Herramientas y técnicas para la identificación de fracturas y discontinuidades en imágenes detectadas por sensores remotos Miriam Ríos Sánchez, Geológa, M.Eng, Candidata de Ph.D QUITO, ECUADOR Julio 8/2008 IMPLICACIONES DEL FRACTURAMIENTO EN EL AGUA SUBTERRANEA z z z Del punto de vista hidrogeológico, las fracturas y discontinuidades son de las mas importantes estructuras geológicas La mayoría de las rocas contienen fracturas y otras discontinuidades las cuales facilitan el almacenamiento y el movimiento de fluidos a través de ellas Por otra lado, algunas discontinuidades, Ej. Faltas y diques también pueden actuar como barreras para el flujo de agua Lineamentos z z Las fallas y las fracturas son elementos estructurales lineares. En rocas duras es difícil juzgar el movimiento a lo largo de una falla o el tipo de fractura (o diaclasas) y sus propiedades hidráulicas por interpretaciones de imágenes solamente. Los elementos lineares en una imagen de supuesta asociación con grandes fracturas, diaclasas o fallas se denominan “lineamentos naturales” Background Lineamiento: una expresión de fractura en la superficie (estructura geológica) en forma de: – Alineamientos de topografía y drenaje – Tendencias lineares en vegetación y anomalías es la humedad del suelo – Truncamiento de afloramientos de roca • Los lineamentos pueden ser identificados utilizando imágenes RS – Tono, color, textura, patrón – Bajo precio, una forma no invasiva para mejorar la exploración de agua subterránea 4 Digital Globe QuickBird Jill Bruning’s defense Imagery Trazo de la Falla Santa Marta – Falla Bucaramanga Colombia ETM Landsat Bandas: 6,5, 4 Ejemplos Córdoba, COLOMBIA Boaco, NICARAGUA Mapa Geológico ¯ TM Imagen Landsat. Color Natural Bandsa: 3,2,1 0 1,1002,200 4,400 6,600 Meters 8,800 Análisis de una sola banda z Bandas 5 y 8 de Landsat z Radarsat z Análisis (Banda c) del Modelo Digital de Terremo (DEM) ¯ z banda infrarroja Landsat TM. B5 Estirada Resolución espacial: 30m 0 1,1002,200 4,400 6,600 Meters 8,800 ¯ z Banda Pancromática Landsat ETM. B8 Estirada Resolución espacial: 15m 0 1,1002,200 4,400 6,600 Meters 8,800 ¯ z Imágenes RADAR Imagen JERS Despeckled Resolución espacial: 25m 0 1,0502,100 4,200 6,300 8,400 Meters 0 1,0502,100 DEM / SOMBRAS 4,200 6,300 8,400 Meters Procesamiento de imágenes digitales z Análisis de los componentes principales z Índices (NDVI, Oxido de Hierro, Hidrotermal) Índice de oxido de hierro Índice NDVI Composición mineral TM Landsat Bandas 5/7, 5/4, 3/1 Análisis del componente principal TM Landsat (PC3,PC2 & PC1) ¯ Mapa de lineamientos (Landsat Dem Radar) 0 850 1,700 3,400 5,100 6,800 Meters Proceso para evaluación de los lineamientos encontrados z Lineamentos asociados con : z z z Drenaje (con y sin vegetación) Reflectancia de suelo (por meteorización );diques máficos; otros diques (cuarzo, pegmatita, etc.); fallas ( si hay evidencia de desplazamiento); interpolación- extrapolación (rastros lineares en desplazamiento continuos y entre diques máficos, estiramientos entre en la extensión de fallas conocidas) conjectural / incierto (en case de que la lineación consista de diferentes elementos), o otros criterios que apliquen a un área en particular. z Durante la interpretación, Se debe considerar con que tipo de lineamento se esta tratando y la categorización de estos puede ayudar z Se deben de tener en cuanta los criterios para en tratamiento de lineamentos , como el largo mínimo, en ancho en case de una posible zona de fractura, contigüidad y prominencia (fuerte- débil etc.). Es evidente que la escala ( resolución) influencia la interpretación de los resultados. COINCIDENCE ANALYSIS Metodología para el proceso digital y compilación usando Imágenes de Satélite para identificar Lineamientos Geológicos en rocas consolidadas: Una aplicación para exploración hidrogeológica en Nicaragua Jill Brunning, 2008 Various Stretch Enhancements on Various Band Combinations* Optimum Index Factor Intensity Hue y Procesamiento de imágenes Saturation Transformation digitales Texture Enhancement y Se intentaron varios procesos Principle Components técnicos– generaron Analysis Normalized Difference numerosos productos Vegetation Index y Cuales productos deberían ser Tassel Cap interpretados para lineamientos? Transformation y Que productos se deben elegir Edge Enhancements para fusión ? (many directions)* Despeckling (many levels)* Change Detection* Stacks & Fusions* Dark Image Adjustment 24 Métodos > 100 scenes (“products”) Métodos y Evaluación de imágenes y Se anotó cualitativamente cada producto de imagen para su habilidad de exhibir fallas como bueno (G) moderado (M), o pobre (P) (Krishnamurthy et al. 1992) y Se escogieron 10 imágenes producto para ser analizadas para encontrar lineamientos. y se crearon 2 productos de fusión a base de otros productos y Total de 12 productos = 12 products 25 Sensor or Source Processing Flow End Product Level #2 RADARSAT-1 Orthorectify and Geolocate Stack and Subset PCA Despeckle Image Subtraction y Original y Despeckle #2 y PCA Despeckle #2 y Change Detection y Despeckle #3 y PCA Despeckle #3 y Original VNIR y PCA VNIR y QuickBird y DEM hillshade y Composite #1 y Composite #2 Level #3 ASTER PCA Stack and Subset PCA QuickBird Topographic Map RADARSAT-1 RADARSAT-1 and ASTER Band Combination 4, 3, 1 with Standard Deviation (2) Stretch Manual digitizing of topographic lines Interpolation Hillshade Stack of 1st PC from each Despeckle Level (1-3) Stack of RADARSAT-1 PCA Despeckle #2, RADARSAT-1 Change Detection, and ASTER Band 1 Methods y Análisis de GIS y Objetivos: y Sintetizar sets de data grandes (12 interpretaciones) y Generar un modo de remover lineamentos falsos y Un producto final con el cual dibujar un mapa de lineamentos y Proceso iterativo – prueba y error 27 GIS Analysis 28 Análisis GIS y Adición de buffered lineamentos de cada interpretación Formato archivo Raster y Calculadora Raster y Coincidence Raster 12 30 31 32