623Revista de la Asociacin Geolgica Argentina 66 (4): 623 - 633 (2010)

RECONOCIMIENTO DE ALTERACIN HIDROTERMALCON EL SENSOR ASTER, EN EL CURSO MEDIO DEL ROSANTA CRUZ (3140S), PROVINCIA DE SAN JUAN

Daniel J. PREZ1, Patricio E. D'ODORICO BENITES1,2 y Marta C. GODEAS3

1 Laboratorio de Tectnica Andina, Departamento de Ciencias Geolgicas, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad deBuenos Aires. E-mail: daniel@gl.fcen.uba.ar 2 ArPetrol Argentina S.A. E-mail: p.dodorico@arpetrol.com 3 Servicio Geolgico Minero Argentino (SEGEMAR). E-mail: mgodea@mecon.gov.ar

RESUMEN La utilizacin del sensor ASTER (Advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer) permiti la identificacin de di-versos depsitos de alteracin hidrotermal, indicando que la aplicacin de tcnicas espectrales en regiones con buena ex-posicin de afloramientos, permite la identificacin de diversas litologas asociadas a dichos depsitos. En el presente tra-bajo se han probado diferentes mtodos para identificar y generar un mapa de zonas con alteracin hidrotermal median-te el uso de escenas ASTER. Estas reas usualmente contienen grandes cantidades de minerales arcillosos susceptibles deser detectados con imgenes multiespectrales. Diversos autores han desarrollado diferentes procedimientos para clasificary generar un mapa de estos minerales de origen hidrotermal. Entre las ms simples, las combinaciones y cocientes de ban-das han probado ser herramientas muy efectivas para detectar blancos. Los ndices litolgicos buscan reforzar la respuestaespectral de este grupo de minerales mediante productos y cocientes de bandas. Estas tcnicas no implican una correccinintegral de la escena ASTER. Otras tcnicas empleadas en este estudio requieren de un procesamiento ms profundo, es-pecialmente cuando se trabaja con datos espectrales. Las mismas incluyen la clasificacin SAM (spectral angle mapper) y latransformacin MNF (minimun noise fraction) para separar el ruido y reducir los requisitos posteriores para procesar la ima-gen. Los espectros utilizados en este trabajo fueron obtenidos con muestras de campo con un espectrmetro de reflectan-cia SWIR (short wave infrared) y mediante la derivacin de sus escenas. Los mtodos de clasificacin han sido probados enreas de mineralizacin conocida, como Los Pelambres, El Pachn y Altar; y en otros sectores en la regin del ro SantaCruz como Carniceras y La Coipa; en el sector sudoccidental de la provincia de San Juan. Los resultados de este trabajose presentan en forma de imgenes de asociacin de minerales e ndices litolgicos.

Palabras clave: Sensores remotos, ASTER, alteracin hidrotermal, Cordillera frontal, SanJuan, Mioceno.

ABSTRACT: Reconnaissance of hydrothermal alteration with the ASTER sensor, in the middle course of Ro Santa Cruz (3140' S), province of San Juan. The advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer (ASTER) was used to identify different de-posits of hydrothermal alteration which indicates that several important lithological groups can be mapped in areas with goodexposure by using spectral-matching techniques. Different methods are tested in order to identify and map zones with hydro-thermal alteration minerals using the ASTER dataset. These areas are often referred to having large quantities of clay mine-rals which can be detected using multispectral imagery. Several authors have developed different procedures to map thesehydrothermal minerals. Among the simplest ones, band combinations and band ratios have proven to be very useful tools foridentifying targets. Lithology indexes point to reinforce the spectral response of this group of minerals working with bandproducts and ratios. So far, these techniques do not need a full image correction. Other methods here employed require fur-ther processing of the ASTER scene, especially when spectral data are used. These techniques include spectral angle mapper(SAM) classification and minimum noise fraction (MNF) transforms to segregate noise and reduce computational require-ments. Spectral data used in this paper were collected from field samples using SWIR (short wave infrared) reflectance spec-troscopy and derived from the scene itself. These mapping methods have been tested in areas of known hydrothermal altera-tion occurrences, e.g. Los Pelambres, El Pachn and Altar, and in other sector of Santa Cruz region like Carnicerias and LaCoipa; all of these at the south westernmost part of San Juan province. The result of this work is here presented as a seriesof images showing lithology indexes and an expected mineral assembly.

Keywords: Remote sensing, ASTER, hydrothermal alteration, Cordillera Frontal, San Juan, Miocene.

INTRODUCCIN

En los ltimos aos el uso de imgenes sa-telitales se ha constituido en una importan-te herramienta para generar un mapa lito-lgico preliminar. Entre los datos ms uti-lizados para estas tareas se encuentran lasimgenes ASTER (Advanced spaceborne ther-mal emissin and reflection radiometer), frecuen-temente empleadas en la identificacin deminerales y generacin del mapa geolgicoen general. El reconocimiento de zonascon minerales de alteracin hidrotermal esuna aplicacin particular de los sensoresremotos multiespectrales, cuyo principalobjetivo en este caso es el reconocimientode depsitos comercialmente explotables.Diversos autores utilizaron este tipo deimgenes en la identificacin de mineralesde alteracin hidrotermal, tales comoKruse (1993), Souza Filho et al. (2003),Hewson (2003) y Ducart et al. (2006),Ninomiya (2002, 2004); Rowan et al. (2003)y Rowan y Mars (2003).ASTER es un sensor multiespectral a bor-do del satlite EOS (Earth observing system) -TERRA que forma parte del sistema deobservacin terrestre de la NASA. El sat-lite posee una rbita heliosincrnica a 705km de altura. El ancho de barrido es de 60km y la distancia entre rbitas es de 172 ki-lmetros. El sensor tiene una resolucinespectral que va desde 0,520 hasta 11,650(m) micrmetros, distribuida en 14 ban-das que a su vez se agrupan en tres subsis-temas independientes. Estos subsistemasson el VNIR (visible and near infrared) contres bandas (1-3) (0,52 a 0,86 m) y una re-solucin espacial de 15 m, el SWIR (shortwave infrared) con seis bandas (4-9) (1,6 a2,43 m) y una resolucin espacial de 30 my, por ltimo, el TIR (thermal infrared) concinco bandas (10-14) (8,125 a 11,65 m) yuna resolucin espacial de 90 metros.Adems el sensor cuenta con un telescopioadicional que tiene una resolucin espec-tral igual a la banda 3 y que est orientado27,7 hacia atrs, obtenindose de estemodo las bandas 3N (nadir) y 3B (haciaatrs), con las que se construye el par este-reoscpico a partir del cual se genera elmodelo digital de elevacin (DEM) de

cada escena (Fujisada 1995, ERSDAC2001), (Cuadro 1).El rea de estudio se sita en el sectorsudoccidental de la provincia de SanJuan, en el departamento de Calingasta, aunos 80 kilmetros al oeste de la locali-dad de Barreal (Fig. 1). Abarca desde elparalelo 3127'S hasta 3140'S y desde elmeridiano 7023'O hasta 7031'O, cu-briendo una superficie total de aproxima-damente 980 kilmetros cuadrados. Lacomarca se caracteriza por su relievemontaoso, con alturas que superan los4500 m s.n.m.. Los principales valles sonsurcados por cursos de agua permanen-tes, el ms importante de los cuales es elro Santa Cruz. La zona se caracteriza porla presencia de numerosas manifestacio-nes con alteracin hidrotermal asociadas,algunas de ellas en explotacin o en pros-peccin. Como ejemplo se puede citarLos Pelambres, Pachn y Altar (Sillitoe1973, Fernndez et al. 1974 y Almandozet al. 2005). El presente trabajo es unaaplicacin de las tcnicas de clasificaciny generacin del mapa litolgico, previa-mente desarrolladas por otros autores.La escena ASTER utilizada en el presen-te estudio fue obtenida de la base de da-tos de la NASA, a travs de la pgina webhttp://edcimswww.cr.usgs.gov/pub/ims-welcome/, sitio oficial del EOS (Earth ob-serving system), mediante la CONAE(Comisin Nacional de Actividades Espaciales).La metodologa de trabajo se bas en lacomparacin de las respuestas de algunasreas de mineralizacin conocidas con lasrespuestas de blancos en zonas de inte-rs, previo al trabajo de campo. Durantela campaa se extrajeron ocho muestrasde los blancos en algunas zonas de inte-rs, que posteriormente fueron estudia-das por espectrometra de reflectancia.Los espectros obtenidos fueron utiliza-dos como referencia para generar elmapa a partir de la escena ASTER.

GEOLOGA

La comarca est emplazada en el sectornorte de la faja plegada y corrida de LaRamada, forma parte de la Cordillera

Principal y Cordillera Frontal y se ubicaen el extremo sur del segmento de sub-duccin subhorizontal (flat slab) (Cahill eIsacks 1992).La geologa (Fig. 1) de la comarca estdominada por un basamento gneo com-puesto por cuerpos intrusivos granodio-rticos y coladas piroclsticas. Sobre estebasamento, de edad trisica, se apoya endiscordancia una sucesin sedimentariade origen marino somero y continental,la que presenta una participacin crecien-te de material piroclstico hacia la sec-cin superior. La unidad aflorante msreciente es una volcanita miocena decomposicin bsica a intermedia.El basamento del rea est formado poruna sucesin de rocas piroclsticas cidasdel Grupo Choiyoi, las que son intruidaspor el Batolito Pico Los Sapos, de com-posicin dominante granodiortica a gra-ntica, con miembros ms bsicos subor-dinados en abundancia.La sucesin sedimentaria mesozoica seinicia con la unidad de synrift de laFormacin Rancho de Lata (lvarez1996), constituida principalmente porconglomerados y brechas mal selecciona-das, pelitas negras lacustres y rocas piro-clsticas con lticos tobceos y riolticos.En discordancia angular se apoya laFormacin Los Patillos (lvarez 1996) deedad jursica inferior a media (Ramos y l-

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VNIR

SWIR

TIR

CUADRO 1: Caractersticas de las bandasde los susbsistemas VNIR, SWIR y TIR.

Subsistema Banda Rango Resolucin No. Espectral Espacial

m (micrometro)

123N3B4567891011121314

0.52 - 0.600.63 - 0.690.78 - 0.860.78 - 0.861.600 - 1.7002.145 - 2.1852.185 - 2.2252.235 - 2.2852.295 - 2.3652.360 - 2.4308.125 - 8.4758.475 - 8.8258.925 - 9.27510.25 - 10.9510.95 - 11.65

15 m

30 m

90 m

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Figura 1: mapageolgico y deubicacin del reade estudio.

Alteracin hidrotermal en el ro Santa Cruz...

varez 1999). La misma est constituida porareniscas y calizas bioclsticas y oolticas deorigen marino somero. Por encima se hallaun nivel de brechas calcreas de pocas dece-nas de metros de espesor, pertenecientes ala Formacin La Manga, de edad calovianainferior a oxfordiana media-superior. Estasdos ltimas de ambiente de postrift (lva-rez 1996). Sin relacin estratigrfica se en-cuentra la Formacin Auquilco constituidapor yesos con textura sacaroide y localizadasobre la falla Pelambres en el ro Carnicera.Sobre la Formacin La Manga y en discor-dancia, continan los depsitos continenta-les del Jursico superior de la FormacinTordillo, bien representados en la comarca eintegrada por areniscas, sabulitas y conglo-merados rojizos de origen continental, des-arrollados en una cuenca de intraarco, aso-ciados a un rgimen extensional y que mar-can la culminacin del ciclo jursico en la re-gin (Cristallini y Ramos 1996).Continan las secuencias cretcicas condepsitos volcnicos y volcaniclsticoscontinentales de la Formacin CristoRedentor. Estn formados por una alter-nancia de coladas andesticas, ignimbritas

dacticas, conglomerados clasto-sosteni-dos y areniscas rojas. Estos depsitos sedisponen en una faja que bordea la mar-gen occidental del ro Santa Cruz, for-mando amplios anticlinales y sinclinalescon rumbo septentrional, extendindosesobre el lmite argentino-chileno hastaaproximadamente los 37LS. Los depsi-tos terciarios con poco desarrollo corres-ponden a un prfiro dactico vinculadocon un halo de alteracin hidrotermal y ala mineralizacin de los yacimientos deEl Pachn y Los Pelambres (Fernndez etal. 1974). Otras zonas de alteracin hansido identificadas y localizadas en el te-rreno, en la ladera occidental de la cordi-llera de Santa Cruz, en el ro La Coipa, yen el ro de la Carnicera (Fig. 2). Unacuarta zona de alteracin hidrotermal,denominada Altares (Fig. 2), ha sidoidentificada tambin en el extremo nor-oeste de la zona de estudio, y que corres-ponde a un sistema de mineralizacin dealta sulfuracin vinculado a un sistema deprfido cuprfero (Almandoz et al. 2005).La estructura de la regin se caracteriza porpresentar dos estilos bien definidos, los cua-

les se habran desarrollado durante elMioceno superior. Uno es de piel fina (thinskinned) y habra sido el responsable de lafuerte deformacin en la cobertura sedi-mentaria mesozoica, formando anticlinalesy sinclinales en las secuencias cretcicas delCordn del Yunque y del Lmite. El segun-do es de piel gruesa (thick skinned), y mues-tra una deformacin que afecta a los blo-ques de basamento de la cordillera de SantaCruz la que es levantada por una falla dealto ngulo ubicada al este de dicha cordille-ra (DOdorico et al. 2006). La porcin cen-tral de la comarca en estudio, o bloqueMondaca es levantada por la falla Monda-quita, de alto ngulo, por sobre los estratosmesozoicos previamente descriptos. El esti-lo de piel fina puede verse en el roCarnicera, mediante el corrimientoPelambres de bajo ngulo, que afecta laFormacin Los Pelambres, previamente de-formada, la que constituye una estructurafuera de secuencia (Figs. 1 y 2).

DEPSITOS MINERALES ENLA REGIN

Dentro de la zona bajo estudio se encuen-tran tres reas de mineralizacin y altera-cin hidrotermal, las cuales estn actual-mente en prospeccin o en explotacin.Estas reas son Altar, El Pachn y LosPelambres (Sillitoe 1973, Fernndez et al.1974 y Almandoz et al. 2005). Dentro deeste estudio, dichas zonas de alteracinson utilizadas como punto de compara-cin para generar el mapa de alteracionesde otros sectores utilizando los datos delsensor ASTER.En el extremo noroccidental del rea bajoestudio se encuentra el prospecto Altar, sis-tema epitermal de alta sulfuracin asociadoa un prfiro cuprfero (Almandoz et al.2005). En la parte central del prospectoaflora un cuerpo intrusivo cuarzo diorticode edad miocena que lleva sobreimpuestouna intensa alteracin potsica caracteriza-da por biotitas reemplazadas por sericita,cristales de ortoclasa y cantidades menoresde anhidrita, turmalina y magnetita disemi-nada. Sobre este cuerpo intrusivo se des-arrolla un intenso stockwork de cuarzo, piri-

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Figura 2: Combinacin debandas RGB: 654, con laszonas de alteracin en colorazul claro; y ubicacin delas muestras extradas estu-diadas con espectrometrade reflectancia.

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ta, calcopirita y bornita. La zona potsica sevio posteriormente afectada por dos pulsosde alteracin flica, con calcosina, digenita,covellina y bornita asociadas en una prime-ra fase, mientras que el segundo pulso pro-dujo removilizacin parcial del cobre. Lasuperficie con alteracin arglica es reduci-da y se halla en una posicin topogrficams elevada respecto de la zona flica. Laroca de caja, formada por flujos andesti-cos, se encuentra afectada por un halo ex-terno de alteracin propiltica. Por otro lado, en el sector sudoccidentalde la comarca se desarrolla un importan-te sistema de alteracin y mineralizacinasociado a dos prfiros cuprferos, LosPelambres, sobre territorio chileno(Sillitoe 1973) y El Pachn (Fernndez etal. 1974). El primero est integrado porun complejo intrusivo tonaltico que al-berga la mayor parte de la mineralizacin,con andesitas y diques aplticos subordi-nados. Las dataciones radimtricas obte-nidas sobre biotitas hidrotermales arroja-ron edades levemente inferiores a 10 Ma(Reich et al. 2003). El prfiro cuprfero ElPachn se encuentra aledao a LosPelambres y en territorio argentino. Estformado por prfiros diorticos - grano-diorticos y diques dacticos - tonalticosque en su conjunto intruyen a la Forma-cin Los Pelambres (equivalente a la For-macin Juncal de edad cretcica). La alte-racin potsica se desarrolla preferencial-mente sobre las rocas porfricas, en lascercanas del contacto con la roca de caja.Asimismo, la alteracin flica afecta fuer-temente a los plutones, dando como re-sultado una paragnesis de sericita - piri-ta - slice. El halo propiltico afecta mar-ginalmente a los intrusivos, siendo susefectos ms notorios en la roca de caja,formada por volcanitas de composicinintermedia y tobas cidas. Por ltimo, laalteracin arglica aparece como resulta-do de un proceso de lixiviacin asociadaa un probable enriquecimiento superg-nico (Fernndez et al. 1974).Adicionalmente, durante las labores decampo se identificaron dos zonas con al-teracin visible, previamente no mencio-nadas especficamente por la bibliografa

existente. En el presente trabajo estosdos sectores se los denomina como zonade inters 1 y zona de inters 2, sta lti-ma posiblemente vinculada genticamen-te con el prfiro cuprfero Los Pelambres(Fig. 2 y posteriores). Algunas muestrasde campo empleadas para este estudiofueron tomadas en estas reas de inters.

SENSOR ASTER

Diferentes tcnicas de procesos con datosdigitales satelitales, como composicionescolor RGB, clasificacin supervisada y co-cientes de bandas, pueden discriminar mi-nerales en rocas con alteraciones hidroter-males. Adems y mediante la aplicacin demuestreos y espectros con PIMA (portableinfrared mineral analyzer) (Cuadro 2), se pue-de obtener informacin para ser aplicadaluego en procesos de datos de imgenes,lo cual permite identificar zonas de altera-cin hidrotermal.La regin del ro Santa Cruz y en generalde Cordillera Frontal a estas latitudes, esrida y con poca o nada cobertura vege-tal, lo cual favorece ampliamente el usode datos satelitales en la identificacin deminerales asociados a depsitos con inte-rs econmico. En el presente trabajo seaplicaron varias y diferentes tcnicas deprocesamiento de datos satelitales con lafinalidad de identificar y realizar el mapade diferentes unidades geolgicas ademsde las zonas de alteracin hidrotermal. Usualmente, para aplicar tcnicas de iden-tificacin de alteracin hidrotermal se uti-lizan los subsistemas VNIR y SWIR, conuna resolucin espacial de 30 m y nuevebandas que cubren el rango espectral0,520 2,430 (m) micrmetros.

Preprocesamiento de la imagenEn el presente trabajo se utiliz una esce-na ASTER con un procesamiento nivel 1B(L1B), el cual lleva incorporado coeficien-tes radimtricos y geomtricos en un archi-vo adjunto. Adicionalmente, este productose proyecta sobre un mapa rotado y geo-rreferenciado, preservando la resolucindel instrumento (ERSDAC 2001). Sin embargo el procesamiento L1B nolleva ninguna correccin del efectoCrosstalk (Iwasaki et al. 2005). Este fen-meno consiste en la prdida de seal porreflexin de fotones desde la banda 4 ha-cia las bandas 5 y 9, causando que la res-puesta de estas ltimas sea mayor a lareal. Si bien este efecto se produce en to-das las bandas del subsistema SWIR, esms intenso en las dos bandas menciona-das porque estn fsicamente ms cercade la banda 4 en el sensor. La correccinse realiz usando programa ERSDACCrosstalk 3, de libre acceso.Los valores digitales de ocho bits de cadabanda fueron transformados en valoresde radiancia en la atmsfera superior.Este procedimiento, que evita prdida deinformacin, puede ser realizado utili-zando la siguiente ecuacin general:

En donde Radi es la radiancia de unabanda, UCFi es el coeficiente de transfor-macin (unit conversion factor) y DNi esla reflectancia expresada como un valordigital de ocho bits. Los factores de con-versin son provistos por la NASA encada meta archivo que acompaa a laimagen procesada a nivel L1B. Una vezefectuadas estas correcciones, puede co-menzar el trabajo de interpretacin de la

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CUADRO 2: Mineraloga obtenida por espectrometra de reflectancia.

Muestra Litologa (original) Composicin

23-06 Ignimbrita rioltica Illita 60%, 20% caolinita, 20% cuarzo 30-06 Riolita Cuarzo 60%, 40% illita-esmectita 30-06a Granodiorita Cuarzo 60%, 40% illita-esmectita 31-06 Granodiorita Cuarzo 60%, illita 40%, trazas de jarosita 31-06a Granodiorita Cuarzo 80%, illita-esmectita 20%, trazas de caolinita 37-06 Riolita Cuarzo 60%, illita-esmectita 40% 38-06 Dacita Illita 90%, chamosita 10% 39-06 Dacita Illita 100%

Alteracin hidrotermal en el ro Santa Cruz...

escena con combinaciones, cocientes endices de identificacin litolgica.La radiacin solar reflejada que detecta elsensor debe necesariamente atravesar laatmsfera, que est constituida por gasesy polvo. Estos elementos producen undebilitamiento y distorsin de la respues-ta debido a la absorcin selectiva de algu-nas longitudes de onda en particular conrespecto a otras, que llegan con mnimasperturbaciones hasta el sensor. Estos fe-nmenos pueden suprimirse aplicandouna correccin atmosfrica (Green et al.1993) en la que se tiene en cuenta un mo-delo de atmsfera (para este estudio elmodelo es mid - latitude summer), el efectosde los aerosoles (despreciables en estecaso) y la humedad ambiental media. Elpropsito de este procesamiento es quelas condiciones bajo las cuales son obte-nidos los espectros en la imagen seaniguales a las condiciones de laboratoriodonde se obtienen las curvas de espec-trometra de reflectancia. En este estudio,la correccin atmosfrica se realiz conel software comercial ENVI Flaash.

Combinaciones y cocientes de bandasLas combinaciones de bandas constituyenel mtodo ms simple y rpido para locali-zar zonas con presencia de minerales arci-llosos. Para este trabajo se ha empleado lacombinacin RGB: 654. Las arcillas pre-sentan una fuerte absorcin en las bandas5 y 6, asociada a la vibracin del enlace Al-OH en el rango 2,160 a 2,200 (m) micr-metros (Hunt y Salisbury 1970, Pontual etal. 1997). La reflectancia en la banda 4 deASTER es ms elevada, ya que no tieneasociada ninguna absorcin caractersticade las arcillas. Por este motivo, en la com-binacin de bandas expuesta las zonas conminerales arcillosos se ven en diferentestonos de azul (Fig. 2).Las combinaciones de cocientes de ban-das constituyen otra herramienta para de-tectar reas con presencia de mineralesarcillosos. El mtodo consiste en realizarel cociente entre una banda en donde lasarcillas presentan picos de reflectancia(alto DN o digital number asociado) y otrabanda en donde las arcillas tienen picos

de absorcin (bajo DN asociado). Deeste modo, se busca reforzar la respuestade aquellos pxeles que renan estas con-diciones. La combinacin RGB: 4/5,4/6, 4/7 utilizada en este trabajo dacomo resultado una imagen en donde laszonas con alteracin aparecen de colorblanco, debido a la alta respuesta en lostres cocientes (Fig. 3). Como se mencio-n anteriormente, el enlace Al-OH de lasarcillas produce picos de absorcin en lasbandas 5 y 6, mientras que en la banda 7la reflectancia es baja debido al enlace Fe-OH (Pontual et al. 1997).

ndices de identificacin litolgica - SWIRLa identificacin de minerales de altera-cin puede realizarse aprovechando lascaractersticas de absorcin en determi-nadas regiones del espectro, coincidentescon algunas bandas del sensor ASTER.Algunos autores han planteado el uso dendices litolgicos para lograr tal fin. Enparticular, Ninomiya (2004) ha utilizadondices para reforzar la respuesta deaquellas reas con presencia de mineralesde alteracin. Dichos ndices fueron utili-zados en el presente estudio con la finali-dad de identificar diversas reas las cualescontienen arcillas de origen hidrotermal(Zonas de inters 1 y 2 en la figura 4a).El primero de los ndices queda definidopor la siguiente ecuacin:

Los minerales como la montmorillonita,caolinita, alunita y las micas presentanuna absorcin muy definida en la banda6, mientras que en las bandas 4 y 7 tienenuna reflectancia moderada. Segn el au-tor (Ninomiya 2004) la deteccin de mi-nerales sensibles a este ndice se producecuando se cumple la condicin OHIa >4,05. La figura 4a es un mapa de este n-dice, en donde se observa que los mayo-res valores (colores naranja y rojo) estnasociados al prospecto Altar y a los pr-firos cuprferos Los Pelambres y ElPachn. Del mismo modo, se puede infe-rir la presencia de montmorillonita y mi-

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Figura 3: Combinacinde bandas RGB para loscocientes 4/5, 4/6, 4/7.En este caso, los blancosaparecen de color blancoo blanco verdoso. (Zonade Inters 1: La Coipa yro Santa Cruz. Zona deInters 2: La Carnicera.)

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cas en las Zonas de inters 1 y 2 debido alos altos valores de este ndice en estossectores. El segundo ndice utilizado enla identificacin de minerales de altera-cin es similar al primero, pero detectaaquellos minerales con un pico de absor-cin centrado en la banda 5, de modoque la ecuacin para este nuevo ndice sedefine como:

Dentro del grupo de minerales suscepti-bles de ser detectados con este ndice es-tn la pirofilita, la caolinita y la alunita. Sepuede definir la presencia de uno o msde estos minerales si se cumple queOHIb > 3,5. La figura 4b es el resultadode la aplicacin de este segundo ndicesobre la escena ASTER. Nuevamente seobservan altos valores por encima delumbral establecido asociados a las reasde mineralizacin conocida, as como a lazona de inters 1. Un tercer ndice hace uso de un rasgo es-pectral nico de la alunita, una absorcinmuy fuerte y definida que se centra en la

banda 8, por lo cual Ninomiya (2004) hadefinido el ndice de alunita como:

No obstante, la identificacin de este sul-fato mediante la aplicacin del ndice hadado resultados negativos. Por este moti-vo se infiere que las zonas de alteracinestudiadas no exhiben cantidades signifi-cativas de alunita que puedan ser detecta-das con este mtodo.

ESPECTROMETRA DE REFLECTANCIA

La espectrometra de reflectancia es unatcnica de identificacin de minerales ba-sada en la emisin de radiacin electro-magntica en la regin del espectro infra-rrojo cercano (SWIR). Dentro de esterango, algunos iones y enlaces metal-intienen absorciones muy definidas quepermiten reconocer su existencia dentrode la muestra analizada (Litvak y Godeas2003). La mayora de estos iones y enla-ces se encuentran en los minerales de al-

teracin hidrotermal, por este motivo elmtodo es de amplia aplicacin en la bs-queda de reas mineralizadas.Dentro del rea de estudio se han selec-cionado algunos puntos de extraccin demuestras para ser estudiadas con espectro-metra de reflectancia SWIR. La eleccinde estos puntos se hizo sobre la base delas imgenes de combinaciones de bandasy cocientes de bandas. Se extrajeron un to-tal de ocho muestras (Fig. 2), que fueronposteriormente estudiadas con un espec-trmetro PIMA (portable infrared mineralanalyzer) de reflectancia SWIR (Fig. 7). Elcuadro 2 es una sntesis de las interpreta-ciones de las muestras estudiadas. La es-pectrometra de reflectancia SWIR es unmtodo semicuantitativo

PROCESAMIENTO DE LOSDATOS ASTER

La tcnica para identificacin de minera-les y litologas utilizada en este trabajofue desarrollada inicialmente para traba-jar con imgenes hiperespectrales, aun-que su uso luego se hizo extensivo a las

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OHIbbanda4 x banda7banda5 x banda5

ALIbanda7 x banda7banda5 x banda8

Figura 4: a) ndice OHIa en la zona de estudio. Las respuestas ms intensas estn asociadas al prospecto Altar y a la Zona de Inters 1. Vase en la escala de co-lores el umbral establecido por Ninomiya (4 para el ndice OHa); b) ndice OHIb en la misma rea, donde los valores ms altos se hallan los mismos sectores.Vase en la escala de colores el umbral establecido por Ninomiya (3,5 para el ndice OHb).

Alteracin hidrotermal en el ro Santa Cruz...

escenas multiespectrales, con resultadossatisfactorios (Crosta et al. 2003 a y b).Dichas tcnicas de trabajo requieren unprocesamiento adicional sobre la imagenque consiste en eliminar los efectos de laatmsfera sobre la radiacin incidente yreflejada.

Clasificaciones con el mtodo SAM(spectral angle mapper)La tcnica SAM es un mtodo de compa-racin automtica entre los espectros decada pxel de la escena y un conjunto deespectros de referencia (Kruse et al.1993). Estos ltimos pueden ser extra-dos de una base de datos espectrales opueden obtenerse con muestras de cam-po en un laboratorio. El algoritmo bsicopermite tratar los espectros como vecto-res en un espacio n-dimensional, en don-de n es el nmero de bandas incluidas enla clasificacin. Cada vector espectral tie-ne asociado una direccin y un mdulo;ste ltimo proporcional a la iluminacinsolar. La comparacin se realiza en trmi-nos de la diferencia angular (llamado n-gulo espectral) entre los vectores de laimagen y de referencia. La diferencia an-

gular entre dos vectores espectrales pue-de calcularse con la siguiente ecuacin:

En donde t es el espectro de estudio y rel espectro de referencia. El nmero n re-presenta el nmero de bandas estudiadasy es el ngulo entre vectores. El mto-do no es sensible a la iluminacin solar,ya que compara ngulos y no mdulos.Por este motivo, todas las iluminacionesson tratadas igualmente por el algoritmo.El resultado del mtodo es una imagende clasificacin SAM y un nmero n deimgenes rule que muestran la distanciaangular entre cada espectro de la imageny el espectro de referencia, medida en ra-dianes. Los pxeles ms oscuros repre-sentan una diferencia angular menor, ypor lo tanto una mayor similitud entre es-pectros (Ducart et al. 2006). Para este trabajo se han utilizado los es-pectros de campo como referencia paraaplicar esta tcnica de clasificacin espec-

tral, mientras que el valor angular mxi-mo de similitud entre vectores es 0,10 ra-dianes. La figura 5, es el resultado de laclasificacin SAM con los espectros decampo. Los espectros de campo, medi-dos con el espectrmetro de reflectanciaSWIR, fueron re-muestrados para la re-solucin del sensor ASTER (Fig. 8). Sehan tomado como vlidos slo aquellosespectros que se identificaron sobre lasreas de alteracin conocidas. La clasifi-cacin positiva en otros sectores de la es-cena, principalmente en los afloramien-tos del Batolito Pico Los Sapos, podraindicar la existencia de una asociacin deminerales compatible con la meteoriza-cin de granitoides. Se ha observado laocurrencia de minerales del grupo de lasarcillas en las secciones delgadas estudia-das para esta unidad litolgica.

Identificacin de minerales con es-pectros de la imagenPara el presente estudio se utiliz unatcnica adicional en la identificacin dealteracin, en la cual se utiliza el mtodoSAM pero usando espectros de referen-cia extrados de la propia escena ASTER.

630

Figura 5: Resultado de la clasificacin SAMsobre el rea de estudio, utilizando los espec-tros de campo. Los colores del mapa resultantese corresponden con los colores de los espec-tros de la figura 8. Los blancos de alteracinhan sido identificados satisfactoriamente, conexcepcin de la zona de inters 1.

Figura 6: Clasificacin SAM de la escena, utilizandolos espectros o endmembers extrados de la imagen. Loscolores del mapa resultante se corresponden con loscolores de los espectros de la figura 9. Se observa queal este del prospecto Altar hay una amplia zona dondela clasificacin ha sido positiva. Sin embargo, estosafloramientos, correspondientes a una granodiorita tri-sica, no han sido identificados como blancos por losotros mtodos empleados en este trabajo.

Figura 7: Espectros de reflectancia de las mues-tras estudiadas, su interpretacin se puede ver enel cuadro 2.

D. J. PREZ, P. E . D 'ODORICO BENITES Y M. C. GODEAS

= cos-1ti . ri

ti2 . ri2

Para ello se emplearon las bandas 4 a 9del subsistema SWIR y el asistente de cla-sificacin espectral de ENVI, denomi-nado ENVI Spectral hourglass wizard, basa-do en el flujo de trabajo propuesto porKruse (1999). El primer paso es una transformacin es-tadstica tipo MNF (minimun noise fraction)para determinar la dimensionalidad inhe-rente a los datos y separar el ruido(Green et al. 1988). El proceso utiliza dostransformaciones en cascada, basadas enel anlisis de componentes principales(PCA). La primera transformacin rees-cala y remueve la correlacin entre ban-das del ruido. El resultado de este primerpaso es informacin en donde el ruidotiene varianza unitaria y no tiene correla-cin entre bandas. La segunda transfor-macin es un anlisis de componentesprincipales comn, que reduce la dimen-sionalidad de los datos. El producto deeste proceso es un conjunto de imgenes,

en donde la informacin espectral til seagrupa en las primeras bandas, mientrasque las ltimas bandas tienen asociadasmucho ruido y poca informacin, y porlo tanto pueden ser descartadas. En basea este ultimo anlisis del mtodo, es quepara el presente estudio, de las seis ban-das MNF determinadas por el asistente,slo se tomaron las cinco primeras, yaque son las que slo tienen informacin.La bsqueda y seleccin de los espectrosde referencia que sern utilizados en la cla-sificacin posterior se realiza con un algo-ritmo denominado ndice de pxel puro(purity pixel index - PPI) (Boardman et al.1995). Este es un medio para separar lospxeles que son mezclas de aquellos pxelesespectralmente ms puros. Estos ltimosusualmente pueden ser expresados comomezclas de endmembers. Mediante la itera-cin de proyecciones n dimensionales y unvalor de umbral, el algoritmo PPI determi-na cuantas veces cada pxel fue registradocomo extremo en las mltiples proyeccio-nes. Usualmente, los pxeles ms puros co-rresponden a sustancias espectralmentenicas, como pueden ser los minerales.Para este trabajo, se utilizaron las prime-ras cinco bandas MNF y 12.000 proyec-ciones, estableciendo como valor umbral2,5 DN (siendo el valor unitario de DNun desvo estndar respecto de la mediade los pxeles). La identificacin y selec-cin de los pxeles ms puros y extremosfue asistida con la herramienta n-Visuali-zer de ENVI. Como resultado de esteproceso de seleccin, se obtuvieron sieteespectros o endmembers.Los espectros obtenidos con el algoritmoPPI y la herramienta de visualizacin fue-ron posteriormente empleados en unaclasificacin SAM. La distancia angularmxima de similitud entre vectores es-pectrales fue establecida en 0,10 radianes.Aunque se utilizaron los siete endmem-bers, solamente dos probaron ser identi-ficables en forma efectiva sobre las reasde alteracin conocidas y las zonas de in-ters 1 y 2 (Fig. 6). Por este motivo, losrestantes cinco espectros fueron descar-tados para obtener la imagen definitiva. La composicin mineralgica de estos

dos espectros puede ser estimada me-diante un anlisis cuidadoso de los picosde absorcin y reflexin. Para ello, losdos endmembers usados para clasificar laimagen fueron comparados con los es-pectros de referencia de la base de datosespectrales del USGS (Clark et al. 1993).De este modo, el espectro n-D Class 3est dominado por caolinita, mientrasque el espectro n-D Class 4 estara com-puesto principalmente por Illita y canti-dades menores de muscovita (Fig. 9).

CONCLUSIONES

El uso y anlisis de datos del sensor mul-tiespectral ASTER en la zona de estudio,ha permitido realizar el levantamiento dela geologa y estructura, y adems tam-bin realizar la identificacin de zonascon presencia de minerales de alteracin,susceptibles de ser detectados con estesensor. La combinacin de bandas RGB:654 incluye los picos de absorcin ms

631

Figura 8: Espectros de campo utilizados para laclasificacin SAM (figura 6) re-muestrados a la re-solucin del subsistema SWIR de ASTER (muestra30-06 en rojo; muestra 30-06a en verde; muestra31-06a en amarillo; muestra 37-06 en azul). Loscolores indicados de las curvas corresponden a lafigura 5. Los espectros re-muestrados se indicancon letra "R".

Figura 9: Espectros de referencia utilizados parala clasificacin SAM de la figura 6. De los siete ob-tenidos originalmente, slo dos mostraron una de-teccin sobre los blancos de alteracin. Para la in-terpretacin, vase el texto.

Alteracin hidrotermal en el ro Santa Cruz...

caractersticos de las arcillas, principal-mente en el rango 2,160 2,200 (m) mi-crmetros, donde absorbe el enlace me-tlico Al-OH. Por este motivo, la combi-nacin ha resultado efectiva para recono-cer blancos de alteracin en las zonas deinters 1 (ros Santa Cruz, La Coipa) y 2(ro de la Carnicera). Del mismo modo,el cociente de bandas RGB: 4/5, 4/6,4/7 refuerza las respuestas de los picosde absorcin de las arcillas, por ello tam-bin resulta til para reconocer blancos. Los ndices han resultado parcialmenteexitosos para identificar minerales arcillo-sos en la zona de trabajo. Presentan unafuerte respuesta en el prospecto Altar, ElPachn y la zona de inters 1 (ros SantaCruz, La Coipa). En Los Pelambres y lazona de inters 2 (ro de la Carnicera) lasrespuestas fueron ms dbiles y en parti-cular con el ndice OHIb no alcanzaron asuperar el valor de umbral establecido porNinomiya (2004) como base de identifica-cin. El ndice de alunita ALI no arrojresultados positivos en ninguna porcinde la imagen, hecho que puede interpre-tarse como la ausencia de este mineral encantidades significativas.El uso de espectros de campo fue tilpara determinar la composicin bsica delas arcillas que constituyen los blancos dealteracin. A partir del anlisis de estaimagen se concluye que estas reas enparticular se hallan dominadas por mez-clas de slice y arcillas del grupo de la illi-ta-esmectita. La discriminacin en halosconcntricos sugiere adems que la illita-esmectita podra tener distintos gradosde cristalinidad, a pesar de que las mues-tras presentan la misma proporcin entreesta arcilla y el cuarzo. Por otro lado, laclasificacin realizada con los espectrosobtenidos de la escena podra indicar lapresencia de caolinita en el sector exter-no, mientras que los ncleos de altera-cin podran estar efectivamente consti-tuidos por illita y cantidades subordina-das de muscovita.Sin embargo, la identificacin de minera-les con el mtodo de los endmembers deri-vados, no ha sido certero en la identifica-cin de las reas con alteracin hidroter-

mal. De los siete espectros extrados coneste mtodo, slo dos corresponden amezclas de minerales arcillosos. Por otrolado, la clasificacin ha incluido ampliaszonas donde afloran las granodioritastrisicas, inmediatamente al este del pros-pecto Altar. Estas zonas no han sidoidentificadas como blancos por ningunaotra tcnica de reconocimiento empleadaen este estudio.

AGRADECIMIENTOS

Los autores agradecen a los rbitros por lalectura crtica del texto. A Ro TintoExploration, por su apoyo en las tareas decampo. Contribucin parcialmente finan-ciada con fondos del Subsidio UBACYTX812, Universidad de Buenos Aires.

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Recibido: 13 de Noviembre, 2009Aceptado: 25 de Marzo, 2010

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