Везде

RAS PresidiumИсследование Земли из космоса Earth Research from Space

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

The capabilities of the Landsat 8 and Harmonized Landsat Sentinel-2 remote sensing spacecraft for mapping metasomatic changes using the example of the territory of the eastern slope of the Polar Urals

You can
PII
S3034540525050061-1
DOI
10.7868/S3034540525050061
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 5
Pages
74-88
Abstract
For the first time, the possibilities of using data from Landsat 8 and Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS-2) Earth remote sensing spacecraft for metasomatic changes were assessed for the territory of the eastern slope of the Polar Urals (Toupugol-Khanmeishorsky ore district and Shchuchya zone). The analysis of the obtained results showed that the data from both spacecraft have a high potential for mapping metasomatic changes. At the same time, the Landsat 8 sensor better identifies oxides of di- (magnetite) and trivalent iron (hematite), and the HLS-2 sensor - hydroxyl- (Al-OH, Mg-OH) and carbonate-containing minerals, as well as iron oxides and hydroxides. Thus, when mapping metasomatic changes, it is necessary to separately apply and consider the data obtained from each of the sensors, since the combination of data from both spacecraft contains more mineral information and complements each other.
Keywords
космические снимки золоторудная минерализация Полярный Урал Landsat-8 Harmonized Landsat Sentinel-2 карты метасоматических изменений
Date of publication
21.03.2026
Year of publication
2026
Number of purchasers
0
Views
5

References

  1. 1. Ананьев Ю.С. Золото-концентрирующие системы Южного складчатого обрамления Западно-Сибирской плиты (на примере Западной Калбы): дис. док. геол. минерал. наук. Томск, 2017. 509 с.
  2. 2. Бондур В.Г. Космическая геоинформатика // Перспективы науки и образования. 2016. № 1 (19). С. 17-21.
  3. 3. Викентьев И.В., Иванова Ю.Н., Нафигин И.О., Бортников Н.С. Структурная позиция и типизация метасоматических зон, Полярный Урал: первый опыт современного космического зондирования Земли // Доклады российской академии наук. Науки о Земле. 2021. Т. 500. № 2. С. 115-122.
  4. 4. Викентьев И.В., Мансуров Р.Х., Иванова Ю.Н. и др. Золото-порфировое Петропавловское месторождение (Полярный Урал): геологическая позиция, минералогия и условия образования // Геол. руд. месторожд. 2017. Т. 59. № 6. С. 501-541.
  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., Малюгин А.А., Козьмин В.С. Металлогения золота Полярного Урала // Вестник СПбГУ. Сер. "Геология и география". 2002. № 2. Вып. 7. С. 72-81.
  7. 7. Иванова Ю.Н. Картирование гидротермально-метасоматических изменений для прогнозирования золоторудной минерализации на основе обработки набора данных космического аппарата дистанционного зондирования Земли Landsat 8 для территории восточного склона Полярного Урала // Исследование Земли из космоса. 2025. № 1. С. 39-53 (в печати).
  8. 8. 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.
  9. 9. 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.
  10. 10. Иванченко Г.Н., Горбунова Е.М., Черемных А.В. Некоторые возможности линеаментного анализа при картировании разномасштабных разломов (на примере Байкальского региона) // Исследование Земли из космоса. 2022. № 3. С. 66-83.
  11. 11. Коротков В.В. Геохимические и другие технологии, методы и методики при прогнозировании и поисках месторождений (преимущественно "скрытого" типа). ФБУ "ВИМС", 2023. 166 с.
  12. 12. Лесняк Д.В., Ананьев Ю.С., Гаврилов Р.Ю. Структурные, геофизические и геохимические критерии эпитермального кисло-сульфатного золотого оруденения на примере рудного поля Светлое (Хабаровский край) // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2022. Т. 333. № 8. С. 60-72.
  13. 13. Миловский Г.А., Исмухаметова В.Т., Апарин А.Д. Применение космических съемок высокого разрешения при поисках прибрежных россыпей и месторождений углеводородов в северных морях России // Исследование Земли из космоса. 2021. № 6. С. 74-82.
  14. 14. Основные черты геологического строения и минерально-сырьевого потенциала Северного, Приполярного и Полярного Урала. Под ред. А.Ф. Морозова, О.В. Петровой, А.Н. Мельгуновой. СПб: ВСЕГЕИ, 2010. 274 с.
  15. 15. Пучков В.Н., Иванов К.С. Тектоника севера Урала и Западной Сибири: общая история развития // Геотекто. 2020. № 1. С. 41-61.
  16. 16. Зылева Л.И., Коновалов А.И., Казак А.П. и др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:1000000 (3-е поколение). Серия Западно-Сибирская. Лист Q-42 - Салехард: Объясн. зап. СПб: ВСЕГЕИ, 2014. 396 с.
  17. 17. Ремизов Д.Н., Шишкин М.А., Григорьев С.И. и др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:200000 (2-е изд., цифровое). Серия Полярно-Уральская. Лист Q-41-XVI (Хордуйс). Объясн. записка. СПб: ВСЕГЕИ, 2014. 256 с.
  18. 18. Соболев И.Д., Викентьев И.В., Травин А.В., Бортников Н.С. Каменноугольный магматизм Полярного Урала // Доклады РАН. Науки о Земле. 2020. Т. 494. № 2. С. 22-28.
  19. 19. Соболев И.Д., Соболева А.А., Удоратина О.В., Варламов Д.А., Хоуриган Дж.К., Хубанов В.Б., Буянтуев М.Д., Соболева Д.А. Девонский островодужный магматизм Войкарской зоны Полярного Урала // Геотектоника. 2018. № 5. С. 39-74.
  20. 20. Шишкин В.А, Астапов А.П., Кабатови Н.В., и др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:1000000 (3-е покол.). Уральская сер. Лист Q-41 - Воркута. Объясн. записка. СПб.: ВСЕГЕИ, 2007. 541 с.
  21. 21. Adiri Z., El Hartib A, Jelloula A., et al. Mineralogical mapping using Landsat-8 OLI, Terra ASTER and Sentinel-2A multispectral data in Sidi Flah-Bouskour inlier, Moroccan Anti-Atlas // JOURNAL OF SPATIAL SCIENCE https://doi.org/10.1080/14498596.2018.1490213/
  22. 22. 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. T. 477. № 1. P. 1260-1264.
  23. 23. 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.
  24. 24. 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.
  25. 25. Ekneligoda T.C., Henkel H. Interactive spatial analysis of lineaments // Jour. of Comp.and Geos. 2010. V. 36. № 8. P. 1081-1090.
  26. 26. Gupta R.P. Remote Sensing Geology, 3rd edn. Springer, Berlin, Germany, 2017. P. 180-190, 235-240, and 332-336.
  27. 27. Jensen J.R. Introductory Digital Image Processing: A remote sensing perspective // Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River NJ 07458, 3-rd edn., 2005. P. 276-287 and 296-301.
  28. 28. Jolliffe I.T. Principal component analysis. Department of Mathematical Sciences King's College University of Aberdeen, Uk, 2-d edition., 2002. 487 p.
  29. 29. Loughlin W.P. Principal Component Analysis for Alteration Mapping // Photogramm. Eng. Remote Sens. 1991. V. 57. P.1163-1169.
  30. 30. Lyapustin A., Martonchik J., Wang Y., et al. Multilane implementation of atmospheric correction (MAIAC): 1. Radiative transfer basis and look-up tables // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2003. 108 (D17). https://doi.org/10.1029/2002JD002903.
  31. 31. Masek J.G., Claverie J., Ju. M., and et al. Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) Product User Guide. Product Version 2.0.2018.
  32. 32. 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.
  33. 33. Mather P.M. Computer Processing of Remotely Sensed Images: An Introduction. Chichester, UK: John Wiley and Sons. 1999. 460 p.
  34. 34. Pour A.B., Park Y., Park T.S. et al. Regional geology mapping using satellite-based remote sensing approach in Northern Victoria Land, Antarctica // Polar Sci. 2018. № 16. P. 23-46. https://doi.org/10.1016/j.polar.2018.02.004
  35. 35. Roy D.P., Wulder M., Lovelandet T.R., et al. Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research // Remote Sensing of Environment. 2014. 145. P. 154-172. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.02.001.
  36. 36. Sekandari M., Masoumi I., Beiranvand Pour A., M Muslim A. and et al. Application of Landsat-8, Sentinel-2, ASTER and WorldView-3 spectral imagery for exploration of carbonate-hosted Pb-Zn deposits in the Central Iranian Terrane (CIT) // Remote Sensing 2020. 12, 1239. doi: 10.3390/rs12081239.
  37. 37. Soloviev S.G., Kryazhev S.G., Dvurechenskaya S.S. Geology, Mineralization, Stable Isotope Geochemistry, and Fluid Inclusion Characteristics of the Novogodnee-Monto Oxidized Au-(Cu) Skarn and Porphyry Deposit, Polar Ural, Russia. 2013 // Miner. Deposita. 48 (5). P. 603-627.
  38. 38. Teillet P.M., et al. Radiometric normalization of surface reflectance data in the visible and near-infrared domains from EO-1 Hyperion // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1982. (3). P. 354-366.
  39. 39. 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.
  40. 40. Wilson J.P., Gallant J.C. Terrain analysis: principles and applications // John Wiley & Sons. 2000. 520 p.
  41. 41. Zhang Y., Zhao H., Ni J. A comparison of four atmospheric correction algorithms for Landsat-8 OLI imagery in varying landscapes // Remote Sensing. 2017. 9(3), 233. https://doi.org/10.3390/rs9030233.
QR
Translate

Indexing

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Higher Attestation Commission

At the Ministry of Education and Science of the Russian Federation

Scopus

Scientific Electronic Library