الأقمار الصناعية تفتح آفاقًا جديدة لاكتشاف المعادن في مصر وتحديد المناطق الواعدة بالصحراء الشرقية

كتبت/شهد ابراهيم

أصبحت تقنيات الاستشعار عن بُعد باستخدام الأقمار الصناعية من الأدوات المهمة في أعمال الاستكشاف المعدني، لما توفره من قدرة على تغطية مساحات جغرافية واسعة ورسم الخرائط الجيولوجية وتحديد المناطق الواعدة بالتمعدن، خاصة في المناطق الصحراوية التي يصعب الوصول إليها ميدانيًا.

وأوضح الأستاذ الدكتور أحمد نوح، من معهد بحوث البترول (EPRI)، أن هذه التقنيات تعتمد على تحليل التفاعل بين المعادن والصخور والإشعاع الكهرومغناطيسي، إذ تمتص المعادن أطوالًا موجية معينة وتعكس أخرى، وهو ما ينتج عنه ما يُعرف بالبصمة الطيفية للمعدن، التي تساعد في التعرف على مكوناته وخصائصه.

كيف تساعد الأقمار الصناعية في اكتشاف المعادن؟

تعتمد أجهزة الاستشعار الموجودة على الأقمار الصناعية على قياس الطاقة المنعكسة أو المنبعثة من سطح الأرض عبر نطاقات مختلفة من الطيف الكهرومغناطيسي، ثم معالجة الصور وتحليل البصمات الطيفية للتعرف على المعادن ومجموعاتها.

وتختلف خصائص الامتصاص والانعكاس من معدن إلى آخر، ما يتيح مقارنة البيانات الفضائية بالأطياف المرجعية المعروفة للمعادن، وتحديد المناطق التي تظهر بها مؤشرات جيولوجية تستحق إجراء دراسات تفصيلية.

وتُستخدم نطاقات الضوء المرئي والأشعة تحت الحمراء القريبة (VNIR) في التعرف على أكاسيد الحديد وبعض خصائص الصخور السطحية، بينما تساعد نطاقات الأشعة تحت الحمراء قصيرة الموجة (SWIR) في تحديد بعض معادن الطين والمعادن الحاملة لمجموعة الهيدروكسيل.

وقد أظهرت الدراسات التي أُجريت على منطقة «كيوبيت» بولاية نيفادا الأمريكية قدرة بيانات القمر الصناعي ASTER على تحديد مناطق التغير الحراري المائي والتمييز بين معادن مثل الأوبال والألونيت والكاولينيت والمسكوفايت والكالسيت.

أهم الأقمار الصناعية المستخدمة في الاستكشاف المعدني

توجد مجموعة من الأقمار الصناعية التي توفر بيانات مهمة لأعمال الاستكشاف المعدني ورسم الخرائط الجيولوجية، ومن أبرزها:

• ASTER: يُعد من أهم المستشعرات المستخدمة في الدراسات الجيولوجية والمعدنية، إذ يضم نطاقات في الضوء المرئي والأشعة تحت الحمراء القريبة، والأشعة تحت الحمراء قصيرة الموجة، والأشعة تحت الحمراء الحرارية، ما يجعله مناسبًا لتحديد المعادن ومناطق التغير الحراري المائي على مساحات واسعة.

• Landsat: تُستخدم بياناته في رسم الوحدات الصخرية والتراكيب الجيولوجية وتحديد بعض مناطق أكاسيد الحديد والتغيرات السطحية، ويمكن دمجها مع بيانات ASTER للحصول على معلومات أكثر شمولًا.

• Sentinel-2: يوفر صورًا متعددة الأطياف بدقة مكانية جيدة، ويمكن الاستفادة منها في رسم الخرائط الجيولوجية ودراسة التغيرات السطحية، خاصة عند دمجها مع بيانات الأقمار الأخرى.

• الأقمار الصناعية فائقة الطيف: تتميز بامتلاكها عددًا كبيرًا من النطاقات الطيفية الضيقة والمتجاورة، ما يساعد على التعرف على خصائص طيفية أكثر تفصيلًا وزيادة القدرة على التمييز بين المعادن المتشابهة.

• 

مراحل معالجة الصور الفضائية لتحديد المعادن

لا تُستخدم الصور الفضائية الخام عادةً بصورة مباشرة لإنتاج خرائط معدنية دقيقة، إذ تمر البيانات بعدة مراحل من المعالجة والتحليل، تشمل التصحيح الإشعاعي والجوي، والتصحيح الهندسي والطبوغرافي عند الحاجة، وتحسين الصور الطيفية لإظهار الاختلافات بين الصخور والمعادن.

كما تشمل المعالجة استخدام نسب الحزم الطيفية (Band Ratios)، والتحليل بالمكونات الرئيسية (PCA)، وتقنية مطابقة زاوية الطيف (SAM) لمقارنة الأطياف الموجودة في الصور بالأطياف المرجعية للمعادن.

وتُستخدم كذلك تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI/ML) لتصنيف الأنماط الطيفية ودمج كميات كبيرة من البيانات، وصولًا إلى إنتاج خرائط توضح توزيع المعادن ومناطق التغير الحراري المائي.

من الخرائط المعدنية إلى اكتشاف الخامات

لا يعني تحديد المعادن عبر الأقمار الصناعية اكتشاف جسم الخام مباشرةً في جميع الحالات، وإنما يساعد على تحديد الخصائص الجيولوجية والمعدنية الموجودة على سطح الأرض، والتي قد تشير إلى وجود نظام معدني في الأعماق.

فعلى سبيل المثال، يمكن أن ترتبط بعض تجمعات معادن التغير الحراري المائي بأنظمة النحاس البورفيري، بينما قد ترتبط أكاسيد الحديد ومعادن الطين وبعض أنماط التغير بأنظمة تمعدن الذهب والمعادن الأساسية.

وتبدأ مراحل الاستكشاف بتحليل بيانات الأقمار الصناعية وتحديد الشذوذات الطيفية، ثم إعداد خرائط المعادن والتغير الحراري المائي، يليها التفسير الجيولوجي والإنشائي، والتحقق الحقلي وأخذ العينات، وإجراء التحاليل الجيوكيميائية والجيوفيزيائية، وصولًا إلى الحفر الاستكشافي وتقييم جسم الخام.

الاستشعار عن بُعد في استكشاف المعادن بالصحراء الشرقية المصرية

تمثل الصحراء الشرقية في مصر بيئة مناسبة لاستخدام تقنيات الاستشعار عن بُعد في الاستكشاف المعدني، نظرًا لاتساع المناطق المكشوفة وقلة الغطاء النباتي، إلى جانب وجود صخور ما قبل الكمبري ومظاهر التغير الحراري المائي والعديد من التمعدنات المعروفة.

ويمكن الاستفادة من صور ASTER وSentinel-2 وغيرها في رسم الوحدات الصخرية وتحديد التراكيب الجيولوجية واستخراج مناطق أكاسيد الحديد ومعادن الطين والكربونات، ثم دمج النتائج مع البيانات الجيوكيميائية والجيوفيزيائية.

ويساعد هذا الدمج على إنشاء خريطة احتمالية للتمعدن (Mineral Prospectivity Map)، توضح المناطق الأكثر احتمالًا لوجود تمعدن اقتصادي، بما يساهم في توجيه الأعمال الحقلية وبرامج الحفر نحو المناطق ذات الأولوية.

أهمية الأقمار الصناعية في خفض تكلفة الاستكشاف المعدني

يساهم استخدام الأقمار الصناعية في تقليل نطاق البحث الأولي وتحديد المناطق الواعدة قبل تنفيذ برامج الاستكشاف التفصيلية التي تتطلب وقتًا وتكاليف أكبر.

ورغم أهمية هذه التقنيات، لا يمكن الاعتماد على البيانات الفضائية وحدها لاتخاذ قرار نهائي بوجود خام اقتصادي، إذ تتطلب النتائج التحقق الحقلي والتحليل الجيوكيميائي والدراسات البتروجرافية، إلى جانب التحاليل المعدنية مثل حيود الأشعة السينية (XRD)، والمسوح الجيوفيزيائية، ثم الحفر الاستكشافي.

وبذلك تمثل الأقمار الصناعية أداة مهمة في المراحل الأولى من الاستكشاف المعدني، تساعد على الانتقال من المسح الإقليمي واسع النطاق إلى تحديد أهداف الحفر الأكثر احتمالًا للنجاح، بما يدعم جهود البحث عن الثروات المعدنية في مصر، وخاصة بالصحراء الشرقية.