Determination of chromite composition from multispectral reflectance measurements (400-1000 nm)

López Benito, Alfredo; Gervilla, Fernando; Catalina Hernández, Juan Carlos y Castroviejo Bolibar, Ricardo (2015). Determination of chromite composition from multispectral reflectance measurements (400-1000 nm). En: "Mineral Resources in a Sustainable World, Proceedings 13th Bienial SGA Meeting, vol. 4.", 24-27 Agosto 2015, Nancy (Francia). ISBN 978-2-85555-065-7. pp. 1435-1438.

Descripción

Título: Determination of chromite composition from multispectral reflectance measurements (400-1000 nm)
Autor/es:
  • López Benito, Alfredo
  • Gervilla, Fernando
  • Catalina Hernández, Juan Carlos
  • Castroviejo Bolibar, Ricardo
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Póster)
Título del Evento: Mineral Resources in a Sustainable World, Proceedings 13th Bienial SGA Meeting, vol. 4.
Fechas del Evento: 24-27 Agosto 2015
Lugar del Evento: Nancy (Francia)
Título del Libro: Mineral resources in a sustainable world
Fecha: 2015
ISBN: 978-2-85555-065-7
Volumen: 4
Materias:
Palabras Clave Informales: Multispectral reflectance; VNIR; Chromite; CAMEVA System; Ore microscopy; Reflected light
Escuela: E.T.S.I. de Minas y Energía (UPM)
Departamento: Ingeniería Geológica y Minera
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

The relationship between the chemical composition and the multispectral reflectance values of chromite in the VNIR (Visible and Near-Infra-Red) realm is tested and mathematically analysed. Statistical tools as Pearson?s correlation coefficients, linear stepwise regression analysis and least-square adjustments are applied to two populations of data obtained from 14 selected samples of chromite: multielemental microprobe analysis and multispectral reflectance values (400-1 000 nm). Results show that both data sets correlate, and suggest that the VNIR reflectance spectra can be used as a tool to determine the chemical composition of chromites.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Gobierno de EspañaCGL2006_13688_C02_01CAMEVASin especificarCaracterización Automatizada de Menas mediante Visión Artificial

Más información

ID de Registro: 51577
Identificador DC: http://oa.upm.es/51577/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:51577
URL Oficial: https://e-sga.org/shop/product-details/?categories_id%5B0%5D=31&categories_id%5B1%5D=43&products_id=2968&tx_multishop_pi1%5Bpage_section%5D=products_detail
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 01 Ago 2018 07:26
Ultima Modificación: 01 Ago 2018 07:26
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