Цель проекта – использовать космические снимки ASTER для картографирования гидротермально измененных пород, связанных с медно-порфировой минерализацией на примере месторождения Сарчешме. Медно-порфировые месторождения, как правило, характеризуются зонами гидротермальных изменений. Говоря простыми словами, месторождение представляет собой порфировую интрузию, окруженную несколькими зонами гидротермальных изменений (филитизации, пропилитизации, аргилизации и др.).

Выполненные работы:

Работа выполнялась по снимку ASTER за 15 июля 2007 года с уровнем обработки 1T (с коррекцией за рельеф) в VNIR и SWIR диапазонах. Для снимка была проведена радиометрическая калибровка, а затем атмосферная коррекция по методу IARR (Internal Average Relative Reflection). Далее VNIR и SWIR диапазоны были соединены в единый композит с разрешением 15 м.

Для выявления зон гидротермальных изменений были использованы следующие методы:

  • PCA (Principal Component Analysis) – метод главных компонент;

  • MNF (Minimum Noise Fraction) – уменьшение уровня шума;

  • Спектральные индексы.

Метод главных компонент используется для трансформации большого числа зависимых переменных в меньшее количество не коррелируемых переменных (компонент). Таким образом, он понижает размерность данных, убирая все лишнее (шум) и позволяет выделить главное. Этот метод часто используется геологическом картографировании.

В нашем случае первая компонента содержала 95,5% общей дисперсии данных, поскольку в ней содержится общая информация об альбедо сцены. При дальнейшем анализе статистики главных компонент удалось выделить компоненту, в которой хорошо идентифицируются минералы (Рис. 1), содержащие оксид железа – это 4-ая главная компонента (PC4). Оксид железа содержащие минералы имеют низкое отражение в 1 и 2 каналах ASTER и высокое в 4, что и отображается в статистике по PC4.

Изображение 4-ой главной компоненты (PC4), где яркие пикселы соответствуют минералам, содержащим оксиды железа

Рис. 1 Изображение 4-ой главной компоненты (PC4), где яркие пикселы соответствуют минералам, содержащим оксиды железа

А 6-ая главная компонента (PC6) позволяет идентифицировать минералы, содержащие гидроксид алюминия (каолинит, алунит и др.) в виде черных пикселов (Рис. 2).

Рис. 2 Изображение 6-ой главной компоненты (PC6), где черные пикселы соответствуют минералам, содержащим гидроксид алюминия

Рис. 2 Изображение 6-ой главной компоненты (PC6), где черные пикселы соответствуют минералам, содержащим гидроксид алюминия

Спектральные индексы – это комбинации спектрального отражения от двух и более каналов, которые указывают на относительное обилие объекта интереса. Было посчитано отношение 7-го и 6-го каналов ASTER band7/band6, которое позволяет идентифицировать гидротермальные изменения, связанные с мусковитом, который имеет высокое отражение в 7-ом канале и низкое в 6-ом. На Рис. 3 ареала мусковита отображаются белыми пикселами.

Рис. 3 Изображение band7/band6, показывающее гидротермальные изменения (мусковит) в виде белых пикселов

Рис. 3 Изображение band7/band6, показывающее гидротермальные изменения (мусковит) в виде белых пикселов

MNF трансформация – это модификация метода главных компонент, суть которой заключается в максимизации отношения сигнал/шум (S/N). В нашей работе отношение сигнал/шум для первой MNF компоненты составило 94, для второй 3,5, для третей 1, а для оставшихся меньше единицы. Соответственно наиболее пригодны для анализа MNF компоненты 1–3. На RGB композите 1–3 MNF компонент гидротермально измененные породы показаны зеленым цветом. Выявленные с помощью MNF гидротермально измененные породы распознаваемы и на геологической карте (Рис. 4).

Рис. 4 Гидротермально измененные породы на RGB-композите 1–3 MNF компонент (слева) и фрагменте геологической карты (справа)

Рис. 4 Гидротермально измененные породы на RGB-композите 1–3 MNF компонент (слева) и фрагменте геологической карты (справа)

Результаты:

Апробирована методика выявления гидротермально измененных пород, с помощью методов – PCA, спектральных индексов и MNF. Выявленные ареалы гидротермальных пород подтверждены по геологической карте. Доказано, что дистанционные методы эффективны для выявления медно-порфировых месторождений.