Virginia González Acosta*(1) y Demetrio Roquionil Rodríguez (2)
(1)Instituto de Geología y Paleontología. Vía Blanca No.1002 y Línea del Ferrocarril. San Miguel del Padrón. CP 11000.La Habana, E mail: vga6902@gmail.com
(2) Jubilado
Resumen
Lograr una diferenciación espectral de las diferentes materias primas minerales industriales estudiadas, tales como: calizas, areniscas y bentonita y su empleo como de patrones de reconocimiento para la clasificación sobre la imagen, fue el propósito de este estudio. Se trabajó con datos satelitales provenientes del LandSat 7 TM, año2000, georreferenciadas al sistema nacional. Se extrajo la firma espectral desde la imagen a partir de un punto de coordenada conocido perteneciente a un afloramiento de la materia prima, se caracterizaron las curvas espectrales obtenidas y se relacionaron con las descripciones o propiedades geológicas. Dichos puntos se emplearon como patrones de reconocimiento y se utilizaron para el mapeo por el método del ángulo espectral. Se demostró que la firma espectral de cada materia prima, es un rasgo que se puede utilizar en la clasificación de imágenes satelitales, utilizadas en la generación de mapas de distribución espacial.
Palabras clave: caliza, areniscas, bentonita, LandSat 7 TM, Cuba
The use of landsat 7 tm sattelite images in the recognition of industrial mineral deposits
Abstract
To achieve a spectral differentiation of the different industrial mineral raw materials studied, such as limestones, sandstones and bentonite and their use as recognition patterns for classification on the image, was the purpose of this study. It worked with satellite data from LandSat 7 TM, year 2000, georeferenced to the national system. The spectral signature was extracted from the image from a known coordinate point belonging to an outcrop of the raw material, the spectral curves obtained were characterized and related to the descriptions or geological properties. These points were used as recognition patterns and were used for mapping by the spectral angle method (SAM). It was demonstrated that the spectral signature of each raw material is a feature that can be used in the classification of satellite images, used in the generation of spatial distribution maps.
Key words: limestone, sandstone, bentonite, LandSat 7 TM, Cuba