Browsing by Author "Morais, Maria Carolina de"
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Item Arquitetura de conhecimentos para a gestão ambiental da mineração de ferro em Carajás : estudo de caso depósito N1.(Programa de Pós-Graduação em Evolução Crustal e Recursos Naturais. Departamento de Geologia. Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto., 2012) Morais, Maria Carolina de; Bacellar, Luis de Almeida PradoCom o volume alto e crescente de informações obtidas a partir de Estudos de Impacto Ambiental, deve-se que ter muita cautela para que o impacto inevitável das atividades de mineração seja minimizado. O reconhecimento de áreas de influência e a caracterização das regiões afetadas pelo impacto ambiental são fundamentais no contexto da instalação de uma mineração de ferro a céu aberto na Amazônia brasileira. Em projetos de mineração localizados em áreas de floresta tropical, estas questões tornam-se ainda mais relevantes quando se considera todos os aspectos envolvidos, desde aqueles relacionados com o meio físico até as partes interessadas envolvidas no processo. Neste contexto, um sistema de arquitetura de conhecimento, chamado sisORCI Tema Mineração / Meio Ambiente / Carajás, é apresentado com a função principal de agregar todos os tipos de correlações de interesse entre as questões ambientais e legais relacionadas com o planejamento ambiental no estágio de implementação da mina de ferro a céu aberto. A tecnologia do sensoriamento remoto foi utilizada nesta pesquisa, com o uso de fotografias aéreas de imagens ópticas e de radar, com resoluções espaciais distintas. O conjunto de informações extraídas dessas imagens foi armazenado na arquitetura de conhecimentos proposta, com os conhecimentos respectivos aos temas abordados, a formalização dos mesmos, a relações e os impactos entre os temas discutidos. Os resultados mostraram que a determinação de áreas influência estão diretamente relacionados à região afetada em determinada escala de observação. No depósito N1 e as zonas circundantes, esta informação pode ser verificada em escalas de 1:10.000 e 1:100.000, onde cada escala foi capaz de fornecer informações distintas sobre as condições ambientais. As imagens de radar em banda L podem ser utilizadas como uma ferramenta prática para um mapeamento preliminar e como um guia de verificação em campo. Elas foram sensíveis às pequenas áreas de vegetação e o retroespalhamento de superfície foi afetado pelo terreno abaixo desta vegetação. Para o depósito N1, as relações entre as questões que foram consideradas frágeis, como a vegetação, tornaram-se explícitas por meio de processos que permitiram a extração máximo de informações possíveis por meio de imagens de sensoriamento remoto e sua interação com outros dados. Estes relacionamentos podem levar a processos mais amplos de análises de engenharia para a execução de serviços de infraestrutura, que envolvem a supressão de vegetação e aspectos geotécnicos, por exemplo, que proporcionam agilidade para tomada de decisão. O sistema sisORCI Meio Ambiente-Mineração/ Carajás é uma ferramenta tecnológica inovadora em fase de implementação, pelo qual o estudo de impactos ambientais para depósito N1 pode ser beneficiado por dados estruturados em uma arquitetura de conhecimentos, que contemple questões ambientais, jurídicas e econômicos de uma forma que é sintetizado , ampla, integrada e incremental. Considerando a atual estrutura de estudos de impacto ambiental, realizados em um determinado espaço e tempo, o sisORCI Meio Ambiente Mineração / Carajás também pode contribuir com o acompanhamento e monitoramento dos impactos causados pela mineração, quando detectado por ele.Item Informações geoambientais derivadas de imagens de radar (R99B/SIPAM) e ópticas (LANDSAT/TM5) em jazimento de minério de ferro em Carajás.(2009) Morais, Maria Carolina de; Pereira Júnior, Paulo Martins; Paradella, Waldir RenatoUm dos impactos ambientais mais significativos em minerações de ferro está associado com as modificações da paisagem, especialmente em regiões de floresta equatorial, como no depósito N1, localizado na Província Mineral de Carajás. O uso da tecnologia do sensoriamento remoto tem mostrado muita eficiência e baixo custo no levantamento de informações ambientais nessa região. Imagens ópticas e de radar permitem a extração de informações complementares sobre a cobertura superficial e as alterações antrópicas, sob uma visão sinóptica do tratamento desses impactos. O principal objetivo dessa pesquisa é a obtenção de um conjunto de informações ambientais para futura implementação em um sistema de conhecimento que possa ser utilizado em regiões com contextos geoambientais similares.Item Mapping iron-mineralized laterite environments based on textural attributes from mapsar image simulation – SAR-R99B (SIVAM/SIPAM) in the Amazon region.(2011) Morais, Maria Carolina de; Martins Júnior, Paulo Pereira; Paradella, Waldir RenatoImagens de radar são úteis em geologia devido à visão sinóptica e a uma cobertura a um custo relativamente baixo. Particularmente na região amazônica, o uso de imagens de radar em aplicações geológicas é favorecido pela capacidade de realce do relevo (macrotopografia), da rugosidade superficial (microtopografia) e da constante dielétrica, independente da presença de nuvens, ângulo solar e condições de iluminação. A microtopografia do terreno, realçada neste tipo de imagem, permite que a textura das imagens de radar possa ser usada no mapeamento das coberturas lateríticas mineralizadas em ferro do depósito N1, localizado na Província de Carajás. A investigação se baseou em imagens adquiridas por radar aerotransportado (SIVAM/SIPAM, banda L-hh, L-hv e L-vv), cujas faixas de voo foram degradadas visando à simulação do SAR orbital MAPSAR. Os dados foram analisados através de classificações texturais, derivadas de medidas obtidas por meio de Matriz de Co-ocorrência dos Níveis de Cinza (MCNC) com o objetivo de mapeamento das unidades lateríticas em N1. Muitas diferenças foram encontradas entre as classes mapeadas e o mapa de verdade terrestre. Nem todas as classes foram separadas, mas a hematita apresentou alto desempenho na classificação. Esta classe foi sensível aos parâmetros do alvo e do sensor, especialmente a macrotopografia e as características físicas. Os resultados mostraram que a classificação baseada em MCNC pode ser usada como ferramenta preliminar de mapeamento das lateritas e como um guia para verificação de campo.Item Multi-scale approach using remote sensing images to characterize the iron deposit N1 influence areas in Carajás Mineral Province (Brazilian Amazon).(2012) Morais, Maria Carolina de; Martins Júnior, Paulo Pereira; Paradella, Waldir RenatoMining activities cause a wide range of changes to the environment, substantially affecting both the physical and biological environmental sectors. In the Caraja´s Mineral Province, located in the Amazon rainforest, environmental regulations tend to be more rigorous, due to the fragility of the environment in which large iron deposits are found. The characterization of the impact of mining on environment considers: the type and extent of the impact, the physical chemistry differences and similarities of the mineral deposits, the deposit size, the adopted mining process, and the environment (both natural and economic) in which the mining process was developed. Remote sensing technology is utilized in this study, in particular, the use of ortho-aerial photograph, and optical and radar images with distinct spatial resolution. These permit the elaboration in synoptic maps, multi-scale and dynamic, of the changes wrought upon the environment: deforestation, removal of vegetation cover, topographic surface and landscape alteration, and slope instabilities among others. In this aspect, determining the extent of influence of the mining activity is directly tied to the characterization of its impact on various natural systems at the observed scale, and not by simply defining a predetermined Euclidean distance. The results showed that remote sensing technology, optical and radar images, proved to be efficient in the study of environmental information and the areas of influence on the semi-regional and local scales in the Amazon forest.