ارتباط بین آنومالی‌های ژئوشیمیایی ناحیه‌ای با تصاویر ماهواره‌ای سنتینل 2 به کمک خوشه‌بندی طیفی چهارفرسخ، خراسان جنوبی

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسنده

استادیار، گروه مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی بیرجند، بیرجند، ایران

چکیده

ورقه 1:100000 چهارفرسخ در استان خراسان جنوبی به دلیل داشتن سنگ‌های ولکانیکی و پلوتونیکی، وجود سنگ‌های دگرگونی حاوی کانی‌سازی و اندیس‌های فلزی پتانسیل بالایی برای اکتشاف ناحیه‌ای دارد. تعیین آنومالی‌های ژئوشیمیایی مرکب برای 20 عنصر به روش خوشه‌بندی طیفی بر روی داده‌های رسوبات آبراهه‌ای این ورقه، 6 محدوده برای کانی‌سازی را پیشنهاد می‌دهد. در مرحله دوم از تصاویر ماهواره‌ای سنتینل 2 منطقه مورد مطالعه به دلیل داشتن تعداد باندهای بیشتر و قدرت تفکیک مکانی 10 و 20 متری استفاده شده است. خوشه‌بندی 10 باند تصاویر ماهواره‌ سنتینل A2 ورقه چهارفرسخ به 5 خوشه (خوشه‌بندی بهینه بدست آمده با شاخص Silhouette)‌ نشان می‌دهد که رفتار طیفی پیکسل‌های خوشه 2 مشابه رفتار طیفی سنگ‌های آذرین و دگرگونی است. بنابراین دو محدوده آنومالی ژئوشیمیایی قرار گرفته در این خوشه با توجه به سایر داده‌های اکتشافی به عنوان اولویت اول کانی‌سازی پیشنهاد شده است. پیکسل‌های خوشه چهارم رفتار طیفی مشابه سنگ‌های رسوبی دارند و دو محدوده آنومالی ژئوشیمیایی قرار گرفته بر روی این خوشه برای اولویت دوم اکتشافی در نظر گرفته شده است. مقایسه موقعیت پیکسل‌های خوشه‌های اول، سوم و پنجم با نقشه زمین‌شناسی منطقه مورد مطالعه و بررسی رفتار طیفی آن‌ها نیز نشان می‌دهد که این خوشه‌ها با رسوبات آبرفتی و پادگانه کواترنره همپوشانی دارند که ارزش کانی‌سازی ندارند. نتایج این تحقیق نشان می‌دهد که خوشه‌بندی داده‌های ماهواره‌ای می‌تواند برای اعتبارسنجی آنومالی‌های ژئوشیمیایی ناحیه‌ای و اولویت‌بندی آن‌ها استفاده شود.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Relationship between regional geochemical anomalies with Sentinel 2 satellite images using spectral clustering at the 1:100,000 scale Chahar- Farsakh sheet, South Khorasan

نویسنده [English]

  • Hamid Geranian
Assistant of Professor, Department of Mining Engineering, Birjand University of Technology
چکیده [English]

The 1:100,000 scale Chahar-Farsakh sheet in South Khorasan province has a high potential for regional exploration.due to its volcanic and plutonic rocks and the presence of metamorphic rocks containing mineralization and metal indices. Determination of composite geochemical anomalies for 20 elements by spectral clustering method on the stream sediment data of this sheet suggests 6 areas for mineralization. In the second stage, Sentinel 2A satellite images of the study area were used because they had more bands and higher spatial resolution of 10 and 20 meters. By clustering the sentinel 2A satellite images into 5 clusters, the optimal clustering obtained with Silhouette index shows that the spectral behavior of the second cluster pixels is similar to the spectral behavior of igneous and metamorphism rocks. Therefore, two geochemical anomaly areas located in this cluster have been proposed as the first priority of mineralization according to other exploration data. The pixels of the fourth cluster have a spectral behavior similar to sedimentary rocks, and the two geochemical anomaly areas located in this cluster are considered for the second exploration priority. Comparing the location of the pixels of the first, third and fifth clusters with the geological map of the study area and studying their spectral behavior also shows that these clusters overlap with the Quaternary alluvial and terrace sediments, which have not the value of mineralization. The results of this study show that the clustering of the satellite data can be used to validate regional geochemical anomalies and to prioritize them.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Regional exploration
  • Composite geochemical anomaly
  • Spectral clustering
  • Sentinel 2 satellite imagery
  • Chahar- Farsakh sheet
ابراهیمی، امین؛ خیرخواه زرکش، میرمسعود؛ افضل، پیمان، 1396؛ «تعیین تابع عضویت فازی به کمک مدلسازی چند فرکتالی برای تهیه نقشه پتانسیل مس در منطقه ساردویه، کرمان»، نشریه مهندسی معدن، دوره 12، شماره 36، صفحه 71-80.## بیابانگرد، حبیب؛ نجف‌زاده خواجوی، مجید؛ احمدی، علی، 1395؛ «کانی‌شناسی، ژئوشیمی و خاستگاه سنگ‌های نفوذی و خروجی چهارفرسخ، خاور پهنه لوت»، مجله بلورشناسی و کانی‌شناسی ایران، سال بیست و چهارم، شماره سوم، صفحه 515 تا 530.## جوانمرد، مجتبی، 1390؛ «پتروگرافی و پترولوژی توده گرانیتوییدی چهارفرسخ (شمال‌غربی نهبندان)»، پایان‌نامه کارشناسی ارشد، دانشگاه بیرجند.## حبیب‌نیا، امیر؛ رحیمی‌پور، غلامرضا؛ رنجبر، حجت‌اله، 1398؛ «مقایسه روش‌های تحلیل اکتشافی داده‌ها و انحراف مطلق میانه به منظور شناسایی آنومالی‌های ژئوشیمیایی و مناطق مستعد کانی‌زایی (مطالعه موردی: ناحیه معدنی هنزا، جنوب کمربند فلززایی ارومیه-دختر)»، نشریه روش‌های تحلیلی و عددی در مهندسی معدن، دوره 9، شماره 18، صفحه 89 تا 101.## حمزه‌پور، ب.، 1369؛ «نقشه زمین‌شناسی 1:100000 ورقه چهارفرسخ»، سازمان زمین‌شناسی و اکتشافات معدنی کشور.## شعله، علی؛ راستاد، ابراهیم؛ باباخانی، علیرضا، 1386؛ «کانه‌زایی بروندمی- آتشفشان‌زاد چینه‌سان تنگستن (مس- روی) در کانسار چاه- کلپ، (جنوب بیرجند) و افق‌های کانه‌دار آن»، نشریه علوم زمین، دوره 17، شماره 65، صفحه 80 تا 99.## کریم‌پور، م.ح.؛ ملک‌زاده شفارودی، آ.؛ فارمر، ل.؛ چاک، ا.، 1391؛ «پتروژنز گرانیتویید، سن‌سنجی زیرکن به روش U-Pb، ژئوشیمی ایزوتوپ‌های Sr-Nd و رخدادهای مهم کانی‌سازی ترشیاری در بلوک لوت، شرق ایران»، مجله زمین‌شناسی اقتصادی، شماره 1، صفحه 71 تا 79.## گرانیان، حمید، 1396؛ «کاربرد روش‌های خوشه‌بندی در شناسایی آنومالی‌های مرکب در اکتشافات ژئوشیمیایی ناحیه‌ای در کردگان خراسان جنوبی»، نشریه علمی- پژوهشی مهندسی معدن، دوره دوازدهم، شماره 37، صفحه 81 تا 94.## مختاری، فروغ؛ سرحدی جشاری، مرضیه؛ بیابانگرد، حبیب؛ باقری، ساسان، 1394؛ «مطالعه کانی‌شناسی و پتانسیل اقتصادی کمربند دگرگونی چهارفرسخ»، هفتمین همایش انجمن زمین‌شناسی اقتصادی ایران، دانشگاه دامغان.## مدنی، حسن، 1390؛ «مبانی اکتشاف مواد معدنی»، انتشارات دانشگاه صنعتی امیرکبیر، 1207 صفحه.## Aggarwal, C.C., Reddy, C.K., 2014; “Data Clustering: Algorithms and Applications”. CRC Press, 652 p.## Andreani, L., Herrmann, E., Lorenz, S., Zimmermann, R., Kirsch, M., Brazzo, N., and Gloaguen, R., 2021; “Sentinel-2 as a tool for mapping iron-bearing alteration minerals: a case study from the Iberian Pyrite Belt (Southern Spain)”. EGU General Assembly, 10719.## Borra, S., Thanki, R., Dey, N., 2019; “Satellite Image Clustering. In: Satellite Image Analysis: Clustering and Classification”. Springer Briefs in Applied Sciences and Technology. Springer, 31-52.## Chattoraj, S.L., Prasad, G., Sharma, R.U., Champati ray, P.K., van der Meer, F.D., Guha, A., Beiranvand Pour, A., 2020; “Integration of remote sensing, gravity and geochemical data for exploration of Cu-mineralization in Alwar basin, Rajasthan, India”. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 91, 102162.## Farahmandfar, Z., Jafari, M., Afzal, P., Ashja–Ardalan, A., 2020; “Description of gold and copper anomalies using fractal and stepwise factor analysis according to stream sediments in Lahrud 1:100,000 sheet, NW Iran”, Geopersia 10 (1), 135-148.## Geranian, H., Carranza, E.J.M., 2021; “Mapping of Regional-scale Multi-element Geochemical Anomalies Using Hierarchical Clustering Algorithms”. Natural Resources Research, doi.org/10.1007/s11053-021-09879-5.## Geranian, H., Khajeh Miry, Z., 2020; “Application of Probabilistic Clustering Algorithms to Determine Mineralization Areas in Regional-Scale Exploration Studies”. Journal of Mining and Environment 11(4), 1059-1078.## Haldar, S.K., 2018; “Mineral Exploration: Principles and Applications, 2nd Edition”. Elsevier Press, 360 p. ## Han, J., Kamber, M., Pei, J., 2011; “Data mining: concepts and techniques, 3rd Edition”. Morgan Kaufmann, 744 pp.## Hooman, M., Ghodratollah, R.P., Bakhtiar, F., Thomas, B., Beiranvand, P.A., Khalil, V.K., Aidy M, M., Shawkat, H.M., 2022; “Fusion of ASTER satellite imagery, geochemical and geology data for gold prospecting in the Astaneh granite intrusive, West Central Iran”. International Journal of Image and Data Fusion 13, 71-94.## Huang, D., Wang, C.D., Wu, J.S., Lai, J.H., Kwoh, C.K., 2019; “Ultra-Scalable Spectral Clustering and Ensemble Clustering”. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 32(6), 1212-1226.## Jia, H., Ding, S., Xu, X. et al., 2014; “The latest research progress on spectral clustering”. Neural Computing and Applications 24, 1477–1486.## Kokaly, R.F., Clark, R.N., Swayze, G.A., Livo, K.E., Hoefen, T.M., Pearson, N.C., Wise, R.A., Benzel, W.M., Lowers, H.A., Driscoll, R.L., Klein, A.J., 2017; “USGS Spectral Library Version 7”: U.S. Geological Survey Data Series 1035, 61 p.## Kumar Sharma, K., Seal, A., Herrera-Viedma, E., Krejcar, O., 2021; “An Enhanced Spectral Clustering Algorithm with S-Distance”. Symmetry 2021, 13, 596.## Kumara Ganesh, U., Thamarai Kannan, S., 2017; “Creation of hyper spectral library and lithological discrimination of granite rocks using SVCHR -1024: lab-based approach”. Journal of Hyperspectral Remote Sensing 7(3), 168-177.## Li, H., Ye, X., Imakura, A., Sakurai, T., 2021; “LSEC: Large-scale spectral ensemble clustering”. arXiv preprint arXiv:2106.09852.## Mlllaresls, G.C., Argialas, D.P., 2000; “Extraction and Delineation of Alluvial Fans from Digital Elevation Models and Landsat Thematic Mapper Images”. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 66(9), 1093-1101.## Nasar Mursal, A.S., Ibrahim, H., 2020; “Median Filtering Using First-Order and Second-Order Neighborhood Pixels to Reduce Fixed Value Impulse Noise from Grayscale Digital Images”. Electronics 9(12), 2034.## Phiri, D., Simwanda, M., Salekin, S., Nyirenda, V.R., Murayama, Y., Ranagalage, M., 2020; “Sentinel-2 Data for Land Cover/Use Mapping: A Review”. Remote Sensing 12(14), 2291.## Rivera, A.J., Pérez-Godoy, M.D., Elizondo, D., Deka, L., Jesus, M.J., 2022; “Analysis of clustering methods for crop type mapping using satellite imagery”. Neurocomputing 492, 91-106.## Saleh Al-amri, S., Kalyankar, N.V., Khamitkar, S.D., 2010; “A Comparative Study of Removal Noise from Remote Sensing Image”. International Journal of Computer ## Shayeganpour, S., Tangestani, M.H., Homayouni, S., Vincent, R.K., 2021; “Evaluating pixel-based vs. object-based image analysis approaches for lithological discrimination using VNIR data of WorldView-3”. Frontiers of Earth Science 15, 38–53.## Shinnou, H., Sasaki, M., 2008; “Spectral Clustering for a Large Data Set by Reducing the Similarity Matrix Size”. Proceedings of the International Conference on Language Resources and Evaluation, Marrakech, Morocco, 201-204.## Shirkhorshidi, A.S., Aghabozorgi, S., Wah, T.Y., 2015; “A comparison study on similarity and dissimilarity measures in clustering continuous data”. PLoS ONE 10(12), 1-20.## Shutaywi, M., Kachouie. N.N., 2021. “Silhouette Analysis for Performance Evaluation in Machine Learning with Applications to Clustering”. Entropy 23(6), 759.## Thannoun, R.G., Bety, A.K.S., Al-Sa'igh, L.K., 2016; “Identifying Alluvial fans features using multispectral image processing techniques in selected area, northern Iraq”. Journal of Zankoy Sulaimani 18(4), 133-146.## [37] Van der Werff, H., Van der Meer, F., 2015. "Sentinel-2 for Mapping Iron Absorption Feature Parameters". Remote Sensing 7, 12635-12653.## Von Luxburg, U., 2007; “A tutorial on spectral clustering”. Statistics and Computing, 17 (4), 395–416. Zadmehr, F., Shahrokhi, S.V., 2019; “Separation of geochemical anomalies by concentration-area and concentration number methods in the Saqez 1:100,000 sheet, Kurdistan”, Iranian Journal of Earth Sciences 11(3), 196-204.## Zhou, G., Wang, H., Sun, Y., Shao, Y., Yue, T., 2019; “Lithologic classification using multilevel spectral characteristics”. Journal of Applied Remote Sensing 13(1), 016513.## Zhou, S., Zhou, K., Wang, J., Yang, G., Wang, S., 2017; “Application of cluster analysis to geochemical compositional data for identifying ore-related geochemical anomalies”. Frontiers of Earth Science, 12(3), 491–505.##