aplicacion de los sensores remotos en la exploracion - seg
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Christian Vargas GonzalesPDI & Análisis EspectralRemote Sensing Geoimage [email protected]
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EXPLORACIÓN MINERA UTILIZANDO IMÁGENES DE SATÉLITE
UNMSM - SEG Student Chapter24 de abril de 2015
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Presentación General
• Introducción
Comportamiento espectral de minerales
• Imágenes satelitales
Imágenes hiperespectralesImágenes multiespectrales
• ASTER en la identificación de Targets
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Fuente
Objetivo
Sensor
Visible NIR SWIR
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Azul:(0.45-0.52
um) Absorciónde
OxFe
Visible Green:
(0.52-0.60 um)
Vigor de la
vegetación
Visible Red: (0.63-0.69 um) Alta
reflectividad del OxFe
Infrarrojo Cercano (NIR): (0.77-1.30
um) Analisis de Vegetacion,
Delineamiento de cuerpos de agua
Short Wave Infra Red (SWIR): (1.30-
2.50 um) Mapeo de arcillas,
discriminación de rocas
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Rápido, cobertura global, análisis a distintas escalas, económico, ……
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¿Por qué exploración minera
utilizando imágenes de satélite?
Permite la identificación y mapeo de minerales presentes en alteraciones hidrotermales
Alunita, pirofilita, caolinita, illita, esmectita, epidota, clorita, calcita, crisocola, hematita, goethita, jarosita, sílice, etc
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(Modificado de
Mars & Rowan,
2006).
Espectros de laboratorio de limonita, jarosita, hematita y goetita. Estos minerales tienen características fuertes de Fe3+ y presentan absorción en los 0.97-0.83 y 0.48 μm. La jarosita tienen características de Fe-OH y presenta absorción en los 0.97 y 2.27 μm.
Comportamiento espectral de minerales
En el rango espectral que involucra al visible, infrarrojo cercano e infrarrojo de onda corta (0.4-2.5 μm), los minerales formadores de rocas y sus productos de alteración tienen rasgos espectrales característicos debido a diferentes factores como el estado de la valencia, composición química, tipo de enlace molecular y estructura cristalina.
Visible NIR SWIR
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Comportamiento Espectral de Minerales
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(Modificado de
Mars & Rowan,
2006).
Espectros de laboratorio de epidota, calcita, muscovita, caolinita, clorita y alunita, que son minerales comunes de alteración hidrotermal (Clark et al. 1993).Alunita y caolinita tienen características de Al-OH de absorción a 2.17 y 2.20 μm. La muscovita ocupa un lugar importante de absorción de Al-OH en los 2.20 μm y una absorción secundaria en los 2.35 μm. La clorita y epidota tienen características de absorción por la presencia de Fe-Mg-OH en los 2.32 μm y baja reflectanciaentre los 1.65 a 0.6 μm producida por la presencia de Fe2+. La calcita tiene una absorción característica en los 2.33 μm.
Visible NIR SWIR
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Imágenes Satelitales
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0.5 1 1.5 2 2.5 µm
visibleInfrarrojoCercano
Infrarrojo de onda corta
ASTER
GeoEye
GeoEye pan.
L8 pan.
WoldView2
WW pan.
WoldView3
Landsat 8.
WV3 pan.
Hyperion
Clorita
HierroAlunita,pirofilita
Caolinita, illita,
esmectita, Clorita,
epidota, calcita
Crisocola,
Jarosita,
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Imágenes hiperespectrales
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Hyperion
CaolinitaVegetaciónLaguna+sedimentosLaguna
242 Bandas
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Hyperion
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Hyperion
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Aplicaciones en la exploración mineral
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Imágenes multiespectrales
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Landsat ETM:
BandasPan: 0.52-0.90 μm Azul: 0.45-0.52 μm Verde: 0.52-0.60 μm Rojo: 0.63-0.69 μmInfrarrojo cercano: 0.76-0.90 μm SWIR: 1.55-1.75 μmSWIR: 2.08-2.35 μmInfrarrojo termal: 10.40-12.5 μm
Cobertura: 180 km x 180 Km
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Mapa de Arcillas Mapa de Fe3
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Prospección regional
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ASTER
Bandas:VNIR Band 1 (Green): 0.52-0.60 μm VNIR Band 2 (Red): 0.63-0.69 μm VNIR Band 3 (NIR): 0.78-0.86 μmSWIR Band 4: 1.6-1.7 μmSWIR Band 5: 2.145-2.185 μmSWIR Band 6: 2.185-2.225 μmSWIR Band 7: 2.235-2.285 μmSWIR Band 8: 2.295-2.365 μmSWIR Band 9: 2.36-2.43 μmTIR Band 10: 8.125-8.475 μmTIR Band 11: 8.475-8.825 μmTIR Band 12: 8.925-9.275 μmTIR Band 13: 10.25-10.95 μmTIR Band 14: 10.95-11.65 μm
Cobertura: 60 km x 60 Km
Pixel: VNIR 15 m SWIR 30 m TIR 90 m
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ASTER
TerraSpec
VNIR SWIR TIR
0.5 1 1.5 2 2.5 ….. 8 12 µm
Pixel: 15m 30m 90m
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Hierro
Alunita,pirofilita
Caolinita, illita,
esmectita, Clorita,
epidota, calcita
Crisocola,
Jarosita,
SiO2
Epidota
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Espectros de minerales adaptados a la resolución espectral de ASTER
(Modificado de Mars & Rowan,
2006).
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Corihuarmi
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Pashpap
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Leyenda:Illita-(Al+)Illita (Al-)Illita/esmectitaEsmectitaMuscovita
.
Quellaveco (Landsat vs ASTER)
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Mapeo de minerales
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Mixtura espectral de vegetación y minerales
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Mapeo de minerales en áreas tropicales
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Imágenes multiespectrales de alta resolución espacial
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WorldView-2
Bandas:Pan: 0.45-0.80 μmCostera: 0.40-0.45 μmAzul: 0.45-0.51 μmVerde: 0.51-0.58 μmAmarillo: 0.585-0.62 μm Rojo: 0.63-0.69 μmRojo borde: 0.705-0.745 μmInfrarrojo cercano 1: 0.77-0.895 μmInfrarrojo cercano 2: 0.86-1.04 μm
Pixel: Pancromatico (50 cm) Multiespectral (2.00 m)
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Alta resolución vs ASTER
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Mapeo utilizando alta resolución espacial
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Fusión espectral de datos WorldView-2 y ASTER (SWIR)
Fusión espectral de datos WorldView-2 y ASTER (SWIR)
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Fusión espectral de datos WorldView-2 y ASTER (SWIR)
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WV-3
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Mapeo utilizando alta resolución espacial
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Identificación de targets utilizando imágenes ASTER
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Identificación de targets utilizando imágenes ASTER
Deposito Ensambles principales Ensambles secundarios
Epitermal (HS) SiO2,alunita-K, alunita-Na, pirofilita
Caolinita, illita, esmectita
Epitermal (LS) Illita/esmectita Caolinita
Pórfido Sericita Epidota, clorita, caolinita
Skarn Granate, anfibol, piroxeno, talco, diópsido, grosularia,…
Mg-O-H, CO3
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Procesamiento de datos Satelitales
PIMA, Mapas disponibles)
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Caso Antofagasta
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RGB631
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HillShade
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Fe2Fe2/Fe3Fe3
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SiO2CarbonatosGarnet/ Piroxenos
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Caso Epitermales (HS)
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Epitermales (HS)
Sílice - AAA
Hipogena SupergenaSiO2, Alunita-K/Na Alunita-Na/K, OxFe
Pirofilita,dickita
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ASTER 4 5 6 7 8 9 4 5 6 7 8 9
CARACTERIZACION ESPECTRAL
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TUCARI (Au)
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ASTER 4 5 6 7 8 9
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geophysics.geoscienceworld.org
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Yanacocha
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Proyecto X
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-Sílice Pureza+
ASTER 1 2 3 4 56 7 8 9
- Alunita + - Alunita T° +
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Target
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- Sílice +
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Conclusiones y recomendaciones
• Las imágenes satelitales y el análisis espectral permiten la identificación de minerales, muchos de ellos utilizados como guías para la identificación de depósitos metálicos
• Se recomienda integrar la información generada a partir de las imágenes satelitales debe ser complementada con información geológica, estructural, geoquímica, otros.
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Gracias por su atención
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Christian Vargas GonzalesPDI & Análisis EspectralRemote Sensing Geoimage [email protected]
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EXPLORACIÓN MINERA UTILIZANDO IMÁGENES DE SATÉLITE