EXPLORACIÓN MINERA UTILIZANDO IMÁGENES DE SATÉLITE UNMSM -SEG StudentChapter 24 de abril de 2015

1. Christian Vargas Gonzales
PDI & Análisis Espectral
Remote Sensing Geoimage S.A.C.
cvargas@rs-geoimage.com
www.rs-geoimage.com
EXPLORACIÓN MINERA UTILIZANDO
IMÁGENES DE SATÉLITE
UNMSM - SEG Student Chapter
24 de abril de 2015

2. Presentación General
• Introducción
Comportamiento espectral de
minerales
• Imágenes satelitales
Imágenes hiperespectrales
Imágenes multiespectrales
• ASTER en la identificación de Targets
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3. Fuente
Objetivo
Sensor
Visible NIR SWIR
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4. Azul:(0.45-0.52
um) Absorciónde
OxFe
Visible Green:
(0.52-0.60 um)
Vigorde la
vegetación
Visible Red:(0.63-0.69 um)Alta
reflectividad delOxFe
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,
discriminaciónde rocas
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5. 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 laboratoriode limonita,jarosita,
hematitay goetita. Estos minerales tienen
característicasfuertes de Fe3+ y presentan
absorción en los 0.97-0.83 y 0.48 μm.
La jarositatienen característicasde Fe-OH y
presenta absorción en los 0.97 y 2.27 μm.
Comportamiento espectral de minerales
En el rango espectral que involucra alvisible,
infrarrojocercano e infrarrojo de onda corta
(0.4-2.5 μm), los minerales formadores de
rocas y sus productos de alteracióntienen
rasgos espectrales característicos debidoa
diferentes factores como el estado de la
valencia, composición química, tipo de enlace
molecular y estructura cristalina.
Visible NIR SWIR

7. Comportamiento Espectral de Minerales
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(Modificado de
Mars & Rowan,
2006).
Espectros de laboratoriode epidota,
calcita,muscovita, caolinita,cloritay
alunita,que son minerales comunes de
alteraciónhidrotermal(Clark et al. 1993).
Alunitay caolinitatienen características
de Al-OH de absorcióna 2.17 y 2.20 μm.
La muscovita ocupa un lugarimportante
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 reflectancia
entre los 1.65 a 0.6 μm producidapor la
presencia de Fe2+.
La calcita tiene una absorción
característicaen los 2.33 μm.
Visible NIR SWIR

8. Imágenes Satelitales
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0.5 1 1.5 2 2.5 µm
visible
Infrarrojo
Cercano
Infrarrojo de
onda corta
ASTER
GeoEye
GeoEye pan.
L8 pan.
WoldView2
WW pan.
WoldView3
Landsat 8.
WV3 pan.
Hyperion
Clorita
Hierro
Alunita,pirofilita
Caolinita,illita,
esmectita, Clorita,
epidota,
calcita
Crisocola,
Jarosita,

9. Imágenes hiperespectrales
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10. www.rs-geoimage.com
Hyperion
Caolinita
Vegetación
Laguna+sedimentos
Laguna
242 Bandas

11. www.rs-geoimage.com
Hyperion

12. www.rs-geoimage.com
Hyperion
http://glovis.usgs.gov/

13. Aplicaciones en la exploración mineral
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14. Imágenes multiespectrales
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15. Landsat ETM:
Bandas
Pan: 0.52-0.90 μm
Azul: 0.45-0.52 μm
Verde: 0.52-0.60μm
Rojo: 0.63-0.69 μm
Infrarrojo cercano: 0.76-0.90μm
SWIR: 1.55-1.75 μm
SWIR: 2.08-2.35 μm
Infrarrojo termal: 10.40-12.5 μm
Cobertura: 180 km x 180 Km
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16. www.rs-geoimage.com
Mapa de Arcillas Mapa de Fe3

17. www.rs-geoimage.com
Prospección regional

18. www.rs-geoimage.com
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 μm
SWIR Band 4: 1.6-1.7 μm
SWIR Band 5: 2.145-2.185 μm
SWIR Band 6: 2.185-2.225 μm
SWIR Band 7: 2.235-2.285 μm
SWIR Band 8: 2.295-2.365 μm
SWIR Band 9: 2.36-2.43 μm
TIR Band 10: 8.125-8.475 μm
TIR Band 11: 8.475-8.825 μm
TIR Band 12: 8.925-9.275 μm
TIR Band 13: 10.25-10.95 μm
TIR Band 14: 10.95-11.65 μm
Cobertura: 60 km x 60 Km
Pixel: VNIR 15 m SWIR 30 m TIR 90 m

19. 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).

21. www.rs-geoimage.com
Corihuarmi

22. www.rs-geoimage.com
Pashpap

23. www.rs-geoimage.com
Leyenda:
Illita-(Al+)
Illita (Al-)
Illita/esmectita
Esmectita
Muscovita
.
Quellaveco (Landsat vs ASTER)

24. www.rs-geoimage.com
Mapeo de minerales

25. www.rs-geoimage.com
Mixtura espectral de vegetación y
minerales

26. www.rs-geoimage.com
Mapeo de minerales en áreas tropicales

27. Imágenes multiespectrales de alta
resolución espacial
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28. www.rs-geoimage.com
WorldView-2
Bandas:
Pan: 0.45-0.80 μm
Costera: 0.40-0.45 μm
Azul: 0.45-0.51 μm
Verde: 0.51-0.58μm
Amarillo: 0.585-0.62 μm
Rojo: 0.63-0.69 μm
Rojo borde: 0.705-0.745μm
Infrarrojo cercano 1: 0.77-0.895μm
Infrarrojo cercano 2: 0.86-1.04 μm
Pixel: Pancromatico (50 cm) Multiespectral (2.00 m)

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30. www.rs-geoimage.com
Alta resolución vs ASTER

31. www.rs-geoimage.com
Mapeo utilizando alta resolución
espacial

32. Fusión espectral de datos WorldView-2 y ASTER (SWIR)
Fusión espectral de datos WorldView-2 y ASTER (SWIR)
www.rs-geoimage.comwww.rs-geoimage.com

33. Fusión espectral de datos WorldView-2 y ASTER (SWIR)
www.rs-geoimage.com
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34. www.rs-geoimage.com
WV-3

35. www.rs-geoimage.com

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Mapeo utilizando alta resolución
espacial

37. www.rs-geoimage.com
Identificación de targets utilizando
imágenes ASTER

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Identificación de targets utilizando
imágenes ASTER
Deposito Ensamblesprincipales Ensamblessecundarios
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

42. www.rs-geoimage.com
HillShade

43. Fe2
Fe2/Fe3
Fe3
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44. www.rs-geoimage.com
SiO2
Carbonatos
Garnet/
Piroxenos

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49. www.rs-geoimage.com
Caso Epitermales (HS)

50. www.rs-geoimage.com
Epitermales (HS)
Sílice - AAA
Hipogena Supergena
SiO2, Alunita-K/Na Alunita-Na/K,OxFe
Pirofilita,dickita

51. www.rs-geoimage.com
ASTER 4 5 6 7 8 9 4 5 6 7 8 9
CARACTERIZACION ESPECTRAL

52. TUCARI (Au)
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53. ASTER 4 5 6 7 8 9
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54. geophysics.geoscienceworld.org
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Yanacocha

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56. Proyecto X

57. -Sílice Pureza+
ER 1 2 3 4 56 7 8 9
- Alunita + - Alunita T° +

58. Target
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59. - Sílice +
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60. - Alunita T° +
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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

64. Christian Vargas Gonzales
PDI & Análisis Espectral
Remote Sensing Geoimage S.A.C.
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EXPLORACIÓN MINERA UTILIZANDO
IMÁGENES DE SATÉLITE