Análise Comparativa de Imagens Sentinel-2A (MSI) e Landsat-8 (OLI) Aplicadas ao Mapeamento Geológico, Região de Itataia, Santa Quitéria, CE

Abstract

Satélites equipados com sensores multiespectrais, tais como os da série Landsat (TM, ETM+, OLI), tem um importante papel em aplicações geológicas, em especial os sensores que possuem faixas espectrais no infravermelho de ondas curtas, pois é nessa região do espectro que grupos minerais, como o das argilas, apresentam picos de refletância. Os satélites da missão Sentinel-2, pertencentes ao programa Corpernicus da Agência Espacial Europeia (ESA –European Spatial Agency) possuem como finalidade dar continuidade a missões como Landsat e SPOT. A província fósforo-uranífera da região de Itataia, objeto deste estudo, está localizada no município de Santa Quitéria (CE) e inserida no contexto geológico do Domínio Ceará Central (DCC) da Província Borborema (PB). O objetivo deste trabalho foi efetuar a comparação das imagens dos sensores MSI Sentinel-2 e do OLI Landsat-8, por meio de parâmetros estatísticos, como o coeficiente de Pearson, e analisar suas aplicações para o mapeamento geológico. Para tanto, foram selecionadas as bandas correlatas de ambos os sensores, pré-processadas para um conjunto de dados compatível para comparação. Posteriormente, foram gerados os coeficientes entre os pares de bandas correlatas, e também razões de bandas para análise dos dados. As imagens Sentinel-2, analisadas nesse trabalho, apresentaram forte correlação com as imagens do Landsat-8, com coeficientes de Pearson variando entre 0.857 e 0.930, e as razões de bandas apresentaram um coeficiente variando entre 0.772 e 0.910. As maiores correlações foram entre as bandas do infravermelho de ondas curtas (SWIR), sendo coeficientes de Pearson de 0.935 entre as bandas 6 (OLI) e 11 (MSI), 0.926 para as bandas 7(OLI) e 12(MSI) e a razão com maior coeficiente foi a 6/7 (OLI) e 11/12(MSI). Essa forte correlação entre as bandas do SWIR demonstram o potencial das imagens Sentinel-2 para trabalhos em geologia, uma vez que muitos grupos minerais possuem picos de refletância nessa faixa espectral.