Navegando por Assunto "Sensoriamento remoto - Carajás, Serra dos (PA)"

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Acesso aberto (Open Access)
Análises texturais de produtos derivados de LiDAR para discriminação de cangas lateríticas, Serra Sul de Carajás (PA)
(Universidade Federal do Pará, 2016-09-30) SANTOS, Jaqueline Alcântara dos; SILVA, Arnaldo de Queiroz da; http://lattes.cnpq.br/1682623730626187; SOUZA FILHO, Pedro Walfir Martins e; http://lattes.cnpq.br/3282736820907252
A caracterização de feições geológicas por meio de produtos oriundos do sensoriamento remoto em regiões do trópico úmido sofre severas restrições devido à influência da vegetação na radiometria medida. Essa é a motivação para se investigar novas abordagens metodológicas visando extrair informações de dados de sensores remotos aplicados ao mapeamento geológico. Esta pesquisa visa desenvolver uma abordagem metodológica para discriminar tipos de superfícies lateríticas a partir de parâmetros texturais de Haralick extraídos de imagem de relevo sombreado gerada de Modelo Digital do Terreno de alta resolução espacial (1 m), derivado dos sinais de último retorno (ground) de dados LiDAR. A área de estudo localiza-se no corpo S11CD na Serra Sul da Província Mineral de Carajás, compreendendo o município de Canaã dos Carajás (Estado do Pará - Brasil). O corpo S11CD é caracterizado por um relevo residual sustentado por crosta ferruginosa espessa desenvolvida sobre formações ferríferas bandadas arqueanas (Formação Carajás/Grupo Grão Pará) e é recoberto por vegetação de savana (campus rupestres) que contrasta com a floresta ombrófila do entorno. As crostas lateríticas na área de estudo são classificadas em (1) canga estrutural e (2) canga detrítica. A discriminação dos tipos de canga laterítica foi analisada através de métricas de microtopografia do relevo (Hrms), medidos em campo e, por parâmetros texturais de Haralick extraídos da imagem de relevo sombreado. Testes estatísticos de comparação de médias do Hrms (teste t Student) mostraram que é possível separar pela microrugosidade do terreno os tipos de cangas lateríticas presentes em S11CD. Na classificação orientada a objeto (GEOBIA) foi utilizado o parâmetro textural Dissimilaridade de Haralick para discriminar os tipos de cangas lateríticas. Para tal, utilizou-se os limiares do desvio padrão da média da Dissimilaridade para separação da canga detrítica (26,1 ↔ 33,234) e da canga estrutural (20,573 ↔ 28,515). O resultado desta classificação recobriu em torno de 89,35% a área de estudo, permanecendo ~11% da imagem não classificada, possivelmente em consequência de ruídos no dado LiDAR. A validação desta classificação atestou que a acurácia global entre os dados de campo e da classificação foi de 78,8%. Salienta-se ainda, que a canga estrutural ocorre na serra como pequenas “janelas” em meio à canga detrítica, o que dificultou realizar amostragem de campo nessa unidade, assim os erros de comissão e omissão tornaram-se altos para cada classe de canga.
Acesso aberto (Open Access)
Uso de lidar aerotransportado para mapeamento e análise estrutural de depósitos ferríferos na serra sul de Carajás, Amazônia
(Universidade Federal do Pará, 2018-03-29) COSTA, Francisco Ribeiro da; SOUZA FILHO, Pedro Walfir Martins e; http://lattes.cnpq.br/3282736820907252
Esta pesquisa está centrada na definição de métodos para a utilização de dados de Light Detection And Range – LiDAR em mapeamento geológico estrutural. Na Região Amazônica, em particular nas formações ferríferas bandadas da Província Mineral de Carajás – PMC, a cobertura vegetal compromete a extração de informações estruturais a partir de dados de sensoriamento remoto ótico, pois ela mascara as feições geomorfológicas e estruturais que podem corresponder as estruturas geológicas. Esta tese abordou a aplicação de técnicas de processamento digital de imagens de dados LiDAR, a partir de i) modelo de relevo sombreado – MRS do, o qual foi utilizado uma configuração com oito modos de iluminação com visadas distintas variando de 45º entre elas, para geração de mapas de alinhamentos; e ii) filtragem laplaciana em modelo de relevo sombreado – FLMRS em visadas multidirecionais. Em ambos os mapas resultantes foram observados os mesmos trends estruturais, NE-SW, NW-SE e secundariamente N-S e E-W. No entanto, o mapa gerado a partir da FLMRS em visadas multidirecionais apresentou uma melhor geometria da distribuição espacial dos lineamentos. Os resultados obtidos a partir da análise dos dados LiDAR foram comparados com dados estruturais coletados e analisados a partir do estudo da deformação do minério de ferro e nas rochas vulcânicas associadas na mina da Serra Sul de Carajás - S11D. A análise estrutural mostrou um único episódio refletindo encurtamento na direção E-W, com a instalação de dois sistemas de falhas, uma de direção NE-SW e a mais nova de direção NW-SE. Esta deformação é responsável pela geometria das rochas do platô S11D, formando uma sequência sinformal/antiformal com caimento para NE e SE acompanhando o e desses sistemas de falhas e com planos axiais mergulhando em alto ângulo para NW e NE formando dobras com padrões de interferência complexos. A laminação no minério de ferro preserva ainda estruturas primárias e não há evidências de milonitização pervasiva nestas rochas. Propõe-se um modelo deformacional para as rochas do Platô S11D relacionado a transpressão controlada pela Falha Carajás durante movimentos sinistrais regionais. A análise comparativa de mapas estruturais gerados com dados LiDAR aerotransportados e métodos manuais tradicionais foram realizados a partir do comparativo dos dois mapas. O cálculo e quantificação da dispersão das linhas de contorno estrutural em cada área a partir dos diferentes métodos mostrou um coeficiente de correlação que variou entre 0,91 e 0,93, sugerindo um bom grau de similaridade entre as estruturas mapeadas, embora haja variações na orientação e abundância nas linhas de contorno estrutural. Em geral, os resultados demonstram a eficácia dos dados LiDAR aerotransportado para extrair informações estruturais detalhadas e precisas em terrenos tropicais, podendo ser utilizados para complementar o mapeamento estrutural baseado em dados de campo.