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Mapeo Litológico Regional Usando Datos ASTER-TIR: Estudio de Caso para la Meseta Tibetana y el Área Circundante

Autores: Ninomiya, Yoshiki; Fu, Bihong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2016

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Acceso abierto

Artículo científico
2016

Mapeo Litológico Regional Usando Datos ASTER-TIR: Estudio de Caso para la Meseta Tibetana y el Área Circundante


Categoría

Ciencias Naturales y Subdisciplinas

Subcategoría

Ciencias de la Tierra y Geología

Palabras clave

Cuarzo
Carbonato
Máfico
ASTER
Meseta tibetana
Litológico.

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 20

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los índices mineralógicos, el Índice de Cuarzo (QI), el Índice de Carbonato (CI) y el Índice Mafic (MI) para datos térmicos infrarrojos multiespectrales (TIR) de ASTER se aplicaron a varios materiales geológicos para el mapeo litológico regional en la Meseta Tibetana. Muchas características litológicas y estructurales no se comprenden bien actualmente en la parte central de la Meseta Tibetana, incluida la distribución de rocas máficas-ultramáficas relacionadas con las zonas de sutura, las rocas sedimentarias cuarzosas y carbonatadas acumuladas en el continente euroasiático, y las capas de sulfato relacionadas con el entorno geológico de Tethys y neo-Tethys. Estos tipos de rocas ahora se pueden mapear con la interpretación de las imágenes TIR procesadas de ASTER descritas en este documento. Se describe una metodología para el procesamiento de datos TIR de ASTER aplicados a una región muy amplia de la Meseta Tibetana. Se discute el rendimiento geométrico y radiométrico de las imágenes procesadas, y se muestran las ventajas de utilizar datos ortorrectificados. También se examinan los desafíos de usar datos de ASTER con una huella pequeña, además de seleccionar un subconjunto apropiado de escenas. Las escenas de ASTER poseen un ancho de franja estrecho en comparación con los datos de LANDSAT (60 km frente a 185 km, respectivamente). Además, el archivo de datos de ASTER es vasto, consistiendo en aproximadamente tres millones de imágenes. Estos detalles pueden presentar un nivel adicional de complejidad durante un flujo de trabajo de procesamiento de imágenes. Finalmente, las interpretaciones geológicas realizadas en los mapas de los índices se comparan con estudios de campo geológicos previos. Los resultados de las investigaciones sugieren que los índices funcionan bien en la clasificación de rocas cuarzosas basadas en el contenido de minerales carbonatados y máficos, además de las rocas graníticas basadas en el contenido de feldespato.

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