Desenvolvimento de metodologias para detecção de garimpos de ouro embarcados a partir de imagens de satélite

Abstract

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.