ARTICULO

Identificacáo de minerais de titânio na Regiáo do Bojuru, São José do Norte, RS - Brasil, com técnicas de espectroscopia de refectáncia

IDENTIFICATION OF TITANIUM MINERALS IN THE REGIÓN OF BOJURU, SÃO JOSÉ DO NORTE, RS - BRAZIL , WTTH TECHNIQUES OF REFLECTANCE SPECTROSCOPY.

 

André Bilibio WESTPHALEN^1,2, Dejanira Luderitz SALDANHA¹, Jean Marcel de Almeida ESPINOZA², Lauro Júlio CALLIARP y Maurício Soares ORTIZ^1,2

¹⁾ Universidade Federal do Rio Grande do Sul – UFRGS.
²⁾ Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnología do Rio Grande do Sul- IFRS.
³⁾ Universidade Federal do Rio Grande – FURG. e-mail: andre.westphalen@riogrande.ifrs.edu.br

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Resumo: Este trabalho determina a identificacáo de minerais do titanio (Ti) presente ao longo da faixa litoránea do Estado do Rio Grande do Sul através da classificacáo espectral de imagens orbitais do sensor Hyperion, a partir dos atributos espectrais desses minerais. Como contribuicáo, este estudo demonstra a possibilidade de construcáo de mapeamentos minerais através de dados orbitais para zonas litoráneas sem cobertura vegetal. A metodología empregada se consistiu em: 1) Revisáo bibliográfica para determinar os valores típicos de concentracáo do mineral de interesse; 2) selecionar a partir de urna biblioteca espectral de minerais as assinaturas de interesse; 3) determinacáo das feicoes características para os minerais de interesse, gerando arquivos de endmember, 4) obtencáo e pré-processamento de dados hiperespectrais do sensor Hyperion para área de estudo; 5) reducáo da dimensionalidade dos dados hiperespectrais analisados a fm de evitar redundância e excesso de processamento; 6) comparacáo entre os endmembers selecionados e a resposta espectral presente em cada pixel da imagem com o uso da técnica de comparacáo de espectros conhecida como derivada primeira; 7) determinacáo dos mapas de presença de minerais do titânio para a área analisada; e, 8) comparacáo entre os resultados encontrados e os descritos na literatura. A partir deste método, construíram se imagens temáticas indicando a presença mineral presumida por pixel, representada em escala de concentracáo. O trabalho expós o uso de dados de sensores orbitais como importante ferramenta de apoio a mineracáo bem como ao mapeamento de recursos minerais em áreas extensas e descobertas de vegetacáo, como a faixa litoránea gaúcha.

Palavras chaves: Hyperion. Mapeamento mineral. Espectroscopia.

Abstract: This paper determines the identification of titaniun (Ti) found along the coastal región of Rio Grande do Sul through the spectral classification of satellite images of the Hyperion sensor. As a contribution, it demonstrates the possibility of building mineral mapping using satellite data for coastal áreas without vegetation cover. The methodology steps were: 1) bibliographic review to determine concentration valúes typical of the mineral of interest; 2) selecting from a spectral library of signatures minerais of interest; 3) determination of the features characteristic for minerais of interest, generating endmember files; 4) obtaining and pre-processing of hyperspectral data from Hyperion to the study área; 5) reducing the dimensionality of the hyperspectral data analyzed in order to avoid redundancy and excess processing; 6) comparing the selected and endmembers this spectral response for each pixel of the image by using the spectral comparison technique known as frst-derivative; 7) determination of the presence of minerais of titanium maps for the analyzed área; and 8) comparison between the results and those described in the literature. From this method, they built up thematic images indicating the presumed presence mineral per pixel, represented in scale concentration. The work exposed the use of orbital sensor data as an important mining support tool as well as the mapping of mineral resources over large áreas and discoveries, with the coastal zones.

Key words: Hyperion. Mineral mapping. Spectroscopy.

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Introdugáo

A identificacáo e mapeamento de recursos minerais baseada em dados, pode ser utilizada como suporte a exploracáo mineral ao permitir a cobertura de vastas áreas a baixo custo. No caso específico da porcao litoránea gaúcha com interesse mineral (região do distrito do Bojuru, município de São José do Norte), mapeamentos minerais de campo já foram realizados por Tomazelli (1978), Corrêa (1990) e Corrêa et al. (2006), dando enfoque principal aos depósitos de minerais pesados da plataforma continental sul-brasileira.

No que tange a mineracao comercial, os principáis focos presentes na área analisada são as fosforitas, onde Klein et al. (1992) exibiram a ocorréncia de nódulos fosfáticos na margem continental do Rio Grande do Sul, as crostas cobaltíferas, expostas por Tomazelli (1978) e Corrêa et al. (2006) e, o foco principal deste trabalho, o conjunto de minerais pesados notada-mente presentes ñas areias praiais da região do Bojuru (Tomazelli, 1978; Munaro, 1994; Corrêa et al, 2001, Dillenburg et al, 2004). Estes minerais pesados, em especial aqueles que contem altos teores de titânio, tem grande interesse económico devido sua esparsa presença mundial e difícil obtencáo. Além disto, o fato de ser o titânio um material largamente utilizado em itens de ponta em engenharia e eletrónica faz com que o interesse na mineracao desta região seja acentuado.

O processo de aquisicáo de imagens em centenas de bandas espectrais, de forma a pos-sibilitar que de cada um dos pixels das mesmas seja possível derivar urna curva de refectáncia espectral completa, recebe o nome de sensoriamente remoto hiperespectral (hyperspectral remote sensinf) (Jensen, 2009). Estes espectros extraídos podem ser comparados diretamente com espectros medidos no campo ou em laboratório através de técnicas de comparacáo multidimensional. Como técnicas mais consoli-

dadas para a interpretação e classificação de dados hiperespectrais podemos citar a análise por componentes principais, a classificação por an-gulação entre espectros, SAM - Spectral Angle Mapper (Espinoza, 2006; Curran, 1994) e a técnica de comparação por derivadas de espectros (Espinoza, 2006; Curran, 1994). Aspectos de terreno como cobertura vegetal e umidade po-dem alterar drasticamente o desempenho destes métodos, o que leva a uma melhor aplicação em áreas descobertas como desertos e zonas praiais.

Este trabalho objetiva empregar a técnica de classificação hiperespectral de comparação de espectros através da derivada primeira (Es-pinoza, 2006; Curran, 1994) em um conjunto de imagens multiespectrais do sensor Hyperion para o mapeamento da abundância de minerais pesados (ligados ao titânio) ao longo da faixa li-torânea gaúcha.

A área de estudo demonstrada na figura 1, constitui-se como uma parcela da margem continental do sul do Brasil, conhecida como litoral médio gaúcho. Esta área (com coordenadas cen-trais de aproximadamente 31° e 51° de latitude sul) está inserida ao território do município de São José do Norte/RS, e tem como principais atividades a agricultura e a pecuária.

Nesta região, a planície costeira varia entre 20 e 80 km extensão, responsável por depositar grandes cargas minerais junto as areias praiais ao longo do tempo (Munaro, 1994). O clima local possui com temperaturas médias de 26^o no verão e 12^o no inverno, com precipitações oscilando entre 1000 e 1500 mm, sendo uniformemente distribuídas por todo o ano (Munaro, op cit).

Segundo Villwock y Tomazelli (1998), na região costeira em estudo, o nível do mar al-cançou na última transgressão pós-glacial aproximadamente 4 a 5 metros acima do nível atual, e possibilitou a formação de uma barreira trans-gressiva que progradou durante a fase regressiva que se seguiu. Essa progradação desenvolveuse principalmente através da construção de cor-dões litorâneos (Barreira IV). As areias praiais da Barreira IV são quartzosas, de granulação fina a muito fina e apresentam elevadas concen-trações de minerais pesados.

 

Figura 1. Localizado da área de estudo. / Figure 1. Location of the study área.

 

Metodologia

O presente trabalho empregou em seu des-envolvimento o princípio físico do comportamen-to espectral de alvos, onde considerase que cada alvo específico possui uma maneira particular de interagir com a radiação eletromagnética uma forma única de refetir, absorver e transmitir as radiações eletromagnéticas que recebe. Assim, por exemplo, um dado mineral possui uma forma única de interagir com a radiação eletromagnética, possuindo então uma assinatura espectral.

Com esse princípio, buscouse identificar a pre-sença dos minerais de interesse (e.g., Rutilo e Ilmenita) a partir da comparação das assinaturas espectrais de referência para esses minerais, obtidas via biblioteca espectral do serviço geológico americano (i.e., USGS), e as assinaturas espectrais encontradas ao longo da área de estudo. Com isso, determinou-se a presença mineral de forma indireta, via a análise comparativa entre os espectros de referência (i.e., biblioteca espectral) e os espectros da imagem (i.e., medidos para um dado pixel), seguindo os passos metodológicos expressos resumidamente pela figura 2.

Como passo inicial nesse processo, se deu a coleta da imag em orbital do sensor hiperespectral Hype-rion, contendo 242 bandas espectrais e as assinaturas espectrais para os minerais de referência, ambas obtidas via repositório digital do serviço geológico americano (USGS). Em sequência, empregaramse os passos de pré-processamento desses dados, o que consistiu em adequar seus formatos e resoluções, bem como re-duzir os ruídos inerentes de suas coletas.

Figura 2. Fluxograma metodológico. / Figure 2. Methodological fowchart.

 

No pré-processamento da imagem Hyperion, foi empregado o processo de correção atmosférica e transformação dos valores dos pixels dos valores ori-ginais representados em números digitais (NDs) para refectância, necessário para comparação entra as ima-gens e os espectros de laboratório. Todos os processos de pré-processamento através do sofitware ENVI®.

Sequencialmente, foi executada a redução da dimensionalidade dos dados Hyperion por meio da técnica de componentes principais (PCA), reduzindo assim a redundância dos dados, bem como permitin-do a seleção de feições espectrais (i.e., bandas de alta absorção) que caracterizam os alvos de interesse. Com isso, foi aplicada a caracterização espectral das amostras de referência coletadas a partir da biblioteca espectral do USGS, com o objetivo de selecionar espectros de referência dos minerais de interesse (e.g., Rutilo e

Ilmenita). Assim, foram obtidos dois conjuntos de dados com resolução semelhante: (1) Imagem hyperion recortada e pré-processada para a área de estudo e (2) assinaturas espectrais dos minerais de interesse ajustadas à resolução espectral da imagem Hyperion (i.e., número correspondente de bandas).

Com os dois conjuntos de dados obtidos, foi aplicada a comparação matemática entre as curvas es-pectrais, buscando identificar as semelhanças presentes. Para tanto, foi empregado um conjunto de técnicas conhecidas como análise de espectros através da De-composição de Curvas por meio da Derivada Primeira (DCDP). De forma geral, esta técnica de classificação hiperespectral se baseia na análise da similaridade entre os espectros de um conjunto de materiais de referên-cia, ou endmembers, e as cur vas espectrais cor responden-tes a cada pixel da imagem. A metodologia do pro-cessamento hiperespectral utilizada foi proposta por Curran (1994) e implentada em trabalhos por Espino-za (2006), Boardman et al. (1995) e Kruse et al. (1996), aqui aplicada através do sofitware Matlab ®.

A técnica de Decomposição de Curvas por meio da Derivada Primeira (DCDP) seguiu os passos entre os espectros de referencia e os espectros presen-sequenciais descritos no fuxograma da figura 3.             tes na imagem. Assim, construiuse uma imagem de Como resultado do emprego da DCDP se ob-     presença de cada mineral de titânio estudados. Por fm, teve uma imagem indicando a semelhança espectral     como forma de ampliar o contraste das imagens de resultado, bem como reduzir os efeitos de suavizacáo ocasionados pelo material de fundo, subtraiuse a presenta de quartzo, um dos principáis constituintes da cobertura do solo local. A técnica empregada trouxe como vantagens o fato de evitar erros de escala entro os espectros comparados por conta de distintas ilu-minacoes. Isto ocorre porque ao efetuar o cálculo das derivadas, a técnica compara os espectros através dos sinais das derivadas e não através de seus valores, o que significa comparar a forma dos espectros ao invés de comparar seus valores.

Figura 3. Fluxograma da sequência de processos para a aplicação do DCDP. / Figure 3. Flowchart of the sequence of processes for the application of DCDP.

Figura 4. Imagem classificada do mapeamento de titânio - apenas com as áreas de titânio acima do background. / Figure 4. Titled image of titanium mapping - only with the titanium areas above the background.

 

Resultados e discussóes

Os resultados obtidos da análise espectral permitiram a identificacao da presença e concen-tracáo de titânio ao longo da área de estudo.

Urna análise comparativa entre os espectros reamostrados para a resolucáo espectral do Hyperion após a selecáo de bandas por análise por componentes principáis (PCA) mostra que a coincidência entre os espectros associados a cada pixel das imagens e os espectros de laboratório possui alta correlacáo para áreas com alta den-sidade de titânio (R² = 91,36%). Estes dados de espectroscopia de refectáncia de campo em conjunto com as análises laboratoriais constituíram arquivos de verdade de campo utilizados posteriormente para validar os resultados obtidos com a classificacáo espectral.

A comparacáo entre o mapeamento de titânio (figura 4) obtido pela técnica DCDP e a de campo, exibiu forte correlaçáo, com um índice de acurácia kappa (k) de 96% e um índice de significância R² da ordem de 94%. O mapeamento mineral de minerais pesados, em especial do titânio com dados Hyperion foi satisfatório com relacáo à identificacao geral das concentracóes observadas em campo, ficando exposta a limitacáo da prospeccáo em áreas vegetadas e/ou cobertas por água (áreas não classificadas).

As zonas de maior coincidência entre o vetor referência e o vetor de cada pixel represen-tam-se como áreas de maior coincidência esta-tística, exibindo maior valores para o índice R². A exemplo, zonas com coincidência entre as in-flexões das derivadas do vetor de referência e o vetor de um pixels ácima de 90% determina este pixel como um elemento com 90% ou mais de probabilidade de pertencer a classe correspondente a o vetor de referência.

Conclusóes

Os resultados encontrados no trabal-ho apontam o uso concomitante de imagens Hyperion e da técnica DCDP como urna forma robusta de mapeamento mineral em áreas expostas, apresentando valores expressivos com acertos ácima de 90% para área analisada. Considerando as características do elemento químico analisado neste trabalho, fica evidente a possibilidade da caracterizacáo espectral das mesmas e o posterior emprego dessa caracterizacáo para classificacáo de imagens orbitais Hyperion como forma de apoio ao trabalho geológico de campo. Resultados diferenciados devem ser esperados quando consideramos a dinámica da refetáncia de áreas com cobertura vegetal pronunciada, devido a infuência da ve-getacáo e problemas como o sombreamento diferenciado em funcáo da variacáo do ángulo de incidência solar, como por exemplo, a determi-nacáo do grau de pureza dos pixels classificados na imagem, tentando evitar confitos de classificacáo como a sobreposicáo rocha/sombras e os falso-positivos na classificacáo.

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Recibido: 07 de Noviembre del 2016 Aceptado: 12 de Abril del 2017