Identifying the potential of chromite mineralization in the northern region of Faryab city (Kerman) using ASTER and Landsat images

Document Type : Original Article

Authors

1 Department of Mining Engineering, Faculty of Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran

2 Zamin Peyjooyan Negar Co., Tehran, Iran

10.48306/jgrs.2026.553221.1022
Abstract
The study area lies within the mélange ophiolite belt known as the Esfandagheh-Faryab metallogenic belt, situated in the south and southwest of Kerman, hosting Iran’s largest chromite deposits, Esfandagheh and Faryab. This research focuses on a section of the Esfandagheh-Faryab belt to identify chromite deposits using ASTER and Landsat satellite imagery. After performing the required corrections, a false color composite was generated from multiple band ratios, providing an initial characterization of the region's peridotites. A novel band ratio was developed and applied to emphasize dunite and related rock types, effectively highlighting areas corresponding to mélange ophiolite units, amphibolites linked to ultramafic rocks, and metagabbro. The dunite band ratio was examined through two phases: qualitative and quantitative. In the qualitative phase, spectra from rock and mineral libraries helped verify that the highlighted areas corresponded to dunite and associated rocks. The quantitative phase involved using a confusion matrix on classification outcomes from neural network and support vector machine models, achieving over 85% total accuracy. Both qualitative and quantitative analyses validated the effectiveness of the proposed band ratio, and its alignment with known geological units suggests that this area holds strong potential for chromite exploration.

Keywords

Subjects

درویش زاده، ع. (1370). زمین شناسی ایران. تهران. موسسه انتشارات امیرکبیر.
قربانی، م. (1384). ایالتها، کمربندها و مناطق متالوژی و معدنی ایران. بیست و یکمین گردهمایی علوم زمین. سازمان زمین شناسی و اکتشاف معدنی کشور.
صفائی، م.ر. (1374). ژئوشیمی و زمین­شناسی کانسار کرومیت فاریاب استان هرمزگان. پایان نامه کارشناسی ارشد. دانشگاه شیراز.
قریب بلوک، ا. (1388). بررسی و مطالعه کاربرد روش AMS در اکتشاف کانسارهای کرومیت (مطالعه موردی کانسار کرومیت فاریاب). پایان نامه کارشناسی ارشد. دانشگاه صنعتی شاهرود.
قوی­اندام اماموردیخان، ب. (1389). بررسی و مطالعه­ی روش پردازش تصویر (Image Processing) در اکتشاف کانسارهای کرومیت (مطالعه موردی کانسار کرومیت فاریاب). پایان نامه کارشناسی ارشد. دانشگاه صنعتی شاهرود.
کمالی، ف. (1399). شناسایی پتانسیل کانسارهای کرومیت با استفاده از تکنیکهای سنجش از دور (مطالعه موردی: کمربند فلززائی اسفندقه- فاریاب استان کرمان). پایان نامه کارشناسی ارشد. دانشگاه یزد.
موسوی، س.ا. (1388). زمین­شناسی و ژنز کانسار کرومیت فاریاب و سنگ­های آذرین وابسته. پایان نامه کارشناسی ارشد. دانشگاه سیستان و بلوچستان.
موسوی، س. س. (1395). مدل سازی پتانسیل های معدنی با استفاده از تلفیق داده های ماهواره ای، ژئوفیزیکی هوایی و ژئوشیمی در GIS، مطالعه موردی منطقه دولت آباد اسفندقه، جنوب استان کرمان. پایان نامه کارشناسی ارشد. دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته کرمان.
مؤمنی، س. (1392). شناسایی مناطق امیدبخش از نظر وجود منابع فلزی با استفاده از تلفیق و تحلیل داده های ماهواره ای و فتوگرامتری بررسی موردی: منطقه آران و بیدگل. پایان نامه کارشناسی ارشد. دانشگاه تفرش.
میرشکارپور، ر. (1391). مقایسه داده های بازتابی فروسرخ گرمایی استر برای تفکیک واحدهای سنگی و پتانسیل یابی اکتشافی کرومیت، مطالعه موردی کمپلکس افیولیتی اسفندقه جنوب کرمان. پایان نامه کارشناسی ارشد. دانشگاه شیراز.
Anderson, G. P., Felde, G. W., Hoke, M. L., Ratkowski, A. J., Cooley, T. W., Chetwynd Jr, J. H., ... & Lewis, P. E. (2002, August). MODTRAN4-based atmospheric correction algorithm: FLAASH (fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes). In Algorithms and technologies for multispectral, hyperspectral, and ultraspectral imagery VIII (Vol. 4725, pp. 65-71). SPIE.
Beirami, B. A., & Mokhtarzade, M. (2017, November). SVM classification of hyperspectral images using the combination of spectral bands and Moran's I features. In 2017 10th Iranian Conference on Machine Vision and Image Processing (MVIP) (pp. 139-144). IEEE.
Beiranvand Pour, A., Hashim, M., & Pournamdari, M. (2015). Chromitite prospecting using landsat TM and ASTER remote sensing data. Isprs Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2, 99-103.
Chavez, P., Guptill, S.C., Bowell, J.A. (1984). Image Processing techniques for Thematic Mapper data. Proceedings, ASPRS-ACSM Technical Papers, 2, 728-742.
Duda, K., Daucsavage, J., Siemonsma, D., Brooks, B., Oleson, R., Meyer, D., & Doescher, C. (2020). Advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer (aster) level 1 precision terrain corrected registered at-sensor radiance product (ast_l1t). Version 1.1. US Geological Survey, USA.
El-Raouf, A. A., Doğru, F., Bilici, Ö., Azab, I., Taşci, S., Jiang, L., ... & Amer, O. (2024). Combining Remote Sensing Data and Geochemical Properties of Ultramafics to Explore Chromite Ore Deposits in East Oltu Erzurum, Turkey. Minerals, 14(11), 1116.
Eskandari, A., Hosseini, M., & Nicotra, E. (2023). Application of satellite remote sensing, UAV-geological mapping, and machine learning methods in the exploration of podiform chromite deposits. Minerals, 13(2), 251.
Eslami, A., Ghaderi, M., Rajendran, S., Pour, A. B., & Hashim, M. (2015). Integration of ASTER and landsat TM remote sensing data for chromite prospecting and lithological mapping in Neyriz ophiolite zone, south Iran. Resource Geology, 65(4), 375-388.
Farahbakhsh, E., Goel, D., Pimparkar, D., Müller, R. D., & Chandra, R. (2025). Convolutional neural networks for mineral prospecting through alteration mapping with remote sensing data. PFG–Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, 1-22.
Harris, J. R., Rogge, D., Hitchcock, R., Ijewliw, O., & Wright, D. (2005). Mapping lithology in Canada’s Arctic: application of hyperspectral data using the minimum noise fraction transformation and matched filtering. Canadian Journal of Earth Sciences, 42(12), 2173-2193.
Hunt, G. R., Salisbury, J. W., & Lenhoff, C. J. (1974). Visible and near infrared spectra of minerals and rocks: IX. Basic and ultrabasic igneous rocks. Modern Geology, 5, 15-22.
Ihlen, V., & Zanter, K. (2019). Landsat 8 (L8) Data Users Handbook. Version 5.0. US Geological Survey, USA.
Jensen, J.R., (2005). Introductory Digital Image Processing a Remote Sensing Perspective, No. 621, p. 3678.
Kovacevic, M., Bajat, B., Trivic, B., & Pavlovic, R. (2009, November). Geological units classification of multispectral images by using support vector machines. In 2009 International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems (pp. 267-272). Ieee.
Muhammad, B. J. H., Rahmani, N. R., Mohabbat, M. J., Islam, I., Ahmad, I., & Ping, W. (2025). Integration of Remote Sensing and Geochemical analysis of Chromite bodies in Logar Ophiolitic Complex, Southeast Afghanistan. Kuwait Journal of Science, 100427.
Pour, A. B., Ranjbar, H., Sekandari, M., Abd El-Wahed, M., Hossain, M. S., Hashim, M., ... & Muslim, A. M. (2023). Remote sensing for mineral exploration. In Geospatial Analysis Applied to Mineral Exploration (pp. 17-149). Elsevier.
Pournamdari, M. (2014). Lithological mapping of ophiolite complex with emphasis on chromite and magnesite exploration using remote sensing techniques. Doctoral dissertation. Universiti Teknologi Malaysia.
Pournamdari, M., & Hashim, M. (2014). Detection of chromite bearing mineralized zones in Abdasht ophiolite complex using ASTER and ETM+ remote sensing data. Arabian Journal of Geosciences, 7, 1973-1983.
Rajendran, S., Al-Khirbash, S., Pracejus, B., Nasir, S., Al-Abri, A. H., Kusky, T. M., & Ghulam, A. (2012). ASTER detection of chromite bearing mineralized zones in Semail Ophiolite Massifs of the northern Oman Mountains: Exploration strategy. Ore geology reviews, 44, 121-135.
Research System Inc. (2009) ENVI user’s guide, Version 4.7. TT Visual Information Solutions.
Seifi, A., Esmaeily, A., & Mokhtari, Z. (2021). A new hybrid method for epithermal gold exploration using multi-sensor satellite data in Sistan and Baluchestan Province (Iran). Ore Geology Reviews, 138, 104357.
van der Meer, F. (1995). Estimating and simulating the degree of serpentinization of peridotites using hyperspectral remotely sensed imagery. Nonrenewable Resources, 4, 84-98.
Yu, X., & Zhang, T. (2025, April). Hyperspectral Image Classification Utilizing Convolutional Neural Network and Transformer. In 2025 6th International Conference on Geology, Mapping and Remote Sensing (ICGMRS) (pp. 127-130). IEEE.