Source: https://www.slideshare.net/remotesensinggeoimage/aster-minerales-castrovirreyna
Timestamp: 2019-06-24 17:47:38+00:00

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Aplicación de los sensores ASTER e HYPERION en la identificación de minerales típicos de alteración hidrotermal
1. MAPEO DE MINERALES UTILIZANDO IMÁGENES HYPERION Y ASTEREN CASTROVIRREYNA - HUANCAVELICA (PERU)Christian Vargas Gonzáles; Mirella Diaz & Yahayda LoaizaComisión Nacional de Desarrollo e Investigación Aeroespacial.geocvargas@gmail.com, mdiaz@conida.gob.pe, yhljordan@gmail.com1. INTRODUCCIONLas experiencias del uso de imágenes de satélite en la exploración de minerales data de muchos añosatrás (Década del 70 y 80) con el lanzamiento de los satélites LANDSAT, cuyas imágenes fueronutilizadas para detectar posibles zonas con presencia de mineral, en la actualidad el uso de las imágenesLANDSAT en la exploración de mineral ha venido siendo desplazado por sensores de mayor resoluciónespectral.Los datos de sensores remotos utilizados son:El sensor ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) se encuentra abordo del satélite TERRA a una distancia de 705 kilómetros de la Tierra, con una resolución temporalde 16 días y un ancho de barrido de 60 Km. ASTER está compuesto por tres subsistemas, VNIR(Visible/Near Infrared), SWIR (Short-wave infrared) y TIR (Thermal infrared); El subsistema VNIRposee 3 bandas con una resolución espacial de 15 metros que captan información en el visible einfrarrojo cercano (0.52-0.86 μm), El subsistema SWIR capta información del infrarrojo de onda corta(1.600-2.430 μm) en 6 bandas con una resolución espacial de 30 metros. El subsistema TIR captainformación del infrarrojo térmico (8.125-11.65 μm) en 5 bandas a una resolución espacial de 90metros (Hook, M.A.S, 1999).El sensor Hyperion (Imaging Spectrometer) que es el primer sensor hiperespectral a bordo de un satéliteEO-1, con una resolución temporal de 200 días, con un ancho de barrido de 7.5 km, dispone de 242bandas, de las cuales 70 bandas cubren en el VNIR (0.4–1.0 μm) y 172 bandas cubren el SWIR (1.0–2.5 μm). Todas estas bandas poseen una resolución espacial de 30 metros (Richard Beck, 2003).Tabla 1. Comparación de los sensores y bandas utilizadas en el estudio (Modificado de: Bernard E. Hubbard).El área de estudio se realizo en el distrito de Castrovirreyna – Huancavelica, en esta zona se recorrieronlas áreas cercanas a las minas La Caudalosa, Reliquias y San Genaro, en este recorrido se recolectaronmuestras de roca que fueron analizadas con el espectrómetro PIMA (Portable Infrared MineralAnalyzer).El objetivo del este estudio es validar el uso de los sensores ASTER e Hyperion en la identificación deminerales de alteración hidrotermal.
2. 2. MARCO GEOLOGICOLa zona de estudio está comprendida por una secuencia de rocas sedimentarias y volcánicas que datandesde el Cretaceo inferior representado por el Grupo. Gollarysquizca (Valanginiano al Aptiano) lasformaciones volcánicas de edad Neógena, representado por varias formaciones volcánicas, entre la másreciente esta la Formación Astobamba (mioceno? – plioceno), que aflora al NE de la Carta nacional(27M); también afloran pequeñas intrusiones de granodiorita, monzogranito y diorita, parte del batolitode la costa, que intruye la secuencia mesozoica y parcialmente las secuencias volcánicas del terciario.En cuanto a los yacimientos minerales de la zona se puede decir que han sido controlados por dosfactores: Estructural (fallamiento) y magmatismo (vulcanismo).Estos yacimientos están referidos a loscambios en mineralogía y textura de las rocas encajonantes circundantes a las estructuras mineralizadas,las cuales nos sirven como guía del mineral y para indicar el carácter de las soluciones asociadas, estetipo de alteración puede darse antes, durante o después de la depositación de los minerales metálicos.Las alteraciones que se observan son argílica avanzada, (sílice – alunita) dentro de un amplio halo(fílico – argílico). Así de esta manera podemos definir a la alteración argílica y argílica avanzada conabundantes arcillas, nombramos también la oxidación, además de la silicificación. (Informaciónproporcionada por la CIA Castrovirreyna S.A).3. CALIBRACION Y ANALISIS DE DATOS.En el caso de las imágenes ASTER el producto usado fue el ASTL1A, este producto se caracteriza porposeer valores de ND (Nivel Digital) se realizo la conversión a valores de reflectancia utilizando elmodulo FLAASH del software ENVI.En el caso de a imagen Hyperion el producto utilizado fue el L1R que se caracteriza por tener valores deND los cuales fueron llevados a valores de reflectancia usando el software ACORN.Estos pasos son fundamentales para comparar y analizar firmas espectrales extraídas de la imagen vslibrerías espectrales de la USGS y/o firmas obtenidas mediante el uso espectrómetros (Vargas, 2009).Luego se colectaron las firmas espectrales de referencia, las cuales fueron las obtenidas con el PIMA,librerías espectrales de la USGS y las extraídas de la imagen Hyperion (Fig.1)Fig.1. Firmas espectrales de la imagen HYPERION y USGS remuestreadas al sensor ASTER
3. Finalmente se colectaron firmas espectrales en la imagen ASTER y se mapearon utilizando el métodoSpectral Angle Mapper (SAM), que consiste en determinar la similitud entre dos espectros, uno el delpíxel de la imagen y el patrón espectral (Endmembers). Finalmente se logro cartografiar lossiguientes minerales: Alunita-(Alunita+Caolinita), Caolinita-(dickita), Caolin+Illita(Esmectita), Illita, Illita+Esmectita, Esmectita-Moscovita, Fe+moscovita (Fig.2).Fig.2. Mapa de minerales.
4. 4. CONCLUSIONES Las firmas espectrales de las librerías de la USGS, las obtenidas con el PIMA y las extraídas dela imagen Hyperion, permitieron validar las obtenidas en la imagen ASTER. Las características espectrales de la imagen ASTER permitió identificar minerales de lasalteraciones argilica avanzada, argilica y filica. La imagen Hyperion permite discriminar entre la caolinita y la dickita. La discriminación deestos minerales en la imagen ASTER es dificultoso.5. AGRADECIMIENTOSLos autores agradecen a la Superintendencia de Geología y Exploraciones de la CIA CastrovirreynaS.A. por la atención brindada en el trabajo de campo y su colaboración en la elaboración del presenteartículo.6. REFERENCIASBernard E. Hubbard; James K. Crowley. Mineral mapping on the Chilean-Bolivian Altiplano using co-orbital ALI, ASTER and Hyperion imagery: Data dimensionality issues and solutions. Remote Sensingof Environment. 99 (2005) 173-186.Hook, M.A.S.; Ramachandran, B.1999. ASTER User Handbook Version 2. Pasadena: JPL/EROS DataCenter/NASA, Disponible en:http://asterweb.jpl.nasa.gov/content/03_data/04_documents/aster_user_guide_v2.pdfRichard Beck. 2003. EO-1 User Guide v.2.3. Ohio: USGS Herat Resources Observation Systems DataCenter (EDC), disponible en:http://edcsns17.cr.usgs.gov/eo1/documents/EO1userguidev2pt320030715UC.pdfVargas, Gonzáles. C. Mapeo de minerales utilizando datos ASTER y análisis espectral en el distrito deYura, Arequipa, Perú. Simposio brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR), Natal, Brasil, Abril 2009,INPE. P. 3213-3218.

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