Caracterização de microexsudações de hidrocarbonetos na Bacia do Tucano Norte (BA) por geoestatística, classificação hiperespectral e redes neurais

Talita Lammoglia, Carlos Roberto de Souza Filho, Raimundo Almeida Filho

Resumo


Com base na análise estatística de dados geoquímicos regionais derivados de amostras de solo e no processamento digital de imagens dos sensores Enhanced Thematic plus (ETM+/Landsat7 satélite) e Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER/Terra satélite), este trabalho objetiva a caracterização de microexsudações de hidrocarbonetos na Bacia do Tucano Norte (BA). O estudo incluiu a elaboração de um modelo teórico de detecção segundo o qual as anomalias gasosas (exsudações) indicadas pela gasometria devem coincidir com determinadas expressões superficiais, tais como descoloração de solos e rochas (i.e., redução de Fe3+ para Fe2+), marcadores geobotânicos, concentração de argilas (caulinita) e carbonatos (siderita). Estas evidências indiretas foram utilizadas em conjunto com dados de sensoriamento remoto e técnicas de extração de informações para detecção de pontos com maior favorabilidade à presença de exsudação de hidrocarbonetos na Bacia do Tucano.  Os dados ETM+ foram processados segunda a técnica de pesudo-razões - uma adaptação da análise por principais componentes clássica.  Os dados ASTER foram processados pelas técnicas Spectral Angle Mapper e Mixture Tuned Matched Filtering (usualmente aplicadas na classificação de dados hiperespectrais e que foram aqui adaptadas para uso em dados multiespectrais), bem como por uma abordagem pioneira baseada em três diferentes sistemas de redes neurais (Fuzzy Clustering, Radial Basis Functional Link Network e Probabilistic Neural Network). Com base nestas técnicas, foram mapeados diversos locais onde as feições previstas no modelo teórico de detecção coincidem com as anomalias geoquímicas. Ademais, foram revelados setores com características similares em regiões ainda sem dados gasométricos. Estes locais são alvos potenciais para presença de exsudações e possivelmente reservatórios de hidrocarbonetos. A pesquisa demonstrou o excelente potencial dos dados ASTER e metodologias de análise espectro-espacial de baixo custo para a exploração de hidrocarbonetos nas bacias continentais brasileiras.

Palavras-chave


Microexsudações de hidrocarbonetos; Classificação hiperespectral; ASTER; Redes Neurais; Bacia do Tucano.

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