Identificación de emanaciones naturales de hidrocarburos líquidos mediante imágenes HYPERION – Estado Falcón, Venezuela

Gustavo Salomón Rodríguez 1

Manoel de Araújo Sousa Júnior 2

1 PDVSA Intevep. Urb. Santa Rosa, sector El Tambor. Los Teques, Miranda, Venezuela rodriguezghv@pdvsa.com

2 Departamento de Engenharia Rural. Sala 3320. Predio 42, Avenida Roraima, N° 1000.

Cidade Universitária. Bairro Camobi. CEP 97105-900. Santa Maria – RS. Brasil. manoel@ufsm.br

Abstract. Finding new oil and gas reservoirs, has become into a more complex task, therefore more efficient techniques are required, which may complement traditional subsurface methods with the Earth surface information. Such techniques must be able to cut down drastically field trips budget as well. One of the most important available alternative is the remote sensing and more specifically the analysis of hyperspectral images information. This work focus on the application of a digital processing methodology on HYPERION images to identify the escape of liquid oil through porous material on land called seepages. The study area is located at the northwest of Venezuela, in Falcon state. A set of six (6) HYPERION images were used to address this work. From 242 available bands, 176 were selected and processed in order to compute the Hydrocarbon Index –HI– in the spectrum of 1730nm, where a strong absorption feature of hydrocarbon is well recognized. A three bands ratio method was applied on reflectance values. 726 targets were identified by the HI algorithm, of which 159 were false positive being located at water bodies. Only 51 targets were considered with greater possibilities of being successfully identified as a seepage. A field campaign to validate the HI algorithm feasibility is required.

Palabras claves: índice de hidrocarburo, hiperespectral, mene, geología estructural, hydrocarbon index, hyperspectral, seepage, structural geology. 1. Introducción

El estudio y monitoreo de fenómenos en la superficie de la Tierra utilizando técnicas de percepción remota, se ha convertido en una práctica cada vez más común en la comunidad de la geociencia. Particularmente, la industria petrolera, tiene como uno de sus principales objetivos encontrar nuevos yacimientos de petróleo en el subsuelo y el monitoreo de áreas productoras. Las técnicas de procesamiento e interpretación de imágenes de satélite pueden hacer un aporte significativo en estos hallazgos, al identificar emanaciones de hidrocarburos líquidos, denominados menes, e hidrocarburos gaseosos en la superficie de la Tierra. Por las características químicas de los hidrocarburos líquidos, es factible identificarlos espectralmente (Cloutis et al. 1989, Kühn et al. 2004, Tian 2012). Este hecho representa un potencial importante ya que permite, entre otras cosas, reducir los esfuerzos en campo para la identificación de estas emanaciones, lo que implica además un ahorro significativo de los costos logísticos propios de los métodos tradicionales de campañas de campo.

Han sido notables los esfuerzos realizados en la identificación de nuevas fuentes de hidrocarburos en el mar con el uso de la percepción remota. Por ejemplo, para el monitoreo de derrames de petróleo y la estimación del nivel de afectación a los ecosistemas cercanos, tanto por operaciones de producción de crudo como por el transporte de éste en los océanos. Por sus características distintas a las de las imágenes ópticas, las imágenes de radar son ampliamente usadas para la identificación de petróleo en la superficie marina.

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De manera análoga, en el caso de tierra firme, la aplicación de geotecnologías es también conocida. Por ser el mar y tierra firme medios distintos, deben ser tratados por métodos distintos. A diferencia del medio marino, en tierra se tienobjetos con respuesta espectral diferente, por lo que se hace necesario utilizar datos diferentes, preferiblemente imágenes mayor eficiencia en la caracterización de siendo las imágenes hiperespectrales

Para que sea posible la emanación de hidrocarburos debe existir una vía permeable desde la roca madre hasta la superficie y generalmente este cfracturas algún sistema de red porosa permiten la conexión de elementos del subsuelo con elementos en la superficie, haciendo posible la migración de hidrocarburos (Shuestructurales integradas con técnicas de análisconforman una herramienta muy poderosa para los fines de exploración de nuevas fuentes de hidrocarburos. Por esta razón, en este estudio se información de las estructuras del subsuelo y las evidfin de determinar nuevas emanaciones de hidrocarburos

Este estudio se realizó en un área de 1843 kmFalcón, Venezuela, como se muestra en la Figura 1, y cuyo objetivo principalidentificar patrones espectrales en imágenes de emanaciones de petróleo.

2. MetodologíaPara la realización del presente trabajo se usaron seis (06) imágenes HYPERION

que cubren el áreaestas imágenes es de 30 abarcan el espectro electromagnético desde 355nm hasta 2577nm, es decir, cubre el

De manera análoga, en el caso de tierra firme, la aplicación de geotecnologías es también conocida. Por ser el mar y tierra firme medios distintos, deben ser tratados por métodos distintos. A diferencia del medio marino, en tierra se tienobjetos con respuesta espectral diferente, por lo que se hace necesario utilizar datos diferentes, preferiblemente imágenes mayor eficiencia en la caracterización de siendo las imágenes hiperespectrales

Para que sea posible la emanación de hidrocarburos debe existir una vía permeable desde la roca madre hasta la superficie y generalmente este cfracturas en la roca, discordancias estratigráficas, fallas, intrusiones de domos salinos o algún sistema de red porosa permiten la conexión de elementos del subsuelo con elementos en la superficie, haciendo posible la migración de hidrocarburos (Shuestructurales integradas con técnicas de análisconforman una herramienta muy poderosa para los fines de exploración de nuevas fuentes de hidrocarburos. Por esta razón, en este estudio se información de las estructuras del subsuelo y las evidfin de determinar nuevas emanaciones de hidrocarburos

Este estudio se realizó en un área de 1843 kmFalcón, Venezuela, como se muestra en la Figura 1, y cuyo objetivo principalidentificar patrones espectrales en imágenes de emanaciones de petróleo.

MetodologíaPara la realización del presente trabajo se usaron seis (06) imágenes HYPERION

que cubren el áreaestas imágenes es de 30 abarcan el espectro electromagnético desde 355nm hasta 2577nm, es decir, cubre el

De manera análoga, en el caso de tierra firme, la aplicación de geotecnologías es también conocida. Por ser el mar y tierra firme medios distintos, deben ser tratados por métodos distintos. A diferencia del medio marino, en tierra se tienobjetos con respuesta espectral diferente, por lo que se hace necesario utilizar datos diferentes, preferiblemente imágenes mayor eficiencia en la caracterización de siendo las imágenes hiperespectrales

Para que sea posible la emanación de hidrocarburos debe existir una vía permeable desde la roca madre hasta la superficie y generalmente este c

la roca, discordancias estratigráficas, fallas, intrusiones de domos salinos o algún sistema de red porosa permiten la conexión de elementos del subsuelo con elementos en la superficie, haciendo posible la migración de hidrocarburos (Shuestructurales integradas con técnicas de análisconforman una herramienta muy poderosa para los fines de exploración de nuevas fuentes de hidrocarburos. Por esta razón, en este estudio se información de las estructuras del subsuelo y las evidfin de determinar nuevas emanaciones de hidrocarburos

Este estudio se realizó en un área de 1843 kmFalcón, Venezuela, como se muestra en la Figura 1, y cuyo objetivo principalidentificar patrones espectrales en imágenes de emanaciones de petróleo.

Metodología Para la realización del presente trabajo se usaron seis (06) imágenes HYPERION

que cubren el área de estudio como se observa en la Figura 2. La resolución espacial de estas imágenes es de 30 abarcan el espectro electromagnético desde 355nm hasta 2577nm, es decir, cubre el

De manera análoga, en el caso de tierra firme, la aplicación de geotecnologías es también conocida. Por ser el mar y tierra firme medios distintos, deben ser tratados por métodos distintos. A diferencia del medio marino, en tierra se tienobjetos con respuesta espectral diferente, por lo que se hace necesario utilizar datos diferentes, preferiblemente imágenes mayor eficiencia en la caracterización de siendo las imágenes hiperespectrales las

Para que sea posible la emanación de hidrocarburos debe existir una vía permeable desde la roca madre hasta la superficie y generalmente este c

la roca, discordancias estratigráficas, fallas, intrusiones de domos salinos o algún sistema de red porosa (Souza Filhopermiten la conexión de elementos del subsuelo con elementos en la superficie, haciendo posible la migración de hidrocarburos (Shuestructurales integradas con técnicas de análisconforman una herramienta muy poderosa para los fines de exploración de nuevas fuentes de hidrocarburos. Por esta razón, en este estudio se información de las estructuras del subsuelo y las evidfin de determinar nuevas emanaciones de hidrocarburos

Este estudio se realizó en un área de 1843 kmFalcón, Venezuela, como se muestra en la Figura 1, y cuyo objetivo principalidentificar patrones espectrales en imágenes de emanaciones de petróleo.

Figura 1. Área de estudio.

Para la realización del presente trabajo se usaron seis (06) imágenes HYPERION de estudio como se observa en la Figura 2. La resolución espacial de

estas imágenes es de 30 metros. Cada imagen está compuesta de 242 bandas que abarcan el espectro electromagnético desde 355nm hasta 2577nm, es decir, cubre el

De manera análoga, en el caso de tierra firme, la aplicación de geotecnologías es también conocida. Por ser el mar y tierra firme medios distintos, deben ser tratados por métodos distintos. A diferencia del medio marino, en tierra se tienobjetos con respuesta espectral diferente, por lo que se hace necesario utilizar datos diferentes, preferiblemente imágenes con alta resolución espectralmayor eficiencia en la caracterización de los materiales presen

las más adecuadas paraPara que sea posible la emanación de hidrocarburos debe existir una vía permeable

desde la roca madre hasta la superficie y generalmente este cla roca, discordancias estratigráficas, fallas, intrusiones de domos salinos o

Souza Filho et al. 2008). Los lineamientos estructurales permiten la conexión de elementos del subsuelo con elementos en la superficie, haciendo posible la migración de hidrocarburos (Shuestructurales integradas con técnicas de análisconforman una herramienta muy poderosa para los fines de exploración de nuevas fuentes de hidrocarburos. Por esta razón, en este estudio se información de las estructuras del subsuelo y las evidfin de determinar nuevas emanaciones de hidrocarburos

Este estudio se realizó en un área de 1843 kmFalcón, Venezuela, como se muestra en la Figura 1, y cuyo objetivo principalidentificar patrones espectrales en imágenes HYPERION

Figura 1. Área de estudio.

Para la realización del presente trabajo se usaron seis (06) imágenes HYPERION de estudio como se observa en la Figura 2. La resolución espacial de

. Cada imagen está compuesta de 242 bandas que abarcan el espectro electromagnético desde 355nm hasta 2577nm, es decir, cubre el

De manera análoga, en el caso de tierra firme, la aplicación de geotecnologías es también conocida. Por ser el mar y tierra firme medios distintos, deben ser tratados por métodos distintos. A diferencia del medio marino, en tierra se tienobjetos con respuesta espectral diferente, por lo que se hace necesario utilizar datos

con alta resolución espectrallos materiales presen

adecuadas paraPara que sea posible la emanación de hidrocarburos debe existir una vía permeable

desde la roca madre hasta la superficie y generalmente este cla roca, discordancias estratigráficas, fallas, intrusiones de domos salinos o

et al. 2008). Los lineamientos estructurales permiten la conexión de elementos del subsuelo con elementos en la superficie, haciendo posible la migración de hidrocarburos (Shu-Fang et al. 2008). Estas formas estructurales integradas con técnicas de análisis espectral de percepción remota conforman una herramienta muy poderosa para los fines de exploración de nuevas fuentes de hidrocarburos. Por esta razón, en este estudio se consideinformación de las estructuras del subsuelo y las evidencias en superficie de la Tierra, a fin de determinar nuevas emanaciones de hidrocarburos (HCs

Este estudio se realizó en un área de 1843 km2 en la parte occidental del estado Falcón, Venezuela, como se muestra en la Figura 1, y cuyo objetivo principal

HYPERION que caracterizan la presencia

Figura 1. Área de estudio.

Para la realización del presente trabajo se usaron seis (06) imágenes HYPERION de estudio como se observa en la Figura 2. La resolución espacial de

. Cada imagen está compuesta de 242 bandas que abarcan el espectro electromagnético desde 355nm hasta 2577nm, es decir, cubre el

De manera análoga, en el caso de tierra firme, la aplicación de geotecnologías es también conocida. Por ser el mar y tierra firme medios distintos, deben ser tratados por métodos distintos. A diferencia del medio marino, en tierra se tiene mayor diversidad de objetos con respuesta espectral diferente, por lo que se hace necesario utilizar datos

con alta resolución espectral que permitan una los materiales presentes sobre la superficie,

adecuadas para este tipo de aplicaciones.Para que sea posible la emanación de hidrocarburos debe existir una vía permeable

desde la roca madre hasta la superficie y generalmente este camino está asociado a la roca, discordancias estratigráficas, fallas, intrusiones de domos salinos o

et al. 2008). Los lineamientos estructurales permiten la conexión de elementos del subsuelo con elementos en la superficie,

Fang et al. 2008). Estas formas is espectral de percepción remota

conforman una herramienta muy poderosa para los fines de exploración de nuevas consideró la combinación de

encias en superficie de la Tierra, a HCs).

en la parte occidental del estado Falcón, Venezuela, como se muestra en la Figura 1, y cuyo objetivo principal

que caracterizan la presencia

Para la realización del presente trabajo se usaron seis (06) imágenes HYPERION de estudio como se observa en la Figura 2. La resolución espacial de

. Cada imagen está compuesta de 242 bandas que abarcan el espectro electromagnético desde 355nm hasta 2577nm, es decir, cubre el

De manera análoga, en el caso de tierra firme, la aplicación de geotecnologías es también conocida. Por ser el mar y tierra firme medios distintos, deben ser tratados por

e mayor diversidad de objetos con respuesta espectral diferente, por lo que se hace necesario utilizar datos

que permitan una tes sobre la superficie,

este tipo de aplicaciones.Para que sea posible la emanación de hidrocarburos debe existir una vía permeable

amino está asociado a la roca, discordancias estratigráficas, fallas, intrusiones de domos salinos o

et al. 2008). Los lineamientos estructurales permiten la conexión de elementos del subsuelo con elementos en la superficie,

Fang et al. 2008). Estas formas is espectral de percepción remota

conforman una herramienta muy poderosa para los fines de exploración de nuevas la combinación de

encias en superficie de la Tierra, a

en la parte occidental del estado Falcón, Venezuela, como se muestra en la Figura 1, y cuyo objetivo principal

que caracterizan la presencia

Para la realización del presente trabajo se usaron seis (06) imágenes HYPERION de estudio como se observa en la Figura 2. La resolución espacial de

. Cada imagen está compuesta de 242 bandas que abarcan el espectro electromagnético desde 355nm hasta 2577nm, es decir, cubre el

De manera análoga, en el caso de tierra firme, la aplicación de geotecnologías es también conocida. Por ser el mar y tierra firme medios distintos, deben ser tratados por

e mayor diversidad de objetos con respuesta espectral diferente, por lo que se hace necesario utilizar datos

que permitan una tes sobre la superficie,

este tipo de aplicaciones. Para que sea posible la emanación de hidrocarburos debe existir una vía permeable

amino está asociado a la roca, discordancias estratigráficas, fallas, intrusiones de domos salinos o

et al. 2008). Los lineamientos estructurales permiten la conexión de elementos del subsuelo con elementos en la superficie,

Fang et al. 2008). Estas formas is espectral de percepción remota

conforman una herramienta muy poderosa para los fines de exploración de nuevas la combinación de

encias en superficie de la Tierra, a

en la parte occidental del estado Falcón, Venezuela, como se muestra en la Figura 1, y cuyo objetivo principal es

que caracterizan la presencia

Para la realización del presente trabajo se usaron seis (06) imágenes HYPERION de estudio como se observa en la Figura 2. La resolución espacial de

. Cada imagen está compuesta de 242 bandas que abarcan el espectro electromagnético desde 355nm hasta 2577nm, es decir, cubre el

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espectro del visible, infraespectral7,5km X 212km aproximadamente.

Espacialmente se hizo el recorte de las imágenes en función del área seleccionada para la aplicación de este trabajo, comprendida entre las coordenadas latitud norte, 70°45’25” longitud oeste y 11°10’54” de latitud norte, 70°16’47” de longituFigura 3.

Espectralmente se seleccionaron 176 bandas. No fuerte absorción de vapor de agua y las originales.

espectro del visible, infraespectral de banda de7,5km X 212km aproximadamente.

Figura 2. Mapa de imágenes HYPERION usadas en el estudio.

Espacialmente se hizo el recorte de las imágenes en función del área seleccionada para la aplicación de este trabajo, comprendida entre las coordenadas latitud norte, 70°45’25” longitud oeste y 11°10’54” de latitud norte, 70°16’47” de longitud oeste. Figura 3.

Espectralmente se seleccionaron 176 bandas. No fuerte absorción de vapor de agua y las originales.

espectro del visible, infrarrojo cercano y el infrarrojo de onda corta, con un ancho banda de 11nm

7,5km X 212km aproximadamente.

Figura 2. Mapa de imágenes HYPERION usadas en el estudio.

Espacialmente se hizo el recorte de las imágenes en función del área seleccionada para la aplicación de este trabajo, comprendida entre las coordenadas latitud norte, 70°45’25” longitud oeste y 11°10’54” de latitud norte, 70°16’47” de

. Sobre las 242 bandas se aplicó el procesamiento que se muestra en la

Figura 3. Metodología usada en el estudio

Espectralmente se seleccionaron 176 bandas. No fuerte absorción de vapor de agua y las

rrojo cercano y el infrarrojo de onda corta, con un ancho 11nm (aproximadamente

7,5km X 212km aproximadamente.

Figura 2. Mapa de imágenes HYPERION usadas en el estudio.

Espacialmente se hizo el recorte de las imágenes en función del área seleccionada para la aplicación de este trabajo, comprendida entre las coordenadas latitud norte, 70°45’25” longitud oeste y 11°10’54” de latitud norte, 70°16’47” de

Sobre las 242 bandas se aplicó el procesamiento que se muestra en la

Figura 3. Metodología usada en el estudio

Espectralmente se seleccionaron 176 bandas. No fuerte absorción de vapor de agua y las

rrojo cercano y el infrarrojo de onda corta, con un ancho aproximadamente)

Figura 2. Mapa de imágenes HYPERION usadas en el estudio.

Espacialmente se hizo el recorte de las imágenes en función del área seleccionada para la aplicación de este trabajo, comprendida entre las coordenadas latitud norte, 70°45’25” longitud oeste y 11°10’54” de latitud norte, 70°16’47” de

Sobre las 242 bandas se aplicó el procesamiento que se muestra en la

Figura 3. Metodología usada en el estudio

Espectralmente se seleccionaron 176 bandas. No fuerte absorción de vapor de agua y las bandas no calibradas de las 242 bandas

rrojo cercano y el infrarrojo de onda corta, con un ancho ). El área capturada

Figura 2. Mapa de imágenes HYPERION usadas en el estudio.

Espacialmente se hizo el recorte de las imágenes en función del área seleccionada para la aplicación de este trabajo, comprendida entre las coordenadas latitud norte, 70°45’25” longitud oeste y 11°10’54” de latitud norte, 70°16’47” de

Sobre las 242 bandas se aplicó el procesamiento que se muestra en la

Figura 3. Metodología usada en el estudio

Espectralmente se seleccionaron 176 bandas. No fueron descartadasbandas no calibradas de las 242 bandas

rrojo cercano y el infrarrojo de onda corta, con un ancho . El área capturada por imagen

Figura 2. Mapa de imágenes HYPERION usadas en el estudio.

Espacialmente se hizo el recorte de las imágenes en función del área seleccionada para la aplicación de este trabajo, comprendida entre las coordenadas latitud norte, 70°45’25” longitud oeste y 11°10’54” de latitud norte, 70°16’47” de

Sobre las 242 bandas se aplicó el procesamiento que se muestra en la

Figura 3. Metodología usada en el estudio

fueron descartadasbandas no calibradas de las 242 bandas

rrojo cercano y el infrarrojo de onda corta, con un ancho por imagen

Figura 2. Mapa de imágenes HYPERION usadas en el estudio.

Espacialmente se hizo el recorte de las imágenes en función del área seleccionada para la aplicación de este trabajo, comprendida entre las coordenadas 10°42’32” de latitud norte, 70°45’25” longitud oeste y 11°10’54” de latitud norte, 70°16’47” de

Sobre las 242 bandas se aplicó el procesamiento que se muestra en la

fueron descartadas las bandas con bandas no calibradas de las 242 bandas

rrojo cercano y el infrarrojo de onda corta, con un ancho por imagen es de

Espacialmente se hizo el recorte de las imágenes en función del área seleccionada 10°42’32” de

latitud norte, 70°45’25” longitud oeste y 11°10’54” de latitud norte, 70°16’47” de Sobre las 242 bandas se aplicó el procesamiento que se muestra en la

las bandas con bandas no calibradas de las 242 bandas

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Los datos fueron adquiridos gratuitamente desde el sitio del United States Geological Survey (USGS). En la Tabla 1 se muestran las fechas de las imágenes usadas. A las bandas resultantes del recorte, se les aplicó el algoritmo destriped (Tian 2012) con el fin de eliminar el efecto “sonrisa” común en los datos HYPERION. Los datos obtenidos como resultado se almacenaron en un cubo tipo BIL o bandas almacenadas por líneas; así se prepararon los datos de entrada para la corrección atmosférica.

Tabla 1. Identificación y fecha de las imágenes usadas en el estudio.

Identificador de la imagen (EO1H006052) Fecha de adquisición

2005 348 110KX

12 de diciembre de 2005

2005 355 110PV 21 de diciembre de 2005 2005 360 110KT 26 de diciembre de 2005

2006 002 110KN

2 de enero de 2006

2007 031 110KL

31 de enero 2007

2007 132 110KJ 12 de mayo de 2007

Dado que los datos de las imágenes HYPERION viene dados en radiancia, es necesario convertirlos a reflectancia relativa, para ello se usó el algoritmo de corrección atmosférica FLAASH (Tian 2012). Con el fin de realzar los picos de absorción de hidrocarburos, se aplicó a los valores de reflectancia relativa, el algoritmo para la remoción de continuos. Todo el procesamiento fue hecho con el software ENVI 4.4.

Por tener el hidrocarburo el pico de absorción más representativo en el espectro de 1730nm (Cloutis et al. 1989), se realizó el cálculo del índice de hidrocarburos (HI) haciendo uso de las bandas próximas a esa longitud de onda de acuerdo con la Ecuación 1 (Kühn et al. 2004). Esta ecuación se conoce también como el algoritmo de la razón de tres bandas, el cual amplifica la firma de absorción y donde existen dos bandas A y C que representan los hombros que sostienen el pico. La ecuación 1 muestra el cálculo de HI (Kühn et al. 2004).

( ) BAAC

ACAB RR

RRHI −+

−−−=

λλλλ

(1)

donde:

Aλ : longitud de onda de la banda 155, 1699.3997nm, Bλ : longitud de onda de la

banda 158, 1729.6958nm, Cλ : longitud de onda de la banda 160, 1749.7928nm, RA:

reflectancia relativa de la banda 155, RB: reflectancia relativa de la banda 158 y RC: reflectancia relativa de la banda 160. Estas bandas fueron seleccionadas de acuerdo a la metodología sugerida por Tian (2012).

En la Figura 4 se observa que el índice de hidrocarburos usa la línea vertical HI=BB’ como indicador de la ocurrencia de hidrocarburos dentro del píxel. Si existen

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suelos afectados con hidrocarburos sobre la superficie, los índices A, B y C formarán un triángulo donde HI>0 (K

Figura 4. Amplificación de la porción del espectro en 1730nm de materiales que

Valores de HI>0 sugieren la presencia de suelos afectados por mientras que en la ausencia de éste HI=0 (Andreoli 2007). Como se deduce de la Figura 4, los valores mayores de HI representan mayores concentraciones de hidrocarburos. Debe tenerse en cuenta que aunque HI se desarrolló para detectar de formpico de absorción de hidrocarburos en el espectro de 1730nm, muy cerca de éste se encuentra también un fuerte pico de absorción de agua (Andreoli 2007), por lo que debe observarse cuidadosamente los resultados de los pixeles que responden posila ecuación.

A pesar de que el cálculo de este índice ha sido determinado a partir de valores de radiancia en algunos trabajos como Ken este trabajo que los resultados obtenidos usando valores reflectancia relativa, al aplicar la corrección atmosférica, son similares.

3. Resultados y Discusiones

Con el método de razón de tres bandas, se identificaron 726 puntos de potenciales emanaciones de hidrocarburos en la zona de estde absorción muy cerca de del espectro de 1730nm, se descartaron 159 puntos que coincidieron con los cuerpos de agua en las imágenes, por lo que quedaron 567 puntos de menes potenciales, Figura 5a.

Del total de 567hasta 100m de distancia de la red de fallas principales y secundarias definidas en el

suelos afectados con hidrocarburos sobre la superficie, los índices A, B y C formarán un triángulo donde HI>0 (K

Figura 4. Amplificación de la porción del espectro en 1730nm de materiales que contienen hidrocarburos con A, B, B’ y C para el Índice de Hidrocarburos. Fuente (Küehn et al. 2004).

Valores de HI>0 sugieren la presencia de suelos afectados por mientras que en la ausencia de éste HI=0 (Andreoli 2007). Como se deduce de la Figura 4, los valores mayores de HI representan mayores concentraciones de hidrocarburos. Debe tenerse en cuenta que aunque HI se desarrolló para detectar de formpico de absorción de hidrocarburos en el espectro de 1730nm, muy cerca de éste se encuentra también un fuerte pico de absorción de agua (Andreoli 2007), por lo que debe observarse cuidadosamente los resultados de los pixeles que responden posila ecuación.

A pesar de que el cálculo de este índice ha sido determinado a partir de valores de radiancia en algunos trabajos como Ken este trabajo que los resultados obtenidos usando valores reflectancia relativa, al aplicar la corrección atmosférica, son similares.

Resultados y DiscusionesCon el método de razón de tres bandas, se identificaron 726 puntos de potenciales

emanaciones de hidrocarburos en la zona de estde absorción muy cerca de del espectro de 1730nm, se descartaron 159 puntos que coincidieron con los cuerpos de agua en las imágenes, por lo que quedaron 567 puntos de menes potenciales, Figura 5a.

Del total de 567hasta 100m de distancia de la red de fallas principales y secundarias definidas en el

suelos afectados con hidrocarburos sobre la superficie, los índices A, B y C formarán un triángulo donde HI>0 (Kühn et al. 2004)

Figura 4. Amplificación de la porción del espectro en 1730nm de materiales que contienen hidrocarburos con A, B, B’ y C para el Índice de Hidrocarburos. uente (Küehn et al. 2004).

Valores de HI>0 sugieren la presencia de suelos afectados por mientras que en la ausencia de éste HI=0 (Andreoli 2007). Como se deduce de la Figura 4, los valores mayores de HI representan mayores concentraciones de hidrocarburos. Debe tenerse en cuenta que aunque HI se desarrolló para detectar de formpico de absorción de hidrocarburos en el espectro de 1730nm, muy cerca de éste se encuentra también un fuerte pico de absorción de agua (Andreoli 2007), por lo que debe observarse cuidadosamente los resultados de los pixeles que responden posi

A pesar de que el cálculo de este índice ha sido determinado a partir de valores de radiancia en algunos trabajos como Ken este trabajo que los resultados obtenidos usando valores reflectancia relativa, al aplicar la corrección atmosférica, son similares.

Resultados y DiscusionesCon el método de razón de tres bandas, se identificaron 726 puntos de potenciales

emanaciones de hidrocarburos en la zona de estde absorción muy cerca de del espectro de 1730nm, se descartaron 159 puntos que coincidieron con los cuerpos de agua en las imágenes, por lo que quedaron 567 puntos de menes potenciales, Figura 5a.

Del total de 567 restantes, se seleccionaron 51 localizaciones que se encuentran hasta 100m de distancia de la red de fallas principales y secundarias definidas en el

suelos afectados con hidrocarburos sobre la superficie, los índices A, B y C formarán un ühn et al. 2004)

Figura 4. Amplificación de la porción del espectro en 1730nm de materiales que contienen hidrocarburos con A, B, B’ y C para el Índice de Hidrocarburos. uente (Küehn et al. 2004).

Valores de HI>0 sugieren la presencia de suelos afectados por mientras que en la ausencia de éste HI=0 (Andreoli 2007). Como se deduce de la Figura 4, los valores mayores de HI representan mayores concentraciones de hidrocarburos. Debe tenerse en cuenta que aunque HI se desarrolló para detectar de formpico de absorción de hidrocarburos en el espectro de 1730nm, muy cerca de éste se encuentra también un fuerte pico de absorción de agua (Andreoli 2007), por lo que debe observarse cuidadosamente los resultados de los pixeles que responden posi

A pesar de que el cálculo de este índice ha sido determinado a partir de valores de radiancia en algunos trabajos como Ken este trabajo que los resultados obtenidos usando valores reflectancia relativa, al aplicar la corrección atmosférica, son similares.

Resultados y Discusiones Con el método de razón de tres bandas, se identificaron 726 puntos de potenciales

emanaciones de hidrocarburos en la zona de estde absorción muy cerca de del espectro de 1730nm, se descartaron 159 puntos que coincidieron con los cuerpos de agua en las imágenes, por lo que quedaron 567 puntos de menes potenciales, Figura 5a.

restantes, se seleccionaron 51 localizaciones que se encuentran hasta 100m de distancia de la red de fallas principales y secundarias definidas en el

suelos afectados con hidrocarburos sobre la superficie, los índices A, B y C formarán un ühn et al. 2004).

Figura 4. Amplificación de la porción del espectro en 1730nm de materiales que contienen hidrocarburos con A, B, B’ y C para el Índice de Hidrocarburos.

Valores de HI>0 sugieren la presencia de suelos afectados por mientras que en la ausencia de éste HI=0 (Andreoli 2007). Como se deduce de la Figura 4, los valores mayores de HI representan mayores concentraciones de hidrocarburos. Debe tenerse en cuenta que aunque HI se desarrolló para detectar de formpico de absorción de hidrocarburos en el espectro de 1730nm, muy cerca de éste se encuentra también un fuerte pico de absorción de agua (Andreoli 2007), por lo que debe observarse cuidadosamente los resultados de los pixeles que responden posi

A pesar de que el cálculo de este índice ha sido determinado a partir de valores de radiancia en algunos trabajos como Kühn et al. (2004)en este trabajo que los resultados obtenidos usando valores reflectancia relativa, al aplicar la corrección atmosférica, son similares.

Con el método de razón de tres bandas, se identificaron 726 puntos de potenciales emanaciones de hidrocarburos en la zona de estudiode absorción muy cerca de del espectro de 1730nm, se descartaron 159 puntos que coincidieron con los cuerpos de agua en las imágenes, por lo que quedaron 567 puntos

restantes, se seleccionaron 51 localizaciones que se encuentran hasta 100m de distancia de la red de fallas principales y secundarias definidas en el

suelos afectados con hidrocarburos sobre la superficie, los índices A, B y C formarán un

Figura 4. Amplificación de la porción del espectro en 1730nm de materiales que contienen hidrocarburos con A, B, B’ y C para el Índice de Hidrocarburos.

Valores de HI>0 sugieren la presencia de suelos afectados por mientras que en la ausencia de éste HI=0 (Andreoli 2007). Como se deduce de la Figura 4, los valores mayores de HI representan mayores concentraciones de hidrocarburos. Debe tenerse en cuenta que aunque HI se desarrolló para detectar de formpico de absorción de hidrocarburos en el espectro de 1730nm, muy cerca de éste se encuentra también un fuerte pico de absorción de agua (Andreoli 2007), por lo que debe observarse cuidadosamente los resultados de los pixeles que responden posi

A pesar de que el cálculo de este índice ha sido determinado a partir de valores de ühn et al. (2004) y Andreoli (2007), se determinó

en este trabajo que los resultados obtenidos usando valores reflectancia relativa, al aplicar la corrección atmosférica, son similares.

Con el método de razón de tres bandas, se identificaron 726 puntos de potenciales udio. Debido a que el agua tiene un pico

de absorción muy cerca de del espectro de 1730nm, se descartaron 159 puntos que coincidieron con los cuerpos de agua en las imágenes, por lo que quedaron 567 puntos

restantes, se seleccionaron 51 localizaciones que se encuentran hasta 100m de distancia de la red de fallas principales y secundarias definidas en el

suelos afectados con hidrocarburos sobre la superficie, los índices A, B y C formarán un

Figura 4. Amplificación de la porción del espectro en 1730nm de materiales que contienen hidrocarburos con A, B, B’ y C para el Índice de Hidrocarburos.

Valores de HI>0 sugieren la presencia de suelos afectados por mientras que en la ausencia de éste HI=0 (Andreoli 2007). Como se deduce de la Figura 4, los valores mayores de HI representan mayores concentraciones de hidrocarburos. Debe tenerse en cuenta que aunque HI se desarrolló para detectar de formpico de absorción de hidrocarburos en el espectro de 1730nm, muy cerca de éste se encuentra también un fuerte pico de absorción de agua (Andreoli 2007), por lo que debe observarse cuidadosamente los resultados de los pixeles que responden posi

A pesar de que el cálculo de este índice ha sido determinado a partir de valores de y Andreoli (2007), se determinó

en este trabajo que los resultados obtenidos usando valores de radiancia y valores de reflectancia relativa, al aplicar la corrección atmosférica, son similares.

Con el método de razón de tres bandas, se identificaron 726 puntos de potenciales Debido a que el agua tiene un pico

de absorción muy cerca de del espectro de 1730nm, se descartaron 159 puntos que coincidieron con los cuerpos de agua en las imágenes, por lo que quedaron 567 puntos

restantes, se seleccionaron 51 localizaciones que se encuentran hasta 100m de distancia de la red de fallas principales y secundarias definidas en el

suelos afectados con hidrocarburos sobre la superficie, los índices A, B y C formarán un

Figura 4. Amplificación de la porción del espectro en 1730nm de materiales que contienen hidrocarburos con A, B, B’ y C para el Índice de Hidrocarburos.

Valores de HI>0 sugieren la presencia de suelos afectados por hidrocarburos, mientras que en la ausencia de éste HI=0 (Andreoli 2007). Como se deduce de la Figura 4, los valores mayores de HI representan mayores concentraciones de hidrocarburos. Debe tenerse en cuenta que aunque HI se desarrolló para detectar de forma directa el pico de absorción de hidrocarburos en el espectro de 1730nm, muy cerca de éste se encuentra también un fuerte pico de absorción de agua (Andreoli 2007), por lo que debe observarse cuidadosamente los resultados de los pixeles que responden positivamente a

A pesar de que el cálculo de este índice ha sido determinado a partir de valores de y Andreoli (2007), se determinó

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Con el método de razón de tres bandas, se identificaron 726 puntos de potenciales Debido a que el agua tiene un pico

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restantes, se seleccionaron 51 localizaciones que se encuentran hasta 100m de distancia de la red de fallas principales y secundarias definidas en el

suelos afectados con hidrocarburos sobre la superficie, los índices A, B y C formarán un

contienen hidrocarburos con A, B, B’ y C para el Índice de Hidrocarburos.

hidrocarburos, mientras que en la ausencia de éste HI=0 (Andreoli 2007). Como se deduce de la Figura 4, los valores mayores de HI representan mayores concentraciones de hidrocarburos.

a directa el pico de absorción de hidrocarburos en el espectro de 1730nm, muy cerca de éste se encuentra también un fuerte pico de absorción de agua (Andreoli 2007), por lo que debe

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A pesar de que el cálculo de este índice ha sido determinado a partir de valores de y Andreoli (2007), se determinó

de radiancia y valores de

Con el método de razón de tres bandas, se identificaron 726 puntos de potenciales Debido a que el agua tiene un pico

de absorción muy cerca de del espectro de 1730nm, se descartaron 159 puntos que coincidieron con los cuerpos de agua en las imágenes, por lo que quedaron 567 puntos

restantes, se seleccionaron 51 localizaciones que se encuentran hasta 100m de distancia de la red de fallas principales y secundarias definidas en el

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Mapa Geológico de Venezuela y publicado por USGS (2006), como se muestra en la Figura 5b. Estas localizaciones son consideradas en este trabajo con mayor posibilidad de coincidencia con emanaciones naturales de hidrocarburos por su alta correlación con la geología estructural de la zona. Estos puntos tendrán prioridad al momento de realizar la validación de campo.

(a) (b) Figura 5. Resultado del cálculo de HI. (a) Menes potenciales con valor de HI > 0 y (b)

mismo resultado intersecados con las fallas geológicas de la zona de estudio.

En la Figura 6 se presenta el perfil de la respuesta espectral de un pixel identificado como potencial mene en una de las imágenes usadas en este estudio, destacándose el pico de absorción típico en el espectro de 1730nm. Esta forma en la respuesta espectral corresponde sin duda a la forma de la curva presentada por Küehn et al. (2004) para los materiales contaminados por hidrocarburos, por lo este hecho sugiere la presencia de emanaciones de hidrocarburos en las localizaciones identificadas por el algoritmo de índice de hidrocarburos.

Figura 6. Perfil de respuesta espectral con pico típico de absorción de hidrocarburo en

un punto de potencial de mene

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4. Conclusiones Los resultados de la aplicación de algoritmo para cálculo de HI mostró que existe

confusión con cuerpos de agua, por lo que debe hacerse la corrección de esa confusión después de su cálculo.

Los resultados del cálculo de HI mostraron una alta similitud cuando se usaron datos de radiancia y datos de reflectancia.

Para la comprobación de la efectividad de los resultados del algoritmo de HI es necesario realizar una campaña de campo para visitar las coordenadas de las localizaciones consideradas con mayor posibilidad de coincidencia con emanaciones naturales de hidrocarburos.

5. Agradecimientos

A los profesores María Silvia Pardi Lacruz y Waterloo Pereira Filho por sus comentarios y sugerencias para mejorar los resultados de este trabajo.

6. Referencias

Carlos Roberto de Souza Filho, V. A. Detecção de exsudações de hidrocarbonetos por geobotânica e sensoriamento remoto multi-temporal: estudo de caso no Remanso do Fogo (MG). Revista Brasileira de Geociências , 228-243.2008.

CLOUTIS, E. 1989. Spectral Reflectance Properties of Hydrocarbons: Remote-Sensing Implications. National Center for Biotechnology Information. Disponible en: http://www.sciencemag.org/content/245/4914/165.long. Acceso el 30 de 10 de 2012.

F. KÜHN, K. O. Hydrocarbon Index - an algorithm for hyperspectral detection of hydrocarbons. International Journal of Remote Sensing, 2467-2473. 2004.

G. Andreoli, B. B. Hyperspectral Analysis of Oil and Oil-Impacted Soils for Remote Sensing Purposes. Luxembourg:: EUROPEAN COMMISSION JOINT RESEARCH CENTRE. 2007.

Tian Shu-Fang, C. J.-P. The Information of Oil and Gas Micro-seepage in Dongsheng Region of Inner Mongolia Extraction Based on the Airborne Hyperspectral Remote Sensing Image. Remote Sensing of the Environment: 16th National Symposium on Remote Sensing of China , 71231-71238. 2008.

Tian, Q. STUDY ON OIL-GAS RESERVOIR DETECTING METHODS USING HYPERSPECTRAL REMOTE SENSING. XXII ISPRS Congress, 157-162. 2012.

USGS, U. C. (2006). U.S. Geological Survey Open File Report 2006-1109. Disponible en http://pubs.usgs.gov/of/2006/1109/span_sheet_1_screen.pdf. Acceso el 31 de 10 de 2012.

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