Desafío
Las imágenes captadas por teledetección proporcionan información precisa y actualizada sobre las áreas geográficas de interés y son de importancia crítica en muchas aplicaciones de petróleo, gas y minería. Los profesionales de estas industrias utilizan la información extraída de las imágenes para abordar problemas que van desde la selección y el desarrollo de áreas de exploración hasta el análisis de las medidas de mitigación y remediación de derrames. Los datos derivados de las imágenes se utilizan para el trabajo de campo, reducen los costos y ayudan a lograr resultados más rápidos.
Los investigadores de la Universidad de Saint Louis querían utilizar imágenes e información geológica para evaluar los métodos tradicionales y desarrollar nuevos métodos para encontrar depósitos de oro en áreas específicas del mundo, manteniendo los costos bajos y el trabajo de campo al mínimo. Para identificar y mapear de manera efectiva las áreas con una alta probabilidad de encontrar oro, los investigadores necesitaban una forma de extraer, de manera rápida y sencilla, la valiosa información contenida en las imágenes.
Solución lograda
El Dr. Wasit Wulamu, profesor adjunto de investigación en el Departamento de Ciencias Atmosféricas y de la Tierra de la Universidad de Saint Louis, y sus colegas realizaron un estudio piloto para desarrollar un método rentable de utilizar imágenes obtenidas por teledetección para encontrar oro en regiones del mundo tales como la zona de Abu-Marawat, en el desierto oriental de Egipto. «Sabíamos que necesitábamos imágenes obtenidas por teledetección para realizar nuestra investigación porque nos proporcionarían información sobre nuestra zona objetivo que no podríamos recopilar sin ellas», dijo el Dr. Wulamu.
El Dr. Wulamu adquirió imágenes ASTER de la NASA e imágenes Landsat del Servicio Geológico de Estados Unidos que representan la región de Abu-Marawat. Sabiendo que digitalizar y analizar manualmente sus imágenes para extraer la información significativa que necesitaban sería tedioso, costoso y propenso a errores, el Dr. Wulamu y sus colegas eligieron el software de análisis de imágenes ENVI como su solución. ENVI combina las últimas capacidades de procesamiento espectral de imágenes y análisis de imágenes en una interfaz fácil de usar, lo que permite al usuario obtener resultados precisos que se producen de manera rápida y eficiente.
“Elegimos ENVI en lugar de otros paquetes de análisis de imágenes porque los flujos de trabajo fáciles de usar del software nos guían a través de los procesos de análisis de imágenes y nos permiten obtener rápidamente los resultados que necesitamos”, afirma el Dr. Wulamu. Los flujos de trabajo paso a paso de ENVI guían a los usuarios a través de tareas avanzadas de procesamiento de imágenes, manteniendo al mismo tiempo una precisión científicamente probada. “También elegimos ENVI por su capacidad de modificarse fácilmente mediante IDL, y su integración con ArcGIS”. Dado que ENVI se desarrolla utilizando el potente lenguaje de desarrollo IDL, sus herramientas avanzadas de análisis de imágenes se pueden personalizar fácilmente, y se pueden agregar características y funcionalidades adicionales. Además, la información extraída de las imágenes se puede agregar fácilmente a un GIS para proporcionar una imagen completa de un área geográfica de interés que incluya información pertinente y actual. Los usuarios de ArcGIS tienen acceso sin problemas a las herramientas de análisis de imágenes de ENVI directamente desde una caja de herramientas de ArcGIS.
Para identificar las zonas del este de Egipto con mayor probabilidad de depósitos de oro, el objetivo principal del Dr. Wulamu era encontrar y cartografiar zonas de alteración hidrotermal (áreas donde el agua caliente haya alterado minerales específicos del suelo) que sean un buen indicador de depósitos de oro. No solo necesitaban identificar las zonas de alteración asociadas con el oro, sino también distinguir entre las zonas de alteración asociadas a minerales distintos del oro.
“Hemos descubierto que el análisis mediante ENVI de imágenes obtenidas por teledetección nos ofrece las mejores perspectivas de éxito”, afirmó el Dr. Wulamu. “Las imágenes obtenidas por teledetección suelen estar actualizadas, mientras que los mapas geológicos creados por el hombre suelen estar obsoletos. ENVI puede proporcionar una imagen completa de los espectros y la geología de las áreas en las que nos centramos, algo que no es posible ni factible si solo se realiza trabajo de campo”.
Para desarrollar el método más eficaz de utilizar imágenes obtenidas por teledetección para encontrar oro, el Dr. Wulamu y sus colegas evaluaron primero el rendimiento de varios métodos tradicionales de análisis de imágenes hiperespectrales diseñados para encontrar minerales de alteración asociados con el oro. Los métodos se evaluaron determinando si podían identificar con precisión los depósitos conocidos de oro en la mina de oro de Sukari en el este de Egipto. Los métodos existentes que se evaluaron en ENVI incluyeron varios métodos de clasificación, análisis de componentes principales, proporciones de bandas y una técnica de minimización de energía restringida. Estos métodos están diseñados para reducir el ruido, categorizar los datos, y mejorar y separar las firmas espectrales de la información de la imagen de fondo.
El Dr. Wulamu y sus colegas probaron los métodos tradicionales y descubrieron que sólo eran relativamente eficaces para identificar los depósitos de oro, ya que los métodos se desarrollaron inicialmente para su uso con imágenes hiperespectrales en lugar de las imágenes multiespectrales que estaban utilizando. Como resultado, el Dr. Wulamu y sus colegas desarrollaron e investigaron nuevos métodos para identificar con mayor precisión las zonas de alteración del oro en imágenes multiespectrales, mediante la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de imágenes y métodos estadísticos en ENVI.
Un nuevo método amplió los métodos tradicionales al incorporar el método de desmezcla espectral Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF) de ENVI en su flujo de trabajo de análisis para reducir aún más el ruido en los datos, y derivar las probabilidades y abundancias de los minerales de la zona de alteración. Además, visualizaron y representaron gráficamente estos datos en un espacio de características espectrales de n dimensiones, lo que les permitió aislar las anomalías en los datos de imágenes de regla. El Dr. Wulamu y sus colegas descubrieron que identificar áreas en los datos que no estaban correlacionadas entre sí resultó ser un buen indicador de los minerales de la zona de alteración que podrían estar asociados con el oro. Los métodos revisados produjeron resultados que eran más nítidos, más centrados y más fáciles de usar para discriminar entre zonas de alteración.
Después de que los nuevos métodos de análisis de imágenes demostraron ser eficaces para identificar zonas de alteración de oro a partir de imágenes de la mina de oro de Sukari, los métodos se evaluaron más a fondo utilizando imágenes de un área en Abu-Marawat que no se había analizado anteriormente para detectar la presencia de oro. El Dr. Wulamu y sus colegas utilizaron los nuevos métodos de análisis de imágenes en ENVI e identificaron y mapearon zonas de alteración asociadas con oro en la región. Luego analizaron la geología de la región para reafirmar las ubicaciones más prometedoras para el oro y descartar otras posibilidades. Los indicadores geológicos, como el movimiento tectónico, suelen ser favorables a la formación de oro.
Después de analizar las imágenes en ENVI, el equipo integró los resultados en ArcGIS. “Al agregar los resultados del análisis de imágenes a nuestro GIS, pudimos agregar información crítica a las otras capas de información geológica que teníamos de la región”, dijo el Dr. Wulamu. Con las áreas más prometedoras para el oro, identificadas en ENVI y mapeadas en ArcGIS, el colega del Dr. Wulamu fue a Egipto para realizar pruebas de campo y validar los resultados. Las pruebas de campo confirmaron que los métodos de análisis de imágenes recientemente desarrollados fueron exitosos para identificar áreas en Abu-Marawat con zonas de alteración asociadas con depósitos de oro.
El Dr. Wulamu y sus colegas han logrado resultados prometedores utilizando los métodos de análisis de imágenes que desarrollaron para encontrar zonas de alteración de oro. Su trabajo fue publicado en Ore Geology Reviews en 2010. Tienen la esperanza de obtener fondos adicionales para realizar verificaciones de campo adicionales en Egipto, así como para continuar su trabajo en otras partes del mundo. «El uso de ENVI para analizar imágenes obtenidas por teledetección y probar varias técnicas de análisis de imágenes para encontrar oro ha demostrado ser muy eficaz», dice el Dr. Wulamu. «Además, nos ha ahorrado tiempo y dinero al centrar nuestro trabajo de campo en áreas objetivo específicas. Estamos entusiasmados con lo que hemos logrado hasta la fecha y queremos seguir validando los nuevos métodos».
Beneficios clave
- El uso de ENVI para analizar imágenes geoespaciales benefició enormemente los esfuerzos de exploración, lo que redujo la necesidad de trabajo de campo y, en última instancia, ahorró dinero y produjo resultados más rápidos.
- Probar varios métodos de análisis de imágenes en ENVI fue útil para determinar cuál era el más efectivo para identificar zonas de alteración hidrotermal asociadas con el oro.
- La integración de ENVI y ArcGIS permitió al equipo agregar información crítica extraída de imágenes a otras capas de información geológica en su GIS, proporcionando una imagen completa de un área geográfica de interés.
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