Análises texturais de produtos derivados de LiDAR para discriminação de cangas lateríticas, Serra Sul de Carajás (PA)

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.