Mapeamento do potencial mineral

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O Mapeamento do potencial mineral é um conjunto de procedimentos conduzidos com o objetivo de localizar áreas com potencial para ocorrência de um determinado tipo de depósito mineral. Tipicamente os mapas do potencial mineral são obtidos após a integração de dados geofísicos e geológicos como, por exemplo, dados litológicos, topográficos, magnéticos, gravimétricos e radiométricos. Esses dados são representados espacialmente através de malhas regulares (i.e., malhas de dados com espaçamento constante nas direções latitudinais e longitudinais). O resultado final da integração é um mapa do potencial mineral onde cada ponto da malha regular recebe um valor classificatório, normalmente situado dentro do intervalo [0,1], indicando o potencial para ocorrência do mineral naquele ponto. Três tipos de métodos de classificação de dados podem ser utilizados para o mapeamento do potencial mineral: (i) métodos supervisionados; (ii) métodos não-supervisionados; (iii) métodos híbridos.

Os métodos supervisionados são utilizados quando a área de estudo contém pontos onde estão presentes as mineralizações de interesse. Vários métodos deste tipo (e.g. redes neurais artificiais, pesos de evidência e regressão logística) podem ser utilizados para identificar relações espaciais entre as mineralizações e os dados geofísicos e geológicos em toda a área de estudo.

Os métodos não-supervisionados são adequados para estudos em áreas onde estão disponíveis poucas informações sobre as mineralizações. Neste caso o intérprete utiliza seu conhecimento sobre a metalogênese dos minerais na área em questão e como essas informações podem estar refletidas nos dados geofísicos e geológicos. Alguns métodos que podem ser utilizados para este fim são métodos que incorporam Lógica Fuzzy e os Mapas Auto-Organizáveis.

Os métodos híbridos são métodos que procuram combinar componentes supervisionadas e não-supervisionadas dentro de um único procedimento.

Ver também[editar | editar código-fonte]

Referências[editar | editar código-fonte]

  • Skabar, A., 2003. Mineral Potential Mapping Using Feed-Forward Neural Networks. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, vol. 3, 1814-1819. DOI: 10.1109/IJCNN.2003.1223683
  • Nykänen, V. and Juhani Ojala, V., 2007. Spatial Analysis Techniques as Successful Mineral-Potential Mapping Tools for Orogenic Gold Deposits in the Northern Fennoscandian Shield, Finland. Natural Resources Research, Springer Netherlands, vol. 16(2),85-92. DOI: 10.1007/s11053-007-9046-5.
  • Nykänen, V., 2008. Radial Basis Functional Link Nets Used as a Prospectivity Mapping Tool for Orogenic Gold Deposits Within the Central Lapland Greenstone Belt, Northern Fennoscandian Shield. Natural Resources Research, Springer Netherlands, vol. 17(1), 17-48. DOI: 10.1007/s11053-008-9062-0.
  • Leite, E.P. and Souza Filho, E.P., 2009. Artificial neural networks applied to mineral potential mapping for copper-gold mineralizations in the Carajás Mineral Province, Brazil. Geophysical Prospecting, Published Online: Jan 7 2009 5:22AM, EAGE. DOI: 10.1111/j.1365-2478.2008.00779.x