Mapeamento do regolito laterítico no centro-oeste brasileiro por sensoriamento remoto multiespectral.
crostas lateríticas, intemperismo, integração e modelagem de dados, métodos estatísticos, processamento em nuvem.
Na região central do Brasil há espesso manto de intemperismo desenvolvido a partir de diferentes tipos de rochas e superfícies geomórficas, com ampla ocorrência de crostas lateríticas e seus produtos. O mapeamento das unidades do regolito, especialmente as crostas lateríticas, fornece informações de grande interesse à exploração mineral e ao entendimento dos processos evolutivos das paisagens, principalmente aquelas em ambiente tropical. O desenvolvimento de ferramentas GIS, a robustez dos modelos matemáticos e estatísticos para processamento e análise de dados, e a computação em nuvem, representam avanços no mapeamento geológico em larga escala, além de fornecer informações relevantes acerca dos terrenos lateríticos tropicais. Dados de sensoriamento remoto e técnicas de processamento de imagens são efetivas no mapeamento dessas superfícies, seja com o uso de razões de bandas ou análises de componentes principais. Diversos são os métodos utilizados em sensoriamento remoto para o mapeamento do regolito. Neste trabalho foram testadas três técnicas matemáticas e estatísticas em imagens multiespectrais dos sensores Landsat-8 OLI/TIRS e Sentinel-2 MSI, para verificar aquela com melhor eficácia para a área de estudo: 1 — razões de bandas (BR), 2 — análise de componentes principais direcionada (DPCA) e 3 — sobreposição de índices (IOM). O processamento dos dados foi realizado na plataforma em nuvem Google Earth Engine e permitiu a discriminação das áreas onde afloram rocha, saprólito e as crostas lateríticas, na região limítrofe dos estados de Goiás, Distrito Federal, Minas Gerais e Bahia, no centro-oeste do Brasil. Os mapas preditivos tiveram acurácia global superior à 70% e valores de k e t próximos a 0,6, indicando forte correspondência com os dados de campo. Entre os sensores, o Landsat-8 teve melhor concordância com os dados de campo, em relação aos dados do Sentinel2. Desta forma, os modelos aplicados às imagens OLI e MSI, validados por dados de campo, mostram a eficácia do uso de dados multiespectrais para o mapeamento das unidades do regolito em condições tropicais, podendo ser facilmente aplicada e testada em outras áreas de estudo.