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IRON SULPHIDE MINEWASTE CONTAMINATION MAPPING USING

HYPERSPECTRAL DATA

J.BUZZI1, A.RIAZA2, E.GARCIA-MELÉNDEZ3

1IGME/LNEG/Impulso. Parque Científico de León. Av Real 1, edif. 1. 24006 León, Spain. [email protected] Survey of Spain (IGME), La Calera 1, 28760 Tres Cantos, Madrid, Spain. [email protected] de León, Facultad de Ciencias Ambientales, Campus de Vegazana s/n, León, España. [email protected]

Protocolos y Librerías espectrales en Espectroscopía de Campo: de las buenas prácticas a una mayor utilidad de los datos, 7 de Marzo 2019, Instituto

Nacional de Técnica Aeroespacial (INTA) en Torrejón de Ardoz (Madrid)

Protocolos y Librerías espectrales en Espectroscopía de Campo: de las buenas prácticas a una mayor utilidad de los datos, 7 de Marzo 2019, Instituto Nacional de

Técnica Aeroespacial (INTA) en Torrejón de Ardoz (Madrid)

Protocolos y Librerías espectrales en Espectroscopía de Campo: de las buenas prácticas a una mayor utilidad de los datos, 7 de Marzo 2019, Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial (INTA) en Torrejón de Ardoz (Madrid)

BUZZI, J., 2012, Imaging spectroscopy to evaluate the contamination from sulphide minewaste in the Iberian Pyrite Belt using hyperspectral sensors (Huelva, Spain), TesisDoctoral Universidad de León, 212 p.

RIAZA, J. BUZZI, E. GARCÍA-MELÉNDEZ , V. CARRÈRE and A. MÜLLER, 2011,Monitoring the extent of contamination from acid mine drainage in the Iberian Pyrite Belt(SW Spain) using hyperspectral imagery, Remote Sensing, 2011, 3, 2166-2186;doi:10.3390/rs3102166.

CROWLEY, J.K., WILLIAMS, D.E., HAMMARSTROM, J.M., PIATAK, N., CHOU, I-M., MARS, J.C., 2003, Spectral reflectance properties (0.4–2.5 µm) of secondaryFe-oxide, Fe-hydroxide, and Fe-sulphate-hydrate minerals associated with sulphide-bearing mine wastes. Geochemistry: Exploration, Environment, Analysis, 3-3, 219-228(10).

Hematite Fe2O3

Goethita FeO(OH)

Ferrihydrita Fe3+2O3·0.5(H2O)

Jarosita KFe3(SO4)2(OH)6

Alunita KAl3(SO4)2(OH)6

Yeso CaSO4·2H2O

Fibroferrita Fe3+(SO4)(OH)·5(H2O)

Epsomita MgSO4·7H2O

Schwertmannita Fe3+16O16(OH)12(SO4)2

Halotrichita Fe2+Al2(SO4)4·22(H2O)

Rhomboclasa HFe3+(SO4)2·4(H2O)

Pickeringita MgAl2(SO4)4·22(H2O)

Paracoquimbita Fe3+2(SO4)3·9(H2O)

Copiapita Fe2+Fe3+4(SO4)6(OH)2·20(H2O)

Ferricopiapita Fe3+0.6Fe3+

4(SO4)6(OH)2·20(H2O)

Szmolnokita Fe(SO4)·H2O

Rozenita Fe2+(SO4)·4(H2O)

Melanterita Fe2+(SO4)·7(H2O)

SPECTRAL LIBRARY OF MINERALS PRODUCT OF IRON SULPHIDE

WEATHERING (Crowley et al, 2003)

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Nacional de Técnica Aeroespacial (INTA) en Torrejón de Ardoz (Madrid)

HYPERION2005



Crowley et al, 2003(Fe2+Fe3+

4(SO4)6(OH)2·20(H2O))

SPECTRAL ANALYST WITH REFERENCE SPECTRAL LIBRARIES

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de Técnica Aeroespacial (INTA) en Torrejón de Ardoz (Madrid)

Crowley et al, 2003Fe3+16O16(OH)12(SO4)2


100 m

Hematite Fe2O3

Goethite FeO(OH)

Ferrihydrite Fe3+2O3·0.5(H2O)

Jarosite (SO4)2KFe3(OH)6

Alunite KAl3(SO4)2(OH)6

Gypsum SO4Ca.2H2O

Fibroferrite Fe3+(SO4)(OH)·5(H2O)

Epsomite MgSO4·7(H2O)

Schwertmannite Fe3+16O16(OH)12(SO4)2

Halotrichite Fe2+Al2(SO4)4·22(H2O)

Rhomboclase HFe3+(SO4)2·4(H2O)

Pickeringite MgAl2(SO4)4·22(H2O)

Paracoquimbite Fe3+2(SO4)3·9(H2O)

Copiapite Fe2+Fe3+4(SO4)6(OH)2·20(H2O)

Ferricopiapite Fe3+0.6666

Fe3+4(SO4)6(OH)2·20(H2O)

Szmolnokite Fe(SO4). H2O

Rozenite Fe2+(SO4)·4(H2O)

Melanterite Fe2+(SO4)·7(H2O)



HYMAP August 2009

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Aeroespacial (INTA) en Torrejón de Ardoz (Madrid)

HYMAP

SPECTRA FOR ATMOSPHERIC CORRECTION



SPECTRAL ANALYST WITH REFERENCE SPECTRAL LIBRARIES ( Atmospheric correction Empirical Line)

200 m

b



SPECTRAL ANALYST WITH REFERENCE SPECTRAL LIBRARIES (ATCOR4)




Atm

osp

he

ric

corr

ect

ion


(ATCOR4)

HYPERION August 2007

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CONCLUSIONES

Image processing should be tailored per scene and per domain within a mine site. Maps which arederived from individual subscenes, and processed using independent processing procedures, broadlyagree with each other with respect to changes in oxidation and dehydration mineral phases.

Reference spectral libraries are useful to assess the oxidation or hydration stage of a mineral mixture.In addition, they help establish statistical evaluations of scores produced by mineralogical diagnoses,which are established by the spectral library using various algorithms. Variations in these scores canbe used to improve our understanding of contaminant patterns.

The atmospheric correction method has a strong influence on mineralogical diagnoses of spectraderived from hyperspectral imagery. However, calibration targets have to be carefully established toadjust spectral features of the substances to the map, in addition to general landcover features, suchas soil, vegetation or water.

Although all geological interpretation is based on a reference spectral library, which only includes asmall number of minerals, reality is far more complex. Hence, the maps provided in this study mustbe understood as simplified images of mineralogical trends in a closed geological context.

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