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Título: Desenvolvimento de metodologias para detecção de garimpos de ouro embarcados a partir de imagens de satélite
Autor(es): Pereira, Diego Henrique Costa
Orientador(es): Gomes, Roberto Arnaldo Trancoso
Assunto: Inteligência artificial
Sensoriamento remoto
Ouro
Amazônia
Data de publicação: 11-Jun-2024
Referência: PEREIRA, Diego Henrique Costa. Desenvolvimento de metodologias para detecção de garimpos de ouro embarcados a partir de imagens de satélite. 2023. 91 f., il. Tese (Doutorado em Geografia) - Universidade de Brasília, Brasília, 2023.
Resumo: A existência dos garimpos de ouro remonta ao período colonial brasileiro e até hoje se mantém como uma atividade de reconhecida relevância econômica. Os garimpos de ouro embarcados ocorrem de forma predominante na Amazônia brasileira. Se trata de embarcações que dragam sedimentos de fundo dos rios para produção do ouro mediante o uso de maquinário pesado e que realizam todo o processo produtivo dentro da embarcação. Apesar da reconhecida ocorrência da atividade este é um tema pouco estudado para o qual existem lacunas de conhecimento básicas, desde compreensão da distribuição geográfica, seus impactos ambientais, características operacionais entre outras questões. Logo, o uso de sensoriamento remoto se apresenta como uma alternativa para auxiliar a suprir estas lacunas e produzir informações que podem aprimorar a atuação das instituições responsáveis pela autorização e fiscalização da atividade legal e combate das atividades ilegais. Os principais desafios para emprego do sensoriamento remoto para identificação dos garimpos embarcados podem ser resumidos em: pequeno tamanho do alvo; alta capacidade de locomoção; ausência de mecanismos de localização das embarcações; densa e recorrente cobertura de nuvens na região amazônica. Portanto, a presente tese objetiva avaliar o uso de sensoriamento remoto para identificação dos garimpos embarcados e está estruturada em três artigos. O primeiro artigo avaliou as informações disponíveis referentes aos garimpos de ouro embarcados na região norte do país para identificar oportunidades de aprimoramento do controle institucional da atividade, bem como para auxiliar no preenchimento das lacunas de conhecimento sobre o tema. Concluiu pela necessidade de adequação de instrumentos regulatórios, aprimoramento da atuação das instituições responsáveis pela emissão das devidas autorizações, fortalecimento das ações de combate à atividade ilegal e fiscalização das atividades legalizadas e desenvolvimento de políticas públicas adequadas à realidade. Da mesma forma, demonstrou que o uso de insumos e técnicas de sensoriamento remoto apresentam potencial para auxiliar no melhor controle da atividade. O segundo artigo avaliou o uso de classificadores do tipo machine learning e espectral em imagens óticas do Sentinel-2 e conclui que o classificador Support Vector Machine (SVM) com orientação à objeto apresentou os melhores resultados, com score F1 médio de 0,91 e percentual de detecção de garimpos satisfatório, tendo em vista que as omissões foram de 0 a 4 garimpos por imagem. O terceiro artigo empregou algoritmo de detecção de embarcações baseado em método Constant False Alarm Rate (CFAR) e de avaliação geométrica das embarcações em imagens Synthethic Aperture Radar (SAR) do Sentinel-1. Os resultados gerados produziram score F1 entre 0,76 e 0,85, com percentual de detecção de 70 a 100% e de omissão de 0 a 30%, além de permitir a identificação de garimpos embarcados em áreas legais e em áreas potencialmente ilegais. Por fim, a presente tese comprovou que as imagens Sentinel1 e 2 podem ser utilizadas de forma complementar e satisfatória para detecção de garimpos embarcados e que podem ser utilizadas como insumos para que as instituições de controle possam aprimorar sua atuação, apontado os benefícios e limitações de utilizar imagens óticas e de radar. Ainda, produziu informações com vistas a contribuir para suprir as lacunas de conhecimento existentes e para auxiliar na melhor compreensão da dinâmica e distribuição geográfica da atividade.
Abstract: The existence artisanal and small-scale gold mining dates to the Brazilian colonial period and until today remains as an activity of recognized economic relevance. Gold mining in riverbeds occurs predominantly in the Brazilian Amazon trough gold mining vessels. These vessels dredge river bottom sediments for gold production using heavy machinery that perform the entire production process inside the vessel, including the mixing of mercury to separate the gold from impurities and its subsequent burning. Despite the recognized occurrence of the activity, this is still a little-studied topic for which there are basic knowledge gaps, such as, comprehension of the geographic distribution, its environmental impacts, its operational characteristics, among other issues. Therefore, the use of remote sensing presents itself as an alternative to help fill these gaps and produce information that can help improve the performance of institutions responsible for authorizing and monitoring the legal activity and combating illegal activities. The main challenges for the use of remote sensing for the identification of gold mining vessels can be summarized as: small target size; high locomotion capacity; lack of mechanisms to locate the vessels; dense and recurrent cloud cover in the Amazon region. Therefore, the present thesis aims to evaluate the use of remote sensing for the identification of gold mining vessels, for this it is structured in three articles. The first article evaluated the available information regarding gold mining vessels in the northern region of the country to identify opportunities to improve the institutional control of the activity, as well as to help fill knowledge gaps on the subject. Therefore, it concluded that there is a need to adjust the regulatory instruments, improve the performance of the institutions responsible for issuing the proper authorizations, strengthen the actions to combat illegal activity and to inspect legalized activities, and develop public policies that are appropriate to the reality. The second article evaluated the use of machine learning and spectral classifiers on optical images from Sentinel-2 satellites. It concluded that the object-oriented Support Vector Machine (SVM) classifier achieved the best results, with an average F1 score of 0.91 and a satisfactory percentage of gold mining vessels detection, considering that the omissions ranged from 0 to 4 targets per image. The third article employed detection algorithm based in Constant False Alarm Rate (CFAR) and geometric evaluation technics on Synthetic Aperture Radar (SAR) images from Sentinel-1 satellites. The results produced an F1 score between 0.76 and 0.85, with a detection percentage of 70 to 100% and an omission percentage of 0 to 30%. Besides, it was identified gold mining vessels i legal areas and in potentially illegal areas. Finally, the present thesis proved that Sentinel-1 and 2 images can be used in a complementary and satisfactorily way for gold mining vessels detection and that can be used as inputs for control institutions to improve their performance, pointing out the benefits and limitations of using optical and radar images. Furthermore, it has produced information that will contribute to fill existing knowledge gaps and to support in the better understanding of the dynamics and geographic distribution of the activity.
Unidade Acadêmica: Instituto de Ciências Humanas (ICH)
Departamento de Geografia (ICH GEA)
Informações adicionais: Tese (doutorado) - Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2023.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Geografia
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Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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