Mapeamento do regolito laterítico no centro-oeste brasileiro por sensoriamento remoto multiespectral : lateritic regolith mapping in Midwest of Brazil by multispectral remote sensing

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Bárbara Costa da
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/46352
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geologia, 2022.
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spelling Mapeamento do regolito laterítico no centro-oeste brasileiro por sensoriamento remoto multiespectral : lateritic regolith mapping in Midwest of Brazil by multispectral remote sensingCrostas lateríticasIntemperismoModelagem de dadosProcessamento em nuvemDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geologia, 2022.Na região central do Brasil existe espesso manto de intemperismo desenvolvido a partir de diferentes tipos de rochas e em variadas superfícies geomórficas, com ampla ocorrência de crostas lateríticas e seus produtos. O mapeamento das unidades do regolito laterítico, especialmente as crostas lateríticas, fornece informações de grande interesse à exploração mineral e ao entendimento dos processos evolutivos das paisagens, principalmente aquelas em ambiente tropical. Ferramentas SIG, modelos matemáticos e estatísticos para processamento e análise de dados, e a computação em nuvem, representam avanços no mapeamento geológico em larga escala, incluindo informações relevantes sobre os terrenos lateríticos tropicais. Dados de sensoriamento remoto e técnicas de processamento de imagens são eficientes no mapeamento dessas superfícies, seja com o uso de composições coloridas RGB, índices espectrais e/ou análises de componentes principais. Neste trabalho, foram testados e validados três modelos matemáticos e estatísticos em imagens multiespectrais dos sensores Landsat-8 OLI/TIRS e Sentinel-2 MSI, para verificar a técnica e o sensor com melhor eficiência para o mapeamento do regolito laterítico na área de estudo: 1 - matemática de bandas, 2 - análise de componentes principais direcionada (DPCA) e 3 - sobreposição de índices. Todo o processamento e integração dos dados foram realizados na plataforma em nuvem Google Earth Engine e permitiu a discriminação das áreas onde afloram rochas, saprólito, mosqueado, solo e as crostas lateríticas na região limítrofe dos estados de Goiás, Distrito Federal, Minas Gerais e Bahia, no centro-oeste do Brasil. Os mapas preditivos tiveram acurácia global superior à 70% e valores de k e t entre 0,5 e 0,6, indicando forte correspondência com os dados de campo. O Landsat-8 e Sentinel-2 tiveram valores de acurácia próximos, apesar do Landsat-8 apresentar melhor precisão. Isso indica que os três modelos aplicados às imagens multiespectrais OLI e MSI e validados por dados de campo, são eficientes para o mapeamento do regolito laterítico em ambiente tropical, podendo ser facilmente aplicados e testados em outras áreas de estudo.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq).In the central region of Brazil there is a thick mantle of weathering developed from several types of rocks and on different geomorphic surfaces, with a wide occurrence of lateritic duricrusts and their products. The mapping of lateritic regolith units, especially lateritic duricrusts, provides information of great interest to mineral exploration and to understanding the evolutionary processes of landscapes, especially those in a tropical environment. GIS tools, mathematical and statistical models for data processing and analysis, and cloud computing represent advances in a large-scale geological mapping, including relevant information on tropical lateritic terrains. Remote sensing data and image processing techniques are efficient in mapping these surfaces, whether using RGB color composites, spectral indexes and/or principal component analyses. In this work, three mathematical and statistical models were evaluated and validated in multispectral images from Landsat-8 OLI/TIRS and Sentinel-2 MSI sensors, to verify the technique and sensor with the best efficiency for mapping the lateritic regolith in the study area: 1 - band math, 2 - directed principal component analysis (DPCA) and 3 - index overlay. All data processing and integration were performed on the Google Earth Engine cloud platform and allowed the discrimination of areas where rocks, saprolite, mottled, soil and lateritic duricrusts outcrop in the region of the states of Goiás, Distrito Federal, Minas Gerais and Bahia, in the Midwest of Brazil. The predictive maps had an overall accuracy greater than 70% and k and t values between 0.5 and 0.6, indicating a strong correspondence with the field data. Landsat-8 and Sentinel-2 had similar accuracy values, although Landsat-8 had better accuracy. This indicates that the three models applied to OLI and MSI multispectral images and validated by field data are efficient for mapping lateritic regolith in a tropical environment and can be easily applied and evaluated in other areas of study.Instituto de Geociências (IG)Programa de Pós-Graduação em GeologiaHorbe, Adriana Maria Coimbrabarbaracosta2@yahoo.com.brSilva, Bárbara Costa da2023-08-17T19:11:38Z2023-08-17T19:11:38Z2023-08-172022-07-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVA, Bárbara Costa da. Mapeamento do regolito laterítico no centro-oeste brasileiro por sensoriamento remoto multiespectral: lateritic regolith mapping in Midwest of Brazil by multispectral remote sensing. 2022. x, 60 f., il. Dissertação (Mestrado em Geologia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/46352porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-09-14T18:16:22Zoai:repositorio.unb.br:10482/46352Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-09-14T18:16:22Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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