Оставить заявку
Для заказа и получения более подробной информации оставьте заявку, наш менеджер свяжется с Вами!
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оставьте свой номер и мы с вами свяжемся!
Или Вы можете позвонить нам сами:
+7 902 934 71 72
Применение гиперспектрального дистанционного зондирования Земли для разведки месторождений полезных ископаемых: обзор
Энтон Бедини*
* Геологическая служба Дании и Гренландии (GEUS), Øster Voldgade 10, 1350 Copenhagen K, Denmark. Электронная почта: [email protected] (Автор, отвечающий за переписку)
Поступила в редакцию 14 октября 2017 г.; принята 15 ноября 2017 г.
* Геологическая служба Дании и Гренландии (GEUS), Øster Voldgade 10, 1350 Copenhagen K, Denmark. Электронная почта: [email protected] (Автор, отвечающий за переписку)
Поступила в редакцию 14 октября 2017 г.; принята 15 ноября 2017 г.
Технология гиперспектрального дистанционного зондирования Земли доступна научному сообществу уже более трех десятилетий. На первых этапах гиперспектральная технология продвигалась как инструмент для исследования окружающей среды. Сообщалось о многочисленных применениях гиперспектрального дистанционного зондирования для разведки полезных ископаемых. В данной статье представлен актуальный и целенаправленный обзор применения гиперспектрального дистанционного зондирования для разведки полезных ископаемых. Руды сгруппированы по основным процессам формирования (магматические, гидротермальные, осадочные, супергенные). В обзоре показано, что технология гиперспектрального дистанционного зондирования нашла применение для изучения и разведки ряда рудных месторождений, в том числе кимберлитов (вмещающих породы алмазов), карбонатитов (вмещающих породы месторождений редкоземельных элементов), порфировых месторождений, эпитермальных месторождений золота и серебра, скарновых месторождений, вулканических массивных сульфидных месторождений (VHMS), орогенных месторождений золота, Карлин-тиместорождения золота pe, месторождения SEDEX Pb-Zn-Ag. С другой стороны, возможности гиперспектральной технологии для изучения и разведки месторождений хромитов, Ni-сульфидных месторождений в основных и ультраосновных породах, редкометалльных колышковых матитов, грейзенов и смежных с ними месторождений, месторождений Pb-Zn долинного типа Миссисипи (MVT), месторождений Купфершифера и урана в осадочных бассейнах, железных руд в полосчатых железных формациях, латеритов и бокситов. Особое внимание в данном обзоре уделено применению в разведке полезных ископаемых новой технологии воздушного гиперспектрального теплового инфракрасного излучения. Кроме того, обсуждаются возможности и ограничения космической гиперспектральной съемки умеренного пространственного разрешения для детальной характеристики и детектирования минерализованных систем для каждого крупного типа месторождения. Отмечается, что пространственное разрешение гиперспектральных данных является ключевым фактором успеха проекта гиперспектральной разведки. Предоставляя полную и актуальную картину применения и вклада гиперспектральных изображений в разведку и характеристику рудных месторождений, этот обзорный документ должен быть полезен заинтересованным геологическим исследователям и практикам дистанционного зондирования, а также менеджерам по разведке полезных ископаемых.
Ключевые слова: гиперспектральное дистанционное зондирование, аэрофотосъемка, космическая съемка, разведка полезных ископаемых, рудные месторождения
Резюме
Ключевые слова: гиперспектральное дистанционное зондирование, аэрофотосъемка, космическая съемка, разведка полезных ископаемых, рудные месторождения
Резюме
1. Введение
Дистанционное зондирование – это наука о получении, обработке и интерпретации изображений и связанных с ними данных, полученных с самолетов и спутников, которые регистрируют взаимодействие между веществом и электромагнитной энергией (Sabins, 1997). Видимая и коротковолновая инфракрасная (0,4-2,5 мкм) и тепловая инфракрасная (8-12 мкм) области электромагнитного спектра предоставляют минералогическую информацию благодаря электронным переходам и колебательным процессам в минералах (например, Hunt, 1982; Кларк, 1999; Christensen et al., 2000). Эти области длин волн электромагнитного спектра неоценимы для геологического дистанционного зондирования, так как атмосфера позволяет в этих областях длин волн также регистрировать спектральную информацию от расстояния в несколько км/с (бортовые платформы) до расстояния в сотни км/с (спутниковые платформы) (например, Vincent, 1997; «Сабинс», 1999; van der Meer et al., 2012; Kruse, 2015).
Гиперспектральное дистанционное зондирование связано со сбором смежных спектров отражения и излучения от датчиков, установленных на воздушных и космических платформах. Появление гиперспектральных изображений для дистанционного картографирования минералов на поверхности Земли является результатом десятилетий лабораторных, инженерных и физических исследований, проводимых как коммерческим, так и государственным секторами (Taranik and Aslett, 2009). Краткий обзор основных событий, кульминацией которых стало развитие зрелой гиперспектральной возможности получения данных об отражательной и тепловой излучательной способности, которые в настоящее время доступны во всем мире, предоставлены Taranik и Aslett (2009).
Гиперспектральные датчики, измеряющие сотни спектральных диапазонов с самолетов и спутниковых платформ, предоставляют уникальные пространственные/спектральные наборы данных для анализа поверхностной минералогии (например, Goetz et al., 1985; Kruse et al., 2003). Гиперспектральная технология с тех пор уже на первых шагах применялась к разведке полезных ископаемых (например, Goetz and Srivastava, 1985; Kruse, 1988). За более чем три десятилетия применения гиперспектрального дистанционного зондирования (Goetz, 2009) было проведено множество исследований по разведке полезных ископаемых. Несмотря на то, что иногда это происходит неохотно, индустрия разведки полезных ископаемых все чаще включает гиперспектральные изображения в геологоразведочные проекты.
Несмотря на то, что гиперспектральная визуализация по-прежнему в подавляющем большинстве случаев основана на бортовых платформах, использование пространства для получения гиперспектральных изображений сделает эту технологию более доступной для заинтересованных исследователей и пользователей. Это позволит расширить использование гиперспектральных изображений в геологии, а также позволит по-новому взглянуть на исследования по разведке полезных ископаемых. В частности, планируемые НАСА космические гиперспектральные снимки HySpiri с полосой обзора 500 км могут стать прорывом для гиперспектрального дистанционного зондирования поверхности Земли (например, Kruse et al., 2011; Lee et al., 2015). В настоящее время единственные свободнодоступные гиперспектральные данные с космических датчиков получены с аппарата НАСА «Гиперион» EO-1 (Ungar et al., 2003).
Существует несколько обзорных работ по теме геологического дистанционного зондирования (например, Sabins, 1999; van der Meer et al., 2014), картирования полезных ископаемых по гиперспектральным данным (например, Kruse, 2012) и гиперспектральной обработки данных в геологических исследованиях и исследованиях по разведке полезных ископаемых (например, Cloutis, 1996; Асадзаде и де Соуза, 2016). Тем не менее, целенаправленный и актуальный обзорный документ о применении гиперспектрального дистанционного зондирования при разведке полезных ископаемых и определении характеристик рудных месторождений необходимо для того, чтобы лучше ориентироваться в будущих исследованиях и применениях.
В данной статье рассматривается применение гиперспектральных снимков дистанционного зондирования Земли, полученных с воздушных и космических площадей, для разведки и определения характеристик основных типов месторождений полезных ископаемых. Рудные месторождения сгруппированы по схеме, основанной в основном на основных процессах формирования (магматических, гидротермальных, осадочных, супергенных) (например, Ridley, 2013). В дополнение к исследованиям, опубликованным в рецензируемых журналах, также цитируются доклады конференций или институциональные отчеты, когда они важны для выяснения ключевых аспектов гиперспектрального анализа определенного типа минерализации. В статье также рассматривается роль, которую могут сыграть планируемые космические гиперспектральные датчики в области разведки полезных ископаемых. Целью данной работы является предоставление актуального справочника по использованию гиперспектрального дистанционного зондирования для разведки полезных ископаемых и определения характеристик рудных месторождений.
2.Инфракрасная спектроскопия
Хорошо изучены инфракрасные спектры отражения и излучения минералов. Обзор спектральных характеристик отражения минералов представлен Clark (1999). Примеры спектров отражения нескольких минералов представлены на рисунке 1. Спектральный эмиттанс минералов подробно описан в работах Salisbury (1991) и Christensen et al. (2000). Примеры спектров излучения нескольких минералов в спектральной области 8-12 мкм приведены на рисунке 2.
Спектральные библиотеки (например, Christensen et al., 2000; Clark et al., 2007; Baldrige et al., 2009; среди прочих) содержат инфракрасные спектры отражения и излучения для большого числа полезных ископаемых и являются важным справочным источником для геологического анализа дистанционного зондирования Земли.
Дистанционное зондирование – это наука о получении, обработке и интерпретации изображений и связанных с ними данных, полученных с самолетов и спутников, которые регистрируют взаимодействие между веществом и электромагнитной энергией (Sabins, 1997). Видимая и коротковолновая инфракрасная (0,4-2,5 мкм) и тепловая инфракрасная (8-12 мкм) области электромагнитного спектра предоставляют минералогическую информацию благодаря электронным переходам и колебательным процессам в минералах (например, Hunt, 1982; Кларк, 1999; Christensen et al., 2000). Эти области длин волн электромагнитного спектра неоценимы для геологического дистанционного зондирования, так как атмосфера позволяет в этих областях длин волн также регистрировать спектральную информацию от расстояния в несколько км/с (бортовые платформы) до расстояния в сотни км/с (спутниковые платформы) (например, Vincent, 1997; «Сабинс», 1999; van der Meer et al., 2012; Kruse, 2015).
Гиперспектральное дистанционное зондирование связано со сбором смежных спектров отражения и излучения от датчиков, установленных на воздушных и космических платформах. Появление гиперспектральных изображений для дистанционного картографирования минералов на поверхности Земли является результатом десятилетий лабораторных, инженерных и физических исследований, проводимых как коммерческим, так и государственным секторами (Taranik and Aslett, 2009). Краткий обзор основных событий, кульминацией которых стало развитие зрелой гиперспектральной возможности получения данных об отражательной и тепловой излучательной способности, которые в настоящее время доступны во всем мире, предоставлены Taranik и Aslett (2009).
Гиперспектральные датчики, измеряющие сотни спектральных диапазонов с самолетов и спутниковых платформ, предоставляют уникальные пространственные/спектральные наборы данных для анализа поверхностной минералогии (например, Goetz et al., 1985; Kruse et al., 2003). Гиперспектральная технология с тех пор уже на первых шагах применялась к разведке полезных ископаемых (например, Goetz and Srivastava, 1985; Kruse, 1988). За более чем три десятилетия применения гиперспектрального дистанционного зондирования (Goetz, 2009) было проведено множество исследований по разведке полезных ископаемых. Несмотря на то, что иногда это происходит неохотно, индустрия разведки полезных ископаемых все чаще включает гиперспектральные изображения в геологоразведочные проекты.
Несмотря на то, что гиперспектральная визуализация по-прежнему в подавляющем большинстве случаев основана на бортовых платформах, использование пространства для получения гиперспектральных изображений сделает эту технологию более доступной для заинтересованных исследователей и пользователей. Это позволит расширить использование гиперспектральных изображений в геологии, а также позволит по-новому взглянуть на исследования по разведке полезных ископаемых. В частности, планируемые НАСА космические гиперспектральные снимки HySpiri с полосой обзора 500 км могут стать прорывом для гиперспектрального дистанционного зондирования поверхности Земли (например, Kruse et al., 2011; Lee et al., 2015). В настоящее время единственные свободнодоступные гиперспектральные данные с космических датчиков получены с аппарата НАСА «Гиперион» EO-1 (Ungar et al., 2003).
Существует несколько обзорных работ по теме геологического дистанционного зондирования (например, Sabins, 1999; van der Meer et al., 2014), картирования полезных ископаемых по гиперспектральным данным (например, Kruse, 2012) и гиперспектральной обработки данных в геологических исследованиях и исследованиях по разведке полезных ископаемых (например, Cloutis, 1996; Асадзаде и де Соуза, 2016). Тем не менее, целенаправленный и актуальный обзорный документ о применении гиперспектрального дистанционного зондирования при разведке полезных ископаемых и определении характеристик рудных месторождений необходимо для того, чтобы лучше ориентироваться в будущих исследованиях и применениях.
В данной статье рассматривается применение гиперспектральных снимков дистанционного зондирования Земли, полученных с воздушных и космических площадей, для разведки и определения характеристик основных типов месторождений полезных ископаемых. Рудные месторождения сгруппированы по схеме, основанной в основном на основных процессах формирования (магматических, гидротермальных, осадочных, супергенных) (например, Ridley, 2013). В дополнение к исследованиям, опубликованным в рецензируемых журналах, также цитируются доклады конференций или институциональные отчеты, когда они важны для выяснения ключевых аспектов гиперспектрального анализа определенного типа минерализации. В статье также рассматривается роль, которую могут сыграть планируемые космические гиперспектральные датчики в области разведки полезных ископаемых. Целью данной работы является предоставление актуального справочника по использованию гиперспектрального дистанционного зондирования для разведки полезных ископаемых и определения характеристик рудных месторождений.
2.Инфракрасная спектроскопия
Хорошо изучены инфракрасные спектры отражения и излучения минералов. Обзор спектральных характеристик отражения минералов представлен Clark (1999). Примеры спектров отражения нескольких минералов представлены на рисунке 1. Спектральный эмиттанс минералов подробно описан в работах Salisbury (1991) и Christensen et al. (2000). Примеры спектров излучения нескольких минералов в спектральной области 8-12 мкм приведены на рисунке 2.
Спектральные библиотеки (например, Christensen et al., 2000; Clark et al., 2007; Baldrige et al., 2009; среди прочих) содержат инфракрасные спектры отражения и излучения для большого числа полезных ископаемых и являются важным справочным источником для геологического анализа дистанционного зондирования Земли.
Рисунок 1 – Примеры спектров отражения минералов в области длин волн 0,4-3 мкм (из Clark 1999).
Рисунок 2 – Примеры спектров излучения минералов в области длин волн 8-12 мкм (из Vaughan et al. 2005).
3. Гиперспектральное зондирование минералов
Гиперспектральное дистанционное зондирование сочетает в себе два метода зондирования: визуализацию и спектроскопию. Система визуализации фиксирует изображение удаленной сцены, связанное с пространственным распределением мощности отраженного и/или испускаемого электромагнетического излучения, интегрированного в некоторый спектральный диапазон (Eisman, 2012). С другой стороны, спектроскопия измеряет изменение мощности в зависимости от длины волны или частоты света, собирая информацию, относящуюся к химическому составу измеряемых материалов. Приборы, используемые для получения такой спектральной информации, называются спектрометром или гиперспектральным датчиком (рис. 3).
Минералы, обладающие диагностическими характеристиками спектрального отражения или излучения и выходящие на поверхность, могут быть идентифицированы, а их пространственное распределение может быть отображено путем анализа данных, полученных гиперспектральными датчиками (например, рис. 4, 5).
Гиперспектральные датчики могут быть установлены на бортовых платформах (воздушное гиперспектральное дистанционное зондирование) или на платформах Sрaceborne (спутниковое гиперспектральное дистанционное зондирование). Эра гиперспектрального дистанционного зондирования началась с разработки в Лаборатории реактивного движения спектрометра бортовой визуализации (АИС) (Vane et al., 1984). Широко используемый спектрометр AVIRIS, представляющий собой второе поколение гиперспектральных датчиков НАСА (Vane et al., 1993; Green et al., 1998; Goetz, 2009). AVIRIS регистрирует спектральную отражательную способность в 224 узких каналах, охватывающих спектральный диапазон 0,4-2,5 мкм. AVIRIS обычно записывает данные с пространственным разрешением от 4 м до 20 м.
Гиперспектральное дистанционное зондирование сочетает в себе два метода зондирования: визуализацию и спектроскопию. Система визуализации фиксирует изображение удаленной сцены, связанное с пространственным распределением мощности отраженного и/или испускаемого электромагнетического излучения, интегрированного в некоторый спектральный диапазон (Eisman, 2012). С другой стороны, спектроскопия измеряет изменение мощности в зависимости от длины волны или частоты света, собирая информацию, относящуюся к химическому составу измеряемых материалов. Приборы, используемые для получения такой спектральной информации, называются спектрометром или гиперспектральным датчиком (рис. 3).
Минералы, обладающие диагностическими характеристиками спектрального отражения или излучения и выходящие на поверхность, могут быть идентифицированы, а их пространственное распределение может быть отображено путем анализа данных, полученных гиперспектральными датчиками (например, рис. 4, 5).
Гиперспектральные датчики могут быть установлены на бортовых платформах (воздушное гиперспектральное дистанционное зондирование) или на платформах Sрaceborne (спутниковое гиперспектральное дистанционное зондирование). Эра гиперспектрального дистанционного зондирования началась с разработки в Лаборатории реактивного движения спектрометра бортовой визуализации (АИС) (Vane et al., 1984). Широко используемый спектрометр AVIRIS, представляющий собой второе поколение гиперспектральных датчиков НАСА (Vane et al., 1993; Green et al., 1998; Goetz, 2009). AVIRIS регистрирует спектральную отражательную способность в 224 узких каналах, охватывающих спектральный диапазон 0,4-2,5 мкм. AVIRIS обычно записывает данные с пространственным разрешением от 4 м до 20 м.
Рисунок 3 – Понятие гиперспектральной визуализации. На каждом пикселе записывается спектральное измерение коэффициента отражения, которое может быть интерпретировано для идентификации присутствующих в нем материалов. Визуализирующий спектрометр (или «гиперспектральный датчик») может быть установлен на воздушных или космических платформах. Модификация из Shaw and Burke (2003).
Рисунок 4 - Результаты анализа гиперспектральных снимков AVIRIS в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах над Купритом, штат Невада (Clark et al., 2003).
Прорывом в предоставлении аэрофотостатических данных геологоразведочным компаниям и большему числу исследователей стала разработка компанией Integrated Spectronics в Австралии системы визуализации Hyperspectral Mapper (HyMapTM). HyMap регистрирует спектральную отражательную способность в 126 узких спектральных каналах, охватывающих спектральный диапазон 0,4-2,5 мкм (Cocks et al., 1998). Как правило, HyMap записывает гиперспектральные данные с пространственным разрешением около 4 м.
С другой стороны, технология слияния аэроспектральных тепловизионных инфракрасных изображений позволяет по-новому взглянуть на геологические исследования и исследования в области разведки полезных ископаемых (например, Cudahy, 2016; Vaughan et al., 2003). Причина этого заключается в том, что некоторые важные минералы, включая кварц и полевые шпаты, проявляют диагностические спектральные особенности только в области тепловых инфракрасных волн.
С другой стороны, технология слияния аэроспектральных тепловизионных инфракрасных изображений позволяет по-новому взглянуть на геологические исследования и исследования в области разведки полезных ископаемых (например, Cudahy, 2016; Vaughan et al., 2003). Причина этого заключается в том, что некоторые важные минералы, включая кварц и полевые шпаты, проявляют диагностические спектральные особенности только в области тепловых инфракрасных волн.
Рисунок 5. Картографирование результатов анализа коротковолновых инфракрасных (SWIR) гиперспектральных изображений AVIRIS над Cuprite, штат Невада (Clark et al. 2003).
Аэрофотосъемка может выявить закономерности зонирования и отдельные минеральные комплексы, на обнаружение которых другими методами могут уйти годы (или которые могут никогда не быть найдены) (Bedell, 2004). Однако, учитывая время и стоимость аэроспектральных съемок, их лучше всего применять там, где есть серьезные обязательства перед собственностью и районом (Bedell, 2004).
В настоящее время разработано большое количество аэрокосмических и космических гиперспектральных датчиков и многие запланированы (Eisman, 2012). Получение высококачественных гиперспектральных данных со спутников откроет новые горизонты в применении гиперспектрального дистанционного зондирования для разведки полезных ископаемых (например, Kruse et al., 2011). Тем не менее, пространственное разрешение запланированных данных космического гиперспектрального отражения будет умеренным (30 м), что может привести к уменьшению применения таких данных для детального обнаружения и картирования минералов.
4. Гиперспектральное дистанционное зондирование для разведки полезных ископаемых
В этом разделе представлен обзор литературы, посвященной применению гиперспектрального дистанционного зондирования Земли для разведки полезных ископаемых. Рудные месторождения сгруппированы по основному генетическому процессу обогащения следующим образом: магматические – концентрация в результате химических и минералогических процессов в магмах; гидротермальная – концентрация в результате осадков из нагретых водных флюидов, мигрирующих через породы земной коры; осадочные – концентрация механическими или химическими процессами в момент седиментации; супергенные – обогащение в результате процессов выветривания (Ridley, 2013).
4.1 Месторождения магматических руд
Алмазы в кимберлитах
Первичные алмазные руды залегают в уникальных, редких и малообъемных калийных ультрабазитовых породах, которые как класс известны как кимберлитовые породы. Они встречаются в виде диатрем, дайк и небольших трубчатых интрузивных тел. Обычно они содержат макрокристаллы, помещенные в мелкозернистую матрицу. Оливин является доминирующим членом макрокристаллического ассамбляжа. К матричным минералам относятся оливин, флогопит, перовскит, шпинель, хромит, диопсид, апатит, кальцит и серпентин. Замена рано сформировавшихся оливина, флогопита и апатита серпентином и кальцитом является обычным явлением (например, Mitchell, 1986).
Исследования спектральных характеристик отражательной способности кимберлитов показывают, что серпентин, кальцит, флогопит, хлорит, тальк, смектит и сапонит являются основными минералами, на которые следует ориентироваться по гиперспектральным данным для обнаружения поверхностных обнажений кимберлитов (например, Tukiainen et al., 2003; Hauff, 2009). Об использовании гиперспектрального дистанционного зондирования для обнаружения кимберлитов сообщалось в нескольких публикациях (Kruse and Boardman, 2000; Keeling et al., 2004; Tukianien and Thorning, 2005; Suryanarayana Rao et al., 2013).
Круз и Бордман (2000) использовали гиперспектральные данные AVIRIS и HyMap для картографирования алмазоносных кимберлитовых диатрем девонского возраста в районе между Колорадо и Вайомингом. Tukianien and Thorning (2005) использовали данные HyMap для поиска кимберлитовых даек в районе Сёндре-Стрём-фьорда в центральной части Западной Гренландии. Обнаружен ряд ранее неизвестных кимберлитовых даек. Keeling et al. (2004) сообщают, что в их целевом районе в округе Терови на юге Австралии скорость обнаружения кимберлитов с использованием совпадающих гиперспектральных и магнитных данных значительно улучшена. Это свидетельствует о преимуществах интеграции геофизических и гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли при поиске кимберлитов.
Исследования и тематические исследования с использованием аэроспектральных тепловых инфракрасных данных позволят по-новому взглянуть на дистанционное зондирование такого конкретного типа породы, на что также указывает тепловизионная инфракрасная спектральная визуализация керна кимберлитового бурения (например, Tappert et al., 2015). Умеренное пространственное разрешение (30 м) космических гиперспектральных данных является важным ограничением для обнаружения кимберлитов (например, Guha et al., 2013).
Хозяйственное оруденение, связанное с карбонатитами и щелочными интрузиями: редкоземельными элементами, ниобием и др.
Карбонатиты определяются в системе классификации МСГН как магматические породы, состоящие более чем на 50% из первичного (т.е. магматического) карбоната и содержащие менее 20 мас.% SiO2 (Le Maitre, 2002). Карбонатиты являются важным источником редкоземельных элементов, ниобий, а также торий и уран могут встречаться в экономических концентрациях (например, Verplanck et al., 2014).
Rowan et al. (1986) проанализировали образцы из четырех карбонатитовых комплексов в США, используя методы инфракрасной спектроскопии. Исследование показало, что карбонатитовые породы и связанные с ними щелочные литологии содержат ряд минералов с четко выраженными спектральными особенностями поглощения. Кроме того, в исследовании приведены примеры особенностей поглощения редкоземельных элементов (РЗЭ) в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (VNIR). Было замечено, что содержание Nd более 300 ppm приводит к особенностям поглощения в спектрах отражения (Rowan et al., 1986). Детальное исследование спектроскопии отражения для обнаружения редкоземельных элементов в слоях карбонатитов из разных частей мира выполнено Neave et al. (2016). Boesche et al. (2015) показали, что гиперспектральная визуализация с близкого расстояния полезна для обнаружения особенностей поглощения, вызванных редкоземельными элементами.
Rowan et al. (1995) проанализировали аэрогиперспектральные данные, записанные системой визуализации AVIRIS на карбонатитовом комплексе Айрон-Хилл в Колорадо. Они сообщают об обнаружении карбонатитовых и щелочных литологий, а также об обнаружении карбонатитовых даек в районе, пригодном для РЗЭ. В этой области также обнаружено аномальное содержание тория. Бедини (2009) проанализировал данные HyMap карбонатитового комплекса Сарфарток на юге Западной Гренландии. Гиперспектральные данные нанесли на карту несколько литологий, в том числе кальцитовые карбонатитовые отложения (обогащенные редкоземельными элементами) в пределах преимущественно доломитового карбонатитового обнажения основной зоны. Бедини и Расмуссен (2017) также использовал данные HyMap для картирования карбонатитовых даек на окраине карбонатитового комплекса Сарфарток в зоне с аномальным содержанием тория. Участок перспективен на оруденение РЗМ, проведен ряд буровых работ. В том же исследовании Бедини и Расмуссен (2017) отметили, что на ниобиевом месторождении (пирохлорная минерализация) отсутствуют особенности поглощения, которые можно было бы однозначно отнести к минерализации. Zimmermann et al. (2016) использовали гиперспектральные данные для характеристики карбонатитового месторождения Nb-Ta-LREE в Намибии. Они сообщают об обнаружении по гиперспектральным данным потенциальных зон обогащения. Rowan et al. (1996) проанализировали данные AVIRIS по району, который охватывает карбонатитовый комплекс Маунтин-Пасс в Калифорнии. Эта же территория была нанесена на карту в другом исследовании с помощью AVIRIS и данных космического мультиспектрального ASTER, что указывает на роль космического дистанционного зондирования для литологического картирования карбонатитовых комплексов (Rowan and Mars, 2003). Карбонатит Ханнешин в Афганистане также был исследован с использованием гиперспектральных данных HyMap (Kokaly and Johnson, 2011) и космических мультиспектральных данных ASTER (Mars and Rowan, 2011).
Исследования по локализации карбонатитовых залежей, как правило, должны проводиться путем анализа космических снимков. Тем не менее, аэрофотосъемка известных карбонатитовых комплексов необходима для детальной разведки полезных ископаемых на районном уровне. Исследование преимуществ аэроспектральных тепловых инфракрасных изображений для разведки карбонатитов могло бы стать вкладом в геологическую литературу по дистанционному зондированию.
Месторождения хромитов и сульфидов Ni в основных и ультраосновных породах
На основе формы рудного тела и геологической среды выделяют два распространенных типа хромитовых месторождений: стратиформные месторождения хромитов в крупных слоистых ультраосновных и основных интрузиях; и подиформные хромитовые руды в офиолитах или «альпийских перидотитах» (например, Ridley, 2013). Хромиты и шпинели демонстрируют характерные спектры инфракрасного отражения (Cloutis et al., 2004). Однако при дистанционном зондировании Земли поиски хромитов в основном основаны на обнаружении горных пород, в которых они залегают (например, Pour et al., 2015).
О гиперспектральных исследованиях с помощью дистанционного зондирования пластовых хромитовых отложений в крупных слоистых ультрамафических интрузиях не сообщалось. Лабораторная спектральная тепловизионная инфракрасная визуализация хромитового оруденения в Кеми, Финляндия, выполнена Kuosmanen et al. (2015). Livo и Johnson (2011) сообщают о результатах анализа гиперспектральных данных HyMap для обнаружения подиформных хромитов в долине Айнак-Логар, Афганистан. Область, содержащая подиформную хромитовую минерализацию, размещенную в доэоценовых ультраосновных породах, была нанесена на карту в данных HyMap как железистые и железосодержащие серповые породы. Картирование литологий офиолитов в Омане с использованием гиперспектральных данных показало интересные результаты, которые также могут быть полезны для геологоразведочных работ (Clenet et al., 2010).
Месторождения сульфидов никеля приурочены к основным и ультраосновным породам. Минералогия этих месторождений, как правило, проста и состоит из пирротина, пентландита, халькопирита и магнетита (Evans, 2013). Гиперспектральные поиски Ni-Cu-PGE-оруденения с помощью дистанционного зондирования были сосредоточены на картировании основных и ультраосновных литологий (например, Rogge et al., 2014).
Поиск магматических месторождений (например, хромитовых месторождений, месторождений сульфида никеля) в основных и ультраосновных породах с использованием гиперспектральных изображений является сложной областью исследований, и по мере увеличения доступности аэрокосмических гиперспектральных данных для заинтересованных исследователей будут проводиться дополнительные исследования.
Редкометалльные пегматиты
Термин пегматит обычно используется для описания крупнозернистой гранитной породы. В геологии рудных месторождений интерес к пегматитам представляют редкометалльные пегматиты. Редкометалльные пегматиты представляют экономический интерес как руды Ta, Sn, Cs, U, Rb, Li и Be. Пегматитовые тела сильно различаются по размеру и форме. Они варьируются от пегматитовых шлиренов и пятен в родительских гранитах, через толстые дайки длиной в много километров и полностью отделенные в пространстве от любой возможной родительской интрузии, до пегматитовых гранитных плутонов площадью во много километров (Evans, 1993).
Гиперспектральных дистанционных исследований пегматитовых роек немного. Oshigami et al. (2013) проанализировали данные HyMap из южной Намибии. Среди прочего, они нанесли на карту мусковит с высоким содержанием алюминия и лепидолит (литийсодержащая слюда) по аэрофотоснимкам. В другом исследовании, анализируя те же данные HyMap, Momose etal. (2011) пришли к выводу, что в засушливой среде обнаружение и картографирование пространственного распределения пегматитов было возможно с использованием аэрогиперспектральных данных.
4.2 Гидротермальные рудные месторождения (магматические среды)
Медно-молибденовый порфир
Месторождения порфира широко изучены (например, Pirajno, 2009; и ссылки в них). Тремя наиболее важными товарами в мире по стоимости в этих месторождениях являются Cu, Mo и Au. В медно-порфировых месторождениях важнейшими медными минералами являются халькопирит, борнит, реже халькозин. Молибденит является единственным первичным молибденовым рудным минералом порфиро-молибденовых месторождений. Характерным компонентом порфировых месторождений является гидротермальная пристенка – изменение породы. Медно-порфировые месторождения, как правило, связаны с очень крупными гидротермальными зонами изменений, такими как калийная, филловая, аргиллиевая и пропилитовая (Lowell and Guilbert, 1970).
Калийные, филловые, гиллиновые и пропилитовые зоны изменения медно-порфировых месторождений содержат минералы изменения с отчетливыми спектральными особенностями поглощения (Thompson et al., 1999), которые при условии их выхода на поверхность, могут быть обнаружены и картографированы с помощью мультиспектральных и гиперспектральных снимков дистанционного зондирования (например, Spatz, 1996; «Тангестани и Мур», 2002; Berger et al., 2003; «Марс и рябина», 2006; Riley et al., 2009; «Пур и Хашим», 2012; среди прочих).
Berger et al. (2003) использовали гиперспектральные данные AVIRIS для картографирования минеральных изменений, связанных с двумя скрытыми медно-порфировыми месторождениями (месторождения Ред-Маунтин и Саннисайд) в северной части гор Патагонии в Аризоне. Анализ данных AVIRIS позволил нанести на карту минералы альтерации, относящиеся к трем зонам альтерации: филловой, аргилловойи пропилитовой. Результаты картирования AVIRIS позволили получить новую информацию о зонах изменения по сравнению с тем, что было ранее нанесено на карту в полевых условиях (Berger et al., 2003). Минералогия зоны выщелачивания над субэкономичным месторождением порфира Mo-Cu в кальдере Гризли-Пик в центральной части Скалистых гор Колорадо была исследована по гиперспектральным данным Coulter et al. (2009). На основе гиперспектральных данных были нанесены на карту смеси ярозита, гетита и гематита, а также глинистые минералы, характеризующие изменение (серицит, каолинит, дикит и пирофиллит).
Порфиро-молибденовые месторождения имеют много общего с медно-порфировыми месторождениями. Характер изменений очень похож на те, которые обнаруживаются в медно-порфировых месторождениях, с преобладанием калийных изменений и кремнеобразования (Evans, 1993). Гиперспектральные исследования порфиро-молибденовых месторождений включают исследования Tukiainen and Thomassen (2010) и Bedini (2012) климакс-подобного месторождения Мальмбьерг в Восточной Гренландии.
Большой размер системы изменения также сделал медно-порфировые месторождения мишенью для космических гиперспектральных приложений дистанционного зондирования с использованием данных Hyperion EO-1 (например, Zadeh et al., 2014). Гиперспектральные снимки космических гиперспектральных систем, несмотря на умеренное пространственное разрешение (30 м), могут быть успешно применены для характеризации и обнаружения систем изменений, связанных с порфировыми отложениями.
Использование гиперспектральной тепловой инфракрасной съемки для изучения поверхностных обнажений порфировых отложений дает важную информацию. Riley et al. (2009) использовали аэроспектральные гиперспектральные тепловые инфракрасные данные, записанные системой визуализации SEBASS, для картографирования минералогии зон изменения порфира (калийной, филловой, аргилловой и пропилитовой) в Йерингтоне, штат Невада. Кроме того, к альтермирующим минералам, которые также могут быть картированы с использованием гиперспектральных данных отражения (например, биотит, мусковит, гипс, каолинит, эпидот, хлорит и т.д.), гиперспектральные тепловые инфракрасные данные картировали кварц, ортоклаз, альбит, пирит (Riley et al., 2009).
В нескольких исследованиях были нанесены на карту зоны изменения, аналогичные для порфировых отложений, хотя в соответствующей зоне исследования отложений не обнаружено. Например, Крузе (Kruse, 1988) обнаружил системы изменений, характерные для медных месторождений свиного гира в Северных горах Грейпвайн. Тукиайнен и Томассен (2010) сообщают об обнаружении схожих особенностей изменений с порфиро-молибденовым месторождением Мальмбьерг, расположенным примерно в двух км к югу от месторождения. Бедини (2011) изучил с помощью гиперспектральных изображений HyMapобширную систему гидротермальных изменений в Кап-Симпсон в Восточной Гренландии. Основываясь также на геохимических показателях, можно предположить, что комплекс изменений в Кап Симпсон мог быть частью порфиро-молибденовой системы. Ngcofe et al. (2013) нанесли на карту индикаторные минералы медно-порфировых месторождений в метаморфической провинции Намаква, Южная Африка, используя снимки HyMap.
Эпитермальные высоко- и низкосульфидированные золото-серебряные месторождения
Эпитермальные отложения являются низкотемпературными (<
300 °C),месторождения прециозных или цветных металлов с тесной временной и пространственной связью с вулканическими центрами. Драгоценные металлы (Au и Ag) являются основными продуктами эпитермальных месторождений, хотя некоторые из них образуют побочные продукты Hg и Sb, а также побочные продукты цветных металлов Pb, Cua nd Zn (Ridley, 2013). Поскольку эпитермальные отложения образуются на небольшой глубине (< 2 км), многие из них, вероятно, относительно быстро подвергаются эрозии после формирования. Таким образом, большинство известных месторождений геологически недавние (кайнозойские) и залегают в районах активного или устойчивого дугового вулканизма. Подробные описания и многочисленные ссылки на эпитермальные золото-серебряные месторождения приведены в Pirajno (2009).
Высокосульфидированные эпитермальные месторождения золота (или кварц-алунитовые эпитермальные месторождения золота) демонстрируют сильное гидротермальное изменение породы-стены, часто с четко выраженной зональностью. Сульфаты и глинистые минералы (например, алунит, дикит, каолинит, пирофиллит, иллит), которые встречаются в гидротермальных зонах альтового рациона (продвинутые аргиллые, промежуточные аргиллиновые и пропилитовые) высокосульфидированных эпитермальных месторождений золота, обладают уникальными спектральными характеристиками отражения в коротковолновой инфракрасной области длин волн (например, Clark, 1999).
Гидротермальная система изменения кварц-алунитовых эпитермальных месторождений золота была объектом многочисленных гиперспектральных исследований дистанционного зондирования (например, Goetz and Srivasatava, 1985; Kruse et al., 1990; Clark et al., 2003; Kruse et al., 2003; Kruse et al., 2006; Bedini et al., 2009; «Райли Хеккер», 2013; Swayze et al., 2014; среди прочих). Гетц и Шривастава (1985) использовали данные первого гиперспектрального датчика Airborne Imaging Spectrometer (AIS) для картирования каолинита и алунита в эпитермальном высокосульфидированном стволе Куприта (штат Невада). В этом исследовании также впервые в Куприте по данным AIS было обнаружено присутствие минерала буддингтонита, аммонийсодержащего полевого шпата (Goetz and Srivastava, 1985).
Kruse et al. (1990) с использованием гиперспектральных данных GERIS в Куприте картировали алунит, каолинит, буддингтонит и гематит. Алунит, каолинит, пирофиллит, буддингтонит, мусковит, гетит, гематит и др. были картированы в эпитермальной высокосульфидированной альтерной системе Cuprite Clark et al. (2003) с использованием гиперспектральных данных AVIRIS. Еще одно подробное гиперспектральное картирование альтерационной минералогии в Куприте приведено в работе Swayze et al. (2014). Bedini et al. (2009) исследовали с помощью аэрофотоснимков HyMap обширную эпитермальную высокосульфидированную гидротермальную альтеральную систему, связанную с эпотермальными месторождениями золота Родалкилар на юго-востоке Испании. Результаты картирования HyMap для алунита, пирофиллита, каолинита и иллита могут быть использованы для уточнения карты зон гидротермальных изменений в Родалкиларе (Bedini et al., 2009). Kruse et al. (2006) проанализировали гиперспектральные данные AVIRIS в Лос-Менукосе, Аргентина. Минералы изменения, идентифицированные в районе Лос-Менукос с помощью снимков AVIRIS, включают гематит, гетит, каолинит, дикит, алунит, пироп-хиллит, мусковит/серицит, монтмориллонит, кальцит и цеолиты (Kruse et al., 2006). Гиперспектральные карты показали хорошее соответствие с результатами полевой рекогносцировочной верификации и спектральных измерений, полученных с помощью полевого спектрометра (Kruse et al., 2006).
Низкосульфидированные эпитермальные золото-серебряные месторождения имеют более слабое гидротермальное изменение бортовой породы, чем высокосульфидированные эпитермальные золото-серебряные месторождения. Crosta et al. (1998) провели исследование в Боди, штат Калифорния, где было выработано месторождение низкосульфидированного эпитермального золота (John et al., 2015). Bierwirth et al. (2002) проанализировали гиперспектральные данные HyMap в районе Инди в Северной Пилбаре в Западной Австралии, в районе, где также встречаются месторождения золота с эпитермальными жилами, связанные с кварцево-слюдяным ассамбляжем. Они сообщают, что эпитермальные системы характеризовались белой слюдой и, возможно, турмалином, минералами, которые были нанесены на карту по гиперспектральным данным (Bierwirth et al., 2002).
Использование аэрофотосъемочных тепловых инфракрасных гиперспектральных изображений откроет новые возможности для изучения обнажений поверхности эпитермальных месторождений золота и серебра, особенно для обнаружения зон, богатых кварцем (например, Vaughan et al., 2005; Calvin et al., 2015). Райли и Хекер (2013) использовали аэрофотоснимки гиперспектральных тепловых изображений для характеристики системы эпитермических изменений в Куприте, штат Невада. Аэрофотоснимки нанесли на карту ряд минералов, включая кварц, алунит, каолинит, мусковит, хлорит, ортоклаз, олигоклаз, санидин (Riley and Hecker, 2013).
Гиперспектральное картирование активных эпитермальных систем дало важную информацию для современных эпитермальных систем (например, Kruse, 1999; «Хеллман и Рэмси», 2004; Kratt et al., 2010; van der Meer et al., 2014; Calvin et al., 2015). Использование спутниковых гиперспектральных снимков для характеристики альтермационной совокупности эпитермальных золото-серебряных месторождений затруднено из-за умеренного пространственного разрешения этих данных. Тем не менее, были получены некоторые обнадеживающие результаты (например, Kruse et al., 2003, 2006; «Кальвин и Пейс», 2016).
Эпитермальные золото-серебряные месторождения хорошо изучены и представлены в геологической гиперспектральной литературе. Одновременные исследования ассамбляжей изменений таких минерализующих систем с использованием данных видимого и коротковолнового инфракрасного и теплового инфракрасного диапазонов будут весьма полезны.
Грейзен и связанные с ним рудные месторождения
Слово «грейзен» относится к гидротермальной альтермальной альтерной совокупности гранитного рока, в частности, кварц-мусковита (или лепидолита) с примесными количествами топаза, турмалина и флюорита, образовавшейся в результате постмагматического метасоматического изменения гранита (например, Best, 1982). Грейзены важны в основном для производства олова и вольфра. Они, как правило, развились на верхних контактах гранитных интрузий. Оруденение проявляется в виде крупных неправильных или пластообразных тел непосредственно под верхним контактом геохимически специализированных гранитов поздней стадии и может простираться вниз примерно на 10-100 м, прежде чем пройти через зону полевошпатовых изменений (альбитизация, микроклинизация) в свежий гранит внизу (Pollard el at., 1988).
Мусковит, топаз и урмалин имеют диагностические особенности поглощения в области длин волн SWIR (например, Clark et al., 2003). Эти минералы также могут быть обнаружены с помощью гиперспектральных данных (например, Bierwirth et al., 2002; Bedini, 2012). Существует несколько гиперспектральных исследований по дистанционному зондированию рудных месторождений, связанных с грейзеном. Тукиайнен и Томассен (2010) сообщают, что на Земле Гудзона в Гренландии по гиперспектральным данным (пространственное разрешение 5 м) не удалось выделить минерализацию грейзена, которая дала 1,4% Sn, из-за ограниченного размера обнажений.
Необходимы дополнительные исследования с использованием инфракрасной спектроскопии и аэрогиперспектральных изображений по обнаружению и картированию продуктов изменения Грейзена.
Месторождения Скарна
Скарновое месторождение - это рудное месторождение в карбонатсодержащих породах, которые были гидротермально изменены до ассоциаций известково-силикатных минералов вместе с, в некоторых случаях, магнетитом или Mg-содержащими силикатными минералами. Характерно, что отложения находятся на расстоянии около километра от контакта магматического интрузии. Рудные минералы залегают в трещинах или распространяются через измененную породу (Ridley, 2013).
Zamuido (2009) нацелился на использование аэрофотостатических гиперспектральных данных золото-платиновой минерализации, залегающей в скарнах на месторождении железа Эль-Капитано в Нью-Мексико. Месторождение Эль-Капитано характеризуется богатой железом известково-силикатной скарновой минералогией и более поздней стадией гематит-кальцитовой преобладающей ассамбляжа. Золото-платиновое оруденение встречается в основном в гематит-кальцитовой ассоциации. В центре внимания гиперспектрального картирования минералов были карбонатные породы, известково-силикатные скарновые минералы (тремолит и флогопит), гематит и гетит. Выявлено несколько аномальных участков гематита/гетита и известково-силикатов. Эти аномалии были проверены в полевых условиях, и было обнаружено, что некоторые из них имеют аномальные значения золота и платины (Zamuido, 2009). Гиперспектральные снимки HyMap были применены для изучения метаморфо-гидротермального месторождения U-REE Мэри Кэтлин, Северо-Запад, Квинсленд, Австралия (Salles et al., 2017). Гиперспектральные данные были использованы для картографирования пространственного распределения скаполита, андрадита, кальцита, эпидота, роговой обманки, монтмориллонита, каолинита и гетита.
Данные HyMap позволили провести всестороннюю минералогическую экспертизу между скарновыми комплексами и нерентабельным роком. Авторы также сообщают о выявлении по гиперспектральным данным интересных закономерностей в системе изменения скарна и их связи с рудным месторождением (Salles et al., 2017). Скарно-мраморные комплексы также были обнаружены с помощью космических мультиспектральных данных ASTER (Rowan and Mars, 2003), что указывает на то, что для дистанционного зондирования скарнов могут быть полезны также спутниковые датчики.
Cudahy et al. (2000a) использовали аэроспектральные тепловые инфракрасные данные для картографирования минералогии изменений скарна в Йерингтоне, штат Невада. Проведен анализ тепловых инфракрасных гиперспектральных снимков, картографированных железо-гранатовых, Al-Fe гранатовых, пироксеновых, эпидотовых, доломитовых, кальцитовых, кварцево-глинисто-полевошпатовых, гипсовых и др. Кроме того, целью исследования было выделение серий твердых растворов граната. Карта химического состава твердых растворов garn et Fe-Al четко очерчивала эти области изменения скарна и согласовывалась с зоной изменения скарна, нанесенной на карту полевыми геологами (Cudahy et al., 2000a). Это исследование важно не только для гиперспектрального дистанционного зондирования скарновых формаций, обсуждаемых в данном подразделе, но и показывает потенциал хорошо проанализированных гиперспектральных тепловых инфракрасных данных для разведки полезных ископаемых. Крузе (2015), используя гиперспектральные тепловые инфракрасные данные на участке в северной части Долины Смерти, Калифорнии и Невады, также нанес на карту известково-силикатные изменения (андрадитовый гранатовый скарн) и силицификацию. Это изменение произошло в результате превращения карбоната в скарн, что подтверждено полевыми наблюдениями (Kruse, 2015).
Вулканический массивный сульфид (VHMS)
Вулканический массивный сульфид (VHMS) или
Вулканогенные массивные сульфидные месторождения (ВМС) представляют собой слоистые, а иногда и стратиформные тела массивных сульфидных гидротермальных руд и связанных с ними сульфидных руд (сульфидные отложения, вкрапленные руды, штокверковые сульфидсодержащие жилы), которые сформировались на морском дне или чуть ниже вблизи активных магматических центров в относительно глубоких морских средах (Ridley, 2013).
Вклад гиперспектрального дистанционного зондирования Земли в изучение месторождений VHMS связан с обнаружением минералов в гидротермальном комплексе изменений. Знания о комплексе изменений важны для понимания отложений VHMS (например, Franklin, 1993). В отложениях VHMS в целом выделяют кремнеземные, хлоритовые, серицитовые и карбонатные зоны изменения (Thompson and Thompson, 1996). Основные минералы изменения, которые могут быть отображены по гиперспектральным данным в этих зонах относятся серицит, хлорит, биотит, доломит, кальцит и др. Кроме того, кварц может быть картографирован по гиперспектральным тепловым инфракрасным данным. Как правило, распределение Fe и Mg-хлоритовой и серицитовой (мусковит) зон используется в качестве вектора по отношению к руде (Thompson et al., 1999). В нескольких исследованиях изучались свойства спектральной отражательной способности альтерирующих минералов, связанных с месторождениями VHMS. Herrmann et al. (2001) и Jones et al. (2005) использовали результаты SWIR из месторождений VHMS в Тасмании-Квинсленде и на острове Ванкувер, Британская Колумбия, соответственно, чтобы проиллюстрировать, что тонкие сдвиги в спектрах белой слюды (обычно в сторону более низких длин волн) могут быть использованы для определения изменения состава белых слюд, которые могут быть потенциально векторными, в сторону некоторых типов рудных месторождений VHMS.
Месторождения VHMS были в центре внимания нескольких гиперспектральных исследований дистанционного зондирования. Cudahy et al. (2000b) использовали аэрофотостатические данные для поиска ртутной минерализации ZN в Панораме, Австралия. Спектральные данные HyMap, полученные с воздуха, были использованы для характеристики залежей VHMS в архейских зеленокаменных поясах Австралии van Ruitenbeek et al. (2006, 2012). Они сосредоточили свое внимание на изменении химического состава альтермирующего минерала мусковита/серицита, что связано с изменением спектральной отражательной способности этого минерала (например, Duke, 1994). С помощью гиперспектральных данных и последующих полевых исследований также были выявлены закономерности течения палеожидкости в этой системе изменения VHMS (van Ruitenbeek et al., 2005). Laakso et al. (2015) исследовал месторождение VHMS Izok Lake Zn-Cu-Pb-Ag, Нунавут в Канаде, используя полевую спектроскопию и аэрогиперспектральные данные. Они сообщают о находке фенгитового состава мусковита ближе к рудному месторождению. Кроме того, выявлено изменение химического состава хлорита. В зеленокаменном поясе Абитиби Rivard et al. (2009) выделили несколько литологических единиц, в том числе риолиты, несмотря на обширную растительность этого района. В этом районе месторождения VHMS не связаны с риолитами (Rivard et al., 2009).
4.3 Гидротермальные рудные месторождения (орогенные среды) Три важных типа гидротермальных месторождений Au и Au–Cu формируются в ходе региональной тектонизации и в периоды активного магматизма в геологических ландшафтах. К ним относятся: орогенные месторождения Au, месторождения золота типа Карлин и оксид железа-медь-золото
(IOCG) (Ridley, 2013).
Орогенные месторождения Au
Орогенные месторождения Au также известны как месторождения Au в жилах, кварцевые жильные месторождения Audepos, месторождения только Au или мезотермические месторождения Au. Это жильные и замещающие залежи Au в метаморфических и интрузивных магматических породах, большинство из которых сформировалось в широком объеме в периоды регионального метаморфизма.
Wang et al. (2017) исследовали с помощью инфракрасной спектроскопии отражения альтер-ассамбляжа двух орогенных месторождений золота в Австралии (Sunrise Dam и Kanowna Belle). Оба этих месторождения золота структурно контролируются и генерируют сходные минеральные комплексы (в основном белая слюда, хлорит, карбонат, кварц, пирит ± эпидот). Arne et al. (2016) изучили методом гиперспектральной визуализации отобранные керны из семи орогенных месторождений золота в центральной части штата Виктория, Австралия. Наиболее значимый гиперспектральный отклик заключается в составах белой слюды, которые систематически изменяются между зонами мусковита с высоким содержанием алюминия (поглощение Al–OH около 2208 нм), которые определяют ореол филлических изменений вокруг минерализованных структур, и зонами с низким содержанием Al-фенгита-хлорита (поглощение Al–OH >2014 нм). Наблюдаются либо более дистальные изменения, либо, возможно, региональный метаморфический фон (Arne et al., 2016). Содержание Al в белой слюде (сериците) определяется положением длины волны функции поглощения Al-OH (Duke 1994).
Bierwirth et al. (2002) исследовали минералогию изменений обнажений орогенных месторождений золота в районе Инди, Центральная Пилбара, Западная Австралия, используя аэрофотоснимки HyMap. Анализ гиперспектральных данных позволил картировать белую слюду, пирофиллит, хлорит, каолинит, гетит, гематит в зонах залегания залежей рудного золота. Поскольку один из типов этих месторождений золота связан с пирофиллитсодержащими изменениями, обнаружение новых пирофиллитовых залежей по гиперспектральным данным открыло новые перспективы (Bierwirth et al., 2002). Кроме того, было обнаружено, что белая слюда с высоким содержанием алюминия связана с месторождениями Au.
Месторождения золота типа Карлин
Месторождения золота типа Карлин названы в честь типового местонахождения в штате Невада, США. В зависимости от вмещающих пород и характера руды, они были попеременно названы месторождениями золота с осадочными отложениями и вкрапленными месторождениями золота. Руда карлинского типа характеризуется вкрапленным, Au-содержащим и богатым микроэлементами пиритом, который встречается в замещающих телах карбонатных вмещающих пород (Cline et al., 2005). Вмещающие породы, как правило, декарбонатизированы, аргиллизированы и различно окремнены, а также сульфидированы и обогащены Au. Так как реакции, в результате которых образовался Au-содержащий пирит, как правило, это не те же реакции, которые сформировали минералы изменения (Hofstra et al., 1991), рудная и альтерирующая зональность в пределах месторождений неравномерна. Отсутствие временной и, следовательно, пространственной связи, наряду с мелкозернистой природой и редким обилием руды и минералов-альтераторов, ограничивает использование альтерации для идентификации руды (Cline et al., 2005).
В настоящее время разработано большое количество аэрокосмических и космических гиперспектральных датчиков и многие запланированы (Eisman, 2012). Получение высококачественных гиперспектральных данных со спутников откроет новые горизонты в применении гиперспектрального дистанционного зондирования для разведки полезных ископаемых (например, Kruse et al., 2011). Тем не менее, пространственное разрешение запланированных данных космического гиперспектрального отражения будет умеренным (30 м), что может привести к уменьшению применения таких данных для детального обнаружения и картирования минералов.
4. Гиперспектральное дистанционное зондирование для разведки полезных ископаемых
В этом разделе представлен обзор литературы, посвященной применению гиперспектрального дистанционного зондирования Земли для разведки полезных ископаемых. Рудные месторождения сгруппированы по основному генетическому процессу обогащения следующим образом: магматические – концентрация в результате химических и минералогических процессов в магмах; гидротермальная – концентрация в результате осадков из нагретых водных флюидов, мигрирующих через породы земной коры; осадочные – концентрация механическими или химическими процессами в момент седиментации; супергенные – обогащение в результате процессов выветривания (Ridley, 2013).
4.1 Месторождения магматических руд
Алмазы в кимберлитах
Первичные алмазные руды залегают в уникальных, редких и малообъемных калийных ультрабазитовых породах, которые как класс известны как кимберлитовые породы. Они встречаются в виде диатрем, дайк и небольших трубчатых интрузивных тел. Обычно они содержат макрокристаллы, помещенные в мелкозернистую матрицу. Оливин является доминирующим членом макрокристаллического ассамбляжа. К матричным минералам относятся оливин, флогопит, перовскит, шпинель, хромит, диопсид, апатит, кальцит и серпентин. Замена рано сформировавшихся оливина, флогопита и апатита серпентином и кальцитом является обычным явлением (например, Mitchell, 1986).
Исследования спектральных характеристик отражательной способности кимберлитов показывают, что серпентин, кальцит, флогопит, хлорит, тальк, смектит и сапонит являются основными минералами, на которые следует ориентироваться по гиперспектральным данным для обнаружения поверхностных обнажений кимберлитов (например, Tukiainen et al., 2003; Hauff, 2009). Об использовании гиперспектрального дистанционного зондирования для обнаружения кимберлитов сообщалось в нескольких публикациях (Kruse and Boardman, 2000; Keeling et al., 2004; Tukianien and Thorning, 2005; Suryanarayana Rao et al., 2013).
Круз и Бордман (2000) использовали гиперспектральные данные AVIRIS и HyMap для картографирования алмазоносных кимберлитовых диатрем девонского возраста в районе между Колорадо и Вайомингом. Tukianien and Thorning (2005) использовали данные HyMap для поиска кимберлитовых даек в районе Сёндре-Стрём-фьорда в центральной части Западной Гренландии. Обнаружен ряд ранее неизвестных кимберлитовых даек. Keeling et al. (2004) сообщают, что в их целевом районе в округе Терови на юге Австралии скорость обнаружения кимберлитов с использованием совпадающих гиперспектральных и магнитных данных значительно улучшена. Это свидетельствует о преимуществах интеграции геофизических и гиперспектральных данных дистанционного зондирования Земли при поиске кимберлитов.
Исследования и тематические исследования с использованием аэроспектральных тепловых инфракрасных данных позволят по-новому взглянуть на дистанционное зондирование такого конкретного типа породы, на что также указывает тепловизионная инфракрасная спектральная визуализация керна кимберлитового бурения (например, Tappert et al., 2015). Умеренное пространственное разрешение (30 м) космических гиперспектральных данных является важным ограничением для обнаружения кимберлитов (например, Guha et al., 2013).
Хозяйственное оруденение, связанное с карбонатитами и щелочными интрузиями: редкоземельными элементами, ниобием и др.
Карбонатиты определяются в системе классификации МСГН как магматические породы, состоящие более чем на 50% из первичного (т.е. магматического) карбоната и содержащие менее 20 мас.% SiO2 (Le Maitre, 2002). Карбонатиты являются важным источником редкоземельных элементов, ниобий, а также торий и уран могут встречаться в экономических концентрациях (например, Verplanck et al., 2014).
Rowan et al. (1986) проанализировали образцы из четырех карбонатитовых комплексов в США, используя методы инфракрасной спектроскопии. Исследование показало, что карбонатитовые породы и связанные с ними щелочные литологии содержат ряд минералов с четко выраженными спектральными особенностями поглощения. Кроме того, в исследовании приведены примеры особенностей поглощения редкоземельных элементов (РЗЭ) в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (VNIR). Было замечено, что содержание Nd более 300 ppm приводит к особенностям поглощения в спектрах отражения (Rowan et al., 1986). Детальное исследование спектроскопии отражения для обнаружения редкоземельных элементов в слоях карбонатитов из разных частей мира выполнено Neave et al. (2016). Boesche et al. (2015) показали, что гиперспектральная визуализация с близкого расстояния полезна для обнаружения особенностей поглощения, вызванных редкоземельными элементами.
Rowan et al. (1995) проанализировали аэрогиперспектральные данные, записанные системой визуализации AVIRIS на карбонатитовом комплексе Айрон-Хилл в Колорадо. Они сообщают об обнаружении карбонатитовых и щелочных литологий, а также об обнаружении карбонатитовых даек в районе, пригодном для РЗЭ. В этой области также обнаружено аномальное содержание тория. Бедини (2009) проанализировал данные HyMap карбонатитового комплекса Сарфарток на юге Западной Гренландии. Гиперспектральные данные нанесли на карту несколько литологий, в том числе кальцитовые карбонатитовые отложения (обогащенные редкоземельными элементами) в пределах преимущественно доломитового карбонатитового обнажения основной зоны. Бедини и Расмуссен (2017) также использовал данные HyMap для картирования карбонатитовых даек на окраине карбонатитового комплекса Сарфарток в зоне с аномальным содержанием тория. Участок перспективен на оруденение РЗМ, проведен ряд буровых работ. В том же исследовании Бедини и Расмуссен (2017) отметили, что на ниобиевом месторождении (пирохлорная минерализация) отсутствуют особенности поглощения, которые можно было бы однозначно отнести к минерализации. Zimmermann et al. (2016) использовали гиперспектральные данные для характеристики карбонатитового месторождения Nb-Ta-LREE в Намибии. Они сообщают об обнаружении по гиперспектральным данным потенциальных зон обогащения. Rowan et al. (1996) проанализировали данные AVIRIS по району, который охватывает карбонатитовый комплекс Маунтин-Пасс в Калифорнии. Эта же территория была нанесена на карту в другом исследовании с помощью AVIRIS и данных космического мультиспектрального ASTER, что указывает на роль космического дистанционного зондирования для литологического картирования карбонатитовых комплексов (Rowan and Mars, 2003). Карбонатит Ханнешин в Афганистане также был исследован с использованием гиперспектральных данных HyMap (Kokaly and Johnson, 2011) и космических мультиспектральных данных ASTER (Mars and Rowan, 2011).
Исследования по локализации карбонатитовых залежей, как правило, должны проводиться путем анализа космических снимков. Тем не менее, аэрофотосъемка известных карбонатитовых комплексов необходима для детальной разведки полезных ископаемых на районном уровне. Исследование преимуществ аэроспектральных тепловых инфракрасных изображений для разведки карбонатитов могло бы стать вкладом в геологическую литературу по дистанционному зондированию.
Месторождения хромитов и сульфидов Ni в основных и ультраосновных породах
На основе формы рудного тела и геологической среды выделяют два распространенных типа хромитовых месторождений: стратиформные месторождения хромитов в крупных слоистых ультраосновных и основных интрузиях; и подиформные хромитовые руды в офиолитах или «альпийских перидотитах» (например, Ridley, 2013). Хромиты и шпинели демонстрируют характерные спектры инфракрасного отражения (Cloutis et al., 2004). Однако при дистанционном зондировании Земли поиски хромитов в основном основаны на обнаружении горных пород, в которых они залегают (например, Pour et al., 2015).
О гиперспектральных исследованиях с помощью дистанционного зондирования пластовых хромитовых отложений в крупных слоистых ультрамафических интрузиях не сообщалось. Лабораторная спектральная тепловизионная инфракрасная визуализация хромитового оруденения в Кеми, Финляндия, выполнена Kuosmanen et al. (2015). Livo и Johnson (2011) сообщают о результатах анализа гиперспектральных данных HyMap для обнаружения подиформных хромитов в долине Айнак-Логар, Афганистан. Область, содержащая подиформную хромитовую минерализацию, размещенную в доэоценовых ультраосновных породах, была нанесена на карту в данных HyMap как железистые и железосодержащие серповые породы. Картирование литологий офиолитов в Омане с использованием гиперспектральных данных показало интересные результаты, которые также могут быть полезны для геологоразведочных работ (Clenet et al., 2010).
Месторождения сульфидов никеля приурочены к основным и ультраосновным породам. Минералогия этих месторождений, как правило, проста и состоит из пирротина, пентландита, халькопирита и магнетита (Evans, 2013). Гиперспектральные поиски Ni-Cu-PGE-оруденения с помощью дистанционного зондирования были сосредоточены на картировании основных и ультраосновных литологий (например, Rogge et al., 2014).
Поиск магматических месторождений (например, хромитовых месторождений, месторождений сульфида никеля) в основных и ультраосновных породах с использованием гиперспектральных изображений является сложной областью исследований, и по мере увеличения доступности аэрокосмических гиперспектральных данных для заинтересованных исследователей будут проводиться дополнительные исследования.
Редкометалльные пегматиты
Термин пегматит обычно используется для описания крупнозернистой гранитной породы. В геологии рудных месторождений интерес к пегматитам представляют редкометалльные пегматиты. Редкометалльные пегматиты представляют экономический интерес как руды Ta, Sn, Cs, U, Rb, Li и Be. Пегматитовые тела сильно различаются по размеру и форме. Они варьируются от пегматитовых шлиренов и пятен в родительских гранитах, через толстые дайки длиной в много километров и полностью отделенные в пространстве от любой возможной родительской интрузии, до пегматитовых гранитных плутонов площадью во много километров (Evans, 1993).
Гиперспектральных дистанционных исследований пегматитовых роек немного. Oshigami et al. (2013) проанализировали данные HyMap из южной Намибии. Среди прочего, они нанесли на карту мусковит с высоким содержанием алюминия и лепидолит (литийсодержащая слюда) по аэрофотоснимкам. В другом исследовании, анализируя те же данные HyMap, Momose etal. (2011) пришли к выводу, что в засушливой среде обнаружение и картографирование пространственного распределения пегматитов было возможно с использованием аэрогиперспектральных данных.
4.2 Гидротермальные рудные месторождения (магматические среды)
Медно-молибденовый порфир
Месторождения порфира широко изучены (например, Pirajno, 2009; и ссылки в них). Тремя наиболее важными товарами в мире по стоимости в этих месторождениях являются Cu, Mo и Au. В медно-порфировых месторождениях важнейшими медными минералами являются халькопирит, борнит, реже халькозин. Молибденит является единственным первичным молибденовым рудным минералом порфиро-молибденовых месторождений. Характерным компонентом порфировых месторождений является гидротермальная пристенка – изменение породы. Медно-порфировые месторождения, как правило, связаны с очень крупными гидротермальными зонами изменений, такими как калийная, филловая, аргиллиевая и пропилитовая (Lowell and Guilbert, 1970).
Калийные, филловые, гиллиновые и пропилитовые зоны изменения медно-порфировых месторождений содержат минералы изменения с отчетливыми спектральными особенностями поглощения (Thompson et al., 1999), которые при условии их выхода на поверхность, могут быть обнаружены и картографированы с помощью мультиспектральных и гиперспектральных снимков дистанционного зондирования (например, Spatz, 1996; «Тангестани и Мур», 2002; Berger et al., 2003; «Марс и рябина», 2006; Riley et al., 2009; «Пур и Хашим», 2012; среди прочих).
Berger et al. (2003) использовали гиперспектральные данные AVIRIS для картографирования минеральных изменений, связанных с двумя скрытыми медно-порфировыми месторождениями (месторождения Ред-Маунтин и Саннисайд) в северной части гор Патагонии в Аризоне. Анализ данных AVIRIS позволил нанести на карту минералы альтерации, относящиеся к трем зонам альтерации: филловой, аргилловойи пропилитовой. Результаты картирования AVIRIS позволили получить новую информацию о зонах изменения по сравнению с тем, что было ранее нанесено на карту в полевых условиях (Berger et al., 2003). Минералогия зоны выщелачивания над субэкономичным месторождением порфира Mo-Cu в кальдере Гризли-Пик в центральной части Скалистых гор Колорадо была исследована по гиперспектральным данным Coulter et al. (2009). На основе гиперспектральных данных были нанесены на карту смеси ярозита, гетита и гематита, а также глинистые минералы, характеризующие изменение (серицит, каолинит, дикит и пирофиллит).
Порфиро-молибденовые месторождения имеют много общего с медно-порфировыми месторождениями. Характер изменений очень похож на те, которые обнаруживаются в медно-порфировых месторождениях, с преобладанием калийных изменений и кремнеобразования (Evans, 1993). Гиперспектральные исследования порфиро-молибденовых месторождений включают исследования Tukiainen and Thomassen (2010) и Bedini (2012) климакс-подобного месторождения Мальмбьерг в Восточной Гренландии.
Большой размер системы изменения также сделал медно-порфировые месторождения мишенью для космических гиперспектральных приложений дистанционного зондирования с использованием данных Hyperion EO-1 (например, Zadeh et al., 2014). Гиперспектральные снимки космических гиперспектральных систем, несмотря на умеренное пространственное разрешение (30 м), могут быть успешно применены для характеризации и обнаружения систем изменений, связанных с порфировыми отложениями.
Использование гиперспектральной тепловой инфракрасной съемки для изучения поверхностных обнажений порфировых отложений дает важную информацию. Riley et al. (2009) использовали аэроспектральные гиперспектральные тепловые инфракрасные данные, записанные системой визуализации SEBASS, для картографирования минералогии зон изменения порфира (калийной, филловой, аргилловой и пропилитовой) в Йерингтоне, штат Невада. Кроме того, к альтермирующим минералам, которые также могут быть картированы с использованием гиперспектральных данных отражения (например, биотит, мусковит, гипс, каолинит, эпидот, хлорит и т.д.), гиперспектральные тепловые инфракрасные данные картировали кварц, ортоклаз, альбит, пирит (Riley et al., 2009).
В нескольких исследованиях были нанесены на карту зоны изменения, аналогичные для порфировых отложений, хотя в соответствующей зоне исследования отложений не обнаружено. Например, Крузе (Kruse, 1988) обнаружил системы изменений, характерные для медных месторождений свиного гира в Северных горах Грейпвайн. Тукиайнен и Томассен (2010) сообщают об обнаружении схожих особенностей изменений с порфиро-молибденовым месторождением Мальмбьерг, расположенным примерно в двух км к югу от месторождения. Бедини (2011) изучил с помощью гиперспектральных изображений HyMapобширную систему гидротермальных изменений в Кап-Симпсон в Восточной Гренландии. Основываясь также на геохимических показателях, можно предположить, что комплекс изменений в Кап Симпсон мог быть частью порфиро-молибденовой системы. Ngcofe et al. (2013) нанесли на карту индикаторные минералы медно-порфировых месторождений в метаморфической провинции Намаква, Южная Африка, используя снимки HyMap.
Эпитермальные высоко- и низкосульфидированные золото-серебряные месторождения
Эпитермальные отложения являются низкотемпературными (<
300 °C),месторождения прециозных или цветных металлов с тесной временной и пространственной связью с вулканическими центрами. Драгоценные металлы (Au и Ag) являются основными продуктами эпитермальных месторождений, хотя некоторые из них образуют побочные продукты Hg и Sb, а также побочные продукты цветных металлов Pb, Cua nd Zn (Ridley, 2013). Поскольку эпитермальные отложения образуются на небольшой глубине (< 2 км), многие из них, вероятно, относительно быстро подвергаются эрозии после формирования. Таким образом, большинство известных месторождений геологически недавние (кайнозойские) и залегают в районах активного или устойчивого дугового вулканизма. Подробные описания и многочисленные ссылки на эпитермальные золото-серебряные месторождения приведены в Pirajno (2009).
Высокосульфидированные эпитермальные месторождения золота (или кварц-алунитовые эпитермальные месторождения золота) демонстрируют сильное гидротермальное изменение породы-стены, часто с четко выраженной зональностью. Сульфаты и глинистые минералы (например, алунит, дикит, каолинит, пирофиллит, иллит), которые встречаются в гидротермальных зонах альтового рациона (продвинутые аргиллые, промежуточные аргиллиновые и пропилитовые) высокосульфидированных эпитермальных месторождений золота, обладают уникальными спектральными характеристиками отражения в коротковолновой инфракрасной области длин волн (например, Clark, 1999).
Гидротермальная система изменения кварц-алунитовых эпитермальных месторождений золота была объектом многочисленных гиперспектральных исследований дистанционного зондирования (например, Goetz and Srivasatava, 1985; Kruse et al., 1990; Clark et al., 2003; Kruse et al., 2003; Kruse et al., 2006; Bedini et al., 2009; «Райли Хеккер», 2013; Swayze et al., 2014; среди прочих). Гетц и Шривастава (1985) использовали данные первого гиперспектрального датчика Airborne Imaging Spectrometer (AIS) для картирования каолинита и алунита в эпитермальном высокосульфидированном стволе Куприта (штат Невада). В этом исследовании также впервые в Куприте по данным AIS было обнаружено присутствие минерала буддингтонита, аммонийсодержащего полевого шпата (Goetz and Srivastava, 1985).
Kruse et al. (1990) с использованием гиперспектральных данных GERIS в Куприте картировали алунит, каолинит, буддингтонит и гематит. Алунит, каолинит, пирофиллит, буддингтонит, мусковит, гетит, гематит и др. были картированы в эпитермальной высокосульфидированной альтерной системе Cuprite Clark et al. (2003) с использованием гиперспектральных данных AVIRIS. Еще одно подробное гиперспектральное картирование альтерационной минералогии в Куприте приведено в работе Swayze et al. (2014). Bedini et al. (2009) исследовали с помощью аэрофотоснимков HyMap обширную эпитермальную высокосульфидированную гидротермальную альтеральную систему, связанную с эпотермальными месторождениями золота Родалкилар на юго-востоке Испании. Результаты картирования HyMap для алунита, пирофиллита, каолинита и иллита могут быть использованы для уточнения карты зон гидротермальных изменений в Родалкиларе (Bedini et al., 2009). Kruse et al. (2006) проанализировали гиперспектральные данные AVIRIS в Лос-Менукосе, Аргентина. Минералы изменения, идентифицированные в районе Лос-Менукос с помощью снимков AVIRIS, включают гематит, гетит, каолинит, дикит, алунит, пироп-хиллит, мусковит/серицит, монтмориллонит, кальцит и цеолиты (Kruse et al., 2006). Гиперспектральные карты показали хорошее соответствие с результатами полевой рекогносцировочной верификации и спектральных измерений, полученных с помощью полевого спектрометра (Kruse et al., 2006).
Низкосульфидированные эпитермальные золото-серебряные месторождения имеют более слабое гидротермальное изменение бортовой породы, чем высокосульфидированные эпитермальные золото-серебряные месторождения. Crosta et al. (1998) провели исследование в Боди, штат Калифорния, где было выработано месторождение низкосульфидированного эпитермального золота (John et al., 2015). Bierwirth et al. (2002) проанализировали гиперспектральные данные HyMap в районе Инди в Северной Пилбаре в Западной Австралии, в районе, где также встречаются месторождения золота с эпитермальными жилами, связанные с кварцево-слюдяным ассамбляжем. Они сообщают, что эпитермальные системы характеризовались белой слюдой и, возможно, турмалином, минералами, которые были нанесены на карту по гиперспектральным данным (Bierwirth et al., 2002).
Использование аэрофотосъемочных тепловых инфракрасных гиперспектральных изображений откроет новые возможности для изучения обнажений поверхности эпитермальных месторождений золота и серебра, особенно для обнаружения зон, богатых кварцем (например, Vaughan et al., 2005; Calvin et al., 2015). Райли и Хекер (2013) использовали аэрофотоснимки гиперспектральных тепловых изображений для характеристики системы эпитермических изменений в Куприте, штат Невада. Аэрофотоснимки нанесли на карту ряд минералов, включая кварц, алунит, каолинит, мусковит, хлорит, ортоклаз, олигоклаз, санидин (Riley and Hecker, 2013).
Гиперспектральное картирование активных эпитермальных систем дало важную информацию для современных эпитермальных систем (например, Kruse, 1999; «Хеллман и Рэмси», 2004; Kratt et al., 2010; van der Meer et al., 2014; Calvin et al., 2015). Использование спутниковых гиперспектральных снимков для характеристики альтермационной совокупности эпитермальных золото-серебряных месторождений затруднено из-за умеренного пространственного разрешения этих данных. Тем не менее, были получены некоторые обнадеживающие результаты (например, Kruse et al., 2003, 2006; «Кальвин и Пейс», 2016).
Эпитермальные золото-серебряные месторождения хорошо изучены и представлены в геологической гиперспектральной литературе. Одновременные исследования ассамбляжей изменений таких минерализующих систем с использованием данных видимого и коротковолнового инфракрасного и теплового инфракрасного диапазонов будут весьма полезны.
Грейзен и связанные с ним рудные месторождения
Слово «грейзен» относится к гидротермальной альтермальной альтерной совокупности гранитного рока, в частности, кварц-мусковита (или лепидолита) с примесными количествами топаза, турмалина и флюорита, образовавшейся в результате постмагматического метасоматического изменения гранита (например, Best, 1982). Грейзены важны в основном для производства олова и вольфра. Они, как правило, развились на верхних контактах гранитных интрузий. Оруденение проявляется в виде крупных неправильных или пластообразных тел непосредственно под верхним контактом геохимически специализированных гранитов поздней стадии и может простираться вниз примерно на 10-100 м, прежде чем пройти через зону полевошпатовых изменений (альбитизация, микроклинизация) в свежий гранит внизу (Pollard el at., 1988).
Мусковит, топаз и урмалин имеют диагностические особенности поглощения в области длин волн SWIR (например, Clark et al., 2003). Эти минералы также могут быть обнаружены с помощью гиперспектральных данных (например, Bierwirth et al., 2002; Bedini, 2012). Существует несколько гиперспектральных исследований по дистанционному зондированию рудных месторождений, связанных с грейзеном. Тукиайнен и Томассен (2010) сообщают, что на Земле Гудзона в Гренландии по гиперспектральным данным (пространственное разрешение 5 м) не удалось выделить минерализацию грейзена, которая дала 1,4% Sn, из-за ограниченного размера обнажений.
Необходимы дополнительные исследования с использованием инфракрасной спектроскопии и аэрогиперспектральных изображений по обнаружению и картированию продуктов изменения Грейзена.
Месторождения Скарна
Скарновое месторождение - это рудное месторождение в карбонатсодержащих породах, которые были гидротермально изменены до ассоциаций известково-силикатных минералов вместе с, в некоторых случаях, магнетитом или Mg-содержащими силикатными минералами. Характерно, что отложения находятся на расстоянии около километра от контакта магматического интрузии. Рудные минералы залегают в трещинах или распространяются через измененную породу (Ridley, 2013).
Zamuido (2009) нацелился на использование аэрофотостатических гиперспектральных данных золото-платиновой минерализации, залегающей в скарнах на месторождении железа Эль-Капитано в Нью-Мексико. Месторождение Эль-Капитано характеризуется богатой железом известково-силикатной скарновой минералогией и более поздней стадией гематит-кальцитовой преобладающей ассамбляжа. Золото-платиновое оруденение встречается в основном в гематит-кальцитовой ассоциации. В центре внимания гиперспектрального картирования минералов были карбонатные породы, известково-силикатные скарновые минералы (тремолит и флогопит), гематит и гетит. Выявлено несколько аномальных участков гематита/гетита и известково-силикатов. Эти аномалии были проверены в полевых условиях, и было обнаружено, что некоторые из них имеют аномальные значения золота и платины (Zamuido, 2009). Гиперспектральные снимки HyMap были применены для изучения метаморфо-гидротермального месторождения U-REE Мэри Кэтлин, Северо-Запад, Квинсленд, Австралия (Salles et al., 2017). Гиперспектральные данные были использованы для картографирования пространственного распределения скаполита, андрадита, кальцита, эпидота, роговой обманки, монтмориллонита, каолинита и гетита.
Данные HyMap позволили провести всестороннюю минералогическую экспертизу между скарновыми комплексами и нерентабельным роком. Авторы также сообщают о выявлении по гиперспектральным данным интересных закономерностей в системе изменения скарна и их связи с рудным месторождением (Salles et al., 2017). Скарно-мраморные комплексы также были обнаружены с помощью космических мультиспектральных данных ASTER (Rowan and Mars, 2003), что указывает на то, что для дистанционного зондирования скарнов могут быть полезны также спутниковые датчики.
Cudahy et al. (2000a) использовали аэроспектральные тепловые инфракрасные данные для картографирования минералогии изменений скарна в Йерингтоне, штат Невада. Проведен анализ тепловых инфракрасных гиперспектральных снимков, картографированных железо-гранатовых, Al-Fe гранатовых, пироксеновых, эпидотовых, доломитовых, кальцитовых, кварцево-глинисто-полевошпатовых, гипсовых и др. Кроме того, целью исследования было выделение серий твердых растворов граната. Карта химического состава твердых растворов garn et Fe-Al четко очерчивала эти области изменения скарна и согласовывалась с зоной изменения скарна, нанесенной на карту полевыми геологами (Cudahy et al., 2000a). Это исследование важно не только для гиперспектрального дистанционного зондирования скарновых формаций, обсуждаемых в данном подразделе, но и показывает потенциал хорошо проанализированных гиперспектральных тепловых инфракрасных данных для разведки полезных ископаемых. Крузе (2015), используя гиперспектральные тепловые инфракрасные данные на участке в северной части Долины Смерти, Калифорнии и Невады, также нанес на карту известково-силикатные изменения (андрадитовый гранатовый скарн) и силицификацию. Это изменение произошло в результате превращения карбоната в скарн, что подтверждено полевыми наблюдениями (Kruse, 2015).
Вулканический массивный сульфид (VHMS)
Вулканический массивный сульфид (VHMS) или
Вулканогенные массивные сульфидные месторождения (ВМС) представляют собой слоистые, а иногда и стратиформные тела массивных сульфидных гидротермальных руд и связанных с ними сульфидных руд (сульфидные отложения, вкрапленные руды, штокверковые сульфидсодержащие жилы), которые сформировались на морском дне или чуть ниже вблизи активных магматических центров в относительно глубоких морских средах (Ridley, 2013).
Вклад гиперспектрального дистанционного зондирования Земли в изучение месторождений VHMS связан с обнаружением минералов в гидротермальном комплексе изменений. Знания о комплексе изменений важны для понимания отложений VHMS (например, Franklin, 1993). В отложениях VHMS в целом выделяют кремнеземные, хлоритовые, серицитовые и карбонатные зоны изменения (Thompson and Thompson, 1996). Основные минералы изменения, которые могут быть отображены по гиперспектральным данным в этих зонах относятся серицит, хлорит, биотит, доломит, кальцит и др. Кроме того, кварц может быть картографирован по гиперспектральным тепловым инфракрасным данным. Как правило, распределение Fe и Mg-хлоритовой и серицитовой (мусковит) зон используется в качестве вектора по отношению к руде (Thompson et al., 1999). В нескольких исследованиях изучались свойства спектральной отражательной способности альтерирующих минералов, связанных с месторождениями VHMS. Herrmann et al. (2001) и Jones et al. (2005) использовали результаты SWIR из месторождений VHMS в Тасмании-Квинсленде и на острове Ванкувер, Британская Колумбия, соответственно, чтобы проиллюстрировать, что тонкие сдвиги в спектрах белой слюды (обычно в сторону более низких длин волн) могут быть использованы для определения изменения состава белых слюд, которые могут быть потенциально векторными, в сторону некоторых типов рудных месторождений VHMS.
Месторождения VHMS были в центре внимания нескольких гиперспектральных исследований дистанционного зондирования. Cudahy et al. (2000b) использовали аэрофотостатические данные для поиска ртутной минерализации ZN в Панораме, Австралия. Спектральные данные HyMap, полученные с воздуха, были использованы для характеристики залежей VHMS в архейских зеленокаменных поясах Австралии van Ruitenbeek et al. (2006, 2012). Они сосредоточили свое внимание на изменении химического состава альтермирующего минерала мусковита/серицита, что связано с изменением спектральной отражательной способности этого минерала (например, Duke, 1994). С помощью гиперспектральных данных и последующих полевых исследований также были выявлены закономерности течения палеожидкости в этой системе изменения VHMS (van Ruitenbeek et al., 2005). Laakso et al. (2015) исследовал месторождение VHMS Izok Lake Zn-Cu-Pb-Ag, Нунавут в Канаде, используя полевую спектроскопию и аэрогиперспектральные данные. Они сообщают о находке фенгитового состава мусковита ближе к рудному месторождению. Кроме того, выявлено изменение химического состава хлорита. В зеленокаменном поясе Абитиби Rivard et al. (2009) выделили несколько литологических единиц, в том числе риолиты, несмотря на обширную растительность этого района. В этом районе месторождения VHMS не связаны с риолитами (Rivard et al., 2009).
4.3 Гидротермальные рудные месторождения (орогенные среды) Три важных типа гидротермальных месторождений Au и Au–Cu формируются в ходе региональной тектонизации и в периоды активного магматизма в геологических ландшафтах. К ним относятся: орогенные месторождения Au, месторождения золота типа Карлин и оксид железа-медь-золото
(IOCG) (Ridley, 2013).
Орогенные месторождения Au
Орогенные месторождения Au также известны как месторождения Au в жилах, кварцевые жильные месторождения Audepos, месторождения только Au или мезотермические месторождения Au. Это жильные и замещающие залежи Au в метаморфических и интрузивных магматических породах, большинство из которых сформировалось в широком объеме в периоды регионального метаморфизма.
Wang et al. (2017) исследовали с помощью инфракрасной спектроскопии отражения альтер-ассамбляжа двух орогенных месторождений золота в Австралии (Sunrise Dam и Kanowna Belle). Оба этих месторождения золота структурно контролируются и генерируют сходные минеральные комплексы (в основном белая слюда, хлорит, карбонат, кварц, пирит ± эпидот). Arne et al. (2016) изучили методом гиперспектральной визуализации отобранные керны из семи орогенных месторождений золота в центральной части штата Виктория, Австралия. Наиболее значимый гиперспектральный отклик заключается в составах белой слюды, которые систематически изменяются между зонами мусковита с высоким содержанием алюминия (поглощение Al–OH около 2208 нм), которые определяют ореол филлических изменений вокруг минерализованных структур, и зонами с низким содержанием Al-фенгита-хлорита (поглощение Al–OH >2014 нм). Наблюдаются либо более дистальные изменения, либо, возможно, региональный метаморфический фон (Arne et al., 2016). Содержание Al в белой слюде (сериците) определяется положением длины волны функции поглощения Al-OH (Duke 1994).
Bierwirth et al. (2002) исследовали минералогию изменений обнажений орогенных месторождений золота в районе Инди, Центральная Пилбара, Западная Австралия, используя аэрофотоснимки HyMap. Анализ гиперспектральных данных позволил картировать белую слюду, пирофиллит, хлорит, каолинит, гетит, гематит в зонах залегания залежей рудного золота. Поскольку один из типов этих месторождений золота связан с пирофиллитсодержащими изменениями, обнаружение новых пирофиллитовых залежей по гиперспектральным данным открыло новые перспективы (Bierwirth et al., 2002). Кроме того, было обнаружено, что белая слюда с высоким содержанием алюминия связана с месторождениями Au.
Месторождения золота типа Карлин
Месторождения золота типа Карлин названы в честь типового местонахождения в штате Невада, США. В зависимости от вмещающих пород и характера руды, они были попеременно названы месторождениями золота с осадочными отложениями и вкрапленными месторождениями золота. Руда карлинского типа характеризуется вкрапленным, Au-содержащим и богатым микроэлементами пиритом, который встречается в замещающих телах карбонатных вмещающих пород (Cline et al., 2005). Вмещающие породы, как правило, декарбонатизированы, аргиллизированы и различно окремнены, а также сульфидированы и обогащены Au. Так как реакции, в результате которых образовался Au-содержащий пирит, как правило, это не те же реакции, которые сформировали минералы изменения (Hofstra et al., 1991), рудная и альтерирующая зональность в пределах месторождений неравномерна. Отсутствие временной и, следовательно, пространственной связи, наряду с мелкозернистой природой и редким обилием руды и минералов-альтераторов, ограничивает использование альтерации для идентификации руды (Cline et al., 2005).
Исследования с использованием рентгеноструктурного (XRD) анализа показали, что иллит в аргиллизованных зонах альтового рациона месторождений золота типа Карлин колеблется от хорошо упорядоченной высокотемпературной разновидности 2М до плохо упорядоченной низкотемпературной разновидности 1М (Kruse and Hauff, 1991). Крузе и Хауфф (1991) в исследовании, проведенном на золотом руднике Карлин в округе Эврика, штат Невада, показали, что политипная зональность иллита может быть различима также с помощью методов коротковолновой инфракрасной спектроскопии. Аналогичная политипная зональность в пределах аргиллизированной зоны альтерации была также засвидетельствована для минералов изменения каолинита и дикита (Cline et al., 2005). Эти особенности в зоне альтерации могут быть идентифицированы с помощью SWIR-методов и нанесены на карту с помощью гиперспектрального анализа изображений.
Аммонизированные гидротермальные флюиды взаимодействуют с калийсодержащими минералами в материале пристеночных пород, образуя изменения аммонийного иллита вдоль флюид-каналов, связанных с месторождениями золота типа Карлин. Эти же флюиды транспортируют золото, которое вкраплено в благоприятные вмещающие породы. Таким образом, иллит аммония служит инструментом разведки для поиска месторождений золота типа Карлин. Аммоний был закартирован с использованием гиперспектральных данных HyMap в районе каньона Уотерпайп (район каньона Джерритт) и на месторождении Норт-Скример, штат Невада, США (Mateer, 2010). Кроме того, Mateer (2010) отметил, что фенгитовый иллит, который может быть нанесен на карту по гиперспектральным данным, является индикатором гидротермальной активности и может быть полезным ориентиром для разведки золота типа Карлин в этих местах.
Другой характерной чертой месторождений золота карлинского типа, которая наблюдается во многих случаях, является силицификация. Для выявления зон, богатых кремнеземом, в качестве индикатора вероятных процессов минерализации были применены многозначные тепловые инфракрасные данные, полученные в воздухе и в космосе (Watson et al., 1990; Rockwell and Hofstra, 2008). Это указывает на то, что более детальные аэрофотосъемочные тепловые инфракрасные данные будут полезны для разведки месторождений золота типа Карлин. Данные космического гиперспектрального аппарата Hyperion EO-1 были оценены для обнаружения оксидов/гидроксидов железа и глинистых зон, связанных с известными месторождениями золота типа Карлин в районе Бау, Малайзия. Авторы сообщают об обнадеживающих результатах, несмотря на умеренное пространственное разрешение космических гиперспектральных данных (Pour and Hashim, 2014).
Месторождения оксида железа, меди и золота (IOCG)
Месторождения оксида железа, меди и золота (IO CG) представляют собой гидротермальные руды, в основном медные и золотые, но которые также могут производить другие металлы в качестве побочных продуктов (U, Ag, LREE). Отличительной характеристикой этих месторождений является то, что основным железосодержащим минералом в руде является магнетит или гематит, а не сульфидный минерал железа, такой как пирит (Ridley, 2013).
Corriveau et al. (2007), оценивая полезные методы для поисков месторождений IOCG в вулкано-плутонических ландшафтах Канады с использованием альтерации в качестве вектора к руде, также используют диск с гиперспектральными сигнатурами зон изменения, связанных с месторождениями IOCG. Калийные и натриевые изменения демонстрируют схожие общие профили, но могут быть различимы на основе расположения гидроксильного компонента (OH-) вблизи 2200 нм. Эти результаты открывают широкие возможности для дистанционного картирования распределения этих типов изменений с помощью гиперспектральных аэрофотоснимков или космических снимков при достаточном пространственном разрешении (Corriveau et al., 2007). С помощью ближней инфракрасной спектроскопии отражения был исследован состав минерала изменения фенгита на месторождении IOCG Олимпийской плотины (Tappert et al., 2013). В исследовании сообщается, что фенгит, расположенный вблизи рудоносной зоны, содержит больше алюминия, чем фенгит, расположенный в бесплодных породах, и эта разница в химии минералов фенгита наблюдалась в спектрах отражения между 2,206 мкм и 2,213 мкм.
Аэрофотоснимки из Восточного складчатого пояса горы Айза-Инлиер, Австралия, были протестированы Laukamp et al. (2011) на предмет обнаружения изменений, связанных с оксидом железа Cu–Au (IOCG). Различные типы гидротермальных альтермальных и палеофлюидных каналов были идентифицированы путем картирования пространственного распределения, степени кристалличности и состава альтермирующих минералов (белые слюды, амфибийные оле, хлориты и др.).
4.4 Гидротермальные рудные месторождения (осадочные среды)
В эту группу входят месторождения Pb-Zn долинного типа Миссисипи (MVT) и месторождения SEDEX Pb-Zn-Ag, месторождения меди Купфершифера или краснослойные медные месторождения и месторождения урана в осадочных бассейнах (Evans, 1993). Месторождения долины Миссисипи представляют собой эпигенетические сульфидные отложения Pb-Zn в карбонатных породах, которые содержат от нескольких до примерно 10 мас.% каждого Pb и Zn с примерно равными значениями два или с преобладанием Zn. Месторождения Купфершифера, как правило, представляют собой крупные, латерально протяженные, слоистые месторождения Cu, при этом Co является важным побочным продуктом в некоторых месторождениях. Большая часть ресурсов урана образована в результате синдиагенетической миграции низкотемпературных вод через осадочные бассейны, в частности через высокопроницаемые песчаники во внутриконтинентальных бассейнах (Ridley, 2013). Геологическая гиперспектральная литература по дистанционному зондированию Земли бедна изучением месторождений Pb-Zn долинного типа Миссисипи (MVT), месторождений Купфершифера и урановых месторождений в осадочных бассейнах.
Месторождения SEDEX Pb-Zn-Ag
Месторождения SEDEX в некоторых отношениях схожи с рудами MVT. Они представляют собой стратиформные или слоистые сульфидные руды Pb–Zn, содержащиеся в осадочных породах раннепротерозойского и мезозойского возраста, с Ag в качестве значительного побочного продукта во многих рудах, а в некоторых случаях и второстепенным Cu (например, Ridley, 2013). Peter et al. (2015) провели спектроскопическое исследование VNIR-SWIR месторождений Zn-Pb (SEDEX) в бассейновых сланцевых средах районов Говардс-Пасс и Макмиллан-Пасс, Селвин, Канада. Многие из ключевых минералов, пространственно ассоциированных с осаждаемой осадочными породами Zn-Pb в бассейне Селвин (апатит, пирит, sp-галерит, барит, K-Ba полевой шпат), не имеют спектральных сигнатур в части электромагнитного спектра VNIR-SWIR. Тем не менее, данные указывают на то, что другие минералы, которые пространственно связаны с минерализацией (сидерит, мусковит, фенгит и монтмориллонит), действительно имеют спектральные сигнатуры, хотя они довольно приглушены (Peter et al., 2015). Они пришли к выводу, что гиперспектральная спектроскопия оптического отражения будет иметь ограниченное применение при очерчивании благоприятных горизонтов и векторизации в сторону минерализации вдоль них в районах перевала Говарда и перевала Макмиллан бассейна Селвин (Peter et al., 2015).
Cudahy et al. (1999) нанесли на карту химический состав твердого раствора граната Fe-Mn, связанный с минерализацией Pb-Zn-Ag в стиле Брокен-Хилл, используя гиперспектральные данные 9-11 мкм. Отмечено, что состав граната становится марганцевым (спессартиновым) вблизи пластового Pb–Zn–Ag оруденения. Большинство авторов считают месторождения Pb-Zn-Ag типа Брокен-Хилл метаморфизованным вариантом месторождений SEDEX (Уолтерс, 1998). Обильные силлиманит и вкрапленный гранат образуют крупномасштабные оболочки пластовых изменений в вмещающих кварцо-полевошпатовых последовательностях. Гранатовые кварциты и песчаники Fe-Mn образуют непосредственную оболочку рудной системы (Walters, 1998). Данные аэродинамической гиперспектрации HyMapтакже использовались в Брокен-Хилле (Taylor et al., 2005).
Данные HyMap позволили составить карту некоторых литологий, имеющих решающее значение для разведки полезных ископаемых в регионе, таких как ганитосодержащий кварц, марганецсодержащие гранатоносные породы и богатые натрием слюды, что указывает на вероятные изменения минералов. Месторождения Pb-Zn-Ag в Маунт-Айза, Австралия, также стали мишенью гиперспектральных данных HyMap (Jakob et al., 2016). Основное внимание авторы уделяли выявлению госсанов, которые могут быть связаны с минерализацией.
4.5. Рудные месторождения, образующиеся в осадочных средах В эту группу входят железные руды в ленточно-железистые формации и осадочные породы содержали месторождения марганца. Полосчатые железистые образования залегают в стратиграфических единицах толщиной в сотни метров и сотнями или тысячами километров в поперечном протяжении. Значительная часть этих железных формаций может быть использована непосредственно в качестве низкосортной железной руды (например, таконита), а другие части являются проторами для месторождений с более высоким содержанием золота (Evans, 1993). Большая часть Mn и большинство известных ресурсов Mn находятся в небольшом количестве крупных слоистых отложений позднеархейского и третичного возраста, расположенных в последовательностях мелководных морских осадочных пород, сформировавшихся вдали от активного вулканизма. По аналогии с железными образованиями их иногда называют марганцевыми образованиями (Ridley, 2013). Применение космических мультиспектральных данных ASTER для поиска железной руды в полосчатых железных формациях в зеленокаменном поясе Weld Range, кратон Йилгарн, Западная Австралия (Duuring et al., 2012) указывает на потенциал данных дистанционного зондирования для характеристики полосчатых железных формаций и связанных с ними месторождений.
Тематические исследования применения аэро- и космического гиперспектрального дистанционного зондирования для характеристики этих месторождений (железные руды в полосчатых железных формах и отложения Mn в осадочных породах) будут ценны для геологической литературы по дистанционному зондированию.
4.6 Супергенные руды
Латериты и бокситы
Суперген подразумевает генезис на поверхности Земли или вблизи нее. Это слово используется для противопоставления гипогену, или генезиса на глубине. В большинстве случаев супергенные руды образуются в результате воздействия метеоритных вод на горные породы в результате химических процессов и минеральных реакций выветривания (например, Evans, 1993; Ридли, 2013). Термин «латерит» относится к красноцветным недрам, богатым оксидом железа и глиноземом, который выщелачивается из оснований и характерен для выветривания практически всех типов пород в климатических зонах интенсивных химических выветриваниях. Ba-uxits представляют собой реголитовые материалы, состоящие из смесей мелкозернистых минералов гидроксида алюминия, чаще всего гидратированного минерала гиббсита (Al2O33H2O) и полугидратированный бемит (AlOOH), реже диаспоры (AlOOH). Большинство бокситов включают в себя как гиббси, таки бемит, хотя один из них, как правило, является доминирующим. Бокситовые руды в латеритных профилях реголита составляют почти все мировые ресурсы алюминия (Ridley, 2013).
Carvalho et al. (1999) сообщают об оценке гиперспектральных данных AVIRIS для изучения супергенных скоплений никелевого латерита вблизи города Никеландия, штат Гояс, Бразилия. Никелево-латеритное месторождение Никеландия является продуктом выветривания ультраосновного щелочного массива. Различают два типа руды: гарниеритовую и лимонитовую. Авторы сообщают о картографировании основных профилей горизонта выветривания по гиперспектральным данным. Гарниерит, каолинит, оксиды железа и гидроксиды были выделены с помощью анализа данных AVIRIS (Carvalho et al., 1999). Нагаль (2013) использовал гиперспектральные данные космического аппарата Hyperion-EO1 для обнаружения скоплений бокситов в части района Катни, штат Мадхья-Прадеш, Индия. Традиционные методы разграничения высокосортных бокситов, богатых гибзитом, являются утомительными, трудоемкими и требуют тщательного отбора проб и геохимического анализа. Kusuma et al. (2012) в тематическом исследовании из бассейна реки Савитри, штат Махараштра, Индия, показывают, как спектральные свойства могут быть эффективно использованы при картировании высококачественных бокситов, залегающих на широких территориях, с использованием данных космического гиперспектрального дистанционного зондирования (Hyperion EO-1).
5. Обсуждение
В предыдущем разделе был представлен систематический, актуальный и практически исчерпывающий обзор литературы по применению гиперспектрального дистанционного зондирования для разведки полезных ископаемых и определения характеристик рудных месторождений. Основываясь на этом обзоре, в этом разделе обсуждаются некоторые ключевые аспекты гиперспектральной визуализации для разведки полезных ископаемых и определения характеристик рудных месторождений.
Не все типы рудных месторождений пользуются одинаковым вниманием со стороны геолого-гиперспектрального исследовательского сообщества (табл. 1). Особенно исследованы гиперспектральной визуализацией эпитермальные месторождения золота и, в некоторой степени, медно-порфировые месторождения. Сообщалось также о нескольких исследованиях кимберлитов (вмещающая порода алмазов), карбонатитов (вмещающая порода редкоземельных элементов), скарновых месторождений, месторождений VHMS, орогенных гидротермальных рудных месторождений и SEDEX Pb- Месторождения Zn-Ag. Недостаточно изучена возможность гиперспектральной визуализации для характеристики ряда рудных месторождений, включая хромиты и сульфиды никеля в основных и ультраосновных породах, редкометалльные пегматиты и супергенные руды (латериты и бокситы). С другой стороны, для ряда рудных месторождений, связанных с осадочными средами, включая месторождения Pb-Zn долинного типа Миссисипи (MVT), месторождения Купфершифера и месторождения урана в осадочных бассейнах, железные руды в полосчатых железных формациях не были изучены с помощью гиперспектральных визуализационных исследований.
Ограниченное количество или отсутствие гиперспектральных тематических исследований для ряда важных рудных месторождений связано, по крайней мере, с двумя факторами: (1) все еще ограниченная доступность аэрофотоснимков для исследовательского сообщества; (2) эффективность гиперспектральной визуализации для определения характеристик данного месторождения. Однако, как упоминалось в нескольких случаях в разделе 3, для некоторых из этих месторождений инфракрасная спектроскопия и методы спектральной съемки с близкого расстояния показали, что воздушное и космическое гиперспектральное дистанционное зондирование может внести свой вклад в их изучение.
Гиперспектральные тематические исследования, демонстрирующие возможности технологии для разведки и характеризации этих типов рудных месторождений, для которых использование гиперспектральной технологии все еще недостаточно изучено, были бы очень полезны для геологической литературы по дистанционному зондированию.
Анализ и интерпретация гиперспектральных данных могут быть направлены непосредственно на рудное оруденение, гидротермальные изменения, связанные с рудным оруденением, или вмещающую породу минерализации. Обзор литературы (табл. 1) показывает, что при разведке и характеристике рудного месторождения фокус анализа гиперспектральных данных может варьироваться в зависимости от (1) типа месторождения полезных ископаемых; (2) длина волны доступного гиперспектрального изображенияи (3) степень экспозиции поверхности.
Характерно, что гиперспектральные исследования месторождений магматических руд обычно основываются на выявлении вмещающей породы. Как правило, во всех типах гидротермальных рудных месторождений гиперспектральный анализ изображений направлен на картирование минералов изменения в различных альтерационных ассоциациях, объединяющих эти рудные месторождения. Непосредственное обнаружение рудных минералов встречается реже. В качестве примера можно привести попытку прямого обнаружения особенностей поглощения редких утренних элементов в карбонатитах или картирование оксидов/гидроксидов железа и гарниерита в железо-никелевых латеритах.
Аммонизированные гидротермальные флюиды взаимодействуют с калийсодержащими минералами в материале пристеночных пород, образуя изменения аммонийного иллита вдоль флюид-каналов, связанных с месторождениями золота типа Карлин. Эти же флюиды транспортируют золото, которое вкраплено в благоприятные вмещающие породы. Таким образом, иллит аммония служит инструментом разведки для поиска месторождений золота типа Карлин. Аммоний был закартирован с использованием гиперспектральных данных HyMap в районе каньона Уотерпайп (район каньона Джерритт) и на месторождении Норт-Скример, штат Невада, США (Mateer, 2010). Кроме того, Mateer (2010) отметил, что фенгитовый иллит, который может быть нанесен на карту по гиперспектральным данным, является индикатором гидротермальной активности и может быть полезным ориентиром для разведки золота типа Карлин в этих местах.
Другой характерной чертой месторождений золота карлинского типа, которая наблюдается во многих случаях, является силицификация. Для выявления зон, богатых кремнеземом, в качестве индикатора вероятных процессов минерализации были применены многозначные тепловые инфракрасные данные, полученные в воздухе и в космосе (Watson et al., 1990; Rockwell and Hofstra, 2008). Это указывает на то, что более детальные аэрофотосъемочные тепловые инфракрасные данные будут полезны для разведки месторождений золота типа Карлин. Данные космического гиперспектрального аппарата Hyperion EO-1 были оценены для обнаружения оксидов/гидроксидов железа и глинистых зон, связанных с известными месторождениями золота типа Карлин в районе Бау, Малайзия. Авторы сообщают об обнадеживающих результатах, несмотря на умеренное пространственное разрешение космических гиперспектральных данных (Pour and Hashim, 2014).
Месторождения оксида железа, меди и золота (IOCG)
Месторождения оксида железа, меди и золота (IO CG) представляют собой гидротермальные руды, в основном медные и золотые, но которые также могут производить другие металлы в качестве побочных продуктов (U, Ag, LREE). Отличительной характеристикой этих месторождений является то, что основным железосодержащим минералом в руде является магнетит или гематит, а не сульфидный минерал железа, такой как пирит (Ridley, 2013).
Corriveau et al. (2007), оценивая полезные методы для поисков месторождений IOCG в вулкано-плутонических ландшафтах Канады с использованием альтерации в качестве вектора к руде, также используют диск с гиперспектральными сигнатурами зон изменения, связанных с месторождениями IOCG. Калийные и натриевые изменения демонстрируют схожие общие профили, но могут быть различимы на основе расположения гидроксильного компонента (OH-) вблизи 2200 нм. Эти результаты открывают широкие возможности для дистанционного картирования распределения этих типов изменений с помощью гиперспектральных аэрофотоснимков или космических снимков при достаточном пространственном разрешении (Corriveau et al., 2007). С помощью ближней инфракрасной спектроскопии отражения был исследован состав минерала изменения фенгита на месторождении IOCG Олимпийской плотины (Tappert et al., 2013). В исследовании сообщается, что фенгит, расположенный вблизи рудоносной зоны, содержит больше алюминия, чем фенгит, расположенный в бесплодных породах, и эта разница в химии минералов фенгита наблюдалась в спектрах отражения между 2,206 мкм и 2,213 мкм.
Аэрофотоснимки из Восточного складчатого пояса горы Айза-Инлиер, Австралия, были протестированы Laukamp et al. (2011) на предмет обнаружения изменений, связанных с оксидом железа Cu–Au (IOCG). Различные типы гидротермальных альтермальных и палеофлюидных каналов были идентифицированы путем картирования пространственного распределения, степени кристалличности и состава альтермирующих минералов (белые слюды, амфибийные оле, хлориты и др.).
4.4 Гидротермальные рудные месторождения (осадочные среды)
В эту группу входят месторождения Pb-Zn долинного типа Миссисипи (MVT) и месторождения SEDEX Pb-Zn-Ag, месторождения меди Купфершифера или краснослойные медные месторождения и месторождения урана в осадочных бассейнах (Evans, 1993). Месторождения долины Миссисипи представляют собой эпигенетические сульфидные отложения Pb-Zn в карбонатных породах, которые содержат от нескольких до примерно 10 мас.% каждого Pb и Zn с примерно равными значениями два или с преобладанием Zn. Месторождения Купфершифера, как правило, представляют собой крупные, латерально протяженные, слоистые месторождения Cu, при этом Co является важным побочным продуктом в некоторых месторождениях. Большая часть ресурсов урана образована в результате синдиагенетической миграции низкотемпературных вод через осадочные бассейны, в частности через высокопроницаемые песчаники во внутриконтинентальных бассейнах (Ridley, 2013). Геологическая гиперспектральная литература по дистанционному зондированию Земли бедна изучением месторождений Pb-Zn долинного типа Миссисипи (MVT), месторождений Купфершифера и урановых месторождений в осадочных бассейнах.
Месторождения SEDEX Pb-Zn-Ag
Месторождения SEDEX в некоторых отношениях схожи с рудами MVT. Они представляют собой стратиформные или слоистые сульфидные руды Pb–Zn, содержащиеся в осадочных породах раннепротерозойского и мезозойского возраста, с Ag в качестве значительного побочного продукта во многих рудах, а в некоторых случаях и второстепенным Cu (например, Ridley, 2013). Peter et al. (2015) провели спектроскопическое исследование VNIR-SWIR месторождений Zn-Pb (SEDEX) в бассейновых сланцевых средах районов Говардс-Пасс и Макмиллан-Пасс, Селвин, Канада. Многие из ключевых минералов, пространственно ассоциированных с осаждаемой осадочными породами Zn-Pb в бассейне Селвин (апатит, пирит, sp-галерит, барит, K-Ba полевой шпат), не имеют спектральных сигнатур в части электромагнитного спектра VNIR-SWIR. Тем не менее, данные указывают на то, что другие минералы, которые пространственно связаны с минерализацией (сидерит, мусковит, фенгит и монтмориллонит), действительно имеют спектральные сигнатуры, хотя они довольно приглушены (Peter et al., 2015). Они пришли к выводу, что гиперспектральная спектроскопия оптического отражения будет иметь ограниченное применение при очерчивании благоприятных горизонтов и векторизации в сторону минерализации вдоль них в районах перевала Говарда и перевала Макмиллан бассейна Селвин (Peter et al., 2015).
Cudahy et al. (1999) нанесли на карту химический состав твердого раствора граната Fe-Mn, связанный с минерализацией Pb-Zn-Ag в стиле Брокен-Хилл, используя гиперспектральные данные 9-11 мкм. Отмечено, что состав граната становится марганцевым (спессартиновым) вблизи пластового Pb–Zn–Ag оруденения. Большинство авторов считают месторождения Pb-Zn-Ag типа Брокен-Хилл метаморфизованным вариантом месторождений SEDEX (Уолтерс, 1998). Обильные силлиманит и вкрапленный гранат образуют крупномасштабные оболочки пластовых изменений в вмещающих кварцо-полевошпатовых последовательностях. Гранатовые кварциты и песчаники Fe-Mn образуют непосредственную оболочку рудной системы (Walters, 1998). Данные аэродинамической гиперспектрации HyMapтакже использовались в Брокен-Хилле (Taylor et al., 2005).
Данные HyMap позволили составить карту некоторых литологий, имеющих решающее значение для разведки полезных ископаемых в регионе, таких как ганитосодержащий кварц, марганецсодержащие гранатоносные породы и богатые натрием слюды, что указывает на вероятные изменения минералов. Месторождения Pb-Zn-Ag в Маунт-Айза, Австралия, также стали мишенью гиперспектральных данных HyMap (Jakob et al., 2016). Основное внимание авторы уделяли выявлению госсанов, которые могут быть связаны с минерализацией.
4.5. Рудные месторождения, образующиеся в осадочных средах В эту группу входят железные руды в ленточно-железистые формации и осадочные породы содержали месторождения марганца. Полосчатые железистые образования залегают в стратиграфических единицах толщиной в сотни метров и сотнями или тысячами километров в поперечном протяжении. Значительная часть этих железных формаций может быть использована непосредственно в качестве низкосортной железной руды (например, таконита), а другие части являются проторами для месторождений с более высоким содержанием золота (Evans, 1993). Большая часть Mn и большинство известных ресурсов Mn находятся в небольшом количестве крупных слоистых отложений позднеархейского и третичного возраста, расположенных в последовательностях мелководных морских осадочных пород, сформировавшихся вдали от активного вулканизма. По аналогии с железными образованиями их иногда называют марганцевыми образованиями (Ridley, 2013). Применение космических мультиспектральных данных ASTER для поиска железной руды в полосчатых железных формациях в зеленокаменном поясе Weld Range, кратон Йилгарн, Западная Австралия (Duuring et al., 2012) указывает на потенциал данных дистанционного зондирования для характеристики полосчатых железных формаций и связанных с ними месторождений.
Тематические исследования применения аэро- и космического гиперспектрального дистанционного зондирования для характеристики этих месторождений (железные руды в полосчатых железных формах и отложения Mn в осадочных породах) будут ценны для геологической литературы по дистанционному зондированию.
4.6 Супергенные руды
Латериты и бокситы
Суперген подразумевает генезис на поверхности Земли или вблизи нее. Это слово используется для противопоставления гипогену, или генезиса на глубине. В большинстве случаев супергенные руды образуются в результате воздействия метеоритных вод на горные породы в результате химических процессов и минеральных реакций выветривания (например, Evans, 1993; Ридли, 2013). Термин «латерит» относится к красноцветным недрам, богатым оксидом железа и глиноземом, который выщелачивается из оснований и характерен для выветривания практически всех типов пород в климатических зонах интенсивных химических выветриваниях. Ba-uxits представляют собой реголитовые материалы, состоящие из смесей мелкозернистых минералов гидроксида алюминия, чаще всего гидратированного минерала гиббсита (Al2O33H2O) и полугидратированный бемит (AlOOH), реже диаспоры (AlOOH). Большинство бокситов включают в себя как гиббси, таки бемит, хотя один из них, как правило, является доминирующим. Бокситовые руды в латеритных профилях реголита составляют почти все мировые ресурсы алюминия (Ridley, 2013).
Carvalho et al. (1999) сообщают об оценке гиперспектральных данных AVIRIS для изучения супергенных скоплений никелевого латерита вблизи города Никеландия, штат Гояс, Бразилия. Никелево-латеритное месторождение Никеландия является продуктом выветривания ультраосновного щелочного массива. Различают два типа руды: гарниеритовую и лимонитовую. Авторы сообщают о картографировании основных профилей горизонта выветривания по гиперспектральным данным. Гарниерит, каолинит, оксиды железа и гидроксиды были выделены с помощью анализа данных AVIRIS (Carvalho et al., 1999). Нагаль (2013) использовал гиперспектральные данные космического аппарата Hyperion-EO1 для обнаружения скоплений бокситов в части района Катни, штат Мадхья-Прадеш, Индия. Традиционные методы разграничения высокосортных бокситов, богатых гибзитом, являются утомительными, трудоемкими и требуют тщательного отбора проб и геохимического анализа. Kusuma et al. (2012) в тематическом исследовании из бассейна реки Савитри, штат Махараштра, Индия, показывают, как спектральные свойства могут быть эффективно использованы при картировании высококачественных бокситов, залегающих на широких территориях, с использованием данных космического гиперспектрального дистанционного зондирования (Hyperion EO-1).
5. Обсуждение
В предыдущем разделе был представлен систематический, актуальный и практически исчерпывающий обзор литературы по применению гиперспектрального дистанционного зондирования для разведки полезных ископаемых и определения характеристик рудных месторождений. Основываясь на этом обзоре, в этом разделе обсуждаются некоторые ключевые аспекты гиперспектральной визуализации для разведки полезных ископаемых и определения характеристик рудных месторождений.
Не все типы рудных месторождений пользуются одинаковым вниманием со стороны геолого-гиперспектрального исследовательского сообщества (табл. 1). Особенно исследованы гиперспектральной визуализацией эпитермальные месторождения золота и, в некоторой степени, медно-порфировые месторождения. Сообщалось также о нескольких исследованиях кимберлитов (вмещающая порода алмазов), карбонатитов (вмещающая порода редкоземельных элементов), скарновых месторождений, месторождений VHMS, орогенных гидротермальных рудных месторождений и SEDEX Pb- Месторождения Zn-Ag. Недостаточно изучена возможность гиперспектральной визуализации для характеристики ряда рудных месторождений, включая хромиты и сульфиды никеля в основных и ультраосновных породах, редкометалльные пегматиты и супергенные руды (латериты и бокситы). С другой стороны, для ряда рудных месторождений, связанных с осадочными средами, включая месторождения Pb-Zn долинного типа Миссисипи (MVT), месторождения Купфершифера и месторождения урана в осадочных бассейнах, железные руды в полосчатых железных формациях не были изучены с помощью гиперспектральных визуализационных исследований.
Ограниченное количество или отсутствие гиперспектральных тематических исследований для ряда важных рудных месторождений связано, по крайней мере, с двумя факторами: (1) все еще ограниченная доступность аэрофотоснимков для исследовательского сообщества; (2) эффективность гиперспектральной визуализации для определения характеристик данного месторождения. Однако, как упоминалось в нескольких случаях в разделе 3, для некоторых из этих месторождений инфракрасная спектроскопия и методы спектральной съемки с близкого расстояния показали, что воздушное и космическое гиперспектральное дистанционное зондирование может внести свой вклад в их изучение.
Гиперспектральные тематические исследования, демонстрирующие возможности технологии для разведки и характеризации этих типов рудных месторождений, для которых использование гиперспектральной технологии все еще недостаточно изучено, были бы очень полезны для геологической литературы по дистанционному зондированию.
Анализ и интерпретация гиперспектральных данных могут быть направлены непосредственно на рудное оруденение, гидротермальные изменения, связанные с рудным оруденением, или вмещающую породу минерализации. Обзор литературы (табл. 1) показывает, что при разведке и характеристике рудного месторождения фокус анализа гиперспектральных данных может варьироваться в зависимости от (1) типа месторождения полезных ископаемых; (2) длина волны доступного гиперспектрального изображенияи (3) степень экспозиции поверхности.
Характерно, что гиперспектральные исследования месторождений магматических руд обычно основываются на выявлении вмещающей породы. Как правило, во всех типах гидротермальных рудных месторождений гиперспектральный анализ изображений направлен на картирование минералов изменения в различных альтерационных ассоциациях, объединяющих эти рудные месторождения. Непосредственное обнаружение рудных минералов встречается реже. В качестве примера можно привести попытку прямого обнаружения особенностей поглощения редких утренних элементов в карбонатитах или картирование оксидов/гидроксидов железа и гарниерита в железо-никелевых латеритах.
Таблица 1. Основные типы рудных месторождений, количество выполненных гиперспектральных и магистерских исследований этих месторождений и основные направления анализа гиперспектральных данных.
Спектральное разрешение гиперспектральных систем в исследованиях, рассмотренных в этом обзоре, как правило, не является проблемой для обнаружения целевых минералов или литологии вмещающих пород. Это означает, что спектральное разрешение от 10 до 20 нм (датчики AVIRIS и HyMap) позволяет достичь целей картирования минералов, включая специфическое обнаружение твердых растворов, отраженных в смещении характеристик поглощения (например, характеристика поглощения Al-OH слюды в районе 2,2 мкм). Исключение связано с задачей прямого обнаружения особенностей поглощения редкоземельных элементов. В этом случае спектральное разрешение в области длин волн VNIR может не удовлетворять требованиям, предъявляемым к детектированию РЗЭ.
Пространственное разрешение является еще одним ключевым аспектом геологического дистанционного зондирования. Ряд исследований, перечисленных в обзоре, не смогли достичь своей цели из-за низкого пространственного разрешения гиперспектральных снимков по отношению к обнажению поверхности искомого минерала или литологии. В целом, для всех областей применения более высокое пространственное разрешение было бы полезно для более детального картографирования и определения выходящих на поверхность минералов и горных пород. В некоторых исследованиях (например, Kruse and Boardmann, 2000) для одной и той же целевой области были получены гиперспектральные данные различного пространственного разрешения.
Следует отметить, что более высокое пространственное разрешение связано с меньшей областью, изображенной поперек трека. Это увеличивает количество линий полета, необходимых для покрытия заданной области, а вместе с этим и увеличивает вычислительную задачу для аналитика гиперспектральных изображений. Одновременная обработка таких данных, состоящих из нескольких линий полета, часто затруднена из-за проблем с калибровкой, различных погодных условий, эффектов BRDF и т. д. В этом отношении получение гиперспектральных данных с высоким пространственным разрешением и с большой полосой было бы весьма ценным технологическим достижением.
Подавляющее большинство исследований по поиску полезных ископаемых с помощью аэроспектрального дистанционного зондирования Земли, о которых сообщается в литературе, проводится в США и Австралии и в меньшей степени в Канаде, Гренландии, Аргентине, Бразилии, Испании, СевернойМибии и др. Доступность заинтересованным исследователям (особенно в развивающихся странах) высококачественных аэроспектральных данных все еще очень ограничена. Проблемы с шумом и зональным покрытием препятствуют регулярному применению данных с датчика Hyperion EO-1, единственного на сегодняшний день единственного источника свободных космических гиперсектральных данных. Данные, полученные с помощью нескольких национальных космических гиперсектральных датчиков, доступны (или будут доступны только) только национальным учреждениям, а не широким исследованиям.
В этой ситуации единственной перспективой для широкого сообщества гиперспектральных исследователей является запланированная миссия НАСА HySpiri (например, Lee et al., 2015).
6. Заключительные замечания
В данной статье рассмотрено применение гиперспектрального дистанционного зондирования Земли для поисков полезных ископаемых. Основные типы рудных месторождений сгруппированы по схеме, основанной в основном на основных процессах формирования (магматических, гидротермальных, осадочных, супергенных) и вмещающих породах. В обзоре показано, что технология гиперспектрального дистанционного зондирования нашла применение для изучения и разведки многочисленных рудных месторождений, в том числе для обнаружения кимберлитов (вмещающих пород алмазов), карбонатитов (вмещающих пород месторождений редкоземельных элементов), порфировых месторождений, эпитермальных месторождений золота и серебра, скарновых месторождений, вулканических массивных сульфидных месторождений (VHMS), орогенных месторождений золота, месторождений золота типа Карлина, Месторождения оксида железа – меди и золота (IOCG), месторождения SEDEX Pb-Zn-Ag. Однако возможности гиперпектральной технологии для изучения и разведки месторождений хромитов, Ni-сульфидных месторождений в основных и ультраосновных породах, редкометалльных пегматитов, грейзенов и родственных месторождений, месторождений Pb-Zn долины Миссисипи (MVT), месторождений Купферска и урана в осадочных бассейнах, железных руд в полосчатых железных формациях, отложений осадочных пород Mn, латеритов и бокситов. Действительно, во многих случаях исследования с использованием методов инфракрасной спектроскопии указывают на возможность применения гиперспектрального дистанционного зондирования для определения характеристик этих месторождений.
Возросшая доступность для заинтересованных исследователей и геологоразведочных компаний аэрокосмических и космических гиперспектральных снимков позволит получить гиперспектральные характеристики этих типов месторождений, которые до сих пор имеют ограниченное применение или вообще не имеют применения гиперспектрального дистанционного зондирования. Использование гиперспектральных тепловых инфракрасных изображений может открыть новые перспективы в области гиперспециального дистанционного зондирования ресурсов Земли. Кроме того, необходимо разработать дополнительные методы и стратегии картографирования, чтобы усилить влияние гиперспектральных технологий в отрасли разведки полезных ископаемых.
Пространственное разрешение является еще одним ключевым аспектом геологического дистанционного зондирования. Ряд исследований, перечисленных в обзоре, не смогли достичь своей цели из-за низкого пространственного разрешения гиперспектральных снимков по отношению к обнажению поверхности искомого минерала или литологии. В целом, для всех областей применения более высокое пространственное разрешение было бы полезно для более детального картографирования и определения выходящих на поверхность минералов и горных пород. В некоторых исследованиях (например, Kruse and Boardmann, 2000) для одной и той же целевой области были получены гиперспектральные данные различного пространственного разрешения.
Следует отметить, что более высокое пространственное разрешение связано с меньшей областью, изображенной поперек трека. Это увеличивает количество линий полета, необходимых для покрытия заданной области, а вместе с этим и увеличивает вычислительную задачу для аналитика гиперспектральных изображений. Одновременная обработка таких данных, состоящих из нескольких линий полета, часто затруднена из-за проблем с калибровкой, различных погодных условий, эффектов BRDF и т. д. В этом отношении получение гиперспектральных данных с высоким пространственным разрешением и с большой полосой было бы весьма ценным технологическим достижением.
Подавляющее большинство исследований по поиску полезных ископаемых с помощью аэроспектрального дистанционного зондирования Земли, о которых сообщается в литературе, проводится в США и Австралии и в меньшей степени в Канаде, Гренландии, Аргентине, Бразилии, Испании, СевернойМибии и др. Доступность заинтересованным исследователям (особенно в развивающихся странах) высококачественных аэроспектральных данных все еще очень ограничена. Проблемы с шумом и зональным покрытием препятствуют регулярному применению данных с датчика Hyperion EO-1, единственного на сегодняшний день единственного источника свободных космических гиперсектральных данных. Данные, полученные с помощью нескольких национальных космических гиперсектральных датчиков, доступны (или будут доступны только) только национальным учреждениям, а не широким исследованиям.
В этой ситуации единственной перспективой для широкого сообщества гиперспектральных исследователей является запланированная миссия НАСА HySpiri (например, Lee et al., 2015).
6. Заключительные замечания
В данной статье рассмотрено применение гиперспектрального дистанционного зондирования Земли для поисков полезных ископаемых. Основные типы рудных месторождений сгруппированы по схеме, основанной в основном на основных процессах формирования (магматических, гидротермальных, осадочных, супергенных) и вмещающих породах. В обзоре показано, что технология гиперспектрального дистанционного зондирования нашла применение для изучения и разведки многочисленных рудных месторождений, в том числе для обнаружения кимберлитов (вмещающих пород алмазов), карбонатитов (вмещающих пород месторождений редкоземельных элементов), порфировых месторождений, эпитермальных месторождений золота и серебра, скарновых месторождений, вулканических массивных сульфидных месторождений (VHMS), орогенных месторождений золота, месторождений золота типа Карлина, Месторождения оксида железа – меди и золота (IOCG), месторождения SEDEX Pb-Zn-Ag. Однако возможности гиперпектральной технологии для изучения и разведки месторождений хромитов, Ni-сульфидных месторождений в основных и ультраосновных породах, редкометалльных пегматитов, грейзенов и родственных месторождений, месторождений Pb-Zn долины Миссисипи (MVT), месторождений Купферска и урана в осадочных бассейнах, железных руд в полосчатых железных формациях, отложений осадочных пород Mn, латеритов и бокситов. Действительно, во многих случаях исследования с использованием методов инфракрасной спектроскопии указывают на возможность применения гиперспектрального дистанционного зондирования для определения характеристик этих месторождений.
Возросшая доступность для заинтересованных исследователей и геологоразведочных компаний аэрокосмических и космических гиперспектральных снимков позволит получить гиперспектральные характеристики этих типов месторождений, которые до сих пор имеют ограниченное применение или вообще не имеют применения гиперспектрального дистанционного зондирования. Использование гиперспектральных тепловых инфракрасных изображений может открыть новые перспективы в области гиперспециального дистанционного зондирования ресурсов Земли. Кроме того, необходимо разработать дополнительные методы и стратегии картографирования, чтобы усилить влияние гиперспектральных технологий в отрасли разведки полезных ископаемых.
Ссылки
Арне, Д., Хаус, Э., Понтуал, С., Хантингтон, Дж., 2016. Гиперспектральная интерпретация отобранных кернов из орогенных месторождений золота в центральной части штата Виктория, Австралия. Австралийский журнал естественных наук 63, 1003–1025.
Асадзаде С., Соуза, C.R.de, 2016. Обзор методов спектральной обработки для геологического дистанционного зондирования Земли. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации 47, 69–90.
Болдридж, А.М., Хук, С.Дж., Гроув, С.И., Ривера, Г., 2009. Спектральная библиотека АСТЕР версии 2.0. Дистанционное зондирование окружающей среды 113, 711–715.
Беделл, Р., 2004. Дистанционное зондирование в разведке полезных ископаемых. Общество экономических геологов, Информационный бюллетень SEG 58, 8–14.
Бедини, Э., Расмуссен, Т.М., 2017. Данные аэрогиперспектральной съемки и гамма-спектроскопии для поисков полезных ископаемых на карбонатитовом комплексе Сарфарток, юг Западной Гренландии. Журнал наук о Земле (представлен).
Бедини, Э., 2012. Картирование минералов изменения в Мальмбьергском молибденском месторождении, Восточная Гренландия, с помощью самоорганизующихся карт Кохонена и сопоставленных фильтрующий анализ гиперспектральных изображений. Международный журнал дистанционного зондирования 33, 939– 961.
Бедини Э., 2011. Картирование полезных ископаемых в комплексе Кап Симпсон, центральная часть Восточной Гренландии с помощью данных дистанционного зондирования Земли HyMap и ASTER. Успехи космических исследований 47, 60–73.
Бедини Э., 2009. Картирование литологии карбонатитового комплекса Сарфарток на юге Западной Гренландии с использованием данных спектрометра HyMap. Дистанционное зондирование окружающей среды 113, 1208–1219.
Бедини, Э., ван дер Меер, Ф., ван Руйтенбек, Ф., 2009. Использование данных спектрометра HyMap для картографирования минералогии в кальдере Родалкилар на юго-востоке Испании. Международный журнал дистанционного зондирования 30, 327–348.
Бергер, Б.Р., Кинг, Т.В.В., Морат, Л.С., Филлипс, Д.Д. 2003. Применение высотных инфракрасных спектральных данных в разведке полезных ископаемых: применение к северным горам Патагонии, штат Аризона. Экономическая геология 98, 1003–1018.
Best, M.C., 1982. Магматическая и метаморфическая петрология. Фримен, Сан-Франциско.
Бирвирт,., Хьюстон, Д., Блуэтт, Р., 2002. Гиперспектральное картирование минеральных комплексов, связанных с золоторудным оруденением в Центральной Пилбаре, Западная Австралия. Экономическая геология 97, 819–826.
Бёше, Н., Рогас, К., Любиц, К., Брелл, М., Херрманн, С., Мильке, К., Тонн, С., Аппельт, О., Альтенбергер, У., Кауфманн, Х., 2015. Гиперспектральное картирование обнажений РЗЭ (редкоземельных элементов)
Применение для обнаружения неодима. Дистанционное зондирование 7, 5160–5186.
Кальвин, В.М., Пейс, Э.Л., 2016. Использование данных прототипа HyspIRI для геологоразведочных работ: тематическое исследование в Южной Калифорнии. Науки о Земле 6, 11.
Кальвин В.М., Литтлфилд Э.Ф., Кратт К., 2015. Дистанционное зондирование геотермальных минералов для разведки ресурсов в Неваде. Geothermics 53, 517–526.
Carvalho, O.A.de, Martins, E.deS., Baptista, G.M. deM., Carvalho A.F.de, Madeira Netto, J.daS., Meneses, P.R., 1999. Минералогическая дифференциация профилей выветривания латеритного Ni с использованием данных AVIRIS в Niquelandia - GO, Бразилия. 9-й семинар по спектрометру в видимом/инфракрасном диапазонах (AVIRIS).
Кларк, Р.Н., Суэйзи, Г.А., Уайз, Р., Ливо, Э., Хофен, Т., Кокали, Р., Сатли, С.Дж., 2007. Цифровая спектральная библиотека Геологической службы США splib06a. Геологическая служба США, серия цифровых данных 231.
Кларк Р.Н., Суэйзи Г.А., Ливо К.Е., Кокали Р.Ф., Сатли С.Дж., Далтон Дж.Б., Макдугал Р.Р., Гент С.А., 2003. Спектроскопия изображений: дистанционное зондирование Земли и планет с помощью тетракодера Геологической службы США и экспертных систем. Журнал Геофизические исследования-Планеты 108, 44.
Кларк, Р.Н., 1999. Спектроскопия горных пород и минералов и принципы спектроскопии, в: Ренц, А.Н. (ред.), Дистанционное зондирование для наук о Земле, т. 3. Джон Уайли, Нью-Йорк, стр. 3–58.
Клене Х., Сеулени Г., Пине., Абили Б., Дайду И., Харрис Э., ДантаС., К., 2010. Мощные срезы слоистых ультраосновных кумулятив в офиолите Омана, выявленные при аэроспектральной съемке: петрогенез и связь с мантийным диапиризмом. Lithos 114, 265–281.
Клайн, Дж.С., Хофстра, А.Х., Мунтян, Дж.Л., Тосдал, Р.М.,Хай-кей, К.А., 2005. Месторождения золота типа Карлин в Неваде: критические геологические характеристики и жизнеспособные модели. Экономическая геология 100, 451–484.
Cloutis, E.A., Sunshine, J.M., Morris, R.V., 2004. Спектральные отражательно-композиционные свойства шпинелей и хромитов: значение для планетарного дистанционного зондирования и геотермометрии. Метеоритика и планетология 39, 545–565.
Cloutis, E.A., 1996. Гиперспектральное геологическое дистанционное зондирование: оценка аналитических методов. International Journal of Remote Sensing 17, 2215-2242.
Кристенсен, .Р., Бэндфилд, Дж.Л., Гамильтон, В.Е., Ховард, Д.А., Лейн, М.Д., Пятек, Дж.Л., Рафф, С.В., Стефанов, В.Л., 2000. Термоэмиссионная спектротека породообразующих минералов. Журнал геофизических исследований (планеты) E4 105, 9735– 9739.
Кокс, Т., Дженсен, Р., Стюарт, В.И., Шилдс, Т., 1998. Бортовой гиперспектральный датчик HyMap: система, калибровка и производительность. 1-й семинар EARSeL по визуализирующей специальной ктроскопии.
Корриво, Л., Оотс, Л., Мумин, Х., Джексон, В., Беннетт, В., Кремер, Дж.Ф., Ривард, Б., Макмартин, И., Бодуэн, Г., 2007. Вектор изменений для отложений IOCG(U) в пограничных вулкано-плутонических ландшафтах, Канада. 5-я Международная конференция по международной геологоразведке.
Коултер, Д.В., Хауфф,.Л., Сарес, М.А., Берд, Д.А., Питерс, Д.К., Хендерсон, Ф.Б., 2009. Гиперспектральное дистанционное зондирование минерализованной системы в кальдере Гризли-Пик, штат Колорадо: значение для геологоразведочных работ и оснований кислотного дренажа. Обзоры по экономической геологии 16, 123–134.
Кроста, А.., Сабина, К., Тараник, Дж.В., 1998. Картирование гидротермальных изменений в Боди, Калифорния, с использованием гиперспектральных данных AVIRIS. Дистанционное зондирование окружающей среды 65, 309–319.
Cudahy, T.J., 2016. Картографирование полезных ископаемых для геологоразведки: Австралийское путешествие по эволюции спектрального зондирования технологии и отраслевое сотрудничество.
Науки о Земле 6, 52.
Кудахи, Т.Дж., Окада, К., Ямато, Ю., Хантингтон, Дж.Ф., Хаквелл, Дж.А., 2000a. Картографирование минералогии изменений скарна в Йерингтоне, штат Невада, с использованием данных аэроспектральной гиперспектральной съемки TIR SEBASS. 14-я Международная конференция по прикладному геологическому дистанционному зондированию.
Кудахи, Т.Дж., Окада, К., Браухарт, К., 2000b. Нацеливание на Zn-минерализацию в стиле VMS в Панораме, Австралия, с использованием гиперспектральных данных VNIR-SWIR HYMAP™. 14-я Международная конференция по прикладному геологическому дистанционному зондированию.
Кудахи, Т.Дж., Окада, К., Уитборн, Л.Б., 1999. Картирование химического состава твердого раствора граната Fe-Mn, ассоциированного с минерализати Pb-Zn-Ag типа Брокен-Хилл с использованием аэроспектрального коэффициента отражения 9-11 м. 13-я Международная конференция ERIM по прикладному геологическому дистанционному зондированию.
Дьюк, Э.Ф., 1994. Ближнеинфракрасные спектры мусковита, замещение Чермака и метаморфическая реакция
Прогресс — последствия для дистанционного зондирования.
Геология 22, 621–624.
Дюринг., Хагеманн С.Г., Новикова Ю., Кудахи Т., Лаукамп К., 2012. Нацеливание на железную руду в полосчатых железных формациях с использованием данных ASTER: Weld Range Greenstone Belt, кратон Йилгарн, Западная Австралия. Экономическая геология 107, 585-597.
Эйсман М.Т., 2012. Гиперспектральное дистанционное зондирование.
SPIE Press, Беллингем.
Эванс, А.М., 1993. Рудная геология и промышленные полезные ископаемые, третье издание. Блэквелл Паблишинг.
Franklin, J.M., 1993. Вулканически ассоциированные массивные сульфидные месторождения, в: Кирхам, Р.В., (ред.), Моделирование минеральных месторождений: Геологическая ассоциация Канады Специальный документ 40, 403–417.
Goetz, A.F.H., Srivastavam V., 1985. Минералогическое картирование в горнодобывающем районе Куприт, штат Невада. Труды семинара по анализу бортового спектрометра Data. JPL Publication, Пасадена.
Гетц, А.Ф.Х., Вейн, Г., Соломон, Дж., Рок, Б.Н., 1985. Спектрометрия изображений для дистанционного зондирования Земли. Наука 228, 1147−1153.
Goetz, A.F.H., 2009. Три десятилетия гиперспектрального дистанционного зондирования Уха: личный взгляд. Дистанционное зондирование окружающей среды 113, S5–S16.
Грин, Р.О., Иствуд, М.Л., Сартур, К.М., Криен, Т.Г., Аронссон, М., Чиппендейл, Б.Дж., Фауст, Дж.А., Паври, Б.Е., Човит, С.Дж., Солис, М., 1998. Визуализационная спектроскопия и аэродинамический спектрометр AVIRIS. Дистанционное зондирование окружающей среды 65, 227−248.
Гуха, А., Рави, С., Анант Рао, Д., Винод Кумар, К., Дхананджая Рао, Э.Н., 2013. Проблемы и ограничения широкополосного дистанционного зондирования кимберлита на пример екамберлитов Дхарвара, Индия. Международный журнал наук о Земле 4, 371–379.
Hauff, P.L., 2009. Альтерационная минералогия кимберлитов Альберты: инфракрасный спектроскопический анализ PIMA. Специальный доклад Геологической службы Альберты 12, 79.
Хеллман, М.Дж.,Рамсей, М.С., 2004. Анализ горячих источников и связанных с ними отложений в Йеллоустонском национальном парке с использованием дистанционного зондирования ASTER и AVIRIS. Журнал вулканологии и геотермальных исследований 135, 195–219.
Херрманн В., Блейк М., Дойл М., Хьюстон Д., Кампрад Дж., Мерри Н., Понтуаль С., 2001. Коротковолновый инфракрасный (SWIR) спектральный анализ зон гидротермальных изменений, связанных с месторождениями сульфидов цветных металлов в Розбери и Вестерн
Тарсис, Тасмания, и Хайвей-Ревард, Квинсленд. Экономическая геология 96, 939–955.
Хант, Г.Р., 1982. Спектроскопические свойства горных пород и минералов, в: Кармайкл, Р. С. (ред.), Справочник по физическим свойствам горных пород CRC Press, стр. 295–385.
Якоб С., Глоаген Р., Лаукамп К., 2016. Дистанционная разведка минерализаций вокруг горы Айза, Квинсленд, Австралия. Дистанционное зондирование 8, 358.
Джон, Д.А., дю Брей, Э.А., Генри, К.Д., Викре,.Г., 2015. Кайнозойский магматизм и эпитермальные золото-серебряные месторождения южной Предковой каскадной дуги, Западная Невада и Восточная Калифорния.
Джонс С., Херрманн В., Геммелл Б., 2005. Коротковолновые инфракрасные спектральные характеристики горизонта HW: Значение для разведки в вулканическом лагере Мира-Фоллс, остров Ванкувер, Британская Колумбия, Канада. Экономическая геология 100, 273–294.
Килинг, Дж.Л., Маугер, А.Дж., Рэйвен, М.Д., 2004. Аэрогиперспектральная съемка и обнаружение кимберлитов в районе Терови, Южная Австралия, в: Роуч, И.К. (ред.), Реголит. CRC LEME, с. 166–170.
Кокалы, Р.Ф., Джонсон, М.Р., 2011. Глава 21Б. Анализ данных спектрометра для интересующего района Ханнешина. 24 с. В: Питерс, С.Г., Кинг, Т.В.В., Мак, Т.Дж., и Чор Нак, М.., ред., и Геологическая служба США Группа по оценке полезных ископаемых в Афганистане, 2011 г., Резюме важных областей для инвестиций в полезные ископаемые и возможностей добычи нетопливных полезных ископаемых в Афганистане: Отчет Геологической службы США с открытым файлом 2011–1204.
Кратт, К., Кальвин, В.М., Кулбо, М.Ф., 2010. Картирование минералов в бассейне озера Пирамида: гидротермальные изменения, химические осадки и геотермальный энергетический потенциал. Дистанционное зондирование окружающей среды 114, 2297–2304.
Крузе Ф.А., 2015. Интегрированный визуальный и ближний инфракрасный, коротковолновый инфракрасный и длинноволновый инфракрасный (VNIR-SWIR-LWIR), полнодиапазонный анализ гиперспектральных данных для геологического картирования. Журнал прикладного дистанционного зондирования Земли 9, 20.
Крузе, Ф.А., 2012, Картирование поверхностной минералогии с использованием спектрометрического спектрометра. Геоморфология 137, 41-56.
Крузе, Ф.А., Тараник, Дж.В., Кулбо, М., Майклс, Дж., Литтлфилд, Э.Ф., Кельвин, В.М., Мартини, Б.А., 2011. Влияние пониженного пространственного разрешения на картирование минералов с помощью спектрометрии изображений – примеры с использованием данных HyspIRI-Simulated. Дистанционное зондирование 3, 1584-1602.
Крузе, Ф.А., Перри, С.Л., Кабальеро, А., 2006. Районная съемка полезных ископаемых с использованием аэрогиперспектральных данных, Лос-Менукос, Аргентина. Анналы геофизики 49, 83–92.
Крузе, Ф.А., Бордман, Дж.В., Хантингтон, Дж.Ф., 2003. Сравнение аэрогиперспектральных данных и EO-1 Hyperion для картирования минералов. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41, 1388–1400.
Крузе, Ф.А., Бордман, Дж.В., 2000. Характеристика и картирование кимберлитов и связанных с ними диатрем с использованием гиперспектрального дистанционного зондирования. IEEE Trans.
Геоши. Дистанционное зондирование 3, 299–304.
Крузе Ф.А., 1999. Картографирование месторождений горячих источников с помощью AVIRIS в Стимбот-Спрингс, штат Невада, в: Грин, Р.О. (ред.), 8-й ежегодный семинар JPL по наукам о Земле. Лаборатория струйных винтов, стр. 239–245
Крузе, Ф.А., Хауфф,.Л., 1991. Идентификация политипной зональности иллитов в вкрапленных месторождениях золота с использованием спектроскопии отражения и рентгеновской дифракции – потенциал для картирования с помощью визуализирующих спектрометров. IEEE Transactionson Geoscience and Remote Sensing 29, 101–104.
Крузе, Ф.А., Кирейн-Янг, К.С., Бордман, Дж.В., 1990. Картирование минералов в Куприте, штат Невада, с помощью 63-канального спектрометра. Фотограмма. Инженерия и дистанционное зондирование 56, 83–92.
Крузе, Ф.А., 1988. Использование данных аэрофотосъемочного спектрометра для картирования минералов, связанных с гидротермально измененными породами в северных горах Грейпвайн, Невада и Калифорния. Среда дистанционного зондирования 24, 31–51.
Куосманен В., Аркимаа Х., Тиайнен М., Берс Р., 2015. Гиперспектральная спектрометрия LWIR на близком расстоянии – 3 тематических исследования. Геофизические сигнатуры типов месторождений полезных ископаемых в Финляндии Под редакцией Мери-Лийза Айро, Геологическая служба Финляндии, специальный документ 58, 117–144.
Кусума, К.Н., Рамакришнан, Д., Пандалай, Х.С., 2012. Спектральные пути для эффективного оконтуривания высокосортных бокситов: тематическое исследование из бассейна реки Савитри, штат Махараштра, Индия, с использованием данных EO-1 Hyperion. Международный журнал дистанционного зондирования 33, 7273–7290.
Лааксо, К., Ривард, Б., Питер, Д.М., 2015. Гиперспектральная спектрометрия отражения при разведке месторождений VMS с использованием месторождения Zn-Cu-Pb-Ag озера Изок, Нунавут в качестве испытательного полигона, In: Targeted Geoscience Initiative 4: Contributions to the Understanding of Volcanogenic Massive SulphidDeposit Genesis and Exploration Methods Development, in: Peter, J.M., Mercier-Langevin, P. (ed.), Geological Survey of Canada, Open File 7853, 15–25.
Лаукамп, К., Кудахи, Т., Томас, М., Джонс, М., Клеверли, Дж.С., Оливер, Н.Х.С., 2011. Гидротермальные модели минимальных изменений в долине Маунт-Айза, выявленные по гиперспектральным данным с воздуха. Австралийский журнал наук о Земле 58, 917–936.
Ли, К.М., Кейбл, М.Л., Хук, С.Дж., Грин, Р.О., Устин, С.Л., Мандл, Д.Дж., Миддлтон, Э.М., 2015. Введениев миссию NASA Hyperspectral Infrared Imager (HyspIRI) и подготовка к ней Деятельности. Дистанционное зондирование окружающей среды 167, 6– 19.
Ле Мэтр, Р.В. (Изд.), 2002. Магматические породы. A
Классификация и глоссарий терминов. Рекомендации Подкомиссии Международного союза геологических наук по систематике магматических пород, 2-е изд., Издательство Кембриджского университета, Кембридж.
Ливо, Э.К., Джонсон, М.Р., 2011. Анализ данных спектральной визуализации для области интереса Айнак-Логарской долины. Глава 2B. 40 стр., в: Peters, S.G., King, T.V.V., Mack, T.J., and Chornack, M.P., eds., and the U.S. Geological Survey Afghanistan Mineral Assessment Team, 2011, Резюме важных областей для инвестиций в полезные ископаемые и возможностей добычи нетопливных полезных ископаемых в Афганистане: Открытый отчет Геологической службы США 1, 2011–1204.
Лоуэлл, Дж.Д., Гилберт, Д.М., 1970. Латеральная и вертикальная альтерно-минерализационная зональность в месторождениях порфировых руд. Economic Geology 65, 373–408.
Марс, Дж.К., Роуэн, Л.С., 2006. Региональное картирование филилических и аргиллических измененных пород в магматической дуге Загроса, Иран, с использованием данных усовершенствованного космического радиометра теплового излучения и отражения (ASTER) и логических операторных арифмов. Геосфера 2, 161–186.
Марс, Дж.К., Роуэн, Л.С., 2011. Спектральный анализ и литологическое картирование карбонатитового вулкана Ханнешин, Афганистан. Геосфера 7, 276–289.
Mateer, M., 2010. Аммонийный илит в районе каньона Джерритт и Го-Луд-Страйк, штат Невада: его пространственное распределение и значение в разведке месторождений типа Карлин. Диссертация (магистр). Университет Вайоминга.
Митчелл, Р.Х., 1986. Кимберлиты: минералогия, геохимия, петрология. Plenum Press, Лондон.
Мом Осе, А.,Миятаке, С., Арвелина, Ю., Нгуно, А., Мхопжени, К., Сибесо, М., Муйонго, А., Мувангуа, Э.. 2011. Картографирование пегматитов по данным HyMap на юге Намибии. Международный симпозиум IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию (IGARSS).
Нагал, С., 2013. Спектральный анализ данных Hyperion для картирования пространственной изменчивости бокситового минерала в части округа Катни, штат Мадхья-Прадеш, Индия. Международный журнал научных и инженерных исследований 4, 23–28.
Нив, Д.А., Блэк, М., Райли, Т.Р., Гибсон, С.А.,Фэрриер, Г., Уолл, Ф., Брум-Фендли, С., 2016. О возможности визуализации карбонатитовых редких Залежи элементов Земли с помощью дистанционного зондирования.
Экономическая геология 111, 641–665.
Нгкофе, Л., Минаар, Х., Халеньян, К., Шевалье, Л., 2013. Мультиспектральное и гиперспектральное дистанционное зондирование: формирование целевых площадей для разведки медно-порфировой провинции в метаморфической провинции Намаква, Южная Африка. Южноафриканский геологический журнал 116.2, 259-272.
Осигами, С., Ямагути, Ю., Уэдзато, Т., Момосэ, А., Арвелина, Ю., Каваками, Ю., Миятаке, С., Нгуно, А., 2013. Минералогическое картирование южной Намибии с применением метода MSAM с удалением континуума к данным HyMap. Международный журнал дистанционного зондирования 34, 5282-5295.
Питер, Дж.М., Лейтон-Мэтьюз, Д., Гэдд, М.Г., Гилл, С., Бейкер, С., Плетт, С., Паради, С., 2015. Применение спектроскопии в видимом ближнем инфракрасном диапазоне и коротковолновой инфракрасной спектроскопии для разведки цинково-свинцовых месторождений в бассейне Селвин, Юкон, в Paradis, S., ed., Targeted Geoscience Initiative 4: отложения Zn-Pb в осадочных породах: процессы и последствия для геологоразведки; Геологическая служба Канады, Open File 7838, стр. 152-172.
Pirajno, F., 2009. Гидротермальные процессы и минеральные системы. Springer/Геологическая служба Западной Австралии, Дордрех
Поллард,.Дж., Тейлор, Р.Г., Кафф, К., 1988. Генетическое моделирование оловянных систем в стиле грейзена, в: Хатчисон, К.С. (ред.), Геология месторождений олова в Азии и Тихоокеанском регионе. Springer-Verlag, Berlin, стр. 59-72.
Пур, А.Б., Хашим, М., Пурнамдари, М., 2015. Поиски хромитов по данным дистанционного зондирования Земли Landsat и Aster. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume II-2/W2. Совместная международная геоинформационная конференция.
Пур А.Б., Хашим М., 2014. Картирование измененных минералов с использованием данных дистанционного зондирования ETM+ и Hyperion на золотом месторождении Бау, Саравак, Малайзия. 8-й Международный симпозиум цифровой Земли (ISDE8). IOP Conf. Series: Наука о Земле и окружающей среде 18, 1-5.
Пур А.Б., Хашим М., 2012. Применение данных дистанционного зондирования Земли АСТЕР к медно-порфировым и эпитермальным месторождениям золота. Обзоры рудной геологии 44, 1-9.
Ридли, Д., 2013. Геология рудного месторождения. Издательство Кембриджского университета, Кембридж.
Райли, Д., Хекер, С.А., 2013. Картирование минералов с помощью гиперспектрального теплового инфракрасного дистанционного зондирования в Куприте, штат Невада, США, в: Кюнцер, К., Деч, С. (ред.), Тепловое инфракрасное дистанционное зондирование: датчики, методы, приложения, т. 17, Серия дистанционного зондирования и цифровой обработки изображений, Springer, стр. 495-514.
Райли, Д., Кудахи, Т., Хьюсон, Р., Янсинг, Д., Хаквелл, Дж., 2007. Визуализация SEBASS для медно-порфировых и скарновых месторождений, Йерингтон, Невада. Пятая Международная конференция по разведке полезных ископаемых, проводимая раз в десять лет.
Ривард, Б., Чжан, Дж., Фэн, Дж., Санчес-Азофейфа, Г.А., 2009. Дистанционное прогностическое литологическое картирование в зеленокаменном поясе Абитиби, Канада, с использованием аэрофотоснимков. Канадский журнал дистанционного зондирования 35, S95–S105.
Роквелл,Б.В., Хофстра, А.Х., 2008. Идентификация кварцевых и карбонатных минералов в северной Неваде с использованием данных теплового инфракрасного излучения ASTER — значение для геологического картирования и исследования минеральных ресурсов в хорошо изученных и пограничных районах. Геосфера 4, 218–246.
Рогге Д., Ривард Б., Сегл К., Грант Б., Фэн Дж. 2014. Картирование руды Ni-Cu-PGE, содержащей ультраосновные породы, с использованием аэрофотосъемки и моделирования гиперспектральных снимков EnMap, Нунавик, Канада. Дистанционное зондирование окружающей среды 152, 302-317.
Rowan,L.C., Kingston, M.J., Crowley, J.K., 1986. Спектральная отражательная способность карбонатитов и связанных с ними щелочных магматических пород; отобраны образцы из четырех местонахождений в Северной Америке. Экономическая геология 81, 857–871.
Роуэн, Л.С., Бауэрс, Т.Л., Кроули, Дж.К., Антон-ПакХеко, К., Гумиэль,., Кингстон, М.Дж., 1995. Анализ данных спектрометра видимого инфракрасного диапазона (AVIRIS) карбонатит-щелочного магматического комплекса Айрон-Хилл, штат Колорадо. Экономическая геология 90, 1966–1982.
Роуэн, Л.С., Кларк, Р.Н., Грин, Р.О., 1996. Картографирование полезных ископаемых в районе Маунтин-Пасс, штат Калифорния, с использованием данных спектрометра AVIRIS. 11-я конференция по геологическому дистанционному зондированию.
Роуэн, Л.К., Марс, Дж.К., 2003. Литологическое картирование в районе Маунтин-Пасс, штат Калифорния, с использованием данных усовершенствованного космического радиометра теплового излучения и отражения (ASTER): Remote Sensing of Environment 84, 350–366.
Сабинс Ф.Ф., 1999. Дистанционное зондирование для разведки полезных ископаемых. Обзоры рудной геологии 14, 157–183.
Sabins, F.F., 1997. Remote Sensing — Principles and Interpretation, 3-е изд., W.H. Freeman, Нью-Йорк.
Саллес,Р.досР., Соуза Фильо,C.R.de,Кудахи,Т . ,
Висенте, Л.Е., Монтейро, Л.В.С., 2017. Гиперспектральное дистанционное зондирование в применении к разведке урана: тематическое исследование в Университете Мэри Кэтлин метаморфо-гидротермальное месторождение U-РЗЭ, Северо-Запад, Квинсленд, Австралия. (в печати). Журнал геохимических исследований 15.
Солсбери, Дж.В., Уолтер, Л.С., Верго, Н., Д'Ария, Д.М., 1991. Инфракрасные (2,1–2,5 мкм) спектры минералов. Издательство Университета Джонса Хопкинса, Балтимор.
Шау, Г.А., Берк, Х.К., 2003. Спектральная визуализация для дистанционного зондирования. Лабораторный журнал Линкольна 14, 3-28.
Шпатц, Д.М., 1996. Стратегии дистанционного зондирования Земли при разведке и разработке месторождений полезных ископаемых: модели месторождений драгоценных металлов и порфира. Международный архив фотограмметрии и дистанционного зондирования XXXI, часть B7, 638–649.
Сурьянараяна Рао, К.В., Кумар, К., Кумар, А., Нандиш, В., Свами, Р.Т., 2013. Лампроиты с восточной окраины кратона Бхандара, Орисса, Индия: Случай разведки Сент-Уди, в Pearson, D.G. et al. (Eds.), Proceedings of the 10th International Kimberlite Conference. Специальный выпуск журнала Геологического общества Индии 2, 129–141.
Суэйзи, Г.А., Кларк, Р.Н., Гетц, А.Ф.Х., Ливо, К.Е., Брейт, Г.Н., Крузе, Ф.А., С.Атли, С.Дж., Сни, Л.В., Лоуерс, Х.А., Пост, Дж.Л., 2014. Картирование продвинутых аргиллических изменений в Куприте, штат Невада, с использованием спектроскопии изображений. Экономическая геология 109, 1179-1221.
Тангестани, М.Х., Мур, Ф., 2002. Картирование медно-порфировых отложений в районе Мейдук, Иран. Международный журнал дистанционного зондирования 23, 4815– 4825.
Тапперт, М.С., Ривард, Б., Фулоп, А., Рогге, Д., Фэн, Дж., Тапперт, Р., Сталдер, Р., 2015. Характеристика разбавления кимберлитов породами земной коры на алмазном руднике Snap Lake (Северо-Западные территории, Канада) с использованием гиперспектральных изображений SWIR (1,90–2,36 мкм) и LWIR (8,1–11,1 мкм), полученных из керна. Экономическая геология 110, 1375-1387.
Тапперт, М.С., Ривард, Б., Джайлс, Д., Тапперт, Р., Маугер, А., 2013. Минералохимическая, ближняя инфракрасная и средняя инфракрасная спектроскопия отражения фенгита из месторождения Olympic Dam IOCG, Южная Австралия. Обзоры рудной геологии 53, 26–38.
Тараник, Дж.В., Аслетт, З.Л., 2009. Разработка гиперспектральной визуализации для поисков полезных ископаемых. Обзоры в Economic Geology 16, 83–95.
Тейлор, Г.Р., Хансфорд,., Стивенс, Б..ДЖ., Робсон, Д., 2005. HyMap™ of Broken Hill — спектрометрия изображений для картирования содержания горных пород и минералов. Разведочная геофизика 36, 397–400.
Thompson, A.J.B., Hauff, P.L., Robitaille, J.A., 1999. Картирование изменений в геологоразведке; Применение коротковолновая инфракрасная ИК-спектроскопия. Информационный бюллетень SEG 39, 16–27.
Томпсон, А.ДЖ.Б., Томпсон, Д.Ф.Х., 1996. Атлас альтерионов: полевой и петрографический справочник по гидротермальным минералам альтерма. Геологическая ассоциация Канады, Отдел месторождений полезных ископаемых.
Тукиайнен Т., Томассен Б., 2010. Применение аэрогиперспектральных данных для поисков полезных ископаемых на северо-востоке зеленых земель. Бюллетень Геологической службы Дании и Гренландии 20, 71–74.
Тукиайнен Т., Кребс Й.Д., Куосманен В., Лайтинен Й., Шеффер У., 2003. Полевые и лабораторные спектры отражения кимберлитовых пород, 0,35–2,5 мкм, Западная Гренландия. Геологическая служба Дании и Гренландии, отчет 43, 25.
Тукиайнен, Т., Торнинг, Л., 2005. Обнаружение кимберлитовых пород в Западной Гренландии по аэроспектральным данным: проект HyperGreen 2002. Геологическая служба Дании и Гренландии Бюллетень 7, 69-72.
Унгар,С.Г., Перлман, Дж.С., Менденхолл, Дж.А., Рейтер, Д., 2003. Обзор миссии Earth Observation One (EO-1). IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41, 1149−1153.
Вейн, Г., Гетц, А.Ф.Х., Уэллман, Дж., 1984. Спектрометр с бортовой визуализацией: новый инструмент для дистанционного зондирования. IEEE Transactions on International Geoscience and Remote Sensing GE-22, 546−549.
Вейн, Г., Грин, Р.О., Криен, Т.Г., Энмарк, Х.Т., Хансен, Э.Г., Портер, В.М., 1993. Бортовой спектрометр видимого/инфракрасного диапазона (AVIRIS). Дистанционное зондирование окружающей среды 44, 117−126.
ван дер Меер, Ф., Хекер, К., ван Руйтенбек, Ф., ван дер Верфф, Х., Вейкерслоот, К., Векслер, К., 2014. Геологическое дистанционное зондирование для геотермальной разведки: Обзор. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации 33, 255−269
ван дер Меер, Ф.Д., ван дер Верфф, Х.М.А., ван Руйтенбек, Ф.ДЖ.А., Хекер, К.А., Баккер, В.Х., Нумен, М., Ф., ван дер Мейде, М., Карранса, Э.Д.М., де Смет, Дж.Б., Вольдай, Т., 2012. Мульти- и гиперспектральное геологическое дистанционное зондирование: обзор. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации 14, 112–128.
ван Руйтенбек, Ф.ДЖ.А., Кудахи, Т., ван дер Меер, Ф.Д., Хейл, М., 2012. Характеристика гидротермальных систем, ассоциированных с архейской S-минерализацией VM в Панораме, Западная Австралия, с использованием гиперспектральных, геохимических и геотермометрических данных. Обзоры рудной геологии 45, 33–46.
ван Руйтенбек, Ф.Д.А., Кудахи, Т., Хейл, М., ван дер Меер, Ф.Д., 2005. Прослеживание жидкостных путей в ископаемых
Гидротермические системы с ближней инфракрасной спектроскопией. Геология 33, 597–600.
ван Руйтенбек, Ф.ДЖ.А., Дебба., ван дер Меер, Ф.Д., Кудахи, Т., ван дер Мейде, М., Хейл, М., 2006. Картирование белых слюд и их длин волн поглощения с использованием гиперспектральных соотношений каналов. Re mote Sensing of Environment 102, 211–222.
Вон, Р.Г., Хук, С.Дж., Кальвин, В.М., Тараник, Дж.В., 2005. Картирование поверхности минералов в Стимбот-Спрингс, штат Невада, США, с помощью многоволновых тепловых инфракрасных изображений. Дистанционное зондирование окружающей среды 99, 140–158.
В. Оган, Р.Г., Кальвин, В.М., Тараник, Дж.В., 2003. Гиперспектральные тепловые инфракрасные данные SEBASS: измерение излучательной способности поверхности и картирование минералов. Дистанционное зондирование окружающей среды 85, 48–63.
Верпланк, .Л., ван Госен, Б.С., Сил, Р.Р., Маккафферти, А.Е., 2014. Модель месторождения редкоземельных элементов, связанных с карбонатит и перщелочной интрузией. Отчет о научных исследованиях Геологической службы США 2010–5070-J, 58.
Vincent, R.K., 1997. Основы геолого-экологического дистанционного зондирования. Prentice Hall, Нью-Йорк.
Уолтерс, С.Г., 1998. Месторождения типа Брокен-Хилл. Журнал австралийской геологии и геофизики 17, 229-237.
Ванг, Р., Кудахи, Т.Дж., Лаукамп, К., Уолш, Дж.Л., Бат, А., Мэй, Ю., Янг, К., Роуч, Т.Дж., Дженкинс, А., Робертс, М., и др. 2017 год.
Белая слюда как гиперспектральный инструмент при разведке золоторудных месторождений Sunrise Dam и Kanowna Belle, Западная Австралия. Экономическая геология 112, 1153-1176.
Уотсон К., Крузе Ф.А., Хаммер-Миллер С., 1990. Тепловая инфракрасная разведка в районе Карлин, северная Невада. Геофизика 55, 70-79.
Заде М.Х., Тангестани М.Х., Ролдан Ф.В., Юста И., 2014. Субпиксельное минеральное картирование медно-порфирового пояса по данным EO-1 Hyperion. Успехи космических исследований 53, 440–451.
Zamuido, J.A., 2009. Фокусировка полевых геологоразведочных работ с использованием результатов анализа гиперспектральных данных месторождения металлов и железа золото-платиновой группы Эль-Капитан, штат Нью-Мексико. Обзоры по экономической геологии 16, 169-176.
Циммерманн, Р., Брандмайер, М., Андреани, Л., Мхопжени, К., Глоаген, Р., 2016. Дистанционная разведка карбонатита, обогащенного Nb-Ta-LREE (Эпембе/Намибия). Дистанционное зондирование 8, 620.
Арне, Д., Хаус, Э., Понтуал, С., Хантингтон, Дж., 2016. Гиперспектральная интерпретация отобранных кернов из орогенных месторождений золота в центральной части штата Виктория, Австралия. Австралийский журнал естественных наук 63, 1003–1025.
Асадзаде С., Соуза, C.R.de, 2016. Обзор методов спектральной обработки для геологического дистанционного зондирования Земли. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации 47, 69–90.
Болдридж, А.М., Хук, С.Дж., Гроув, С.И., Ривера, Г., 2009. Спектральная библиотека АСТЕР версии 2.0. Дистанционное зондирование окружающей среды 113, 711–715.
Беделл, Р., 2004. Дистанционное зондирование в разведке полезных ископаемых. Общество экономических геологов, Информационный бюллетень SEG 58, 8–14.
Бедини, Э., Расмуссен, Т.М., 2017. Данные аэрогиперспектральной съемки и гамма-спектроскопии для поисков полезных ископаемых на карбонатитовом комплексе Сарфарток, юг Западной Гренландии. Журнал наук о Земле (представлен).
Бедини, Э., 2012. Картирование минералов изменения в Мальмбьергском молибденском месторождении, Восточная Гренландия, с помощью самоорганизующихся карт Кохонена и сопоставленных фильтрующий анализ гиперспектральных изображений. Международный журнал дистанционного зондирования 33, 939– 961.
Бедини Э., 2011. Картирование полезных ископаемых в комплексе Кап Симпсон, центральная часть Восточной Гренландии с помощью данных дистанционного зондирования Земли HyMap и ASTER. Успехи космических исследований 47, 60–73.
Бедини Э., 2009. Картирование литологии карбонатитового комплекса Сарфарток на юге Западной Гренландии с использованием данных спектрометра HyMap. Дистанционное зондирование окружающей среды 113, 1208–1219.
Бедини, Э., ван дер Меер, Ф., ван Руйтенбек, Ф., 2009. Использование данных спектрометра HyMap для картографирования минералогии в кальдере Родалкилар на юго-востоке Испании. Международный журнал дистанционного зондирования 30, 327–348.
Бергер, Б.Р., Кинг, Т.В.В., Морат, Л.С., Филлипс, Д.Д. 2003. Применение высотных инфракрасных спектральных данных в разведке полезных ископаемых: применение к северным горам Патагонии, штат Аризона. Экономическая геология 98, 1003–1018.
Best, M.C., 1982. Магматическая и метаморфическая петрология. Фримен, Сан-Франциско.
Бирвирт,., Хьюстон, Д., Блуэтт, Р., 2002. Гиперспектральное картирование минеральных комплексов, связанных с золоторудным оруденением в Центральной Пилбаре, Западная Австралия. Экономическая геология 97, 819–826.
Бёше, Н., Рогас, К., Любиц, К., Брелл, М., Херрманн, С., Мильке, К., Тонн, С., Аппельт, О., Альтенбергер, У., Кауфманн, Х., 2015. Гиперспектральное картирование обнажений РЗЭ (редкоземельных элементов)
Применение для обнаружения неодима. Дистанционное зондирование 7, 5160–5186.
Кальвин, В.М., Пейс, Э.Л., 2016. Использование данных прототипа HyspIRI для геологоразведочных работ: тематическое исследование в Южной Калифорнии. Науки о Земле 6, 11.
Кальвин В.М., Литтлфилд Э.Ф., Кратт К., 2015. Дистанционное зондирование геотермальных минералов для разведки ресурсов в Неваде. Geothermics 53, 517–526.
Carvalho, O.A.de, Martins, E.deS., Baptista, G.M. deM., Carvalho A.F.de, Madeira Netto, J.daS., Meneses, P.R., 1999. Минералогическая дифференциация профилей выветривания латеритного Ni с использованием данных AVIRIS в Niquelandia - GO, Бразилия. 9-й семинар по спектрометру в видимом/инфракрасном диапазонах (AVIRIS).
Кларк, Р.Н., Суэйзи, Г.А., Уайз, Р., Ливо, Э., Хофен, Т., Кокали, Р., Сатли, С.Дж., 2007. Цифровая спектральная библиотека Геологической службы США splib06a. Геологическая служба США, серия цифровых данных 231.
Кларк Р.Н., Суэйзи Г.А., Ливо К.Е., Кокали Р.Ф., Сатли С.Дж., Далтон Дж.Б., Макдугал Р.Р., Гент С.А., 2003. Спектроскопия изображений: дистанционное зондирование Земли и планет с помощью тетракодера Геологической службы США и экспертных систем. Журнал Геофизические исследования-Планеты 108, 44.
Кларк, Р.Н., 1999. Спектроскопия горных пород и минералов и принципы спектроскопии, в: Ренц, А.Н. (ред.), Дистанционное зондирование для наук о Земле, т. 3. Джон Уайли, Нью-Йорк, стр. 3–58.
Клене Х., Сеулени Г., Пине., Абили Б., Дайду И., Харрис Э., ДантаС., К., 2010. Мощные срезы слоистых ультраосновных кумулятив в офиолите Омана, выявленные при аэроспектральной съемке: петрогенез и связь с мантийным диапиризмом. Lithos 114, 265–281.
Клайн, Дж.С., Хофстра, А.Х., Мунтян, Дж.Л., Тосдал, Р.М.,Хай-кей, К.А., 2005. Месторождения золота типа Карлин в Неваде: критические геологические характеристики и жизнеспособные модели. Экономическая геология 100, 451–484.
Cloutis, E.A., Sunshine, J.M., Morris, R.V., 2004. Спектральные отражательно-композиционные свойства шпинелей и хромитов: значение для планетарного дистанционного зондирования и геотермометрии. Метеоритика и планетология 39, 545–565.
Cloutis, E.A., 1996. Гиперспектральное геологическое дистанционное зондирование: оценка аналитических методов. International Journal of Remote Sensing 17, 2215-2242.
Кристенсен, .Р., Бэндфилд, Дж.Л., Гамильтон, В.Е., Ховард, Д.А., Лейн, М.Д., Пятек, Дж.Л., Рафф, С.В., Стефанов, В.Л., 2000. Термоэмиссионная спектротека породообразующих минералов. Журнал геофизических исследований (планеты) E4 105, 9735– 9739.
Кокс, Т., Дженсен, Р., Стюарт, В.И., Шилдс, Т., 1998. Бортовой гиперспектральный датчик HyMap: система, калибровка и производительность. 1-й семинар EARSeL по визуализирующей специальной ктроскопии.
Корриво, Л., Оотс, Л., Мумин, Х., Джексон, В., Беннетт, В., Кремер, Дж.Ф., Ривард, Б., Макмартин, И., Бодуэн, Г., 2007. Вектор изменений для отложений IOCG(U) в пограничных вулкано-плутонических ландшафтах, Канада. 5-я Международная конференция по международной геологоразведке.
Коултер, Д.В., Хауфф,.Л., Сарес, М.А., Берд, Д.А., Питерс, Д.К., Хендерсон, Ф.Б., 2009. Гиперспектральное дистанционное зондирование минерализованной системы в кальдере Гризли-Пик, штат Колорадо: значение для геологоразведочных работ и оснований кислотного дренажа. Обзоры по экономической геологии 16, 123–134.
Кроста, А.., Сабина, К., Тараник, Дж.В., 1998. Картирование гидротермальных изменений в Боди, Калифорния, с использованием гиперспектральных данных AVIRIS. Дистанционное зондирование окружающей среды 65, 309–319.
Cudahy, T.J., 2016. Картографирование полезных ископаемых для геологоразведки: Австралийское путешествие по эволюции спектрального зондирования технологии и отраслевое сотрудничество.
Науки о Земле 6, 52.
Кудахи, Т.Дж., Окада, К., Ямато, Ю., Хантингтон, Дж.Ф., Хаквелл, Дж.А., 2000a. Картографирование минералогии изменений скарна в Йерингтоне, штат Невада, с использованием данных аэроспектральной гиперспектральной съемки TIR SEBASS. 14-я Международная конференция по прикладному геологическому дистанционному зондированию.
Кудахи, Т.Дж., Окада, К., Браухарт, К., 2000b. Нацеливание на Zn-минерализацию в стиле VMS в Панораме, Австралия, с использованием гиперспектральных данных VNIR-SWIR HYMAP™. 14-я Международная конференция по прикладному геологическому дистанционному зондированию.
Кудахи, Т.Дж., Окада, К., Уитборн, Л.Б., 1999. Картирование химического состава твердого раствора граната Fe-Mn, ассоциированного с минерализати Pb-Zn-Ag типа Брокен-Хилл с использованием аэроспектрального коэффициента отражения 9-11 м. 13-я Международная конференция ERIM по прикладному геологическому дистанционному зондированию.
Дьюк, Э.Ф., 1994. Ближнеинфракрасные спектры мусковита, замещение Чермака и метаморфическая реакция
Прогресс — последствия для дистанционного зондирования.
Геология 22, 621–624.
Дюринг., Хагеманн С.Г., Новикова Ю., Кудахи Т., Лаукамп К., 2012. Нацеливание на железную руду в полосчатых железных формациях с использованием данных ASTER: Weld Range Greenstone Belt, кратон Йилгарн, Западная Австралия. Экономическая геология 107, 585-597.
Эйсман М.Т., 2012. Гиперспектральное дистанционное зондирование.
SPIE Press, Беллингем.
Эванс, А.М., 1993. Рудная геология и промышленные полезные ископаемые, третье издание. Блэквелл Паблишинг.
Franklin, J.M., 1993. Вулканически ассоциированные массивные сульфидные месторождения, в: Кирхам, Р.В., (ред.), Моделирование минеральных месторождений: Геологическая ассоциация Канады Специальный документ 40, 403–417.
Goetz, A.F.H., Srivastavam V., 1985. Минералогическое картирование в горнодобывающем районе Куприт, штат Невада. Труды семинара по анализу бортового спектрометра Data. JPL Publication, Пасадена.
Гетц, А.Ф.Х., Вейн, Г., Соломон, Дж., Рок, Б.Н., 1985. Спектрометрия изображений для дистанционного зондирования Земли. Наука 228, 1147−1153.
Goetz, A.F.H., 2009. Три десятилетия гиперспектрального дистанционного зондирования Уха: личный взгляд. Дистанционное зондирование окружающей среды 113, S5–S16.
Грин, Р.О., Иствуд, М.Л., Сартур, К.М., Криен, Т.Г., Аронссон, М., Чиппендейл, Б.Дж., Фауст, Дж.А., Паври, Б.Е., Човит, С.Дж., Солис, М., 1998. Визуализационная спектроскопия и аэродинамический спектрометр AVIRIS. Дистанционное зондирование окружающей среды 65, 227−248.
Гуха, А., Рави, С., Анант Рао, Д., Винод Кумар, К., Дхананджая Рао, Э.Н., 2013. Проблемы и ограничения широкополосного дистанционного зондирования кимберлита на пример екамберлитов Дхарвара, Индия. Международный журнал наук о Земле 4, 371–379.
Hauff, P.L., 2009. Альтерационная минералогия кимберлитов Альберты: инфракрасный спектроскопический анализ PIMA. Специальный доклад Геологической службы Альберты 12, 79.
Хеллман, М.Дж.,Рамсей, М.С., 2004. Анализ горячих источников и связанных с ними отложений в Йеллоустонском национальном парке с использованием дистанционного зондирования ASTER и AVIRIS. Журнал вулканологии и геотермальных исследований 135, 195–219.
Херрманн В., Блейк М., Дойл М., Хьюстон Д., Кампрад Дж., Мерри Н., Понтуаль С., 2001. Коротковолновый инфракрасный (SWIR) спектральный анализ зон гидротермальных изменений, связанных с месторождениями сульфидов цветных металлов в Розбери и Вестерн
Тарсис, Тасмания, и Хайвей-Ревард, Квинсленд. Экономическая геология 96, 939–955.
Хант, Г.Р., 1982. Спектроскопические свойства горных пород и минералов, в: Кармайкл, Р. С. (ред.), Справочник по физическим свойствам горных пород CRC Press, стр. 295–385.
Якоб С., Глоаген Р., Лаукамп К., 2016. Дистанционная разведка минерализаций вокруг горы Айза, Квинсленд, Австралия. Дистанционное зондирование 8, 358.
Джон, Д.А., дю Брей, Э.А., Генри, К.Д., Викре,.Г., 2015. Кайнозойский магматизм и эпитермальные золото-серебряные месторождения южной Предковой каскадной дуги, Западная Невада и Восточная Калифорния.
Джонс С., Херрманн В., Геммелл Б., 2005. Коротковолновые инфракрасные спектральные характеристики горизонта HW: Значение для разведки в вулканическом лагере Мира-Фоллс, остров Ванкувер, Британская Колумбия, Канада. Экономическая геология 100, 273–294.
Килинг, Дж.Л., Маугер, А.Дж., Рэйвен, М.Д., 2004. Аэрогиперспектральная съемка и обнаружение кимберлитов в районе Терови, Южная Австралия, в: Роуч, И.К. (ред.), Реголит. CRC LEME, с. 166–170.
Кокалы, Р.Ф., Джонсон, М.Р., 2011. Глава 21Б. Анализ данных спектрометра для интересующего района Ханнешина. 24 с. В: Питерс, С.Г., Кинг, Т.В.В., Мак, Т.Дж., и Чор Нак, М.., ред., и Геологическая служба США Группа по оценке полезных ископаемых в Афганистане, 2011 г., Резюме важных областей для инвестиций в полезные ископаемые и возможностей добычи нетопливных полезных ископаемых в Афганистане: Отчет Геологической службы США с открытым файлом 2011–1204.
Кратт, К., Кальвин, В.М., Кулбо, М.Ф., 2010. Картирование минералов в бассейне озера Пирамида: гидротермальные изменения, химические осадки и геотермальный энергетический потенциал. Дистанционное зондирование окружающей среды 114, 2297–2304.
Крузе Ф.А., 2015. Интегрированный визуальный и ближний инфракрасный, коротковолновый инфракрасный и длинноволновый инфракрасный (VNIR-SWIR-LWIR), полнодиапазонный анализ гиперспектральных данных для геологического картирования. Журнал прикладного дистанционного зондирования Земли 9, 20.
Крузе, Ф.А., 2012, Картирование поверхностной минералогии с использованием спектрометрического спектрометра. Геоморфология 137, 41-56.
Крузе, Ф.А., Тараник, Дж.В., Кулбо, М., Майклс, Дж., Литтлфилд, Э.Ф., Кельвин, В.М., Мартини, Б.А., 2011. Влияние пониженного пространственного разрешения на картирование минералов с помощью спектрометрии изображений – примеры с использованием данных HyspIRI-Simulated. Дистанционное зондирование 3, 1584-1602.
Крузе, Ф.А., Перри, С.Л., Кабальеро, А., 2006. Районная съемка полезных ископаемых с использованием аэрогиперспектральных данных, Лос-Менукос, Аргентина. Анналы геофизики 49, 83–92.
Крузе, Ф.А., Бордман, Дж.В., Хантингтон, Дж.Ф., 2003. Сравнение аэрогиперспектральных данных и EO-1 Hyperion для картирования минералов. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41, 1388–1400.
Крузе, Ф.А., Бордман, Дж.В., 2000. Характеристика и картирование кимберлитов и связанных с ними диатрем с использованием гиперспектрального дистанционного зондирования. IEEE Trans.
Геоши. Дистанционное зондирование 3, 299–304.
Крузе Ф.А., 1999. Картографирование месторождений горячих источников с помощью AVIRIS в Стимбот-Спрингс, штат Невада, в: Грин, Р.О. (ред.), 8-й ежегодный семинар JPL по наукам о Земле. Лаборатория струйных винтов, стр. 239–245
Крузе, Ф.А., Хауфф,.Л., 1991. Идентификация политипной зональности иллитов в вкрапленных месторождениях золота с использованием спектроскопии отражения и рентгеновской дифракции – потенциал для картирования с помощью визуализирующих спектрометров. IEEE Transactionson Geoscience and Remote Sensing 29, 101–104.
Крузе, Ф.А., Кирейн-Янг, К.С., Бордман, Дж.В., 1990. Картирование минералов в Куприте, штат Невада, с помощью 63-канального спектрометра. Фотограмма. Инженерия и дистанционное зондирование 56, 83–92.
Крузе, Ф.А., 1988. Использование данных аэрофотосъемочного спектрометра для картирования минералов, связанных с гидротермально измененными породами в северных горах Грейпвайн, Невада и Калифорния. Среда дистанционного зондирования 24, 31–51.
Куосманен В., Аркимаа Х., Тиайнен М., Берс Р., 2015. Гиперспектральная спектрометрия LWIR на близком расстоянии – 3 тематических исследования. Геофизические сигнатуры типов месторождений полезных ископаемых в Финляндии Под редакцией Мери-Лийза Айро, Геологическая служба Финляндии, специальный документ 58, 117–144.
Кусума, К.Н., Рамакришнан, Д., Пандалай, Х.С., 2012. Спектральные пути для эффективного оконтуривания высокосортных бокситов: тематическое исследование из бассейна реки Савитри, штат Махараштра, Индия, с использованием данных EO-1 Hyperion. Международный журнал дистанционного зондирования 33, 7273–7290.
Лааксо, К., Ривард, Б., Питер, Д.М., 2015. Гиперспектральная спектрометрия отражения при разведке месторождений VMS с использованием месторождения Zn-Cu-Pb-Ag озера Изок, Нунавут в качестве испытательного полигона, In: Targeted Geoscience Initiative 4: Contributions to the Understanding of Volcanogenic Massive SulphidDeposit Genesis and Exploration Methods Development, in: Peter, J.M., Mercier-Langevin, P. (ed.), Geological Survey of Canada, Open File 7853, 15–25.
Лаукамп, К., Кудахи, Т., Томас, М., Джонс, М., Клеверли, Дж.С., Оливер, Н.Х.С., 2011. Гидротермальные модели минимальных изменений в долине Маунт-Айза, выявленные по гиперспектральным данным с воздуха. Австралийский журнал наук о Земле 58, 917–936.
Ли, К.М., Кейбл, М.Л., Хук, С.Дж., Грин, Р.О., Устин, С.Л., Мандл, Д.Дж., Миддлтон, Э.М., 2015. Введениев миссию NASA Hyperspectral Infrared Imager (HyspIRI) и подготовка к ней Деятельности. Дистанционное зондирование окружающей среды 167, 6– 19.
Ле Мэтр, Р.В. (Изд.), 2002. Магматические породы. A
Классификация и глоссарий терминов. Рекомендации Подкомиссии Международного союза геологических наук по систематике магматических пород, 2-е изд., Издательство Кембриджского университета, Кембридж.
Ливо, Э.К., Джонсон, М.Р., 2011. Анализ данных спектральной визуализации для области интереса Айнак-Логарской долины. Глава 2B. 40 стр., в: Peters, S.G., King, T.V.V., Mack, T.J., and Chornack, M.P., eds., and the U.S. Geological Survey Afghanistan Mineral Assessment Team, 2011, Резюме важных областей для инвестиций в полезные ископаемые и возможностей добычи нетопливных полезных ископаемых в Афганистане: Открытый отчет Геологической службы США 1, 2011–1204.
Лоуэлл, Дж.Д., Гилберт, Д.М., 1970. Латеральная и вертикальная альтерно-минерализационная зональность в месторождениях порфировых руд. Economic Geology 65, 373–408.
Марс, Дж.К., Роуэн, Л.С., 2006. Региональное картирование филилических и аргиллических измененных пород в магматической дуге Загроса, Иран, с использованием данных усовершенствованного космического радиометра теплового излучения и отражения (ASTER) и логических операторных арифмов. Геосфера 2, 161–186.
Марс, Дж.К., Роуэн, Л.С., 2011. Спектральный анализ и литологическое картирование карбонатитового вулкана Ханнешин, Афганистан. Геосфера 7, 276–289.
Mateer, M., 2010. Аммонийный илит в районе каньона Джерритт и Го-Луд-Страйк, штат Невада: его пространственное распределение и значение в разведке месторождений типа Карлин. Диссертация (магистр). Университет Вайоминга.
Митчелл, Р.Х., 1986. Кимберлиты: минералогия, геохимия, петрология. Plenum Press, Лондон.
Мом Осе, А.,Миятаке, С., Арвелина, Ю., Нгуно, А., Мхопжени, К., Сибесо, М., Муйонго, А., Мувангуа, Э.. 2011. Картографирование пегматитов по данным HyMap на юге Намибии. Международный симпозиум IEEE по геонаукам и дистанционному зондированию (IGARSS).
Нагал, С., 2013. Спектральный анализ данных Hyperion для картирования пространственной изменчивости бокситового минерала в части округа Катни, штат Мадхья-Прадеш, Индия. Международный журнал научных и инженерных исследований 4, 23–28.
Нив, Д.А., Блэк, М., Райли, Т.Р., Гибсон, С.А.,Фэрриер, Г., Уолл, Ф., Брум-Фендли, С., 2016. О возможности визуализации карбонатитовых редких Залежи элементов Земли с помощью дистанционного зондирования.
Экономическая геология 111, 641–665.
Нгкофе, Л., Минаар, Х., Халеньян, К., Шевалье, Л., 2013. Мультиспектральное и гиперспектральное дистанционное зондирование: формирование целевых площадей для разведки медно-порфировой провинции в метаморфической провинции Намаква, Южная Африка. Южноафриканский геологический журнал 116.2, 259-272.
Осигами, С., Ямагути, Ю., Уэдзато, Т., Момосэ, А., Арвелина, Ю., Каваками, Ю., Миятаке, С., Нгуно, А., 2013. Минералогическое картирование южной Намибии с применением метода MSAM с удалением континуума к данным HyMap. Международный журнал дистанционного зондирования 34, 5282-5295.
Питер, Дж.М., Лейтон-Мэтьюз, Д., Гэдд, М.Г., Гилл, С., Бейкер, С., Плетт, С., Паради, С., 2015. Применение спектроскопии в видимом ближнем инфракрасном диапазоне и коротковолновой инфракрасной спектроскопии для разведки цинково-свинцовых месторождений в бассейне Селвин, Юкон, в Paradis, S., ed., Targeted Geoscience Initiative 4: отложения Zn-Pb в осадочных породах: процессы и последствия для геологоразведки; Геологическая служба Канады, Open File 7838, стр. 152-172.
Pirajno, F., 2009. Гидротермальные процессы и минеральные системы. Springer/Геологическая служба Западной Австралии, Дордрех
Поллард,.Дж., Тейлор, Р.Г., Кафф, К., 1988. Генетическое моделирование оловянных систем в стиле грейзена, в: Хатчисон, К.С. (ред.), Геология месторождений олова в Азии и Тихоокеанском регионе. Springer-Verlag, Berlin, стр. 59-72.
Пур, А.Б., Хашим, М., Пурнамдари, М., 2015. Поиски хромитов по данным дистанционного зондирования Земли Landsat и Aster. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume II-2/W2. Совместная международная геоинформационная конференция.
Пур А.Б., Хашим М., 2014. Картирование измененных минералов с использованием данных дистанционного зондирования ETM+ и Hyperion на золотом месторождении Бау, Саравак, Малайзия. 8-й Международный симпозиум цифровой Земли (ISDE8). IOP Conf. Series: Наука о Земле и окружающей среде 18, 1-5.
Пур А.Б., Хашим М., 2012. Применение данных дистанционного зондирования Земли АСТЕР к медно-порфировым и эпитермальным месторождениям золота. Обзоры рудной геологии 44, 1-9.
Ридли, Д., 2013. Геология рудного месторождения. Издательство Кембриджского университета, Кембридж.
Райли, Д., Хекер, С.А., 2013. Картирование минералов с помощью гиперспектрального теплового инфракрасного дистанционного зондирования в Куприте, штат Невада, США, в: Кюнцер, К., Деч, С. (ред.), Тепловое инфракрасное дистанционное зондирование: датчики, методы, приложения, т. 17, Серия дистанционного зондирования и цифровой обработки изображений, Springer, стр. 495-514.
Райли, Д., Кудахи, Т., Хьюсон, Р., Янсинг, Д., Хаквелл, Дж., 2007. Визуализация SEBASS для медно-порфировых и скарновых месторождений, Йерингтон, Невада. Пятая Международная конференция по разведке полезных ископаемых, проводимая раз в десять лет.
Ривард, Б., Чжан, Дж., Фэн, Дж., Санчес-Азофейфа, Г.А., 2009. Дистанционное прогностическое литологическое картирование в зеленокаменном поясе Абитиби, Канада, с использованием аэрофотоснимков. Канадский журнал дистанционного зондирования 35, S95–S105.
Роквелл,Б.В., Хофстра, А.Х., 2008. Идентификация кварцевых и карбонатных минералов в северной Неваде с использованием данных теплового инфракрасного излучения ASTER — значение для геологического картирования и исследования минеральных ресурсов в хорошо изученных и пограничных районах. Геосфера 4, 218–246.
Рогге Д., Ривард Б., Сегл К., Грант Б., Фэн Дж. 2014. Картирование руды Ni-Cu-PGE, содержащей ультраосновные породы, с использованием аэрофотосъемки и моделирования гиперспектральных снимков EnMap, Нунавик, Канада. Дистанционное зондирование окружающей среды 152, 302-317.
Rowan,L.C., Kingston, M.J., Crowley, J.K., 1986. Спектральная отражательная способность карбонатитов и связанных с ними щелочных магматических пород; отобраны образцы из четырех местонахождений в Северной Америке. Экономическая геология 81, 857–871.
Роуэн, Л.С., Бауэрс, Т.Л., Кроули, Дж.К., Антон-ПакХеко, К., Гумиэль,., Кингстон, М.Дж., 1995. Анализ данных спектрометра видимого инфракрасного диапазона (AVIRIS) карбонатит-щелочного магматического комплекса Айрон-Хилл, штат Колорадо. Экономическая геология 90, 1966–1982.
Роуэн, Л.С., Кларк, Р.Н., Грин, Р.О., 1996. Картографирование полезных ископаемых в районе Маунтин-Пасс, штат Калифорния, с использованием данных спектрометра AVIRIS. 11-я конференция по геологическому дистанционному зондированию.
Роуэн, Л.К., Марс, Дж.К., 2003. Литологическое картирование в районе Маунтин-Пасс, штат Калифорния, с использованием данных усовершенствованного космического радиометра теплового излучения и отражения (ASTER): Remote Sensing of Environment 84, 350–366.
Сабинс Ф.Ф., 1999. Дистанционное зондирование для разведки полезных ископаемых. Обзоры рудной геологии 14, 157–183.
Sabins, F.F., 1997. Remote Sensing — Principles and Interpretation, 3-е изд., W.H. Freeman, Нью-Йорк.
Саллес,Р.досР., Соуза Фильо,C.R.de,Кудахи,Т . ,
Висенте, Л.Е., Монтейро, Л.В.С., 2017. Гиперспектральное дистанционное зондирование в применении к разведке урана: тематическое исследование в Университете Мэри Кэтлин метаморфо-гидротермальное месторождение U-РЗЭ, Северо-Запад, Квинсленд, Австралия. (в печати). Журнал геохимических исследований 15.
Солсбери, Дж.В., Уолтер, Л.С., Верго, Н., Д'Ария, Д.М., 1991. Инфракрасные (2,1–2,5 мкм) спектры минералов. Издательство Университета Джонса Хопкинса, Балтимор.
Шау, Г.А., Берк, Х.К., 2003. Спектральная визуализация для дистанционного зондирования. Лабораторный журнал Линкольна 14, 3-28.
Шпатц, Д.М., 1996. Стратегии дистанционного зондирования Земли при разведке и разработке месторождений полезных ископаемых: модели месторождений драгоценных металлов и порфира. Международный архив фотограмметрии и дистанционного зондирования XXXI, часть B7, 638–649.
Сурьянараяна Рао, К.В., Кумар, К., Кумар, А., Нандиш, В., Свами, Р.Т., 2013. Лампроиты с восточной окраины кратона Бхандара, Орисса, Индия: Случай разведки Сент-Уди, в Pearson, D.G. et al. (Eds.), Proceedings of the 10th International Kimberlite Conference. Специальный выпуск журнала Геологического общества Индии 2, 129–141.
Суэйзи, Г.А., Кларк, Р.Н., Гетц, А.Ф.Х., Ливо, К.Е., Брейт, Г.Н., Крузе, Ф.А., С.Атли, С.Дж., Сни, Л.В., Лоуерс, Х.А., Пост, Дж.Л., 2014. Картирование продвинутых аргиллических изменений в Куприте, штат Невада, с использованием спектроскопии изображений. Экономическая геология 109, 1179-1221.
Тангестани, М.Х., Мур, Ф., 2002. Картирование медно-порфировых отложений в районе Мейдук, Иран. Международный журнал дистанционного зондирования 23, 4815– 4825.
Тапперт, М.С., Ривард, Б., Фулоп, А., Рогге, Д., Фэн, Дж., Тапперт, Р., Сталдер, Р., 2015. Характеристика разбавления кимберлитов породами земной коры на алмазном руднике Snap Lake (Северо-Западные территории, Канада) с использованием гиперспектральных изображений SWIR (1,90–2,36 мкм) и LWIR (8,1–11,1 мкм), полученных из керна. Экономическая геология 110, 1375-1387.
Тапперт, М.С., Ривард, Б., Джайлс, Д., Тапперт, Р., Маугер, А., 2013. Минералохимическая, ближняя инфракрасная и средняя инфракрасная спектроскопия отражения фенгита из месторождения Olympic Dam IOCG, Южная Австралия. Обзоры рудной геологии 53, 26–38.
Тараник, Дж.В., Аслетт, З.Л., 2009. Разработка гиперспектральной визуализации для поисков полезных ископаемых. Обзоры в Economic Geology 16, 83–95.
Тейлор, Г.Р., Хансфорд,., Стивенс, Б..ДЖ., Робсон, Д., 2005. HyMap™ of Broken Hill — спектрометрия изображений для картирования содержания горных пород и минералов. Разведочная геофизика 36, 397–400.
Thompson, A.J.B., Hauff, P.L., Robitaille, J.A., 1999. Картирование изменений в геологоразведке; Применение коротковолновая инфракрасная ИК-спектроскопия. Информационный бюллетень SEG 39, 16–27.
Томпсон, А.ДЖ.Б., Томпсон, Д.Ф.Х., 1996. Атлас альтерионов: полевой и петрографический справочник по гидротермальным минералам альтерма. Геологическая ассоциация Канады, Отдел месторождений полезных ископаемых.
Тукиайнен Т., Томассен Б., 2010. Применение аэрогиперспектральных данных для поисков полезных ископаемых на северо-востоке зеленых земель. Бюллетень Геологической службы Дании и Гренландии 20, 71–74.
Тукиайнен Т., Кребс Й.Д., Куосманен В., Лайтинен Й., Шеффер У., 2003. Полевые и лабораторные спектры отражения кимберлитовых пород, 0,35–2,5 мкм, Западная Гренландия. Геологическая служба Дании и Гренландии, отчет 43, 25.
Тукиайнен, Т., Торнинг, Л., 2005. Обнаружение кимберлитовых пород в Западной Гренландии по аэроспектральным данным: проект HyperGreen 2002. Геологическая служба Дании и Гренландии Бюллетень 7, 69-72.
Унгар,С.Г., Перлман, Дж.С., Менденхолл, Дж.А., Рейтер, Д., 2003. Обзор миссии Earth Observation One (EO-1). IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41, 1149−1153.
Вейн, Г., Гетц, А.Ф.Х., Уэллман, Дж., 1984. Спектрометр с бортовой визуализацией: новый инструмент для дистанционного зондирования. IEEE Transactions on International Geoscience and Remote Sensing GE-22, 546−549.
Вейн, Г., Грин, Р.О., Криен, Т.Г., Энмарк, Х.Т., Хансен, Э.Г., Портер, В.М., 1993. Бортовой спектрометр видимого/инфракрасного диапазона (AVIRIS). Дистанционное зондирование окружающей среды 44, 117−126.
ван дер Меер, Ф., Хекер, К., ван Руйтенбек, Ф., ван дер Верфф, Х., Вейкерслоот, К., Векслер, К., 2014. Геологическое дистанционное зондирование для геотермальной разведки: Обзор. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации 33, 255−269
ван дер Меер, Ф.Д., ван дер Верфф, Х.М.А., ван Руйтенбек, Ф.ДЖ.А., Хекер, К.А., Баккер, В.Х., Нумен, М., Ф., ван дер Мейде, М., Карранса, Э.Д.М., де Смет, Дж.Б., Вольдай, Т., 2012. Мульти- и гиперспектральное геологическое дистанционное зондирование: обзор. Международный журнал прикладного наблюдения Земли и геоинформации 14, 112–128.
ван Руйтенбек, Ф.ДЖ.А., Кудахи, Т., ван дер Меер, Ф.Д., Хейл, М., 2012. Характеристика гидротермальных систем, ассоциированных с архейской S-минерализацией VM в Панораме, Западная Австралия, с использованием гиперспектральных, геохимических и геотермометрических данных. Обзоры рудной геологии 45, 33–46.
ван Руйтенбек, Ф.Д.А., Кудахи, Т., Хейл, М., ван дер Меер, Ф.Д., 2005. Прослеживание жидкостных путей в ископаемых
Гидротермические системы с ближней инфракрасной спектроскопией. Геология 33, 597–600.
ван Руйтенбек, Ф.ДЖ.А., Дебба., ван дер Меер, Ф.Д., Кудахи, Т., ван дер Мейде, М., Хейл, М., 2006. Картирование белых слюд и их длин волн поглощения с использованием гиперспектральных соотношений каналов. Re mote Sensing of Environment 102, 211–222.
Вон, Р.Г., Хук, С.Дж., Кальвин, В.М., Тараник, Дж.В., 2005. Картирование поверхности минералов в Стимбот-Спрингс, штат Невада, США, с помощью многоволновых тепловых инфракрасных изображений. Дистанционное зондирование окружающей среды 99, 140–158.
В. Оган, Р.Г., Кальвин, В.М., Тараник, Дж.В., 2003. Гиперспектральные тепловые инфракрасные данные SEBASS: измерение излучательной способности поверхности и картирование минералов. Дистанционное зондирование окружающей среды 85, 48–63.
Верпланк, .Л., ван Госен, Б.С., Сил, Р.Р., Маккафферти, А.Е., 2014. Модель месторождения редкоземельных элементов, связанных с карбонатит и перщелочной интрузией. Отчет о научных исследованиях Геологической службы США 2010–5070-J, 58.
Vincent, R.K., 1997. Основы геолого-экологического дистанционного зондирования. Prentice Hall, Нью-Йорк.
Уолтерс, С.Г., 1998. Месторождения типа Брокен-Хилл. Журнал австралийской геологии и геофизики 17, 229-237.
Ванг, Р., Кудахи, Т.Дж., Лаукамп, К., Уолш, Дж.Л., Бат, А., Мэй, Ю., Янг, К., Роуч, Т.Дж., Дженкинс, А., Робертс, М., и др. 2017 год.
Белая слюда как гиперспектральный инструмент при разведке золоторудных месторождений Sunrise Dam и Kanowna Belle, Западная Австралия. Экономическая геология 112, 1153-1176.
Уотсон К., Крузе Ф.А., Хаммер-Миллер С., 1990. Тепловая инфракрасная разведка в районе Карлин, северная Невада. Геофизика 55, 70-79.
Заде М.Х., Тангестани М.Х., Ролдан Ф.В., Юста И., 2014. Субпиксельное минеральное картирование медно-порфирового пояса по данным EO-1 Hyperion. Успехи космических исследований 53, 440–451.
Zamuido, J.A., 2009. Фокусировка полевых геологоразведочных работ с использованием результатов анализа гиперспектральных данных месторождения металлов и железа золото-платиновой группы Эль-Капитан, штат Нью-Мексико. Обзоры по экономической геологии 16, 169-176.
Циммерманн, Р., Брандмайер, М., Андреани, Л., Мхопжени, К., Глоаген, Р., 2016. Дистанционная разведка карбонатита, обогащенного Nb-Ta-LREE (Эпембе/Намибия). Дистанционное зондирование 8, 620.
16 ноября / 2023