PREDIÇÃO DE BAUXITA DE ÁREAS MINERADAS UTILIZANDO SENSORIAMENTO HIPERESPECTRAL

Sensores hiperespectrais proximais têm sido amplamente utilizados no mapeamento de alvos terrestres, decorrente do seu elevado número de bandas espectrais estreitas que permitem a modelagem de atributos, principalmente de solos e plantas. Nas últimas décadas, sensores imageadores para a produção de imagens hiperespectrais evoluiu, facilitando a obtenção do comportamento espectral associado a uma imagem. Em mineração, tais instrumentos possuem grandes aplicações, podendo facilitar análises e quantificações de minérios. O estudo visou avaliar o uso de sensores hiperespectrais e modelos de predição em amostras de minérios bauxita, no município de Paragominas – PA. O modelo neural networks foi o mais preciso na predição de minérios.