MINERIA

Highlights

• Hyperspectral sensors possess numerous bands and bandwidth than multispectral remote sensors.

• Remote sensing approach for mineral exploration has limitation of depth of investigation.

• High resolution hyperspectral remote sensors are more suitable for geologic mapping and mineral exploration.

• Hyper spatial sensors such as IKONOS and Rapid Eye have no reference on mineral exploration.

• Difficult to mine areas require cloud computing, big data analytic, machine learning and drone technologies.

Abstract

Modern remote sensing using satellites replaced film cameras and balloons used as platforms in aerial photography. Multispectral and hyperspectral remote sensors and geographic information system (GIS) are used in mineral exploration to evaluate mineral potential. Landsat, Advanced space borne thermal reflection and emission radiometer (ASTER), System Pourl’ Observation dela Terre (SPOT), Indian remote sensing (IRS), Sentinel-2 and Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) sensor image data were used in the analyses. Image data processing by minimum noise fraction (MNF), principal component analysis (PCA) band rationing (BR) and independent component analysis (ICA) improve data for easy minerals recognition. Earth Resources Data Analysis System (ERDAS) imagine software is for numerical image processing while geological, geophysical and geochemical surveys data are integrated with image data using ArcGIS software to delineate mineral potential zones. The mineral potential map is classified into low, moderate good and excellent zones. Innovations such as cloud computing, big data analytics, drones and machine learning algorithms have been introduced in mineral exploration due to depletion in available mineral reserves. These technologies are useful in mineral exploration in hard to reach areas. The review shows that ASTER sensor has higher capability to detect hydrothermal altered minerals more than Landsat, SPOT, Sentinel-2 sensors. Hyperspectral AVIRIS can identify minerals in hydrothermally altered volcanic areas better than all multispectral sensors due to its narrow bands widths. The review shows that a combination of more than one remote sensor in mineral search gives more credible results than using an individual sensor. Application of satellite remote sensing in geological mapping covers a wider area than aerial photography. However, remote sensing method has a limitation of depth, because the electromagnetic spectrum (EMS) measure properties of surface geological features not from the subsurface. Mineral exploration using satellite remote sensing and GIS can be applied in different geological settings.

Aspectos destacados

Resumen

La teledetección moderna mediante satélites ha reemplazado a las cámaras de película y los globos utilizados como plataformas en la fotografía aérea. Los sensores multiespectrales e hiperespectrales y los sistemas de información geográfica (SIG) se utilizan en la exploración de minerales para evaluar el potencial mineral. En los análisis se utilizaron datos de imágenes de sensores Landsat, ASTER (Radiómetro de emisión y reflexión térmica espacial avanzado), SPOT (Sistema de Observación de la Tierra), IRS (Televisión de la India), Sentinel-2 y AVIRIS (Espectrómetro de imágenes visible e infrarrojo aerotransportado). El procesamiento de datos de imagen mediante fracción de ruido mínima (MNF), análisis de componentes principales (PCA), racionamiento de bandas (BR) y análisis de componentes independientes (ICA) mejora los datos para facilitar el reconocimiento de minerales. El software ERDAS (Sistema de Análisis de Datos de Recursos Terrestres) se utiliza para el procesamiento numérico de imágenes, mientras que los datos de estudios geológicos, geofísicos y geoquímicos se integran con los datos de imagen mediante el software ArcGIS para delimitar zonas con potencial mineral. El mapa de potencial mineral se clasifica en zonas de bajo, moderado, bueno y excelente potencial. Se han introducido innovaciones como la computación en la nube, el análisis de macrodatos, los drones y los algoritmos de aprendizaje automático en la exploración mineral debido al agotamiento de las reservas minerales disponibles. Estas tecnologías son útiles en la exploración mineral en áreas de difícil acceso. La revisión muestra que el sensor ASTER tiene mayor capacidad para detectar minerales alterados hidrotermalmente que los sensores Landsat, SPOT y Sentinel-2. El sensor hiperespectral AVIRIS puede identificar minerales en áreas volcánicas alteradas hidrotermalmente mejor que todos los sensores multiespectrales debido a sus bandas estrechas. La revisión muestra que la combinación de más de un sensor remoto en la búsqueda de minerales proporciona resultados más fiables que el uso de un solo sensor. La aplicación de la teledetección satelital en el mapeo geológico abarca un área más amplia que la fotografía aérea. Sin embargo, el método de teledetección tiene una limitación de profundidad, ya que el espectro electromagnético (EMS) mide las propiedades de las características geológicas superficiales, no del subsuelo. La exploración de minerales mediante teledetección satelital y SIG puede aplicarse en diferentes entornos geológicos.

Introduction

In remote sensing, energy is transmitted through space, which interact with matter at the earth's surface and recorded by a sensor on a platform (Campbell and Wynne 2011). Electromagnetic energy sensors operate from space borne and air borne platforms used in inventorying, surveying and monitoring of earth resources (Campbell and Wynne 2011). Mineral exploration by geospatial methods enables geoscientists to appraise the mineral potential of a region rapidly and take quick decision (Merchant and Narumalani, 2009). Exploitation of economic minerals deposit of a nation accelerates industrial growth, increase per capital income and standard of living of its citizens (Rekhibi et al., 2015). The search for economic minerals requires proficiency in characterising minerals types, place of occurrence and reserve approximation efficiently (Januar Fery et al., 2020). Geological field mapping is pivotal in evaluating the mineral potential of an area. Diverse exploration methods are required to discover the location of a mineral deposit. From primordial, mineral investigation involved geological, geochemical and geophysical techniques at different phases of mineral prospecting programme. The mineral exploration expert's end in view is to recognise zones of uncharacteristic concentration of the focussed mineral probable zone. Mineral search applying geospatial techniques is intricate, involving data acquisition, analysis and combining the various thematic mineral controls for quick and informed decision-making. Mineral investigation involve different classes of data ranging from geological maps, satellite images, geochemical and geophysical database in various layouts. GIS software is the final program for amalgamating the data to obtain the best outcome (Osman 2012). Applying remote sensing method aids the exploration geologist to narrow the search area and afterwards reduce the time of fieldwork and the overall expenditure of the exploration programme. 

Introducción 

En la teledetección, la energía se transmite a través del espacio, interactúa con la materia en la superficie terrestre y es registrada por un sensor en una plataforma (Campbell y Wynne, 2011). Los sensores de energía electromagnética operan desde plataformas espaciales y aéreas utilizadas para el inventario, el estudio y el monitoreo de los recursos terrestres (Campbell y Wynne, 2011). La exploración mineral mediante métodos geoespaciales permite a los geocientíficos evaluar rápidamente el potencial mineral de una región y tomar decisiones ágiles (Merchant y Narumalani, 2009). La explotación de los depósitos de minerales económicos de un país acelera el crecimiento industrial, aumenta el ingreso per cápita y mejora el nivel de vida de sus ciudadanos (Rekhibi et al., 2015). La búsqueda de minerales económicos requiere experiencia en la caracterización eficiente de los tipos de minerales, su lugar de ocurrencia y la estimación de reservas (Januar Fery et al., 2020). El mapeo geológico de campo es fundamental para evaluar el potencial mineral de un área. Se requieren diversos métodos de exploración para descubrir la ubicación de un yacimiento mineral. Desde su origen, la investigación mineral involucra técnicas geológicas, geoquímicas y geofísicas en diferentes fases del programa de prospección mineral. El objetivo final del experto en exploración mineral es reconocer zonas de concentración atípica de la zona probable del mineral en cuestión. La búsqueda de minerales mediante técnicas geoespaciales es compleja e implica la adquisición y el análisis de datos, así como la combinación de diversos controles temáticos de minerales para una toma de decisiones rápida e informada. La investigación mineral involucra diferentes clases de datos, desde mapas geológicos e imágenes satelitales hasta bases de datos geoquímicas y geofísicas en diversos formatos. El software SIG es el programa final para integrar los datos y obtener el mejor resultado (Osman 2012). La aplicación del método de teledetección ayuda al geólogo de exploración a delimitar el área de búsqueda y, posteriormente, reducir el tiempo de trabajo de campo y el gasto total del programa de exploración.

Such remote sensing methods include aerial photographs, Landsat, hyperspectral and thermal imageries.

GIS has displayed its convenience with respect to mineral exploration. Remote sensing involves distinguishing, measuring reflected, and absorbed electromagnetic energy from far objects comprising a variety of materials such as rocks, minerals, land use and land cover for classification (Vincent 1997). Multispectral satellite imageries using airborne remote sensors with elevated three-dimensional resolution can detect promising areas for mineral deposit (Chica-Olmo et al., 2002). GIS program has the facility to create a mineral prospect map without ground field mapping. Geological features control the mineral accumulation prospect of an area. Geospatial technique is more convenient than conventional ground based exploration methods in mineral investigation (Omali 2021). Remote sensing can discriminate the spectral marks of rocks and minerals, while GIS is able to integrate different data sources concerning the geology (Omali 2021). Spectral characteristics and curves for different types of rocks and their mineral content can distinguish the types of minerals in rocks (Ondieki, 2015).

Despite the numerous benefits of geospatial techniques compared to conventional methods that found useful ore deposits, it is still underutilised in mineral exploration. Several myths surrounding the application of remote sensing data include lack of sufficient resolution, accuracy for practical use and the data is costly. Others are it is experimental, too complicated to use and data is not readily available. Remote sensing and GIS methods find applications in various disciplines including geosciences but some misconceptions limits its usage. Although remote sensing does not cover gravity, magnetics and resistivity measurements, some schools of thought still view it as a geophysicist's exclusive domain. This erroneous notion limits its application by other professionals, thereby inhibiting its usage by other practitioners. Admittedly, interpretation of geospatial data demand geospatial intelligence by the user. Currently, experts in geospatial interpretation are lacking. This major drawback has contributed to lack of experts to teach the subject at advanced levels. In most instances, those saddled with the task of imparting knowledge on this subject possess little or no background to deliver effectively on this mandate. This poses a serious limitation to meaningful application of this modern technique of data acquisition, analysis and interpretation in a quick, inexpensive and timely manner. The author has observe these anomalies over the years and the observation necessitated this review to correct the erroneous notion.

Estos métodos de teledetección incluyen fotografías aéreas, imágenes Landsat, hiperespectrales y térmicas.

El SIG ha demostrado su utilidad en la exploración mineral. La teledetección consiste en distinguir y medir la energía electromagnética reflejada y absorbida por objetos distantes, compuestos por diversos materiales como rocas, minerales, usos y coberturas del suelo, para su clasificación (Vincent, 1997). Las imágenes satelitales multiespectrales, obtenidas mediante sensores remotos aerotransportados con alta resolución tridimensional, permiten detectar áreas prometedoras para depósitos minerales (Chica-Olmo et al., 2002). Los programas SIG (Sistemas de Información Geográfica) permiten crear mapas de prospección mineral sin necesidad de realizar trabajo de campo. Las características geológicas determinan la probabilidad de acumulación mineral en una zona. La técnica geoespacial resulta más conveniente que los métodos de exploración terrestres convencionales en la investigación minera (Omali, 2021). La teledetección permite discriminar las características espectrales de rocas y minerales, mientras que los SIG integran diferentes fuentes de datos geológicos (Omali, 2021). Las características y curvas espectrales de los distintos tipos de rocas y su contenido mineral permiten diferenciar los minerales presentes en ellas (Ondieki, 2015). A pesar de las numerosas ventajas de las técnicas geoespaciales en comparación con los métodos convencionales para la localización de yacimientos minerales útiles, su uso en la exploración minera sigue siendo limitado. Diversos mitos rodean la aplicación de datos de teledetección, como la falta de resolución y precisión suficientes para su uso práctico, y el elevado coste de los datos. Otros mitos sostienen que se trata de un método experimental, demasiado complejo de usar y que los datos no están fácilmente disponibles. La teledetección y los métodos SIG se aplican en diversas disciplinas, incluidas las geociencias, pero algunas ideas erróneas limitan su uso. Si bien la teledetección no abarca mediciones de gravedad, magnetismo ni resistividad, algunas corrientes de pensamiento aún la consideran un dominio exclusivo de los geofísicos. Esta noción errónea limita su aplicación por parte de otros profesionales, lo que a su vez inhibe su uso por otros especialistas. Es cierto que la interpretación de datos geoespaciales requiere inteligencia geoespacial por parte del usuario. Actualmente, existe una escasez de expertos en interpretación geoespacial. Esta importante limitación ha contribuido a la falta de expertos para impartir la materia a niveles avanzados. En la mayoría de los casos, quienes tienen la tarea de impartir conocimientos sobre este tema carecen de la formación necesaria para cumplir eficazmente con esta función. Esto supone una seria limitación para la aplicación significativa de esta técnica moderna de adquisición, análisis e interpretación de datos de forma rápida, económica y oportuna. El autor ha observado estas anomalías a lo largo de los años, lo que motivó esta revisión para corregir esta idea errónea.

Studies by Kwang et al. (2014); Atakpa et al. (2018; Botwe and Osei (2018); and Pour and Hashim (2015) integrated Landsat ETM+ mid infrared band, with geological, geophysical and geochemical fieldwork data, for mineral exploration. The researchers overlaid data in ArcGIS environment and generated a mineral probability maps. Alarifi et al. (2022) utilised Landsat 8 Sentinel-2 and ASTER data adopting GIS based weighted overlay multicriteria decision analysis for mineral exploration in Khnaiguiyah district in Saudi Arabia. The study delineated prospective zones of hydrothermal alteration zones and six zones of mineralisation potential were delineated paving the way for further exploration. The mineral potential map show indicators of very low of 31.36%, low (28.22%), moderate (20.49%), good (10.99%), very good (6.35%) and excellent (2.59%) of the coverage area. The designated zones correlated with gossans related to sulphide mineral alteration zones existing in the area. Musangi (2017) by geospatial techniques mapped mineral potential in Mui Basin in Kitu County successfully. The study applied Landsat 8 images to map hydrothermal alteration zones and lithological units and geological structures to show how suitable the area is for mineral exploration. The mineral potential map was classified into most suitable, moderately suitable and least suitable for mineralisation potential. They concluded that geospatial techniques are less expensive and less time consuming in identifying mineral potential zones unlike traditional geophysical methods. Mineral exploration and geological mapping of Hamissana, north central Sudan by Mohammed et al. (2021) employed Landsat Operational Land imager (OLI), Thermal Infrared Sensor (TIRS) and Landsat 8 for mapping rocks and minerals Landsat operational imager was processed using image processing techniques and revealed the presence of alteration zones suitable for gold mineralisation. The study used ERDAS imagine for numerical image processing and ArcGIS for combining information to map rocks and minerals. GIS amalgamated different sources of information to generate the final map displaying rocks and minerals and promising zones for mineral occurrence. Caruso (2020) integrated remote sensing and GIS to improve mineral exploration in southern Gawler ranges South Australia. The study prospected for gold porphyry copper, and epithermal silver mineralisation. Air borne hyperspectral imagery was analysed by spatial feature filtering, image matching techniques to identify alteration mineralogy. Results show that central topographic features, Nankil Hill, is close to potential porphyry copper mineralisation. Mineralisation with Pertimbo Hill far from mineralisation as likely chlorite alteration expressed at the surface. The researcher indicated that traditional exploration methods like geophysics and geochemical analysis are expensive, time consuming and limited in geographic extent. Verma et al. (2021) posited that advances in remote sensing and the use of GIS software has revolutionised geoscience and simplified mineral exploration.

This review is design to analyse trends, pitfalls and guide for future exciting research using remote sensing and GIS in mineral exploration. This will bring to the fore existing gaps, advances, theories and models applied by researchers in the use of remote sensing and GIS in the field of geoscience. This will enable scientist applying the techniques to avert the pitfalls and create an enabling environment for proper remote sensing data integration using GIS for meaningful applications.

Estudios de Kwang et al. (2014); Atakpa et al. (2018; Botwe y Osei (2018); y Pour y Hashim (2015) integraron la banda infrarroja media Landsat ETM+, con datos de trabajo de campo geológicos, geofísicos y geoquímicos, para la exploración de minerales. Los investigadores superpusieron datos en el entorno ArcGIS y generaron mapas de probabilidad de minerales. Alarifi et al. (2022) utilizaron datos Landsat 8 Sentinel-2 y ASTER adoptando un análisis de decisión multicriterio de superposición ponderada basado en SIG para la exploración de minerales en el distrito de Khnaiguiyah en Arabia Saudita. El estudio delimitó zonas prospectivas de zonas de alteración hidrotermal y se delinearon seis zonas de potencial de mineralización allanando el camino para una mayor exploración. El mapa de potencial mineral muestra indicadores de muy bajo (31,36%), bajo (28,22%), moderado (20,49%), bueno (10,99%), muy bueno (6,35%) y excelente (2,59%) del área de cobertura. Las zonas designadas se correlacionaron con gossans relacionados con zonas de alteración de minerales de sulfuro existentes en el área. Musangi (2017) mediante técnicas geoespaciales mapeó con éxito el potencial mineral en la cuenca de Mui en el condado de Kitu. El estudio aplicó imágenes de Landsat 8 para mapear zonas de alteración hidrotermal y unidades litológicas y estructuras geológicas para mostrar qué tan adecuada es el área para la exploración mineral. El mapa de potencial mineral se clasificó en más adecuado, moderadamente adecuado y menos adecuado para el potencial de mineralización. Concluyeron que las técnicas geoespaciales son menos costosas y consumen menos tiempo en identificar zonas de potencial mineral a diferencia de los métodos geofísicos tradicionales. La exploración mineral y el mapeo geológico de Hamissana, centro norte de Sudán por Mohammed et al. (2021) emplearon Landsat Operational Land Imager (OLI), Thermal Infrared Sensor (TIRS) y Landsat 8 para mapear rocas y minerales. Landsat Operational Imager se procesó utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y reveló la presencia de zonas de alteración adecuadas para la mineralización de oro. El estudio utilizó ERDAS Imagine para el procesamiento numérico de imágenes y ArcGIS para combinar información para mapear rocas y minerales. El SIG amalgamó diferentes fuentes de información para generar el mapa final que muestra rocas y minerales y zonas prometedoras para la presencia de minerales. Caruso (2020) integró la teledetección y los SIG para mejorar la exploración mineral en la cordillera de Gawler, al sur de Australia. El estudio prospectó la mineralización de oro, pórfido de cobre y plata epitermal. Se analizaron imágenes hiperespectrales aéreas mediante filtrado de características espaciales y técnicas de coincidencia de imágenes para identificar la mineralogía de alteración. Los resultados muestran que la colina Nankil, una de las características topográficas centrales, se encuentra cerca de una posible mineralización de pórfido de cobre. La mineralización en la colina Pertimbo está lejos de la mineralización, probablemente debido a una alteración de clorita en la superficie. El investigador indicó que los métodos de exploración tradicionales, como la geofísica y el análisis geoquímico, son costosos, requieren mucho tiempo y tienen un alcance geográfico limitado. Verma et al. (2021) plantearon que los avances en la teledetección y el uso de software SIG han revolucionado la geociencia y simplificado la exploración mineral.

Esta revisión está diseñada para analizar tendencias, dificultades y servir de guía para futuras investigaciones prometedoras que utilicen la teledetección y los SIG en la exploración mineral. Esto pondrá de relieve las brechas existentes, los avances, las teorías y los modelos aplicados por los investigadores en el campo. Uso de la teledetección y los SIG en el campo de las geociencias. Esto permitirá a los científicos que aplican estas técnicas evitar los obstáculos y crear un entorno propicio para la correcta integración de datos de teledetección mediante SIG para aplicaciones significativas.

Section snippets

Literature search

Relevant literature to this review was accessed through different search engines such as google.com, Wiley online Library, Academia, Elsevier and research gate. Subscription was made for open access published articles while request for full text articles were made on some articles on research gate. The literature covered different satellite remote sensing sensors and including studies in different parts of the globe. This was to show that remote sensors work in all parts of the earth. Articles

Machine learning

Machine learning (ML) and deep learning have been used in mineral exploration, mine exploration and geoscience studies. ML aid in processing an extreme range of remote sensing datasets and determine the relationship between components in mineral exploration (Chen et al., 2020). ML is an aspect of Artificial Intelligence (AI), which makes computers capable of solving complicated problems (Jooshaki et al., 2021). ML algorithm provides opportunities to extend pattern recognition abilities, high

Classification of satellite remote sensors

Awange and Kiema (2013) classified remote sensors into coarse resolution of >250m e.g. NOAA, AVHRR, Terra, MODIS, Overview-1, Landsat MSS and Landsat TM 4–5. Medium resolution sensors comprises Landsat ETM 7 IRS (xS) SPOT1-3, ASTER and RADARSAT. Ikonos, SPOT-5, IRS, Overview-3, Quick Bird, EROS-A colour IR photography, aircraft digital imagery, AVIRIS and LiDAR are of high resolution <10m. High spatial resolution requires greater data storage and high cost and have difficulties in image

The main spectral bands that provide information on the spatial distribution of mineral deposits

Short wave infrared are useful in identifying mineral characteristics connected to ferric/ferrous, clays, carbonates, sulphate and mica minerals (Chen et al., 2020). The mineral constituents’ approximation is by matching up the data to established spectral attributes of minerals and by spectral assay procedures (Van der Meer et al., 2011). Drury (1993) showed that colour combination set to the most revealing band satisfy a definite goal in red, green and the lowest illuminating waveband in blue.

Conclusion

Remote sensing started with the use of pigeons, kites and balloons as platform before the emergence of aeroplanes and satellites as stable platforms. Satellite geological remote sensing is an advanced stage of aerial photography. Satellite geological remote sensing has advantage over aerial photography because of its wider coverage in the collection of remote sensing data. The processing of photographic imagery is not as complicated as satellite remote sensing data. Passive remote sensors

Ethical statement

The author hereby declare that all ethics concerning publishing were adhered to in writing this manuscript.

Declaration of competing interest

The author Dr. Gregory Udie Sikakwe here declare that there is no conflict of interest concerning this research.

Acknowledgement

I appreciate Mr Francis Okeke for all the support I enjoyed from him during my training in geospatial analysis. I am thankful to my wife and fabulous children for the moral support and patience they exhibited towards me while writing this manuscript. I am thankful to God for comforting me while writing this manuscript despite the loss of my mother Late Mrs Martina Uyunkwe Sikakwe at this trying time.

Fragmentos de la sección

Búsqueda bibliográfica

Se consultó la bibliografía relevante para esta revisión mediante diversos motores de búsqueda como google.com, Wiley Online Library, Academia, Elsevier y ResearchGate. Se optó por la suscripción a artículos publicados en acceso abierto, mientras que en ResearchGate se solicitó el texto completo de algunos artículos. La bibliografía abarcaba diferentes sensores de teledetección satelital e incluía estudios en diversas partes del mundo. Esto tenía como objetivo demostrar que los sensores remotos funcionan en todo el planeta.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático (AA) y el aprendizaje profundo se han utilizado en la exploración de minerales, la exploración minera y los estudios de geociencias. El AA ayuda a procesar una amplia gama de conjuntos de datos de teledetección y a determinar la relación entre los componentes en la exploración de minerales (Chen et al., 2020). El AA es un aspecto de la Inteligencia Artificial (IA), que permite a las computadoras resolver problemas complejos (Jooshaki et al., 2021). El algoritmo de aprendizaje automático ofrece oportunidades para ampliar las capacidades de reconocimiento de patrones.

Clasificación de sensores remotos satelitales

Awange y Kiema (2013) clasificaron los sensores remotos en resolución gruesa (>250 m), por ejemplo, NOAA, AVHRR, Terra, MODIS, Overview-1, Landsat MSS y Landsat TM 4-5. Los sensores de resolución media incluyen Landsat ETM 7 IRS (xS), SPOT1-3, ASTER y RADARSAT. Ikonos, SPOT-5, IRS, Overview-3, Quick Bird, la fotografía infrarroja en color de EROS-A, las imágenes digitales de aeronaves, AVIRIS y LiDAR son de alta resolución (<10 m). La alta resolución espacial requiere mayor almacenamiento de datos y un alto costo, además de presentar dificultades en el procesamiento de imágenes.

Las principales bandas espectrales que proporcionan información sobre la distribución espacial de los depósitos minerales son:

El infrarrojo de onda corta es útil para identificar características minerales relacionadas con minerales férricos/ferrosos, arcillas, carbonatos, sulfatos y micas (Chen et al., 2020). La aproximación de los constituyentes minerales se realiza comparando los datos con los atributos espectrales establecidos de los minerales y mediante procedimientos de análisis espectral (Van der Meer et al., 2011). Drury (1993) demostró que la combinación de colores ajustada a la banda más reveladora satisface un objetivo definido en rojo, verde y la banda de menor luminosidad en azul.

Conclusión:

La teledetección comenzó con el uso de palomas, cometas y globos como plataformas, antes de la aparición de aviones y satélites como plataformas estables. La teledetección geológica satelital representa una etapa avanzada de la fotografía aérea. La teledetección geológica satelital presenta ventajas sobre la fotografía aérea debido a su mayor cobertura en la recopilación de datos de teledetección. El procesamiento de imágenes fotográficas no es tan complejo como el de datos de teledetección satelital. Sensores remotos pasivos.

Declaración ética: 

El autor declara que se respetaron todos los principios éticos relacionados con la publicación al redactar este manuscrito. Declaración de conflicto de intereses

El Dr. Gregory Udie Sikakwe declara que no existe ningún conflicto de intereses en relación con esta investigación.

Agradecimientos

Agradezco al Sr. Francis Okeke todo el apoyo que me brindó durante mi formación en análisis geoespacial. Agradezco a mi esposa y a mis maravillosos hijos el apoyo moral y la paciencia que me demostraron al escribir este manuscrito. Agradezco a Dios por haberme consolado durante la redacción de este manuscrito, a pesar del fallecimiento de mi madre, la Sra. Martina Uyunkwe Sikakwe, en estos momentos difíciles.