20201207 13261600 1.0 FGDC CSDGM Metadata TRUE Anomalías espectrales (por cuadrángulos) para zonas con presencia de óxidos de hierro, arcillas y la combinación de óxidos de hierro y arcillas. Se presenta el producto en 03 archivos en formato shape (*.shp) por cuadrángulo. La finalidad es brindar información de base en la prospección minera a nivel de todo el territorio nacional peruano, excepto la selva. Las anomalías espectrales asociadas a óxidos de hierro y arcillas obtenidas a partir de imágenes LANDSAT 7 (sensor ETM+) y LANDSAT-8 (sensor OLI) son indicadores cualitativos obtenidos mediante el análisis de componentes principales. Estas anomalías son utilizadas en la interpretación geológica, principalmente para la prospección de recursos minerales y energéticos. La presencia de anomalías espectrales debido a alteraciones (óxidos y arcillas) sirve como guías en superficie para determinar posibles áreas de mineralización, siendo de importancia en el desarrollo socioeconómico del país. anomalias espectrales landsat arcillas oxidos ingemmet Anomalías espectrales (por cuadrángulos) para zonas con presencia de óxidos de hierro, arcillas y la combinación de óxidos de hierro y arcillas. INGEMMET publico SERV_ANOMALIA_ESPECTRAL /9j/4AAQSkZJRgABAgAAAQABAAD/2wBDAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRofHh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDL/2wBDAQkJCQwLDBgNDRgyIRwhMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjL/wAARCACFAMgDASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQUBAQEBAQEAAAAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtRAAAgEDAwIEAwUFBAQAAAF9AQIDAAQRBRIhMUEGE1FhByJxFDKBkaEII0KxwRVS0fAkM2JyggkKFhcYGRolJicoKSo0NTY3ODk6Q0RFRkdISUpTVFVWV1hZWmNkZWZnaGlqc3R1dnd4eXqDhIWGh4iJipKTlJWWl5iZmqKjpKWmp6ipqrKztLW2t7i5usLDxMXGx8jJytLT1NXW19jZ2uHi4+Tl5ufo6erx8vP09fb3+Pn6/8QAHwEAAwEBAQEBAQEBAQAAAAAAAAECAwQFBgcICQoL/8QAtREAAgECBAQDBAcFBAQAAQJ3AAECAxEEBSExBhJBUQdhcRMiMoEIFEKRobHBCSMzUvAVYnLRChYkNOEl8RcYGRomJygpKjU2Nzg5OkNERUZHSElKU1RVVldYWVpjZGVmZ2hpanN0dXZ3eHl6goOEhYaHiImKkpOUlZaXmJmaoqOkpaanqKmqsrO0tba3uLm6wsPExcbHyMnK0tPU1dbX2Nna4uPk5ebn6Onq8vP09fb3+Pn6/9oADAMBAAIRAxEAPwD3+iiigAooooAKKKKACiiigAqGO6t5Z5II5keWL/WIrZKemfTr3qvq91JaWDPFkMTt3hS2wd2wPQVl22u2VteG1W3upGcBzOsO4Pnq2R1ABXkevGaAOioqKKdJnZUDfKBkkYHfj6jHIqWgAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAGyKzKApAO4HkZ4Byaq3sdybNltnjjlxxIV4XkEnHrjOPfrViaITwvEWZQwxuQ4I+lIsaQoqorbRhQATwB0/CgCnpMMEcDtFbiB2b94gHG7Azj68f/AFjmtAMCxXoR2z29awbXVrPTr2XT55iHUliztgAgZAAJyBtA6DGc+oq9FeQxCecxyr8w80lSWzwBwCeAO3bPrmgDRooByAfWigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKAOe1Czmt9btr2OPzw8u0lizGNSh3YA4C5VOf/rVSm1H7WUlhkt2VwUuoS5EjDdhGBxkc4wMjG7seR1rKHQqc4IwcHFcR4h0e7sIZ5LS6cWjxrGISGKoAehO7IySDwPUnvkA6rTb+K7WWFFkR7dvLZZOpwOvU8Gr1cdpf2PRrzTvMug01xAUdo5Rtd8k5ZFXvnhs44APYnsaACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKo6u8MWmXEk0ayKsbfKxA3DHIyQe1XqiuIVuIWjbocUAcja2Zms5dOuVnt8SEQkL5yIBuIG45GVbePyrptKkmk0+MXLhriP5JcLjDD2rNmbMBYwmMxyCON4wvKZyOTjptGR1yPepLe4h1G0Lx3MwPmNE/zFCXQjOCGwFO3GQe/WgDbooGcc9aKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAz9RspLuSKRJAjW7CSM4HJ5DA5zwRxkDPvXPWR/s+7twZoVtJwqEg7RuR2OFJO0knIIAHHNdjWJf6VZta/YtpAbc8YwMEjnbzx04HHABoA01vLY3Zt/NUTEZClvvYznHrjvjpViuYFjasIFMdxHeQwBEaRsHCt0IU85B568deRW9bzhsRjzWAVQJHX7/AB1z3/IUAWaKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAqrf2cd3AN8XmSREyQ84KvggEHseetWqZKXCAooZgRwTjjPP6ZoA4jVodQuLiO7tZpVvraBopiFQknGSc8AdOBnHfA7lrrM+raELQ2qXF3G6RMrxkq4JIDJkDHQ5JwQB+NbWq2NmLmS6njKxXCslw+3eu0KQc/3eBjJyAewJrJ0uEW199nMiixnh82CCWQPk4AYZXAJBzkZORyOcmgDq7a5BjbzpI85yNp4Ax/TvVW91+ys4Z2aZd8cXmbCDnGcZIA6dPzqodI00xmSPzo44gMhJDtcAAgEtww6jrjmi8tNJvDFDe2oz5JkLyHBUZXseuc8/QigDRh1e2dWabdbKMkNPhAVGMtyeBz3x69ME3lZXQOjBlYZBByCK5LUPDmn6jHZwyGePZNsTfIo3KCTtAwQRgEhQAML6Yy6xtm0a+lhs2vLi2hyihrhXSIkfdCnB46n5genUc0AdZRVPT7x7pZVkVBLC2xzGSU3Y5AJ64P5VcoAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAp3+ILO5nWIykJuMZyQcc8D1rmUEapcwtppigmVFguJoziMMCqg8e5z6bsHgcdlUc0EVzEYpkDoeoNAHEWbXFlY30ks8q2M0YMW4AxlmBPGwYUYznb1OD1ODRj01NPg07VIobg20beZGqoxcDGdx5IweeFx1zzya3bLQdQ0/VpIrW7njsWVjiRUkVuu0Z+8OpPPerU+mXIs9scCb2mCq9s4B8rkgksMA8kYx6c4GKAKMF6sls0qyq3myLIjPcAHmMO2cLnjgjGMkduAdOa4t7qaaNfNhliQSSSKg6gZ+ZcHOAVYA+oHGapIIodQnjhto4LhVaVyIgodQPlPQcZXoDwQPU0arfQW0H2qWEOrrujCHc7csyZ7EA5OM9RQA62ur+1vLaOa0YQyyZe5t2yuXYEKVPQfN9envjqKzNMubu43C7t1jAIUHzAwbAznHY5zx7CtOgAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKKKKACiiigAooooAKp3emwXhLN5iSYwGSRl/MAjPb8quUUAZnk3hVInjijKg7Z1fOPmUgYIzz0PPOD6iuduvDt1YvZxx3KXCys0c/nIqiRSCSAAMKSWbAOe3oa7UjII9aonTYTYpYyh57cdfMO4nBzgk9R2x6UAZHh90kDW1vbSwpGwMheYyHGOAGPUcDB54BGa6Wsqx0W0stVuL2G1WF5UCZXAGATwAOMYC/5zWrQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQAUUUUAFFFFABRRRQB/9k=