USO DE SENSORES PROXIMAIS PARA ANÁLISE DE ELEMENTOS POTENCIALMENTE TÓXICOS E PROPRIEDADES DO SOLO EM ÁREAS DE MINERAÇÃO DE FERRO E OURO NA AMAZÔNIA ORIENTAL
pXRF;Nix Pro™;qualidade do solo;aprendizado de máquina;província mineral de Carajás;Serra Pelada.
Esta tese demonstra a aplicação efetiva de sensores proximais para análise de solos em áreas impactadas por atividades de mineração. O primeiro capítulo destaca o uso da tecnologia de fluorescência de raios X portátil (pXRF) para avaliar de forma rápida e econômica os conteúdos totais e extraíveis de elementos potencialmente tóxicos (PTEs) em regiões afetadas pela mineração artesanal de ouro na Amazônia oriental, Brasil. O estudo comparou o pXRF com métodos padrão de digestão ácida, mostrando que o pXRF é uma alternativa viável e
ecologicamente correta para quantificar PTEs e prever suas formas extraíveis usando algoritmos robustos de aprendizado de máquina. Os melhores ajustes de modelo para conteúdos totais de PTE foram obtidos
para elementos como Cu, Fe, Mn e Pb, e as previsões para Cu e Zn extraíveis mostraram forte desempenho. O segundo capítulo se concentra na reabilitação de áreas de mineração de ferro na Província Mineral de
Carajás, onde sensores proximais como pXRF e Nix Pro™ foram empregados para caracterizar substratos de poços de mineração. A pesquisa envolveu amostragem e análise de substratos para obter conteúdo
elementar e parâmetros de cor, e aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para prever atributos de fertilidade e textura do solo. Os resultados indicaram que o pXRF e o Nix Pro™ podem efetivamente caracterizar substratos de mineração de ferro, com a fusão de dados de ambos os sensores fornecendo modelos preditivos ligeiramente melhorados para vários atributos do solo. As descobertas ressaltam o potencial desses sensores proximais para facilitar práticas de análise e reabilitação de solo eficientes e sustentáveis
em regiões afetadas pela mineração.