Везде

Президиум РАНИсследование Земли из космоса Earth Research from Space

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

BОЗМОЖНОСТИ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ LANDSAT 8 И HARMONIZED LANDSAT SENTINEL-2 ДЛЯ КАРТИРОВАНИЯ ГИДРОТЕРМАЛЬНО-МЕТАСОМАТИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ НА ПРИМЕРЕ ТЕРРИТОРИИ ВОСТОЧНОГО СКЛОНА ПОЛЯРНОГО УРАЛА

Вы можете
Код статьи
S3034540525050061-1
DOI
10.7868/S3034540525050061
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Иванова Ю.Н.
  • Аффилиация:
    Институт геологии рудных месторождений, петрографии, минералогии и геохимии РАН
    Российский университет дружбы народов
Том/ Выпуск
Том / Номер выпуска 5
Страницы
74-88
Аннотация
Впервые для территории восточного склона Полярного Урала (Щучьинская зона и Тоупугол-Ханмейшорский рудный район) оценены возможности использования данных космических аппаратов дистанционного зондирования Земли (КА ДЗЗ) Landsat 8 и Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS-2) с целью картирования гидротермально-метасоматически измененных минералов. Анализ полученных результатов показал, что данные обоих КА обладают высоким потенциалом в картировании метасоматических изменений. При этом датчик КА Landsat 8 лучше выделяет оксиды двух- (магнетит) и трехвалентного железа (гематит), а КА HLS-2 ‒ гидроксил-(Al-OH, Mg-OH) и карбонат-содержащие минералы, а также оксиды и гидроксиды железа. Таким образом, при картировании метасоматических изменений необходимо применять и рассматривать данные, полученные с каждого из датчиков по отдельности, так как сочетание данных с обоих КА содержит больше минералогической информации и дополняет друг друга.
Ключевые слова
космические снимки золоторудная минерализация Полярный Урал Landsat-8 Harmonized Landsat Sentinel-2 карты метасоматических изменений
Дата публикации
21.03.2026
Год выхода
2026
Всего подписок
0
Всего просмотров
6

Библиография

  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
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека