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Artisanal and small-scale gold mining (ASGM) has made several environmental impacts, resulting in the significant siltation of water bodies due to the deposition of sediments on riverbanks. Based on this perspective, this study aims to investigate the water bodies and regions most impacted by mining activities, especially in relation to the increase in the Total Suspended Solids (TSS) caused by ASGM, focusing on the territories of Suriname and French Guiana, over the period from 2017 to 2023, through the creation of an algorithm in Google Earth Engine. This research also aims to map and describe active mining in this region using the Classification and Regression Tree (CART) method, which achieved an overall accuracy of 82% and a kappa index of 0.77. The results reveal that from 2017 to 2024, there was an increase of 148.09 km2 in mining, with an average increase in TSS of up to 167 mg/L in water bodies most affected by mining activities. Finally, the continued importance of using remote sensing technologies, such as GEE, together with innovative methodological approaches, to monitor and manage natural resources in a sustainable manner is highlighted.

Esse estudo teve como objetivo a utilização do sensoriamento remoto baseado na coleta de imagens do sensor orbital ASTER/Terra, na prospecção de potenciais áreas de mineração de ametistas no sudoeste do Rio Grande do Sul. A localidade de estudo foi escolhida tendo em vista as descobertas feitas pelo Serviço Geológico do Brasil em 2021, o qual tratava da busca de novas áreas propícias à formação de ametistas ao longo da extensão da região de Los Catalanes, no Uruguai, a qual é adjacente à fronteira sudoeste do Rio Grande do Sul com os municípios de Quaraí e Santana do Livramento. A metodologia fundamentou-se na aplicação do método de classificação Spectral Angle Mapper (SAM) em imagens do sensor ASTER, o qual verifica a semelhança entre as assinaturas espectrais de alvos de referência e dos pixels de uma imagem. O método SAM foi selecionado dentre as opções disponíveis, a exemplo da transformação MNF, Linear Spectral Unmixing, Spectral Information Divergence, dentre outros métodos, por se tratar de um algoritmo de solução robusta e fácil aplicação, com resultados reconhecidos na literatura. Os valores do SAM são expressos em ângulos, a fim de que quanto menor for o ângulo para o pixel classificado, maior será sua similaridade espectral com a amostra de referência e, por conseguinte maior a possibilidade de o pixel conter aquele mineral em foco. Como resultado foi observado que 13,275 hectares de área apresentaram probabilidade de ocorrência de ametista entre 66,66% e 72,52%. Em relação ao padrão espacial para identificação das maiores probabilidades de ocorrência de ametistas, estas ocorrem pela sobreposição do basalto, malaquita e quartzo, materiais os quais sua presença é associada diretamente à ametista, e que se encontram em percentuais acima de concentrações médias já encontradas em outras jazidas. A metodologia empregada neste estudo se mostrou como uma excelente alternativa no apoio à prospecção geofísica de ametistas. Por fim, a partir dos produtos gerados ao final deste estudo espera-se produzir subsídios a outros projetos acerca da prospecção de ametistas no Rio Grande do Sul.