EVALUATION OF SAR/SENTINEL-1 IMAGES FOR IDENTIFICATION OF GOLD MINING VESSELS BASED ON VESSEL DETECTION ALGORITHMS

Authors

DOI:

https://doi.org/10.14393/RCG259869530

Keywords:

SAR images, Artisanal and small-scale gold mining in rivers, Constant False Alarm Rate algorithm

Abstract

Artisanal and Small-Scale Gold in Brazil can be conducted on dry land or riverbeds. In this context, Artisanal and Small-Scale Gold mining vessels dredge sediment from the riverbeds to extract gold using heavy machinery. Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery for detecting these vessels has been gaining prominence due to the availability of higher quality images with better temporal resolution and less influence from atmospheric factors, allowing their use in areas with dense cloud cover. Given the absence of specific techniques for detecting gold mining vessels, SAR imagery methods present themselves as an alternative. Therefore, this study aimed to identify gold mining vessels on the Madeira River in Porto Velho using seven Sentinel-1 images from 2018 to 2021, employing Constant False Alarm Rate (CFAR) and geometric evaluation algorithms. The results generated F1 scores from 0.76 to 0.86, with an average detection rate of 89.7% and an omission rate of 10.3%. Gold mining vessels were also identified in legal and potentially illegal areas. Thus, this study can provide valuable information for regulatory agencies to optimize their efforts in overseeing this activity.

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Author Biographies

  • Diego Henrique Costa Pereira, Universidade de Brasilia

    Engenheiro Ambiental formado pela Universidade do Estado do Pará (2012), Pós Graduação em Engenharia de Segurança do Trabalho pela Faculdade Estácio de Sá (2014). Mestre em Geografia pela Universidade de Brasília (2018) e Doutorando em Geograria pela Universidade de Brasília.

  • Roberto Arnaldo Trancoso Gomes, Universidade de Brasília

    Possui graduação em Geografia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1999), mestrado em Geografia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2002) e doutorado em Geografia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2006). Atualmente é professor associado do departamento de geografia da Universidade de Brasília e Professor do Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade de Brasília. É editor da Revista Espaço & Geografia e revisor em diversas periódicos científicos (nacionais e internacionais). Tem experiência na área de Geociências e Geomorfologia, com ênfase em geotecnologias, mapeamento, modelagem de processos, processamento digital de imagens, inteligência artificial.

  • Osmar Abílio de Carvalho Júnior, Universidade de Brasília

    Possui graduação em Geologia pela Universidade de Brasília (1990), mestrado em Geologia pela Universidade de Brasília (1995) e doutorado em Geologia pela Universidade de Brasília (2000). Atualmente é professor associado da Universidade de Brasília. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Geomorfologia, atuando principalmente nos seguintes temas: sensoriamento remoto, sistema de informação geográfica, hiperespectral, processamento digital de imagem e geomorfologia.

  • Renato Fontes Guimarães, Universidade de Brasília

    Possui graduação em Engenharia Cartografica pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (1987), mestrado em Geofísica pelo Observatório Nacional (1991) e doutorado em Geologia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2000). Atualmente é professor Titular do Departamento de Geografia da Universidade de Brasília. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Geomorfologia, atuando principalmente nos seguintes temas: sensoriamento remoto, geomorfologia, sig, modelagem matemática e geoprocessamento.

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Published

2024-04-30

Issue

Vol. 25 No. 98 (2024): Abril

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Copyright (c) 2024 Diego Henrique Costa Pereira, Roberto Arnaldo Trancoso Gomes, Osmar Abílio de Carvalho Júnior, Renato Fontes Guimarães

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How to Cite

PEREIRA, Diego Henrique Costa; GOMES, Roberto Arnaldo Trancoso; CARVALHO JÚNIOR, Osmar Abílio de; GUIMARÃES, Renato Fontes. EVALUATION OF SAR/SENTINEL-1 IMAGES FOR IDENTIFICATION OF GOLD MINING VESSELS BASED ON VESSEL DETECTION ALGORITHMS. Caminhos de Geografia, Uberlândia, v. 25, n. 98, p. 150–169, 2024. DOI: 10.14393/RCG259869530. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/article/view/69530. Acesso em: 5 feb. 2026.