Mineral abundances from ahs (airborne hyperspectral scanner) images by means of spectral unmixing techniques

59 páginas, ilustraciones[ES] En el presente trabajo se analizaron imágenes tomadas con el sensor AHS (Airborne Hy- perspectral Scanner) sobre la comarca de la Alta Sagra, en Toledo (España) para estudiar la distribución y abundancia de arcillas cuya presencia en la zona es previamente cono- cida. En concreto, se analizó la presencia de arcillas especiales (sepiolita y palygorskita), correspondientes a depósitos Miocenos en el sector este de la zona de estudio, y se com- plementó con el análisis de arcillas alumínicas (caolinita, illita y montmorillonita) corres- pondientes a los depósitos fluviales cuaternarios del sector oeste. Para ello, en primer lugar, se redujo la dimensionalidad de las imágenes mediante una transformación Mini- mum Noise Fraction (MNF). Posteriormente, el algoritmo Pixel Purity Index permitió identificar los píxeles más puros según su comportamiento espectral, para tomarlos como valores de referencia para la operación de desmezcla espectral, llamada Mixture-Tuned Matched Filtering (MTMF). Paralelamente, se realizó una clasificación automática del terreno con la herramienta Spectral Angle Mapper (SAM). El resultado fueron imágenes de abundancia relativa de cada mineral estudiado y un mapa de clases de arcillas, respec- tivamente. Las imágenes y datos obtenidos se ajustaron en gran medida a la descripción del mapa geológico y otros estudios previos, y las imágenes de abundancia de arcillas mostraron patrones de distribución explicables por la dinámica geológica y la geomorfo- logía de la zona. En definitiva, el sensor AHS demostró su viabilidad para trabajos de exploración mineral y cartografía geológica, si bien es necesario seguir mejorando la tec- nología de los sensores y mantener una supervisión humana sobre el proceso para aumen- tar la precisión de los resultados[EN] In this paper, the Alta Sagra region in Toledo (Spain) was analysed through AHS (Air- borne Hyperspectral Scanner) images in order to study the distribution and abundance of mineral clays, whose presence in the area had been previously detected. The study was specially focused on special clays (sepiolite and palygorskite), associated with Miocene deposits on the western side of the study area, and was completed with the analysis of aluminic clays (kaolinite, illite and montmorillonite) from Cuaternary deposits on the eastern side. First, a Minimum Noise Fraction (MNF) transformation was made to reduce data dimensionality. Later, the Pixel Purity Index (PPI) algorithm allowed to identify the purest pixels of the image based on their spectral behaviour, and those pixels were taken as a reference for subsequent transformations: a spectral unmixing transformation called Mixture-Tuned Matched Filtering (MTMF) and an automatic classification with the Spectral Angle Mapper (SAM) tool. The given results were images of relative abundance referred to each mineral and a classification map of clays, respectively. Overall, the final data agreed with the information exposed by the geological map and other previous stu- dies, and the patterns showed in the abundance images could be explained by the geolo- gical and geomorphological dynamics of the area. In conclusion, the AHS sensor proved its utility on mineral exploration and geological mapping purposes, although it is still needed to improve the current techonology and maintain human supervision over the process to enhance the accuracy of the result