Mapping iron-mineralized laterite environments based on textural attributes from mapsar image simulation – SAR-R99B (SIVAM/SIPAM) in the Amazon region.

dc.contributor.authorMorais, Maria Carolina de
dc.contributor.authorMartins Júnior, Paulo Pereira
dc.contributor.authorParadella, Waldir Renato
dc.date.accessioned2015-12-15T12:47:35Z
dc.date.available2015-12-15T12:47:35Z
dc.date.issued2011
dc.description.abstractImagens de radar são úteis em geologia devido à visão sinóptica e a uma cobertura a um custo relativamente baixo. Particularmente na região amazônica, o uso de imagens de radar em aplicações geológicas é favorecido pela capacidade de realce do relevo (macrotopografia), da rugosidade superficial (microtopografia) e da constante dielétrica, independente da presença de nuvens, ângulo solar e condições de iluminação. A microtopografia do terreno, realçada neste tipo de imagem, permite que a textura das imagens de radar possa ser usada no mapeamento das coberturas lateríticas mineralizadas em ferro do depósito N1, localizado na Província de Carajás. A investigação se baseou em imagens adquiridas por radar aerotransportado (SIVAM/SIPAM, banda L-hh, L-hv e L-vv), cujas faixas de voo foram degradadas visando à simulação do SAR orbital MAPSAR. Os dados foram analisados através de classificações texturais, derivadas de medidas obtidas por meio de Matriz de Co-ocorrência dos Níveis de Cinza (MCNC) com o objetivo de mapeamento das unidades lateríticas em N1. Muitas diferenças foram encontradas entre as classes mapeadas e o mapa de verdade terrestre. Nem todas as classes foram separadas, mas a hematita apresentou alto desempenho na classificação. Esta classe foi sensível aos parâmetros do alvo e do sensor, especialmente a macrotopografia e as características físicas. Os resultados mostraram que a classificação baseada em MCNC pode ser usada como ferramenta preliminar de mapeamento das lateritas e como um guia para verificação de campo.pt_BR
dc.description.abstractenThe use of remote sensing is a valuable method for geological mapping as it provides synoptic coverage at relatively low cost. In the Amazon region, radar imagery has a potential for geological applications due the enhanced sensitivity to topography (macrotopography), surface roughness (microtopography), and dielectric properties of materials, independent of weather, sun angle, and illumination conditions. As the roughness is highlighted, SAR textural attributes can be used for mapping iron-ore mineralized laterites in N1 deposit, located in the Caraj′as Province. For mapping the lateritic cover, the airborne SAR was used from Surveillance of the Amazon System (SIVAM/SIPAM, L-hh, L-hv, L-vv) to simulate orbital Multi-Application Purpose SAR (MAPSAR). The images were analyzed through textural classifications derived from second-order measure (GLCM) with the objective of mapping the mineralized laterites for iron ore. Differences are highlighted when comparing the classified maps and the ground information. Not all classes were separated, but a high performance for textural attributes was presented by the hematite class. This class was sensitive to the sensor and target parameters, especially macrotopography and physics characteristics. The results showed that for mineral exploration, the radar images at L-band can be used as a practical tool for a preliminary mapping, and as a guide for field-based verification.
dc.identifier.citationMORAIS, M. C.; MARTINS JUNIOR, P. P.; PARADELLA, W. R. Mapping iron-mineralized laterite environments based on textural attributes from mapsar image simulation – SAR-R99B (SIVAM/SIPAM) in the Amazon region. Revista Brasileira de Geofísica, v. 29, p. 99-111, 2011. Disponível em: <http://www.scielo.br/pdf/rbg/v29n1/07.pdf>. Acesso em: 12 nov. 2015.pt_BR
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.1590/S0102-261X2011000100007
dc.identifier.issn0102-261X
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/5981
dc.language.isoen_USpt_BR
dc.rights.licenseTodo o conteúdo do periódico Revista Brasileira de Geofísica, exceto onde identificado, está sob uma licença Creative Commons que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho em qualquer suporte ou formato desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais. Fonte: Revista Brasileira de Geofísica <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_serial&pid=0102-261X&lng=en&nrm=iso>. Acesso em: 22 ago. 2019.pt_BR
dc.subjectAmazôniapt_BR
dc.subjectTextural attributept_BR
dc.subjectLaterite coverpt_BR
dc.titleMapping iron-mineralized laterite environments based on textural attributes from mapsar image simulation – SAR-R99B (SIVAM/SIPAM) in the Amazon region.pt_BR
dc.typeArtigo publicado em periodicopt_BR

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