1。潜在的な地質構造の識別：
リモートセンシングデータは、鉱物堆積物に関連する地質構造を特定するのに役立ちます。断層、折り畳み、リニアメントなどのこれらの構造は、潜在的な鉱化帯を示すことができます。
2。岩石マッピング：
リモートセンシングにより、地質学者はスペクトル特性に基づいてさまざまな岩タイプと変更ゾーンをマッピングできます。この情報は、地質学的文脈を理解し、鉱物探査の将来の領域を特定するのに役立ちます。
3。変質鉱物検出：
変質鉱物は、多くの種類の鉱物堆積物に関連する熱水活動の存在をしばしば示しています。リモートセンシング技術は、鉄酸化物、粘土鉱物、炭酸塩などの変質鉱物を地球の表面に検出できます。
4。地球化学分析：
ハイパースペクトルリモートセンシングデータは、表面材料の元素組成に関する情報を提供できます。このデータは、銅、金、マンガンなど、異常な関心要素の濃度のある領域を識別するために使用できます。
5。構造分析：
リモートセンシングデータは、鉱化帯の存在を示す可能性のある構造的特徴を明らかにすることができます。たとえば、リモートセンシングを通じて特定されたリニアメントと円形構造は、鉱物の可能性についてさらに調査することができます。
6。遠隔地での探索：
リモートセンシングにより、リモートおよびアクセスに不可能な領域を探索できるようになり、広範なフィールド調査の必要性が低下します。これにより、時間とリソースを節約でき、鉱物探査がより効率的になります。
7。地形分析：
リモートセンシングデータは、地形と地形学的特徴に関する情報を提供できます。沖積ファンや排水パターンなどの特定の地形の特徴は、鉱物堆積物に関連する可能性があります。
8。植生分析：
健康な植生は、肥沃な土壌と適切な給水を示している可能性がありますが、基礎となる鉱物堆積物を隠すこともできます。リモートセンシングは、ストレスを受けた植生のゾーンを特定するのに役立ちます。これは、鉱物が豊富な地下環境を示している可能性があります。
9。ターゲット生成：
さまざまなリモートセンシングデータを組み合わせることで、アナリストはさらに調査のために鉱物探査目標を生成できます。これらのターゲットは、鉱化の可能性に基づいて優先順位を付けることができます。
10。監視と環境評価：
リモートセンシングを使用して、採掘活動を監視し、環境への影響を評価できます。また、植生の再生と土壌の安定性を監視することにより、採掘された地域を取り戻すのにも役立ちます。
リモートセンシングデータは、広い領域の総観ビューを提供し、地質学者が地域規模の特徴を迅速に評価し、潜在的な鉱物探査目標を特定できるようにします。地球の表面と地下に関する貴重な情報を提供することにより、リモートセンシングは効率的かつ効果的な鉱物探査に大きく貢献します。
