Earth Research from SpaceEarth Research from SpaceИсследование Земли из космоса0205-96143034-5405The Russian Academy of Sciences68586010.31857/S0205961424060029RQYLNJИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ О ЗЕМЛЕResearch ArticlePrediction of Perspective Areas for Gold Mineralization Type Using the Data Set of Remote Sensing Satellite Harmonized Landsat Sentinel-2 on the Territory of the Northern End of the Eastern Slope of the Polar UralsПрогнозирование перспективных площадей на золоторудный тип минерализации на основе интеграции геологической, геофизической информации и обработки набора данных космического аппарата дистанционного зондирования Земли Harmonized Landsat Sentinel-2 для территории северного окончания восточного склона Полярного УралаIvanovaJ. N.ИвановаЮ. Н.
Russian Federation
jnivanova@yandex.ruInstitute of Geology of Ore Deposits, Petrography, Mineralogy and Geochemistry of the Russian Academy of SciencesИнститут геологии рудных месторождений, петрографии, минералогии и геохимии Российской академии наукPeoples’ Friendship University of RussiaРоссийский университет дружбы народов151020246173726062025Copyright ©; 2024, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2024, Российская академия наук2024Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://journals.eco-vector.com/0205-9614/article/view/685860

For the first time, an approach was applied to the processing of Earth remote sensing data for the territory of the northern end of the eastern slope of the Polar Urals. An approach is based the integration of maps of the distribution of hydrothermal alterations and the lineament density scheme, created on the basis of the results of statistical processing of remote sensing data and the digital elevation model Aster GDEM (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model). The work was carried out with the aim of identifying morphological features and patterns, features of the deep structure and identifying areas promising for the gold type of mineralization in the study area. As a result of the study, two new perspective areas were delineated and new predictive and prospecting features of gold mineralization were identified within the study area: (1) areas promising for the gold ore type of mineralization should be sought along transregional fault zones that intersect favorable horizons and structures and control ore mineralization, and along the periphery of a large (97 by 76 km) bowl-shaped heterogenic-plutonic structure of the 1st order of complex structure and long-term development, developed above intracrustal magma chambers; (2) morphostructure should be complicated by ring and arc structures of the 2nd and lower order, as well as discontinuous faults of NW and NE directions with a length of more than 10 km, or weakened zones along which the introduction of intrusive bodies is recorded, genetically related to mineralization; (3) potentially ore-bearing volcanic structures should exhibit metasomatic halos of a significant area (more than 30 km2) with increased indices of ferric iron oxides (hematite) and iron oxides and hydroxides (limonite) and, to a lesser extent, hydroxyl-(Al-OH, Mg -OH), carbonate-containing minerals and oxides and oxides of ferrous iron.

Впервые для северного окончания восточного склона Полярного Урала применен подход к обработке данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), полученных космическим аппаратом Harmonized Landsat Sentinel-2. Рассматриваемый подход заключается в интеграции карт распределения гидротермальных изменений и схемы плотности линеаментов, созданных на основе результатов статистической обработки мультиспектральных данных ДЗЗ, а также цифровой модели рельефа Aster GDEM (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model). Работа проведена с целью выявления морфологических признаков и закономерностей, особенностей глубинного строения для выделения площадей, перспективных на золоторудный тип минерализации. В результате проведенного исследования оконтурены две новые перспективные площади и выделены дополнительные прогнозно-поисковые критерии золотого оруденения: (1) установлено, что площади, перспективные на золоторудный тип минерализации, следует искать вдоль трансрегиональных разломных зон, которые пересекают благоприятные горизонты и структуры и контролируют рудную минерализацию, а также по периферии крупной (97 на 76 км) чашеобразной гетерогенной вулкано-плутонической структуры 1-го порядка с длительной историей развития, локализованной над внутрикоровыми магматическими камерами; (2) морфоструктура должна быть осложнена кольцевыми и дуговыми структурами 2-го и более высоких рангов, а также разрывными нарушениями СЗ и СВ простирания протяженностью более 10 км, либо ослабленными зонами, вдоль которых фиксируются внедрения интрузивных тел, парагенетически связанных с минерализацией; (3) в потенциально рудоносных вулканических постройках должны быть проявлены метасоматические ореолы значительной площади (более 30 км2) с повышенными значениями индексов оксидов трехвалентного железа (гематит), оксидов и гидроксидов железа (лимонит) и в меньшей степени гидроксил-(Al-OH, Mg-OH), карбонат-содержащих минералов и оксидов двухвалентного железа.

Earth remote sensing dataprincipal component methoddigital elevation modellineamentsfaultsmorphostructural mapthe Polar UralsHarmonized Landsat Sentinel-2lineament density mapдистанционное зондирование Землиметод главных компонентцифровая модель рельефалинеаментыразрывные нарушенияморфоструктурная картаПолярный УралHarmonized Landsat Sentinel-2схема плотность линеаментовРоссийский научный фондRussian Science Foundation23-17-00266Abdullah A., Akhir J. M., Abdullah I. Automatic Mapping of Lineaments Using Shaded Relief Images Derived from Digital Elevation Model (DEMs) in the Maran – Sungai Lembing Area, Malaysia // Electr. Jour. of Geotech. Engin. 2010. V. 15(6). P. 949–958.Ананьев Ю.С. Золото-концентрирующие системы Южного складчатого обрамления Западно-Сибирской плиты (на примере Западной Калбы). Дис. … док. геол.-минер. наук. Томск, 2017. 509 с.Aerospace methods of geological research / Ed. A.V. Pertsova. St. Petersburg: VSEGEI, 2000. 316 p. (in Russian).Аэрокосмические методы геологических исследований / Под ред. А.В. Перцова. СПб.: ВСЕГЕИ, 2000. 316 с.Ananiev Yu.S. Gold-concentrating systems of the Southern folded framing of the West Siberian plate (on the example of the Western Kalba). Dis. … dok.geol.-miner. Sciences. Tomsk, 2017, 509 p. (in Russian).Ваганов В.И., Иванкин П.Ф., Кропоткин П.Н. и др. Взрывные кольцевые структуры щитов и платформ. М.: Наука, 1985. 200 с.Andreichev V.L., Kulikova K.V., Larionov A.N., Sergeev S.A. Age of island-arc granites in the Shchuch'ya zone, Polar Urals: first U–Pb (SIMS) results // Doklady Earth Sciences. 2017. Т. 477. № 1. P. 1260–1264.Горный В.И., Крицук С.Г., Латыпов И.Ш., Тронин А.А. Особенности минералогической зональности рудно-магматических систем, вмещающих кварцево-жильные месторождения золота (по материалам спутниковой спектрометрии) // Соврем. пробл. дистан. зондир. Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 3. С. 140–156.Bohlmanna U.M., Koller V.F. ESA and the Arctic - The European Space Agency's contributions to a sustainable Arctic // Acta Astronautica. 2020. V. 176. P. 33–39.Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:1000000 (3-е поколение). Уральская серия. Лист Q-41 - Воркута. Объясн. зап. СПб: ВСЕГЕИ, 2007. 541 с.Cheng Q., Jing, L., Panahi A. Principal component analysis with optimum order sample correlation coefficient for image enhancement // Intern. Jour.of Rem. Sen. 2006. V. 27(16). P. 3387-3401. DOI:10.1080/01431160600606882.Душин В.А. Геологическое строение и магматизм Щучьинского мегаблока (Полярный Урал) // Известия УГГУ. 2020. Вып. 4(60). С. 35-56.Claverie M., Jub J., Masek J. G. et al. The Harmonized Landsat and Sentinel-2 surface reflectance data set // Remote Sensing of Environment. V. 219. 2018. P.145-161.Зылёва Л.И., Коновалов А.Л., Казак А.П. и др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1 : 1000000 (третье поколение). Серия Западно-Сибирская. Лист Q-42 – Салехард: Объяснительная записка. СПб.: ВСЕГЕИ, 2014. 396 с.Doxani G., Vermote E., Roger J.C. et al. Atmospheric correction inter-comparison exercise // Remote Sensing. 2018. 10(2). 352 p.Иванова Ю.Н., Выхристенко Р.И., Викентьев И.В. Геологическая позиция и структурный контроль золоторудной минерализации Малоуральского вулкано-плутонического пояса (Полярный Урал) по результатам анализа мультиспектральных снимков космического аппарата Landsat 8 // Исследование Земли из космоса. 2020. №4. С. 51–62.Dushin V.A. Geological structure and magmatism of the Shchuchinsky megablock (Polar Urals) // News of the USGU. 2020. Issue. 4(60). P. 35-56. (in Russian).Иванова Ю.Н., Выхристенко Р.И. Структурный контроль золоторудной минерализации восточного склона Полярного Урала по результатам анализа мультиспектральных снимков космического аппарата Landsat 8 // Исследование Земли из космоса. 2021. №6. С. 60–73.Farr T.G., Rosen P.A., Caro E., and et al. The shuttle radar topography mission // the American Geophysical Union. 2007. P. 1–33.Иванова Ю.Н., Нафигин И.О. Применение набора данных Landsat-8 и цифровой модели рельефа SRTM для прогнозирования золото-полиметаллической минерализации на территории центральной части Малоуральской зоны, Полярный Урал // Исследования Земли из космоса. 2023 № 6. С. 20–34.Gornyy V.I., Kritsuk S.G., Latypov I.Sh., et al. Osobennosti mineralogicheskoy zonal'nosti rudno-magmaticheskikh sistem, vmeshchayushchikh kvartsevo-zhil'nyye mestorozhdeniya zolota (po materialam sputnikovoy spektrometrii) // Modern problems of remote sensing of the Earth from space. 2014. T. 11. № 3. P. 140–156 (in Russian).Иванченко Г.Н., Горбунова Э.М., Черемных А.В. Некоторые возможности линеаментного анализа при картировании разноранговых разломов (на примере Прибайкалья) // Исследование Земли из космоса. 2022 . №3. С.66–83.Gray J.E., Coolbaugh M.F. Geology and geochemistry of Summitville, Colorado: An Epitermal Acid Sulfate Deposit in a Volcanic Dome // Economic Geology. 1994. V. 89. – P. 1906–1923.Калмыков Б.А., Трусов А.А. Особенности внутреннего строения палеозойских комплексов Щучьинского синклинория Полярного Урала по аэрогеофизическим данным // Разведка и охрана недр. 2015. С. 57–64.Gupta R.P. Remote Sensing Geology, 3rd edn. Springer, Berlin, Germany, 2017. P. 180-190, 235-240, and 332-336.Коротков В.В. Геохимические и другие технологии, методы и методики при прогнозировании и поисках месторождений (преимущественно “скрытого” типа) // ФГБУ “ВИМС”, 2023. 166 с.Hubbard B.E., Mack T.J., Thompson A.L. Lineament Analysis of Mineral Areas of Interest in Afghanistan. USGS Open. Reston, Virginia: U.S. Geological Survey. 2012. Available at: http://pubs.usgs.gov/of/2012/1048.Космическая информация в геологии / Под ред. А.В. Пейве. М.: Наука, 1983. 536 с.Ivanova J.N., Nafigin I.O. Development of an approach for constructing a predictive map of the probabilistic distribution of high-permeability rocks zones for polymetallic mineralization type to data spacecraft Landsat-8 // Research of the Earth from space. 2023. No. 1. DOI: 10.31857/S0205961423010062 (in Russian).Красинский Е.М., Кудряшов И.В. Схема предварительной комплексной интерпретации геофизических материалов. Масштаб 1:1000000, лист Q 42. ФГУП “ВСЕГЕИ”, 2011.Ivanova J.N., Vyhristenko R.I., Vikentiev I.V. Structural control of gold mineralization in the central part of the Malouralskiy volcano-plutonic belt (the Polar Urals) based on the analysis of multispectral images of the Landsat 8 spacecraft // Earth Research from Space. 2020. No. 4. P. 51–62. (in Russian).Левочская Д.В., Якич Т.Ю., Лесняк Д.В., Ананьев Ю.С. Гидротермально-метасоматическая зональность, флюидный режим и типы золотого оруденения участков Эми и Елена эпитермального рудного поля Светлое (Хабаровский край) // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2021. Т. 333. № 10. С. 17–34.Ivanova J.N., Nafigin I.O. Application of the Landsat-8 data set and the SRTM digital elevation model to predict gold-base metal mineralization in the central part of the Little Ural zone, Polar Urals // Earth Research from Space. 2023. №6. P. 20–34. (in Russian).Лесняк Д.В., Ананьев Ю.С., Гаврилов Р.Ю. Структурные, геофизические и геохимические критерии эпитермального кислотно-сульфатного золотого оруденения на примере рудного поля Светлое (Хабаровский край) // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2022. Т. 333. № 8. С. 60–72.Ivanchenko G.N., Gorbunova E.M., Cheremnykh A.V. Some possibilities of lineament analysis when mapping faults of different ranks (using the example of the Baikal region) // Earth Research from Space. 2022. No. 3. P.66-83. (in Russian).Литвинов Т.П., Кудрявцев И.В. Схема предварительной комплексной интерпретации герфизических материалов (актуализированная). Масштаб 1:1000000. Лист Q-42 (Салехард). М.: ФГУП “ВСЕГЕИ”, 2011.Jensen J.R. Introductory Digital Image Processing: A remote sensing perspective // Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River NJ 07458, 3-rd edn., 2005. P. 276–287 and 296–301.Миловский Г.А., Ишмухаметова В.Т., Апаринa А.Д. Применение космической съемки высокого разрешения при поисках прибрежных россыпей и месторождений углеводородов в северных морях России // Исследование Земли из космоса. 2021. № 6. С. 74–82. 2021.Jolliffe I.T. Principal component analysis. Department of Mathematical Sciences King’s College University of Aberdeen, Uk, 2-d edition., 2002. 487 p.Полякова Е.В., Кутинов Ю.Г., Минеев А.Л., Чистова З.Б. Анализ возможности применения цифровых моделей рельефа ASTER GDEM v2 и ArcticDEM для исследований арктических территорий России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Т. 17. № 7. С. 117–127.Kalmykov B.A., Trusov A.A. Features of the internal structure of the Paleozoic complexes of the Shchuchinsky synclinorium of the Polar Urals according to airborne geophysical data // Exploration and protection of subsurface resources. 2015. P. 57–64. (in Russian).Пучков В.Н., Иванов К.С. Тектоника севера Урала и Западной Сибири: общая история развития // Геотектон. 2020. № 1. С. 41–61.Korotkov V.V. Geochemical and other technologies, methods and techniques for forecasting and searching for deposits (mainly “hidden” type) // Federal State Budgetary Institution “VIMS”, 2023. 166 p. (in Russian).Ремизов Д.Н. Шишкин М.А., Григорьев С.И. и др. Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:200000 (2-е изд., циф.). Серия Полярно-Уральская. Лист Q-41-XVI (г. Хордъюс). Объяс. зап. СПб: Картографическая фабрика ВСЕГЕИ, 2014. 256 с.Krasinsky E.M., Kudryashov I.V. Scheme of preliminary comprehensive interpretation of geophysical materials. Scale 1:1000000, sheet Q 42. FSUE "VSEGEI", 2011. (in Russian).Селюкова Т.Н., Галиуллин И.З., Ивановская Г.П. и др. Отчет о поисковых работах на золото вдоль трассы Обская-Бованенково. Отчет Харбейского отряда за 1996-1999 г.г., п. Полярный, Полярно-Уральское государственное геологическое предприятие, 1999.Lesnyak D.V., Ananiev Yu.S., Gavrilov R.Yu. Structural, geophysical and geochemical criteria for epithermal acid-sulfate gold mineralization on the example of the Svetloe ore field (Khabarovsk Territory) // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Engineering of georesources. 2022. V. 333. No. 8. P. 60–72. (in Russian).Серокуров, Ю.Н., Калмыков В.Д., Громцев К.В. Дистанционная оценка золотоносного потенциала // Руды и металлы. 2008. № 1. С. 45–51.Levochskaya D.V., Yakich T.Yu., Lesnyak D.V., Ananiev Yu.S. Hydrothermal-metasomatic zoning, fluid regime and types of gold mineralization in the Emi and Elena sites of the Svetloe epithermal ore field (Khabarovsk Territory) // Proceedings of the Tomsk Polytechnic University. Engineering of georesources. 2021. V. 333. No. 10. P. 17–34. (in Russian).Томпсон И.Н., Кочнева Н.Т., Кравцов В.С. и др. Металлогения скрытых линеаментов и концентрических структур. М.: Недра, 1984. 272 с.Li Z., Zhang H.K., Roy D.P. Investigation of Sentinel-2 bidirectional reflectance hot-spot sensing conditions // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2018.Уэйджер Л., Браун Г. Расслоенные изверженные породы // под ред. В.П. Петрова, пер. с англ. М.: Мир, 1970. 552 с.Litvinov T.P., Kudryavtsev I.V. Scheme of preliminary comprehensive interpretation of herphysical materials (updated). Scale 1:1000000. Sheet Q-42 (Salekhard). M.: FSUE “VSEGEI”, 2011.Шарков Е.В. Формирование расслоенных интрузивов и связанного с ними оруденения. М.: Научный мир, 2006. 368 с.Loughlin W.P. Principal Component Analysis for Alteration Mapping // Photogramm. Eng. Remote Sens. 1991. V. 57 P. 1163–1169.Шарпенок Л.Н. Магматогенно-рудные системы континентальных вулкано-плутонических поясов подвижных областей //Региональная геология и металлогения. 2014. № 58. C. 84–90.Masek J.G., Claverie J., Ju. M. et al. Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) Product User Guide. Product Version 2.0. 2018.Шарпенок Л.Н. Магматогенные кольцевые структуры. Недра, Ленинград, 1979, 231 с.Masek J.G., Vermote E.F., Saleous N.E. et al. A Landsat surface reflectance dataset for North America, 1990-2000 // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2006. 3(1). P. 68–72.Яковлев Г.Ф. Геологические структуры рудных полей и месторождений. М.: Из-во Московского ун-та, 1982. 270 c.Mather P.M. Computer Processing of Remotely Sensed Images: An Introduction. Chichester, UK: John Wiley and Sons. 1999. 460 p.Abdullah A., Akhir J. M., Abdullah I. Automatic Mapping of Lineaments Using Shaded Relief Images Derived from Digital Elevation Model (DEMs) in the Maran – Sungai Lembing Area, Malaysia // Electr. Jour. of Geotech. Engin. 2010. V. 15(6). P. 949–958.Maurer T. How to pan-sharpen images using the gram-Schmidt pan-sharpen method—a recipe. In: International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences, volume XL-1/W1. ISPRS Hannover workshop, Hannover, p. 21–2. Environmental Earth Sciences. 2013. 79:101.Andreichev V.L., Kulikova K.V., Larionov A.N., Sergeev S.A. Age of island-arc granites in the Shchuch'ya zone, Polar Urals: first U–Pb (SIMS) results // Doklady Earth Sciences. 2017. Т. 477. № 1. P. 1260–1264.Milovsky G.A., Ishmukhametova V.T., Aparina A.D. Application of high-resolution satellite imagery in the search for coastal placers and hydrocarbon deposits in the northern seas of Russia // Earth Research from Space. 2021. No. 6. P. 74–82. 2021. (in Russian).Bohlmanna U.M., Koller V.F. ESA and the Arctic - The European Space Agency's contributions to a sustainable Arctic // Acta Astronautica. 2020. V. 176. P. 33–39.Polyakova E.V., Kutinov Yu.G., Mineev A. L., Chistova Z.B. Analysis of the applicability of the ASTER GDEM v2 and ArcticDEM digital elevation models in research on Russia’s Arctic territories // Modern problems of remote sensing of the Earth from space. 2020. 17(7). P. 117-127. (In Russian).Cheng Q., Jing, L., Panahi A. Principal component analysis with optimum order sample correlation coefficient for image enhancement // Intern. Jour.of Rem. Sen. 2006. V. 27(16). P. 3387–3401.Puchkov V.N., Ivanov K.S. Tectonics of the northern Urals and Western Siberia: general history of development // Geotecto. 2020. No. 1. P. 41–61. (in Russian).Claveriea M., Jub J., Masek J.G. et al. The Harmonized Landsat and Sentinel-2 surface reflectance data set // Remote Sensing of Environment. V. 219. 2018. P.145-161.Remizov D.N., Shishkin M.A., Grigoriev S.I. et al. State geological map of the Russian Federation. Scale 1:200,000 (2nd edition, digital). The Polar-Ural series. Sheet Q-41-XVI (Khordyus). Explanatory letter. St. Petersburg: Cartographic factory VSEGEI. 2014, 256 p. (In Russian).Doxani G., Vermote E., Roger J.C. et al. Atmospheric correction inter-comparison exercise // Remote Sensing. 2018. 10(2). 352 p.Roy D.P., Li J., Zhang H.K. et al. Examination of Sentinel-2A multispectral instrument (MSI) reflectance anisotropy and the suitability of a general method to normalize MSI reflectance to nadir BRDF adjusted reflectance // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 199. P. 25-38.Ekneligoda T.C., Henkel H. Interactive spatial analysis of lineaments // Jour. of Comp.and Geos. 2010. V. 36. №8. P. 1081–1090.Roy D.P., Zhang H.K., Ju J. et al. A general method to normalize Landsat reflectance data to nadir BRDF adjusted reflectance // Remote Sensing of Environment. 2016. V. 176. P. 255–271.Farr T.G., Rosen P.A., Caro E. et al. The shuttle radar topography mission // the American Geophysical Union. 2007. P. 1–33.Selyukova T.N., Galiullin I.Z., Ivanovskaya G.P. et. al. Report on prospecting for gold along the Obskaya-Bovanenkovo highway. Report of the Kharbey team for 1996-1999, Polyarny village, Polar-Ural State Geological Enterprise, 1999. (in Russian).Gray J.E., Coolbaugh M.F. Geology and geochemistry of Summitville, Colorado: An Epitermal Acid Sulfate Deposit in a Volcanic Dome // Economic Geology. 1994. V. 89. – P. 1906–1923.Serokurov, Yu.N., Kalmykov V.D., Gromtsev K.V. Remote assessment of the gold-bearing potential // Ores and metals. 2008. No. 1. P. 45–51. (in Russian).Gupta R.P. Remote Sensing Geology, 3rd edn. Springer, Berlin, Germany, 2017. P. 180-190, 235-240, and 332-336.Sharkov E.V. Formation of layered intrusions and associated mineralization. M.: Scientific world, 2006, 368 p. (in Russian).Hubbard B.E., Mack T.J., Thompson A.L. Lineament Analysis of Mineral Areas of Interest in Afghanistan. USGS Open. Reston, Virginia: U.S. Geological Survey. 2012. Available at: http://pubs.usgs.gov/of/2012/1048.Sharpenok L.N. Magmatogenic ring structures. Nedra, Leningrad, 1979, 231 p. (in Russian).Jensen J.R. Introductory Digital Image Processing: A remote sensing perspective // Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River NJ 07458, 3-rd ed., 2005. P. 276–287 and 296–301.Sharpenok L.N. Magmatogenic-ore systems of continental volcano-plutonic belts of mobile areas // Regional geology and metallogeny. 2014. No. 58. P. 84-90. (in Russian).Jolliffe I.T. Principal component analysis. Department of Mathematical Sciences King’s College University of Aberdeen, Uk, 2-d edition., 2002. 487 p.Space information in geology / Ed. A.V. Peive. M.: Nauka, 1983. 536 p. (in Russian).Li Z., Zhang H.K., Roy D.P. Investigation of Sentinel-2 bidirectional reflectance hot-spot sensing conditions // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2018.State geological map of the Russian Federation. Scale 1:1000000 (3rd generation). Ural series. Sheet Q-41 – Vorkuta. Explain. zap. St. Petersburg: VSEGEI, 2007. 541 p. (in Russian).Loughlin W.P. Principal Component Analysis for Alteration Mapping // Photogramm. Eng. Remote Sens. 1991. V. 57 P. 1163–1169.Thannoun R.G. Automatic Extraction and Geospatial Analysis of Lineaments and their Tectonic Significance in some areas of Northern Iraq using Remote Sensing Techniques and GIS // Intern. Jour. of enhanced Res. in Scien. Techn. & Engin. 2013. 2, 2. ISSN NO: 2319-7463.Masek J.G., Claverie J., Ju. M. et al. Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) Product User Guide. Product Version 2.0. 2018.Thomson I.N, Kravtsov V.S., Kochneva N.T., Seredin V.V., Seliverstov V.A. Metallogeny of hidden lineaments and concentric structures. M.: Nedra, 1984. 272 p. (in Russian).Masek J.G., Vermote E.F., Saleous N.E. et al. A Landsat surface reflectance dataset for North America, 1990–2000 // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2006. 3(1). P. 68–72.Vaganov V.I., Ivankin P.F., Kropotkin P.N. Explosive ring structures of shields and platforms. M.: Nauka, 1985. 200 p. (in Russian).Masoud A.A., Koike K. Morphotectonics inferred from the analysis of topographic lineaments auto-detected from DEMs: application and validation for the Sinai Peninsula, Egypt // Tectonophysics. 2011. 510(3). P. 291–308.Vidyapin Yu.P., Bondar I.V. Possibilities of using lineament analysis of the earth’s surface topography for geodynamic studies on the example of the Caucasus region // Bulletin of the Moscow Society of Natural Scientists. Geological department. 2021. V.96. No. 21. P. 39-52. (in Russian).Mather P.M. Computer Processing of Remotely Sensed Images: An Introduction. Chichester, UK: John Wiley and Sons. 1999. 460 p.Verdiansyah O. A Desktop Study to Determine Mineralization Using Lineament Density Analysis at Kulon Progo Mountains, Yogyakarta and Central Java Province. Indonesia // Indonesian Journ. of Geography. 2019. 51, 1. P. 31–41.Maurer T. How to pan-sharpen images using the gram-Schmidt pan-sharpen method—a recipe. In: International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences, volume XL-1/W1. ISPRS Hannover workshop, Hannover, pp. 21–2. Environmental Earth Sciences. 2013. 79:101.Verdiansyah O. Aplikasi Lineament Density Analysis Untuk Membatasi Pola Kaldera Purba Godean // Jour. Teknologi Technoscienti, 2017. 9(2).Roy D.P., Li J., Zhang H.K. et al. Examination of Sentinel-2A multispectral instrument (MSI) reflectance anisotropy and the suitability of a general method to normalize MSI reflectance to nadir BRDF adjusted reflectance // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 199. P. 25-38.Vermote E., Justice C., Claverie M., Franch B. Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product // Remote Sensing of Environment. 2016. V.185. P 46-56.Roy D.P., Zhang H.K., Ju J. et al. A general method to normalize Landsat reflectance data to nadir BRDF adjusted reflectance // Remote Sensing of Environment. 2016. V. 176. P. 255-271.Vermote E.F., Kotchenova S. Atmospheric correction for the monitoring of land surfaces // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2008. V. 113(D23).Thannoun R.G. Automatic Extraction and Geospatial Analysis of Lineaments and their Tectonic Significance in some areas of Northern Iraq using Remote Sensing Techniques and GIS // Intern. Jour. of enhanced Res. in Scien. Techn. & Engin. 2013. 2, 2. ISSN NO: 2319-7463.Wager L., Brown G. Layered igneous rocks // ed. V.P. Petrova, M.: Mir, 1970. 552 p. (in Russian).Verdiansyah O. A Desktop Study to Determine Mineralization Using Lineament Density Analysis at Kulon Progo Mountains, Yogyakarta and Central Java Province. Indonesia // Indonesian Journ. of Geography. 2019. 51, 1. P. 31–41.Wilson J.P., Gallant J.C. Terrain analysis: principles and applications // John Wiley & Sons. 2000. 520 р.Verdiansyah O. Aplikasi Lineament Density Analysis Untuk Membatasi Pola Kaldera Purba Godean // Jour. Teknologi Technoscienti, 2017. 9(2).Yakovlev G.F. Geological structures of ore fields and deposits. 1982, M.: Moscow University, 270 p.Vermote E., Justice C., Claverie M., Franch B. Preliminary analysis of the performance of the Landsat 8/OLI land surface reflectance product // Remote Sensing of Environment. 2016. V.185. P 46–56.Zhu Z., Wang S., Woodcock C.E. Improvement and expansion of the Fmask algorithm: cloud, cloud shadow, and snow detection for Landsats 4-7, 8, and Sentinel 2 images // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 159. P. 269–277.Vermote E.F., Kotchenova S. Atmospheric correction for the monitoring of land surfaces // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2008. V. 113(D23).Zylyova L.I., Konovalov A.L., Kazak A.P., et al. State geological map of the Russian Federation. Scale 1:1000000 (third generation). Series West Siberian. Sheet Q-42 – Salekhard: Explanatory note. St. Petersburg: VSEGEI, 2014. 396 p. (In Russian).Wilson J.P., Gallant J.C. Terrain analysis: principles and applications // John Wiley & Sons. 2000. 520 р.Zhu Z., Wang S., Woodcock C.E. Improvement and expansion of the Fmask algorithm: cloud, cloud shadow, and snow detection for Landsats 4-7, 8, and Sentinel 2 images // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 159. P. 269–277.