Mapeo de Unidades Litogeofísicas sobre datos de gamma espectrometría utilizando clasificación supervisada: Caso de estudio, Norte de Irlanda
21 páginas : imágenes.
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/17274
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/17274
- Palabra clave:
- Clasificación supervisada de máxima verosimilitud
Geofísica aerotransportada
Radiometría
Mapeo geológico
Geoquímica
ESPECTROMETRIA DE MASAS
GEOFISICA
RADIOMETRIA
Supervised classification of maximum likelihood
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Radiometry
Geological mapping
Geochemistry
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- License
- Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2017
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Ferreira Borda, Ingrid TatianaLara Martínez, Norma Marcelamarcelara@gmail.comEspecialista en GeomáticaEspecialista en GeomáticaCalle 1002018-02-27T18:02:38Z2019-12-30T18:03:21Z2018-02-27T18:02:38Z2019-12-30T18:03:21Z2017-12-13http://hdl.handle.net/10654/1727421 páginas : imágenes.En entornos altamente degradados es crucial que los mapas geológicos brinden información concerniente tanto a la parte de suelo como al lecho de roca, para usos que van desde el uso de la tierra hasta la gestión de recursos. A menudo, los geólogos se enfrentan al desafío de actualizar los mapas existentes y en áreas con situaciones que presentan dificultades (acceso, clima, seguridad) las observaciones en el terreno están escasamente disponibles, y por lo tanto, es necesario complementarlas con métodos basados en datos obtenidos por teledetección. Para este propósito, se discute el uso del método de clasificación supervisada de máxima verosimilitud en la región de Midlands, Norte de Irlanda utilizando datos radiométricos aerotransportados de alta resolución adquiridos en el 2005, en grillas interpoladas de Potasio, Uranio y Torio; el análisis de estos contenidos se discute en términos de las firmas espectrales para la atribución litológica de las clases. Los mapas de clasificación supervisada resultantes se pueden considerar como modelos espaciales de la distribución del contenido de radioelementos en formaciones superficiales y subsuperficiales, la fuente de rayos gamma que emanan del suelo se relaciona principalmente con la geoquímica del lecho de roca y con las modificaciones de la distribución del radioelemento por meteorización y otros mecanismos secundarios, como la movilización por el viento o el agua. En consecuencia, los mapas de clasificación pueden integrarse dentro de un entorno SIG y ser utilizados por el geólogo como un soporte para el mapeo de las litologías de la roca madre y su alteración.In highly degraded environments, it is crucial that geological maps provide information concerning both the soil part and the bedrock, for uses ranging from land use to resource management. Often, geologists face the challenge of updating existing maps and in areas with situations that present difficulties (access, climate, safety), field observations are scarcely available, and therefore, it is necessary to complement them with methods based on data obtained by remote sensing. For this purpose, the use of the maximum likelihood supervised classification in the Midlands region of Northern Ireland using high resolution airborne radiometric data acquired in 2005, using interpolated grids of Potassium, Uranium and Thorium is discussed; the analysis of these contents is discussed in terms of the spectral signatures for the lithological attribution of the classes. The resulting supervised classification maps can be considered as spatial models of the distribution of the content of radioelements in surface and subsurface formations, the source of gamma rays emanating from the soil is mainly related to the geochemistry of the bedrock and to the modifications of the distribution of the radioelement by weathering and other secondary mechanisms, such as mobilization by wind or water. Consequently, the classification maps can be integrated into a GIS environment and used by the geologist as a support for the mapping of the lithologies of the parent rock and its alteration.pdfapplication/pdfspaspaUniversidad Militar Nueva GranadaFacultad de IngenieríaEspecialización en GeomáticaDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2017https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadashttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Clasificación supervisada de máxima verosimilitudGeofísica aerotransportadaRadiometríaMapeo geológicoGeoquímicaESPECTROMETRIA DE MASASGEOFISICARADIOMETRIASupervised classification of maximum likelihoodAirborne geophysicsRadiometryGeological mappingGeochemistryMapeo de Unidades Litogeofísicas sobre datos de gamma espectrometría utilizando clasificación supervisada: Caso de estudio, Norte de IrlandaLitogeophysical Mapping on gamma spectrometry data using Supervised Classification: Case of Study, Northern Irelandinfo:eu-repo/semantics/otherTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/workingPaperTexthttp://purl.org/coar/resource_type/c_8042C. Munyati, "Wetland change detection on the Kafue Flats, Zambia, by classification of a multitemporal remote sensing image dataset," International Journal of Remote Sensing, vol. 21, nº 9, pp. 1787-1806, 2000.F. Yuan, K. Sawaya, B. Loeffelholz y M. Bauer, "Land cover classification and change analysis of the Twin Cities (Minnesota) metropolitan area by multitemporal Landsat remote sensing," Remote Sensing of Environment, vol. 98, pp. 317-328, 2005R. Shives, B. Charbonneau y K. Ford, "The detection of potassic alteration by gamma‐ray spectrometry—Recognition of alteration related to mineralization," Geophysics, vol. 65, nº 6, pp. 2001-2011, 2000Geological Survey of Ireland, GSI Bedrock Geology 500K Series, 2006J. A. Hodgson y M. D. Ture, "Interpretation of the Tellus A1 & North Midlands Airbone Geophysical Surveys," Geological Survey of Ireland, Dublin, 2016. J. Vázquez de La Torre, Metodología para ajustar clasificaciones supervisadas de imágenes satelitales, una contribución a la conservación del gorrión serrano (Xenospiza baileyi), México D.F.: Universidad Nacional Autónoma de México, 2015Japan Association of Remote Sensing, Remote Sensing Note, Tokyo: Japan Association od Remote Sensing, 1993International Atomic Energy Agency, Guidelines for radioelement mapping using gamma ray spectrometry data, Vienna, Austria: IAEA, 2003B. Minty, "Fundamentals of airbone gamma-ray spectrometry," AGSO Journal of Australian Geology & Geophysics, vol. 17, nº 2, pp. 39-50, 1997K. Ford, J. R. Harris, R. Shives, J. Carson y J. Buckle, "Remote predictive mapping 2. Gamma-ray spectrometry: A tool for mapping Canada's North," Geoscience Canada, pp. 109-126, 2008L. M. 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Hung, "Twelve different interpolation methods: A case study of Surfer 8.0," Proceedings of the XXth ISPRS Congress, pp. 778-785, 2004EspecializaciónIngenieria - Especialización en GeomáticaLICENSElicense.txttext/plain1521http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/17274/1/license.txt57c1b5429c07cf705f9d5e4ce515a2f6MD51ORIGINALLaraMartinezNormaMarcela2017.pdfArticuloapplication/pdf3024449http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/17274/2/LaraMartinezNormaMarcela2017.pdfe08a4fa0f51b1a61a6070e93ec70cd6eMD52TEXTLaraMartinezNormaMarcela2017.pdf.txtExtracted texttext/plain41195http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/17274/3/LaraMartinezNormaMarcela2017.pdf.txtdac94a6dad663e81d74052886ab4a94cMD53THUMBNAILLaraMartinezNormaMarcela2017.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6452http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/17274/4/LaraMartinezNormaMarcela2017.pdf.jpg48c7c0719fb06103ec11a6f647b76beeMD5410654/17274oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/172742019-12-30 13:03:21.325Repositorio Institucional UMNGbibliodigital@unimilitar.edu.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 |