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Revista Facultad de Ingeniería

versão impressa ISSN 0121-1129

Resumo

CAMACHO-VELASCO, Ariolfo et al. Aplicações e desafios do sensoriamento remoto hiperespectral na geologia colombiana. Rev. Fac. ing. [online]. 2015, vol.24, n.40, pp.17-29. ISSN 0121-1129.

O Sensoriamento Remoto (SR) é uma técnica que permite captar informação de uma cena sem entrar em contato físico com ela, mediante o emprego de sensores localizados, principalmente, em plataformas aéreas, os quais captam informação em diferentes intervalos do espectro eletromagnético, incluindo o visível (VIS), o infravermelho próximo (NIR) e o de ondas curtas do infravermelho (SWIR). Tendo em conta que cada material presente em uma cena tem características espectrais diferentes, é possível, através da análise das assinaturas espectrais, realizar sua identificação ou classificação mediante algoritmos. As Imagens Hiperespectrais (HSI) captadas por sensores remotos em centenas de bandas espectrais são de importância em áreas como a geologia, a mineralogia, a agronomia e a ecologia, entre outras; porém, o grande volume de literatura dispersa em diferentes linhas (SR, HSI e geologia) dificulta seu acesso e análise. Este trabalho apresenta um compêndio de conceitos, princípios básicos e fundamentos matemáticos do SR, e inclui pesquisas e tendências dele, destacando seu desenvolvimento e seus desafios na Colômbia, e um caso de uso de HSI na geologia colombiana, cujas avaliações mostram a capacidade de detecção do sensor hiperespectral Hyperion, localizado no satélite EO-1, para o mapeamento geológico em um lugar de prova ao noroeste do município de Girón, Estado de Santander. Os resultados das avaliações são satisfatórios; espectralmente, o coeficiente de correlação foi alto e a relação espacial entre a assinatura espectral obtida e a geologia conhecida da área foi aceitável e correspondeu à análise de Difração de Raios X (DRX) realizada em amostras tomadas na área de estudo.

Palavras-chave : Sensoriamento Remoto; Imagens Hiperespectrais; Assinatura espectral; Geologia; Algoritmos de Detecção de Objetivos.

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