Universidad de Chile Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas Departamento de Geología
GL60G-Imágenes Satelitales
TAREA 1: INTERPRETACIÓN DE ALTERACIONES HIDROTERMALES A TRAVÉS DE IMÁGENES SATELITALES
Nombre: Joseline Soledad Tapia Zamora Profesor: José Lattus S. Fecha: Mayo 2006 (atrasada)
Introducción El uso de imágenes satelitales es ampliamente variable, pudiéndose identificar a través de ellas vegetación, distintos tipos de litología y también distintos tipos de alteración hidrotermal. Dado el potencial económico de esta última aplicación se han realizado investigaciones en este campo, como en el caso del distrito de Cuprite, Nevada, USA y el que se usa como ejemplo para el desarrollo de esta tarea.
Objetivos Análisis de tres tipos de alteración hidrotermal en rocas del distrito de Cuprite, Nevada, USA, usando imágenes satelitales de tipo ASTER y comparar los resultados que se obtengan a través de este trabajo con los del paper de Rowan et al. (2003).
Metodología de Trabajo i.
Orientación de la imagen satelital hacia el norte a través de la función “Rotate/flip data” de ENVI.
ii.
Identificación de la zona de estudio de Rowan et al. (2003) en la imagen satelital y posteriormente recortar la zona de estudio a través de la función “Select Spacial Subset” de ENVI.
iii.
Dar mayor resolución a la imagen satelital utilizada a través de la herramienta “sharpen” de ENVI, para ello se usó como imagen de alta resolución la banda 1 de la imagen VNIR (Visible Near Infra-red) de esta zona.
iv.
Con la imagen rotada, seleccionada y con resolución mejorada, se procede a realizar la matemática de bandas para distintos tipos de alteración hidrotermal. Para ello se usó la función “Math Band” de ENVI, utilizando las siguientes operaciones matemáticas para identificar las alteraciones argílica avanzada, propilítica y argílica intermedia, respectivamente:
•
(banda 4 + banda 6)/banda 5 => Argílica Avanzada
•
(banda 7 + banda 9)/banda 8 => Argílica Intermedia
•
(banda 5 + banda 7)/banda 6 => Propilítica
v.
ENVI, a través de la herramienta Math Band nos permite trabajar matemáticamente con las bandas aplicando los algoritmos que se definieron previamente y así genera una nueva imagen con el resultado matemático de este algoritmo para cada píxel.
vi.
Finalmente se unieron las bandas generadas en el paso anterior en un solo archivo a través de la función “Layer Stacking” de ENVI. Para ello se asignaron umbrales máximos de tolerancia para cada banda de alteración a través de la función “Rule Classifier” de ENVI, donde se seleccionan los píxeles que cumplen con esta restricción, los niveles asignados fueron los siguientes:
•
Alteración Propilítica:
96.6% (2,340 Histograma)
•
Alteración Argílica Intermedia:
96.25% (2.030 Histograma)
•
Alteración Argílica Avanzada:
95.16% (2.370 Histograma)
Estos umbrales de tolerancia para cada tipo de alteración se asignaron con objeto de comparar los resultados de este análisis con los obtenidos por Rowan et al. (2003).
Resultados En figura 1 se muestran los resultados obtenidos a través del análisis de imágenes satelitales ASTER con las herramientas nombradas en el párrafo anterior.
Figura 1: Alteraciones hidrotermales obtenidas a partir de análisis de Matemática de Bandas y d e umbrales de tolerancia. Alteración Propilítica en verde, alteración argílica intermedia en amarillo y alteración argílica avanzada en rojo.
Discusiones Al comparar los resultados obtenidos por Rowan et al (2003) y los de este análisis de matemática de bandas y umbrales de tolerancia (Tabla 1 y Figura 2) se ha determinado lo siguiente: Tabla 1: Resultados de Análisis de Imágenes Satelitales y Rowan et al. (2003)
Análi si s de Imágenes Satel itales
Row an et al. (2003)
Alteración argílica avanzada Alteración argílica intermedia Alteración Propilítica
Alunita - caolinita Muscovita – moscovita+clorita Calcita
(a)
(b)
Figura 2: (a) Resultados obtenidos por Rowan et al. (2003); (b) Resultados obtenidos a través del análisis de imágenes satelitales.
métodos de matemática de bandas y umbrales de tolerancia entrega una buena aproximación para este tipo de alteración hidrotermal.
Alt eración Ar gílica In termedia Se determinó que las zonas de alteración argílica intermedia se encuentran relacionadas con zonas que presentan moscovita y moscovita-clorita según determinó Rowan et al. (2003). En el mapa de geología regional, esta zona está asociada a rocas opalizadas (Fig. 3). La alteración argílica intermedia se encuentra caracterizada principalmente por la presencia de caolinita o montmorillonita, por lo tanto este tipo de análisis no es lo suficientemente determinante para alteración argílica intermedia.
Alt eración Propilíti ca Figura 3: Mapa generalizado de alteración hidrotermal. Modificado de Ashley y Abrams (1980)
Alt eración A rgílic a Av anzada A través del análisis de imágenes satelitales se determinó que la zona con alteración hidrotermal argílica avanzada se relaciona directamente a las zonas con presencia de caolinita-alunita determinadas en el trabajo de Rowan et al. (2003) y además con rocas silicificadas, opalizadas y argilizadas en mapa de geología regional (Fig. 3). Estos minerales son característicos de este tipo de alteración, por lo tanto el análisis de imágenes satelitales a través de los
Las zonas determinadas para la alteración propilítica se relacionan principalmente a zonas con calcita determinada por Rowan et al. (2003). En mapas de geología regional de alteración esta zona se asocia con rocas opalizadas (Fig. 3). La principal característica de la alteración propilítica es la presencia de clorita-epidota-albita, también podría presenta calcita, pero no es un mineral determinante para este tipo de alteración hidrotermal. Estos argumentos indicarían que este análisis podría entregar alguna relación con alteración propilítica, pero no es determinante para este tipo de alteración.
Conclusiones El método utilizado en esta tarea es útil en la determinación de alteración hidrotermal argílica avanzada. Las alteraciones hidrotermales de tipo argílica intermedia y propilítica no pueden ser determinadas claramente a través del método utilizado.
Referencias Ashley, R. P., and Abrams, M. J., 1980, Alteration mapping using multiespectral imagesCuprite mining district, Esmeralda County, Nevada: U. S. Geological Survey Open File Report 80-367, 17 p. Rowan L., Hook S., Abrams M., Mars J., 2003. Mapping hydrotermally altered rocks at Cuprite, Nevada, using the advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer (ASTER), a new satellite-imaging system. Economic Geology Vol. 98, 2003, pp. 1019–1027.
