Президиум РАНИсследование Земли из космоса Earth Research from Space

  • ISSN (Print) 0205-9614
  • ISSN (Online) 3034-5405

Прогнозирование перспективных площадей на золоторудный тип минерализации с применением методов математической обработки информации и набора данных КА ДЗЗ Harmonized Landsat Sentinel-2 на территории Полярного Урала

Код статьи
10.31857/S0205961424020043-1
DOI
10.31857/S0205961424020043
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Том/ Выпуск
Том / Номер выпуска 2
Страницы
32-53
Аннотация
Впервые для ЮЗ части Малоуральской зоны Полярного Урала применен подход, который был апробирован путем объединения (1) методов математической обработки информации и (2) набора данных, полученных космическим аппаратом дистанционного зондирования Земли Harmonized Landsat Sentinel-2. Первый основан на анализе поисковых признаков и их функциональных и корреляционных взаимосвязей. Второй заключается в интеграции карт распределения гидротермальных изменений и схемы плотности линеаментов, созданных на основе результатов статистической обработки данных дистанционного зондирования. В результате проведенного исследования оконтурены две новые площади и выделены новые прогнозно-поисковые признаки золотого оруденения в пределах изучаемой территории. (1) Перспективные на золоторудный тип минерализации площади в ЮЗ части Малоуральской зоны локализованы вдоль трансрегиональных разломных зон, пересекающих благоприятные горизонты и структуры и контролирующих рудную минерализацию, и в пределах вулкано-тектонической структуры (крупной морфоструктуры 40 на 45 км) 1-го порядка. Внутри нее располагаются системы частных вулканических построек 2-го и более высшего порядка, положение которых контролируется узлами сопряжения разрывных нарушений СВ и СЗ простирания протяженностью более 10 км. (2) В потенциально рудоносных вулканических постройках проявлены метасоматические ореолы значительной площади (более 30 км2) с повышенными значениями индексов гидроксил-(Al-OH, Mg-OH) и карбонат-содержащих минералов и оксидов и гидроксидов железа (лимонит) и в меньшей степени – оксидов двухвалентного железа.
Ключевые слова
данные дистанционного зондирования Земли метод главных компонент цифровая модель рельефа линеаменты разрывные нарушения морфоструктурная карта Полярный Урал Harmonized Landsat Sentinel-2 карта плотности линеаментов
Дата публикации
15.09.2025
Год выхода
2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
2

Библиография

  1. 1. Ананьев Ю.С. Золото-концентрирующие системы Южного складчатого обрамления Западно-Сибирской плиты (на примере Западной Калбы). Дис. … док. геол.-минер. наук. Томск, 2017, 509 с.
  2. 2. Аэрокосмические методы геологических исследований / Под ред. А.В. Перцова. СПб.: ВСЕГЕИ, 2000. 316 с.
  3. 3. Беневольский Б.И., Волчков А.Г., Процкий А.Г. Перспективы создания рудной сырьевой базы золотодобывающей промышленности в Полярноуральском регионе // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. 2004. № 2. С. 10–15.
  4. 4. Босиков И.И., Выскребенец А.С., Цидаев Б.С., Белуков С.В. Совершенствование методов для повышения эффективности оценки, анализа и разработки медно-никелевых месторождений // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2020. № 11–1. С. 40–53. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-111-0-40-53.
  5. 5. Ваганов В.И., Иванкин П.Ф., Кропоткин П.Н. и др. Взрывные кольцевые структуры щитов и платформ. М.: Наука, 1985. 200 с.
  6. 6. 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.
  7. 7. Волчков А.Г., Гирфанов М.М., Новиков В.П. Перспективы развития минерально-сырьевой базы золота Полярного Урала (ЯНАО) // Проблемы освоения МСБ твердых полез. ископ. на Полярном Урале. Салехард, 2007. С. 188–190.
  8. 8. Галиуллин И.З., Ремизов Д.Н. и др. Геолого-минерагени-ческое картирование (ГМК) масштаба 1:200000 листов Q-41-XYI, XYII, XXI, XXII (Восточно-Войкарская площадь). Геологический отчет // ОАО Полярно-Уральское ГГП. г. Лабытнанги. 2009. http://geolfond.3dn.ru.
  9. 9. Гитис В.Г. Методика аппроксимации функциональных зависимостей по балльным экспертным оценкам // Проблемы передачи информации. 1987. Том XXIII. Вып. 3. С. 94–100.
  10. 10. Гитис Г.В., Ермаков Б.В. Основы пространственно-временного прогнозирования в геоинформатике. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2004. 256 с.
  11. 11. Горный В.И., Крицук С.Г., Латыпов И.Ш., Тронин А.А. 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.
  12. 12. Душин В.А., Малюгин А.А., Козьмин В.С. Металлогения золота Полярного Урала // Вестник СПбГУ. Сер. “Геология и география”. 2002. № 2. Вып. 7. С. 72–81. 2.
  13. 13. Зверев А.Т., Гаврилова В.В. Разработка теории и методов оценки и прогноза состояния природных ресурсов с использованием космических снимков // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2012. № 5. С. 44–47.
  14. 14. Зверев А.Т., Малинников В.А., Ареллано-Баэса А. прогноз месторождений рудных полезных ископаемых на территории Чили на основе линеаментного анализа космических изображений // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2005. № 6. С. 62–69.
  15. 15. Зылёва Л.И., Коновалов А.Л., Казак А.П., Жданов А. и др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1: 1000000 (третье поколение). Серия Западно-Сибирская. Лист Q-42 – Салехард: Объяснительная записка. СПб.: ВСЕГЕИ, 2014. 396 с.
  16. 16. Иванова Ю.Н., Выхристенко Р.И., Викентьев И.В. Геологическая позиция и структурный контроль золоторудной минерализации Малоуральского вулкано-плутонического пояса (Полярный Урал) по результатам анализа мультиспектральных снимков космического аппарата Landsat 8 Печатный // Исследование Земли из космоса. 2020. № 4. С. 51–62.
  17. 17. Иванова Ю.Н., Бочнева А.А. Прогнозирование перспективных площадей на золото-медно-порфировый тип оруденения на основе анализа поисковых признаков и их функциональных и корреляционных взаимосвязей // Геоинформатика. 2016. № 2. C. 41–50.
  18. 18. Иванова Ю.Н., Нафигин И.О. Применение набора данных Landsat-8 и цифровой модели рельефа SRTM для прогнозирования золото-полиметаллической минерализации на территории центральной части Малоуральской зоны, Полярный Урал // Исследования Земли из космоса. 2023 (в печати).
  19. 19. Кениг В.В., Бутаков К.В. Месторождения рудного золота Новогоднее-Монто и Петропавловское – новый золоторудный район на Полярном Урале // Разведка и охрана недр. 2013. № 11. С. 22–24.
  20. 20. Космическая информация в геологии / Под ред. А.В. Пейве. М.: Наука, 1983. 536 с.
  21. 21. Кривко Т.Н., Золоев К.К., Коротеев В.А. Новые данные по рудопроявлениям Рудногорненского района и вероятность открытия промышленных объектов “новогодненского типа” (Полярный Урал) // “Золото и технологии”. 2014. № 3(25). С. 14–17.
  22. 22. Кривогузова А.С., Васютенко Д.М. Анализ применения математического моделирования в геологии // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Сер. Физико-математические и технические науки. 2022. № 1. С. 101–107.
  23. 23. Кучерина П.М. и др. Отчет Хараматалоуской партии по объектам: Производство геологического доизучения масштаба 1:50 000 площади массива Рай-Из и его обрамления. Листы Q-41–46-Б в, г, Q-41–47-А-а-3,4, в, г, В, Г; Q-41–48-А и групповой геологической съемки масштаба 1: 50 000 листов Q-41–56-В-б, в, г, Г; Q-41–57-А, Б, В-а и геологического доизучения листов Q-41–56-А, Б, В-а; Q-41–57-В-б, в, г, Г-а, в, г в пределах северо-западной области Войкарского синклинория, проведенных в 1982–1991 гг., пос. Полярный, 1991.
  24. 24. Левочская Д.В., Якич Т.Ю., Лесняк Д.В., Ананьев Ю.С. Гидротермально-метасоматическая зональность, флюидный режим и типы золотого оруденения участков Эми и Елена эпитермального рудного поля Светлое (Хабаровский край) // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2021. Т. 333. № 10. С. 17–34.
  25. 25. Лесняк Д.В., Ананьев Ю.С., Гаврилов Р.Ю. Структурные, геофизические и геохимические критерии эпитермального кислотно-сульфатного золотого оруденения на примере рудного поля Светлое (Хабаровский край) // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2022. Т. 333. № 8. С. 60–72.
  26. 26. Мансуров Р.Х. Геолого-структурные условия локализации Петропавловского золоторудного месторождения (Полярный Урал). Автореф. дис. … канд. геол.-минер. наук. М., 2013. 22 с.
  27. 27. Мельгунов А.Н. и др. Геологический отчет “Прогнозная оценка ресурсного потенциала Северного, Приполярного и Полярного Урала на основе современных геолого-геофизических, минерагенических, геохимических и изотопных методов исследований”. ФГУП ВСЕГЕИ, СПб. 2008. Электронная версия.
  28. 28. Миловский Г.А., Денисова Е.А., Ежов А.А., Каленкович Н.С. Прогнозирование оруденения на Собь-Харбейской площади (Полярный Урал) по космогеологическим данным // Исслед. Земли из космоса. 2007. № 6. С. 29–36.
  29. 29. Миловский Г.А., Рудаков В.В., Лебедев В.В. и др. Применение космической съемки для прогноза золотого оруденения в зонах глубинных разломов на Северо-Востоке России // Исследование Земли из космоса. 2010. № 3. С. 30–34.
  30. 30. Овечкин А.М. и др. Поисковые работы на хромиты в северной части Войкаро-Сынинского гипербазитового массива. Отчет за 1985–1999 гг. пос. Полярный, 1999.
  31. 31. Серавкин И.Б. Эндогенная металлогения золота Урала (обзор, статья 1-я – Полярный, Приполярный, Северный и Средний Урал) // Геологический сборник. Информационные материалы. Ин-т геол. Уфимского отдел РАН. 2009. С. 164–176.
  32. 32. Серокуров, Ю.Н., Калмыков В.Д., Громцев К.В. Дистанционная оценка золотоносного потенциала // Руды и металлы. 2008. № 1. С. 45–51.
  33. 33. Соболев И.Д., Соболева А.А., Удоратина О.В. и др. Девонский островодужных магматизм Войкарской зоны Полярного Урала // Геотектоника. 2018. № 5. С. 39–74.
  34. 34. Ремизов Д.Н. Островодужная система Полярного Урала (петрология и эволюция глубинных зон). Екатеринбург: УрО РАН, 2004. 221 с.
  35. 35. Томсон И.Н., Кравцов В.С., Кочнева Н.Т., Середин В.В., Селиверстов В.А. Металлогения скрытых линеаментов и концентрических структур. М.: Недра, 1984. 272 с.
  36. 36. 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.
  37. 37. Шапорев В.А., Капитанов А.Д., Шапорева Р.М. и др. Геологический отчет “Анализ, обобщение и разработка методики интерпретации электроразведочных данных для картирования коллекторов и решения других нефтегазопоисковых задач в юго-западной части Сибирской платформы”. ПГО “Енисейгеофизика”. 1986, п. Геофизиков. 374 с.
  38. 38. Шарпенок Л.Н. Магматогенно-рудные системы континентальных вулкано-плутонических поясов подвижных областей // Региональная геология и металлогения. 2014. № 58. C. 84–90.
  39. 39. Шарпенок Л.Н. Магматогенные кольцевые структуры. Л.: Недра, 1979. 231 с.
  40. 40. Шишкин В.А, Астапов А.П., Кабатови Н.В. и др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:1000000 (третье поколение). Серия Уральская. Лист Q-41 – Воркута. Объяснительная записка. СПб.: ВСЕГЕИ, 2007. 541 с.
  41. 41. Яковлев Г.Ф. Геологические структуры рудных полей и месторождений. М.: Изд-во Московского ун-та, 1982. 270 c.
  42. 42. 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. Jour. of Geotech. Engin. 2010. V. 15(6). P. 949–958. DOI: 10.1039/CS9962500401.
  43. 43. Cheng Q., Jing, L., Panahi A. Principal component analysis with optimum order sample correlation coefficient for image enhancement // Intern. Jour. of Rem. Sen. 2006. V. 27(16). P. 3387–3401. DOI:10.1080/01431160600606882.
  44. 44. Claverie M., Jub J., Masek J.G. et al. The Harmonized Landsat and Sentinel-2 surface reflectance data set // Remote Sensing of Environment. V. 219. 2018. P. 145–161.
  45. 45. Doxani G., Vermote E., Roger J.C. et al. Atmospheric correction inter-comparison exercise // Remote Sensing. 2018. 10(2). 352 p.
  46. 46. Ekneligoda T.C., Henkel H. Interactive spatial analysis of lineaments // Jour. of Comp.and Geos. 2010. V. 36. № 8. P. 1081–1090.
  47. 47. Farr T.G., Rosen P.A., Caro E. et al. The shuttle radar topography mission // the American Geophysical Union. 2007. P. 1–33. DOI: 10.1029/2005RG000183.
  48. 48. Gray J.E., Coolbaugh M.F. Geology and geochemistry of Summitville, Colorado: An Epitermal Acid Sulfate Deposit in a Volcanic Dome // Economic Geology. 1994. V. 89. P. 1906–1923.
  49. 49. Gupta R.P. Remote Sensing Geology, 3rd ed. Springer, Berlin, Germany, 2017. P. 180–190, 235–240, and 332–336.
  50. 50. 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
  51. 51. Jensen J.R. Introductory Digital Image Processing: A remote sensing perspective // Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River NJ 07458, 3-rd ed., 2005. P. 276–287 and 296–301.
  52. 52. Jolliffe I.T. Principal component analysis. Department of Mathematical Sciences King’s College University of Aberdeen, Uk, 2-d edition., 2002. 487 p.
  53. 53. Li Z., Zhang H.K., Roy D.P. Investigation of Sentinel-2 bidirectional reflectance hot-spot sensing conditions // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2018. 10.1109/TGRS.2018.2885967. (https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8594675).
  54. 54. Loughlin W.P. Principal Component Analysis for Alteration Mapping // Photogramm. Eng. Remote Sens. 1991. V. 57. P. 1163–1169.
  55. 55. Masek J.G., Vermote E.F., Saleous N.E. et al. A Landsat surface reflectance dataset for North America, 1990–2000 // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2006. 3(1). P. 68–72.
  56. 56. Masek J.G., Claverie J., Ju. M. et al. Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) Product User Guide. Product Version 2.0. 2018.
  57. 57. Masoud A.A., Koike K. Morphotectonics inferred from the analysis of topographic lineaments auto-detected from DEMs: application and validation for the Sinai Peninsula, Egypt // Tectonophysics. 2011. V. 510(3). P. 291–308. DOI: 10.1016/j.tecto.2011.07.010
  58. 58. Mather P.M. Computer Processing of Remotely Sensed Images: An Introduction. Chichester, UK: John Wiley and Sons. 1999. 460 p.
  59. 59. 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, pp 21–2. Environmental Earth Sciences. 2013. 79:101. doi.org/10.1007/s12665-020-8845-4
  60. 60. Nezampour M.H., Rassa I. Using remote sensing technology for the determination of mineralization in the Kal-e-Kafi porphyritic deposit, Anarak, Iran // Min. Depos. Res.: Meeting the Global Challenge. 2005. Р. 565–567. doi.org/10.1007/3-540-27946-6_145
  61. 61. Roy D.P., Li J., Zhang H.K. et al. Examination of Sentinel-2A multispectral instrument (MSI) reflectance anisotropy and the suitability of a general method to normalize MSI reflectance to nadir BRDF adjusted reflectance // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 199. P. 25–38.
  62. 62. Roy D.P., Zhang H.K., Ju J. et al. A general method to normalize Landsat reflectance data to nadir BRDF adjusted reflectance // Remote Sensing of Environment. 2016. V. 176. P. 255–271.
  63. 63. 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. Jour. of enhanced Res. in Scien. Techn. & Engin. 2013. 2, 2. ISSN NO: 2319–7463.
  64. 64. Tommaso I., Rubinstein N. Hydrothermal alteration mapping using ASTER data in the Infiernillo porphyry deposit, Argentina // Ore Geol. Rev. 2007. V. 32. P. 275–290.
  65. 65. Verdiansyah O. A Desktop Study to Determine Mineralization Using Lineament Density Analysis at Kulon Progo Mountains, Yogyakarta and Central Java Province. Indonesia // Indonesian Journ. of Geography. 2019. V. 51. No. 1. P. 31–41. doi.org/10.22146/ijg.37442
  66. 66. Verdiansyah O. Aplikasi Lineament Density Analysis Untuk Membatasi Pola Kaldera Purba Godean // Jour. Teknologi Technoscienti, 2017. 9(2).
  67. 67. Vermote E., Justice C., Claverie M., Franch B. Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product // Remote Sensing of Environment. 2016. V.185. P. 46–56.
  68. 68. Vermote E.F., Kotchenova S. Atmospheric correction for the monitoring of land surfaces // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2008. V. 113(D23).
  69. 69. Vural A., Corumluoglu Ö., Asri I. Remote sensing technique for capturing and exploration of mineral deposit sites in Gumushane metallogenic province, NE Turkey // J. Geol. Soc. India. 2017. V. 90. Is. 5. Р. 628–633. doi.org/10.1007/s12594-017-0762-0
  70. 70. Wilson J.P., Gallant J.C. Terrain analysis: principles and applications // John Wiley & Sons. 2000. 520 р.
  71. 71. Yousefi T., Aliyari F., Abedini A., Calagari A. 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 J. Geoscien. 2018. 11:482. doi.org/10.1007/s12517-018-3822-x
  72. 72. Zhang X., Panzer M., Duke N. Lithologic and mineral information extraction for gold exploration using ASTER data in the south Chocolate Mountains (California) // J. Photogramm. Remote Sens. 2007. V. 62. P. 271–282.
  73. 73. Zhu Z., Wang S., Woodcock C.E. Improvement and expansion of the Fmask algorithm: cloud, cloud shadow, and snow detection for Landsats 4–7, 8, and Sentinel 2 images // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 159. P. 269–277.
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека