Remote sensing techniques for mapping hydrothermal alteration zones of volcanogenic massive sulfide deposits in Red Sea Hills, NE Sudan
Notice bibliographique
Résumé
The area of our research lies in the Red Sea Hills region in NE Sudan and occupies a central position in the Nubian part of the late Proterozoic Nubian-Arabian Shield. The Red Sea Hills have received considerable studies in structural and remote sensing aspects in the past decades. Most of the studies were conducted to understand the structural evolution and the tectonic development of the Nubian-Arabian Shield in northeast Sudan. However, the link between the structural elements and the mineralization in the area is not well established, and in several parts of the region the identification of mineral deposits is also not well known. Therefore, the present study deals mainly with the determination of mineralization zones and highlights the structural elements of the study area. The processing of Landsat 8 OLI images has included different methods such as band rationing, density slicing, and featured oriented principal component analysis. These methods allowed us to identify the zones of hydrothermal alteration, which could be associated with ore mineralization within the study area. These mapped alteration zones were verified with the aid of the obtained field and geochemical data. Interpretation of the detailed geochemical data set of the study area revealed the presence of Au/Cu/Zn anomalies at most of the perspective locations outlined in the hydrothermal composite map, uniquely supporting the usefulness of remote sensing methods. The structural analysis of the brittle deformation manifestations revealed that the NE–SW fracture system represents the main controlling factor on the occurrence of the mineralization in our research area.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».