Detección de Alteración Detección de Alteración Hidrotermal a través de Hidrotermal a través de

imágenes ETM+imágenes ETM+

Maximiliano Leiva SotomayorMaximiliano Leiva Sotomayor

IntroducciónIntroducción

La intención de este proyecto es comprobar si es posible La intención de este proyecto es comprobar si es posible detectar la presencia de minerales producidos por detectar la presencia de minerales producidos por alteración hidrotermal, con la finalidad de utilizar esta alteración hidrotermal, con la finalidad de utilizar esta herramienta de percepción remota en la exploración herramienta de percepción remota en la exploración geotérmica, debido al estrecho vínculo existente entre geotérmica, debido al estrecho vínculo existente entre los campos geotermales y la alteración hidrotermal de los campos geotermales y la alteración hidrotermal de los minerales.los minerales.

Debido a la naturaleza de este proyecto, el trabajo se Debido a la naturaleza de este proyecto, el trabajo se acotó en espacio y minerales.acotó en espacio y minerales.

Zona de EstudioZona de Estudio

El lugar de trabajo elegido fue el campo geotermal de El El lugar de trabajo elegido fue el campo geotermal de El Tatio. Debido a que se sabe de su actividad geotermal Tatio. Debido a que se sabe de su actividad geotermal es que esperamos encontrar minerales de alteración en es que esperamos encontrar minerales de alteración en esta zona. esta zona.

También se eligió El Tatio porque prácticamente no tiene También se eligió El Tatio porque prácticamente no tiene vegetación y muy probablemente no habrá nubes en las vegetación y muy probablemente no habrá nubes en las imágenes de esta zona.imágenes de esta zona.

Ubicación:Ubicación:

-22° 20’ S , -68° W , 4250 msnm.-22° 20’ S , -68° W , 4250 msnm.

Sensor Landsat 7 Sensitividad

Espectral(µm)

Ubicación Espectral Nominal

Resolución Espacial

(m)

Band 1 0.45 - 0.52 Blue 30 x 30

Band 2 0.53 - 0.61 Green 30 x 30

Band 3 0.63 - 0.69 Red 30 x 30

Band 4 0.78 - 0.90 Near-IR 30 x 30

Band 5 1.55 - 1.75 Mid-IR 30 x 30

Band 6 10.4 - 12.5 Thermal-IR 60 x 60

Band 7 2.09 - 2.35 Mid-IR 30 x 30

Band 8 (Pancromatica) 0.52 - 0.90 Falso color 15 x 15

Imágenes ETM+

Minerales de AlteraciónMinerales de Alteración

La alteración hidrotermal se debe al cambio que sufren La alteración hidrotermal se debe al cambio que sufren los minerales de la roca producto de la circulación de los minerales de la roca producto de la circulación de fluidos a altas temperaturas, como los que se fluidos a altas temperaturas, como los que se encuentran en los campos geotermales.encuentran en los campos geotermales.

Estas alteraciones son graduales y sus productos son Estas alteraciones son graduales y sus productos son variados, pero para este proyecto el análisis se enfocó variados, pero para este proyecto el análisis se enfocó en los minerales de alteración con alto contenido de en los minerales de alteración con alto contenido de hidroxilos (OH-) y algunos óxidos de hierro.hidroxilos (OH-) y algunos óxidos de hierro.

Minerales de AlteraciónMinerales de Alteración

El motivo por el cuál se ha centrado el análisis en estos El motivo por el cuál se ha centrado el análisis en estos productos de la alteración hidrotermal es por productos de la alteración hidrotermal es por particularidades que presentan en su espectro, que particularidades que presentan en su espectro, que permiten su detección.permiten su detección.

Los minerales con alto contenido de hidroxilos tienen Los minerales con alto contenido de hidroxilos tienen una alta reflectancia en el rango cercano a los 1.6 una alta reflectancia en el rango cercano a los 1.6 m y m y baja cerca de los 2.2 baja cerca de los 2.2 m. Mientras que los óxidos de m. Mientras que los óxidos de hierro tienen una fuerte absorción en el rango del UV y hierro tienen una fuerte absorción en el rango del UV y el azul, y alta reflectancia en el rango del rojo.el azul, y alta reflectancia en el rango del rojo.

Band RatiosBand Ratios

Haciendo uso de la información respecto a las Haciendo uso de la información respecto a las particularidades de las reflectancias de los grupos de particularidades de las reflectancias de los grupos de minerales que buscamos, se utiliza esta herramienta minerales que buscamos, se utiliza esta herramienta para realzar estos contrastes espectrales.para realzar estos contrastes espectrales.

En particular, dadas las bandas de Landsat7, podemos En particular, dadas las bandas de Landsat7, podemos utilizar el ratio Band5/Band7 para realzar los hidroxilos utilizar el ratio Band5/Band7 para realzar los hidroxilos en la imagen, y Band3/Band1 para destacar los óxidos en la imagen, y Band3/Band1 para destacar los óxidos de hierro.de hierro.

Imagen Base

Band5/Band7, HidroxilosBand5/Band7, Hidroxilos

Band3/Band1, oxidos de hierroBand3/Band1, oxidos de hierro

Band RatiosBand Ratios

Las imágenes arrojan como resultado algunas zonas Las imágenes arrojan como resultado algunas zonas donde potencialmente podríamos reconocer minerales donde potencialmente podríamos reconocer minerales de alteración, principalmente localizados en torno a de alteración, principalmente localizados en torno a escurrimientos de agua, provenientes de las escurrimientos de agua, provenientes de las manifestaciones superficiales de este campo geotermal manifestaciones superficiales de este campo geotermal en el caso de los hidroxilos, mientras que en el caso de en el caso de los hidroxilos, mientras que en el caso de los óxidos de hierro, la imagen no indica una clara los óxidos de hierro, la imagen no indica una clara presencia de óxidos.presencia de óxidos.

Estos resultados preliminares permiten orientar nuestra Estos resultados preliminares permiten orientar nuestra búsqueda en una clasificación supervisada.búsqueda en una clasificación supervisada.

RGBRGB

Para comenzar a reconocer los minerales de alteración, Para comenzar a reconocer los minerales de alteración, podemos comenzar por reconocer distintas litologías a podemos comenzar por reconocer distintas litologías a través de distintas combinaciones de las bandas para través de distintas combinaciones de las bandas para imágenes RGB. Esto potencialmente nos permitirá imágenes RGB. Esto potencialmente nos permitirá reconocer diferentes minerales en superficie, a grandes reconocer diferentes minerales en superficie, a grandes rasgos.rasgos.

La base de esto radica en la diferencia de las La base de esto radica en la diferencia de las respuestas espectrales de los distintos minerales, con lo respuestas espectrales de los distintos minerales, con lo cuál podemos intentar buscar combinaciones apropiadas cuál podemos intentar buscar combinaciones apropiadas para realzar las alteraciones que buscamos.para realzar las alteraciones que buscamos.

RGB y ClasificacionesRGB y Clasificaciones

A partir de distintas combinaciones de bandas, podemos A partir de distintas combinaciones de bandas, podemos reconocer distintos grupos de rocas, con los cuales reconocer distintos grupos de rocas, con los cuales podemos tomar algunos píxeles como muestra para podemos tomar algunos píxeles como muestra para realizar clasificaciones supervisadas con el algoritmo realizar clasificaciones supervisadas con el algoritmo que se considere más adecuado.que se considere más adecuado.Esto representa una buena aproximación, pero la Esto representa una buena aproximación, pero la variabilidad de los resultados puede ser demasiado variabilidad de los resultados puede ser demasiado grande como para utilizarlo como una herramienta grande como para utilizarlo como una herramienta resolutiva, ya que se basa en lo que se ve en las resolutiva, ya que se basa en lo que se ve en las imágenes y el criterio de quien elige los píxeles imágenes y el criterio de quien elige los píxeles representativos de cada clase, además no nos permite representativos de cada clase, además no nos permite reconocer minerales específicos.reconocer minerales específicos.

Spectral Angle Mapper (SAM)Spectral Angle Mapper (SAM)

SAM es una clasificación espectral supervisada SAM es una clasificación espectral supervisada que consiste en utilizar un vector n-dimensional que consiste en utilizar un vector n-dimensional para comparar el espectro de cada píxel con un para comparar el espectro de cada píxel con un espectro de referencia. La similitud espectral se espectro de referencia. La similitud espectral se determina por el ángulo entre la referencia y el determina por el ángulo entre la referencia y el píxel, tratándolos como vectores de igual píxel, tratándolos como vectores de igual dimensión que el número de bandas. Entre más dimensión que el número de bandas. Entre más pequeño el ángulo, mayor similitud.pequeño el ángulo, mayor similitud.

Spectral Angle MapperSpectral Angle Mapper

Para realizar la clasificación con este método es Para realizar la clasificación con este método es necesario contar con espectros de referencia, para lo necesario contar con espectros de referencia, para lo cuál se utilizó los espectros de la librerías que vienen cuál se utilizó los espectros de la librerías que vienen con el programa ENVI 4.3 , principalmente los espectros con el programa ENVI 4.3 , principalmente los espectros contenidos en la librería espectral de minerales de la contenidos en la librería espectral de minerales de la USGS.USGS.

Debido a la gran cantidad de espectros existentes para Debido a la gran cantidad de espectros existentes para un mismo mineral, y el desconocimiento de un criterio un mismo mineral, y el desconocimiento de un criterio para seleccionar los más adecuados, se utilizaron todos para seleccionar los más adecuados, se utilizaron todos para la clasificación.para la clasificación.

GoetitaGoetita

HematitaHematita

KaolinitaKaolinita

PirofilitaPirofilita

Spectral Angle MapperSpectral Angle Mapper

Las clasificaciones se realizaron utilizando un ángulo Las clasificaciones se realizaron utilizando un ángulo máximo en torno a los 0.15 rad. , y se aprecia una máximo en torno a los 0.15 rad. , y se aprecia una reincidencia en las zonas clasificadas: corresponden a reincidencia en las zonas clasificadas: corresponden a las descargas de agua y los cerros que rodean el lugar.las descargas de agua y los cerros que rodean el lugar.

También se ve que algunos pixeles son clasificados También se ve que algunos pixeles son clasificados como más de un mineral, esto puede explicarse por como más de un mineral, esto puede explicarse por similitud de espectros de referencia o mucha tolerancia similitud de espectros de referencia o mucha tolerancia en el ángulo máximo.en el ángulo máximo.

En la siguiente clasificación se incluyen todos los En la siguiente clasificación se incluyen todos los minerales que se buscaron, y en la siguiente diapositiva minerales que se buscaron, y en la siguiente diapositiva su código de colores.su código de colores.

Muscovita

Montmorilonita

Pirita

Phlogopita

Paragonita

Hematita

Albita

Pirofilita

Clorita

Goetita

Ilita

Alunita

Kaolinita

Cuarzo

ConclusionesConclusionesLa detección de alteración hidrotermal fue posible, con lo La detección de alteración hidrotermal fue posible, con lo que comprobamos su factibilidad, sin embargo para que comprobamos su factibilidad, sin embargo para algunas áreas la clasificación era imprecisa, puesto que algunas áreas la clasificación era imprecisa, puesto que las clasificaciones de los píxeles que las componían las clasificaciones de los píxeles que las componían eran muy variadas .eran muy variadas .Esta imprecisión para identificar minerales dentro de la Esta imprecisión para identificar minerales dentro de la imagen puede explicarse por la discreta cantidad de imagen puede explicarse por la discreta cantidad de bandas con las cuales se contaba para la clasificación bandas con las cuales se contaba para la clasificación (sólo 6), para espectros de referencia compuestos por (sólo 6), para espectros de referencia compuestos por cerca de 400 puntos, y que los minerales buscados cerca de 400 puntos, y que los minerales buscados tienen similitudes importantes en sus espectros, tienen similitudes importantes en sus espectros, acentuadas por lo anterior.acentuadas por lo anterior.Pese a no tener resultados concluyentes sobre el tipo de Pese a no tener resultados concluyentes sobre el tipo de alteración, sí se pudo comprobar la posibilidad de alteración, sí se pudo comprobar la posibilidad de detección de la alteración hidrotermal mediante este tipo detección de la alteración hidrotermal mediante este tipo de imágenes.de imágenes.

PreguntasPreguntas

ReferenciasReferencias ““Analysis of hot springs and associated deposits in Yellowstone National Park using ASTER and Analysis of hot springs and associated deposits in Yellowstone National Park using ASTER and

AVIRIS remote sensing”. M. Hellman, M. Ramsey. Journal of Volcanology and Geothermal AVIRIS remote sensing”. M. Hellman, M. Ramsey. Journal of Volcanology and Geothermal Research 135 (2004) 195-219.Research 135 (2004) 195-219.

““Application of the Crosta technique for porphyry copperalteration mapping, using ETM+ data in Application of the Crosta technique for porphyry copperalteration mapping, using ETM+ data in the southern part of the Iranian volcanic sedimentary belt”. H. Ranjbar, M. Honarmand, Z. the southern part of the Iranian volcanic sedimentary belt”. H. Ranjbar, M. Honarmand, Z. Moezifar. Journal of Asian Earth Sciences 24 (2004) 237-243.Moezifar. Journal of Asian Earth Sciences 24 (2004) 237-243.

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