Aplicação da abordagem de Importação Semântica (IS) para caracterização de contatos litológicos em modelos de inferência espacial

Abstract

O presente trabalho descreve o uso da abordagem da importação semântica (IS) como modo de caracterização do tipo de contato geológico em processos de análise espacial. A técnica utiliza lógica fuzzy na representação da característica espacial de contatos litológicos (definidos e inferidos) em um modelo de inferência espacial para mapeamento de áreas potenciais para a prospecção de minerais radioativos, no maciço alcalino de Poços de Caldas. O procedimento permitiu utilizar mais eficientemente unidades litológicas como critério diagnóstico num modelo prospectivo desenvolvido em SIG. Funções lineares fuzzy foram aplicadas para criar superfícies contínuas que expressam com mais confiança a distribuição espacial de cada unidades litológica. O mapa litológico resultante foi integrado a outras evidências (e.g. intensidade gama-radiométrica e feições estruturais) através de uma soma ponderada. O resultado final foi arbitrariamente fatiado em quatro categorias de potencialidade (nula, baixa, média e alta). O cenário fuzzy foi avaliado qualitativamente e quantitativamente comparando seus resultados com os obtidos por Almeida-Filho (1995), que utilizou os modelos booleano e soma ponderada. A comparação dos diferentes modelamentos demostrou que a performance do cenário fuzzy foi ligeiramente melhor. Uma área de 30,43 km² (4,18% do complexo alcalino) encerrou 27 ocorrências minerais, enquanto cada prévio modelo encerrou apenas 24, em áreas aproximadamente similares. Foram também avaliadas a correlação entre as ocorrências minerais e as classes de potencialidade dos diferentes cenários. As classes "alto" e "médio potencial" do cenário fuzzy obtiveram probabilidade a posteriore 12,9 e 5,7 vezes maior do que a probabilidade a priori. Esses valores foram, respectivamente, 12,6 e 4,97 para as mesmas classes do método soma ponderada. O modelo booleano teve 5,78 para a classe favorável. Esses resultados demostraram que a teoria da lógica fuzzy permite um melhor refinamento no modelamento dos dados, melhorando a habilidade de representá-los espacialmente em superfícies contínuas.