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Título: Mapeamento de óxidos de ferro usando imagens Landsat-8/OLI e EO-1/Hyperion nos depósitos ferríferos da Serra Norte, Província Mineral de Carajás, Brasil
Outros títulos: Mapping iron oxides with Landsat-8/OLI and EO-1/Hyperion imagery from the Serra Norte iron deposits in the Carajás Mineral Province, Brazil
Autor(es): Ducart, Diego Fernando
Silva, Adalene Moreira
Toledo, Catarina Labouré Bemfica
Assis, Luciano Mozer de
Assunto: Sensoriamento remoto
Processamento de imagens
Ferro
Data de publicação: Set-2016
Editora: Sociedade Brasileira de Geologia
Referência: DUCART, Diego Fernando et al. Mapping iron oxides with Landsat-8/OLI and EO-1/Hyperion imagery from the Serra Norte iron deposits in the Carajás Mineral Province, Brazil. Brazilian Journal of Geology, São Paulo, v. 46, n. 3, p. 331-349, jul./set. 2016. Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2317-48892016000300331&lng=en&nrm=iso>. Acesso em: 8 dez. 2017. doi: http://dx.doi.org/10.1590/2317-4889201620160023.
Resumo: Métodos de mapeamento para óxidos de ferro e argilas, aplicados em imagens Landsat-8/Operational Land Imager (OLI) e Earth Observing 1 (EO-1)/Hyperion e integrados com dados aerogeofísicos, foram testados nos depósitos de ferro de N4, N5 e N4WS, Serra Norte, Carajás, Brasil. Razões de banda foram aplicadas à imagem Landsat-8/OLI, identificando os principais minerais dos depósitos de ferro de N4 e N5. As imagens Landsat-8/OLI mostraram um bom desempenho para a exploração de óxido de ferro, mesmo em áreas vegetadas. Extração de feições espectrais e o método de classificação hiperespectral Spectral Angle Mapper foram aplicados na imagem EO-1/Hyperion com bons resultados para o mapeamento de minério de ferro de alto teor, bem como da proporção de hematita-goethita do minério e de argilas nos regolitos. A imagem EO-1/Hyperion provou ser uma excelente ferramenta para o mapeamento remoto de minerais em áreas de mina a céu aberto, bem como no mapeamento das pilhas de minério. Uma classificação não supervisionada foi aplicada a dados de 74 bandas do visível e infravermelho próximo do EO-1/Hyperion, índice Normalized Difference Vegetation Index derivado do Landsat-8/OLI, Modelo Digital do Terreno derivado do Laser Imaging Detection and Ranging, e dados aerogeofísicos (gamaespectrometria e componente Tzz do dado gravimétrico gradiométrico). Essa classificação de dados multifonte mostrou ser uma alternativa para mapeamento de óxidos de ferro em áreas vegetadas, bem como da geologia do regolito e das áreas mineralizadas.
Abstract: Mapping methods for iron oxides and clay minerals, using Landsat-8/Operational Land Imager (OLI) and Earth Observing 1 (EO-1)/Hyperion imagery integrated with airborne geophysical data, were applied in the N4, N5, and N4WS iron deposits, Serra Norte, Carajás, Brazil. Band ratios were achieved on Landsat-8/OLI imagery, allowing the recognition of the main minerals from iron deposits. The Landsat-8/OLI imagery showed a robust performance for iron oxide exploration, even in vegetated shrub areas. Feature extraction and Spectral Angle Mapper hyperspectral classification methods were carried out on EO-1/Hyperion imagery with good results for mapping high-grade iron ore, the hematite-goethite ratio, and clay minerals from regolith. The EO-1/Hyperion imagery proved an excellent tool for fast remote mineral mapping in open-pit areas, as well as mapping waste and tailing disposal facilities. An unsupervised classification was carried out on a data set consisting of EO-1/Hyperion visible near-infrared 74 bands, Landsat-8/OLI-derived Normalized Difference Vegetation Index, Laser Imaging Detection and Ranging-derived Digital Terrain Model, and high-resolution airborne geophysical data (gamma ray spectrometry, Tzz component of gradiometric gravimetry data). This multisource classification proved to be an adequate alternative for mapping iron oxides in vegetated shrub areas and to enhance the geology of the regolith and mineralized areas.
Licença: Brazilian Journal of Geology - This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0). Fonte: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2317-48892016000300331&lng=en&nrm=iso&tlng=en. Acesso em: 8 dez. 2017.
DOI: http://dx.doi.org/10.1590/2317-4889201620160023
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