Delineation of the Alteration Zones by C-N Fractal Model on ASTER Images
محل انتشار: مجله معدن و محیط زیست، دوره: 16، شماره: 3
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 42
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMAE-16-3_019
تاریخ نمایه سازی: 16 شهریور 1404
چکیده مقاله:
In this study, with the aim of identifying alteration zones related to the porphyry copper system, satellite images are processed in study area (the Zafarghand exploration area) in the NE of Isfahan. For this purpose, one of the common methods of separating geochemical anomalies from the background, i.e. fractal Concentration-Number (C-N) model, has been employed. The C-N fractal model will normally be implemented on geochemical samples. While in this study, the digital number values belonging to the pixels of the ASTER sensor image are considered as a systematic sample network and also as input for this model. The output of this processing has been prepared in the form of maps of promising areas of the Zafarghand region. The correspondence of the resulting maps with the alteration map of the region shows that applying the proposed method in determining the propylitic and phyllic alteration zones has had acceptable performance. Finally, with the help of the aforementioned proposed method, a map of the promising areas of the study area has been prepared, and based on that, new zones of alterations have been introduced in the region.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Seyyed Saeed Ghannadpour
Department of Mining Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
Samaneh Esmaelzadeh Kalkhoran
Department of Mining Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
Maedeh Behifar
Iranian Space Research Center, Tehran, Iran
Hadi Jalili
Iranian Space Research Center, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :