Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE

Transcripción

1 Identificación y mapeo de minerales de alteración hidrotermal con imágenes ASTER en el Distrito Minero San José. Macizo del Deseado, provincia de Santa Cruz. María Eugenia Rodríguez 1, Daniela Marchionni 2, Diego Fernando Ducart 3 1 Instituto de Recursos Minerales (UNLP-CONICET) rodriguezmariaeugenia@hotmail.com Calle 64 y 120 s/n. La Plata (1900), Bs. As. Argentina. Tel/Fax: Instituto de Recursos Minerales (UNLP-CIC) dmarchi@inremi.unlp.edu.ar Calle 64 y 120 s/n. La Plata (1900), Bs. As. Argentina. Tel/Fax: M. H. Argentina S.A diego.ducart@hocplc.com Emilio Civit 355, Mendoza. Argentina. Tel/Fax: ABSTRACT: In the northwestern part of the Deseado Massif, within the San Jose Mining District, an intermediate sulfidation style epithermal deposit is actually in operation. It hosts a number of siliceous veins carrying gold and silver. Within this district, they have been identified several areas with hydrothermal activity evidences, temporally and spatially associated to effusive episodes of the Jurassic volcanism. In this area, ASTER images were used for the identification and mapping of hydrothermal alteration zones, by the application of different digital analysis techniques. The preliminary geologic recognition was made by the interpretation of RGB color compositions from VNIR and SWIR bands. For the detection of alteration areas and minerals associations, ratio images and spectral indexes were generated. For a more specific mineralogical determination a spectral classification by SAM technique (Spectral Angle Mapper) was performed, using the USGS (United States Geological Survey) spectral library signatures as reference. The results obtained by the different methodologies were compared among them and with the alterations maps obtained from field and laboratory works. Digital processing techniques application on ASTER images allowed us to obtain very useful information from the prospective point of view (hydrothermal alteration areas distribution, alteration types, mineral associations, relative abundance, etc.). Given the results achieved, the methodology used in the San Jose Mining District, could serve as reference for the implementation of future exploratory works in the whole region. Key-words: hydrothermal alteration, ASTER, Spectral Angle Mapper, classification Palabras clave: alteración hidrotermal, ASTER, método SAM, clasificación 1. Introducción Las imágenes ópticas multiespectrales son utilizadas habitualmente para detectar la existencia de rocas afectadas por procesos hidrotermales en distintos ambientes geológicos. Las variaciones espectrales provocadas por la presencia de minerales de alteración, facilitan la detección de las rocas afectadas por estos procesos, las que pueden estar vinculadas a ocurrencias minerales de interés económico. Las imágenes LANDSAT TM y ETM + han sido utilizadas ampliamente para estos propósitos, si bien la resolución espectral de las mismas es insuficiente para diferenciar adecuadamente la naturaleza de las alteraciones detectadas (Marchionni y Schalamuk, 2010). En los últimos años, las imágenes ASTER del satélite TERRA, con una resolución espacial y espectral superior en el dominio del infrarrojo cercano y medio y con la incorporación de varias bandas espectrales en el térmico, se han convertido en la herramienta de exploración más utilizada (Pour y Hashim, 2012). Estas imágenes combinan una elevada resolución espacial en el visible, necesaria para los trabajos de mayor detalle, y un mayor número de bandas espectrales en el infrarrojo de onda corta, que permiten discriminar asociaciones minerales particulares propias de las áreas de alteración. En el Distrito Minero San José, ubicado en el extremo noroccidental del Macizo del Deseado se han identificado diversos sectores con evidencias de actividad hidrotermal, asociados espacial y temporalmente a episodios efusivos del volcanismo jurásico. En este distrito se encuentra en explotación un depósito epitermal de sulfuración intemedia (Dietrich, 2012) conformado por un conjunto de vetas silíceas portadoras de oro y plata. El objetivo de esta contribución es analizar el potencial de las imágenes multiespectrales ASTER de TERRA 3643

2 en la identificación y discriminación de áreas de alteración hidrotermal, mediante la aplicación de distintas metodologías de análisis digital en este distrito. Los resultados de la aplicación de estas metodologías fueron comparados entre sí y con los mapas de alteraciones obtenidos a partir de los trabajos de campo y laboratorio (Rodríguez et al., 2010). 2. Marco geológico Las unidades más antiguas del Distrito Minero San José corresponden a flujos de lavas de composición andesítica y andesítica-basáltica, asignados a la Formación Bajo Pobre. Inmediatamente por encima se disponen las rocas piroclásticas de la Formación Chon Aike, constituidas por ignimbritas riolíticas a riodacíticas, con tobas y flujos de lavas subordinados. La Formación La Matilde se hace presente en escasos afloramientos y está compuesta por tobas, tufitas y delgadas intercalaciones de ignimbritas. En relación de discordancia angular sobre las vulcanitas jurásicas, se disponen las sedimentitas del Grupo Chubut, constituido por una importante secuencia piroclástica, donde predominan las tobas finas junto con areniscas tobáceas, conglomerados e intercalaciones de arcilitas y limolitas. Gran parte del área está cubierta por extensos flujos basálticos terciarios. En el extremo noroeste del área se hacen presentes depósitos glacifluviales y aluviales de edad pliocena-pleistocena (Figura1). Figura 1: Mapa geológico del Distrito Minero San José y de los principales sectores con evidencias de alteración hidrotermal. 3. Mineralizaciones La mineralización principal del Distrito Minero San José está conformada por un sistema de vetas de tipo epitermal de sulfuración intermedia, alojadas en las andesitas de la Formación Bajo Pobre. La orientación dominante de las vetas es NO, pero descubrimientos recientes indican la existencia de mineralización en otras orientaciones como E-O. Los basaltos modernos dejan al descubierto sólo algunos sectores con evidencias de alteración hidrotermal: El Pluma, Huevos Verdes, Saavedra Oeste y Cerro Saavedra (Rodríguez et. al., 2010). Mediante estudios microscópicos, difracción por Rayos-X y espectrosopía de reflectancia (ASD), se determinaron los siguientes tipos de alteraciones: 3644

3 Sector El Pluma: la alteración en este sector es argílica intermedia y tiene una importante expresión superficial. Está estrechamente asociada a vetas y estructuras silicificadas. Se compone de illita-esmectita, illita, y escasa caolinita. Se hace presente también cloritización. Sector Huevos Verdes: del sistema de vetas mineralizadas de este sector, aflora únicamente el extremo sur de la veta Huevos Verdes. Está rodeada por un halo de alteración argílica intermedia, representada por illita-esmectita, esmectita y escasa caolinita. Sector Saavedra Oeste: la alteración presente en este sector es la silicificación y argilización, estrechamente ligada a estructuras silicificadas, brechas hidrotermales y vetas de cuarzo. Se identificaron en este sitio illita, illita-esmectita, caolinita, dickita y escasa alunita. Sector Cerro Saavedra: se reconocieron tres tipos de alteración: silicificación, alteración argílica intermedia y argílica avanzada. La alteración argílica avanzada afecta a las brechas volcánicas y está constituida por caolinita, dickita, alunita potásica, zunyita, topacio y pirofilita. La alteración argílica intermedia que la rodea está compuesta por illita y caolinita. 4. Metodología Se utilizó una imagen del sensor ASTER del satélite TERRA de nivel L1B, adquirida en el mes de Octubre del Las principales características espaciales y espectrales de las imágenes ASTER de TERRA se presentan en el Cuadro I. Cada una de las bandas del VNIR y del SWIR fueron calibradas para convertir los niveles digitales (ND) a valores de radiancia, utilizando los coeficientes de calibración de ASTER y los datos de ganancia de la imagen. Cuadro I. Cobertura espectral y espacial del sensor ASTER del satélite TERRA. VNIR SWIR TIR Bandas Rango (µm) Bandas Rango (µm) Bandas Rango (µm) 1 0,52-0,60 4 1,600-1, ,125-8, ,63-0,69 5 2,145-2, ,475-8, ,76-0,86 6 2,185-2, ,925-9, ,235-2, ,250-10, ,295-2, ,950-11, ,360-2,430 Resolución 15 m Resolución 30 m Resolución 90 m El reconocimiento geológico preliminar del área se realizó a partir de la interpretación de composiciones color RGB de los subsistemas VNIR y SWIR. Con la finalidad de mapear las áreas de alteración hidrotermal y discriminar los diferentes tipos presentes, se analizaron las firmas espectrales de los minerales diagnósticos de cada una de ellas (illita para la alteración argílica, y alunita y caolinita para la argílica avanzada) utilizando como referencia las firmas espectrales del USGS (United States Geological Survey). En la Figura 2 se ilustra la respuesta espectral obtenida para estos minerales para los intervalos espectrales de ASTER. En líneas generales, las arcillas poseen una fuerte absorción en el rango 2,160 a 2,200 nm (Hunt y Salisbury, 1970) que se manifiesta en las bandas 5 y 6, en contraste con una mayor reflectancia en el intervalo de longitudes de onda que corresponde a la banda 4. Como puede observarse en la Figura 2, la illita (característica del sector Pluma) presenta una fuerte absorción en la banda 6, mientras que caolinita y alunita (dominantes en el sector Cerro Saavedra), en la banda 5. Sobre esta base se generaron imágenes de cociente con las bandas del SWIR que involucran a dichos intervalos a fin de resaltar la presencia de los minerales arcillosos, teniendo en cuenta la respuesta diferencial de las alteraciones de ambos sectores. 3645

4 Fueron seleccionados los cocientes 4/5, 4/6 y 4/7, los dos primeros para realzar la absorción debida a los enlaces Al-OH que se manifiesta en las bandas 5 y 6, y el último para realzar la absorción debida al enlace Fe-OH que se manifiesta en la banda 7 (Di Tommaso y Rubinstein, 2005). En particular, el cociente 4/5 permite distinguir la presencia de minerales de alteración que tienen una fuerte absorción en la banda 5, como alunita, caolinita, pirofilita y dickita. El cociente 4/6 permite realzar la presencia de minerales que tienen una fuerte absorción en la banda 6, como illita, illita-esmectita y esmectita. Por su parte, el cociente 4/7 puede indicar la presencia de minerales que presenten una absorción característica en la banda 7, como la jarosita (Marquetti et al., 2005). Los cocientes así generados fueron combinados para generar una composición color, asignando el 4/5 al canal rojo, el 4/6 al verde y el 4/7 al azul. Figura 2: Espectros de reflectancia de la biblioteca espectral del USGS de los principales minerales de alteración identificados en el área de estudio: illita, caolinita y alunita. Fueron utilizados también los índices mineralógicos definidos por Ninomiya (2004) para la identificación y el mapeo de áreas con minerales portadores de oxhidrilos (OH - ), cuya formulación se presenta en el Cuadro II. El Índice OHIa involucra las bandas 4, 6 y 7, siendo útil para la identificación de minerales de alteración que presentan una fuerte absorción en la banda 6 (illita, illita-esmectita y esmectita), mientras que el Índice OHIb involucra las bandas 4, 5 y 7 y facilita el reconocimiento de los minerales que poseen una fuerte absorción en la banda 5 (pirofilita, caolinita y alunita). Por su parte, el Índice de Alunita (ALI), involucra las bandas 5, 7 y 8 y se utiliza para diferenciar este mineral en particular. Cuadro II. Índices mineralógicos de Ninomiya (2004) OHIa = (b4 x b7)/(b6 x b6) OHIb = (b4 x b7)/(b5 x b5) ALI = (b7 x b7)/(b5 x b8) Fue aplicado también el método SAM (Spectral Angle Mapper); esta técnica de clasificación espectral calcula la similitud entre el espectro de cada píxel de la imagen y un espectro de referencia (Kruse et al., 1993). El algoritmo utilizado considera a los espectros como vectores y determina la similitud entre ambos, calculando el ángulo de mejor aproximación: ángulos pequeños significan una mayor similitud. Para esta aplicación, se trabajó con las bandas del VNIR y SWIR convertidas a valores de reflectancia. Hemos utilizado como espectros de referencia las firmas de illita, caolinita y alunita provenientes de la biblioteca del USGS (Figura 2). Si bien la vegetación presente en el área está muy dispersa, 3646

5 como paso previo a la clasificación, se aplicó un mascara para evitar su interferencia en el mapeo de los minerales de alteración hidrotermal. 5. Resultados Las composiciones color generadas para el subsistema VNIR (RGB: 321) y SWIR (RGB: 459) así como la composición color que involucra bandas de ambos subsistemas (RGB 431), nos han permitido identificar las principales unidades geológicas del área: los depósitos glacifluviales al oeste del Río Pinturas, los afloramientos de las formaciones Bajo Pobre y Chon Aike y los basaltos terciarios (Figura 3a), como así también la distribución general de las áreas de alteración hidrotermal presentes en este distrito (Figura 3b). Estas áreas fueron identificadas en la composición color obtenida a partir de las imágenes de cociente RGB: 4/5, 4/6, 4/7 que distinguen más claramente el halo de alteración (Figura 3c). En esta composición, el color final de cada alteración responde a la abundancia relativa de los distintos grupos de minerales. En el sector Pluma predominan los tonos verdosos, en respuesta a la presencia de alteración argílica intermedia (illita e illita-esmectita y escasa caolinita). En el sector Saavedra Oeste predominan los tonos amarillentos en respuesta a la presencia de dickita, alunita, caolinita e illita. En Cerro Saavedra predominan el blanco y el amarillo, en respuesta a una alteración argílica intermedia y argílica avanzada. Los resultados de la aplicación de los índices de Ninomiya (2004) se ilustran en la Figura 3. El índice OHIa ha indicado satisfactoriamente las áreas con illita, illita-esmectita y esmectita, con una fuerte absorción en la banda 6, presentes en todos los sectores, principalmente en El Pluma (Figura 3d). El índice OHIb identificó las áreas con dominancia de minerales que absorben en la banda 5 (Figura 3e): caolinita para el caso del sector Pluma, caolinita y dickita para Saavedra Oeste y caolinita, dickita, alunita y pirofilita para el sector Cerro Saavedra. El Índice de Alunita (Figura 3f) ha indicado la presencia de este mineral en los sectores Saavedra Oeste y Cerro Saavedra. Similar resultado se obtuvo a partir de la técnica SAM de clasificación espectral (Figura 4) para el mapeo de illita, alunita y caolinita, en donde la distribución de estos minerales coincide con la mineralogía de las alteraciones identificada a partir de los trabajos de campo y laboratorio. Para el sector Pluma en particular, tanto los índices de Ninomiya como la clasificación SAM indicaron la presencia de alunita, la cual no ha sido reconocida durante los trabajos de campo. 6. Conclusiones La aplicación de los distintos métodos de procesamiento digital sobre las imágenes ASTER en el área del Distrito Minero San José, nos ha permitido obtener información de gran utilidad desde el punto de vista prospectivo: distribución de áreas de alteración hidrotermal, tipos de alteración, asociaciones minerales, abundancia relativa, etc. La resolución multiespectral del sensor ASTER, mediante las composiciones color de los distintos subsistemas, ha sido útil para reconocer las litologías aflorantes en el área de estudio. Por su parte, las imágenes de cociente y las composiciones color entre cocientes, han sido útiles para observar la distribución general y la extensión de las áreas de alteración hidrotermal y resultaron orientativas del tipo de alteración presente. La aplicación de índices mineralógicos y clasificaciones espectrales, con resultados similares, permitieron ajustar aún más la interpretación mediante de la identificación y mapeo de diversos grupos de minerales (índices mineralógicos) o especies minerales individuales (técnica SAM). Los resultados obtenidos a partir de la aplicación de las diversas técnicas empleadas para el reconocimiento de alteraciones a partir de los datos ASTER, demostraron ser eficaces, mostrando asimismo una buena correlación con los datos de campo. Las metodologías empleadas en el Distrito Minero San José, podrían servir de referencia para la ejecución de futuros trabajos exploratorios en otros sectores del Macizo del Deseado. 3647

6 Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE a b c d e f Figura 3: a y b) Composiciones color de la imagen ASTER: RGB 321 (a), RGB 459 (b); c) Composición color de cocientes RGB: 4/5, 4/6, 4/7; d, e y f) Resultado de la aplicación de los Índices de Ninomiya (2004): OHIa, OHIb y ALI, respectivamente. 3648

7 illita caolinita alunita a b Figura 4. Resultados de la clasificación espectral por el método SAM en la imagen ASTER: a) Sector Pluma y b) Sectores Saavedra Oeste y Cerro Saavedra. 7. Agradecimientos La imagen ASTER utilizada para este trabajo fue facilitada por la empresa M. H. Argentina S. A. Esta imagen fue ortorectificada por Silvia Castro Godoy del Servicio Geológico Minero Argentino (SEGEMAR). Los datos de campo utilizados en la presente publicación forman parte del trabajo de Tesis Doctoral que uno de los autores realiza en el Distrito San José. 8. Bibliografía Dietrich, A., Gutierrez, R., Nelson, E. P., and Layer P.W., Geology of the epithermal Ag-Au Huevos Verdes vein system and San José district, Deseado massif, Patagonia, Argentina. Mineralium Deposita. Vol. 47 Number 3 pág Di Tomasso, I. y Rubinstein, N., Mapeo de alteración hidrotermal a partir de datos ASTER en el pórfido de Cu-Mo El Infiernillo, Mendoza, Argentina. Contribuciones Técnicas del Proyecto GEOSAT-AR 2005, JICA-SEGEMAR, pp: Hunt, G.R. y Salisbury, J.W Visible and near-infrared spectra of minerals and rocks: I Silicate Minerals. Modern Geology 1: Kruse, F.A., Lefkoff, A.B., Boardman, J.B., Heidebreicht, K.B., Shapiro, A.T., Barloon, P.J., y Goetz, A.F.H The Spectral Image Processing System (SIPS)- interactive visualization and analysis of imaging spectrometer data. Remote Sensing of Environment 44: Marchionni D. y Schalamuk, I., Aplicación de la teledetección espacial óptica y de radar para el análisis geológico y la detección de áreas mineralizadas en el sector central del 3649

8 Macizo del Deseado, Provincia de Santa Cruz. Revista de la Asociación Geológica Argentina vol.66 (4): Marquetti, C., Di Tommaso, I., Hermann, C. y Nakashima, K., Estudio con datos ASTER en la Quebrada de Alcaparrosa y alrededores, Calingasta, San Juan, Argentina. Contribuciones Técnicas del Proyecto GEOSAT-AR 2005, JICA-SEGEMAR, pp: Ninomiya, Y., Lithologic mapping with multispectral ASTER TIR and Swir data. Sensors, Systems, and Next-Generation Satellites VII. Edited by Meynart, Roland; Neeck, Steven P.; Shimoda, Haruhisa; Lurie, Joan B.; Aten, Michelle L. Proceedings of the SPIE, Volume 5234, pp Pour A. B., and Hashim M., 2012.The application of ASTER remote sensing data to porphyry copper and epithermal gold deposits. Ore Geology Reviews 44, 1 9. Rodríguez M. E., Fernández R., Echavarría, L. y Ducart D. F., Alteración hidrotermal en el Distrito minero San José, provincia de Santa Cruz. Revista de la Asociación Geológica Argentina 67 (3):