Uso del enfoque de relación de banda, metodologías FULL-PIXEL (SAM y SFF) y SUB-PIXEL (MF y SID) para descubrir áreas con alteración usando el sensor Aster: un estudio de caso en el noroeste de Irán - Área de Sivardaghi
DOI:
https://doi.org/10.5377/nexo.v36i03.16464Palabras clave:
Detección de alteraciones geoquímicas, mapeo de píxeles completos y subpíxeles, método de mapeo de ángulo espectral, algoritmo de filtro coincidente y miembro final puroResumen
Los datos del sensor ASTER se encuentran entre los datos satelitales más potentes accesibles para realizar investigaciones geológicas, con imágenes de toda la superficie de la tierra. Para probar la capacidad de este sensor para detectar lugares con alteraciones geoquímicas, en este estudio se utilizaron fotografías del monte Seiver Daghi en la provincia iraní occidental de Samal. Esta región, que comprende terreno magmático y volcánico, es parte del territorio de Arsbaran y está cubierta por masas intrusivas con depósitos aluviales y sedimentarios. Para realizar este estudio se utilizó un marco de medición ASTER, el cual, luego de realizar correcciones atmosféricas mediante el método de reflectancia relativa promedio interna (IARR) de imágenes compuestas de falso color y análisis de componentes principales (PCA), fue capaz de diferenciar entre diferentes unidades litológicas utilizando el método de asignación de banda, los métodos de píxel completo del mapeador de ángulo espectral (SAM) y el algoritmo de espectro base de ajuste de características espectrales (SFF), así como los métodos de subpíxel de filtrado adaptado. El estudio demuestra que el enfoque del análisis de componentes principales y la composición de colores falsos es eficiente para distinguir las unidades de roca sedimentaria de las unidades de roca ígnea, y se sugiere su aplicación para las unidades de roca designadas. Debido a la falta de características espectrales de los feldespatos y el cuarzo en el rango de longitud de onda del infrarrojo corto, los métodos de espectro básicos utilizados en este trabajo son incapaces de identificar dichos minerales. No se recomienda utilizar estos algoritmos para distinguir entre varias unidades magmáticas.
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