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【24h】

Processamento e integra??o de imagens multiespectrais, de radar e aerogeofísicas do bloco serra leste (Carajás, PA) e discuss?o do potencial para mineraliza??o de ferro

机译：处理和整合来自塞拉莱斯特区块（宾夕法尼亚州卡拉哈斯）的多光谱，雷达和航空地球物理图像，并讨论铁矿化的潜力

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Este trabalho utilizou dados multiespectrais (ETM+/Landsat 7), de radar de abertura sintética (RADARSAT-1 e MAPSAR simulado) e aerogeofísicos para caracteriza??o geológica e gera??o de alvos exploratórios para mineraliza??es de ferro no bloco Serra Leste, por??o oriental da Serra de Carajás (PA). A técnica Minimun Noise Fraction (MNF) foi aplicada às seis bandas do sensor ETM+/Landsat 7, produzindo-se o realce de coberturas ricas em ferro. Dados SAR permitiram a observa??o da macrotopografia e lineamentos que foram também interpretados com base em dados aerogeofísicos e multiespectrais. As imagens geofísicas e SAR do RADARSAT-1 foram integradas por meio da técnica IHS (intensidade-matiz-satura??o), e os produtos gerados foram usados para uma melhor delimita??o de unidades geológicas e para defini??o de alvos para prospec??o de ferro. O método de classifica??o supervisionada Spectral Angle Mapper (SAM) foi aplicado a um conjunto de imagens geofísicas selecionadas a partir da determina??o do modelo descritivo das mineraliza??es de ferro e das assinaturas geofísicas verificadas no alvo Serra Leste. Utilizando-se a ocorrência documentada de ferro na regi?o como ponto de treinamento, um mapa de favorabilidade foi produzido. Os resultados da classifica??o SAM mostraram-se equivalentes ou superiores quanto a sua acurácia quando comparados ao mapa geológico e produtos de realce espectral produzidos neste artigo.
机译：这项工作使用了多光谱数据（ETM + / Landsat 7），合成孔径雷达（RADARSAT-1和模拟MAPSAR）和航空地球物理数据来进行地质定性和生成该区块铁矿化的勘探目标Serra Leste，Serra deCarajás（PA）的东部。最小噪声分数（MNF）技术应用于ETM + / Landsat 7传感器的六个波段，从而增强了富铁覆盖物。 SAR数据可以观察到宏观地形和谱线，这些也可以根据航空地球物理和多光谱数据进行解释。使用IHS技术（强度-色相饱和度）对RADARSAT-1的地球物理和SAR图像进行了整合，并将生成的产物用于更好地划分地质单位和定义探矿的目标。光谱角映射器（SAM）监督分类方法应用于从确定铁矿化描述模型和在Serra Leste目标中验证的地球物理特征中选择的一组地球物理图像。使用记录在该区域的铁的出现作为训练点，绘制了有利程度图。与本文中生产的地质图和光谱增强产品相比，SAM分类的结果在准确性上被证明是等效或优越的。

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