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

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

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 utili...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Bagheri, Majid, Ashja Ardalan, Afshin, Ganji, Alireza, Asiabar, Saeed Hakimi, Ali Arin, Mohammad
Formato: Online
Idioma:eng
Publicado: Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2023
Acceso en línea:https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/16464
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institution Universidad Nacional de Ingeniería
collection Nexo Revista Científica
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description 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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title_alt Using the band ratio approach, FULL-PIXEL (SAM and SFF) and SUB-PIXEL (MF and SID) methodologies to discover areas with alteration using the Aster sensor: a case study in north westen Iran - Sivardaghi Area
publisher Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua
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spelling NEXO164642023-07-24T15:15:51Z Using the band ratio approach, FULL-PIXEL (SAM and SFF) and SUB-PIXEL (MF and SID) methodologies to discover areas with alteration using the Aster sensor: a case study in north westen Iran - Sivardaghi Area 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 Bagheri, Majid Ashja Ardalan, Afshin Ganji, Alireza Asiabar, Saeed Hakimi Ali Arin, Mohammad Geochemical alteration detection full-pixel and sub-pixel mapping spectral angle mapper method matching filter algorithm and pure endmember Detección de alteraciones geoquímicas mapeo de píxeles completos y subpíxeles método de mapeo de ángulo espectral algoritmo de filtro coincidente y miembro final puro ASTER sensor data is among the most potent satellite data accessible for doing geological investigations, with images for the whole earth's surface. In order to test the capability of this sensor to detect places with geochemical alterations, photographs of Mount Seiver Daghi in the western Iranian province of Samal were utilized in this study. This region, which comprises of magmatic and volcanic terrain, is part of the Arsbaran territory and is covered by intrusive masses with alluvial and sedimentary deposits. To conduct this study, an ASTER measuring frame was utilized, which, after performing atmospheric corrections using the internal average relative reflectance (IARR) method of false color composite images and principal component analysis (PCA), was able to differentiate between different lithological units using the Band assignment method, full-pixel methods of spectral angle mapper (SAM) and base spectrum algorithm of spectral  feature fitting (SFF) as well as sub-pixel methods of matched filtering. The study demonstrates that the approach of principal component analysis and false color composition is efficient for distinguishing sedimentary rock units from igneous rock units, and its application is suggested for the designated rock units. Due to the lack of spectral characteristics of feldspars and quartz in the short infrared wavelength range, the basic spectrum methods utilized in this work are incapable of identifying such minerals. It is not advised to use these algorithms to distinguish between various magmatic units. 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. Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2023-06-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-Reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/16464 10.5377/nexo.v36i03.16464 Nexo Scientific Journal; Vol. 36 No. 03 (2023); 422-438 Nexo Revista Científica; Vol. 36 Núm. 03 (2023); 422-438 1995-9516 1818-6742 eng https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/16464/19667 Derechos de autor 2023 Universidad Nacional de Ingeniería http://creativecommons.org/licenses/by/4.0

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