Везде

RAS PresidiumИсследование Земли из космоса Earth Research from Space

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

Prediction of Perspective Areas for Gold Mineralization Type Using the Data Set of Remote Sensing Satellite Harmonized Landsat Sentinel-2 on the Territory of the Northern End of the Eastern Slope of the Polar Urals

You can
PII
10.31857/S0205961424060029-1
DOI
10.31857/S0205961424060029
Publication type
Article
Status
Published
Authors
J. N. Ivanova
  • Affiliation:
    Institute of Geology of Ore Deposits, Petrography, Mineralogy and Geochemistry of the Russian Academy of Sciences
    Peoples’ Friendship University of Russia
Volume/ Edition
Volume / Issue number 6
Pages
17-37
Abstract
For the first time, an approach was applied to the processing of Earth remote sensing data for the territory of the northern end of the eastern slope of the Polar Urals. An approach is based the integration of maps of the distribution of hydrothermal alterations and the lineament density scheme, created on the basis of the results of statistical processing of remote sensing data and the digital elevation model Aster GDEM (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model). The work was carried out with the aim of identifying morphological features and patterns, features of the deep structure and identifying areas promising for the gold type of mineralization in the study area. As a result of the study, two new perspective areas were delineated and new predictive and prospecting features of gold mineralization were identified within the study area: (1) areas promising for the gold ore type of mineralization should be sought along transregional fault zones that intersect favorable horizons and structures and control ore mineralization, and along the periphery of a large (97 by 76 km) bowl-shaped heterogenic-plutonic structure of the 1st order of complex structure and long-term development, developed above intracrustal magma chambers; (2) morphostructure should be complicated by ring and arc structures of the 2nd and lower order, as well as discontinuous faults of NW and NE directions with a length of more than 10 km, or weakened zones along which the introduction of intrusive bodies is recorded, genetically related to mineralization; (3) potentially ore-bearing volcanic structures should exhibit metasomatic halos of a significant area (more than 30 km2) with increased indices of ferric iron oxides (hematite) and iron oxides and hydroxides (limonite) and, to a lesser extent, hydroxyl-(Al-OH, Mg -OH), carbonate-containing minerals and oxides and oxides of ferrous iron.
Keywords
дистанционное зондирование Земли метод главных компонент цифровая модель рельефа линеаменты разрывные нарушения морфоструктурная карта Полярный Урал Harmonized Landsat Sentinel-2 схема плотность линеаментов
Date of publication
15.09.2025
Year of publication
2025
Number of purchasers
0
Views
6

References

  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. Ваганов В.И., Иванкин П.Ф., Кропоткин П.Н. и др. Взрывные кольцевые структуры щитов и платформ. М.: Наука, 1985. 200 с.
  4. 4. 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) // Соврем. пробл. дистан. зондир. Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 3. С. 140–156.
  5. 5. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:1000000 (3-е поколение). Уральская серия. Лист Q-41 - Воркута. Объясн. зап. СПб: ВСЕГЕИ, 2007. 541 с.
  6. 6. Душин В.А. Геологическое строение и магматизм Щучьинского мегаблока (Полярный Урал) // Известия УГГУ. 2020. Вып. 4(60). С. 35-56.
  7. 7. Зылёва Л.И., Коновалов А.Л., Казак А.П. 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.
  8. 8. 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 // Исследование Земли из космоса. 2020. №4. С. 51–62.
  9. 9. Иванова Ю.Н., Выхристенко Р.И. Структурный контроль золоторудной минерализации восточного склона Полярного Урала по результатам анализа мультиспектральных снимков космического аппарата Landsat 8 // Исследование Земли из космоса. 2021. №6. С. 60–73.
  10. 10. 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 № 6. С. 20–34.
  11. 11. Иванченко Г.Н., Горбунова Э.М., Черемных А.В. Некоторые возможности линеаментного анализа при картировании разноранговых разломов (на примере Прибайкалья) // Исследование Земли из космоса. 2022 . №3. С.66–83.
  12. 12. Калмыков Б.А., Трусов А.А. Особенности внутреннего строения палеозойских комплексов Щучьинского синклинория Полярного Урала по аэрогеофизическим данным // Разведка и охрана недр. 2015. С. 57–64.
  13. 13. Коротков В.В. Геохимические и другие технологии, методы и методики при прогнозировании и поисках месторождений (преимущественно “скрытого” типа) // ФГБУ “ВИМС”, 2023. 166 с.
  14. 14. Космическая информация в геологии / Под ред. А.В. Пейве. М.: Наука, 1983. 536 с.
  15. 15. Красинский Е.М., Кудряшов И.В. Схема предварительной комплексной интерпретации геофизических материалов. Масштаб 1:1000000, лист Q 42. ФГУП “ВСЕГЕИ”, 2011.
  16. 16. 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.
  17. 17. 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.
  18. 18. Литвинов Т.П., Кудрявцев И.В. Схема предварительной комплексной интерпретации герфизических материалов (актуализированная). Масштаб 1:1000000. Лист Q-42 (Салехард). М.: ФГУП “ВСЕГЕИ”, 2011.
  19. 19. Миловский Г.А., Ишмухаметова В.Т., Апаринa А.Д. Применение космической съемки высокого разрешения при поисках прибрежных россыпей и месторождений углеводородов в северных морях России // Исследование Земли из космоса. 2021. № 6. С. 74–82. 2021.
  20. 20. Полякова Е.В., Кутинов Ю.Г., Минеев А.Л., Чистова З.Б. Анализ возможности применения цифровых моделей рельефа ASTER GDEM v2 и ArcticDEM для исследований арктических территорий России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Т. 17. № 7. С. 117–127.
  21. 21. Пучков В.Н., Иванов К.С. Тектоника севера Урала и Западной Сибири: общая история развития // Геотектон. 2020. № 1. С. 41–61.
  22. 22. Ремизов Д.Н. Шишкин М.А., Григорьев С.И. и др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:200000 (2-е изд., циф.). Серия Полярно-Уральская. Лист Q-41-XVI (г. Хордъюс). Объяс. зап. СПб: Картографическая фабрика ВСЕГЕИ, 2014. 256 с.
  23. 23. Селюкова Т.Н., Галиуллин И.З., Ивановская Г.П. и др. Отчет о поисковых работах на золото вдоль трассы Обская-Бованенково. Отчет Харбейского отряда за 1996-1999 г.г., п. Полярный, Полярно-Уральское государственное геологическое предприятие, 1999.
  24. 24. Серокуров, Ю.Н., Калмыков В.Д., Громцев К.В. Дистанционная оценка золотоносного потенциала // Руды и металлы. 2008. № 1. С. 45–51.
  25. 25. Томпсон И.Н., Кочнева Н.Т., Кравцов В.С. и др. Металлогения скрытых линеаментов и концентрических структур. М.: Недра, 1984. 272 с.
  26. 26. Уэйджер Л., Браун Г. Расслоенные изверженные породы // под ред. В.П. Петрова, пер. с англ. М.: Мир, 1970. 552 с.
  27. 27. Шарков Е.В. Формирование расслоенных интрузивов и связанного с ними оруденения. М.: Научный мир, 2006. 368 с.
  28. 28. Шарпенок Л.Н. Магматогенно-рудные системы континентальных вулкано-плутонических поясов подвижных областей //Региональная геология и металлогения. 2014. № 58. C. 84–90.
  29. 29. Шарпенок Л.Н. Магматогенные кольцевые структуры. Недра, Ленинград, 1979, 231 с.
  30. 30. Яковлев Г.Ф. Геологические структуры рудных полей и месторождений. М.: Из-во Московского ун-та, 1982. 270 c.
  31. 31. 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.
  32. 32. Andreichev V.L., Kulikova K.V., Larionov A.N., Sergeev S.A. Age of island-arc granites in the Shchuch'ya zone, Polar Urals: first U–Pb (SIMS) results // Doklady Earth Sciences. 2017. Т. 477. № 1. P. 1260–1264.
  33. 33. Bohlmanna U.M., Koller V.F. ESA and the Arctic - The European Space Agency's contributions to a sustainable Arctic // Acta Astronautica. 2020. V. 176. P. 33–39.
  34. 34. 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.
  35. 35. Claveriea 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.
  36. 36. Doxani G., Vermote E., Roger J.C. et al. Atmospheric correction inter-comparison exercise // Remote Sensing. 2018. 10(2). 352 p.
  37. 37. Ekneligoda T.C., Henkel H. Interactive spatial analysis of lineaments // Jour. of Comp.and Geos. 2010. V. 36. №8. P. 1081–1090.
  38. 38. Farr T.G., Rosen P.A., Caro E. et al. The shuttle radar topography mission // the American Geophysical Union. 2007. P. 1–33.
  39. 39. 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.
  40. 40. Gupta R.P. Remote Sensing Geology, 3rd edn. Springer, Berlin, Germany, 2017. P. 180-190, 235-240, and 332-336.
  41. 41. 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.
  42. 42. 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.
  43. 43. Jolliffe I.T. Principal component analysis. Department of Mathematical Sciences King’s College University of Aberdeen, Uk, 2-d edition., 2002. 487 p.
  44. 44. 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.
  45. 45. Loughlin W.P. Principal Component Analysis for Alteration Mapping // Photogramm. Eng. Remote Sens. 1991. V. 57 P. 1163–1169.
  46. 46. Masek J.G., Claverie J., Ju. M. et al. Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) Product User Guide. Product Version 2.0. 2018.
  47. 47. 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.
  48. 48. 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. 510(3). P. 291–308.
  49. 49. Mather P.M. Computer Processing of Remotely Sensed Images: An Introduction. Chichester, UK: John Wiley and Sons. 1999. 460 p.
  50. 50. 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.
  51. 51. 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.
  52. 52. 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.
  53. 53. 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.
  54. 54. 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. 51, 1. P. 31–41.
  55. 55. Verdiansyah O. Aplikasi Lineament Density Analysis Untuk Membatasi Pola Kaldera Purba Godean // Jour. Teknologi Technoscienti, 2017. 9(2).
  56. 56. 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.
  57. 57. Vermote E.F., Kotchenova S. Atmospheric correction for the monitoring of land surfaces // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2008. V. 113(D23).
  58. 58. Wilson J.P., Gallant J.C. Terrain analysis: principles and applications // John Wiley & Sons. 2000. 520 р.
  59. 59. 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
Translate

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Higher Attestation Commission

At the Ministry of Education and Science of the Russian Federation

Scopus

Scientific Electronic Library