Analise espacial knowledge-driven e data-driven : o uso das logicas booleana, fuzzy e redes neurais para geração de mapas de favorabilidade mineral na região centro-leste da Bahia

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2001

RESUMO

o objetivo desta pesquisa foi o de realizar análises espaciais através de Sistema de Informações Geográficas visando a produção de mapas de favorabilidade, ou mapas potenciais, para diversos bens minerais na região centro-leste do Estado da Bahia. De posse de um banco de dados geológico, geofísico e geoquímico, o estudo compreendeu a conversão dos dados para um formato adequado; o desenvolvimento de uma nova técnica, denominada Gradiente INR, para auxílio na interpolação de dados discretos; o extenso processamento de dados de modo a se extrair as informações necessárias para as análises; e a produção final de mapas de favorabilidade mineral. Duas abordagens distintas de análise espacial foram avaliadas. A procura de áreas potenciais para depósitos sem ocorrências conhecidas na região estudada, como no caso de mineralizações de níquel, foi efetuada por uma abordagem guiada pelo conhecimento (knowledge-driven). Neste tipo de análise foi fundamental a definição de um modelo metalogenético descritivo para depósitos de níquel, o qual foi adaptado aos dados disponíveis. Norteados por esse modelo, os dados foram ponderados e combinados através das lógicas booleana e fuzzy. Os mapas de favorabilidade gerados a partir do operador fuzzy Gama mostraram-se superiores àqueles obtidos através dos operadores booleanos. A definição de áreas potenciais para depósitos previamente conhecidos na região (aminato, ferro, manganês, entre outros) foi realizada com o auxílio das redes neurais artificiais, em uma abordagem guiada pelos dados (data-driven), fazendo uso de tecnologia de inteligência artificial. Os resultados obtidos através dessa análise foram interessantes, muito embora comprometidos em função da pequena quantidade de depósitos conhecidos na região, o que é essencial para análises data-driven

ASSUNTO(S)

sistemas de informação geografica minerios - exploração redes neurais (computação)

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