Mapping of hydrothermal-metasomatic alteration for prediction of gold mineralization based on processing a dataset of the Landsat 8 remote sensing spacecraft for the territory of the eastern slope of the Polar Urals

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Based on satellite imagery from Landsat 8, an analysis was made of the territories of the eastern slope of the Polar Urals that are promising for identifying gold mineralization (from north to south): Shchuchinsky zone (Yunyaginsky deposit), Toupugol-Khanmeishorsky ore district (Novogodnee-Monto and Petropavlovskoye deposits) and the central part of the Malouralsk zone (Manyukuyu-Vorchatinsky ore cluster). The study was carried out with the aim of identifying similar patterns in the distribution of hydrothermal-metasomatic changes in order to develop a forecast and search criterion (material) for the gold ore type of mineralization. It was found that in areas promising for Au mineralization on the eastern slope of the Polar Urals, intrusions of basic composition should be localized, with which gold mineralization is genetically associated and metasomatic halos of a significant area (more than 30 km2) with increased values of iron (III) oxide indices should be localized. And iron (II) oxide, and to a lesser extent – iron oxides and hydroxides (limonite), as well as hydroxyl-(Al-OH, Mg-OH) and carbonate-containing minerals.

About the authors

J. N. Ivanova

Institute of Geology of Ore Deposits, Petrography, Mineralogy and Geochemistry of the Russian Academy of Sciences; RUDN University

Author for correspondence.
Email: jnivanova@yandex.ru
Moscow, Russia; Moscow, Russia

References

  1. Ananiev Yu.S.Gold-concentrating systems of the Southern folded framing of the West Siberian plate (on the example of the Western Kalba). Dis. … dok.geol.-miner. Sciences. Tomsk, 2017, 509 p. (In Russian).
  2. Andreichev V.L., Kulikova K.V., Larionov A.N., Sergeev S.A.Age of island-arc granites in the Shchuch'ya zone, Polar Urals: first U–Pb (SIMS) results // Doklady Earth Sciences. 2017. Т. 477. № 1. P. 1260–1264.
  3. Bohlmanna U.M., Koller V.F.ESA and the Arctic – The European Space Agency's contributions to a sustainable Arctic // Acta Astronautica. 2020. V. 176. P. 33–39.
  4. Cheng Q., Jing, L., Panahi A.Principal component analysis with optimum order sample correlation coefficient for image enhancement // Intern. Jour.of Rem. Sen. 2006. V. 27(16). P. 3387‒3401.
  5. Chernyaev E.V., Chernyaeva E.I., Sedelnikova A.Yu.Geology of the gold-skarn deposit Novogodnee-Monto (Polar Urals) // Skarns, their genesis and ore content (Fe, Cu, Au, W, Sn, ...). Mat. conf. XI Readings A.N. Zavaritsky. Yekaterinburg: IGiG UrO RAN, 2005, pp. 131–137.
  6. Di Tommaso I., Rubinstein N.Hydrothermal alteration mapping using ASTER data in the Infiernillo porphyry deposit, Argentina // Ore Geol. Rev. 2007. V. 32. P. 275–290.
  7. Dushin V.A.Geological structure and magmatism of the Shchuchinsky megablock (Polar Urals) // News of the USGU. 2020. Issue. 4(60). P. 35‒56. (In Russian).
  8. Ekneligoda T.C., Henkel H. Interactive spatial analysis of lineaments // Jour. of Comp. and Geos. 2010. V. 36. № 8. P. 1081–1090.
  9. Estrada S., Henjes-Kunst F., Burgath K.P., Roland N.W., Schäfer F., Khain E.V., Remizov D.N.Insights into the magmatic and geotectonic history of the Voikar massif, Polar Urals // Zeitschrift der Deutschen Geologischen. Gesellschaft. 2012. V. 163. № 1. P. 9–42.
  10. Galiullin I.Z., Perminov I.G., Konovalov Yu.I., et al.Report on the results of works on completion of the object: “Specialized geochemical prospecting for noble and rare metals in within the West Harbeyskaya area Labytnangi”, 2005.
  11. Graham G.E., Kokaly R.F., Kelley K.D., et al.Application of imaging spectroscopy for mineral exploration in Alaska: a study over porphyry Cu deposits in the Eastern AlaskaRange // Econ. Geol. 2018. V. 113 (2). Р. 489–510. doi: 10.5382/econgeo.2018.4559.
  12. Gray J.E., Coolbaugh M.F.Geology and geochemistry of Summitville, Colorado: An Epitermal Acid Sulfate Deposit in a Volcanic Dome // Economic Geology. 1994. V. 89. P. 1906–1923.
  13. Gupta R.P.Remote Sensing Geology, 3rd edn. Springer, Berlin, Germany, 2017. P. 180‒190, 235‒240, and 332‒336.
  14. Ivanchenko G.N., Gorbunova E.M., Cheremnykh A.V.Some possibilities of lineament analysis when mapping faults of different ranks (using the example of the Baikal region) // Earth Research from Space. 2022. No. 3. P. 66‒83. (In Russian).
  15. Ivanova J.N., Nafigin I.O.Application of the Landsat-8 data set and the SRTM digital elevation model to predict gold-base metal mineralization in the central part of the Little Ural zone, Polar Urals // Earth Research from Space. 2023. № 6. P. 20‒34. (In Russian).
  16. Ivanova J.N., Tyukova E.E.Decay structures in the ores of the Amphibolite occurrence (the Polar Urals) // II scientific. conf. “Geology at the Continental Margin”. 2022. P. 143‒145. (In Russian).
  17. Ivanova J.N.Prediction promising areas for gold ore mineralization based on the integration of geological, geophysical information and processing of the data set of the Earth remote sensing spacecraft Harmonized Landsat Sentinel-2 for the territory of the northern end of the eastern slope of the Polar Urals // Earth Research from Space. 2024 (in press). (In Russian).
  18. Jensen J.R.Introductory Digital Image Processing: A remote sensing perspective // Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River NJ 07458, 3-rd ed., 2005. P. 276–287 and 296–301.
  19. Jolliffe I.T.Principal component analysis. Department of Mathematical Sciences King’s College University of Aberdeen, Uk, 2-d edition., 2002. 487 p.
  20. Kenig V.V., Butakov K.V.Ore gold deposits the Novogodnee-Monto and the Petropavlovskoye are a new gold ore region in the Polar Urals // Razvedka i okhrana nedr. 2013. № 11. P. 22–24. (In Russian).
  21. Korotkov V.V.Geochemical and other technologies, methods and techniques for forecasting and searching for deposits (mainly “hidden” type) // Federal State Budgetary Institution “VIMS”, 2023. 166 p. (In Russian).
  22. Kremenetsky A.A.Justification of search and prediction and audit works on gold within the Manukuyu-Varchatinsky ore cluster (the Polyarnaya Nadezhda, the Geokhimicheskoe, and the Blagodatnoye ore occurrence). Scale 1: 10,000. Moscow: FSUC IMGRE. 2012. 45 p. (In Russian).
  23. Kuznetsov N.B., Udoratina O.V., Andreichev V.L.Paleozoic isotope rejuvenation of the pre-Uralide complexes and the problem of the Paleozoic evolution of the eastern margin of the East European continent, Vestn. Voronezh. Gos. Univ., Ser. Geol. 2000. No. 3(9). Р. 15–19. (In Russian).
  24. Lesnyak D.V., Ananiev Yu.S., Gavrilov R.Yu. Structural, geophysical and geochemical criteria for epithermal acid-sulfate gold mineralization on the example of the Svetloe ore field (Khabarovsk Territory) // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Engineering of georesources. 2022. V. 333. No. 8. P. 60–72. (In Russian).
  25. Levochskaya D.V., Yakich T.Yu., Lesnyak D.V., Ananiev Yu.S.Hydrothermal-metasomatic zoning, fluid regime and types of gold mineralization in the Emi and Elena sites of the Svetloe epithermal ore field (Khabarovsk Territory) // Proceedings of the Tomsk Polytechnic University. Engineering of georesources. 2021. V. 333. No. 10. P. 17–34. (In Russian).
  26. Loughlin W.P.Principal Component Analysis for Alteration Mapping // Photogramm. Eng. Remote Sens. 1991. V. 57. P. 1163–1169.
  27. Masek J.G., Claverie J., Ju. M. et al.Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) Product User Guide. Product Version 2.0. 2018.
  28. Masoud A.A., Koike K.Morphotectonics inferred from the analysis of topographic lineaments auto-detected from DEMs: application and validation for the Sinai Peninsula, Egypt // Tectonophysics. 2011. 510(3). P. 291–308.
  29. Mather P.M.Computer Processing of Remotely Sensed Images: An Introduction. Chichester, UK: John Wiley and Sons. 1999. 460 p.
  30. Maurer T.How to pan-sharpen images using the gram-Schmidt pan-sharpen method—a recipe. In: International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences, volume XL-1/W1. ISPRS Hannover workshop, Hannover, pp 21–2. Environmental Earth Sciences. 2013. 79:101.
  31. Milovsky G.A., Denisova E.A., Yezhov A.A., Kalenkovich N.S.Asting mineralization in the Sob’-Kharbey area (the Polar Urals) from Geospatial data // The study of the Earth from space. 2007. No. 6. P. 29–36. (In Russian).
  32. Perminov I.G., Grigoriev V.V., Kozlitin V.I. al. Prospecting and prospecting works for ore gold within the Sob-Kharbeyskaya area (YaNAO). Report on works 2006‒2009 according to the State Contract No. 111‒143 // Labytnangi, the Polar-Ural State Geological Enterprise, 2009. (In Russian).
  33. Pour B.A., Hashim M.The application of ASTER remote sensing data to porphyry copper and epithermal gold deposits // Ore Geology Review. 2012. V. 44. P. 1–9. doi: 10.1016/j.oregeorev.2011.09.009.
  34. Pour A.B., Park Y., Park T.S., et al.Regional geology mapping using satellite-based remote sensing approach in Northern Victoria Land, Antarctica // Polar Sci. 2018. № 16. P. 23–46.
  35. Pryamonosov A.P., Stepanov A.E., and et al.State geological map of the Russian Federation. Scale 1:200,000 (second edition). The Polar Ural series. Q-41-XII Sheet. Explanatory note. Salekhard: natural resources committee for the Yamalo-Nenets autonomous district. 2001. 231 p. (In Russian).
  36. Puchkov V.N., Ivanov K.S.Tectonics of the northern Urals and Western Siberia: general history of development // Geotecto. 2020. No. 1. P. 41–61. (In Russian).
  37. Remizov D.N., Shishkin M.A., Grigoriev S.I., et al.State geological map of the Russian Federation. Scale 1:200,000 (2nd edition, digital). The Polar-Ural series. Sheet Q-41-XVI (Khordyus). Explanatory letter. Saint Petersburg: Cartographic factory VSEGEI. 2014, 256 p. (In Russian).
  38. Shishkin M.A., Astapov A.P., Kabatov N.V., et al.State geological map of the Russian Federation. Scale 1: 1000000 (3rd gen.). The Ural series. Q41 – Vorkuta sheet: Explanatory note. St. Petersburg: VSEGEI. 2007. 541 p. (In Russian).
  39. Sobolev I.D., Soboleva A.A., Udoratina O.V., et al.Devonian island-arc magmatism of the Voikar zone in the Polar Urals // Geotectonics. 2018. V. 52. No. 5. P. 531–563.
  40. Thannoun R.G.Automatic Extraction and Geospatial Analysis of Lineaments and their Tectonic Significance in some areas of Northern Iraq using Remote Sensing Techniques and GIS // Intern. Jour. of enhanced Res. in Scien. Techn. & Engin. 2013. 2, 2. ISSN NO: 2319-7463.
  41. Verdiansyah O.A Desktop Study to Determine Mineralization Using Lineament Density Analysis at Kulon Progo Mountains, Yogyakarta and Central Java Province. Indonesia // Indonesian Journ. of Geography. 2019. 51, 1. P. 31–41.
  42. Vermote E., Justice C., Claverie M., Franch B.Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product // Remote Sensing of Environment. 2016. V. 185. P. 46‒56.
  43. Vermote E.F., Kotchenova S.Atmospheric correction for the monitoring of land surfaces // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2008. V. 113(D23).
  44. Vikentiev I.V., Mansurov R.Kh., Ivanova Yu.N.,and others.Gold-porphyry Petropavlovskoe deposit (Polar Urals): geological position, mineralogy and conditions of formation Geology of ores. deposits // Geology of ore deposits. 2017. T. 59. No. 6. Pp. 501–541.
  45. Vikentyev I.V., Ivanova Y.N., Tyukova E.E., et al.Porphyry-style Petropavlovskoe gold deposit, the Polar Urals: geological position, mineralogy, and formation conditions // Geology of Ore Deposits. 2017. V. 59. № 6. P. 482‒520.
  46. Yazeva R.G., Bochkarev V.V.Voikar volcano-plutonic belt (Polar Urals). Sverdlovsk: UC AN SSSR, 1984. 156 p. (In Russian).
  47. Zhang X., Panzer M., Duke N.Lithologic and mineral information extraction for gold exploration using ASTER data in the south Chocolate Mountains (California) // J. Photogram. and Rem. Sens. 2007. V. 62. P. 271–282.
  48. Zylova L.I., Kazak A.P.,et al.State geological map of the Russian Federation. Scale 1:1000000 (third generation). Series West Siberian. Sheet Q-42 – Salekhard: Explanatory note. Saint Petersburg: VSEGEI, 2014. 396 p. (In Russian).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».