Resumo

O rompimento da barragem de Fundão, operada pelas empresas Samarco, Vale e BHP Billiton, no município de Mariana (MG), em 05/11/2015, é considerado um dos maiores desastres ambientais relacionados à mineração no Brasil e o maior do mundo envolvendo barragens de rejeitos. Este trabalho utiliza técnicas de sensoriamento remoto combinadas com geoprocessamento para a detecção e dispersão de óxidos e hidróxidos de ferro ao longo do trecho impactado pela lama oriunda da barragem. Por meio do software livre QGIS (Quantum GIS), foi aplicado o Índice de Óxidos Férricos (do inglês Index Ferric Oxide - IFO), que corresponde à razão entre a Banda 6 (B6) – infravermelho de ondas curtas e a Banda 5 (B5) – infravermelho próximo, com o objetivo de identificar áreas com concentrações de minerais de ferro depositados após o rompimento. Os dados de reflectância foram obtidos a partir de imagens capturadas pelos sensores Operational Land Imager (OLI) do satélite Landsat 8. Foram analisadas imagens de três períodos: 24/08/2015 (antes do rompimento), 12/11/2015 (dias após o rompimento) e 19/08/2022, permitindo acompanhar a evolução da dispersão dos rejeitos antes e depois do evento. Os resultados mostram altos valores de reflectância, entre 0,9488 e 1,1335 μm, na imagem de 12/11/2015, compatíveis com espectro da goethita [FeO(OH)], indicando concentrações significativas de goethita, nas áreas impactadas, especialmente no Córrego Santarém e no rio Gualaxo do Norte, atingindo uma área de cerca de 7 km² em 2015. Os comprimentos de onda mais curtos (≤ 0,5793 µm) foram associados principalmente à vegetação, cobrindo cerca de 81% da área analisada em 2015 e mantendo a tendência em 2022. Os dados de 2022 mostram um padrão semelhante, com minerais de ferro distribuídos de forma dispersa, abrangendo cerca de 23% da área analisada. Os resultados ressaltam o impacto contínuo dos rejeitos e a importância do sensoriamento remoto no monitoramento ambiental e na mitigação dos efeitos de desastres de mineração.

Palavras-chave

• Índice de óxidos de ferro
• Sensoriamento remoto
• Semi-Automatic Classification
• Reflectância espectral

Referências

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