| Summary: | O uso de imagens de sensores remotos para o mapeamento e discriminação de alvos geológicos está baseado nas propriedades da radiação eletromagnética solar refletida de unidades elementares da superfície do terreno (UEST). Nas imagens, os UEST estão codificados em números digitais, cujos valores correspondem à medida de um complexo processo de trocas de energia eletromagnética (transmitida, refletida e absorvida) com os átomos e moléculas dos minerais da rocha por ondas eletromagnéticas. Sob este ângulo, a interpretação de uma imagem é essencialmente um exercício de descoberta e entendimento de como interage a radiação eletromagnética com o material, a fim de descobrir informações ou propriedades relacionadas com a sua natureza intrínseca, como a composição de seus constituintes. Assim, se busca identificar nas imagens, através das respostas espectrais dos materiais, que tipo de rocha ou mineral está presente em um certo elemento de uma imagem digital. O sucesso desta análise dependerá do número de bandas que o sensor possui, já que isto se traduzirá na capacidade discriminante deste sensor. No momento atual as medidas de refletância tornam-se importantes diante dos avanços e aplicações vividos no campo do imageamento por satélite, como forma de fomentar e solidificar uma nova metodologia de prospecção mineral. A análise de imagens digitais permite, convertendo seus valores expostos em contadores digitais para refletância, que comparemos com valores de refletância conhecidos para um dado material o qual já tenhamos analisado, nos possibilitando inferir assim a natureza do dado UEST. Dentro deste contexto, foram obtidos em laboratório espectros de refletância de amostras de rochas basálticas de regiões de mineralizações de ametistas e rejeitos de seus garimpos, características da porção Sul da Bacia do Paraná, as quais constituem níveis estratigráficos bem distribuídos, servindo assim como linhas evidenciais para a prospecção e caracterização destas áreas, além de formarem uma biblioteca espectral descritiva para tal área. Além disso, foram analisadas as correspondências entre os espectros de laboratório e as curvas obtidas através das imagens ASTER, empregando métodos de reconhecimento de padrões (métodos de classificação); para tanto implementou-se o método de decomposição de curvas através da derivada primeira, buscando frisar linhas estreitas de absorção presente em tais curvas, permitindo uma classificação mais acurada dos mesmos e buscando evidenciar padrões discriminantes que identifiquem estas rochas e seus minerais. A partir da implementação do método de decomposição de curvas por aplicação da derivada primeira foi possível situar evidências da presença de composições mineralógicas, semelhantes às amostras coletadas em campo, nas imagens orbitais. A identificação destas assinaturas se deu por meio da comparação dos espectros processados e as imagens da região de interesse através das técnicas da derivada primeira e SAM, onde se tornou evidente a aplicabilidade do sensoriamento remoto como ferramenta de apoio à prospecção mineral. === The use of remote sensors images for mapping and discrimination of geologic targets is based on reflected electromagnetic solar radiation properties of the elementary units of the land surface (UEST). In the images, UEST are codified in digital numbers, whose values correspond to the measure of a complex process of electromagnetic energy changes (transmitted, reflected and absorbed) with the atoms and molecules of rock minerals for electromagnetic waves. This way, the image interpretation is essentially an exercise of discover and agreement of how electromagnetic radiation interacts with material, in order to discover information or properties related with its intrinsic nature, as the composition of its constituent. Thus, it searches to identify in the images, through the spectral answers of the materials, which type of rock or mineral is present in a certain element of the digital image. The success of this analysis will depend on the number of bands on which the sensor carries, since this will be express the discriminant capacity of its sensor. At the current moment the reflectance measures become more important because of the advances and applications in the field of the satellite imaging, as form to foment and develop a new solid methodology of mineral prospection. The analysis of digital images allows, converting its displayed values into digital accountants for reflectance, which are compared with known values of reflectance for material data which already had been analyze, making possible to infer the nature of UEST data. Inside of this context, reflectance specters of basaltic rock samples on amethysts mineralization and debris regions of its ipan had been gotten in laboratory, characteristics of the South portion of the Parana river basin, which constitute well distributed estratigraphic levels, serving as well as lines of evidence for the prospection and characterization of these areas, beyond forming a descriptive spectral library for such area. Moreover, the correspondences between the specters of laboratory and the curves gotten through images ASTER had been analyzed, using methods of recognition of standards (classification methods); for in such a way the curves decomposition method was implemented through the first derivative, searching more emphasize on absorption narrow lines presents in such curves, allowing a accurate classification of the same ones and searching to evidence discriminants standards that identifies these rocks and its minerals. From the implementation of the of decomposition of curves method for application of the first derivative it was possible to point out evidences of the presence of mineralogical compositions in the orbital images, similar to the samples collected in field. The identification of these signatures was made by means of the comparison of the processed specters and the images of the region of interest through the techniques of the first derivative and SAM, where it became evident the applicability of the remote sensing as tool of support in mineral prospection.
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