010. 13:153–163. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2009.08.001
- 33. Rowan L.C., Goetz A.F.H., Ashley R.P. Discrimination of hydrothermally altered and unaltered rocks in visible and near infrared multispectral images // Geophysics. 1977. 42(3):522–535. https://doi.org/10.1190/1.1440723
- 34. Sabins F.F. Remote Sensing Principles and Interpretation. 3. New York, USA: Freeman & Co, 1996.
- 35. Sabins F.F. Remote sensing strategies for mineral exploration. In: Rencz AE, editor / Remote Sensing for the Earth Sciences. New York: John Wiley & Sons, Inc. 1997. P. 375–447.
- 36. Segal D. Theoretical Basis for Differentiation of Ferric-Iron Bearing Minerals, Using Landsat MSS Data / Proceedings of Symposium for Remote Sensing of Environment, 2nd Thematic Conference on Remote Sensing for Exploratory Geology, Fort Worth, TX (1982). 949–951.
- 37. Sun Y., Tian S., Di B. Extracting mineral alteration information using Worldview-3 data // Geosci. Front. 201. 8. 1051–1062. https://doi.org/10.1016/j.gsf.2016.10.008
- 38. Salehi T., Tangestani M. Large-scale mapping of iron oxide and hydroxide minerals of Zefreh porphyry copper deposit, using Worldview-3 VNIR data in the Northeastern Isfahan, Iran // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. December 2018. V. 73. P. 156–169.