@MASTERSTHESIS{ 2023:737464322,
 	title = {Modelagem do potencial mineral de bauxita a partir de dados aerogeofísicos e de sensoriamento remoto na porção sudeste da Bahia, Brasil},
 	year = {2023},
 	url = "http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/1967",
 	abstract = "O presente trabalho visou a construção de um modelo de potencial mineral de bauxita a partir
 da integração de dados aerogeofísicos e de sensoriamento remoto em uma área que
 corresponde à porção leste do Cráton São Francisco no sudeste do estado da Bahia, Brasil.
 Estudos recentes demonstraram um potencial para ocorrências de bauxita e outros minerais
 supergênicos na região. Esses minerais estão ligados à presença de perfis lateríticos bem
 desenvolvidos a partir da ação do intemperismo. Para construir o modelo, foram gerados
 mapas de concentração de K, eTh e eU, que nos permitem identificar a assinatura geoquímica
 dos materiais associados ao regolito, além do Gradiente Total, que nos fornece informações
 acerca da susceptibilidade magnética dos materiais. Para estudar o contexto geomorfológico
 da área, foram gerados um modelo digital de terreno (SRTM) e um mapa de declividade.
 Imagens Landsat 8 também foram utilizadas com o intuito de estudar a distribuição espacial
 dos materiais superficiais a partir da sua composição química, além de um mapa litológico
 para fornecer informações acerca da rocha-fonte dos materiais residuais. O algoritmo de
 aprendizado supervisionado Random Forest foi aplicado para integrar os mapas de evidências
 gerados, resultando no modelo de potencial mineral de bauxita para a região. O modelo
 resultante reduziu consideravelmente a área de pesquisa e obteve medidores de desempenho
 satisfatórios, atingindo um F-score de 0,81 e um coeficiente kappa de 0,83. As áreas
 sugeridas pelo modelo como alvos reforçam o potencial mineral de áreas com ocorrências já
 conhecidas, além de sugerir novos alvos para prospecção. A metodologia foi implementada na
 plataforma de processamento digital de imagens na nuvem Google Earth Engine, a partir de
 um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) que utiliza linguagem de programação
 JavaScript. Além de sugerir alvos prospectivos, os resultados ainda indicaram que os mapas
 de evidência com maior importância na geração do modelo foram os gerados a partir do
 SRTM, além do urânio e do potássio.",
 	publisher = {Universidade Estadual de Feira de Santana},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Modelagem em Ciências da Terra e do Ambiente},
 	note = {DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS}
}