Procesamiento de Imágenes Aster

Contribuciones Técnicas del Proyecto GEOSAT-AR 2005

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PROCESAMIENTO DE IMÁGENES ASTER DEL ÁREA DE SIERRA DE FAMATINA, PROVINCIA DE LA RIOJA, REPÚBLICA ARGENTINA Diego Azcurra, Silvia Castro Godoy, Juan C. Candiani, Ramón Carrizo, Kiyoharu Nakayima Servicio Geológico Minero Argentino - [email protected] RESUMEN El sensor ASTER a bordo del satélite TERRA está compuesto por 3 subsistemas que escanean las regiones del visible e infrarrojo cercano (VNIR), infrarrojo de onda corta (SWIR) e infrarrojo térmico (TIR) con 14 bandas. Además cuenta con un telescopio adicional, que registra datos en el rango de la banda 3 con visión hacia atrás (banda 3b). El área de estudio abarca la Sierra de Famatina, Provincia de la Rioja, República Argentina entre los 28° 40´ S, 68° O y los 29° 20´ S, 67° 30´ O. La región esta constituida por rocas metamórficas metamórficas e intrusivas del Precámbrico superior- Paleozoico inferior, inferior, sobre las que se asientan sedimentitas marinas y continentales junto a vulcanitas paleozoicas, mesozoicas y cenozoicas. El objetivo del proyecto es la confección del mapa geológico a escala 1:100.000 y la evaluación del potencial minero del área. En este trabajo se presentan los resultados resultados del procesamiento procesamiento y análisis de de datos satelitales en el Distrito Minero La Mejicana principalmente. principalmente. Se procesaron los datos ASTER para generar modelos digitales de terreno (MDT) los cuales permitieron la ortorrectificación de las imágenes. Se utilizaron distintas combinaciones de bandas para realzar los contactos entre formaciones, cocientes e índices de bandas para la discriminación de rocas y alteraciones hidrotermales. También se realizaron clasificaciones de distintos minerales de alteración por los métodos de mapeo de ángulo espectral (SAM) utilizando base de datos espectrales del Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) y librerías espectrales obtenidas por relevamiento de campo. Además se realizaron clasificaciones utilizando una librería espectral generada automáticamente la cual presenta espectros correspondientes a mezclas de minerales. Con los distintos métodos se pudo detectar minerales de alteración como Alunita, Sericita, Montmorillonita y Caolinita y se comparó la correlación de los resultados obtenidos por los distintos métodos.

INTRODUCCION El sensor ASTER se encuentra a bordo del satélite TERRA que presenta una órbita heliosincrónica a una altitud de 705 kilómetros, un ciclo de repetición de 16 días, un ancho de barrido de 60 kilómetros y una distancia entre órbitas de 172 Km. Dicho sensor esta compuesto por 3 subsistemas, para cada región del espectro electromagnético: VNIR, SWIR y TIR. Cada uno de estos subsistemas presenta características particulares tales como 3 bandas en la región espectral del visible e infrarrojo cercano (VNIR) con una resolución espacial de 15 metros, 6 bandas en la región espectral del infrarrojo de onda corta (SWIR) con una resolución espacial de 30 metros y 5 bandas en el infrarrojo térmico con una resolución resolución espacial de 90 metros (ERSDAC, 2001). Además presenta un telescopio con visual hacia atrás que escanea en la región espectral de la banda 3 (banda 3B) lo que nos permite realizar modelos digitales de terreno (MDT) por pares estereoscópicos.

Ubicación La región de estudio se encuentra en la Sierra de Famatina, Provincia de la Rioja, Republica Argentina, entre los 28° 40´ S, 68° O y los 29° 20´ S, S, 67° 30´ O. (figura (figura 1)

Figura 1. Ubicación de la región de estudio

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GEOLOGÍA DEL ÁREA La Sierra de Famatina está conformada por una serie de bloques montañosos con orientación principal Norte-Sur. Esta morfología actual es el resultado del levantamiento a lo largo de fallas inversas generadas por la orogenia Andina durante el Terciario Superior. Las rocas más antiguas son metamorfitas de la Formación Negro Peinado (ProterozoicoCámbrico). En el Cámbrico superior, se desarrollaron sedimentitas de la Formación La Aguadita. El Grupo Cachiyuyo (Ordovícico) esta integrado por sedimentitas y vulcanitas de las unidades Suri, Molles, Las Planchadas, Morado, Portezuelo y La Alumbrera. Los granitoides se dividen en 3 grupos: Granito Ñuñorco-Sañogasta (395-451ma), granitoides Cerro Toro (Ordovícico) y Granitoide Sierra de Paiman (379-459ma). Las sedimentitas del Paleozoico superior-Triásico (Formaciones Agua Colorada, Lagares, La Cuesta, Colina, Talampaya y Tajados) están cubiertas discordantemente por Formación El Crestón (Kr?, Terc?). El Terciario está representado por sedimentitas y vulcanitas (Formación El Mogote) e intrusivos los cuales se observan en las cumbres de la Sierra de Famatina, asociados a la mineralización (figura 2). Marcos (1968) menciona Alunita, Caolinita, Sericita y Montmorillonita entre los minerales de alteración para el distrito minero La Mejicana.

METODOLOGIA A partir de datos ASTER L1A (datos crudos) se generó el modelo digital de terreno con el software ASTER DEM Data Generation Software. Luego se ortorectificaron las imágenes con el software ASTER Geocoded Ortho Imagen Generation Software utilizando los modelos digitales de terreno. Este nivel de procesamiento se realiza en plataforma UNIX con softwares específicos diseñados por investigadores del comité científico de ASTER. Es interesante destacar que se logra este nivel de procesamiento con la información provista del satélite, con un error horizontal de 30 metros en una zona que presenta alturas promedio de 2000 metros (Azcurra, 2002). A partir de estas imágenes se realizaron distintos procesamientos con el fin de discriminar rocas y minerales de alteración. En el presente Figura 2: Mapa geológico de la sierra de Famatina. trabajo se muestran resultados de los distintos procesamientos realizados para identificar minerales o grupos de minerales de alteración en el área del distrito minero la Mejicana.

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Combinaciones de bandas Se realizaron distintas combinaciones de bandas con el fin de realizar una interpretación foto geológica de las mismas. Combinando las bandas del VNIR se puede lograr una buena discriminación geomorfológica y de litologías debido a su resolución espacial de 15 metros (figura 3). En la combinación de bandas 6, 5 y 4 del infrarrojo de onda corta (SWIR) se puede resaltar rocas sedimentarias y algunas zonas de alteración hidrotermal (figura 4). La combinación de las bandas 14, 12 y 10 del infrarrojo térmico (TIR) nos da información estructural así como de rocas ígneas (figura 4). También se combinaron bandas de los distintos subsistemas, como se muestra en la figura 6, la combinación de bandas 531 (RGB) brinda una buena discriminación de rocas sedimentarias y de zonas de alteración hidrotermal.

Figura 3. Combinación de Bandas 321 (RGB) del sector oeste del segmento central de la Sierra de Famatina.


Figura 5. Combinación de Bandas 14 12 10 (RGB) del sector oeste del segmento central de la Sierra de Famatina.


Cocientes de bandas Debido a que en muchos casos las respuestas espectrales de las rocas son similares, no siempre es posible diferenciar diferentes litologías con interpretación fotogeológica a partir de combinaciones de bandas. Por ello se utilizaron cocientes de bandas en el SWIR para la discriminar zonas de alteración hidrotermal ya que estas presentan picos de absorción y de

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reflectancia característicos en esta región del espectro electromagnético (Yamaguchi, 1987) (figura 7a). Con la combinación de cocientes 4/5, 4/6, 4/7 (RGB) se pudo identificar zonas de alteración hidrotermal sobre la Formación Suri y la Formación Negro Peinado (figura 7b). REFLECTANCIA

Figura 7 a. Características espectrales de minerales de alteración.

Figura 7b. Cociente de bandas 4/5 4/6 4/7(RGB

Índices Minerales como Montmorillonita y Sericita presentan un pico de absorción en la banda 6 de ASTER, la Pirofilita presenta un pico de absorción característico en la banda 5 de ASTER, mientras que la Caolinita y Alunita presentan picos de absorción característicos en las bandas 5 y 6. Para la estimación de la presencia de dichos minerales se utilizaron los índices definidos por Ninomiya ( Ninomiya, 2004):

OHIa: (banda 4 * banda 7) / (banda 6 * banda 6) OHIb: (banda 4 * banda 7) / (banda 5 * banda 5) OHI: OHIa AND OHIb ALI: (banda 7 * banda 7) / (banda 5 * banda 8) 66


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El índice OHIa identifica minerales que presentan picos de absorción en la banda 6 mientras que el índice OHIb permite la identificación de minerales que presentan picos de absorción en la banda 5. El índice OHI es la permite la identificación de minerales que presentan picos de absorción en las bandas 5 y 6 de ASTER, este índice se determina realizando una intersección de los valores obtenidos en OHIa y OHIb. El índice ALI nos permite distinguir alunita por su pico de absorción en la banda 8 de ASTER. Aplicando estos índices se puede distinguir minerales o grupos de minerales de alteración en base a sus características espectrales (figura 8).

Figura 8. Índices OHIa*100, OHIb*100 y ALI*100 aplicados en el distrito minero La Mejicana.

En las bandas del infrarrojo térmico se aplicaron los índices para identificar sílice y carbonato (Ninomiya, 1997, Ninomiya y Fu, 2001, Ninomiya, 2002). A su vez se utilizó el cociente 3/1 para identificar óxidos de Fe. Con la combinación de estos índices (figura 9) se puede identificar en algunos sectores al contacto entre la Formación Suri y el Granito Ñuñorco que intruye a la primera.

Figura 9. Combinación de índices Ox, Si, Ci (R,G,B) Ox = 3/1 SI = 13/12 CI = 13/14

Clasificación de minerales de alteración Se realizó la clasificación utilizando el modulo de ENVI Mapeo de Angulo Espectral (SAM), que consiste en la determinación de la similitud entre dos espectros, el del píxel de la imagen y el patrón espectral de referencia del mineral de interés. El algoritmo determina la similitud espectral calculando el ángulo de mejor aproximación y considerando a ambos vectores (Kruse, 1993). Se utilizó una base de datos espectrales del Servicio Geológico de los Estados 67


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Unidos (speclib4) y se clasificaron Alunita, Caolinita, Montmorillonita y Sericita en el área de La Mejicana (figura 9).

Figura 9. Clasificación por el método de mapeo de ángulo espectral (SAM)

Clasificación con firmas espectrales obtenidas en campo. Se tomaron muestras espectrales en el campo con el espectro-radiómetro GER 3700 (figura 10). Luego se interpolaron los valores espectrales continuos registrados a valores correspondientes a las bandas ASTER del infrarrojo de onda corta ( SWIR). Se pudo distinguir Sericita y Sericita mas Alunita en las dos muestras medidas en el área de la mejicana y se clasificó por el método de mapeo de ángulo espectral (SAM) (figura 10).

Figura 10. Clasificación por el método de mapeo de ángulo espectral (SAM)

Clasificación Utilizando curvas espectrales a partir de mezclas de minerales de alteración Se utilizo el método de logaritmo residual para clasificar minerales de alteración utilizando una base da datos espectrales que contiene curvas espectrales de mezclas de minerales. Esta base de datos se generó con el modelo iso-grain (Hiroi, 1992) que simula patrones espectrales de mezclas de minerales. Los valores de mezcla están dados en porcentajes. Se utilizó el software Mineral Analizer for ASTER data (Nikko Exploration and Development Co., Ltd). El programa calcula valores de pseudo reflectancia por el método de logaritmo residual y lo compara con la librería espectral de mezclas de minerales generada a partir del modelo iso-grain. El programa permite la clasificación de 10 minerales y los datos resultantes se expresan en números digitales (DN) que posteriormente se convirtieron a porcentaje de aparición para su mejor interpretación. 68


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Se clasificó el área de La mejicana (figura 11) donde se puede observar los valores obtenidos en porcentaje de Alunita, Caolinita y Sericita.

Figura 11. Clasificación por el método de Logaritmo residual.

CONCLUSIONES La resolución multiespectral de los datos ASTER permite, discriminar rocas ígneas principalmente en la región espectral del infrarrojo térmico (TIR) y minerales de alteración especialmente en la región del infrarrojo de onda corta (SWIR). Se obtuvo una buena correlación entre los datos ASTER clasificados por el método SAM utilizando la base de datos espectrales del USGS y los datos de campo con respecto a los resultados obtenidos con los índices OHIa y OHIb. Los resultados obtenidos por el método de logaritmo residual muestran un área menor para los minerales clasificados, con respecto a los anteriores métodos. No obstante la correlación es total para los sectores en los que los minerales clasificados son predominantes. Cabe destacar que los resultados obtenidos por este método son preliminares y seria necesario para su validación en la región de estudio mayores estudios y chequeo en el campo.

BIBLIOGRAFÍA Azcurra, D. 2002. Comparación de productos Landsat 7 ETM y ASTER en el Distrito Minero Farallón Negro. III Seminario ASTER. Proyecto GEOSATAR. SEGEMAR Caminos, R. Y Fauqué, L. 2000. Descripción Geológica de la Hoja 2969-II Tinogasta, provincias de La Rioja y San Juan, a escala 1:250.000. Informe Preliminar. IGRM-SEGEMAR: 173 pag., Buenos Aires. ERSDAC, 2001. ASTER User´s Guide part I Kruse, F. A., Lefkoff, A. B., Boardman, J. B., Heidebrecht, K. B., Shapiro, A. T., Barloon, P. J., y Goetz, A. F. H., 1993, The Spectral Image Processing System (SIPS) - Interactive Visualization and Analysis of Imaging spectrometer Data: Remote Sensing of Environment, v. 44, p. 145 - 163. Ninomiya, Y., Matsunaga, T. y Yamaguchi, Y. 1997. Estimation of SiO2 content using simulated TIR remotesensing data generated from spectra measured on the sawed surfaces of rocks at Cuprite, Nevada, USA. Proc. 30 th Int.Geol. Cong. Vol. 10:49-62 Ninomiya, Y. y B. Fu. 2001. Spectral Indices for Lithologic Mapping with ASTER Thermal Infrared Data Applying to a Part of Beishan Mountains, Gansu, China. Institute of Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS, Sydney, Australia. Ninomiya, Y. 2002. Mapping quartz, carbonate minerals and mafic-ultramafic rocks using remotely sensed multispectral thermal infrared ASTER data. International Society for Optical Engineering SPIE, vol. 4710, pp. 191-202. Ninomiya, Y. 2004. Lithologic mapping with multispectral ASTER TIR and SWIR data. Sensors, Systems and Nextgeneration satellites VII. SPIE proceedings Vol 5234, p. 180-190. Marcos O. y Nieto M. 1968. Informe La Mejicana. Plan Nacional Cordillera Norte. Instituto Nacional de Geología y Minería, inédito. Buenos Aires. Yamaguchi, Y. 1987. Possible Techniques for lithologic discrimination using the short wavelength infrared bands of the Japanese ERS-1.

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