BazTech - Yadda

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: mineral mapping

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Application of satellite remote sensing methods in mineral prospecting in Kosovo, area of Selac

Lupa Michał, Adamek Katarzyna, Leśniak Andrzej, Pršek Jaroslav

Gospodarka Surowcami Mineralnymi

2020

T. 36, z. 1

5--22

Traditional methods of mineral exploration are mainly based on very expensive drilling and seismic methods. The proposed approach assumes the preliminary recognition of prospecting areas using satellite remote sensing methods. Maps of mineral groups created using Landsat 8 images can narrow the search area, thereby reducing the costs of geological exploration during mineral prospecting. This study focuses on the identification of mineralized zones located in the southeastern part of Europe (Kosovo, area of Selac) where hydrothermal mineralization and alterations can be found. The article describes all the stages of research, from collecting in-situ rock samples, obtaining spectral characteristics with laboratory measurements, preprocessing and analysis of satellite images, to the validation of results through field reconnaissance in detail. The authors introduce a curve-index fitting technique to determine the degree of similarity of a rock sample to a given pixel of satellite imagery. A comparison of the reflectance of rock samples against surface reflectance obtained from satellite images allows the places where the related type of rock can be found to be determined. Finally, the results were compared with geological and mineral maps to confirm the effectiveness of the method. It was shown that the free multispectral data obtained by the Landsat 8 satellite, even with a resolution of 30 meters, can be considered as a valuable source of information that helps narrow down the exploration areas.

Tradycyjne metody poszukiwania surowców mineralnych opierają się głównie na bardzo kosztownych metodach, takich jak wiercenia oraz metody sejsmiczne. Proponowane przez autorów podejście zakłada wstępne rozpoznanie obszarów perspektywicznych z wykorzystaniem metod teledetekcji satelitarnej. Mapy grup minerałów stworzone przy użyciu zobrazowań dostarczonych przez satelitę Landsat 8 mogą zawęzić obszar poszukiwań, a przez to doprowadzić do redukcji kosztów rozpoznania geologicznego podczas poszukiwania surowców mineralnych. Niniejsze badanie skupia się na identyfikacji stref zmineralizowanych znajdujących się w południowo-wschodniej Europie (Kosowo, rejon Selac) gdzie znajdują się mineralizacje hydrotermalne oraz strefy alteracji. Artykuł opisuje szczegółowo wszystkie etapy badań, od pozyskania próbek terenowych, badań laboratoryjnych mających na celu pozyskanie charakterystyk spektralnych, przez wstępne przetwarzanie oraz analizę zobrazowań satelitarnych do walidacji wyników poprzez rozpoznanie terenowe. Autorzy przedstawili technikę wykorzystującą wskaźnik dopasowania krzywej pozwalający na określenie stopnia podobieństwa próbki do piksela zobrazowania satelitarnego. Porównanie współczynnika odbicia dla próbek względem współczynnika odbicia zarejestrowanego przez satelitę pozwala na określenie miejsc, gdzie mogą występować określone typy skał. W celu określenia skuteczności metody wyniki zostały porównane z mapami geologicznymi. Wykazano, że darmowe dane multispektralne dostarczone przez satelitę Landsat 8, nawet z rozdzielczością 30 m, mogą stanowić cenne źródło informacji, które pozwala na zawężenie obszaru poszukiwań.

Determination of iron minerals with landsat ETM+, Kırşehir, Turkey

Basibuyuk Z., Ekdur E.

Gospodarka Surowcami Mineralnymi

2018

T. 34, z. 3

23--36

Image processing techniques (band rationing, color composite, Principal Component Analyses) are widely used by many researchers to describe various mines and minerals. The primary aim of this study is to use remote sensing data to identify iron deposits and gossans located in Kaman, Kırşehir region in the central part of Anatolia, Turkey. Capability of image processing techniques is proved to be highly useful to detect iron and gossan zones. Landsat ETM+ was used to create remote sensing images with the purpose of enhancing iron and gossan detection by applying ArcMap image processing techniques. The methods used for mapping iron and gossan area are 3/1 band rationing, 3/5 : 1/3 : 5/7 color composite, third PC and PC4 : PC3 : PC2 as RG B which obtained result from Standard Principal Component Analysis and third PC which obtained result from Developed Selected Principal Component Analyses (Crosta Technique), respectively. Iron-rich or gossan zones were mapped through classification technique applied to obtained images. Iron and gossan content maps were designed as final products. These data were confirmed by field observations. It was observed that iron rich and gossan zones could be detected through remote sensing techniques to a great extent. This study shows that remote sensing techniques offer significant advantages to detect iron rich and gossan zones. It is necessary to confirm the iron deposites and gossan zones that have been detected for the time being through field observations.

Głównym celem tego artykułu jest wykorzystanie danych teledetekcyjnych do identyfikacji złóż żelaza i gossan (rdzawe tlenkowe i wodorotlenkowe minerały żelaza i manganu, które występują nad złożem rudy) znajdujących się w Kaman, w regionie Kırşehir, w centralnej części Anatolii, w Turcji. Udowodniono, że możliwości przetwarzania obrazów są bardzo użyteczne w wykrywaniu stref żelaza i gossan. Landsat ETM+ został użyty do stworzenia obrazów teledetekcyjnych w celu poprawy wykrywania złóż żelaza i gossan poprzez zastosowanie ArcMap technik przetwarzania obrazu. Metody mapowania złóż żelaza i gossan stosują proporcje pasma 3/1, złożoność koloru 3/5: 1/3: 5/7, trzeci główny składnik PC (Principal Component) uzyskany w wyniku Developed Selected PCA (Crosta Technique) i proporcje PC4: PC3: PC2 jako RG B uzyskane w wyniku standardowej analizy głównych składowych PCA (Principal Component Analysis). Strefy bogate w żelazo lub strefy gossan zostały odwzorowane za pomocą techniki klasyfikacji zastosowanej do uzyskanych obrazów. Mapy zawartości żelaza i gossan zaprojektowano jako produkty końcowe. Dane te zostały potwierdzone w obserwacjach terenowych. Zaobserwowano, że strefy bogate w żelazo i strefy gossan mogą być w dużym stopniu wykrywane za pomocą technik teledetekcji. Badanie to pokazuje, że techniki teledetekcji dają znaczne korzyści w wykrywaniu stref bogatych w żelazo i gossan; jednak koniecznie należy potwierdzić wykryte złoża żelaza za pomocą obserwacji terenowych.