MULTISPECTRAL ANALYSIS BY THE MULTIPLE ENDMEMBER SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS (MESMA) METHODS IN A NICKEL SUPERGENE DEPOSIT

ANÁLISE DE IMAGENS HIPERESPECTRAIS PELO MÉTODO MULTIPLE ENDMEMBER SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS (MESMA) EM DEPÓSITO SUPERGÊNICO DE NÍQUEL

dc.contributoren-US
dc.contributorpt-BR
dc.creatorCARVALHO JÚNIOR, OSMAR ABÍLIO DE
dc.creatorCARVALHO, ANA PAULA FERREIRA DE
dc.creatorMENESES, PAULO ROBERTO
dc.creatorGUIMARÃES, RENATO FONTES
dc.creatorMARTINS, ÉDER DE SOUZA
dc.date2016-11-07
dc.date.accessioned2023-06-19T15:34:32Z
dc.date.available2023-06-19T15:34:32Z
dc.identifierhttps://ppegeo.igc.usp.br/index.php/rbg/article/view/9888
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6693033
dc.descriptionThe hyperspectral remote sensing provides a large amount of data allowing the development computing methods to improve detection and quantification of the materials that compose a given scene. In that context, the Multiple Endmember Spectral Mixture Models (MESMA) is an approach of the Spectral Mixture Analysis, which defines the best-fit model to describe each pixel. A key problem in this method is the computational time expended. The Spectral Correlation Mapper (SCM) was applied for a pre-classification of the material in order to decrease the computational time. The MESMA routine was developed in IDL language to identify the best-fit models considering the least RMS error. This method was applied to for the Airborne Visible/InfraRed Imaging Spectrometer (AVIRIS) subscene of Niquelândia, Goiás, that includes a lateritic nickel mine. The main minerals present in the weathering profile are: pimelite, saponite, goethite, hematite and kaolinite. The results attest that the calculated relative abundance of the mineral corresponds with field data.en-US
dc.descriptionO sensoriamento remoto hiperespectral, fornece grande quantidade de dados permitindo o desenvolvimento de métodos para detecção e quantificação dos materiais que compõem a cena. Neste contexto, o Multiple Endmember Spectral Mixture Models (MESMA) é uma evolução do método de análise linear de mistura que define o melhor modelo de mistura a ser utilizado para cada pixel. Um grande empecilho para a utilização desse método é o longo tempo computacional. O programa MESMA pode ser otimizado isolando-se os principais sistemas de misturas existentes na cena a partir do classificador espectral Spectral Correlation Mapper de forma a minimizar os membros finais e, conseqüentemente, diminuir de forma considerável o número de modelos e o tempo de processamento. Esta rotina foi desenvolvida em linguagem IDL identificando os melhores modelos a partir do menor erro médio quadrático. Esta metodologia foi aplicada na imagem Airborne Visible/InfraRed Imaging Spectrometer (AVIRIS) relativa à mina de Niquelândia, Goiás, com concentração supergênica de Ni-laterítico. Os principais minerais presentes no perfil de intemperismo são: pimelita, saponita, goethita, hematita e caulinita. Os resultados obtidos mostraram que a abundância relativa dos minerais está de acordo com os dados de campo.pt-BR
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherSociedade Brasileira de Geologiapt-BR
dc.relationhttps://ppegeo.igc.usp.br/index.php/rbg/article/view/9888/9175
dc.rightsDireitos autorais 2016 Revista Brasileira de Geociênciaspt-BR
dc.sourceRevista Brasileira de Geociências; v. 33, n. 1 (2003); 63-74en-US
dc.sourceRevista Brasileira de Geociências; v. 33, n. 1 (2003); 63-74es-ES
dc.sourceRevista Brasileira de Geociências; v. 33, n. 1 (2003); 63-74pt-BR
dc.source0375-7536
dc.subjectSpectral mixture; MESMA; Imaging spectroscopy.en-US
dc.subjectMistura espectral; MESMA; Espectroscopia de imageamento.pt-BR
dc.titleMULTISPECTRAL ANALYSIS BY THE MULTIPLE ENDMEMBER SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS (MESMA) METHODS IN A NICKEL SUPERGENE DEPOSITen-US
dc.titleANÁLISE DE IMAGENS HIPERESPECTRAIS PELO MÉTODO MULTIPLE ENDMEMBER SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS (MESMA) EM DEPÓSITO SUPERGÊNICO DE NÍQUELpt-BR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typept-BR


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