Assinaturas espectrais de gossans associados a mineralizações de Pb-Zn-Ba na Bacia de Irece (BA) : um estudo baseado em dados de sensores TM e ASTER

Orientador: Carlos Roberto de Souza FilhoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de GeocienciasResumo: o objetivo desta dissertação foi o de desenvolver es1ratégias para a detecção de gossans associados a mineralizações de Pb-Zn-Ba na bacia de lrecê, bem como a sua separação de superficies lateriticas genéricas, com base em dados e técnicas de sensoriamento remoto. Amostras de gossans representativas das ocoITências de gossans na bacia foram analisadas por espectroscopia de reflectância, no intervalo entre 35Onm-2500nm, com o espectrorradiômetro FieIdSpec-FR Os constituintes mineralógicos dos gossans, principalmente goethita, limonita e hematita, foram derivados a partir da interpretação interativa e automática das curvas de reflectância espectral, considerando as feições diagnósticas que esses minerais apresentam neste intervalo do espectro. Com base em dados disponíveis na literatura, integrados aos dados de reflectância espectral medidos em laboratório e re-amostrados para as resoluções dos sensores TM e ASTER. o comportamento espectral dos gossans genuinos e de superficies lateriticas genéricas (falsos gossans) foram detectados nas bandas destes sensores. A partir desses dados espectrais, constatou-se que os gossans e lateritas diferem principalmente em fimção de uma feição de absorção em 2,21lm (diagnóstica da ocoITência de caulinita) e de uma feição em tomo de 10flID (relacionada à presença de uma mistura de caulinita e sílica) - essas feições/minerais são característicos nas lateritas e ausentes nos gossans. Os principais intervalos espectrais abordados no processamento dos dados ASTER e TM para a detecção e separabilidade desses dois materiais foram assim definidos: 0,350-I,OOIlIn, cobrindo o espectro visível (VIS) e inftavennelho próximo (NlR) para o mapeamento dos óxidos e hidróxidos de ferro; 1,00-2,501lIn, cobrindo o espectro do inftavermelho de ondas curtas (SWlR) para o mapeamento de caulinita; e 8,OO-I4,OOIlIn, cobrindo o espectro inftavennelho tennal (TlR), para o mapeamento de superficies ricas em caulinita e sflica (somente possível com dados ASTER). A detecção dos gossans, segundo o modelo concebido, foi feita por um critério de exclusão, ou seja, as superficies ricas em compostos de ferro somente, sem conteúdo significativo em caulinita e quartzo (típicos nas lateritas), devem corresponder aos gossans associado à mineralizações. O processamento das imagens adquiridas entre VIS e o SWlR incluiu um rigoroso procedimento de correção atmosférica a partir do software Atmospheric CORrection Now (ACORN). Foi utilizado, um modelo de transferência radiativa (MODTRAN) e dados calibrados dos sensores sob investigação. Para os dados coIetados no espectro refletido foram testadas técnicas como composições coloridas e operações aritméticas (razão de bandas), análises por principais componentes (APC) e técnicas de processamento digital de dados hiperespectrais adaptadas aos dados multiespectrais, incluindo Spectral Angle Mapper (SAM) e Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF). Os dados TlR do ASTER foram convertidos para emissividade e processados através de composições coloridas com realce por decorrelação, pseudo-razões adaptadas, Minimum Noise Fraction e técnicas de classificação hiperespectral (SAM e MTMF). Os resultados obtidos, aliando-se os modelos empfricos de detecção às técnicas de processamento digital, foram extremamente positivos, principalmente no caso das imagens do sensor ASTER. nas quais os gossans genuinos puderam ser separados de todas as outras coberturas constatadas na bacia de lrecê. Isso demonstra o potencial do sensor ASTER para aplicações em exploração minera~ mesmo em condições de clima tropicalAbstract: The aim ofthis work was to develop strategies for detection ofgossans associated to Pb-Zn-Ba deposits in the Irece basin (BA), as well as their distinction ftom generic laterites, using remote sensing data and techniques. Samples of gossans collected in the study area were analysed by reflectance spectroscopy methods, using a high resolution FieldSpec FR spectrometer covering nanometric wavebands within the 350nm-250Omn interval. Goethite, limonite and hematite were identified by interactive and software-driven automatic interpretation as the gossan's main mineraIs, based on their diagnostic spectral features. Using data available in the literature combined with lab-measured reflectance data convolved to TM and ASTER sensors, it was possible to realize a spectral signature for both genuine and false gossans in terms of multispectral resolution. Using these data, gossans are clearly distinct ftom laterites by the lack of absorption bands around 2.2~m (linked to the presence of kaolinite) and by the lack of important emissivity features around lO~m (akin to a mixture of kaolinite and silica). Using this notion, the main spectral intervals employed to detect and differentiate these two materiaIs were defined as followed: O,350-1,OO~m, covering visible (VIS) and near-inftared (NIR) wavebands, to detect iron oxides and hydroxides; I,OO-2,50~m, covering shortwave inftared (SWIR) wavebands to map kaolinites; and 8,OO-14,OO~m, covering the thermal inftared (TIR) to map kaolinite- and -silica-rich surfaces (only possible with ASTER thermal multispectral data). The detection of gossans, on the basis ofthe conceptual model, was made by 'exclusion' ofvariables not typically linked to these surfaces, using the following corollary: "iron-rich surfaces that are deficient in kaolinite and silica loads (typical of laterites), are probably genuine gossans, to which metal deposits are also potentially linked". Image processing techniques applied to data gathered in the VIS, NIR and SWIR portion of the spectrum comprised a rigorous procedure for atmospheric correction of the data using the Atmospheric CORrection Now (ACORN) software. A radiative transfer model (MODTRAN) was applied to ASTER and TM calibrated data. Several image processing techniques were functional for the VIS-SWIR data, including color composites, band ratios, principal component analyses and hyperspectral image processing techniques adapted to multispectral data, such as Spectral Angle Mapper (SAM) and Mixture Tuned Matched Filtering (MTMF). ASTER TIR data were converted to emissivity and enhanced via color composites, decorrelation stretch, adapted pseudo-ratios, Minimum Noise Fraction and by hyperspectral image processing (SAM e MTMF) techniques. The integration of the conceptual model and image processing techniques tailored to detect genuine gossans, isolating them ftom other representative surfaces in the Irece basin, proved very successful and the results were substantial using ASTER imagery. These achievements using ASTER multispectral data in the Irece basin demonstrate these data can offer detailed mineralogical information, ftom which abundance maps of key mineral endmembers used in exploration for base-metal deposits can be derived, even under tropical conditionsMestradoGeocienciasMestre em Geociência