Прогнозирование перспективных площадей на золоторудный тип минерализации на основе интеграции геологической, геофизической информации и обработки набора данных космического аппарата дистанционного зондирования Земли Harmonized Landsat Sentinel-2 для территории северного окончания восточного склона Полярного Урала

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Впервые для северного окончания восточного склона Полярного Урала применен подход к обработке данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), полученных космическим аппаратом Harmonized Landsat Sentinel-2. Рассматриваемый подход заключается в интеграции карт распределения гидротермальных изменений и схемы плотности линеаментов, созданных на основе результатов статистической обработки мультиспектральных данных ДЗЗ, а также цифровой модели рельефа Aster GDEM (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model). Работа проведена с целью выявления морфологических признаков и закономерностей, особенностей глубинного строения для выделения площадей, перспективных на золоторудный тип минерализации. В результате проведенного исследования оконтурены две новые перспективные площади и выделены дополнительные прогнозно-поисковые критерии золотого оруденения: (1) установлено, что площади, перспективные на золоторудный тип минерализации, следует искать вдоль трансрегиональных разломных зон, которые пересекают благоприятные горизонты и структуры и контролируют рудную минерализацию, а также по периферии крупной (97 на 76 км) чашеобразной гетерогенной вулкано-плутонической структуры 1-го порядка с длительной историей развития, локализованной над внутрикоровыми магматическими камерами; (2) морфоструктура должна быть осложнена кольцевыми и дуговыми структурами 2-го и более высоких рангов, а также разрывными нарушениями СЗ и СВ простирания протяженностью более 10 км, либо ослабленными зонами, вдоль которых фиксируются внедрения интрузивных тел, парагенетически связанных с минерализацией; (3) в потенциально рудоносных вулканических постройках должны быть проявлены метасоматические ореолы значительной площади (более 30 км2) с повышенными значениями индексов оксидов трехвалентного железа (гематит), оксидов и гидроксидов железа (лимонит) и в меньшей степени гидроксил-(Al-OH, Mg-OH), карбонат-содержащих минералов и оксидов двухвалентного железа.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Ю. Н. Иванова

Институт геологии рудных месторождений, петрографии, минералогии и геохимии Российской академии наук; Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: jnivanova@yandex.ru
Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Ананьев Ю.С. Золото-концентрирующие системы Южного складчатого обрамления Западно-Сибирской плиты (на примере Западной Калбы). Дис. … док. геол.-минер. наук. Томск, 2017. 509 с.
  2. Аэрокосмические методы геологических исследований / Под ред. А.В. Перцова. СПб.: ВСЕГЕИ, 2000. 316 с.
  3. Ваганов В.И., Иванкин П.Ф., Кропоткин П.Н. и др. Взрывные кольцевые структуры щитов и платформ. М.: Наука, 1985. 200 с.
  4. Горный В.И., Крицук С.Г., Латыпов И.Ш., Тронин А.А. Особенности минералогической зональности рудно-магматических систем, вмещающих кварцево-жильные месторождения золота (по материалам спутниковой спектрометрии) // Соврем. пробл. дистан. зондир. Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 3. С. 140–156.
  5. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:1000000 (3-е поколение). Уральская серия. Лист Q-41 - Воркута. Объясн. зап. СПб: ВСЕГЕИ, 2007. 541 с.
  6. Душин В.А. Геологическое строение и магматизм Щучьинского мегаблока (Полярный Урал) // Известия УГГУ. 2020. Вып. 4(60). С. 35-56.
  7. Зылёва Л.И., Коновалов А.Л., Казак А.П. и др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1 : 1000000 (третье поколение). Серия Западно-Сибирская. Лист Q-42 – Салехард: Объяснительная записка. СПб.: ВСЕГЕИ, 2014. 396 с.
  8. Иванова Ю.Н., Выхристенко Р.И., Викентьев И.В. Геологическая позиция и структурный контроль золоторудной минерализации Малоуральского вулкано-плутонического пояса (Полярный Урал) по результатам анализа мультиспектральных снимков космического аппарата Landsat 8 // Исследование Земли из космоса. 2020. №4. С. 51–62.
  9. Иванова Ю.Н., Выхристенко Р.И. Структурный контроль золоторудной минерализации восточного склона Полярного Урала по результатам анализа мультиспектральных снимков космического аппарата Landsat 8 // Исследование Земли из космоса. 2021. №6. С. 60–73.
  10. Иванова Ю.Н., Нафигин И.О. Применение набора данных Landsat-8 и цифровой модели рельефа SRTM для прогнозирования золото-полиметаллической минерализации на территории центральной части Малоуральской зоны, Полярный Урал // Исследования Земли из космоса. 2023 № 6. С. 20–34.
  11. Иванченко Г.Н., Горбунова Э.М., Черемных А.В. Некоторые возможности линеаментного анализа при картировании разноранговых разломов (на примере Прибайкалья) // Исследование Земли из космоса. 2022 . №3. С.66–83.
  12. Калмыков Б.А., Трусов А.А. Особенности внутреннего строения палеозойских комплексов Щучьинского синклинория Полярного Урала по аэрогеофизическим данным // Разведка и охрана недр. 2015. С. 57–64.
  13. Коротков В.В. Геохимические и другие технологии, методы и методики при прогнозировании и поисках месторождений (преимущественно “скрытого” типа) // ФГБУ “ВИМС”, 2023. 166 с.
  14. Космическая информация в геологии / Под ред. А.В. Пейве. М.: Наука, 1983. 536 с.
  15. Красинский Е.М., Кудряшов И.В. Схема предварительной комплексной интерпретации геофизических материалов. Масштаб 1:1000000, лист Q 42. ФГУП “ВСЕГЕИ”, 2011.
  16. Левочская Д.В., Якич Т.Ю., Лесняк Д.В., Ананьев Ю.С. Гидротермально-метасоматическая зональность, флюидный режим и типы золотого оруденения участков Эми и Елена эпитермального рудного поля Светлое (Хабаровский край) // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2021. Т. 333. № 10. С. 17–34.
  17. Лесняк Д.В., Ананьев Ю.С., Гаврилов Р.Ю. Структурные, геофизические и геохимические критерии эпитермального кислотно-сульфатного золотого оруденения на примере рудного поля Светлое (Хабаровский край) // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2022. Т. 333. № 8. С. 60–72.
  18. Литвинов Т.П., Кудрявцев И.В. Схема предварительной комплексной интерпретации герфизических материалов (актуализированная). Масштаб 1:1000000. Лист Q-42 (Салехард). М.: ФГУП “ВСЕГЕИ”, 2011.
  19. Миловский Г.А., Ишмухаметова В.Т., Апаринa А.Д. Применение космической съемки высокого разрешения при поисках прибрежных россыпей и месторождений углеводородов в северных морях России // Исследование Земли из космоса. 2021. № 6. С. 74–82. 2021.
  20. Полякова Е.В., Кутинов Ю.Г., Минеев А.Л., Чистова З.Б. Анализ возможности применения цифровых моделей рельефа ASTER GDEM v2 и ArcticDEM для исследований арктических территорий России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Т. 17. № 7. С. 117–127.
  21. Пучков В.Н., Иванов К.С. Тектоника севера Урала и Западной Сибири: общая история развития // Геотектон. 2020. № 1. С. 41–61.
  22. Ремизов Д.Н. Шишкин М.А., Григорьев С.И. и др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:200000 (2-е изд., циф.). Серия Полярно-Уральская. Лист Q-41-XVI (г. Хордъюс). Объяс. зап. СПб: Картографическая фабрика ВСЕГЕИ, 2014. 256 с.
  23. Селюкова Т.Н., Галиуллин И.З., Ивановская Г.П. и др. Отчет о поисковых работах на золото вдоль трассы Обская-Бованенково. Отчет Харбейского отряда за 1996-1999 г.г., п. Полярный, Полярно-Уральское государственное геологическое предприятие, 1999.
  24. Серокуров, Ю.Н., Калмыков В.Д., Громцев К.В. Дистанционная оценка золотоносного потенциала // Руды и металлы. 2008. № 1. С. 45–51.
  25. Томпсон И.Н., Кочнева Н.Т., Кравцов В.С. и др. Металлогения скрытых линеаментов и концентрических структур. М.: Недра, 1984. 272 с.
  26. Уэйджер Л., Браун Г. Расслоенные изверженные породы // под ред. В.П. Петрова, пер. с англ. М.: Мир, 1970. 552 с.
  27. Шарков Е.В. Формирование расслоенных интрузивов и связанного с ними оруденения. М.: Научный мир, 2006. 368 с.
  28. Шарпенок Л.Н. Магматогенно-рудные системы континентальных вулкано-плутонических поясов подвижных областей //Региональная геология и металлогения. 2014. № 58. C. 84–90.
  29. Шарпенок Л.Н. Магматогенные кольцевые структуры. Недра, Ленинград, 1979, 231 с.
  30. Яковлев Г.Ф. Геологические структуры рудных полей и месторождений. М.: Из-во Московского ун-та, 1982. 270 c.
  31. Abdullah A., Akhir J. M., Abdullah I. Automatic Mapping of Lineaments Using Shaded Relief Images Derived from Digital Elevation Model (DEMs) in the Maran – Sungai Lembing Area, Malaysia // Electr. Jour. of Geotech. Engin. 2010. V. 15(6). P. 949–958.
  32. 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.
  33. 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.
  34. 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.
  35. Claveriea M., Jub J., Masek J.G. et al. The Harmonized Landsat and Sentinel-2 surface reflectance data set // Remote Sensing of Environment. V. 219. 2018. P.145-161.
  36. Doxani G., Vermote E., Roger J.C. et al. Atmospheric correction inter-comparison exercise // Remote Sensing. 2018. 10(2). 352 p.
  37. Ekneligoda T.C., Henkel H. Interactive spatial analysis of lineaments // Jour. of Comp.and Geos. 2010. V. 36. №8. P. 1081–1090.
  38. Farr T.G., Rosen P.A., Caro E. et al. The shuttle radar topography mission // the American Geophysical Union. 2007. P. 1–33.
  39. 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.
  40. Gupta R.P. Remote Sensing Geology, 3rd edn. Springer, Berlin, Germany, 2017. P. 180-190, 235-240, and 332-336.
  41. Hubbard B.E., Mack T.J., Thompson A.L. Lineament Analysis of Mineral Areas of Interest in Afghanistan. USGS Open. Reston, Virginia: U.S. Geological Survey. 2012. Available at: http://pubs.usgs.gov/of/2012/1048.
  42. 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.
  43. Jolliffe I.T. Principal component analysis. Department of Mathematical Sciences King’s College University of Aberdeen, Uk, 2-d edition., 2002. 487 p.
  44. Li Z., Zhang H.K., Roy D.P. Investigation of Sentinel-2 bidirectional reflectance hot-spot sensing conditions // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2018.
  45. Loughlin W.P. Principal Component Analysis for Alteration Mapping // Photogramm. Eng. Remote Sens. 1991. V. 57 P. 1163–1169.
  46. Masek J.G., Claverie J., Ju. M. et al. Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) Product User Guide. Product Version 2.0. 2018.
  47. Masek J.G., Vermote E.F., Saleous N.E. et al. A Landsat surface reflectance dataset for North America, 1990–2000 // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2006. 3(1). P. 68–72.
  48. 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.
  49. Mather P.M. Computer Processing of Remotely Sensed Images: An Introduction. Chichester, UK: John Wiley and Sons. 1999. 460 p.
  50. 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.
  51. Roy D.P., Li J., Zhang H.K. et al. Examination of Sentinel-2A multispectral instrument (MSI) reflectance anisotropy and the suitability of a general method to normalize MSI reflectance to nadir BRDF adjusted reflectance // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 199. P. 25-38.
  52. Roy D.P., Zhang H.K., Ju J. et al. A general method to normalize Landsat reflectance data to nadir BRDF adjusted reflectance // Remote Sensing of Environment. 2016. V. 176. P. 255-271.
  53. 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.
  54. 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.
  55. Verdiansyah O. Aplikasi Lineament Density Analysis Untuk Membatasi Pola Kaldera Purba Godean // Jour. Teknologi Technoscienti, 2017. 9(2).
  56. 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.
  57. Vermote E.F., Kotchenova S. Atmospheric correction for the monitoring of land surfaces // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2008. V. 113(D23).
  58. Wilson J.P., Gallant J.C. Terrain analysis: principles and applications // John Wiley & Sons. 2000. 520 р.
  59. Zhu Z., Wang S., Woodcock C.E. Improvement and expansion of the Fmask algorithm: cloud, cloud shadow, and snow detection for Landsats 4-7, 8, and Sentinel 2 images // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 159. P. 269–277.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Тектоническая схема Уральского складчатого пояса (по Государственная…, 2007): 1 – позднекембрийские и палеозойские образования Западно-Уральской структурной мегазоны; 2 – мезозойско-кайнозойский чехол Западно-Сибирской плиты; 3–8 – Восточно-Уральская мегазона (Щучьинская зона локализована выше 66°30’ в.д. и Войкарская – ниже 66°20’ в.д.): 3 – ордовикские метаморфизованные гипербазиты и габброиды; 4 – ордовикско-девонские вулканические и вулканогенно-осадочные образования; 5 – средне-позднеордовикские габброиды и плагиогранитоиды хойпейского комплекса; 6 – ранне-среднедевонские диориты и гранитоиды юньягинского и собского комплексов; 7 – ранне-среднедевонские габброиды, диориты и монцодиориты конгорского комплекса; 8 – средне-позднедевонские гранитоиды юрменекского и янослорского комплексов; 9 – границы изучаемой территории; 10 – ГУР; 11 – основные реки и озеро; 12 – города. Цифрами показаны: 1–5 – массивы Рай-Из (1), Сыум-Кеу (2), Масловский (3), Юньягинский (4), Хоростоский (5), Собское поднятие (6), хребет Янганапэ (7).

Скачать (401KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Упрощенная геологическая карта изучаемой территории по (Зылева и др., 2014): 1-2 – достоверные разрывные нарушения: 1 – шарьяж, 2 – надвиг и взбросо-надвиг (а), рудоконтролирующие (б), 3 – предполагаемые разрывные нарушения: надвиги, взбросо-надвиги и поддвиги, 4–28 – свиты, толщи и комплексы: 4 – объединенные ханмейхойская и лаптаюганская свиты, содержащие амфиболиты с гранатами, прогнейсы, реже гнейсы, линзы мраморов, железистые кварциты и гондиты; 5 – минисейшорская свита, включающая метабазальты, углеродисто-серицит-кварцитовые филлитовидные, хлорит-серицит-альбит-кварцевые сланцы, прослои метапесчаников и метаалевролитов; 6 – васькеуский комплекс со штоками и дайками метагаббродолеритов; 7 – париквасьшорская свита с кристаллосланцами, сланцами и плагиогнейсами; 8 – харбей-собский комплекс с диоритами и кварцевыми диоритами; 9 – сядатаяхинский комплекс с гранитами и монцогранитами, дайками гранитов; 10 – евъюганский комплекс с метагранитами и метааляскитами; 11 – хартманюшорский комплекс с дайками серпентинитов; 12 – объединенные минисейская и хойдышорская свиты с конгломератами, песчаниками, гравелитами, алевролитами и кварцитами; 13 – объединенные орангская, усинская и малопайпудынская свиты, включающая филлиты, углеродисто-кварцевые сланцы, алевролиты, конгломераты, гравелиты, прослои и линзы алевритов, песчаники, мраморизованные и алевритистые известняки, толеитовые базальты; 14 – хантейская свита с мраморированными известняками, сланцами и алевролитами; 15 – объединенные сыум-кеуский и райизко-войкарский комплексы с дунитами, лерцолитами, гарцбургитами; 16 – слюдяногорский комплекс с метаультрамафитами; 17 – малохадатинский комплекс, включающий верлиты, дуниты, клинопироксениты и вебстериты; 18 – малыкский комплекс с метагаббро, апогаббровыми амфиболитами; 19 – харампэйско-масловский комплекс, содержащий габбро и габбронориты; 20 – объединенные янганапэйская и карбонатная толщи с базальтами, андезибазальтами, дацитами, риодацитами, плагиориолитами и их туфами, прослоями и линзами песчаников, гравелитов, известняков, конгломератов; 21 – объединенные кремнисто-известняковая и известняковая толщи, включающие слоистые известняки, конгломераты, брекчии и линзы бокситов; 22–23 – первая и вторая фазы юньягинского комплекса с габбро, диоритами и гранодиоритами; 24 – объединенные енэорская и тальбейская толщи с песчаниками, алевролитами, аргиллитами, конгломератами, гравелитами, прослоями и линзами известняков, радиоляритов, лав трахибазальтов, линзами пепловых туффитов; 25 – объединенные карбонатно-песчаниковая, карбонатная и терригенно-известняковая толщи с известковистыми песчаниками, аргиллитами, алевролитами, конгломератами, гравелитами, известняками, единичными линзами мергелей и пепловых туффитов, 26 – объединенные яны-маньинская и тольинская свиты с песками, гравийниками, галечниками, конгломератами и пластами бурых углей; 27 – объединенные теунтойсхая и лаборовская свиты с пестроцветными песками, алевролитами и конгломератами; 28 – объединенные северососьвинская и яронгская свита, включающие пески, песчаники, алевролиты с прослоями алевролитовых и углистых глин и пластами бурых углей; 29–30 – разнообразные внемасштабные тела даек основного (29) и кислого (30) состава, с которыми связаны проявления Mo, Au, As и Cu минерализация; 31 – зона березитизации; 32–38 – месторождения (а), рудопроявления и пункты минерализации (б): 32 – Mo, 33 – Fe, 34 – Au, Au–Fe, 35 – Cu, 36 – Pb–Zn, 37 – As–Mo–Au, 38 – Ti. Примечание: цифрой 1 обозначено Юньягинское месторождение (пояснение см. в тексте).

Скачать (1MB)
Метаданные
4. Рис. 3. Карты TILT-трансформанты аномального магнитного поля (а) и поля силы тяжести (б) (по Литвинов, Кудрявцев, 2011): 1 – кольцевые и дуговые структуры, выделенные по трансформанте TILT аномалий гравитационного поля, 2 – линии нарушенности геофизических аномалий, предположительно ассоциируемых с глубинными разломами (разрывные нарушения 1-го порядка), 3 – линии нарушенности корреляций, предположительно связанные с разрывными нарушениями 2-го порядка (вынесены разрывные нарушения протяженностью более 10 км). Примечание: шкала раскраски значений приведена в условных единицах от –1.75 до 1.75, где красный цвет соответствует минимальным значениям, а голубой – максимальным (а), красный цвет – максимальным значениям, синий – минимальным (б).

Скачать (647KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Внутреннее строение Щучьинского синклинория в локальной составляющей магнитного поля (по Калмыков, Трусов, 2015): 1 – Ханмей-Сибилейская зона разломов, 2 – ГУР, 3–4 – разломы: главные (3), второстепенные (4), 5–6 – контуры интрузивных массивов: сыум-кеуский (5), харампэйско-масловский (6). Цифрами показаны интрузивные массивы: 1 – Сыум-Кеу, 2 – Масловский, 3 – Хоростоский.

Скачать (1MB)
Метаданные
6. Рис. 5. ЦМР и выделенные по ней линеаменты для территории исследования: 1 – линеаменты.

Скачать (1MB)
Метаданные
7. Рис. 6. Морфоструктурная карта площади исследования, полученная по данным КС КА HLS-2 и ЦМР (а) и КС КА HLS-2 в естественных цветах (RGB 4-3-2) с наложенными на них структурами, вынесенными со схемы предварительной комплексной интерпретации геофизических материалов по (Калмыков, Трусов, 2015) и с карты аномалии магнитного поля палеозойских комплексов Щучьинского синклинория по (Литвинов, Кудрявцев, 2011) (б): 1–3 – линеаменты радиальные и дуговые, кольцевые, полученные по КС КА HLS-2 и ЦМР (3), 4–8 – структуры, выделенные по геофизическим данным: 4 – ГУР, 5 – кольцевые и дуговые, выделенные по трансформанте TILT аномалии гравитационного поля (АГП), 6 – Ханмей-Сибилейская зона разломов; 7 – линии нарушенности корреляции геофизических аномалий, предположительно ассоциируемых с глубинными разломами (разрывными нарушениями 1-го порядка); 8 – линии нарушенности корреляции, предположительно связанные с разрывными нарушениями 2-го порядка, на карту вынесены линеаменты протяженностью более 10 км; 9 – палеовулканический аппарат центрального типа (морфоструктура 1-го порядка), 10 – дуговые структуры 2-го порядка; 11–17– соответствуют рис. 2, 18–19 – дайки основного (19) и кислого (б) состава. Роза-диаграмма составлена для линеаментов, выделенных ручным способом по КС КА HLS-2 и ЦМР (в).

Скачать (1MB)
Метаданные
8. Рис. 7. Схемы развития ассоциаций вторичных минералов для изучаемой территории, полученные в результате обработки КС КА HLS-2: а – гидроксил-(Al-OH, Mg-OH) и карбонат-содержащие, б – оксиды трехвалентного железа (гематит), в – оксиды и гидроксиды железа (лимонит), г – оксиды двухвалентного железа (магнетит). Концентрации индикаторных групп гидротермальных изменений показаны цветными точками: минимальные – желтый цвет, средние – оранжевый и максимальные – красный, линиями указаны контуры максимальных концентраций (сгущения точек) вторичных изменений.

Скачать (962KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Объединенная схема развития ассоциаций вторичных минералов для изучаемой территории в результате обработки КС КА ДЗЗ HLS-2. 1 – оксиды и гидроксиды железа (лимонит), 2 – гидроксил-(Al-OH, Mg-OH) и карбонат-содержащие минералы, 3 – оксиды двухвалентного железа (магнетит), 4 – оксиды трехвалентного железа (гематит).

Скачать (799KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Схема плотности построена на основе линеаментов, выделенных ручным способом, для изучаемой и прилегающей территории с нанесенными перспективными участками на золоторудный тип минерализации: 1–9 – соответствуют рис. 2; 10–15 – вторичные изменения: 10 – гидроксил-(Al-OH, Mg-OH) и карбонат-содержащие, 11 – оксиды трехвалентного железа (гематит), 12 – оксиды и гидроксиды железа (лимонит), 13 – оксиды двухвалентного железа (магнетит), 14–15 – границы: 14 – площадей, выделенных по материалам КС КАДЗЗ HLS-2 (номера I-II на карте – см. пояснения в тексте), 15 – изучаемой территории. На шкале показаны зоны с максимальной (красный цвет) и минимальной (синий цвет) плотностью линеаментов.

Скачать (775KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Схема развития гидротермально-метасоматических пород для изучаемой территории, полученная по материалам КС КА ДЗЗ HLS-2 и вынесенная на упрощенную геологическую карту, по (Зылева и др., 2014): 1–38 – соответствуют рис. 2; 39–42 – вторичные изменения соответствуют рис. 8; 43 – границы площадей, выделенных по материалам КС КА ДЗЗ HLS-2 (номера I–II на карте – см. пояснения в тексте).

Скачать (1MB)
Метаданные
12. Рис. 11. Схема прогноза ПИ и продуктивности рудных районов и узлов для листа Q-42 по (Литвинов, Кудрявцев, 2011) упрощенная: 1 – высокая продуктивность, установлено (или прогнозируется) крупное месторождение профилирующего для узла (или района) комплекса ПИ, 2 – средняя – установлено (или прогнозируется) среднее месторождение профилирующего для узла (или района), 3 – границы площадей, выделенных по материалам КС КА ДЗЗ HLS-2. Буквами показаны вид сырья и категория ресурсов: а – Pb (Р3 – 125 тыс. т), Zn (Р3 – 12.5 тыс. т), Cu (Р3 – 32,5 тыс. т), б – Au (Р3 – 20 т), в – Cr (Р3 – 5.5 млн. т), г – Au (Р3 – 22 т), д – Cr (Р3 – 10 млн. т), е – Au (P3 – 25 т, P2 – 78 т, P1 – 38.5 т), Fe (P3 – 23.6 тыс. т, P2 – 70 тыс. т, P1 – 18 тыс. т), ж – Fe (Р3 – 140 тыс. т), Au (Р3 – 60 т).

Скачать (221KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

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».