Avaliação de métodos para correlação entre morfoestruturas superficiais e anomalias magnéticas em profundidade com base em sensoriamento remoto e aerogeofísica
Orientador: Carlos Roberto de Souza Filho === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências === Made available in DSpace on 2018-08-27T02:30:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Locatelli_PauloEduardo_M.pdf: 8425905 bytes, checksum: a57947ba3b089a77dc310bac5fc58f26...
| Summary: | Orientador: Carlos Roberto de Souza Filho === Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências === Made available in DSpace on 2018-08-27T02:30:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Locatelli_PauloEduardo_M.pdf: 8425905 bytes, checksum: a57947ba3b089a77dc310bac5fc58f26 (MD5)
Previous issue date: 2014 === Resumo: A extração automática de feições lineares a partir de técnicas de processamento digital de imagens atualmente é uma ampla possibilidade em Geociências, permitindo a interpretação de lineamentos e reconhecimento de padrões em fotos aéreas e imagens de satélite. Entretanto, o que ainda predomina é a extração dessas feições de forma manual, o que geralmente se traduz como um trabalho demorado, sujeito à experiência do usuário e critérios subjetivos. A extração e interpretação de feições lineares auxiliada por algoritmos e métodos computacionais permite acelerar o processo e reduzir a subjetividade inerente ao método manual. Nesse sentido, diferentes algoritmos têm sido propostos com a finalidade de otimizar o processo de detecção destas feições. Em Geociências, feições lineares geralmente estão associadas a elementos da estrutura geológica, como zonas de falha, famílias de fraturas, enxames de diques e cinturões de cisalhamento. A identificação dessas estruturas é essencial na exploração mineral e de hidrocarbonetos, entre outras áreas. No entanto, a identificação de lineamentos em superfície não garante a existência de correlação com estruturas geológicas em profundidade. Neste contexto, este trabalho utiliza a região de Serra Leste, Carajás (PA), como área teste para verificar a recorrência de um lineamento, em diferentes fontes de dados, no sentido de ponderar a sua relevância geológica em níveis crustais diversos. Os dados empregados no trabalho incluem: (i) modelos digitais de elevação (MDEs) extraídos de dados óticos (ASTER) e de micro-ondas na banda-C (SRTM), (ii) imagens multiespectrais orbitais, e (iii) produtos gerados a partir de dados aerogeofísicos (magnetometria). Aos MDEs foram aplicados algoritmos de extração automática de lineamentos e técnica de realce das feições morfoestruturais. Aos dados aeromagnéticos foram aplicados (i) métodos de realce das anomalias magnéticas; (ii) deconvolução de Euler e (iii) métodos de inversão para se obter o modelo de susceptibilidade magnética. Os resultados obtidos indicam que mapas de declividade, gerados a partir dos MDEs, são produtos singulares para extração otimizada de lineamentos com base em programas semiautomáticos. Os produtos aeromagnéticos indicam uma grande coerência entre anomalias magnéticas realçadas, independente de uso de métodos direto ou inverso de processamento. Entretanto, a comparação entre as anomalias magnéticas em profundidade e lineamentos superficiais marcados por feições do relevo mostra significativa decorrelação. Essa constatação tem impacto importante sobre o uso de mapas estruturais foto-interpretados ou gerados automaticamente na exploração mineral e petrolífera === Abstract: The automatic extraction of linear features by digital image processing techniques has been showing a wide range of possibility in Geosciences allowing the interpretation of lineaments and pattern recognition in aerial photos and satellite images. However, there is still a predominance of manual extraction of these features, which usually is a time consuming job and subject to expertise and subjective criteria. The extraction and interpretation of linear features when aided by computational methods and algorithms can speed up the process and reduce the subjectivity inherent to the manual process. In this sense, several algorithms have been proposed in order to optimize the detection process of these features. In geosciences, linear features are commonly related with geological structure elements, such as fault or shear zones, fractures families and dyke swarms. The identification of these structures is essential to mineral and hydrocarbons exploration, among other areas. However, the identification of surface lineaments does not ensure correlation with in-depth geological structures. In this context, this work uses Serra Leste region, in Carajás Province, Pará State, Brazil, as a testing area to check the recurrence of lineaments in different data sources in order to assess its geological significance in several crustal levels. The data used in this study include: (i) digital elevation models (DEMs) extracted from the optical data (ASTER) and in the microwave C-band (SRTM), (ii) orbital multispectral images, and (iii) products generated from airborne geophysics (magnetometry). Algorithms for automatic extraction of lineaments and technical enhancement of morphostructural features were applied to the DEMs. With regard to the magnetic data, the flowing techniques: (i) methods for enhancement of magnetic anomalies, (ii) Euler deconvolution and (iii) inversion methods to recover susceptibility model. The results indicate that slope maps, generated from the DEMs, are unique products for an optimized lineament extraction using semi-automated methods. The magnetic products display a wide coherence between enhanced magnetic anomalies, independent of the use of direct or inverse processing methods. Nonetheless, the comparison between the magnetic anomalies at depth and surface lineament, marked by relief features, shows no significant correlation. This finding has important impact on the use of photo-interpreted structural maps or automatically generated in mineral and oil exploration === Mestrado === Geologia e Recursos Naturais === Mestre em Geociências |
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