@MASTERSTHESIS{ 2023:386089114,
 	title = {Aplicações geológicas de sensoriamento remoto na pesquisa do potencial mineral para ferro},
 	year = {2023},
 	url = "http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/2010",
 	abstract = "O estado da Bahia é um dos maiores produtores de recursos minerais do Brasil, graças a geodiversidade de seu território, que possibilita a extração de uma grande variedade de tipos de minérios. Entretanto, apesar dessa proeminência, o setor de produção mínero-industrial para o ferro não contribui significamente para essa posição de destaque, mesmo possuindo depósitos potencialmente mineiros, conhecidos através de inúmeros levantamentos geológicos efetuados nos últimos 80 anos. O conhecimento científico encontra-se disperso nos meios de publicação, enquanto dados quantitativos e qualitativos sobre os depósitos de ferro estão indisponíveis, decorrente do valor estratégico para as empresas que investiram seus recursos para obtê-los, sendo uma pequena parcela disponibilizada pelos órgãos públicos de pesquisa mineral. Dentro deste cenário, estratégias como a bibliometria na análise e sistematização de estudos científicos sobre a utilização de sensoriamento remoto na avaliação de minérios pode ser promissora em termos da produção de uma análise crucial e sistemática da literatura e da concessão de subsídios que conduzam à construção de informação sobre o mapeamento de jazidas de minério de ferro. E, novos métodos de integração, como os algoritmos de machine learning, apresentam potencial para alcançar uma precisão maior na delimitação de zonas de interesse minerário. Desta forma, este trabalho tem como objetivo contribuir para o mapeamento de ocorrências de minerais ferrosos no estado da Bahia. O estudo está dividido em dois capítulos. O primeiro capítulo consiste em uma análise bibliométrica, através de técnicas de mineração de texto, para reconhecer padrões na literatura que possam servir de base para analisar estatisticamente os resultados dos diferentes estudos sobre o mapeamento de jazidas ferríferas, com o objetivo de avaliar as tendências metodológicas nesse campo de atuação. O segundo capítulo trata da aplicação de um método de aprendizagem de máquina em imagens de sensoriamento remoto. A utilização de dados auxiliares, como pontos de ocorrência mineral, geologia e áreas de requerimentos minerários foram utilizados para otimizar o gerenciamento dos resultados e permitindo seu uso eficaz como diretriz no processo de pesquisa mineral. Espera-se obter um conhecimento do potencial minerário da Bahia em relação aos minérios de ferro, assim reforçando a ampla aplicabilidade dos dados de sensoriamento remoto no setor da exploração mineral, permitindo classificar uma extensa região de acordo com seu grau de aproveitamento econômico, através da análise dos dados disponíveis.",
 	publisher = {Universidade Estadual de Feira de Santana},
 	scholl = {Mestrado em  Modelagem em Ciência da Terra e do Ambiente},
 	note = {DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS}
}